이 연구에서는 대형 주물공정 용접작업장 근로자들의 건강보호 및 작업환경 개선을 위해 위해인자 조사 및 분석작업을 수행하였다. 또한, 대상 작업장의 작업환경을 개선하기 위해 측정 및 전산유체해석 모델링을 수행한 후 효과적인 환기방법을 제안하였다. 대형 주물공정 용접작업장 근로자들의 건강 위해인자를 조사한 결과, A사는 산화철분진, B사와 C사는 용접흄, D사는 용접 흄과 산화철분진이 주오염원인 것으로 확인되었다. 작업자 호흡영역에서의 흄 농도는 $0.05{\sim}4.37mg/m^3$이었고, 용접작업장 공기 중 흄 농도는 $0.13{\sim}7.54mg/m^3$이었다. 또한, 용접작업 시 최적의 환기방법을 제안하기 위해 측정 및 전산유체해석 모사를 수행한 결과, 배기공정의 경우에는 배기 덕트를 용접점에 근접시켜 국소배기를 실시하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 급기공정의 경우에는 개구부 끝 부분에서 급기를 하며 급기용 팬은 작업 공간 외부에 설치하는 것이 효과적일 것으로 나타났다. 향후 대형 주물공정 용접작업장의 터널형 반밀폐 공간에 대한 환기방법을 표준화한다면 주물산업 및 조선업 등에 종사하는 용접 근로자들의 건강보호 및 작업환경 개선에 매우 효과적일 것으로 판단된다.
The suspended particulate matters have been collected on membrane filters and glass fiber filters by an 8-stage cascade impactor for 2 years (Sep. 2005${\sim}$Sep. 2007) in Kyung Hee University-Global Campus located on the border of Yongin and Suwon. The 20 chemical species (Al, Mn, Si, Fe, Cu, Pb, Cr, Ni, V, Cd, Ba, $Na^+$, ${NH_4}^+$, $K^+$, $Mg^{2+}$, $Ca^{2+}$, $Cl^-$, ${NO_3}^-$, and ${SO_4}^{2-}$) were analyzed by an ICP-AES and an IC after performing proper pre-treatments of each sample filter. Based on these chemical information, the PMF receptor model was applied to identify the source of ambient size-by-size particulate matters. The receptor modeling is the one of the statistical methods to achieve resonable air pollution management strategies. A total of 10 sources was identified in 9 size-ranges such as long-range transport, secondary aerosol, $NH_{4}NO_{3}$ related source, coal combustion, sea-salt, soil, oil combustion, auto emission, incineration, and biomass burning. Especially, the secondary aerosol source assorted in fine and coarse modes was intensively studied.
I보일러-터빈 설비는 화력발전소의 주전원설비 내지 자가발전설비로서 보일러는 연료를 연소시켜 그 열을 수관내의 물에 전달하여 필요한 증기를 얻는 설비이고, 터빈은 보일러에서 보내온 고온, 고압의 증기를 팽창시켜 기계적 에너지로 변환하여 그 에너지로 발전기를 회전하여 전기를 얻는 장치이다. 보일러-터빈 설비는 전기적 출력과 드럼내의 증기압 및 수위를 적절히 조절함으로써 발전소의 안정된 운전을 도모하고 발전용 연료의 절감 및 이를 통한 공해 저감을 이루어야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 이런 보일러-터빈 설비에 대한 제어시스템을 설계하는 한 방법으로서 기준모델 추종형 퍼지 시스템을 제안한다. 보일러-터빈 설비는 다변수 비선형 시스템으로서 일반적인 제어시스템 구성이 힘들지만, 오버슈트가 없으며 속응성이 좋은 기준모델을 선정하고 이 기준모델을 추종하도록 하는데 일반적인 1입력-1출력 퍼지제어기만을 적용하여도 기준신호에 대한 추종성 및 외란제거 능력 그리고 모델링 오차에 대한 강인성까지 나타내는 제어시스템의 설계가 가능하게 되었다. 따라서 전원설비로서의 보일러-터빈 설비에 대한 효율적인 제어시스템 설계방법으로 활용될 수 있을 것이다.
