Particulate matter is known to have adverse effects on health, making it crucial to accurately gauge its concentration levels. While the recent advent of low-cost air sensors has enabled real-time measurement of particulate matter, discrepancies in concentrations can arise depending on the sensor used, the measuring environment, and the manufacturer. In light of this, we aimed to propose a method to calibrate measurements between low-cost air sensor devices. In our study, we introduced decision tree techniques, commonly used in machine learning for classification and regression problems, to categorize particulate matter concentration intervals. For each interval, both univariate and multivariate multiple linear regression analyses were conducted to derive calibration equations. The concentrations of PM10 and PM2.5 measured indoors and outdoors with two types of LCS equipment and the GRIMM 11-A device were compared and analyzed, confirming the necessity for distinguishing between indoor and outdoor spaces and categorizing concentration intervals. Furthermore, the decision tree calibration method showed greater accuracy than traditional methods. On the other hand, during univariate regression analysis, the proportion exceeding a PM2.5/PM10 ratio of 1 was significantly high. However, using multivariate regression analysis, the exceedance rate decreased to 79.1% for IAQ-C7 and 89.3% for PMM-130, demonstrating that calibration through multivariate regression analysis considering both PM10 and PM2.5 is more effective. The results of this study are expected to contribute to the accurate calibration of particulate matter measurements and have showcased the potential for scientifically and rationally calibrating data using machine learning.

In this study, we investigated the Indoor and Outdoor concentrations of PM10 in Y area, Jeollanam-do. We conducted personal exposure concentration estimates, and Exposure and Risk Assessments using the Time-weighted Average Model. The concentration of Indoor PM10 was 49.38 μg/m3 and that of Outdoor PM10 was 48.02 μg/m3, with the Indoor/ Outdoor Ratio value being 1 or more, and it was found that there was an indoor source of pollution. The Indoor/Outdoor Cr ratio value was 1 or more, and the source of Cr was confirmed to be indoor. Based on our analysis, there was a positive correlation between heavy metals Ni, Cr, and Mn (p<0.05). Using the Time-Weighted Average model, we determined the PM10 personal exposure concentration to be 49.36 μg/m3 and confirmed the feasibility of this model in utilizing the PM10 personal exposure concentrations. In this study, the findings are likely to provide useful data that can be used to determine the concentration of indoor pollutants that are not easy to survey. However, to accurately evaluate indoor air quality, more factors need to be considered and evaluated.

본 프로젝트는 최근 사회적 이슈가 되고 있는 미세먼지 저감 숲 조성을 목적으로 진행된 것이다. 대상지는 전라남도 여수 국가산업단지로 부지면적은 32,550,850㎡이다. 매립지이자 중화학공업단지라는 특수한 여건을 고려하여, 여수산단의 녹지조성 가능지 발굴을 포함한 종합적인 저감 숲 조성 마스터플랜 제시를 최종 목표로 한다. 아울러 산단 입주기업의 사업장 내부에 대한 미세먼지 저감녹지 조성에 대한 방안제시도 포함하는 것으로 진행하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 여수 산단지역과 입주기업의 사업장 내부의 조사 분석을 실시하였고. 미세먼지 저감 숲 조성사업의 실현가능성 및 녹지조성 효과 등을 근간으로 하여 크게 3단계 사업권역으로 구분하였다. 그리고 산단 주변의 자연지형 즉 산지 및 녹지를 연계 활용하여 2개의 녹지 보전·형성축을 계획했다. 북측 녹지축은 산단 내부의 산지 및 도로녹지 등을 연계하는 1차 미세먼지 차단축, 남측 녹지축은 여수시가지로 유입되는 미세먼지 차단을 위한 2차 완충기능 목적이다. 미세먼지 저감 숲 조성 마스터플랜은 산단 도로 등 시설배치 및 녹지분포 등 공간구성에 따라 구간 및 유형을 구분하였다. 그 결과 여수 국가산단 전 지역이 총 10개 타입으로 분류되었으며, 각각의 유형에 대해 적용 가능한 미세먼지 저감 숲 및 녹지공간의 조성방법과 식재구조 그리고 저감수종 등을 제시했다. 기본계획은 산단의 도로, 녹지, 구릉지 등 공공영역 즉 사업장 외부공간을 중심으로 수립하였으며, 그 외 사업장 내부 즉 사적영역에 대해서는 입주기업의 여건 및 주변상황에 따라 선택하고 시도할 수 있도록 공간구성 및 식재수종 선정 등 다수의 계획모델을 제시했다.

