Variations in PM10 concentration between 2000 and 2005 from 84 urban air monitoring stations operated by the government were analyzed. The K-means cluster analysis was attempted using annual average and the 99th percentile of daily averages as parameters. The results obtained by excluding Asian dust episode days were compared with those obtained by using all available data. In any cases, the cluster with the highest mean concentration was mostly composed of stations in Seoul and Gyeonggi. Annual average of the cluster with the highest mean concentration showed a distinct decreasing trend, but that excluding Asian dust episode days did not show such a trend. Without Asian dust episode days high concentrations of monthly averages in March and April were also not observed. The effect of Asian dust was more pronounced in the 99th percentile of daily averages. The 99th percentile of daily averages of the cluster with the highest mean concentration was the highest in June following downs in April and May.
In order to calssify smog type durnig the summer season in Seoul, air Quality and meterorological data were analyzed by multivariate analysis. Among 15 variables relating to visibility, 10 variables were selected by multiple regression analysis for clustering of smog types; total suspended particle, sulfur dioxide, ozone, ntrogen dioxide, total hydrocarbon, south-north wind component, ralative humidity, precipitable water, mixing height and air temperature. Somg types were grouped into three clusters using cubic clustering criterion and the mumbers of days in each cluster were contained 74, 28 and 16 days. Each cluster was seperated clearly by sulfur dioxide, precipitable water and air teperature. The first cluster was representative of high ozone concentration and prevailing meterological conditions for ozone formation. Therefore, visibility in the first cluster was considered to be affected by photochemical smog. The third cluster showed characteristics of sulphurous smog type due to the higher concentration of primary pollutant, based on the dry condition than that in another cluster. On the other hand, the characteristic of the second cluster was not relatively clear, but considered to be in an intermediate characteristic between photochemical smog and sulphurous smog type.
Social interest in the fine particulate matter has increased significantly since the 2010s, and various efforts have been made to reduce it through environmental plans and policies. To support such environmental planning, in this study, spatial cluster characteristics of fine particulate matter (PM2.5) concentrations were analyzed in the metropolitan area to identify high-risk areas spatially, and the correlation with local environmental characteristics was also confirmed. The PM2.5 concentration for the recent 5 years (2016-2020) was targeted, and representative spatial statistical methods Getis-Ord Gi* and Local Moran's I were applied. As a result of the analysis, the cluster form was different in Getis-Ord Gi* and Local Moran's I, but they show high similarity in direction, therefore complementary results could be obtained. In the high concentration period, the hotspot concentration of the Getis-Ord Gi* method increased, but in Local Moran's I, the HH region, the high concentration cluster, showed a decreasing trend. Hotspots of the Getis-Ord Gi* technique were prominent in the Pyeongtaek-Hwaseong and Yeoju-Icheon regions, and the HH cluster of Local Moran's I was located in the southwest, and the LL cluster was located in the northeast. As in the case of the metropolitan area, in the results of Seoul, there was a phenomenon of division between the northeast and southwest regions. The PM2.5 concentration showed a high correlation with the elevation, vegetation greenness and the industrial area ratio. During the high concentration period, the relation with vegetation greenness increased, and the elevation and industrial area ratio increased in the case of the annual average. This suggests that the function of vegetation can be maximized at a high concentration period, and the influence of topography and industrial areas is large on average. This characteristic was also confirmed in the basic statistics for each major cluster. The spatial clustering characteristics of PM2.5 can be considered in the national land and environmental plan at the metropolitan level. In particular, it will be effective to utilize the clustering characteristics based on the annual average concentration, which contributes to domestic emissions.
지난 20여 년간 지역경제성장과 산업발전을 위해서 다양한 분야에서 클러스터정책이 진행되었다. 클러스터정책은 지역의 산업진흥과 혁신역량강화에 어느 정도 기여했지만, 모든 지역에 동일한 처방의 적용, 선택과 집중이라는 특화산업 중심의 지역산업정책으로 인한 산업고착화와 지역회복력 쇠퇴, 업종중심의 산업정책의 문제 등을 노정하고 있다. 이 글에서는 산업의 융합화와 이에 따른 산업공간의 변화를 고찰하고, 산업지역의 혁신과 거버넌스의 변화의 추세를 분석한다. 기존의 지역특화 산업정책의 문제를 비판하고 지역산업의 발전을 위한 포스트 클러스터정책을, 장소기반의 스마트전문화 전략과 지역의 융복합 산업정책 중심으로 전환이 되어야 한다고 주장한다.
The epiphytic lichen communities were analysed in terms of cluster analysis on forty two stands and eight environmental variables in Mt. Duckyoo. Ordination of stand and species by principal component analysis (PCA) and sum of square algorithm (SSA) gave similar results. Species cluster showed three groups(I, II, III) and stand revealed three groups (A, B, C). Interaction of stand and species cluster was interpreted by analysis of concentration technique. The results indicated a significant cluster structure at the level of different environment variable.
