IoT 센서를 이용한 실시간 대기질 모니터링 시스템 :Real-time Air Quality Monitoring System Using IoT Sensor

김은성

자료유형: 학위논문

저자정보: 김은성 (배재대학교, 배재대학교 대학원)

지도교수: 정회경

발행연도: 2021

저작권: 배재대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

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초록· 키워드

최근 IoT 센서의 확산과 빅 데이터, 인공지능 등 관련 기술 중 미세먼지 오염도에 대한 관심과 연구가 활발히 진행되고 있다. 미세먼지 오염 문제는 현대인들의 생활에서 항상 접하며 건강에도 직접적인 영향을 주고 있다. OECD 국가 중 현재 한국은 전 세계에서 2위를 차지할 만큼 주요한 환경 문제이다.
특히 심각한 환경 문제는 미세먼지와 탄소(Co2) 배출량이 많은 것으로 환경문제는 점점 악화되어 가고 있다. 또한 각국의 미세먼지는 국 91%, 한국 51%, 일본이 55%를 각국 안에서 발생시키는 것으로 분석이 되었다. 한국의 미세먼지는 32%, 중국에서는 51%가 국내에서 영향으로 분석 및 연구가 진행되며 현대인들 생활에는 미세먼지로 인하여 마스크 착용률이 급격히 증가되고 있다.
기존의 시스템들은 자동 측정과 수동 측정이 있는데 자동 측정법은 베타선 흡수법으로 방사선인 베타선이 어떤 물질을 통과할 때 그 물질의 질량이 클수록 많이 흡수되는 성질을 이용하여 미세먼지를 채취하여 여과지에 흡수된 베타선의 양을 측정하여 그 값을 미세먼지 농도를 구하는 방식이다. 수동 측정방법은 24시간동안 측정하고자 하는 시료를 채취하여 여과지에 모은 미세먼지의 질량을 로봇이 저울로 수동(직접)으로 측정하는 방법으로 중량농도법을 구하는 방식이다. 하지만 이러한 측정기들은 비용이 고가라는 문제와 측정 오차율이 51 ∼ 90% 수치가 부정확하며 간접 측정인 광산란 방식의 한계가 있고 오염도 추이만 참고해야해야 하며 사용자들은 성능인증제 시행을 미루어야 하는 문제점이 있다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 미세먼지 측정기를 아두이노와 인체 및 모션 감지(RCWL-0516), 모션감지(MH-SR602), 온습도 센서(SHT30 DIS), VOC센서(SGP30) 및 미세먼지센서(SPS30)를 사용하여 대기질 분석 시스템 디바이스를 제안한다. 또한 미세먼지 센서를 설치하여 데이터를 수집하고 저장하여 사용자에게 시각화 하여 효율성이 모니터링 시스템과 디바이스를 제안한다.

Recently, interest and research on the degree of contamination of fine dust among the technologies related to the proliferation of IoT sensors, big data, and artificial intelligence have been actively conducted. The problem of fine dust pollution is always encountered in the lives of modern people and has a direct impact on health. Currently, among the OECD countries, Korea is a major environmental issue that is ranked second in the world.
Particularly serious environmental problems are high particulate matter and carbon(Co2) emissions, and the environmental problems are getting worse. In addition, it was analyzed that 91% of countries, 51% of Korea, and 55% of Japan generated within each country. 32% of Korean fine dust and 51% of Chinese are analyzed and researched domestically, and the wear rate of masks is rapidly increasing due to fine dust in modern people''s lives.
Existing systems have automatic measurement and manual measurement. The automatic measurement method is a beta-ray absorption method. When a beta ray, which is a radiation, passes through a substance, the finer the mass of the substance is absorbed, the fine dust is collected and absorbed into the filter paper. This is a method of measuring the amount of beta rays and obtaining the concentration of fine dust. The manual measurement method is a method of obtaining a weight concentration method by taking a sample for 24 hours and using the method to measure the mass of fine dust collected on a filter paper by a robot (directly or manually) with a balance. However, these measuring devices have a problem of high cost, a measurement error rate of 51 to 90%, inaccuracy, limitation of the light scattering method, which is an indirect measurement, and only the trend of contamination should be considered, and users have to wait to implement the performance certification system.
In order to solve this problem, in this paper, the micro dust detector is used for Arduino and human body and motion detection (RCWL-0516), motion detection (MH-SR602), temperature and humidity sensor (SHT30 DIS), VOC sensor (SGP30) and fine dust sensor. (SPS30) is proposed to install in a specific location using air quality analysis system device. In addition, a fine dust sensor is installed to collect and store data and visualize it to the user to propose an efficiency monitoring system and device.

#대기질 #미세먼지 #중량농도법 #모니터링

목 차
국문초록 ⅰ
목 차 ⅲ
그림목차 ⅴ
도표목차 ⅶ
Ⅰ. 서 론 1
1.1 연구배경 및 목적 1
1.2 연구내용 및 범위 3
1.3 논문의 구성 4
Ⅱ. 관련연구 5
2.1 클라우드 기반 IoT 자동화 시스템 5
2.2 IoT 기반 대기질 모니터링 시스템 10
2.2.1 대기질 측정 기능 13
2.2.2 미세먼지 측정 기능 15
2.3 기존 대기질 모니터링시스템의 문제점 17
2.4 대기질 모니터링시스템 개선에 대한 요구사항 17
Ⅲ. 대기질 모니터링시스템 설계 20
3.1 제안 시스템 설계 20
3.2 시스템 흐름 22
3.2.1 서비스 구성 23
3.3 대기질 측정기기 설계 및 위치 선정 24
3.3.1 미세먼지 측정 디바이스 설계 24
3.3.2 디바이스 위치 선정 25
3.3.3 아두이노 화면 설계 25
3.3.4 RGB 경고 알림 26
3.4 데이터베이스 설계 및 데이터 수집 26
3.4.1 데이터 수집 27
Ⅳ. 시스템 구현 28
4.1 디바이스 구현 28
4.2 실내 공기질 측정기 구현 31
4.3 데이터베이스 구현 36
4.3.1 데이터베이스 수집 39
4.4 고찰 41
Ⅴ. 결 론 46
참고문헌 48
영문초록 51
감사의 글(Acknowledgement) 53

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