We propose a novel method to detect abnormal data of specific symptoms using deep learning in air pollution measurement system. Existing methods generally detect abnomal data by classifying data showing unusual patterns different from the existing time series data. However, these approaches have limitations in detecting specific symptoms. In this paper, we use DeepLab V3+ model mainly used for foreground segmentation of images, whose structure has been changed to handle one-dimensional data. Instead of images, the model receives time-series data from multiple sensors and can detect data showing specific symptoms. In addition, we improve model's performance by reducing the complexity of noisy form time series data by using 'piecewise aggregation approximation'. Through the experimental results, it can be confirmed that anomaly data detection can be performed successfully.
We analyzed diurnal variations in the surface air temperature using the high density urban climate observation network in Daegu metropolitan city, the representative basin-type city in Korea, in summer, 2013. We used a total of 28 air temperature observation points data(16 thermometers and 12 AWSs). From the distribution of monthly average air temperature, air temperature at the center of Daegu was higher than the suburbs. Also, the days of daily minimum air temperature more than or equal to $25^{\circ}C$ and daily maximum air temperature more than or equal to $35^{\circ}C$ at the schools near the center of Daegu was more than those at other schools. This tendency appeared more clearly on the days of daily minimum air temperature more than or equal to $25^{\circ}C$. Also, the air temperature near the center of the city was higher than that of the suburbs in the early morning. Thus it was indicated that the air temperature was hard to decrease as the bottom of the basin. From these results, the influence of urbanization to the formation of the daily minimum temperature in Daegu was indicated.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.10a
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pp.389-392
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2010
The problem for the air pollution in the office or the indoor except a specific working area is the continuously issue since the human beings have lived in the dwelling facilities. Measures for that problem are urgently needed. It's possible to solve for the freshair of outside with enough ventilation but that is the awkward situation to be managed by person. It's feasible to supervison and control easily if you use to sensor network under the network. It works out to sense, storage, process, deliver every kind of appliances and environmental information from the stucktags and sensors. And it is possible to utilize to measure and monitor about the place of environmental pollution which is difficult for human to install. It's studied constantly since it be able to compose easily more subminiature, low-power, low-cost than previous one. And also it spotlights an important field of study, graft the green IT and IT of which the environment and IT unite stragically onto the Network. This study compose a IAQM(Indoor Air Quality Management) under the network, suggest the application of supervision and control.
The comparison of demand and supply is needed for efficient ecosystem services planning. However, the gap between them cannot be analyzed as existing studies mainly dealt with only the supply of ecosystem services. This study compares the demand and supply of ecosystem services in Shiheung using environmental complaints and urban planning by semantic network analysis. As a result, 'air' and 'water' quality are magnified in demand, 'energy' and 'water' are crucial in supply. This result presents that citizen ask for the improvement of air quality in regulation services, although local government has plans for energy support in provisioning services. Periodic ecosystem services demand and supply monitoring will be the base of effective ecosystem services planning, which reduce insufficiency and surplus.
Park, Min-Bin;Lee, Tae-Jung;Lee, Eun-Sun;Kim, Dong-Sool
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.32
no.6
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pp.559-574
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2016
Based on air quality monitoring data ('10~'14) of Suwon City provided by the Korean Department of Environment, a fundamental statistic for 5 criteria pollutants such as $SO_2$, CO, $NO_2$, $O_3$, and $PM_{10}$ was initially investigated. The purpose of this paper was to review the ambient air quality standards(AAQS) of Korea, the U.S.A. and the EU and further to assess the degree of standard strength by the achievability of the AAQS comparing each national standard. Since the level and the way of standards for each air pollutant are various among countries, it is difficult to determine the degree of relative attainment using the same set of data above. Further when all the areas having bad air quality for a specific pollutant are classified as non-attainment case, it is more difficult to assess the degree of standard strength. Thus we introduced a new concept called the average concentration distance (ACD) to quantitatively estimate the strength. As results, the Korean 1-hr $NO_2$ AAQS is slightly stronger than the US standard and weaker than the EU standard. The Korean $O_3$ standard is strongest; however, the Korean $PM_{10}$ standard is weakest. Furthermore the equivalent levels of 8-hr $O_3$ standards in the U.S.A. and the EU were respectively estimated as 97.5 and 95.7 percentiles of the Korean standard with maintaining the existing standard of 60 ppb.
