The urban microscale wind field around the air quality monitoring station was investigated in order to check how a building complex influences it. For this study as the high density areas Jwa-dong and Yeonsan-dong monitoring sites in Busan were chosen. As the direction of inflow which is perpendicular to the building of the monitoring station was expected to cause the considerable variation of the wind field, that direction was selected. The model Envi-met was used as the diagnostic numerical model for this study. It is suitable for this investigation because Envi-met has the microscale resolution. After simulating it, on the leeward side around a building complex the decrease of flow velocity and some of vortexes or circulation area were discovered. In addition, on the edge of the top at the building and at the back of the building the upward flow was developed. If the sampling hole of monitoring site were located in this upward flow, it would be under the influence of upward flow from the near street.
There is an overall guideline of the installation of air quality monitoring stations in Korea, but specified steps for the selection of monitoring sites for hazardous air pollutants(HAPs) are not provided. In this study, we proposed a systematic method for the selection of monitoring sites for HAPs using geographic information system (GIS). As a case study, the Seoul metropolitan area (Seoul, Incheon, and Gyeonggi Province) was chosen, and 15 factors including population, vehicle registration, and emission data were compiled for each grid cell ($7km{\times}7km$). The number of factors above the top 30% of individual data for each grid cell was used to select priority monitoring sites for HAPs. In addition, several background sites were added for data comparison and source identification. Three scenarios were suggested: Scenario 1 with 7 sites, Scenario 2 with 17 sites, and Scenario 3 with 30 sites. This proposal is not the final result for an intensive monitoring program, but it is an example of method development for selecting appropriate sampling sites. These results can be applied not only to HAPs monitoring in megacities but also to the national HAPs monitoring network.
Regional air quality regulation is a system that allows the Minister of Environment to designate the local area as air quality control region where the concentrations of air pollutants are exceeding the environmental standards, and the local governments that administrate the regulated area have to develop and practise a plan for reducing the air pollutants. From the data observed yearly by the monitoring stations in 8 provincial cities with more than 0.5 million people was judged the compliance with air quality standards in each municipality for the period of 2003 to 2013. As the result of investigation on air pollutants concentrations of each city, it was found that there was no station that exceeds the ambient air quality standards of CO, $SO_2$ and 24-hour $NO_2$. But all municipalities exceeded the standards of 8-hour $O_3$, annual and 24-hour $PM_{10}$, and therefore 8 municipalities can be designated to be under the local air regulation. For the annual $NO_2$ were the monitoring sites necessary requirements for designation of the air quality regulation region in Cheongju, Cheonan, Daejeon and Gwangju area. Incase of 1-hour $O_3$, some of stations in Pohang, Cheongju, Cheonan and Changwon area were over the designation standards for the air quality control region.
This paper introduces the monitoring scheme of laser welding quality using neural network. The developed monitoring scheme detects light signal emitting from plasma formed above the weld pool with optic sensor and DSP-based signal processor, and analyzes to give a guidance about the weld quality. It can automatically detect defects of laser weld and further give an information about what kind of defects it is, specially partial penetration and porosity among the interior defects. Those could be detected only by naked eyes or X-ray after welding, which needs more processes and costs in mass production. The monitoring scheme extracts four feature vectors from signal processing results of optical measuring data. In order to classify pattern for extracted feature vectors and to decide defects, it uses single-layer neural network with perceptron learning. The monitoring result using only the first feature vector shows confidence rate in recognition of 90%($\pm$5) and decides whether normal status or defects status in real time.
Journal of information and communication convergence engineering
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제4권2호
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pp.92-96
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2006
Hardware for monitoring the water quality using water fleas is developed. Water flea is a frequently used biological sensor for monitoring the water quality. Water fleas quickly respond to the incoming toxic water by changing their activity when they are exposed. By measuring the activity of water fleas, the incoming toxic water is instantly detected. So far the measurement of activity of water fleas has been done with a system equipped with both a light source of LED and a light detector of photo transistor. Water flea itself is, however, sensitive to light resulting in incorrect response and the system has two inconvenient separate parts of the light source and the detector. This paper suggests a system using a CCD camera instead of a light source and a detector. The suggested system processes the image data from the CCD camera in real time without any delay. The developed system becomes a part of the remote water monitoring embedded system.
This study describes the realtime monitoring system for water quality conditions in coastal waters. Some issues on the data qualify control and quality analysis are examined along with examples of erroneous data. Three different cases of database produced by the realtime monitoring system are presented and analyzed, namely 1) hypoxic condition, 2) over-saturated D.O. and 3) short-term variability of temperature and D.O. In utilizing the realtime database, D.O. prediction and warning models are developed based on autoregressive stochastic process. The model is very simple, yet, users in various levels from powerful and useful with its ability to send warning messages to users in varous levels from governmental administrative staff to local fisherman, and give them some allowances to cope with the situation.
A hydrologic and water quality monitoring network were established in the Balkan-reservoir watershed, which has 29.79 $km^2$ in size, to analyze the characteristics of pollutant loading from an agricultural small watershed. Soil type, land use, hydrologic soil group, population and livestock were also surveyed to make clear the pollutant sources and to calculate the pollutant loadings by the unit loading factor method which was proposed by the Ministry of Environment. From the 5-year hydrologic monitoring results, sub-watersheds located in the upstream of the reservoirs showed higher average runoff ratio. The calculated daily pollutant loadings by the unit loading factor method from HP#2 sub-watershed in the downstream of Balkan reservoir, were much greater than observed.
Jeong Seung-Woo;Kampbell Donald H.;An Youn-Joo;Masoner Jason R.
한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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한국지하수토양환경학회 2005년도 총회 및 춘계학술발표회
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pp.122-126
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2005
Groundwater monitoring wells (about 70 wells) were extensively installed in 28 sites surrounding Lake Texoma, located on the border of Oklahoma and Texas, to assess the impact of geochemical stressors to shallow groundwater quality. The monitoring wells were classified into three groups (residential area, agricultural area, and oil field area) depending on their land uses. During a two-year period from 1999 to 2001 the monitoring wells were sampled every three months on a seasonal basis. Water quality assay consisted of 25 parameters including field parameters, nutrients, major ions, and trace elements. Occurrence and level of inorganics in groundwater samples were related to the land-use and temporal change.
In this paper, a GNSS error generation simulator for Signal Quality Monitoring (SQM) is implemented by using Matlab based on mathematical models derived from the effect of GNSS signal and measurement errors. The GNSS signal measurement errors of interest in this paper include three cases such as Evil Wave Form (EWF), Multipath (MP) and Radio Frequency Interference (RFI). In order to verify the validity of the generated measurement errors, a simple form of metrics for detecting and monitoring GNSS errors is included in the simulator. The GNSS errors generated by the simulator are added to the GNSS measurement data from commercial GNSS receiver in real time, and then, the SQM is tested for various scenarios of each case configured by scenario setting of the user.
Because of advanced control technology, Shop floor control system of various kinds of equipment and machinery need a web based remote monitoring to control process efficiently. This paper presents the development of Operation Control System. Operation Control System(OCS) is based on intelligent web monitoring, so that OCS is improved the working condition for the line of heat treatment process and the product's quality. The developed OCS is consisted of Atmega128(MCU) based on embedded system, running the data logging of the line of heat treatment process. Web monitoring system is based on CS8900 ethernet controller and TCP/IP for remote monitoring responsibility between a server and clients and controlling the progress of entire system. The developed OCS is implemented on the line of heat treatment process and shows the improvement of environment condition, product's quality and efficiency of process line.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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