기존의 안면인식 CCTV(Closed-circuit Television) 와 홈 IOT(Internet of Things)는 개별적인 각자의 하드웨어 요소를 가지고 있어 그들의 센서들과 CCTV의 측정 결과값을 동시에 한 화면에서 볼 수 없다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존 CCTV와 홈 IOT의 상기 단점을 극복하기 위하여 라즈베리파이를 이용하여 CCTV와 홈 IOT를 하나의 하드웨어 요소로 구성하고 그들의 측정결과를 스마트폰 애플리케이션을 통해 한 화면에서 확인하는 하나의 통합 플랫폼을 제안한다. 제안하는 통합 플랫폼 CCTV와 홈 IOT 시스템은 애플리케이션을 스마트폰으로 실행하여 라즈베리파이에서 측정한 센서값과 파이카메라를 통해 촬영한 화면을 확인 할 수 있는 시스템이다. 구현된 시스템은 온도, 습도, 가스, 먼지를 측정하고 파이카메라를 통해 촬영한 화면에 안면인식 기술을 접목하여 스마트폰으로 한눈에 확인할 수 있게 하였다.
과학기술의 발전에 따라 현대인들은 실외보다는 실내공간에 머무르는 시간이 과거에 비해 훨씬늘어 나고 있다. 최근까지도 실외 대기환경에 대해서는 매우 다양한 연구와, 개선 노력이 진행 중에 있으나 실내에서의 공기의 질 문제는 상대적으로 가볍게 여겨져 온 것이 사실이다. 실내공기의 오염은 자연적인 희석률이 큰 실외 대기환경의 오염과 달리, 희석률이 매우 낮아 한번 오염된 공기가 지속적으로 순환되면서 실내에 머무르고 있는 사람의 건강에 매우 나쁜 영향을 끼친다. 본 연구에서는 실내에서 거주하는 사람의 이동특성, 생활 형태를 반영한 능동적 실내환경 제어체계에 대한 연구를 위하여 실시간으로 측정된 공기의 질을 측정하여 사용자의 스마트기기로 정보를 전송하는 공기측정기장치 알람봇과 운영 어플리케이션을 구현 하였다.
본 논문은 실내 공기질 개선을 위한 스마트 공기청정 시스템 구현 및 구동에 관한 연구이다. 최근 다양한 환경적 요인으로 인해 실내 공기질 오염에 따른 문제가 심각해지고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 실내 공기질 오염의 문제점을 개선하기 위해, IoT 센서를 활용한 스마트 공기청정 시스템을 구현하고자 한다. 특히 공기질 오염도를 실시간으로 측정하고, 오염도에 따라 서로 다른 공기 정화 경로를 가변시켜 줄 수 있는 시스템을 제안하였다. 이를 통해 효율적인 공기질 개선 및 필터의 수명 연장, 시스템 에너지 저감 등을 검토하였다. 또한 실내 공기질 개선 시스템에 대한 기능을 구현하기 위해 주요 부품을 선정하였고, 시제품을 제작하여 동작성을 확인하였다. 최종적으로 선형엑츄에이터를 활용한 실내 공기질 개선 시스템의 구현을 통해, 공기질 개선에 대한 효용성을 검토하였다.
최근 음식 문화생활은 소비자들이 직접 요리를 하는 트렌드로 변화하고 있으며 인덕션 조리기구의 사용비율이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 요리 인구 증가에 따른 요리의 편리성을 향상하도록 인덕션 조리기구의 안전성 개선을 위한 기능보조 디바이스 개발을 제안한다. 제안한 디바이스는 앱을 통해 IoT와 연동된다. 앱을 통해 디바이스는 인덕션의 화력 조절과 시간 예약을 제어할 수 있다. 또한, 조리 시 용기의 물 넘침을 방지하기 위해 초음파 센서를 사용하고, 미세먼지 측정 센서를 통해 사용자가 안전하게 인덕션을 사용할 수 있다. 제작한 디바이스를 통해 실제 조리 상황을 가정하여 연구를 진행한다. 본 연구는 디바이스를 통해 조리 시에 사용자의 피로감을 줄이고 초과 조리, 또는 물 넘침과 같은 위급상황 시에 사용자를 위한 안전성 개선을 확인하였다.
사회가 발전하고 복잡해짐에 따라 재난의 종류도 미세먼지, 전염병 등과 같이 새롭고 다양하게 발생하고 있다. 하지만 기존에는 이러한 재난에 대비할 수 있는 정확한 정보를 제공하는 전관방송 시스템이 없었다. 본 논문에서는 공공 데이터와 IoT 센서로부터 수집된 오염된 대기질 데이터를 분석하여 자동으로 경보를 방송하는 전관방송 시스템을 제안한다. 대기질에 따라 경보의 단계가 달라지며, 공공데이터에서 제공하는 정보는 측정소로부터의 거리나 풍향 등 다양한 요인으로 인해 안내 지역과 상당한 차이가 있는 결과를 나타내기도 한다. 이를 보완하기 위해 공공데이터에서 가져온 데이터와 현장 IoT센서에서 얻은 데이터를 비교 분석하여 방송하는 방법을 제안하고자 한다.
