본 논문에서는 화력을 이용하는 대형 파워 플랜트 설비의 미세먼지 발생량을 저감시키고 능동적으로 제어 할 수 있는 효율적인 시스템을 제안한다. 이 시스템은 기존의 고정형으로 설계된 집진기 방식의 고정부하량 한계점과 극복하고 초미세먼지 PM2.5, 미세먼지 PM10의 발생량에 따라 IoT센서 감지에 의해 지능형 알고리즘으로 효율적으로 저감 제어 처리량을 극대화하고, 미세먼지 발생량을 최소화한다. 또한 이 시스템의 차별성은 기존의 집진기에서 잡혀지지 않는 초미세먼지를 새로운 형태의 물질인 FAA(Fine-dust Adsorption Agent)를 통해 연료 연소 시 발생되는 초미세먼지 미세입자 자체를 크게 만들어 기존 설비 집진기 필터에 포집되게 하는 혁신적인 방식이다. 이번 연구를 통해 350도~1000도 열원에서 작용할 수 있는 화학물질 FAA 용액(Agent)을 개발 하였으며 지능형 AI 분사장치를 통해 연료에 첨가되어 연소 시 미세먼지를 20배~50배까지 볼륨을 확대시켜 기존 집진필터에 포집될 수 있게 동작된다. 이때, 기존 설계된 집진기의 한계(부하)용량에 상관없이 미세먼지 발생량을 상황인식 반응형 알고리즘(AI제어) 통해 분사량을 능동적으로 조절하여 미세먼지 발생량을 저감하는 진보적 혁신성을 지닌다.
본 논문는 IoT 센서를 활용한 스마트 옷장을 연구하였다. 스마트 의류 관리 애플리케이션은 사용자가 등록한 옷을 카테고리별로 확인할 수 있으며, 기상청 API를 통한 날씨에 따른 의류 추천, 사용자가 착용한 의류 통계 정보와 의류 세탁 주기 정보를 제공한다. 스마트 옷장은 UV_LED를 활용한 의류 살균, 자동 미세먼지 감지 센서를 이용한 옷장 공기순환장치 기능을 제공한다. 또한 의류의 미세먼지 등을 제거할 수 있는 의류진동 기능을 제공한다. 애플리케이션 기능으로 옷을 등록할 때 옷을 계절별로 등록, 빨래 주기 설정 등 다양한 카테고리를 제공하여 기존 IoT 옷장의 기능을 개선하여 더 편리하게 의류를 관리할 수 있다.
최근 미세먼지에 의해 건강이 나빠지는 문제가 빈번하게 발생하고 있다. 건강에 악영향을 끼치는 미세먼지는 실외뿐만 아니라 실내에서도 인체에 영향을 미치게 된다. 따라서 우리가 생활하고 있는 실내에서 미세먼지의 농도를 측정하여 건강에 해로운 미세먼지를 제어하는 시스템이 필요하다. 기존의 미세먼지 측정 시스템의 효율성을 상승시키기 위해서 사물인터넷(IoT) 기술을 적용하였다. 특히 양방향 통신이 가능한 환경을 위하여 무료 클라우드 서버 대신에 개별 서버를 직접 구축하여 시스템에 적용하였으며 이를 학교 실습실과 가정에서 직접 활용해 보았다. 본 논문에서 제안한 시스템을 학교 및 가정에 사용할 경우, 빠르게 실내 환경을 인지할 수 있고 이는 점진적으로 개인들의 건강에 도움이 될 것으로 판단되며, 외부에서도 서버 데이터를 확인하여 현재의 실내 상황에 대한 대처가 가능할 수 있다.
본 논문은 사물인터넷 국제 표준 oneM2M을 활용하여 미세먼지(PM10)와 초미세먼지(PM2.5) 측정 플랫폼을 이동식과 고정식으로 설계하였다. 미세먼지 측정 플랫폼은 미세먼지 측정 디바이스, 에이전트, oneM2M 플랫폼, oneM2M IPE, 모니터링 시스템으로 구성하고 설계하였다. 이동식과 고정식의 주요 차이는 이동식은 LTE 연결을 기반으로 사각지대 없이 디바이스와 서비스간에 상호연결을 위해 MQTT 프로토콜을 사용하였고, 고정식은 저전력과 넓은 통신범위를 가진 LoRaWAN 프로토콜을 사용하였다. 미세먼지뿐만 아니라 일상생활과 연관된 온도, 습도, 대기압, 휘발성 유기화합물(VOC), 일산화탄소(CO), 아황산가스(SO2), 이산화질소(NO2), 소음 데이터를 수집하였다. 수집된 센서 값들은 에이전트와 oneM2M IPE를 통해 oneM2M이 제공해주는 공통 API를 활용하여 관리하였고, AE, container 등 4가지 리소스 타입으로 설계하였다. 미세먼지 측정 플랫폼 설계를 통해 동작성, 유연성, 편의성, 안전성, 개방성, 확장성의 6가지 기능을 해석하였다.
