• 제목/요약/키워드: Arduino system

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LID 시설 관리를 위한 사물인터넷(IoT) 활용 복합 센싱 적용기술 개발 (Development of Composite Sensing Technology Using Internet of Things (IoT) for LID Facility Management)

  • 이승재;전민수;이정민;김이형
    • 한국습지학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.312-320
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    • 2020
  • 도시 환경문제 및 개발사업 환경영향 저감을 위하여 자연적 물 순환 기능을 가진 다양한 LID가 적용되고 있다. 그러나 LID 시설의 과도한 침투와 증발산은 LID 내부 토양을 건조화시켜 식물과 미생물 활동성을 떨어뜨리고 환경저감 능력을 감소시킨다. 본 연구는 LID 시설의 관리 방안을 도출하기 위하여 복합적인 센서를 적용한 실시간 측정 시스템을 개발하고자 하였다. 측정 가능한 센서와 사물인터넷(IoT) 적용 실험은 아크릴 상자에 형상화한 인공습지에서 수행되었다. 적용되는 센서는 분산형으로 설치되는 LID를 고려하여 저비용으로 구축하고자 하였으며 비교적 저렴하면서 상용화되어있는 아두이노와 라즈베리 파이를 기반으로 하였다. 그리고 LID 시설의 현재 상태와 유지관리 및 이상기후 시 영향을 분석하기 위해 복합적인 센서 측정 개발에 목표를 두었다. 센서는 풍향·풍속, 강우량, 이산화탄소, 미세먼지, 온도·습도, 산성도, 위치 정보 등을 실시간으로 측정하도록 하였다. 또한 측정된 데이터의 수집, 전송 및 결과 확인을 위하여 데이터 수집 장치, 저장 서버 프로그램 및 PC와 모바일 활용 결과 확인 프로그램을 개발하였다. 각 센서를 통해 얻은 측정값들은 Wifi 모듈을 통해 관리 서버로 전달되고 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장된다. 본 연구에서 수행한 4개월간의 측정 결과를 분석한 결과 LID 시설에 ICT 기술 적용의 안정성과 적용 가능성을 확인하였다. 실시간으로 측정된 값은 LID 시설의 기능 평가 및 유지관리 방안 도출을 위한 빅데이터 활용이 가능한 것으로 나타났다.

LID 시설 내 IoT 기술을 활용한 오염물질 상관성 분석 (Correlation analysis of pollutants using IoT technology in LID facilities)

  • 전민수;최혜선;;;김이형
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.453-453
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    • 2021
  • 도시지역 비점오염원관리, 물순환 회복, 침투 및 증발산량 증가, 열섬현상 저감을 위한 주요한 방안으로 저영향개발(low impact development, LID)과 그린인프라 기법의 적용되고 있다. LID 시설은 소규모 분산형 시설로써 넓은 지역에 많고 다양한 시설들이 적용되어 시설의 개수가 많으며, 수질 및 토양 내 기성제품에 대한 센서들의 가격은 고가로 형성되어 있어 기기의 경제성 및 유지관리 등 적용하는데 제한적이다. 따라서 과거 모니터링 자료를 기반으로 오염물질들과의 상관성 분석을 통하여 계측이 어려운 항목들을 계측가능한 항목들로부터 예측 가능하며, 선정된 항목들에 대한 비용효율적인 센서를 개발하여 실시간 LID 모니터링이 가능한 비용효율적 모니터링을 개발하였다. 공주대학교 천안캠퍼스의 LID 시설들은 2013년에 조성되어 현재까지 시설이 운영되고 있으며, 5년이상의 과거 강우시 모니터링 자료들을 이용하여 오염물질 상관성 분석을 수행가능 하기에 대상지로 선정하였다. 오염물질 상관성 분석은 2013년부터 2017년도에 침투도랑에서 수행된 강우시 모니터링 자료를 활용하여 각 오염물질들의 상관성을 분석을 수행하였다. 침투도랑 내 유입되는 평균 유입수는 TSS 286.1±318.3 mg/L, BOD 22.6±39.5 mg/L, TN 8.96±5.85 mg/L, TP 1.01±1.11 mg/L로 나타났다. 겨울철에 비해 여름철에서의 오염물질의 유입농도가 높은 것으로 분석되었다. 이는 여름철 고온건조로 인한 노면 내 차량의 주행으로 인한 중금속, 폐타이어 등과 장마철 강우 시 유출된 토사로 인하여 유입수의 농도가 높은 것으로 분석되었다. 오염물질 부하량은 TSS와 COD 0.66으로 유의성이 높은 것으로 나왔으며, COD와 TSS, TP, TN 등 유의성이 높은 것으로 분석되었다. Arduino와 Raspberry PI를 활용하여 저비용 센서와 LTE 모뎀통신과 데이터 베이스 연결하여 개발된 프로그램을 통해서 무선으로 LID 시설에 대한 모니터링을 침투화분2와 식생체류지에 조성하였다. 전력공급이 어려운 식생체류지의 경우 태양열(Solar system) 시스템과 보조 전력 배터리를 조성하여 장마철이나 장기적인 악천후로 인한 전력을 생산하지 못할 경우 보조전력배터리에서 전력을 제공하여 지속적인 모니터링이 이루어지도록 설계하였다. 토양함수량, 토양온도와 Conductivity 등 3종류의 센서를 적용하였으며, 프로그램은 현재 2단계를 통한 2차수정을 통하여 프로그램을 구축하였다. 오차, 오작동, 계측값에 대한 검·보정 작업이 필요하다. 또한 대기자료의 구축을 통해 보다 토양과 LID 시설에 대한 영향분석이 필요한 것으로 사료된다.

