https://cyberleninka.org/article/n/966059.pdf

Fungal pollution of indoor environments and its management.

The Middle East Dust storms have greatly affected the south and west parts of Iran during the last decade. The main purpose of this study was to examine and compare culturable airborne bacteria concentration in particulate matter (PM) during normal, semi-dust, and dust event days in different places and seasons in Ahvaz from November 2011 to May 2012. Sampling was performed every 6 days and on dust event days at different sampling stations. The overall mean concentrations of PM10, PM2.5, and PM1 for the entire study period were 598.92, 114.8, and 34.5 μg/m3, respectively. The PM concentrations during the dust event days were much higher than normal and semi-dust event days. The highest mean PM concentrations were observed in March 2011. The low PM2.5/PM10 ratios indicate that these PM are mostly originating from natural sources such as dust storms. The overall mean concentration of total bacteria during the study period was 620.6 CFU/m3. The greatest bacterial concentrations were observed during dust event days and at areas with high traffic and more human activities compared with normal days and greener areas. The percentage of gram-positive bacteria was significantly higher than that during the study period (89 vs 11 %). During this study, 26 genera of culturable bacteria were identified from all the sampling stations. The most dominant genera in all sampling stations were Streptomyces, Bacillus, Kocuria, Corynebacterium, and Paenibacillus. The results also showed that there were positive correlations between PM and bacterial concentrations during the study period (p < 0.05).

Particulate matter and bacteria characteristics of the Middle East Dust (MED) storms over Ahvaz, Iran

The first purpose of our study was to determine culturable indoor airborne fungi in different places in Ahvaz during normal and dust event days. Ahvaz is the biggest city in southwest of Iran which has suffered from dust storms in recent decade. To minimize personal exposure to polluted air, governmental and private sectors excluding critical places such as hospitals, fire department and security organization are closed during dust event days. Therefore, the second objective of this survey was to see whether this plan (forced shutdown) is in place. Samples were collected from July 2010 to March 2011 by using quick take 30 equipped with a single-stage sampler. Fungal population was measured in school, university and hospital during normal and dust event days. Five dominant fungi genera in three sampling stations were Cladosporium, Alternaria, Aspergillus, Penicillium and Rhizopus the concentrations (CFU/m3) of which were higher during dust events than normal days. Airborne fungi such as Aspergillus, Mucor and Rhizopus are opportunistic fungi which can cause aspergillusis and mucormycosis infections in immunodeficiency individuals, vulnerable groups as well as healthy people. The results of this study confirmed the measure of forced shutdown in Ahvaz city due to increased concentration of fungi during dust event days.

Determination of culturable indoor airborne fungi during normal and dust event days in Ahvaz, Iran

Impact of Middle Eastern dust storms on indoor and outdoor composition of bioaerosol

https://lib.dr.iastate.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=2038&context=abe_eng_pubs

Summary of performance data for technologies to control gaseous, odor, and particulate emissions from livestock operations: Air management practices assessment tool (AMPAT).

Distribution characteristics of airborne bacteria and fungi in the feedstuff-manufacturing factories.

Odor reduction rate in the confinement pig building by spraying various additives

The objective of the study is to demonstrate an effect of manual feeding on the level of farmer's exposure to airborne contaminants in the confinement nursery pig house. The levels of all the airborne contaminants besides respirable dust, total airborne fungi and ammonia were significantly higher in the treated nursery pig house with feeding than the control nursery pig house without feeding. Although there is no significant difference in respirable dust and total airborne fungi between the treatment and the control, their concentrations in the treated nursery pig house were also higher than the control nursery pig house. The result that the level of ammonia in the treated nursery pig house is lower than the control nursery pig house would be reasoned by the mechanism of ammonia generation in the pig house and adsorption property of ammonia to dust particles. In conclusion, manual feeding by farmer increased the exposure level of airborne contaminants compared to no feeding activity.

Effect of manual feeding on the level of farmer's exposure to airborne contaminants in the confinement nursery pig house.