현재 산업현장은 작업한 인부들이 작업을 마치고 청소하는 식으로 현장의 청결을 유지한다. 본 연구에서는 산업현장의 청결을 보다 깨끗하고 안전하게 유지하여 안전사고 발생의 요인이 되는 것을 제거하는 것을 전제로 하여 현재 상용화 되고 있는 로봇청소기와 아두이노를 이용한 센서를 적용하고자 한다. 본 논문은 기존의 로봇청소기에 미세먼지 센서와 유해가스 센서를 탑재하여 산업현장의 환경을 감지하도록 한다. 산업 현장의 미세먼지 농도가 일정 수치 이상이면, 로봇청소기를 작동하도록 한다. 로봇청소기에 공기청정기와 전자석을 추가하여 산업현장의 공기를 쾌적하게 조성하며, 미세 금속 이물질을 처리하는 기능을 탑재하여 산업현장에서 발생하는 이물질을 보다 쉽게 처리하도록 한다. 유해가스 농도가 일정 수치 이상이면, 부저를 통해 경보를 울려 산업현장 내부에 유해가스가 유출되고 있다고 알려준다. 또한, 블루투스 통신을 통해 스마트폰 어플리케이션으로 센서의 값을 확인하여 DC모터, 공기청정기, 전자석 등을 수동조작해 청소되지 않은 부분을 청소하도록 할 수 있다.
대기 오염의 문제가 증대됨에 따라 사람들의 대기 오염에 대한 관심도 크게 증가하였다. 본 논문은 대기 오염 모니터링 시스템을 위한 모바일 어플리케이션의 설계와 구현을 제안한다. 대기 오염 모니터링 시스템은 미세 먼지 센서를 활용한 미세 먼지 실측값과 공공데이터 서버에서 제공하는 미세 먼지 데이터를 수신하여 제공하는 구조로 제안하는 어플리케이션에서는 이러한 데이터를 그래프와 지도로 나타내어 사용자들에게 정보 접근성의 편이를 제공하도록 하였다.
최근 초미세먼지는 사회적 재난으로 간주될만큼 국민건강에 심각하게 영향을 미쳐 사회문제가 되고 있다. 기존의 미세먼지 측정 방식은 베타선 흡수방식을 사용하여 실시간 측정 및 소형화가 어려운 단점이 존재한다. 본 논문에서는 광산란 방식을 사용하여 소형화 및 저비용의 센싱 장치를 개발하였다. 광산란 방식을 적용한 센서는 내부에 반도체 레이저 다이오드를 사용하여 구성하였으며, 전압레벨의 신호를 주파수레벨로 변환하여 기존 방식의 한계를 극복하고 미세먼지 입자 크기별 분리가 가능하도록 구현하였다. 또한 개발 시스템은 블루투스 통신으로 스마트폰과 연결하여 미세먼를 모니터링하고, 장치를 제어할 수 있다.
마이크로파 도플러 센서는 자신이 발송한 마이크로파가 반사되는 것을 직접 수신하여 주파수를 비교하기 때문에 PIR 센서의 문제점을 완전히 극복한다. 마이크로파 도플러 센서는 대부분의 주위 환경에 둔감하여 주변 온도, 먼지의 적층 여부, 때나 주변 잡음에 대하여 잘 동작한다. 본 연구에서 개발된 전기절약 시스템은 마이크로웨이브 센서로 사람 및 사물의 미세한 움직임을 실시간으로 감지하여 AC전원으로 구동되는 전등을 자동으로 On/Off 함으로써 전력소비를 최소한으로 줄여주는 전기절약형 감지센서이다. 마이크로웨이브 센서는 빛, 먼지, 대기 온도와 같은 자연적인 요소에 영향을 거의 받지 않으므로 현재 고려중인 PIR 센서보다는 오작동이 크게 낮아 좀 더 효율성이 있을 것이다. 본 시스템을 설치하고 실시한 예에서와 같이 약 60% 이상의 에너지 절감 효과가 나타났으며, 이는 공사비 대비 경제성을 계산해 봤을 때, 설치비 회수 기간은 약 1-1.5년이었다. 본 연구 결과로 개발된 마이크로파 도플러 센서는 향후 전기에너지 절감에 충분한 기여를 할 것으로 확신한다.
본 논문에서는 위치와 스마트폰 센서를 활용하여 불규칙한 생활패턴을 가진 사람들을 위한 일상 관리 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 어플리케이션의 기능은 하루단위의 원형시간표 자동 제작하는 기능, 수면시간 측정 기능, 만보기 기능, 미세먼지 측정 기능 및 일, 주, 월단위의 누적 데이터 표시 기능으로 크게 5가지로 구분할 수 있다. 하루 단위의 원형시간표 자동제작 기능은 사용자의 위치를 파악하여 시간대별 위치정보를 이용해 24시간의 원형시간표를 채워나가는 기능이다. 특정 위치를 직장이나 집과 같이 등록함으로서 업무와 이동 등을 구분하여 등록할 수 있도록 한다. 수면시간 측정 기능은 앞서 말한 집의 위치에서 가속센서를 통해 일정시간 움직임이 없는 경우, 수면시간으로 간주하고 수면 시작시간과 기상시간을 유추하는 기능이다. 만보기 기능은 스마트폰의 기본 가속센서를 이용하여 측정하는 기능으로 목표치를 지정할 수 있도록 한다. 미세먼지의 표시 기능은 공공API를 이용하여 가져옴으로써 사용자에게 정확한 미세먼지 수치와 단계를 나누어 위험정도를 보여주는 기능이다. 각 데이터들은 데이터베이스에 누적 기록되며 일, 주, 월 단위로 사용자가 볼 수 있도록 기능을 구성한다. 이 누적데이터를 통해 사용자들에게 불안정한 하루 생활패턴이나 운동량 등을 인지하도록 함으로써 자신의 일상을 되짚어보고 앞으로의 일상을 개선할 수 있도록 도와준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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