• 031)219-3904
  • yoonjh1010@ajou.ac.kr
  • 월--금 9:00 - 17:30, 토--일 CLOSED

과목소개

과목소개

교과목 학수구분(학점/시간) 전선(3/3) 수강번호 00256
주수강대상 학부/전공/학년 환경공학과 / 6학년 개설년도/학기 2021년도 2학기
강의시간 및 강의실 화10(서239) 화11(서239) 화12(서239)(서239)
담당교수 성명(직위/소속)
  1. 교과목 개요
    1. 실내 대기오염, 대도시 대기오염, 지구규모의 대기오염 모델 등 다양한 적용 분야에 따른 모델의 특징을 알아보고, 이를 이용한 실습을 통해 모델에 이용된 이류, 확산, 화학, 침착, 그리고 배출원에 의한 농도 변화 등에 대한 이론을 이해하고 적용한다.
    2. 3차원 광화학 모델에서의 이류와 확산에 대한 이론과 컴퓨터 시뮬레이션을 통해, 각 과정에 대한 이해를 증진시킨는데 비중을 둔다.
  2. 수업의 형태 및 진행 방식
    1. 대기오염 현상을 배출, 이류, 확산, 침착, 반응 등 각 요소별로 이해함으로써 대기질 예측 및 평가에 이용되는 대기질 모델 및 대기오염현상에 대한 전반적인 이해를 높인다.
    2. 대기오염 모델 소개 및 적용, 활용 분야 등 기초강의
  3. 수업 운영 방법
    1. 교수의 강의와 실험 실습 및 그 결과의 발표 토론.
  4. 학습 평가 방법
    1. 지필 시험 : 50% / 발표 : 30% / 출석 : 20%
  5. 진도 계획
    Weeks 교수내용 수업 형태 비고
    1st week Applications of numerical analyses on air quality studies 강의 및 토의
    2nd week Operating system environments 강의
    3rd week Diffusion theory 강의
    4th week Vertical diffusion 강의
    5th week Vertical diffusion practice 강의
    6th week Horizontal diffusion 강의 및 토의
    7th week Horizontal diffusion practice 발표
    8th week 중간고사
    9th week Advection 강의
    10th week Vertical wind 강의
    11th week Vertical wind influcence 강의
    12th week Mixing height 강의 및 토의
    13th week Daytime/Nighttime PBL 발표
    14th week Stagnant Condtion 강의 및 토의
    15th week Presentation and Discussion 발표
    16th week 기말 고사
교과목 학수구분(학점/시간) 전선(3/3) 수강번호 00997
주수강대상 학부/전공/학년 환경공학과 / 6학년 개설년도/학기 2021년도 1학기
강의시간 및 강의실 화9(팔107) 화10(팔107) 화11(팔107)(팔107)
담당교수 성명(직위/소속)
  1. 교과목 개요
    1. 대기환경에 관계되는 화학의 기본적인 개념 및 원리 등을 다루며 주로 reaction kinetics, 화학 조성 및 체류시간, 가스와 에어로졸간의 반응, 가스상 오염물질의 흡수 등 기체상 액체상간의 물질전이, 대기오염물질의 순환과 대류권 및 성층권의 대기화학에 대해 학습한다.