This study is concerned with some methods and applications, used as a basis on information and entropy analysis of vegetation data. These methods are adopted for the evaluating the effect of sampling intensity on information, which repersnets the departure of observed variable from standard component. Classes on the data matrix are caluculated by using marginal dispersion array for rank and weighting information program. Finally the information and entropy are computed by applying seven options. On the application of vegetation studies, two models for cluster analysis and analysis of concentration are explained in detail. Cluster analysis is based on use of equivocation information and Rajski's metrics. The analysis of concentration utilizes coherence coefficience being transformed values, which has been adjusted from blocks and entropy values. The relationship btween three begetation clusters and four stands of Naejangsan data is highly significant in 79% of total variance. Cluster A relatively tends to prefer north side, and cluster C south side.
기존 무선 센서 네트워크에서의 클러스터 기반 라우팅 기법은 첫째, 임의의 헤더 선출로 인하여, 일부 클러스터에 노드가 편중되는 문제점이 발생한다. 둘째, 실제 환경에서의 통신 범위를 고려하지 않기 때문에, 라우팅 경로의 신뢰도가 저하된다. 마지막으로, 헤더 선정을 위해 모든 센서 노드 정보를 전송하기 때문에, 데이터 전송 오버헤드가 증가한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 메시지 수신 성공률을 이용한 클러스터 기반 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안하는 기법용 첫째, 노드 편중도를 해결하기 위하여 노드의 밀집도 및 연결성을 이용하여 클러스터 헤더를 선정하고, 분할 및 병합을 수행한다. 둘째, 라우팅 경로의 신뢰도 향상을 위하여, 실제 환경에 적용 가능한 메시지 수신 성공률을 기반으로 데이터 전송 경로를 설정한다. 마지막으로 데이터 전송 오버헤드의 감소를 위하여, 모든 센서 노드는 자신의 이웃 노드 정보만을 이용하여 헤더 선정 및 클러스터 구성 작업을 수행한다.
The purpose of this study was to survey the distribution patterns of volatile organic compounds(VOCs) and formaldehyde in the various indoor environments using cluster analysis. We investigated VOCs and formaldehyde in subway stations, underground shopping areas, medical centers, maternity recuperation centers, public childcare centers, large stores, funeral houses, and indoor parking lots from June,2005 to May,2006. Concentration of TVOCs in maternity recuperations was 2,605.7 ${\mu}g/m^3$ that was higher than the guideline and other facilities. TVOCs in public childcare centers was 1,951.6 ${\mu}g/m^3$ also it exceeded the guideline. Moreover, concentration of TVOCs in every facility exceeded the guideline of Department of Environment, Korea. In case of formaldehyde, mean concentration, 336.5 ${\mu}g/m^3$, in only public childcare centers exceeded the 120 ${\mu}g/m^3$ of the guideline. Finally, by applying cluster analysis, three pattterns of the indoor air pollutions were distinguished. In the results of analysis, concentrations of TVOCs and formaldehyde of cluster 3 were higher than cluster 1 and 2 that were 2,561.4 ${\mu}g/m^3$ and 184.9 ${\mu}g/m^3$, respectively.
The suspended particulate matter(PM) was measured in subway tunnel of Seoul Line 1 to 9 in order to evaluate the pollution degree and characteristics of the PM in the subway tunnel. Also, to analyze the effect of outdoor aerosol concentration on the PM concentration of subway tunnels, the ambient PM concentration around the subway station was extracted by spatial analysis using $PM_{10}$ data of Seoul air pollution monitoring network. Finally, in order to understand pollution pattern in the Seoul subway tunnels, cluster analysis was performed based on input data set such as PM levels in tunnel, tunnel depth, length, curvature radius, outdoor ambient air pollution levels and so on. The average concentration of $PM_{10}$, $PM_{2.5}$, and $PM_1$ on subway tunnels were $98.0{\pm}37.4$, $78.4{\pm}28.7$, and $56.9{\pm}19.2{\mu}g/m^3$, respectively. As a result of the cluster analysis, tunnels from Seoul subway Line-1 to Line-9 were classified into five classes, and the concentrations and physical properties of the tunnels were compared. This study can provide a method to reduce PM concentration in tunnel for each pollution pattern and provide basic information about air quality control in Seoul subway tunnel.
To investigate the reason for the spatial difference in PM2.5 (Particulate Matter, < 2.5 ㎛) concentration despite a similar synoptic pattern, a synoptic analysis was performed. The data used for this study were the daily average PM2.5 concentration and meteorological data observed from 2016 to 2020 in Busan and Seoul metropolitan areas. Synoptic pressure patterns associated with high PM2.5 concentration episodes (greater than 35 ㎍/m3) were analyzed using K-means cluster analysis, based on the 900 hPa geopotential height of NCEP (National Centers for Environmental Prediction) FNL (Final analysis) data. The analysis identified three sub-groups related to high concentrations occurring only in Busan and Seoul metropolitan areas. Although the synoptic patterns of high PM2.5 concentration episodes that occur independently in Busan and Seoul metropolitan areas were similar, there was a difference in the intensity of pressure gradient and its direction, which tends to be an important factor determining the movement time of pollutants. The spatial difference in PM2.5 concentration in the Korean Peninsula is due to the difference and direction of the atmospheric pressure gradient that develops from southwest to northeast direction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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