Kim, Jong-Soo;Yoon, Suk-Chul;Shin, Jang-Soo;Kwack, Eun-Ho;Choi, Jong-Seo
Journal of Radiation Protection and Research
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v.22
no.2
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pp.111-117
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1997
Recently, the conclusion of Comprehensive Test Ban Treaty(CTBT) is globally constructing a network system for nuclear test monitoring. The radionuclide experts of the Conference on Disarmament recommended that the detection of nuclear debris in the atmosphere was an essential factor of nuclear test monitoring and proposed the technical requirements. Based on those requirements, atmospheric radionuclide monitoring system to detect nuclear debris generated from the nuclear explosion test was composed. The system is comprised of high volume air sampler(HVAS), filter paper presser and high purity germanium detector(HPGe). Minimum detectable concentrations(MDCs) of the key nuclides requiring in CTBT monitoring strategies are determined by considering of decay time, counting time and flow rate of the high volume air sampler for the rapid explosion and the optimum measurement condition. The results were selected $10{\pm}$2h, $20{\pm}$2h and $850{\pm}50m^3$/h as parameters, respectively. The relation between the natural air-borne radionuclide concentration of $^{212}Pb$ and MDC were calculated which gave effect in the Compton continuum baseline due to those nuclides in the gamma-ray spectroscopy. These results can be used as an actually tool in the CTBT monitoring strategies.
Z. He;Seong Y. Ryu;Kim, Jeong E.;K. O. Ogunjobi;Kim, Young J.
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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2003.11a
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pp.400-401
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2003
Atmospheric fine aerosol particles play an important role in controlling a number of atmospheric processes, such as the deposition of different compounds, the optical properties etc. (Molnar et al., 1999). In this report, water-soluble species of PM$_{2.5}$ obtained from simultaneous measurements at four Asia sites (Beijng (39.56$^{\circ}$N, 116.17$^{\circ}$E), China; Gwangju (35.10$^{\circ}$N, 126.53$^{\circ}$E), South Korea; Kyoto (35.01$^{\circ}$N, 135.44$^{\circ}$E), Japan; and Ulan-Bator (47.55$^{\circ}$N, 106.52$^{\circ}$E), Mongolia) during the periods of 14-22 August, 30 October-06 November 2000, 14-21 January 2001, 23 July-02 August and 05-16 November 2002, within the framework of an APN (The Asia-Pacific Network for Global Change Research) project are reported. Ion components in 23 July-02 August 2002 were not obtained because of the technical problem of equipments.s.
Recently, people's attention and worries about fine particulate matter have been increasing. Due to the construction and maintenance costs, there are insufficient air quality monitoring stations. As a result, people have limited information about the concentration of fine particulate matter, depending on the location. Studies have been undertaken to estimate the fine particle concentrations in areas without a measurement station. Yet there are limitations in that the estimate cannot take account of other factors that affect the concentration of fine particle. In order to solve these problems, we propose a framework for estimating the concentration of fine particulate matter of a specific area using meteorological data and traffic data. Since there are more grids without a monitor station than grids with a monitor station, we used a domain adversarial neural network based on the domain adaptation method. The features extracted from meteorological data and traffic data are learned in the network, and the air quality index of the corresponding area is then predicted by the generated model. Experimental results demonstrate that the proposed method performs better as the number of source data increases than the method using conditional random fields.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.39
no.10
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pp.1011-1016
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2015
Gas piping systems in power plants and factories are always influenced by the mechanical vibrations of rotational machines such as pumps, blowers, and compressors. Unusual vibrations in a gas piping system influence possible leakages of liquids or gases, which can lead to large explosive accidents. Real-time measurements of unusual vibrations in piping systems in situ prohibit them from being possible leakages owing to the repeated fatigue of vibrations. In this paper, a non-contact 3-dimensional measurement system that can detect the vibrations of a solid body and monitor its vibrational modes is introduced. To detect the displacements of a body, a stereoscopic camera system is used, through which the major vibration types of solid bodies (such as X-axis-major, Y-axis-major, and Z-axis-major vibrations) can be monitored. In order to judge the vibration types, an artificial neural network is used. The measurement system consists of a host computer, stereoscopic camera system (two-camera system, high-speed high-resolution camera), and a measurement target. Through practical application on a flat plate, the measured data from the non-contact measurement system showed good agreement with those from the original vibration mode produced by an accelerator.
Air quality of indoor space environment is affected by various pollutants like as particles and chemical stuffs. The indoor air pollution affects directly the human respiration organs to cause consequently unpleasant mental status. The $CO_2$ concentration level is one of the harmful components of air pollutants. Major factor to increase the $CO_2$ concentration level is the people's breath amount in indoor. The car exhaust gas diffused from the around road also has strong affect on $CO_2$ concentration. There are some other reasons to affect the $CO_2$ concentration change, such as, real-time change of the population movement, closeness to the indoor air flow inlet window and changes in road car traffic amount. A remote monitoring system to measure environmental indoor air pollution concerning on the $CO_2$ concentration was studied and installed realized set-up model. Zigbee network configuration was applied for this system and the $CO_2$ concentration data were collected through USN network. A software program was developed to assure systematic analysis and to display real-time data on web pages. For the experimental test various condition was set up, like as, window opening, stopping air condition operation and adjusting fan heater work, etc. The analysis result showed the relation of various environmental conditions to $CO_2$ concentration changes. The causes to increase $CO_2$ concentration were experimentally defined as windows closing, the stopping air condition system, fan heater operation. To keep the $CO_2$ concentration under the legally required ppm level in public access indoor space, the developed remote measurement system will be usefully applied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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