• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2019년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.174-175
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• 2019

Recently, due to air pollution caused by fine dust, it is considered as a social problem. Increasing fine dust has intensified air pollution, causing many diseases and damages. This year, Seoul, South Korea, reached a severe level of fine dust pollution worldwide. The Ministry of Environment has strengthened the environmental standard for fine dust (PM2.5) from $50{\mu}g/m^3$ to $35{\mu}g/m^3$ since March 2018. When fine dust enters the human body, it causes bronchial or skin elongation such as respiratory allergies, irritable pneumonia, asthma and atopy. In this study, $TiO_2$ rutile with photocatalytic activity was used, and materials prepared by rutile sulfuric acid method were used. The photocatalytic activity rate is 95% or more and the density is $4.1g/cm^3$. The matrix was based on cement, and the substitution rate of $TiO_2$ was 0, 5, 10, 15, 20 (%). The test item is flexural strength and compressive strength.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.510-512
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• 2022

미세먼지 예측 정확도 향상을 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 미세먼지 농도가 가지는 다양한 특성에 따라 예측 모델의 학습이 잘 이루이지지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 시계열의 특성과 불규칙적인 특성을 가지는 미세먼지 농도의 학습 및 예측을 위해 LSTM과 EEMD 기반의 미세먼지 농도 예측 모델의 성능을 비교하고자 한다. 두 모델을 통해 시계열 특성 파악 방법과 독립적인 개별 특성 파악 방법의 성능 차이를 확인한 결과, 개별 특성 파악에 강점을 가지는 EEMD 예측 모델이 LSTM 기반의 예측 모델보다 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.345-347
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• 2021

미세먼지 에측의 정확도 향상을 위해 다양한 연구가 이루어지고 있으나 미세먼지 농도에 따른 다양한 특성으로 인해 딥러닝 모델의 학습이 잘 이루이지지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 미세먼지 농도의 특성을 분해하여 특성을 반영하기 위한 EEMD 기반의 미세먼지 농도 예측 모델을 제안한다. 미세먼지 농도를 EEMD를 통해 분해 후, 각각 도출된 특성에 따른 예측 결과를 앙상블하여 최종 미세먼지 농도 값을 도출한다. 모델의 성능 평가 결과, 91.7%의 미세먼지 농도 예측 정확도를 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.140-145
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• 2022

고도화된 현대사회는 도시산업화와 대중교통으로 인한 대기오염 물질 중 미세먼지는 실외에서 실내로 유입되는 현상이 있다. 실내에서 사용하는 미세먼지 측정기는 제한적인 정보 제공과 오염 수치가 다르게 측정되어 사용자에게 원하는 데이터와 모니터링을 할 수 없는 문제점이 발생하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 실내 공기 질 데이터 미세먼지와 초미세먼지인 Dust(PM1.0, PM2.5, PM10), VOC(Volatile Organic Compounds)와 PIR(Passive Infrared Sensor)로 미세먼지 측정기와 모니터링시스템을 설계 및 구현하였다. 측정기는 지정한 구역에 설치하여 미세먼지를 실시간 측정하고 Google Cloud Platform의 App Engine을 통하여 데이터 수집 및 저장하고 시각화하여 사용자에게 제공하는 미세먼지 측정기와 모니터링시스템을 제안한다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제45권3호
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• pp.225-232
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• 2022

Fine dust threatens human health in various forms, depending on the particle size, such as by causing respiratory, cardiovascular, and brain diseases, after entering the body via the lungs. The aim of this study was to correlate fine dust exposure with changes in brain blood flow in Sprague Dawley rats by using micro-positron emission tomography and elucidate the possibility of developing cerebrovascular diseases caused by fine dust. The subjects were exposured to an average fine dust (particulate matter 2.5) of 206.2 ± 7.74 to ten rats four times a day, twice a day for 90 min. Before the experiment, they were maintained at NPO to the maximize the intake of ¹⁸F-fluorodeoxy glucose(¹⁸F-FDG) and minimize changes in the ¹⁸F-FDG biomass depending on the ambient environment and body temperature of the rats. PET images were acquired in the list mode 40 min after injecting ¹⁸F-FDG 44.4 MBq into the rats tail vein using a micro-PET scanner pre and post exposure to fine dust. We found that the whole brain level of ¹⁸F-FDG standardized uptake value in rats averaged 5.21 ± 0.52 g/mL pre and 4.22 ± 0.48 g/mL post exposure to fine dust, resulting in a statistically significant difference. Fine dust was able to alter brain activity after entering the body via the lungs in various forms depending on the particle size.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2019년도 춘계 학술논문 발표대회
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• pp.184-185
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• 2019

