Sulfur dioxide (SO2) is primarily released through industrial, residential, and transportation activities, and creates secondary air pollutants through chemical reactions in the atmosphere. Long-term exposure to SO2 can result in a negative effect on the human body causing respiratory or cardiovascular disease, which makes the effective and continuous monitoring of SO2 crucial. In South Korea, SO2 monitoring at ground stations has been performed, but this does not provide spatially continuous information of SO2 concentrations. Thus, this research estimated spatially continuous ground-level SO2 concentrations at 1 km resolution over South Korea through the synergistic use of satellite data and numerical models. A stacking ensemble approach, fusing multiple machine learning algorithms at two levels (i.e., base and meta), was adopted for ground-level SO2 estimation using data from January 2015 to April 2019. Random forest and extreme gradient boosting were used as based models and multiple linear regression was adopted for the meta-model. The cross-validation results showed that the meta-model produced the improved performance by 25% compared to the base models, resulting in the correlation coefficient of 0.48 and root-mean-square-error of 0.0032 ppm. In addition, the temporal transferability of the approach was evaluated for one-year data which were not used in the model development. The spatial distribution of ground-level SO2 concentrations based on the proposed model agreed with the general seasonality of SO2 and the temporal patterns of emission sources.
Atmospheric nitrogen dioxide (NO2) is mainly caused by anthropogenic emissions. It contributes to the formation of secondary pollutants and ozone through chemical reactions, and adversely affects human health. Although ground stations to monitor NO2 concentrations in real time are operated in Korea, they have a limitation that it is difficult to analyze the spatial distribution of NO2 concentrations, especially over the areas with no stations. Therefore, this study conducted a comparative experiment of spatial interpolation of NO2 concentrations based on two linear-regression methods(i.e., multi linear regression (MLR), and regression kriging (RK)), and two machine learning approaches (i.e., random forest (RF), and support vector regression (SVR)) for the year of 2020. Four approaches were compared using leave-one-out-cross validation (LOOCV). The daily LOOCV results showed that MLR, RK, and SVR produced the average daily index of agreement (IOA) of 0.57, which was higher than that of RF (0.50). The average daily normalized root mean square error of RK was 0.9483%, which was slightly lower than those of the other models. MLR, RK and SVR showed similar seasonal distribution patterns, and the dynamic range of the resultant NO2 concentrations from these three models was similar while that from RF was relatively small. The multivariate linear regression approaches are expected to be a promising method for spatial interpolation of ground-level NO2 concentrations and other parameters in urban areas.
Sulfur dioxide (SO2) in the atmosphere is mainly generated from anthropogenic emission sources. It forms ultra-fine particulate matter through chemical reaction and has harmful effect on both the environment and human health. In particular, ground-level SO2 concentrations are closely related to human activities. Satellite observations such as TROPOMI (TROPOspheric Monitoring Instrument)-derived column density data can provide spatially continuous monitoring of ground-level SO2 concentrations. This study aims to propose a 2-step residual corrected model to estimate ground-level SO2 concentrations through the synergistic use of satellite data and numerical model output. Random forest machine learning was adopted in the 2-step residual corrected model. The proposed model was evaluated through three cross-validations (i.e., random, spatial and temporal). The results showed that the model produced slopes of 1.14-1.25, R values of 0.55-0.65, and relative root-mean-square-error of 58-63%, which were improved by 10% for slopes and 3% for R and rRMSE when compared to the model without residual correction. The model performance by country was slightly reduced in Japan, often resulting in overestimation, where the sample size was small, and the concentration level was relatively low. The spatial and temporal distributions of SO2 produced by the model agreed with those of the in-situ measurements, especially over Yangtze River Delta in China and Seoul Metropolitan Area in South Korea, which are highly dependent on the characteristics of anthropogenic emission sources. The model proposed in this study can be used for long-term monitoring of ground-level SO2 concentrations on both the spatial and temporal domains.
