최근 제품 생산 과정의 효율성을 높이기 위해서 공장 내 설비 및 기기의 자동화가 진행되고 있으며, ICT, IoT 기술을 이용한 스마트팩토리의 구축이 이루어지고 있다. 스마트팩토리에서 발생하는 많은 문제를 유기적으로 해결하기 위해 설비 및 기기 간의 무선통신 기능과 스마트팩토리의 제조공정 환경을 모니터링하는 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 스마트팩토리의 공정 환경을 원격으로 모니터링 하기 위해 블루투스 모듈, 온습도 센서와 미세먼지 센서를 활용한 모니터링 시스템을 제안한다. 제안한 모니터링 시스템은 아두이노의 센서 값을 블루투스 통신을 통해 무선으로 수집한다.
본 논문에서는 상용 카메라를 이용하여 미세먼지의 소산계수를 측정하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 하나의 주어진 영상에서 같은 방향에 놓인 동일한 종류의 물체에 대한 3개 이상의 화소점의 밝기를 이용하여 소산계수를 측정하였다. 계산에 사용하기 위해 선택된 화소에 해당하는 물체는 카메라와의 거리를 알고 있는 것으로 선택하였다. 카메라를 이용하여 측정한 미세먼지의 소산계수와의 비교를 위하여 라이다를 이용하여 소산계수를 측정하였다. 최종적으로 카메라를 이용하여 측정한 미세먼지의 소산계수와 라이다를 이용한 그것에는 신뢰할 수 있는 상관관계를 얻었으며, 약 0.86 정도의 값을 보였다. 같은 방법으로 카메라의 R, G, B 3센서의 유효파장에서 소산계수를 얻을 수 있다는 것을 보였으며, 이러한 3파장에서의 소산계수를 통하여 하루 동안의 옹스트롱 지수(Angstrom exponent) 변화를 얻었는데, 이 값은 0.7~1.6 범위에 존재한다는 것을 알 수 있었다. 이러한 지수는 입자의 크기와 관련된 중요한 정보로 사용할 수 있다.
본 연구는 공공데이터에서 제공하고 있는 미세먼지 데이터가 광역 공기질을 대표하기에는 지역적 제한이 존재한다. 위치적 제약을 벗어나 특정지역에서 상세한 데이터를 제공할 수 있는 방안에 대한 것이다. 본 구현의 목표는 고정형으로 되어 있는 현재 측정소의 위치적 제약을 넘어서 자율적으로 비행할 수 있는 쿼드콥터에 IoT기반 미세먼지 센서를 장착하여 화재발생지역, 급격한 미세먼지의 발생지역을 빠르게 이동하여 세밀한 측정을 통하여 발생에 대한 근원적인 분석을 할 수 있도록 시스템을 설계, 구현하는 것이다. QDMS 시스템을 설계하였으며, 제작 및 실험을 통하여 특정 위치에서 상세한 미세먼지 변화에 대한 측정을 할 수 있는 방안을 제안하였다.
최근 IoT 센서의 확산과 빅데이터, 인공지능 관련 기술의 발전으로 인해 미세먼지 오염도에 대한 시계열 예측 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 미세먼지 오염도를 나타내는 데이터가 급격히 변하는 특성(Extreme)을 가지고 있어 기존의 시계열 예측방법으로는 현장에서 사용할 수 있는 수준의 정확도를 내지 못하고 있다. 이 논문에서는 LSTM을 활용하여 미세먼지 오염도를 예측할 때 CNN을 통한 환경상황을 분류한 결과를 반영하는 방법을 제안한다. 이 방법은 LSTM과 CNN이 독립적이지만 인터페이스를 통해 하나의 네트워크로 통합되기 때문에, 응용 LSTM보다 이해하기 쉽다. Beijing PM2.5 데이터를 활용한 제안 방법의 검증 실험에서 예측 정확도와 변화 시기에 대한 예측력이 다양한 실험 case에서 일관되게 향상된 결과를 보였다.
사회적으로 1인 가구의 증가와 Home IoT 기술의 발전에 따라 주거 환경의 편의성 개선이 중요시된다. 또한 'COVID-19'에 의한 실내 활동 증가에 따라 1인 가구의 주거 편리성을 위한 제품 개발이 요구되고 있다. 이러한 추세로 그 전보다 현재 주거 환경과 상호작용이 수월해졌으며, 이에 따라 Home IoT 기술 발전의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문은 온도, 습도, 미세먼지와 같이 실내 환경 유지에 필요한 정보를 모니터링하여 사용자와 상호작용 할 수 있도록 하였으며, 가스 누출 및 화재와 같은 안전사고 예방에 필요한 IoT 센서를 탑재하여 증가하는 실내 활동에 안전성을 향상하는 시스템을 제안하였다.