Korea has defined fine dust as a social disaster as the problem of fine dust and air pollution becomes serious. Fine dust is classified as class one carcinogens because it is harmful to human body. When fine dusts enter the human body, they cause bronchial and skin diseases such as respiratory allergies, irritable pneumonia, asthma and atopy. As the air pollution becomes serious, the government is demanding measures to reduce fine dust. The polluted air in the outdoor is introduced into the room, thereby increasing the pollution degree of the indoor air quality. In this study, an adsorption type matrix for the improvement of indoor air quality was produced. Magnesium oxide and magnesium chloride were used as binders and diatomaceous earth was used as a adsorption material.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.506-512
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• 2018

가정과 요식업 사업장에서 발생하는 미세먼지는 전체 미세먼지 배출량의 약 4%정도로 낮은 비율을 차지하고 있다. 하지만 요식업 사업장에서는 일시적 미세먼지 농도가 최대 60배 가까이 측정될 만큼 오염농도의 변화율이 매우 높다. 비산업 연소 사업장에서 발생하는 오염 물질은 입자상 미세먼지와 가스상 유기화합물로 구성되며, 이 오염물질을 제거하기 위해서 여러 집진원리 중 가스상 물질과 입자상 물질의 동시 제거에 효과적인 시스템인 세정집진을 적용하였다. 이는 이류체 분무 노즐을 이용한 가압수식 액체 분사 방법으로 브라운 운동의 확산 포집의 확률을 높인 방법이다. 제작된 미세먼지 제거 장치를 이용하여 노즐 분무 기압 조건과 각도 등에 따른 미세먼지 집진 시스템의 집진 효율성을 분석하였으며, 그 결과 미세먼지와 가스상 유기화합물 제거효율이 90% 이상을 만족하는 것을 확인하였다. 개발된 시스템은 기존 사업장 후드 시스템에 별도의 설치비용 없이 미세먼지 집진 제거가 가능하여 향후 높은 활용성이 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.595-601
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• 2018

최근 미세먼지 수치가 급격히 상승함에 따라 이에 대한 관심도가 굉장히 높아지고 있다. 미세먼지의 노출은 호흡기 및 심혈관계 질환의 발생과 관련이 있으며, 사망률도 증가시키는 것으로 보고되고 있다. 뿐만 아니라, 산업현장에서도 미세먼지에 대한 피해가 속출한다. 그러나 현대인의 삶에서 미세먼지 노출은 불가피하다. 그러므로 미세먼지를 예측하여, 이에 대한 노출을 최소화하는 것이 건강 및 산업 피해축소에 가장 효율적인 방법일 것이다. 기존의 미세먼지 예측 모델은 농도 수치가 아닌 미세먼지의 농도 범위에 따라 좋음, 보통, 나쁨, 매우 나쁨으로만 나누어 예보하고 있다. 본 논문은 기존의 실제 기상 및 대기 질 데이터를 이용, 기계학습 알고리즘인 Artificial Neural Network (ANN)알고리즘과 K-Nearest Neighbor (K-NN)알고리즘을 상호 응용하여 미세먼지 수치 (PM 10)를 예측하고자 하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권3호
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• pp.45-55
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• 2020

최근 우리나라에서 미세먼지에 대한 인식이 확대되면서 다양한 대책과 대응전략이 제시되고 있다. 본 연구는 미세먼지의 발생에 따른 집객공간의 변화를 분석하고 활동 패턴을 찾아내기 위해 국내외 미세먼지 프리존의 현황을 조사하고 각 사례에 따른 미세먼지 관련 제품과 공간의 한계점을 비교 분석하여 그 수요를 전망하고 시사점을 찾아 보고자 한다. 본 연구의 목적은 국내외의 미세먼지 대책과 국내 관련 산업의 현황파악을 중심으로 수요를 전망하는 것이다. 4차 산업 혁명시대에 스마트 시티에 대한 경쟁력을 확보하기 위해서 도심 공간의 위협이 되고 있는 미세먼지를 대응할 전략적 방안을 제시하기 위한 연구방법을 제안한다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2020년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.210-211
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• 2020

In this study, a questionnaire survey on the occurrence status of fine dust in urban construction sites and the response level was conducted. Based on the results of the survey, it is intended to be used as basic data for establishing a method to reduce fine dust in construction sites.