• 한국재난정보학회 논문집
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• 제12권4호
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• pp.358-365
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• 2016

미세먼지는 실생활과 밀접한 관련이 있으며 특히, 2014년 2월부터 대국민 환경서비스 제공의 일환으로 미세먼지 예보제를 시행중에 있어, 대기오염 측정망을 통한 미세먼지 측정자료의 신뢰성을 확보할 필요성이 대두되었다. 환경부에서는 국가 대기질 파악 및 대기정책수립을 위해 대기오염측정망(11종 506개소)을 운영 중이다. 그러나 현재 측정소 입지 선정 과정과 적합성을 확인 및 점검하는 체계가 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 GIS를 활용한 도시 공간분석을 통해 대기오염 측정시설의 적절성 및 입지 형평성 등을 평가하고자 한다. 분석 결과를 통해 향후 서울시 대기오염 측정망 설치 계획에 반영 될 수 있도록 측정망의 최적입지를 도출함을 최종 목적으로 한다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.221-223
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• 2008

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.989-993
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• 2007

It was intended in this study to seek for the measures to utilize the USN technique, which has high usability due to low price and low power consumption, in air quality monitoring. As a method, the sensors of temperature, humidity, particulate matters (PM10), and carbon dioxide ($CO_2$) were installed in the self-manufactured sensor nodes; the nodes were installed in the waiting rooms and platforms of a subway station and the measurements were collected at real time with use of a computer which micro gateway was built in. Collected data was to be processed by the statistics program installed in the computer; the collected data is to be used in managing the air quality of stations after transmission to the ventilation system of ventilation chambers.

• 대한설비공학회:학술대회논문집
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• 대한설비공학회 2008년도 하계학술발표대회 논문집
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• pp.90-95
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• 2008

This article presents practical advice regarding the implementation and management of an impeccable Building Management System. The BMS was introduced to the series of computerized systems including manufacturing, storage, distribution, and quality control. Recently revised GMP regulation is requesting an improvement in drug product quality regulatory system by computer system validation. Quality is critical to guarantee the efficacy and the safety of drugs and is approved in the evaluation process after the audit trail application. HVAC parameter monitoring system will record the identity of operators entering or confirming critical data. Authority to amend entered data should be restricted to nominated persons. Any alteration to an entry of critical data should be authorized in advance and recorded with the reason for the change.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.657-664
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• 2021

본 연구에서는 수도권 지역의 대기오염물질(PM_2.5, PM₁₀, O₃) 농도와 지형 고도, 건물 면적비, 인구 밀도의 상관성을 조사하였다. 지형 고도와 건물 면적비를 분석하기 위해 국토지리정보원에서 제공하는 수치지형도를 이용하였고, 건물 면적비를 계산하기 위해 수도권 지역을 TM 중부원점을 기준으로 수평 9 km × 9 km 격자로 구분하였다. 인구 밀도는 국가통계포털의 행정구역별 면적과 인구수 자료를 이용하였다. 대기오염물질 농도 자료는 수도권에 위치한 도시대기측정소 146개 지점의 PM_2.5, PM₁₀, O₃ 농도 측정 자료를 이용하였다. 분석 기간은 2010년 1월부터 2020년 12월까지이고, 1시간 평균 농도 자료를 이용하여 월평균 농도를 계산하였다. 지형 고도는 경기도 북부와 동부 지역에서 높았고 서해안에 근접할수록 낮았다. 건물 면적비와 인구밀도 분포는 서로 유사하였고, 서울특별시에서 가장 높았으며, 산악과 해안지역에서는 낮게 나타났다. 월평균 PM_2.5과 PM₁₀ 농도는 봄철과 겨울철(1월~3월)에 높았고 O₃ 농도는 늦봄부터 초여름(4~6월)까지 높았다. 농도가 높은 3개월에 대해서 AMQS 지점별 평균 농도를 비교·분석하였다. 건물면적비나 인구밀도와 대기오염물질 농도 사이에는 음의 상관 관계가 분석되었다(인구밀도와 PM_2.5, PM₁₀ 농도 사이는 약한 음의 상관관계가, O₃ 농도와는 비교적 강한 음의 상관관계). 반면, 대기오염물질 농도와 도시대기측정소 측정 고도 사이의 뚜렷한 상관성을 나타나지 않았는데, 향후, 이에 대한 연구 수행이 필요할 것으로 판단된다.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
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• 제12권3호
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• pp.232-243
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• 2018