본 연구는 도로에서 발생하는 미세먼지 농도가 도시 개발 형태에 따라 인접 생활권별로 어떻게 확산되는지 시뮬레이션을 통해 파악하고자 하였다. 연구는 경상남도 밀양시청 앞 6차선 도로를 중심으로 한 도로영향권 시가지를 대상으로 진행하였다. 시뮬레이션 프로그램인 ENVI-met 모델을 가로녹지 유무, 도로변 건축물의 높이에 따라 변수를 조정하여 미세먼지 농도의 확산정도를 파악하였다. 모델링 결과 도로변 건물이 고층으로 형성되어 있고 가로녹지가 조성되어 있는 경우 인접 생활권으로 확산된 미세먼지 농도가 가장 낮았으며, 다음으로는 고층건물군에 가로녹지가 없는 상태의 농도가 낮았다. 반면 저층건물군이 형성된 경우에는 가로녹지 유무에 관계없이 인접생활권으로 확산된 미세먼지 농도는 높게 나타났다. 고층건물의 경우 빌딩풍에 의해 건축물 주변으로 강한 바람이 형성되는 만큼 바람에 의해 미세먼지가 빠르게 외부로 확산되어 농도가 낮아지는 것으로 확인할 수 있었다. 반면 가로녹지 조성이 도로변 생활권에 미치는 미세먼지 저감효과는 뚜렷하지 않았다. 특히 도로변 건축물이 저층일 경우 가로녹지를 조성과 생활권미세먼지농도변화와 관련성은 없는 것으로 확인되었다. 본 연구는 미세먼지가 도로에서만 발생하는 것을 가정하여 모델링을 진행한 것으로 향후 다양한 변수에 따른 미세먼지 확산모형 연구 및 현장연구의 보완을 필요로 하였다.

오늘날, 세계적으로 미세먼지(Particulate Matters:PM)의 심각성에 대한 인식과 해결을 위한 다양한 방법이 소개되고 있다. 영국과 같은 선진국에서는 정책을 바탕으로 커뮤니티가 주도하는 활성화된 PM저감형 가든 조성 및 관리를 통해 PM저감에 기여하고 있다. 이에 대한 연구는 국내 PM문제 해결을 위한 대안이 될 수 있다. 그러므로, 본 연구의 목적은 커뮤니티 주도 PM저감형 가든에 대한 영국 런던의 사례 분석과 경영 구조에 대한 특징을 고찰하고자 하였다. 이를 바탕으로, 적극적인 커뮤니티 참여를 통한 PM저감형 가든 조성 및 운영 활성화를 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 체계적인 분석, 고찰 및 시사점 도출을 위해, Place-keeping 분석 틀을 이용하였다. 그 결과, 적극적인 거버넌스를 강조하는 지방정부의 정책적 가이드라인이 PM저감을 위한 구심점으로 작용하였다. 또한, 이해관계자들의 참여를 통한 파트너십, 커뮤니티에 의한 추가적인 재원 마련, 정기적인 모니터링, 장기적 관점에서의 관리가 동시에 적용되고 있음을 발견하였다. 이에, 본 연구에서는 PM저감형 커뮤니티 가든은 적극적 거버넌스 개념 도입을 통한 지속 가능한 자립형 경영 구조를 강조하는 바이다. 이러한 주장을 뒷받침하기 위해 Place-keeping의 여섯 가지 개념을 적용하여 시사점을 도출하였다. 첫째, 정책은 커뮤니티 참여 활성화를 강조하는 실현 가능한 대안을 제시해야 한다. 둘째, 적극적 거버넌스 개념을 촉진하기 위해 커뮤니티의 의사결정 참여를 위한 기회 제공을 의무화해야 한다. 셋째, 추가적인 재원 마련을 위해 민간 및 비지니스 분야와 같은 외부 자금 지원이 확대돼야 한다. 넷째, PM저감 쟁점에 대해 일반 국민이 책임을 공유해야 한다. 다섯째, 커뮤니티 주도 PM모니터링 확대와 대학과 같은 잠재적인 이해관계자들의 PM모니터링 참여를 확대해야 한다. 여섯째, 저관리형 PM저감 식재를 통해 재원 및 인력 부족에 대한 한계점을 최소화하여 장기적인 유지관리 구조를 조성해야 한다. 이와 같은 시사점의 반영은 추후, 공동체 의식의 증가뿐만 아니라, 결과적으로 PM저감형 커뮤니티 가든의 활성화로 이어질 것이다. 이에 본 연구를 통해 밝혀진 PM저감형 커뮤니티 가든의 긍정성이 국내 PM문제 해결을 위한 매개체가 되기를 기대한다.

