메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Eui Young Seo (Korea Mine Rehabilitation and Mineral Resources Corporation) Sunghyun Bae (Keimyung University) Gwan In Bak (Korea Mine Rehabilitation and Mineral Resources Corporation) Sang-hun Lee (Keimyung University)
저널정보
계명대학교 자연과학연구소 Quantitative Bio-Science Quantitative Bio-Science Vol.40 No.2
발행연도
2021.11
수록면
109 - 114 (6page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Monitoring particulate matter (PM) in mine sites is challenging owing to the intermittent PM emission and dispersion over widespread areas at these locations. In these circumstances, multiple monitoring stations, including PM sensors, should be installed to monitor PM distributions throughout the site. However, this may result in high operation costs. Monitoring based on low-cost PM sensors is advantageous with respect to cost, though its poor data quality is problematic. Yet, big data processing techniques can be utilized to remedy this drawback. This study proposed a strategic solution to enhance the data reliability of low-cost PM monitoring through big data processing. The significance of an effective calibration was emphasized to overcome the poor quality of low-cost PM sensor data. In particular, this study focused on the usefulness of blind calibration for adjustment of background PM levels and the traditional linear regression-based calibration through direct comparison between low-cost and reference sensor data. The applicability of an ANN (Artificial Neural Network) algorithm was also considered for automatic decision making and implementation of the whole calibration, as well as for global optimization in nonlinear regression coefficients with a high complexity.
#Big data processing #Mine #Particulate matter (PM) #Low-cost sensor #Monitoring

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. PM Monitoring Procedures
3. Big Data Processing Strategy
4. Conclusions
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Sairanen M / 2018 / A review of dust emission dispersions in rock aggregate and natural stone quarries / Int J Min Reclam 32:196~220 google schola 이상훈 / 2020 / 광산배출 미세먼지의 특성 및 모니터링 방안 / 한국자원공학회지 57(2):234~242 google schola 이상훈 / 2020 / Strategy for Modeling Airborne Particulate Matter from Mines / Quantitative Bio-Science 39(1):41~46 Crossref Petavratzi E / 2007 / Assessment of the dustiness and the dust liberation mechanisms of limestone quarry operations / Chem Eng Process 46:1412~1423 google schola 윤진호 / 2021 / 국내 노천 석회석 광산먼지 확산 모니터링 방안 / 자원환경지질 54(4):475~482 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

Segmentation Strategy for Asset Groups in the Korean Exchange-Traded Funds Market Using Genetic Algorithm
Han Jun Ko ,  Kyong Joo Oh Quantitative Bio-Science 2019 .11
Deep Recommender System Using Purchase History Data
Suji Kang ,  Changha Hwang Quantitative Bio-Science 2017 .05
P-value and Reduction to Absurdity
Tae Yoon Kim ,  Mi-Kyung Choi ,  Hee Soo Lee Quantitative Bio-Science 2017 .05
Cluster Analysis of the Incidence of National Notifiable Infectious Diseases by Region
Incheol Seo Quantitative Bio-Science 2017 .11

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-047-000055671