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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이예지 (Incheon National University) 고명진 (Daelim University College) 최두성 (Chungwoon University)
저널정보
한국생태환경건축학회 KIEAE Journal KIEAE Journal Vol.20 No.1(Wn.101)
발행연도
2020.2
수록면
113 - 119 (7page)
DOI
10.12813/kieae.2020.20.1.113

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Purpose: Since dust occurs from pollution sources such as buildings, road traffic, and construction when the city operates, it is necessary to predict dust dispersion behavior for the city planning or measures to reduce dust. Therefore, in this study, the program for predicting particulate matter dispersion behavior was developed and verified through a case study. Method: In order to reflect the condensable particulate matter generated by combustion of fuel, a building energy prediction model was developed using artificial neural network technology, and the filterable and condensable particulate matters were predicted by reflecting the dust emission coefficient by each source. Based on the predicted particulate matter information, the dust dispersion simulation program was developed using the CALPUFF model. Result: To verify the developed program, the particulate matter dispersion behavior of the cites was predicted. As a result, it was estimated to be about 48.1% compared to the observed amount. The remaining 51.9% was estimated as the amount of particulate matter introduced from the outside of the city.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 이론적 고찰
3. 미세먼지 대기거동모사 프로그램 개발
4. 미세먼지 대기거동모사 프로그램 적용
5. 결론
Reference

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