  2. 수업의 형태 및 진행 방식
    1. 교수의 강의와 학생의 주제 발표 및 토의
  3. 수업 운영 방법
    1. 교수의 강의 학생들의 주제발표 및 토의
  4. 학습 평가 방법
    1. 중간고사 : 20% / 기말고사 : 30 % / 출석 : 10% / 보고서 : 20% / Quiz : 미정 / 세미나 : 20% / 기타(프로젝트등): 미정
  5. 교재 및 참고자료
    구분 교재 제목(웹사이트) 저자 출판사 저자
    주 교재 Atmospheric Chemistry and Physics Seinfeld, Pandis Wiely Science 2007
  6. 진도 계획
    Weeks 교수내용 수업 형태 비고
    1st week The Atmosphere 강의
    2nd week Atmospheric Trace Constiuents
    - S, N, C, & Halogen-Containing Compounds     		보고서 01 - Standards & Status
    3rd week Atmospheric Trace Constiuents
    - Ozone, PM, and Toxics     		강의
    4th week Chemical Kinetics
    - Therories     		강의
    5th week Atmospheric Radiation 강의
    6th week Atmospheric Photochemistry 보고서02
    7th week Chemistry of the Stratosphere - Overview 강의
    8th week 중간고사
    9th week Chemistry of the Stratosphere
    - Cycles and chemistry     		강의
    10th week Chemistry of the Troposphere
    - Basic Photochemical cycle     		강의
    11th week Chemistry of the Troposphere
    - Ozone and secondary pollutants     		강의
    12th week Chemistry of the Troposphere
    - Volatile Organic Compounds     		보고서03
    13th week Chemistry of the Atmospheric Aqueous Phase - Absorption Equilibria 강의 및 발표
    14th week Chemistry of the Atmospheric Aqueous Phase - Aqueous-phase reaction rates 강의 및 토의
    15th week Chemistry of the Atmospheric Aqueous Phase - Dynamic behavior of solutions 발표
    16th week 기말 고사
교과목 학수구분(학점/시간) 전선(3/3) 수강번호 00996
주수강대상 학부/전공/학년 환경공학과 개설년도/학기 2021년도 2학기
강의시간 및 강의실 목10(서239) 목11(서239) 목12(서239)(서239)
관련 기초 과목 공정 안전 관리
담당교수 성명(직위/소속)
  1. 교과목 개요
    1. LOPA는 반정략적 위험성 평가기법으로서 사고 시나리오에 대한 방호계층의 가치를 평가하는 전략화된 평가기법임. 이 과목에서 학생들은 LOPA기법에서 화학사고로의 전개와 관련된 개시사건, 독립적 방호계층, 조건부 modifier (점화확률) 등에 대해서 학습할 예정임.
  2. 교과 목표
    1. 유해화학물질을 다루는 많은 화학공장에서 사고를 막고 피해를 줄이기 위한 위험성평가 기법들 중 유용하게 쓰이고 있는 방호계층 분석기법을 학습하고 이와 관련된 연구와 현장경험을 쌓도록 함.
  3. 수업의 형태 및 진행 방식
    1. 교과서 CCPS의 "Guidelines for initiating events and independent protection layers in layer of protection analysis" 를 바탕으로 강의식 수업운영을 주로 하되 약 10주차 이후 직접 LOPA 사례들을 실습하면서 발표 수업을 병행할 예정.
  4. 수업 운영 방법
    1. 교과서 CCPS의 "Guidelines for initiating events and independent protection layers in layer of protection analysis" 를 바탕으로 강의식 수업운영을 주로 하되 약 10주차 이후 직접 LOPA 사례들을 실습하면서 발표 수업을 병행할 예정.
  5. 학습 평가 방법
    1. 출석 10% / 중간고사 30% / 기말고사 30% / 과제 및 발표 30%
  6. 교재 및 참고자료
    구분 교재 제목(웹사이트) 저자 출판사 저자
    주 교재 Guidelines for Initiating Events and Independent Protection Layers in Layer of Protection Analysis CCPS WILEY 2014
  7. 진도 계획
    Weeks 교수내용 수업 형태 비고
    1st week 과목 소개 및 교재 소개 강의
    2nd week Overview: Initiating Events and Independent Protection Layer 강의
    3rd week Core Attributes 강의
    4th week Example Initiating Events and IE Frequencies 강의
    5th week Example IPLs and PFD Values - 1 강의
    6th week 개교기념일
    7th week Example IPLs and PFD Values - 2 강의
    8th week 중간고사
    9th week AIChE Natinal meeting LOPA study review 강의
    10th week Example IPLs and PFD Values - 3 강의
    11th week Advanced LOPA Topics 강의
    12th week Human Factors Considerations/Considerations for Overpressure of Pressure Vessels and Piping 강의
    13th week 예비일 발표 / 강의 / 학회
    14th week 발표 수업 발표
    15th week 발표 수업 발표
    16th week 기말 고사
교과목 학수구분(학점/시간) 전선(3/3) 수강번호 00323
주수강대상 학부/전공/학년 환경 안전 공학과 개설년도/학기 2021년도 2학기
강의시간 및 강의실 화10(팔107) 화11(팔107) 화12(팔107)(팔107)
관련 기초과목 공정안전관리 공학
담당교수 성명(직위/소속)
  1. 교과목 개요
    1. 이 과목에서 학생들은 사업장 내의 리스크를 확인 및 분석하여 기업의 의사결정에 도움을 주는 기업의 전체적인 위험을 관리하는 방법을 배우게 됨. 확률론적 방법을 화학 및 석유화학분야로부터의 과제 및 사례 분석을 통해 실용적으로 이용하는 방법을 배양할 것임.