Micro gas sensors including thin film catal) tic type require stress-free memhrancs for etch stop of Si anisotropic etching and sublayer of sensing elements hecause stress is one of the main factors affecting breakdown of thin membranes. This paper reports the effects of deposition conditions on stress and refractive index of $SiN_{x}/SiO_{x}/(NON)$ films deposited by low pressure c11ernic;rl vapor deposition(L, t'CVI)) 2nd reactve sputtering. In the case of I.PCVI1, the stresses of $SiN_{x}$ and NON films arc $7.6{\times}10^{8}dyne/cm^2$ and $3.3{\times}10^{8}dyne/cm^2$, respectibely, and the refractive indices are 3.05 and 152, respectively. In the cxse oi the sputtered SiN, , compressi\e stress decreased in magnitude and then turned to tensility as increasing proc, ess pressure by lmtorr to 30mtorr and cicreasmg applied power density by $2.74W/cm^2$ to $1.10W/cm^2$. The hest value of film stress obt;~ined under condition of lOmtorr and $1.37W/cm^2$ in this' experiment was $1.2{\times}10^{9}dyne/cm^2$ cnnipressive. The refr~ict~ve index decreased from 2 05 to 1 89 as decreasing applied power density by lnitorr to 3Orntorr and increasing process pressure hy $2.74W/cm^2$ to $1.10W/cm^2$. Stresses of films deposited by both LPCVL) and sputtering decreased as incre;lsing temperature and showed plastic behavior as decreasing temperature.
The fabrication process of thin boron-doped nanocrystalline diamond (B-NCD) microelectrodes on fused silica single mode optical fiber cladding has been investigated. The B-NCD films were deposited on the fibers using Microwave Plasma Assisted Chemical Vapor Deposition (MW PA CVD) at glass substrate temperature of 475 ℃. We have obtained homogenous, continuous and polycrystalline surface morphology with high sp3 content in B-NCD films and mean grain size in the range of 100-250 nm. The films deposited on the glass reference samples exhibit high refractive index (n=2.05 at λ=550 nm) and low extinction coefficient. Furthermore, cyclic voltammograms (CV) were recorded to determine the electrochemical window and reaction reversibility at the B-NCD fiber-based electrode. CV measurements in aqueous media consisting of 5 mM K3[Fe(CN)6] in 0.5 M Na2SO4 demonstrated a width of the electrochemical window up to 1.03 V and relatively fast kinetics expressed by a redox peak splitting below 500 mV. Moreover, thanks to high-n B-NCD overlay, the coated fibers can be also used for enhancing the sensitivity of long-period gratings (LPGs) induced in the fiber. The LPG is capable of measuring variations in refractive index of the surrounding liquid by tracing the shift in resonance appearing in the transmitted spectrum. Possible combined CV and LPG-based measurements are discussed in this work.
With a striking increase in the level of contamination and subsequent degradations in the environment, detection and monitoring of contaminants in various sites has become a crucial mission in current society. In this review, we have summarized the current research areas in membrane-based colorimetric sensors for trace detection of various molecules. The researches covered in this summary utilize membranes composed of cellulose fibers as sensing platforms and metal nanoparticles or fluorophores as optical reagents. Displaying decent or excellent sensitivity, most of the developed sensors achieve a significant selectivity in the presence of interfering ions. The physical and chemical properties of cellulose membrane platforms can be customized by changing the synthesis method or type of optical reagent used, allowing a wide range of applications possible. Membrane-based sensors are also portable and have great mechanical properties, which enable on-site detection of contaminants. With such superior qualities, membrane-based sensors examined in the researches were used for versatile purposes including quantification of heavy metals in drinking water, trace detection of toxic antibiotics and heavy metals in environmental water samples. Some of the sensors exhibited additional features like antimicrobial ability and recyclability. Lastly, while most of the sensors aimed for a detection enabled by naked eyes through rapid colour change, many of them investigated further detection methods like fluorescence, UV-vis spectroscopy, and RGB colour intensity.
We devised the system to automatically shutdown the boiler and to fundamentally block the harmful gases, including carbon monoxide, into the indoor when the exhaust system swerves: (1) The discharge pressure of the exhaust gas decreases when the exhaust pipe is disconnected. The monitoring system of the exhaust pipe is implemented by measuring the output voltage of APS(Air Pressure Sensor) installed to control the amount of combustion air. (2) The operating software was modified so that when the system recognizes the fault condition of a flue pipe, the boiler control unit displays the fault status on the indoor regulator while shutting down the boiler. In accordance with the ventilation facility standards in the "Rules for Building Equipment Standards" by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport, experiments were conducted to ventilate indoor air. When carbon monoxide leaked in worst-case scenario, it was possible to prevent poisoning accidents. However, since 2013, the number of indoor air exchange times has been mitigated from 0.7 to 0.5 times per hour. We observed the concentration exceeding TWA 30 ppm occasionally and thus recommend to reinforce this criterion. In conclusion, if the flue pipe fault detection and the indoor air ventilation system are introduced, carbon monoxide poisoning accidents are expected to decrease significantly. Also when the manufacturing and inspection steps, the correct installation and repair are supplemented with the user's attention in missing flue, it will be served to prevent human casualties from carbon monoxide poisoning.
