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논문 기본 정보

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학술저널
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이예지 (인천대학교) 문지훈 (인천대학교) 윤광현 (청운대학교) 최두성 (청운대학교)
저널정보
한국생활환경학회 한국생활환경학회지 한국생활환경학회지 제26권 제5호
발행연도
2019.10
수록면
633 - 640 (8page)
DOI
10.21086/ksles.2019.10.26.5.633

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The TSP, PM10, PM2.5, which is calculated by NIER(National institute of environmental research)’s clean air policy support system(CAPSS), targets only filterable particulate matter(FPM) consisting of 2.5 to 10μm particles. However, it should be considered together as total particulate matter(TPM) emitted from workplaces, cars, heating and cooling will emit not only filterable PM but also condensable particulate matter(CPM). Therefore, in this study, filterable PM and condensable PM generated by the burning of LNG in buildings were calculated for each building use, using the emission factors announced by NIER. In addition, for the purpose of predicting the effects of PM by buildings, the prediction model of PM emissions was established and the case analysis was performed using machine learning. As a result, particulate matter per unit area of buildings was generally analyzed high in residential and commercial buildings and particularly high in the winter months due to increased LPG use caused by heating. And, since about 98% of the total PM was analyzed to be condensable PM, prevention and reduction measures for condensable PM should be expanded.

목차

Abstract
1. 서론
2. 여과성 및 응축성 먼지배출량 산정방법
3. 가스에너지소비에 따른 먼지배출량현황분석 결과
4. 가스에너지소비에 따른 먼지배출량 예측 및 사례분석 결과
5. 결론
REFERENCES

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-590-001310418