본 연구에서는 캔/PET병 압착파쇄기를 관리하기 위한 IoT 기반의 관리시스템을 개발하였다. 로드셀 2개, 온습도센서 DHT22, 미세먼지 지측정기 등 다양한 센서를 ESP32와 인터페이스하여 IoT 디바이스를 구성하였으며, Node-RED를 활용하여 관리 서버를 구축하였다. 본 시스템은 압착캔과 파쇄된 PET병의 무게를 실시간으로 모니터링하고, 미리 정한 기준치를 초과할 경우 관리자에게 문자 메시지를 전송하여 적시에 수거할 수 있도록 하였다. 운영 시험 결과 본 시스템은 정확한 모니터링과 효율적인 알림 기능을 제공함을 확인하였으며 캔/PET병 과 같은 폐기물 관리의 효율성을 제고하여 환경 문제를 해결할 수 있는 가능성을 제시하였다.
자동차의 와이퍼 브레이드 성능은 자동차 안전성 확보에 크게 기여한다. 유리면에 접착된 먼지나 이물질 등을 제거하는 기능을 확보하기 위해 와이퍼 브레이드는 닦임성, 내구력, 내열 저온 내오존성 내화학성이 높아야 할 뿐만 아니라 소음이 적어야 한다. 이와 같이 와이퍼의 기능 개선을 위해서는 와이퍼의 성능을 평가하고 분석할 수 있는 시스템 장비가 필수적이다. 본 논문에서는 자동차의 와이퍼 누름압을 측정하는 시스템의 개발을 위해 누름압 센서에서 출력되는 신호를 받아 퍼스널 컴퓨터에 전달하는 아날로그 디지털 변환기를 설계하고자 한다. 설계한 ADC는 빠른 동작 속도를 얻으면서 전체 시스템의 면적 및 전력소모를 최적화하는 구조인 파이프라인 ADC이다.
시간이 부족한 현대인들에게 식물은 정서적인 안정감을 주고 미세먼지와 같은 해로운 물질로부터 식물이 가지는 정화기능이 입증되면서 더 많은 관심을 받게 되었다. 본 연구에서는 일반적인 식물이 영향을 받는 요소(온도, 토양습도, 조도)등의 기준을 정해 전문적인 지식없이 쉽게 실내에서 키울 수 있는 식물 재배 시스템을 만들고 블루투스 기능을 이용하여 식물 관리에 필요한 간단한 온도, 습도 등의 정보를 제공하고 식물 관리에 필요한 노하우를 얻을 수 있는 컨텐츠를 제공해주는 시스템을 연구하였다.
사물인터넷(Internet of Things:IoT)은 각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 기술로 스마트 홈, 스마트 공장 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 최근 미세먼지 등 대기 오염 정보에 대한 관심이 높아짐에 따라 IoT 기술을 기반으로 날씨 정보, 대기 오염 정보를 제공하는 앱이 개발되고 있다. 본 연구에서는 IoT 기술을 활용하여 시각적인 대기 오염 및 날씨 정보를 제공하고 이를 활용하여 가전 자동화 등의 유용한 서비스를 개발함을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 IoT 기술을 기반으로 하여 대기 오염 정보를 이용한 가전 자동화, 메시지 및 알람, 시각적인 대기 오염 정보 및 날씨 정보를 제공하는 스마트 서비스를 설계, 구현하였다.
Recently, low-cost particulate matter (PM) sensors have been widely used in monitoring mass concentration. Maintaining the accuracy of the sensors is important and requires rigorous performance evaluation and calibration. In this study, two commercial low-cost PM sensors(LCS), Plantower PMS3003 and Plantower PMS7003, were evaluated in the laboratory and field with a reference-grade PM monitor (GRIMM 11-D). Laboratory evaluation was conducted with single/mixed particles of PSL (Poly Styrene Latex) in an acrylic chamber at 20℃ and relative humidity of 20%. Field evaluation was conducted inside a building of Yonsei University (Shinchon) from February 12 to March 31, 2022. In both evaluations, LCS measured values became different from reference measured values when the relative humidity was high or the outdoor air PM10/PM2.5 ratio was high. Based on the field evaluation, the LCS measured values were corrected through four different regression analysis models. As a result, the multivariate polynomial regression analysis model showed highest matching with the reference PM monitor (PM2.5 >0.9, PM10 >0.85). In this model, the PM10/PM2.5 ratio and relative humidity were chosen as independent variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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