Journal of the Society of Cosmetic Scientists of Korea
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v.45
no.2
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pp.139-150
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2019
This study is investigated sunscreen formulation that enhances UV absorption efficiency by UV light. Ethylhexyl methoxycinnamate (OMC) is one of the most common UV filters. Many studies have been conducted about photostability of OMC. It is well known that under the UV exposure, trans-OMC could turn to cis-OMC, or produce various photoproducts including its dimers. Those chemical structure changes were understood as the reason of a decrease in UV absorption efficiency upon UV exposure. However, it was found that OMC and isoamyl p-methoxycinnamate (IMC) could even enhance its UV absorption efficiency when it was exposed to UV light in an environment similar to actual use. In order to develop sunscreen formulation that enhances UV absorption efficiency by UV light, emollient with high polarity and compatibility should be avoided from the formular. Those emollient seemed to prevent OMC or IMC from producing photoproducts under UV light. Finally, a sunscreen formulation (UV sensing SPF boosting formular) enhancing UV absorption efficiency by UV was developed by the UV activated SPF boosting technology, and the effect of the sunscreen was evaluated. in vitro SPF of the sunscreen was increased from 50.69 to 72.33 when it was exposed to UV light and its in vivo SPF (53.7) was 56.10% higher than that of the control sunscreen (below 34.4).
There has been an increase in the investigation of deep sea sediments with a consequent increase in the amount of energy required to undertake these investigations. The geotechnical characteristics of Ulleung Basin sediment are explored by using depressurized specimens following methane production tests carried out on pressured core samples obtained at 2,100 m water depth and 110 m below sea floor. Geotechnical index tests, X-ray diffraction, and scanning electron microscope are conducted to identify the geotechnical index parameters, clay mineralogy, chemical composition, and microstructure of the sediments. Compressibility, and elastic and electromagnetic wave parameters are investigated for two samples by using a multi sensing instrumented oedometer cell. The strength chatracteristics are obtained by the direct shear tests. The dominant clay minerals are mostly kaolinite, illite, chlorite, and calcite. The SEM shows a well-developed flocculated structure of the microfossil. Void ratio, electrical resistivity, real permittivity, conductivity, and shear wave velocity show bi-linear behavior with the effective vertical stress: as the vertical effective stress increases. The friction angle obtained by the direct shear test is about $21^{\circ}$, which is similar to the value observed in the Ulleung Basin sediments. This study shows that the understanding of the behavior acting on the diatomaceous marine sediment is important because it often maintains the useful energy resources such as gas hydrate and so will be the new engineering field in the next generation.
Ye Eun Park;Jin Hyoung Jeong;Jae Hyun Jo;Young Yoon Chang;Sang Sik Lee
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.17
no.1
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pp.76-81
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2024
Recently, agricultural methods are changing from experience-based agriculture to data-based agriculture. Changes in agricultural production due to the 4th Industrial Revolution are largely occurring in three areas: smart sensing and monitoring, smart analysis and planning, and smart control. In order to realize open-field smart agriculture, information on the physical and chemical properties of soil is essential. Conventional physicochemical measurements are conducted in a laboratory after collecting samples, which consumes a lot of cost, labor, and time, so they are quickly measured in the field. Measurement technology that can do this is urgently needed. In addition, a soil analysis system that can be carried and moved by the measurer and used in Korea's rice fields, fields, and facility houses is needed. To solve this problem, our goal is to develop and commercialize software that can collect soil samples and analyze the information. In this study, basic soil composition measurement was conducted using soil composition measurement sensors consisting of hardness measurement and electrode sensors. Through future research, we plan to develop a system that applies soil sampling using a CCD camera, ultrasonic sensor, and sampler. Therefore, we implemented a sensor and soil analysis UI that can measure and analyze the soil condition in real time, such as hardness measurement display using a load cell and moisture, PH, and EC measurement display using conductivity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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