The construction, development and maintenance of an economically, environmentally and socially sustainable campus involves the integration of measuring tools and technical information that invites and encourages the community to know the actual state to generate positive actions for reducing the negative impacts over the local environment. At the Universidad Nacional de Colombia - Campus $Bogot{\acute{a}}$, a public area with daily traffic of more than 25000 people, the Environmental Management Bureau has committed with the monitoring of the noise pollution and air quality, as support to the campaigns aiming to reduce the pollutant emissions associated to the student's activities and campus operation. The target of this study is based in the implementation of mobile air quality and sonometry monitoring equipment, the mapping of the actual air quality and noise pollution inside the university campus as a novel methodology for a sub-area inside a megacity. This results and mapping are proposed as planning tool for the institution administrative sections. A mobile Kunak$^{(R)}$ Air & OPC air monitoring station with the capability to measure particulate matter $PM_{10}$, $PM_{2.5}$, Ozone ($O_3$), Sulfur Oxide ($SO_2$), Carbon Monoxide (CO) and Nitrogen Oxide ($NO_2$) as well as Temperature, Relative Humidity and Latitude and Longitude coordinates for the data georeferenciation; and a sonometer Cirrus$^{(R)}$ 162B Class 2 were used to perform the measurements. The measurements took place in conditions of academic activity and without it, with the aim of identify the impacts generated by the campus operation. Using the free code geographical information software QGIS$^{(R)}$ 2.18, the maps of each variable measured were developed, and the impacts generated by the operation of the campus were identified qualitative and quantitively. For the measured variables, an increase of around 21% for the $L_{Aeq}$ noise level and around 80% to 90% for air pollution were detected during the operation period.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2003년도 International Symposium on Clean Environment
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• pp.73-78
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• 2003

In this research, we implement Realtime Air Diffusion Prediction System which is a parallel Fortran model running on distributed-memory parallel computers. The system is designed for air diffusion simulations with four-dimensional data assimilation. For regional air quality forecasting a series of dynamic downscaling technique is adopted using the NCAR/Penn. State MM5 model which is an atmospheric model. The realtime initial data have been provided daily from the KMA (Korean Meteorological Administration) global spectral model output. It takes huge resources of computation to get 24 hour air quality forecast with this four step dynamic downscaling (27km, 9km, 3km, and lkm). Parallel implementation of the realtime system is imperative to achieve increased throughput since the realtime system have to be performed which correct timing behavior and the sequential code requires a large amount of CPU time for typical simulations. The parallel system uses MPI (Message Passing Interface), a standard library to support high-level routines for message passing. We validate the parallel model by comparing it with the sequential model. For realtime running, we implement a cluster computer which is a distributed-memory parallel computer that links high-performance PCs with high-speed interconnection networks. We use 32 2-CPU nodes and a Myrinet network for the cluster. Since cluster computers more cost effective than conventional distributed parallel computers, we can build a dedicated realtime computer. The system also includes web based Gill (Graphic User Interface) for convenient system management and performance monitoring so that end-users can restart the system easily when the system faults. Performance of the parallel model is analyzed by comparing its execution time with the sequential model, and by calculating communication overhead and load imbalance, which are common problems in parallel processing. Performance analysis is carried out on our cluster which has 32 2-CPU nodes.