지리통계자료는 관측지점이 지도 상에 점으로 표현되고 그 지점에서만 자료가 관측되는 측정값이다. 이러한 지리통계자료는 매우 다양한 관측망에서부터 얻어진다. 지리통계자료를 분석하고 예측함에 있어서 하나의 자료만 이용하는 것보다는 유사한 패턴을 갖는 다른 관측망에서 얻어지는 여러 자료들을 함께 사용한다면 예측력을 향상시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서는 서로 다른 관측망에서 얻은 두 가지의 공간자료를 이용하여 분석 및 예측하고 이를 위해 공간적 연관성을 파악할 수 있는 적절한 계층모형을 구축하였다. 그리고 선형회귀모형에 근간을 둔 크리깅 결과와 계층모형 하에서의 결과를 여러 검증방법을 통해 비교하였다. 이 논문에서는 도시대기측정망에서 측정된 이산화황과 지상기상관측망에서 측정된 풍속자료를 이용하여 계층모형을 구축하고 이산화황만을 이용한 선형모형과 비교하였다. 또한 각 모형에 의한 이산화황 예측지도를 구성하였다.
Recently, long-range atmospheric transport (LRAT) from China is regarded as a major reason for elevated levels of particulate matter (PM) in Korea. However, local emissions also play an important role in PM pollution, especially in large-scale industrial cities. In this study, PM samples were collected at suburban, residential, and industrial sites in Ulsan, Korea. Polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) and heavy metals were analyzed, and a potential human health risk assessment was conducted. The concentrations of PAHs and heavy metals in total suspended particles (TSP) increased during high $PM_{10}$ episodes, and backward trajectory analysis verified the influence of LRAT from China during the high episodes. Furthermore, the concentrations of PAHs and heavy metals in $PM_{2.5}$ and $PM_{10}$ at the industrial site were higher than those at the residential site. The risk assessment of PAHs and heavy metals in $PM_{2.5}$ suggested no significant health effects. The highest levels of PAHs were measured in the particle size of $0.32{\sim}0.56{\mu}m$ at the residential site, and those of heavy metals were detected in the particle size of 1.8~5.6 and $>18{\mu}m$, reflecting different major emissions sources for both groups. On the basis of this preliminary study, we are planning long-term monitoring and modeling studies to quantitatively evaluate the influence of industrial activities on the PM pollution in Ulsan.
Until comparatively lately, the annual time series of the $SO_2$ concentration had been shown in a decreasing trend in Ulsan as well as other Korean cities. However, the high concentration of $SO_2$ was frequently found in the specific countermeasure region including the national industrial complex such as Mipo and Onsan in the Ulsan city for the period of $2001{\sim}2004$. There are many conditions that can influence the high concentration of $SO_2$ at monitoring sites in Ulsan, such as: First, annual usage of the fuel including sulfur increased in comparison with the year before in spite of the fuel conversion policy which wants to use low sulfur oil less than 3% and LNG. Second, point source, such as the power plants and the petroleum and chemistry stacks, was the biggest contributor in $SO_2$ emission, as a analyzed result of both the air quality modeling and the stack tole-monitoring system (TMS) data. And third, the air pollutants that occurred in processes of homing and manufacturing of the fuel including sulfur were transported slow into a special monitoring site by accumulating along the frontal area of see-breeze. It was concluded that Ulsan's current environmental policy together with control methods should be changed into the regulation on total amount of emission, including a market-based emission trading with calculating of atmospheric environmental critical loads, for the $SO_2$ reduction like the specific countermeasure for the $O_3$ and PM10 reduction in the Seoul metropolitan area. And this change should be started in the big point sources of $1{\sim}3$ species because they are big contributors of Ulsan's $SO_2$ pollution. Especially it is necessary to revitalize of the self-regulation environmental management. Other control methods for sustaining the $SO_2$ reduction are as follows: maintenance of the fuel conversion policy, reinforcement of the regional stationary source emission standard, and enlargement of the stack TMS.