This study measured the particulate matter (PM) in a subway tunnel using a dust spectrometer and estimated the PM10 and PM2.5 using a Kriging method. For the hourly measurement, a probe was attached inside the cabin and put through the window to collect data from the outside. The Kriging method is a spatial analysis method, and time and spatial data were applied in the subway tunnel along with a PM concentration map. The result of the measurement shows that PM10 is 31.9~271.3 μg/m3 and PM2.5 is 30.9~209.5 μg/m3. In addition, The pollutant map shows that some sections have a higher concentration than other sections because of the depth and curvature of tunnel and traffic volume on the section and local construction. Also, the results show that differences concentration at different times of sampling could be distinguished. The highest concentration was found at 3 pm while the lowest was at 12 pm. We expect to use the pollutant map in planning air quality improvements for the tunnel.

해역에서의 체류시간은 제한된 영역을 채우는 수체나 오염물질이 잔류하는 시간을 의미하며, 서로 다른 수체간의 물리적 특성을 비교하는 데 사용되고 있다. 거제만으로 유입되는 육상기원 또는 양식기원 입자물질의 잔류시간을 알아보기 위해 입자추적모델이 포함된 EFDC를 이용하여 입자물질 체류시간을 계산하였다. 계산된 입자물질의 체류시간은 내만에서 약 65일이었는데, 이 결과는 거제만 내측으로 유입되는 입자물질이 외해에 도달하기까지 약 2달 이상의 시간이 소요됨을 의미한다. 이 체류시간은 거제만 전역에 걸쳐 조석의 흐름에 따라 다르게 나타났으며, 해역에 유입된 입자물질의 거동이 해역의 물리적 특성에 의해 결정됨을 의미한다. 입자물질 체류시간의 공간적인 분포특성을 통해 거제 내만의 해수교환이 원활하지 않은 것을 알 수 있으며, 이로 인해 수질오염문제에 취약할 수 있다는 것을 알 수 있다.

Particulate matters in a water distribution system are main causes of turbidity and discoloration of tap water. They could be removed by conventional or uni-directional flushing in a water distribution system. The behaviors and required flow velocity of particles are not well known for their flushing. A model water main and hydrant were made from transparent acrylic pipe of 30mm and 16mm in diameter, respectively. We analyzed the effect of flushing velocity, particle density, and particle diameter. We found that the existence of break-though velocities at which particles begin to be removed, and which are affected by their physical properties. The removal efficiencies seemed to be influenced by resuspension capabilities related to their upward movement from the bottom. Heavy particles like scale were hard to remove through upflow hydrant because the falling velocity, calculated using Stokes’ law, was higher. Particle removal efficiencies of upward hydrant and downward drain showed minor differences. Additionally, the length between hydrant and control valve affected flushing efficiency because the particulate matters were trapped in this space by inertia and recirculating flow.

The indoor air quality in public facilities has been well maintained as consciousness of facility owners is improved.However, the risk of PM2.5 and heavy metals in particulate matters have not been highlighted until now. So weinvestigated the particulate matters on major public transportation facilities such as subway, port and bus terminals.And we tried to figure out the characteristics of each facility groups by comparing the mass and metal concentrationbetween PM2.5 and PM10. As a results, the correlation between concentration of indoor particulate matters andthat of outdoor particulate matters shows higher strength in the case of bus terminals and port platforms thansubway platforms. However the total concentration of particulate matters and heavy metals were much higher insubway platforms than that of terminals and port platforms.

이 연구의 목적은 2008년 5월 29일 우리나라에 영향을 미치는 황사를 예측하기 위해 WRF-Chem 모델 내 에어로졸 스킴과 광물성 먼지 옵션에 따른 미세먼지 농도 변화와 그에 따른 기상장의 민감도를 분석하는 것이다. 미세먼지의 인위적 배출량에 대해서는 0.5˚±0.5˚ RETRO 전구 배출량을, 광해리의 경우 Fast-J 광해리 스킴을, 그리고 황사 발생량을 추정하기 위해 RADM2 화학메커니즘 및 MADE/SORGAM 에어로졸 시나리오, MOSAIC 8 섹션 에어로졸 시나리오, 그리고 GOCART 먼지 침식 시나리오를 각각 적용하였다. 그 결과 RADM2 화학메커니즘 및 MADE/SORGAM 에어로졸 시나리오가 다른 시나리오들보다 우리나라 황사 먼지 농도와 배경 PM 농도를 더 높게 모사하였다. 그리고 이 시나리오와 서울의 각 대기질 측정망의 평균 PM10 농도와의 비교 결과, 상관계수는 0.67, 평균제곱근오차는 44μgm-3으로 나타났다. 또한 WRF-Chem 모델에서 상기 3가지 시나리오와 이들 시나리오가 없는 순수 기상에서의 온도, 풍속, 경계층 높이, 장파복사의 기상 민감도를 분석한 결과, 1,800-3,000 m 경계층 높이와 2-16ms-1 풍속 U 성분의 공간적 분포가 황사 먼지 발생의 공간적 분포와 유사하게 나타났다. 그리고 GOCART 먼지 침식 시나리오와 RADM2 화학메커니즘 및 MADE/SORGAM 에어로졸 시나리오는 황사 먼지 또는 에어로졸과 기상이 온라인으로 상호작용함으로써 지구장파복사가 더 낮게 모사되었다.

