The purpose of this study is to provide a base line data to improve the water quality in the Yeongsan River basin. As the major factor that affects the water quality of Yeongsan River is nonpoint pollution source, in order to find a resolve to improve the quality, a study was conducted to identify the correlation between the stream water quality and that of the land use. The study showed that the concentration of the contents in the water from the agricultural land environment was found to be higher as oppose to that found in the content of the water from the forest land. As a result, it can be deducted that agricultural land deteriorates water quality whereas that of the forest land is of much better quality. Therefore, it is highly recommended to take advanced improved care of agricultural land close to a water source to improve the quality of Yeongsan River basin.
This study introduces a model of territorial analysis on Chungcheongnam-do Nonsan-chun valley area, which gives an example of a method of selecting the management area for non-point pollution source from land use to help eliminate its source. High discharge load per unit area signify high level of land ratio with high level of basic unit of development load (including factory sites, school sites, roadways), which mean that there are a significant level of urbanization. It is these areas with the examination of the water quality of the nearby river that should be considered as the management area for non-point pollution source. Thus, the management area for non-point pollution source should be sought in areas with high discharge load per unit area and high density of water pollution area. When level of drainage is high the pollution density level is relatively lower, and when the level of drainage is low the density level is relatively higher. The level of pollution from non-point pollution source is much lower with more water flowing through. The possible non-point pollution source areas that were selected with these standards were then examined with the distance from the river, the slope angle, land usage, elevation, BOD discharge density load, T-N discharge density load, T-P discharge density load, and were given a level one through five. Out of the possible areas Nonsan-si Yeonmu-eup Anshim-li was the densest area, and it was given level one. The level one area should be examined further with the field analysis to be selected as the actual management area for non-point pollution source.
The objectives of this study were to measure ambient total gaseous mercury (TGM) concentrations in Seoul, to analyze the characteristics of TGM concentration, and to identify of possible source areas for TGM using back-trajectory based hybrid receptor models like PSCF (Potential Source Contribution Function) and RTWC (Residence Time Weighted Concentration). Ambient TGM concentrations were measured at the roof of Graduate School of Public Health building in Seoul for a period of January to October 2004. Average TGM concentration was $3.43{\pm}1.17\;ng/m^3$. TGM had no notable pattern according to season and meteorological phenomena such as rainfall, Asian dust, relative humidity and so on. Hybrid receptor models incorporating backward trajectories including potential source contribution function (PSCF) and residence time weighted concentration (RTWC) were performed to identify source areas of TGM. Before hybrid receptor models were applied for TGM, we analysed sensitivities of starting height for HYSPLIT model and critical value for PSCF. According to result of sensitivity analysis, trajectories were calculated an arrival height of 1000 m was used at the receptor location and PSCF was applied using average concentration as criterion value for TGM. Using PSCF and RTWC, central and eastern Chinese industrial areas and the west coast of Korea were determined as important source areas. Statistical analysis between TGM and GEIA grided emission bolsters the evidence that these models could be effective tools to identify possible source area and source contribution.
Two hybrid receptor models, potential source contribution function (PSCF) and concentration weighted tracjectory (CWT), were compared for locating $PM_{2.5}$ sources contributing to the atmospheric $PM_{2.5}$ concentrations in Seoul. The source contribution estimates by chemical receptor model (CMB) receptor model were used to identify better source areas, Among the sources, soil, agricultural burning, marine aerosol, coal-fired power plant and Chinese aerosol were only considered for the study because these sources were more likely to be associated with the long-range transport of air pollutant. Both methods are based on combining chemical data with calculated air parcel backward trajectories. However, the PSCF analyses were performed with trajectories above the $75^{th}$ percentile criterion values, while the CWT analyses used all trajectories. This difference resulted in locating of different sources, which might be helpful to interpret locating of $PM_{2.5}$ sources, High possible source areas in source contribution of soil and agricultural burning contributing to the Seoul $PM_{2.5}$ were inland areas of Heibei and Shandong provinces (highest density areas of agricultural production and population) in China. The "Chinese aerosol" was used as a representative source for the $PM_{2.5}$ originated from urban area in China. High possible source areas for the aerosol were the cities in China where are relatively close to the receptor. This result suggests that Chinese aerosol is likely to be a useful tool in studies on source apportionment and identification in Korea.
A variety of methods for sound source localization have been developed and applied to several applications such as noise detection system, surveillance system, teleconference system, robot auditory system and so on. In the previous work, we proposed the sound source localization using the spatially mapped GCC functions based on TDOA for robot auditory system. Performance of the proposed one for the noise effect and estimation resolution was verified with the real environmental experiment under the single source assumption. However, since multi-talker case is general in human-robot interaction, multiple source localization approaches are necessary. In this paper, the proposed localization method under the single source assumption is modified to be suitable for multiple source localization. When there are two sources which are correlated, the spatially mapped GCC function for localization has three peaks at the real source locations and imaginary source location. However if two sources are uncorrelated, that has only two peaks at the real source positions. Using these characteristics, we modify the proposed localization method for the multiple source cases. Experiments with human speeches in the real environment are carried out to evaluate the performance of the proposed method for multiple source localization. In the experiments, mean value of estimation error is about $1.4^{\circ}$ and percentage of multiple source localization is about 62% on average.
