In Iksan city, there have been a lot of complaints caused by offensive odor from residents living near the public environmental infrastructures and the Iksan industrial complex. To solve these problems, it is important to know the present condition of odor pollution level in these areas, the emission characteristics of malodorous gases in temporal and spatial variations in addition to meteorological components, and the facilities of major sources emitting malodorous compounds. The objectives of this study is to make the odor monitoring network for 20 people who lived and worked in areas where the environmental infrastructures and the Iksan industrial complex are located and their neighboring areas for six months from June 1st to October 31st in 2008 in Iksan and to monitor the temporal and regional frequency and characteristics of odor intensity using direct olfactory methods. As a result of odor monitoring, the highest frequency of sensed odor per month and 20 people for six months was found to be 107 in July, followed by 84 in September, 80 in August, 54 in June, 38 in October, respectively. Odor intensity trend showed a regional trend in the decreasing order of Dongsan-dong, Busong-dong, and Palbong-dong. Odor was widely perceived from night through next morning and considered as the sense of excreta, chemicals, sewage, compost, waste, etc. When high odor intensity was sensed, there were constant meteorological characteristics: relative humidity was 80~90%, wind speed was less than 0.5~1 m/sec, and main wind directions were from the east, the southeast, and the south.
A variety of pattern recognition algorithms including neural networks may be applicable to the identification of odors. In this paper, an identification technique for an electronic odor sensing system applicable to wound state monitoring is presented. The performance of the radial basis function(RBF) network is highly dependent on the choice of centers and widths in basis function. For the fine tuning of centers and widths, those parameters are initialized by an ill-conditioned genetic fuzzy c-means algorithm, and the distribution of input patterns in the very first stage, the stochastic gradient(SG), is adapted. The adaptive RBF network with singular value decomposition(SVD), which provides additional adaptation capabilities to the RBF network, is used to process data from array-based gas sensors for early detection of wound infection in burn patients. The primary results indicate that infected patients can be distinguished from uninfected patients.
An electronic nose system is an instrument designed far mimicking human olfactory system. It consists generally of gas (odor) sensor array corresponding to olfactory receptors of human nose and artificial neural network pattern recognition technique based on human biological odor sensing mechanism. Considerable attempts to develop the electronic nose system have been made far applications in the fields of floods, drinks, cosmetics, environment monitoring, etc. A portable electronic nose system has been fabricated by using oxide semiconductor gas sensor array and pattern recognition technique such as principal component analysis (PCA) and back propagation artificial neural network The sensor array consists of six thick film gas sensors whose sensing layers are Pd-doped WO$_3$ Pt-doped SnO$_2$ TiO$_2$-Sb$_2$O$_3$-Pd-doped SnO$_2$ TiO$_2$-Sb$_2$O$_{5}$-Pd-doped SnO$_2$+Pd filter layer, A1$_2$O$_3$-doped ZnO and PdCl$_2$-doped SnO$_2$. As an application the system has been used to identify CO/HC car exhausting gases and the identification has been successfully demonstrated.d.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제5권1호
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pp.64-69
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2017
The rapid growth of algae occurs can induce the algae bloom when nutrients are supplied from anthropogenic sources such as fertilizer, animal waste or sewage in runoff the water currents or upwelling naturally. The algae blooms creates the human health problem in the environment as well as in the water resource managers including hypoxic dead zones and harmful toxins and pose challenges to water treatment systems. The algal blooms in the source water in water treatment systems affects the drinking water taste & odor while clogging or damaging filtration systems and putting a strain on the systems designed to remove algal toxins from the source water. This paper propose the emerging In-Situ self-diagnosable smart algae sensing device with wireless connectivity for smart remote monitoring and control. In this research, we developed the In-Site Algae diagnosable sensing device with wireless sensor network (WSN) connectivity with Optical Biological Sensor and environmental sensor to monitor the water treatment systems. The proposed system emulated in real-time on the water treatment plant and functional evaluation parameters are presented as part of the conceptual proof to the proposed research.
실시간으로 악취 유발 물진의 배출원에 대한 데이터를 구축하여 악취 민원에 효율적으로 대처할 수 있는 악취 정보 관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network : USN)기반의 악취 측정 시스템을 통하여 실시간적으로 수집된 악취 데이터를 데이터베이스에 축적 및 주기적으로 데이터를 조회하여 지도상에 표시함으로서 즉각적인 악취 배출상황을 확인할 수 있는 시스템을 구축하였다. 또한, 지도상의 센서노드 아이콘을 클릭함으로서 센서노드 주변의 업체 목록을 지도상 좌표 기준으로 조회, 강한 악취가 발생한 부근의 주변 업체 종류와 배출물질 종류를 파악할 수 있도록 하였다. 제안된 시스템은 이러한 정보로 부터 업체관리 방안을 계획하여 악취배출 업체에 대한 관리 효율을 높일 수 있을 것으로 사료된다.
감전동 측정소에서 측정한 일반대기의 휘발성유기화합물 중 방향족화합물이 전체의 51.3%로 가장 높은 농도를 나타내었고 다음이 paraffin류(44.2%), olefin류(2.7%), alkyne류(1.8%)의 순이었으며 대연동 측정소는 paraffin류가 전체의 56.7%를 나타내어 가장 높았으며 다음이 aromatic류(35.9%), olefin류(6.1%), alkyne류(1.3%)순으로 조사되었다. POCP를 고려한 오존생성 기여도는 toluene이 30.6%로 가장 높았으며 그 다음으로 propane, m/p-xylene, ethylbenzene, 1,2,4-trimethylbenzene이 각각 10.2%, 9.4%, 7.4%, 5.2%로 높았다 상위 5가지 물질의 기여도가 전체의 62.8%로 다른 물질들의 기여도 보다 비교적 높은 것으로 나타났다. 한편 상위 32종의 VOCs가 전체 VOCs중 97.6%로 조사되어 나머지 14개 VOCs물질의 오존생성 기여율은 미미한 것으로 조사되었다. 고농도 오존이 발생한 시점과 $NO_2$/NO의 비의 시간 변화율이 바뀌는 시점은 대체적으로 아주 유사한 현상을 보였다. 이것은 고농도 오존과 광화학적 현상이 밀접한 관계를 보인다는 것을 간접적으로 시사한다. NO의 $NO_2$로의 전환이 오존의 고농도 현상에 중요한 역할을 하고 있다는 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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