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벼 재배용 사물인터넷 기반 물꼬 구현 (Implementation of IoT-Based Irrigation Valve for Rice Cultivation)

  • 이병한;성덕경;진영민;황연현;김영광
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제9권6호
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    • pp.93-98
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    • 2023
  • 벼농사에서 물 관리는 매우 중요한 작업이다. 벼의 생육 초기에는 잡초 발생을 억제하기 위하여 물을 깊이 대고, 모내기 후 뿌리가 활착하면 줄기 생성을 촉진하기 위해 물을 얕게 대며, 쌀알이 맺힐 수 없는 줄기가 생성되는 시기에는 물을 뗀다. 물 공급 상황은 논 위치, 농수로, 토양, 기상 등 다양한 요소에 영향을 받기 때문에 농민은 수시로 논을 방문하여 수위를 확인하고 물의 유출입을 통제한다. 경작하는 논이 원격지에 분산되어 있다면 이러한 노력은 더욱 증가한다. 자동 물 관리 시스템은 노동력을 절감하여 생산성 향상에 기여할 수 있는 방안으로 고려되고 있다. 그러나 2022년 국내 벼 생산으로 인한 순수익은 평균 32만원/10a 정도이다. 따라서 높은 단가의 고사양 장치를 적용하거나 공사를 추진하여 관련 인프라를 구축하는 것은 현실적으로 어렵다. 본 연구는 추가적인 기반공사 없이 국내 농업 인프라에 통합될 수 있는 물꼬 개발에 중점을 두었으며 세 가지 주요 분야에서 연구를 수행하여 사물인터넷 기반 물꼬를 구현하였다. 첫째, 기존의 농업용 관수 파이프에 빠르고 쉽게 설치할 수 있는 물꼬를 설계하였다. 둘째, 저전력 통신 기능을 갖춘 Cat M1 통신 모뎀과 아두이노 나노 보드를 연결하고 전원을 공급하는 전자회로를 제작하였다. 셋째, 클라우드 기반 플랫폼을 이용하여 서버와 데이터베이스 환경을 구축하고 사용자가 접근할 수 있는 웹 페이지를 제작하였다.

ISE 기반의 임베디드 시스템을 이용한 실시간 수경재배 양액 모니터링 (Real-time Nutrient Monitoring of Hydroponic Solutions Using an Ion-selective Electrode-based Embedded System)

  • 한희조;김학진;정대현;조우재;조영열;이공인
    • 생물환경조절학회지
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    • 제29권2호
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    • pp.141-152
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    • 2020
  • 본 연구는 양액 내 존재하는 다량 영양소의 농도를 실시간으로 측정하기 위해 이온 선택 전극 (ISE) 으로 구성된 임베디드 시스템의 개발을 보여준다. NO3, K 및 Ca 이온을 감지하기위한 PVC ISE, H2PO4를 감지하기위한 코발트 전극, 기준 전극, 샘플 용액이 담기는 챔버, 펌프 및 밸브를 사용하여 측정하는 시스템으로 구성된다. 양액 샘플양 조절과 데이터 수집을 위해서 데이터 Due 보드가 사용되었고, 각각의 샘플 측정 전에, 측정 중 발생하는 드리프트를 최소화시키기 위해 2 점 정규화 방법을 사용하였다. PVC 멤브레인을 기반으로 한 NO3 및 K 전극의 농도 예측 성능은 표준 분석기의 결과와 근접한 일치 (R2 = 0.99) 나타내며 만족스러운 결과를 나타냈다. 하지만, Ca II 이온 투과체 제조된 Ca 전극은 고농도 양액 농도에서 Ca 농도를 55 %로 낮게 측정하였다. 코발트 전극 기반 인산 측정은 반복측정 중에 발생한 코발트 전극의 불안정한 신호로 인해 표준 방법과 비교하여 45 ~ 155 mg / L의 인산 농도 범위에서 24.7 ± 9.26 %의 비교적 높은 오차를 나타냈다. 수경 P 감지의 예측 능력을 향상시키기 위해 코발트 전극의 신호 컨디셔닝에 대한 추가 연구가 필요함으로 판단된다.