• 산업경영시스템학회지
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• 제42권4호
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• pp.203-210
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• 2019

Recently, a number of researchers have produced research and reports in order to forecast more exactly air quality such as particulate matter and odor. However, such research mainly focuses on the atmospheric diffusion models that have been used for the air quality prediction in environmental engineering area. Even though it has various merits, it has some limitation in that it uses very limited spatial attributes such as geographical attributes. Thus, we propose the new approach to forecast an air quality using a deep learning based ensemble model combining temporal and spatial predictor. The temporal predictor employs the RNN LSTM and the spatial predictor is based on the geographically weighted regression model. The ensemble model also uses the RNN LSTM that combines two models with stacking structure. The ensemble model is capable of inferring the air quality of the areas without air quality monitoring station, and even forecasting future air quality. We installed the IoT sensors measuring PM2.5, PM10, H2S, NH3, VOC at the 8 stations in Jeonju in order to gather air quality data. The numerical results showed that our new model has very exact prediction capability with comparison to the real measured data. It implies that the spatial attributes should be considered to more exact air quality prediction.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_1호
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• pp.139-153
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• 2020

본 연구는 전산유체역학(computational fluid dynamics, CFD) 모델을 이용하여 도시 지역에 위치한 도시 대기측정소의 대기질 대표성을 평가하고, 측정 목적에 따른 측정소 위치 선정에 대한 방법론을 제시하였다. 이를 위하여 대상 지역을 은평구 도시대기측정소(air quality monitoring system, AQMS)로 선정하였고 두 가지배출 시나리오(대기오염물질이 배경에서 수송되는 경우, 도로에서 배출되는 경우에 대한 수치 실험을 수행하였다. 대기 흐름은 대상 지역의 북동쪽과 남동쪽에 위치한 산악 지형의 영향을 크게 받고, 건물이 밀집한 지역에서는 2차 순환에 의한 복잡한 흐름이 나타났다. 대기오염물질이 배경에서 수송되는 경우에, 대기오염물질 분포는 지형(산)의 영향을 크게 받았다. 선오염(도로)에서 배출되는 경우에는 도로 위치와 건물 분포/높이 영향을 크게 받았다. 은평구 AQMS 위치에서 수치 모의된 농도는 지형보다 건물의 영향이 크게 나타났다. 배출 시나리오 결과를 이용하여 은평구 AQMS가 대상 지역의 대기질을 대표할 수 있는지에 대하여 평가하였다. 은평구 AQMS 위치에서 모의되는 농도는 두 시나리오의 층 평균 농도와 유사한 크기를 가지고 있어 측정 높이에서의 대기질을 대표할 수 있다고 판단된다. 대기오염물질은 시·공간적으로 비균질적이기 때문에 측정 목적에 따른 고도 별 측정망 위치 선정에 대한 가이드라인을 제시하였다. 측정망을 고농도가 나타나는 지역(hot spot)과 청정 지역(clean zone), 각 층의 평균 농도가 나타나는 지역(average zone), 건물/지형에 가로막혀 흐름의 유입과 유출이 활발하지 않는 안락처 지역(shelter zone), 외부에서 수송되는 배경 농도를 대표할 수 있는 지역(equi-background zone) 등 총 5가지로 분류하여 조사하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1217-1222
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• 2020

현재 우리나라를 포함하여 전 세계적으로 환경오염에 관한 연구가 지속으로 진행되고 있으며 그중에서도 다수의 사용자가 이용하는 다양한 시설의 실내 공기를 청정하게 유지, 관리하여 국가적으로 국민의 건강과 환경오염을 예방하기 위해 관련 법령을 시행 등 다양한 노력 들이 이루어지고 있다. 특히 의료기관의 경우 방문하는 다수의 사람이 질환이나 질병을 갖고 있으며 실내 공기 오염과 관련하여 두통, 우울증, 신경과민, 심장병, 암 등의 만성질환에 유의한 영향을 미칠 수 있음이 시사되고 있다. 이러한 상황을 고려하여 본 논문에서는 의료기관에 적용하기 위한 실내 공기 모니터링 IoT 시스템을 통해 공기 오염도에 대한 중앙 모니터링 및 담당자 자동 호출 기능 등을 제공하여 재실자에게 쾌적하고 청정한 실내 환경을 제공할 수 있기를 기대한다.