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dc.contributor.authorCHOI HA NEUL-
dc.contributor.authorLIM MIN A-
dc.contributor.authorHong Kyu Kim-
dc.contributor.authorHye Jung Chang-
dc.date.accessioned2024-01-12T03:44:57Z-
dc.date.available2024-01-12T03:44:57Z-
dc.date.created2021-12-14-
dc.date.issued2021-10-
dc.identifier.issn1598-7132-
dc.identifier.urihttps://pubs.kist.re.kr/handle/201004/77344-
dc.description.abstract대기 중 미세먼지는 모래 알갱이부터 특정 배출원에 따라 형태학적 및 원소 조성 정보가 다른 입자까지 매우 다양한 크기와 형태로 구성되어 있다. 현재까지 미세먼지 오염원 규명을 위한 많은 연구자의 노력에도 불구하고, 기존 미세먼지 분석법은 화학적 정량법 위주로 벌크 시료의 전체 조성 정보를 얻기 때문에 구체적인 오염원 규명뿐만 아니라 입자 형성 메커니즘을 이해하기 어렵다. 주사전자현미경-에너지분산분광기 (SEM-EDS) 분석법은 공간분해능이 뛰어나 미세먼지 단일 입자의 형태학적 관찰이 가능하고, 입자의 조성 정보까지 동시에 분석이 가능하여 미세먼지 중금속 분석에 활용되고 있다. 그러나 개별 입자의 데이터를 사람이 하나하나 따로 처리해야 하기 때문에 매우 장시간이 소요되고 노동집약적인 분석법인 점에서 미세먼지 통계 분석에 활용되기는 어렵다는 한계를 가진다.본 연구에서는 미세먼지 단일 입자의 형태학적 정보와 원소 조성 정보에 기반한 통계 분석 데이터를 제공하기 위해 SEM-EDS 자동화 분석을 위한 미세먼지 샘플링부터 데이터 획득 및 처리에 이르는 프로토콜을 구축하고자 하였다. 전도성을 부여한 폴리카보네이터 필터를 이용하여 실제 대기 미세먼지를 채집하였으며, SEM 가속전압, 이미징 모드, 배율 등의 SEM-EDS 분석 조건을 최적화하였다. 그리고 대면적 맵핑 기술을 이용하여 약 400개의 단일 입자의 이미지와 조성정보를 동시에 획득하였다. 이렇게 많은 입자의 이미지와 조성이 결합된 데이터를 고속으로 처리하기 위해 입자 이미지 인식 딥러닝 기술을 접목하였다.-
dc.languageEnglish-
dc.publisher(사)한국대기환경학회-
dc.subject미세먼지-
dc.subject자동화 분석-
dc.subjectSEM-
dc.subjectEDS-
dc.title미세먼지 입자의 통계분석를 위한 주사전자현미경 대면적 분석 자동화 기술 개발-
dc.title.alternativeDevelopment of automated large-area SEM-EDS analysis method for statistical analysis of fine particulate matter-
dc.typeConference-
dc.description.journalClass2-
dc.identifier.bibliographicCitation한국대기환경학회지 = Journal of Korean Society for Atmospheric Environment-
dc.citation.title한국대기환경학회지 = Journal of Korean Society for Atmospheric Environment-
dc.citation.conferencePlaceKO-
dc.citation.conferencePlace제주신화월드 랜딩컨벤션센터-
dc.citation.conferenceDate2021-10-20-
dc.relation.isPartOf한국대기환경학회 2021년 제64회 정기학술대회 발표논문집 [초록집]-
Appears in Collections:
KIST Conference Paper > 2021
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