본 논문에서는 일산화탄소 센서와 미세먼지 센서를 이용하여 연기농도에 따른 감도시험을 수행하였다. 일산화탄소 센서와 미세먼지 센서는 광전식감지기 감도시험 챔버 내에서 발생시킨 연기농도에 따라 감지반응이 있었으며, 다양한 화재정보를 제공을 위해 가스 센서 및 미세먼지 센서가 기술기준 도입이 필요할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 미세먼지 센서와 가스 센서를 이용한 효율적인 스마트 홈 기반 다중 센서 알림 시스템을 제안한다. 시스템은 여러 유형의 홈 센서를 이용하여 효율적으로 미세먼지와 실내의 가스를 탐지 후 실시간으로 애플리케이션을 통해서 사용자에게 탐지 결과를 알려주는 시스템이다. 본 시스템의 경우 기존에 존재하는 미세먼지 센서와 가스 센서를 적용한 측정 시스템에 비해 소액으로 최적의 시스템을 구축할 수 있다. 시스템은 기존의 가스 센서와 다르게 한 번에 다양한 종류의 가스를 탐지해 사용자에게 여러 정보를 제공할 수 있도록 개발하였다.
초음파센서와 광학먼지센서를 이용하여 라즈베리파이 청소기를 제작하였다. 블루투스 통신을 통해 로봇청소기의 움직임을 제어하고, 초음파센서를 활용하여 장애물의 위치를 파악하며, 광학먼지센서를 이용하여 먼지농도를 파악한 후 이를 활용하여 청소알고리즘을 구현한다. 라즈베리파이와 아두이노를 사용하여 기존의 로봇청소기와는 다른 광학먼지센서를 활용한 개선된 알고리즘 방식으로 로봇청소기를 제어하여 청소의 효율성을 높여주는 효과가 있다.
국내의 미세먼지 문제가 심각해짐에 따라 개인이 활동하는 주변공간의 미세먼지 농도를 알고자 하는 욕구 또한 증가하여 직접 미세먼지의 실시간 농도를 측정할 수 있는 휴대용 미세먼지측정센서에 대한 수요가 증가하고 있다. 그러나 시중에 판매되는 미세먼지 간이측정기는 정해진 인증기준 없이 제작 판매되고 있다. 본 연구에서는 최근 판매가 급증하고 있는 휴대용 미세먼지 측정센서의 농도값을 어느 정도 신뢰할 수 있는지와 이러한 센서들이 어떠한 경우에 활용될 수 있는 지에 대해 일반적인 시민의 입장에서 고찰할 필요가 있다고 판단하였다. 이를 위해, 1) 기기 간 상호비교 및 보다 정확한 장비와의 비교를 수행하고, 2) 휴대용 기기를 활용하여 미세먼지의 영향을 저감할 수 있는 방안들에 대한 검증실험을 수행해 보았다. 그 결과 휴대용센서들의 농도 절대값을 그대로 신뢰하기엔 문제가 있었지만, 그 재현성과 선형성은 실생활에서 활용되기에 유용하다고 판단되었다. 또한 휴대용 미세먼지 측정센서를 사용함으로써 사용자들은 자기 주변의 변화하는 미세먼지 농도에 대해 빠르게 인지하고 대처 할 수 있을 것으로 판단되어, 미세먼지 오염의 피해를 줄이는 데 활용할 수 있을 것이라 기대된다.
대기오염에 대한 사회적 관심이 증가함에 따라 미세먼지 관련 IoT 가전제품의 수요가 증가하였다. 이에 따라 IoT 제품에서 수집되는 실내 데이터의 정확성을 높이기 위해 미세먼지 센서 외의 추가적인 센서를 사용하여 관측치를 예측하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존 연구에서는 센서의 물리적 한계를 인공지능을 통하여 극복하려는 시도는 존재하지 않는다. 본 논문에서는 추가적인 센서를 사용하지 않고 단일 센서만을 사용하여 미세먼지 종류의 구분 가능성을 판단하고자 하며 이를 정확도 기반으로 비교 실험을 진행하여 가장 좋은 성능을 나타낸 딥러닝 기반 분류모델을 선정한다.
본 논문에서는 R.Box와 연결되어 미세먼지정보를 무선으로 전송하는 아두이노 기반의 시스템을 제안한다. R.Box는 라즈베리파이를 기반으로 다양한 센서로 구성된 일반목적의 IoT 허브이다. 아두이노와 미세먼지센서를 이용해 미세먼지농도를 측정하고 데이터를 WiFi를 통해 R.Box로 전송한다. 아두이노와 R.Box는 TCP 소켓 방식으로 통신하며 이 시스템을 통하여 원하는 위치의 미세먼지정보를 확인할 수 있다.
최근 차량 내 공기 질에 대한 관심이 증가함에 따라 공기 질 측정을 위한 미세먼지 감지 센서의 사용이 보편화되고 있다. 차량 내 에어컨 시스템에 설치되는 미세먼지 감지 센서 내에는 센서에 직접적으로 먼지가 가라앉지 않도록 하기 위한 축류팬이 삽입되어 있다. 센서 작동 시 축류팬의 회전으로 인한 유동 소음은 미세먼지 감지 센서의 주요 소음원으로 작용한다. 차량의 전동화가 급격화가 진행되면서 이러한 유동소음은 미세먼지센서의 제품 경쟁력의 하나로 인식되고 있다. 본 연구에서는 이러한 미세먼지센서용 소형 축류팬의 유동 성능을 개선하여 동일 유량에서 소음을 점감하였다. 먼저 대상 소형 축류팬의 공기역학적 성능을 분석하기 위해 약 2000만 개의 격자로 구성된 가상 팬 성능시험기를 구축하였다. 또한, 유량의 정확한 예측 뿐만 아니라 유동소음의 직접 계산을 위하여 압축성 대와류모사법을 사용하여 유동장을 모사하였다. 수치방법의 유효성은 예측결과와 실험 결과와의 비교를 통하여 확인하였다. 유효성이 검증된 수치 기법을 이용하여 피치각이 유동 성능에 미치는 영향을 분석하였고, 유량을 최대화할 수 있는 피치각을 도출하였다. 최적 피치각을 적용한 축류팬을 사용했을 때 유량은 8.1 % 증가하고 동일 유량에서 소음이 0.8 dBA 감소함을 확인하였다.
현대 산업사회가 발달함에 따라 대기오염이 사회적 문제로 대두되고 있다. 특히 미세먼지에 대한 관심이 높아지고 있고 미세먼지를 측정하기 위해 여러 종류의 센서가 사용되고 있다. 이 중 가장 보편적으로 사용되는 적외선 미세먼지 센서는 적외선 송, 수신기를 통해 빛의 회절을 탐지하여 공기 중의 먼지에 의해 반사되는 빛을 감지하는 방식으로 동작한다. 하지만 이런 방식은 계측 시 잡음으로 인한 편차가 발생하여 정확한 데이터 분석이 어려운 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 FIR(Finite Impulse Response) 필터의 저역통과필터 알고리즘을 적용하여 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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