본 논문은 외부환경을 인식하고 오염도에 따라 자동으로 오염물질을 제거하는, 스마트 필터 시스템의 구현에 관한 연구이다. 최근 실내외 공간에서 다양한 오염물질의 발생은 인체에 악영향을 미치고 있으며 특히 대기 중에서 발생되는 다양한 미세먼지는 밀폐된 주거 공간이나 사무공간에서 심해진다. 환기 등을 통해 일시적인 공기질 오염도를 낮출 수는 있으나 미세먼지 변화를 실시간적으로 대응하는 것이 어려워 가정이나 산업체와 같이 다수의 인력이 상주하는 공간에서 이와 같은 문제점은 심각해진다. 따라서 거주 공간의 내부의 미세먼지 농도를 실시간적으로 측정하고, 외부와의 자동 환기를 통해, 실내 환기의 오염농도를 저감시킬 필요성이 있다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 외부환경 인식용 스마트 필터 시스템에 대한 구현을 제안하고자 한다. 실내외부의 공기질을 자동으로 측정하고, 오염물질을 제거하는 스마트 필터 시스템에 대한 구조를 설계하고 기능을 구현하였으며, 시제품을 제작하여 동작성을 확인하였다. 최종적으로는 스마트 필터 시스템의 미세먼지 문제 해결에 대한 효용성을 검토하였다.
눈, 비, 안개, 미세먼지는 차량 운전자의 시야를 방해하고 이는 안전거리 미확보와 속도 편차의 증가를 야기하여 반복적인 대형 교통사고의 원인이 되고 있다. 본 연구에서는 안개, 눈, 비, 온도, 습도, 풍향, 풍속, 일사량, 기압, 미세먼지, 강수량 등 11종류를 측정할 수 있는 보급형 국산 도로환경센서를 개발하였으며, 기존에 상용되고 있는 안개 가시거리 센서로부터 측정된 가시거리와 개발 센서의 적외선 송·수신부를 통해 측정된 적외선 신호값을 비교하여, 두 측정값의 관계를 도출하였다. 기존 안개 가시거리 센서와 개발센서 측정값의 관계는 도로 안전에 직접적 영향을 미치는 500m 이하의 가시거리에서 측정된 데이터를 대상으로 도출되었다. 개발센서의 적외선 신호값과 기준 센서에서 도출된 가시거리의 비교 결과, 통계적으로 두 데이터 간 상관관계가 매우 높은 것으로 분석되었으며, 개발 센서의 적외선 신호값을 활용하여 안개 가시거리를 기준 센서와 매우 유의한 수준으로 추정할 수 있는 것으로 판단된다.
본 연구에서는 국내 석회석 노천 광산시설이나 현장에서 배출되는 광산 미세먼지의 특징과 이를 효과적으로 모니터링 할 수 있는 방안에 대해 관련 문헌 검토 및 전략을 제시하였다. 광산에서는 채굴된 광석의 파쇄와 운송 등의 공정에서 많은 양의 광산 먼지들이 발생한다. 광석에서 인위적으로 광산먼지를 생성시키는 실험를 통해 제시된 배출계수 및 관련 경험식으로 광산 시설 또는 운송 과정에서의 PM 배출량을 추정할 수 있다. 광산 PM 분산의 효과적인 모니터링을 위해 본 연구는 광산 현장의 주요 PM 배출원 주변에 여러 개의 저가 센서를 갖춘 모니터링 네트워크를 적용하였다. 따라서 본 연구에서는 시범적으로 국내 2곳의 석회석 광산 현장을 선정하여 저가의 PM 센서와 LTE(Long-Term Evolution) 데이터 통신을 통한 모니터링 네트워크를 설치하였다. 모니터링 예비 운전 결과 모니터링 기간에 따 PM 데이터는 통상적인 PM 분산 패턴을 보여주었다. 먼지 입도를 감안한 확산모델링을 PM 분산 패턴을 대략적으로 정량화할 수 있다. 또한 먼지 확산 추정을 위해서는 현장의 기상 및 지형 조건 이외에도 먼지 입도에 따른 거동을 반영한 확산 모델식을 이용하여야 한다.
The international concern on the inhalable fine dust is continuing to increase. In addition to the toxic properties of the fine dust itself, it can be more dangerous than other environmental factors since the dust pollution is hard to be detected by human sense. Although the information on outdoor air condition can be acquired easily, the indoor dust concentration is another problem because the indoor air condition is influenced by the architectural environment and human activity. It means occupants may be exposed to indoor dust pollution over a long period without being aware. Therefore the indoor dust concentration should be measured separately and visualized as an intuitive information. By visualizing, the indoor dust concentration in each space can be recognized practically in compare with the degree of pollution in adjacent spaces. Besides the visualization outcome can be used as base data for related research such as an analysis of the relation between indoor dust concentration and architectural environment. Meanwhile, with the development of network and micro sensing devices, it became possible to collect wide range of indoor environment data. In this regards, this paper suggests a system for visualization of indoor dust concentration and demonstrates it on an actual space.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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