  2. 수업의 형태 및 진행 방식
    1. 강의를 기본으로 PHAST-RISK 를 이용한 실습을 2주 정도에 걸쳐서 병행할 예정. 위험성 평가 툴들을 이용한 FN 커브 그리기, IR contour 작성을 학기 말에 실시할 예정.
  3. 수업 운영 방법
    1. 강의 위주로 실습 및 발표수업 병행.
    2. 위험성 평가 프로그램 Phast-Risk 등의 실습을 환경공학 PC 실에서 실시하여야 하나 코로나로 불가피할 경우에는 각자의 컴퓨터에서 진행하거나 대체프로그램 (ALOHA, KORA, RMP COMP)을 실습할 예정.
    3. 12주차 이후 학문후속세대 (박사과정) 연구원의 강의로 전환될 수도 있음.
  4. 학습 평가 방법
    1. 출석 10% / 과제 및 발표 30% / 중간 Take home exam 20% / 기말 지필고사 40%
  5. 교재 및 참고자료
    구분 교재 제목(웹사이트) 저자 출판사 저자
    부 교재 화학공정안전 (Chemical Process Safety - Fundamentals with Applications) 2nd ed. D. Crowl 동화기술 2004
    주 교재 Hanouts form Guidelines for Chemical Process Quantitative Risk analysis 2nd. ed. CCPS Wiley 2000
  6. 진도 계획
    Weeks 교수내용 수업 형태 비고
    1st week 과목 소개 강의 - 줌
    2nd week 정량적 위험성 평가 전체 개요 강의 - 녹화
    3rd week 사고조사 / 정성적 위험성 평가 강의 - 녹화
    4th week 정성적 위험성 평가 / Consequence analysis - 화재 강의 - 녹화
    5th week Consequence analysis - 폭발 강의 - 녹화
    6th week Consequence analysis - 독성가스 확산 강의 - 줌
    7th week Hazards, risk, risk analysis, decisions, probability, reliability 강의 - 줌
    8th week 중간고사 Take home exam
    9th week 실습 실습 ALOHA / RMP Comp / Phast
    10th week Probabilistic modeling 강의
    11th week Logic modeling, fault trees, event trees 강의
    12th week Logic modeling, fault trees, event trees 강의
    13th week Near misses, unusual occurrences, precursor events 강의
    14th week 장외영향평가보고서 작성 실무 - case studies 실습 및 과제평가 안전원프로그램 KORA
    15th week 장외영향평가보고서 작성 발표 발표 수업 Phast-risk, 안전원프로그램
    16th week 기말 고사
교과목 학수구분(학점/시간) 전선(3/3) 수강번호 O1238
주수강대상 학부/전공/학년 환경공학과 개설년도/학기 2021년도 2학기
강의시간 및 강의실 수10(서239) 수11(서239) 수12(서239)(서239)
담당교수 성명(직위/소속)
  1. 교과목 개요
    1. 종관 규모, 국지 규모 기상 현상
    2. 풍향 및 풍속
    3. 혼합고와 수직 확산
    4. 대기오염물질 제거 과정
  2. 교과 목표
    1. 대기오염현상과 관련된 기상현상에 대해 학습합니다.
    2. 기후변화, 장거리이동 문제에서 부터 시작하여, 국지 오염원의 확산, 도시 내 대기오염현상 등
    3. 대기오염물질의 수평 및 수직 확산, 제거 과정에 대한 내용을 학습한다.
  3. 수업의 형태 및 진행 방식
    1. 대기오염현상과 관련된 기상현상에 대한 학습 수행.