This study was performed to investigate indoor air quality and to characterize the concentration of particulate matters followed by human activities in preschool classrooms. Concentrations of PM10, PM2.5, and PM1 were measured every 5-minute intervals by means of a dust monitor adopting the principle of light scattering. Two mini-volume air samplers were used further to measure the I/O concentration ratio of PM10 and to calibrate the dust monitor since the photometric method often exaggerates the mass of fine particles. The calibration factor in the study environment was determined as 0.64. In the preschool classrooms, the ranges of average indoor PM10, PM2.5, and PM1 concentrations were 51.5~117.6, 21.5~98.4, and 16.2~84.5 ㎍/ ㎥, respectively, while that of I/O concentration ratio was 0.8~1.3. Based on correlation analysis among various environmental parameters, PM1 was slightly correlated with humidity (r=0.416, p<0.01). However, outdoor PM10 was strongly related with indoor PM2.5 (r=0.95, p<0.01), with PM1 (r=0.94, p<0.01), and with PM10 (r=0.84, p<0.01). The trend of PM2.5 and PM1 concentrations appeared to be very similar unlike the case of PM10. Since the elevated coarse particle concentration (2.5㎛<dp<10㎛) and the average PM2.5/PM10 ratio were highly dependent on classroom activities, the parameter of PM2.5/PM10 ratio was intensively studied with 7 different indoor activities in the preschool classrooms.

본 연구는 사회적 현안이 되는 미세먼지 저감 및 대기정화를 위해 석탄화력 발전산업에서 발생되는 부산물을 활용하여 미세먼지를 포집·분해하는 건설재료에 대한 기술 개발로서 자원재활용과 대기오염 저감 기술에 해당된다. 미세먼지를 석탄화력 발전소 애시 기반 다공성 활성탄의 표면에 흡착하고, 고기능성 광분해 나노섬유를 통해 분해하여 미세먼지 제거효율을 극대화 하고자 한다. 본 연구를 통해 개발되는 미세먼지 흡착·분해 다공체 기술은 방음벽, 보도블록 등 대기오염 농도가 높은 도로시설분야에 활용할 수 있을것으로 판단된다.

Coal-fired power plants emit various Particulate Matter(PM) at coal storage pile and ash landfill as well as the stack, and affect the surrounding environment. Field Emission Scanning Electron Microscopy and Energy Dispersive X-ray analyzer(FE-SEM/EDX) were used to develop identification factor and the physico-chemical analysis of PM emitted from a power plant. In this study, three samples of pulverized coal, bottom ash, and fly ash were analyzed. The pulverized coal was spherical particles in shape and the chemical composition of C-O-Si-Al and C/Si and C/Al ratios were 200~300 on average. The bottom ash was spherical or non-spherical particles in shape, chemical composition was O-C-Si-Al-Fe-Ca and C/Si and C/Al ratios were 4.3±4.6 and 8.8±10.0. The fly ash was spherical particles in shape, chemical composition was O-Si-Ai-C-Fe-Ca and C/Si and C/Al ratios were 0.5±0.2 and 0.8±0.5.

Foundry has an important economic value in the industry. However, the generation of air pollutants like particulate and odor are serious. Due to the unavoidable usage of molding sand, particulate occurs in almost all the processes. That accounts for the majority of respirable dust in the size less than 10 ㎛. As well as particulate, over 22 species of odor-causing gases and VOCs including hydrogen sulfide and ammonia are occurred. Therefore, the development of equipment that can simultaneously remove TVOC and particulate is regarded as an essential research. In this study, the spraying absorbent system was connected with the shear bag filter for the purpose to remove TVOC and particulate simultaneously. Maximization of process efficiency for the affective factors like the powder combination and injection method is conducted. The experiment was performed at the de-molding process of one foundry plant. Through these devices, the removal efficiency of more than 95% for TVOC was achieved with the absorbent that composed by 800 mesh Activated carbon (80%) and 300 mesh zeolite (20%). Also, the durability and economic evaluation were assessed. In the result of Durability assessment, the available recovery to maintain the deodorizing effect at 90% was counted to 350 degree.