The particulate matters (PM10 and PM2.5) and ammonia emitted from livestock farms as dispersed to urban and residential areas can increase the public's concern over the health problem, social conflicts, and air quality. Understanding the atmospheric dispersion of such matters is important to prevent the problems for the regulatory purposes. In this study, AERMOD modeling was performed to predict the dispersion of livestock particulate matters and ammonia in Gwangju metropolitan city and five surrounding cities. The five cities were divided into 40 sub-zones to model the area-based emissions which varied with the number of livestock farms, species and growth stages of the animals. As a result, the concentrations of PM10, PM2.5 and ammonia resulted from livestock farms located in the surrounding cities were 2.00 ㎍ m-3, 0.30 ㎍ m-3 and 0.04 ppm in the southwestern part of Gwangju based on the average concentration of 1 hour. These values accounted for 0.7% of PM10 concentration, 0.5% of PM2.5 concentration, and 0.4% of the ammonia concentration in Gwangju, contributing to a small amount of air pollution compared to other sources. As preventive measures, the plantation was applied to high emission source areas to reduce particulate matters and ammonia emissions by 35% and 31%, respectively, and resulted in decrease of the area of influence by 57% for particulate matters and 59% for ammonia.
선박의 오염물질 배출에 대한 규제는 최근 IMO/MEPC(국제해사기구/해양환경보호위원회)를 통해서 진행 중이다. 선박오염원에서 배출된 오염물질은 국지적인 요인에 의해서 연안지역을 비롯하여 육지로 확산될 수 있다. 인천과 같이 선박 배출 오염물질에 노출되어 있는 항구 도시에서 선박오염원 조절은 연안지역의 대기질 관리정책을 효율적으로 고안하기 위해서 반드시 필요하다. 연안지역의 대기오염물질 중 선박에 의한 NOx와 SOx의 농도는 전체 NOx와 SOx 농도의 각각 14 %와 10 %를 차지한다(NIER, 2008). 연안도시지역의 대기질은 국지적인 순환에 의존하는 오염물질의 확산 경향과 선박의 수에 영향을 받는다. 선박오염원으로부터 배출된 오염물질의 확산을 WRF(Weather Research and Forecasting model)의 기상장을 기초로 CALPUFF(California Puff model)를 사용하여 분석하였다. 그리고 연안도시지역의 대기확산모델은 정박한 선박과 입 출항하는 선박으로 나누어 각각 점오염원과 선오염원으로 구분하여 모의하였다. 선박척수 82~84척을 기준으로 NOx의 총 평균 배출량은 입 출항시 각각 6.2 g/s, 6.8 g/s이었고, SOx의 총 평균 배출량은 입 출항시 각각 3.6 g/s, 5.1 g/s 이었다. 정박 중인 선박의 NOx와 SOx에 대한 총 평균 배출량은 각각 0.77 g/s, 1.93 g/s이었다. 육풍의 영향으로 인하여 인천항으로부터 내륙으로 진행되는 오염물질의 수송이 억제되었고, 내륙의 SOx와 NOx 농도가 일시적으로 감소하는 원인이 되었다. 해풍에 의해 NOx와 SOx가 내륙으로 확산되었고, 내륙의 NOx와 SOx의 농도가 점차 증가하였다. 인천항과 인접한 지역의 오염물질의 농도는 해륙풍의 영향보다 인천항에 정박 중인 선박오염원에 의한 영향이 더욱 크게 반영되었다. 본 연구는 연안도시지역의 대기질 정책고안과 배출기준을 정하는 것에 유용할 것으로 기대된다.
미세먼지는 대기오염 중 심각한 질병을 야기할 수 있는 대기오염 원인물질이다. 이에 대부분의 연구는 위성영상을 활용하거나 모델링 기법을 이용하여 지역적 미세먼지 분포경향을 분석하였다. 하지만 측정소값을 기준으로 공간보간기법을 적용하여 분석하는 방법은 국내에서 부족한 실정이다. 본 연구에서는 서울시 39개의 미세먼지 측정망을 기준으로 2018년도 서울시의 1월, 2월, 3월, 4월 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 월별 공간적인 분포 변이를 분석하였다. 또한 본 연구를 통해 얻어진 분포도를 기반으로 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 차이값을 보여주는 분포도를 제작하였으며, $PM_{10}$의 배출량이 많은 지역과 $PM_{2.5}$의 배출량이 많은 지역을 선정하였다. 또한 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 분포를 비율로 계산하여 분포지도를 제작함으로 각 지역별 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 상호관계를 확인하였다. 본 연구는 공간분석 기법을 통하여 서울시 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$를 분석하는 공간적 분포변이 결과를 해석하였다. 본 연구의 결과 $PM_{10}$은 도로변 측정소에 높은 측정값을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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