In this study, analysis was performed to identify three greenhouses located in the same area using principal component analysis (PCA) and linear discrimination analysis (LDA). The environmental data in the greenhouse were from 3 farms in the same area, and the values collected at 1 hour intervals for a total of 4 weeks from April 1 to April 28 were used. Before analyzing the data, it was pre-processed to normalize the data, and the analysis was performed by dividing it into 80% of the training data and 20% of the test data. As a result of PCA and LDA analysis, it was found that PCA classification accuracy was 57.51% and LDA classification was 67.06%, indicating that it can be classified by greenhouse. Based on the farmhouse data classified in advance, the data of the new environment can be classified into specific groups to determine the tendency of the data. Such data is judged to be a way to increase the utilization of data by facilitating identification. Additional key words : big data, classification, LDA, smart farm, PCA Journal of Bio-Environment Control, Vol. 30, No. 1:19-26, January (2021) DOI https://doi.org/10.12791/KSBEC.2021.30.1.019 pISSN 1229-4675 *Corresponding author: bioani@gnu.ac.kr Received September 16, 2020; Revised December 23, 2020; Accepted December 24, 2020 서 론 우리나라의 농업은 다른 농업 선진국들에 비해 경쟁력이 많 이 갖춰지지 않은 실정이다. 또한, 국내 농업은 빠른 고령화와 함께 농촌 노동인구도 줄어들고 있으며, 농가 인구는 2010년 306만명(6.2%)에서 2019년 224만명(4.3%)으로 눈에 띄게 줄고 있다(KOSIS, 2019). 이에 대한 방안으로는 최근 지능화 된 시스템을 농업에 접목한 융복합 기술인 스마트팜(smart farm)이 각광받고 있다. 스마트팜은 농장에 정보통신기술 (ICT)을 접목하여 사물인터넷(IoT), 빅데이터(big data), 인 공지능(AI) 등의 기술을 활용할 수 있고, 농산물의 생산 · 가공 단계에서 최적의 방법으로 제어할 수 있는 지능형 농장이다. 농업경쟁력 확보를 위한 수단으로 스마트팜의 도입은 생산효 율을 높이는 방안으로 매우 중요하게 부각 되고 있으며 (Hwang과 Park, 2020), 현재 우리나라는 스마트팜의 빠른 보 급과 확산 정책을 실행하여 스마트팜을 농업현장에서 유용하 게 사용하기 위하여 노력하고 있다(Lee 등, 2018). 스마트팜 은 농장 내부의 실시간 상태에 따라 해당 작물의 생장에 요구 되는 빛(태양광, LED 등), 온도, 수분, CO2 농도, 배양액 등 과 같은 환경 요소의 자동 제어 및 모니터링이 가능하다는 장점 이 있다. 온실은 내부의 환경 제어가 중요한 만큼 온실환경과 수확량과의 관계를 분석한 연구(Joung 등, 2018), 온실 환경 요인을 이용한 증산량 추정 연구(Nam 등, 2017), 온실용 온습 도 계측시스템 연구(Jeong 등, 2020) 등 온실 내 환경과 관련 된 다양한 연구가 진행되고 있다. 이와 같은 연구의 결과들을 바탕으로 스마트폰을 활용하여 실제 농장 내부에서뿐만 아니 라, 다른 곳에서라도 농장에 관련된 환경 및 필요한 정보들을 확인하거나, 자동이나 원격 제어를 수행할 수 있는 스마트팜 플랫폼의 설계 및 시스템 구현을 위해 노력 중이다(Kim 등, 김나은 · 이경근 · 이덕현 · 문병은 · 박재성 · 김현태 20 Journal of Bio-Environment Control, Vol. 30, No. 1, 2021 Fig. 1. Composite environment controller. Fig. 2. Instrumentation sensor. 2020). 한국형 스마트팜 모델을 위해 개발되고 있는 다양한 요 소 기술들이 있는데, 그중 온실에서 실시간으로 생성되는 환 경 및 구동기 데이터를 클라우드 서버에 수집하고 분석하는 기술은 현재의 온실 운영 상태와 과거의 기록도 확인할 수 있 다(Jang 등, 2016). 이처럼 농업의 미래는 다양한 첨단기술의 융합과 복합이 절 대적으로 필요한 부분이며(Cho와 Kang, 2019), 이를 활용하 기 위해서는 다양한 형태의 데이터 수집과 가공이 중요한 부 분일 것으로 예상된다. 그래서 현재 농촌진흥청에서는 각 도 농업기술원과 함께 2017년부터 시설원예 스마트팜 온실에서 표준화된 데이터를 수집 중이다(Park 등, 2019). 그 외 다른 사 례들로는 온실 내 환경의 특성을 파악하여 작물의 생육을 예 측하거나(Joung 등, 2018), 실내 병해충관리 방법(Yang 등, 2018) 등과 같은 온실 내부의 데이터 수집에 관한 다양한 연구 들이 진행 중이다. 그리고 센서의 발전으로 다양한 형태의 데 이터가 대량으로 수집되고 있으므로 데이터 분석기술의 개발 과 발전을 통하여 수집된 데이터 활용을 질적으로 높일 수 있 다(Choi, 2019). 이처럼 방대한 규모의 정보와 생성 주기가 짧 은 데이터의 가치는 빅데이터라는 이름으로 이미 높아져 있는 실정이고(Kim 등, 2018), 데이터들을 목적에 맞게 분석하여 가공된 데이터가 또 다른 종류의 데이터로 생성된다. 이처럼 빅데이터는 활용 분야가 매우 다양하지만, 생성된 데이터라 도 데이터 공유에 어려운 점이 있고 용도에 맞는 데이터의 분 류 자체가 어려운 경우가 많이 발생하기 때문에 새로운 데이 터가 실시간으로 쌓이는 현재도 빅데이터 산업 발전은 느리게 진행되어가는 상황이다(Kim, 2015). 이처럼 농업 분야의 데 이터셋은 활용도가 떨어지고, 데이터의 효율적인 분류 방법 에 대한 연구도 미흡한 실정이다. 본 연구에서의 분석을 통해 데이터를 각 그룹별로 분류를 수 행하고, 분류된 데이터는 새로운 데이터가 추가되어도 어느 집단으로 식별될 것인지의 예측을 용이하게 해줄 방법 제시와 평가를 하고자 한다. 따라서 본 연구의 목적은 파프리카 온실 의 환경데이터를 주성분 분석과 판별분석을 통해 분류하고 식 별하는 방법을 도출함으로써 방대한 데이터를 가공하고 데이 터의 활용도를 높이는 데 있다.