This study characterized PM and VOC emissions from cow dung combustion in a controlled experiment. Dung from grass-fed cows was dried and combusted using a dual cone calorimeter. Heat fluxes of 10, 25, and 50 kW/m² were applied. The concentrations of PM and VOCs were determined using a dust spectrometer and gas chromatography/mass spectrometry, respectively. PM and VOC emission factors were much higher for the lower heat flux, implying a fire ignition stage. When the heat flux was 50 kW/m², the CO₂ emission factor was highest and the PM and VOC emission factors were lowest. Particle concentrations were highest in the 0.23-0.3-μm size range at heat fluxes of 25 kW/m² and 50 kW/m². Various toxic VOCs including acetone, methyl ethyl ketone, benzene, and toluene were detected at high concentrations. Although PM and VOC emission factors at 50 kW/m² were lower, they were high enough to cause extremely high indoor air pollution. The characteristics of PM and VOC emissions from cow dung combustion indicated potential health effects of indoor air pollution in developing countries.

황사발생 전과 후인 2003년 10월 26일 00시부터 29일 18시까지 한국의 동쪽 연안에 있는 강릉시에서 PM10, PM2.5와 PM1 매 시각별 분포를 조사하였다. 황사가 고비사막으로부터 유입되기 전까지는 매 시각 PM10 농도가 20μg/m3 내외, PM2.5가 10μg/m3 내외, PM1가 5μg/m3 내외로 매우 낮은 농도를 나타내지만 황사가 유입된 10월 27일 09시부터 28일 05시까지는 PM10의 농도의 범위가 48.20~154.57μg/m3이며, 평상시 비해PM10의 농도가 3.8배로 높았다. 유사하게 PM2.5의 농도는 26.92~93.19μg/m3의 변화폭을 나타내며, 최대 3.4배로 높게 나타났고, PM1의 농도는 19.63~76.05μg/m3의 변화폭을 갖고, 최대 14.1배가 되었다. 황사가 나타나는 동안에는 수송된 황사먼지의 집중적인 유입과 동시에 도로 위의 차량의 밀집과 일몰 후 주거지역에서의 보일러 가동으로 출근시각인 09시와 퇴근시각인 17시에 PM의 고농도가 나타났다. 황사가 관측되기 전에는 미세입자와 극미세입자의 비율을 나타내는 (PM10-PM2.5)/PM2.5는 0.75~7.12, 극미세입자와 초극미세입자의 비율을 나타내는 (PM2.5-PM1)/PM1는 0.23~1.90로 나타났으며, 황사가 관측되는 기간에는 0.60~1.25와 0.21~0.37을 각각 나타내었다. 강릉시에 황사가 나타나기 전에는 2.5μm 큰 입자들이 2.5μm 이하의 극미세입자보다 PM10의 농도에 큰 영향을 주었으나, 황사가 관측되는 기간에는 2.5μm 이하의 극미세입자들이 PM10의 고농도 출현에 크게 기여하였다. 황사가 관측되는 기간에는 지역의 PM고농도에 2.5μm 이상의 큰 입자가 기여하는 일반적인 양상과 반대였다.

The emissions characteristics of particulate matters(PM) according to the types of wastes from industrial waste incinerator of 800 kg/hr treatment capacity were investigated. For this study, the incinerate waste are as follows; waste resin, waste wood, waste urethane, waste gunny, and waste paper. The particulate samples were collected to be emitted in stack and air pollution control(both cyclone and bag filter). In stack, the concentrations of PM were in the range of 2.61 to 26.51 ㎎/S㎥ and the major chemical species were C, Si, Cl, K, Na, Ca in all the wastes. In cyclone fly ash, the mean content of heavy metal were in the order of Fe > Zn > Pb > Cu > Mn > Cr > Ni > Cd > As > Hg and the heavy metal content of waste resin were Zn 34,197.5 mg/kg, Fe 27,587.6 mg/kg, Pb 6,055.8 mg/kg, respectively. In bag filter fly ash, the mean content of heavy metal were in the order of Zn > Pb > Fe > Cu > Mn > Cd > Cr > Ni > As > Hg and the heavy metal content of waste wood were Pb 36,405.2 mg/kg, Fe 15,762.9 mg/kg, Cu 9,989.5 mg/kg, Cd 2,230.1 mg/kg, respectively. Comparing the heavy metal content of both cyclone and bag filter, in cyclone, the Cr, Fe, Ni content were higher than in bag filter and the Cd, Cu, Hg content were lower than in bag filter.