This paper describes a pre-processing methodology which can apply to remote speech recognition system of service robot in noisy environment. By combining beamforming and blind source separation, we can overcome the weakness of beamforming (reverberation) and blind source separation (distributed noise, permutation ambiguity). As this method is designed to be implemented with hardware, we can achieve real-time execution with FPGA by using systolic array architecture.
Acoustic signal is crucial for the autonomous navigation of underwater vehicles. For this purpose, this paper presents a method of acoustic source localization. The proposed method is based on the probabilistic estimation of time delay of acoustic signals received by two hydrophones. Using Bayesian update process, the proposed method can provide reliable estimation of direction angle of the acoustic source. The acquired direction information is used to estimate the location of the acoustic source. By accumulating direction information from various vehicle locations, the acoustic source localization is achieved using extended Kalman filter. The proposed method can provide a reliable estimation of the direction and location of the acoustic source, even under for a noisy acoustic signal. Experimental results demonstrate the performance of the proposed acoustic source localization method in a real sea environment.
Asbestos is the name of a group of minerals with long and thin fibers that originate naturally in the environment. Asbestos mainly affects lungs and the membrane that surrounds the lungs. In general, PCM (phase contrast microscopy) and PLM (polarized light microscopy) have been used to analyze asbestos fibers. However, these methods have often problems to over-estimate number concentration when counting real asbestos fibers. Moreover, there are many difficulties when separating and identifying various asbestos and non-asbestos fibers. In order to determine quantitative information on fibrous particles, source profiles for asbestos and non-asbestos fibers must be initially developed on the basis of their chemical compositions and physical parameters. In our study, a SEM/EDX was used to develop source profiles from known asbestos samples as reference samples. We could make the source profile matrix consisting of 6 types of asbestos fibers and 2 types of non-asbestos fibers by analyzing 380 fibers. Based on these profiles, a rule building expert system was developed by using the visual basic application (VBA). Various fibers were successfully classified by 2 simple rules in the EXCEL environment based on several visual steps such as inserting data, viewing results, and saving results. For a case study to test the expert system, samples from a construction materials and from various indoor environments such as a residental area, a preschool classroom, and an underground store were collected and analyzed. As a result of the survey, a total of 76 individual test fiber particles was well classified into 5 different types of particle classes; 9.3% of chrysotile, 15.4% of amosite, 0.8 of crocidolite, 4.2% of tremolite, 5.8% glass fiber, 21.1% of other fibers, and 43.5% of unknown fibers in terms of number concentration. Even though unknown portion was high, it will be decreased markedly when expanding fiber source profiles.
To investigate the source-receptor relationships aerosol model has been used to simulate the distribution behavior of the yellow sand. Data for meteorological fields were obtained by Meso-scale Analysis and Prediction Model System/Seoul National University (MAPMS/SNU) for five days (10-14 April 1988). To obtain the distributions of concentration of yellow sand,the aerosol model has been modified to allow quantifications of relative concentration distributions of yellow sand. Source regions of yellow sand were delineated by soil maps of China and emission rate as a function of wind stress(Westphal et al., 1987). Using 3-dimensional wind fields the backward trajectories from 3 receptor grids at the layer of .sigma. =0.95, 0.9, 0.85, 0.8 were calculated. In order to facilitate quantitative assessment of source-receptor relationships, it was assumed that the perturbations in along-trajectory and cross-trajectory proceed linearly with time, in accord with Gaussian distribution characteristics. On the basis of this assumption, the probability fields were calculated from every grid point with source strength 1. Using these probability fields and emission retes, the potential contributions of upstream sources along the trajectories were estimated. The results of this study indicate that the application of trajectory modeling is useful in investigating the quantitative relationship between source and receptor regions.
Now that the plume of point source was suspected to have strong impact on visibility impairment in Pusan, we evaluated visibility impairment impact of the pulme from Pusan Thermo Electric Power Plant in Pusan. Level-1 and-2 analyses were carried out using VISCREEN(Visual Impact Screen model). The emission rates for this Pusan Thermo Electric Power Plant was projected to be 116g/s of nitrogen oxides(as $NO_2$). The source fails the level-1 test with a Plume perceptibility(ΔE) of 30, nearly 15 times the screeing threshold. To characterize worstcase meteorological conditions for level-2 screening, we obtained meteorological data from Mar., 1996 to Feb., 1997 of Pusan Thermo Electric Power Plant. The source fails the level-2 test with a ΔE of 17, nearly 8.5 times the screening threshold. These analyses indicated that adverse visibility impairment could not be ruled out. Therefore a Level-3 analysis was performed using PLUVUE II(Plume Visibility model). As a result, maximum reduction of visual range for 0900LST in winter was 0.9%. Visual impact of the plume from vast point source was judged to be considerable in terms of background visibility of urban area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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