/pdf/identification-of-sweet-pepper-greenhouse-by-analysis-of-3autfus524.pdf

Identification of Sweet Pepper Greenhouse by Analysis of Environmental Data in Greenhouse

지구온난화와 이상기후현상으로 인해 온실가스가 증가함에 따라, 온실가스 감축을 위해 국가 단위의 온실가스 배출량 산정이 중요해졌다. 이에 본 연구에서는 온실가스 배출 산정의 기초자료로 활용하고자, 임의의 지역을 선정하고 임야, 초지, 논, 밭(작물), 시설원예(작물), 축사(소, 돼지), 세대(인구, 농기계), 차량 등 기본 구성단위를 설정, 탄소량 원단위와 기초 통계자료를 토대로 지역별 탄소 발생량을 실험과 문헌을 통해 산정하였다. 그 결과, 김제시의 탄소 흡수량은 772,960 ton C/year, 고정량은 487,477 ton C/year, 배출량은 1,112,607 ton C/year 로 나타났으며, 공덕면의 탄소 흡수량 55,559ton C/year, 고정량 25,864 ton C/year, 배출량은 58,355 ton C/year로 나타났다. 황산리의 탄소 흡수량은 25,107 ton C/year, 고정량은 4,301 ton C/year, 배출량은 20,330 ton C/year 로 나타났다. 이를 통해, 각 단위마을별 특성에 따른 탄소량 산정이 가능하고, 대단위로 확대, 비교ㆍ분석하면 국가단위의 탄소 흡수ㆍ고정ㆍ배출량에 관한 기초자료를 확보 할 수 있을 것으로 판단된다.

Hyeon-Tae Kim

Papers

Distribution characteristics of airborne bacteria and fungi in the feedstuff-manufacturing factories.

Odor reduction rate in the confinement pig building by spraying various additives

Effect of manual feeding on the level of farmer's exposure to airborne contaminants in the confinement nursery pig house.

Identification of Sweet Pepper Greenhouse by Analysis of Environmental Data in Greenhouse

An Analysis of Local Quantity of Carbon Absorption, Fixation and Emission by Using GIS