    2. 기상 요소별 대기오염의 영향 범위 학습
    3. 대기오염이 기상에 미치는 상호 작용 학습
  4. 수업 운영 방법
    1. 교수 이론 강의 / 학생 발표와 토의 / 지필 고사 / 보고서 제출
  5. 기초지식 / 도구능력
    1. 대기오염개론
  6. 학습 평가 방법
    1. 중간고사 : 20% / 기말고사 : 20 % / 출석 : 20% / 보고서 : 20% / Quiz : 미정 / 세미나 : 20% / 기타(프로젝트등): 미정
  7. 교재 및 참고자료
    구분 교재 제목(웹사이트) 저자 출판사 저자
    주 교재 Meteorolology, 3rd Ackerman and Knox Jones & Bartlett Learning 2012
    주 교재 Atmospheric Chemistry and Physics, 2nd Seinfeld and Pandis Wiley 2006
  8. 진도 계획
    Weeks 교수내용 수업 형태 비고
    1st week 규모에 따른 기상 현상 강의
    2nd week 풍향과 풍속, 토지 피복도, 국지 순환 강의
    3rd week 기온, 자연배출량 강의
    4th week 혼합고, 수직확산 강의
    5th week 해수면 온도 강의
    6th week 고층 기상 강의
    7th week 안개와 강수 강의
    8th week 중간고사 지필고사
    9th week 기상현상과 대기오염1 강의
    10th week 기상현상과 대기오염2 강의
    11th week 발표01 발표
    12th week 발표02 발표
    13th week 발표03 발표
    14th week 토론01 토의
    15th week 학습내용 정리 강의
    16th week 기말 고사 지필고사
교과목 학수구분(학점/시간) 전선(3/3) 수강번호 O0321
주수강대상 학부/전공/학년 환경안전공학과 개설년도/학기 2021년도 2학기
강의시간 및 강의실 월10(팔107) 월11(팔107) 월12(팔107)(팔107)
담당교수 성명(직위/소속)
  1. 교과목 개요
    1. After learning probability, we enter into the statistics arena. Here students learn classical statistical inference. This includes parameter estimation including maximum likelihood estimation and estimation of the mean and variance of a random variable, and confidence interval.
    2. We also learn linear regression, least square method, binary hypothesis testing, and significance testing. In addition, t-test, experimental design, ANOVA, and uncertainty analysis methods are also taught.
  2. 교과 목표
    1. The objective of this course is to learn the probability theory and statistics. The probability theory includes counting, random variables, probability models, conditional probability, independence, and Bayes’ Rule, all based on the set concept. It also includes topics such as discrete random variables, probability mass function (pmf), expected value, joint pmf, continuous random variables, probability density function (pdf), cumulative distribution function (cdf), joint pdf, covariance, and correlation. The Markov and Chebyshev inequalities, the weak law of large numbers, convergence in probability, and the central limit theorem follow.
    2. After learning probability, students enter the statistics arena. Here students learn the classical statistical inference. This includes parameter estimation including maximum likelihood estimation and estimation of the mean and variance of a random variable, mean square error, bias, and confidence interval, and binary hypothesis testing. In addition, students learn t-test, experimental design, one- and two-way ANOVA test, linear regression (simple and multiple), least square estimator, inference on model coefficients, F-test, standard and residual standard error, and uncertainty analysis.
    3. A programming language R will be used extensively in this course. Students are required to study R through internet.
  3. 수업의 형태 및 진행 방식
    1. Students will learn about linear regression, binary hypothesis testing, and significance testing. In addition, topics required for the uncertainty analysis are taught including Taylor series, error propagation, and Monte Carlo simulation. There will be some Homework assignment also.
  4. 수업 운영 방법
    1. 이론 수업 및 컴퓨터를 이용한 실습수업 병행
  5. 학습 평가 방법
    1. 중간고사: 40% / 기말고사: 40% / 과제: 20%
  6. 교재 및 참고자료
    구분 교재 제목(웹사이트) 저자 출판사 저자
    주 교재 Introduction to Probability,2nd ed. Dimitri Bertsekas and John Tsitsiklis Athena Scientific 2008
  7. 진도 계획
    Weeks 교수내용 수업 형태 비고
    1st week Sets and counting (permutation and combination) 강의
    2nd week Probability models, Conditional probability, Total probability theorem 강의
    3rd week Bayes’ rule, independence, discrete random variables, probability mass function (pmf), binomial distribution 강의
    4th week Expectation, mean and variance, joint pmf 강의
    5th week Continuous random variables, probability density function (pdf), normal and exponential distribution 강의
    6th week Cumulative distribution function (cdf), Joint pdf, covariance, correlation. 강의
    7th week The Markov and Chebyshev inequalities, The weak law of large numbers (WLLN), convergence in probability, The central limit theorem 강의
    8th week Mid term exam 시험
    9th week Classical statistical inference: bias, mean square error, consistency, point estimation, maximum likelihood estimation (MLE) 강의
    10th week Confidence interval, hypothesis testing, type I and II error, t-test 강의
    11th week Linear regression, least square estimator, inference on model coefficients, standard error 강의
    12th week Residual standard error, F-test, R2 강의
    13th week Multiple linear regression 강의
    14th week Experimental design, one-way ANOVA (Analysis of variance) 강의
    15th week Two-way ANOVA, Error propagation, Monte Carlo simulation 강의
    16th week Final exam 시험