[논문]Iot 기반 실내 공기오염 측정 시스템

김웅태; 김용철; 곽수영

doi:10.5392/jkca.2016.16.02.143

Iot 기반 실내 공기오염 측정 시스템
Iot based Indoor Air Quality Monitoring System 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.16 no.2, 2016년, pp.143 - 151

김웅태 (한밭대학교 전자.제어공학과) , 김용철 (한밭대학교 시각디자인학과) , 곽수영 (한밭대학교 전자.제어공학과)

초록
AI-Helper

사람들이 집, 회사 등에서의 실내생활이 증가함에 따라 실내 공기오염에 대한 관심도가 높다. 본 논문에서는 실내 공기오염 중 인체에 가장 영향을 많이 미치는 이산화탄소, 미세먼지, 생활용품에서 발생되는 휘발성유기화합물(VOCs)를 측정할 수 있는 실내 공기오염 측정 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 실내 공기오염을 측정하는 디바이스, 정보를 저장하고 전송 할 수 있는 웹서버, 오염정보를 확인할 수 있는 안드로이드 어플리케이션으로 구성되어 있다. 본 시스템의 성능 확인을 위하여 초와, 담배연기 두 가지 시료의 실험을 통해 실내 공기 상태 변화를 어플리케이션으로 확인하였다. 또한, 외부 대기 상태와 디바이스로부터 측정된 내부 대기 상태를 비교할 수 있도록 시각화함으로써 사용자의 편의성을 증대시킬 수 있을 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Many people interested in indoor air quality monitoring since they spend a majority of their time indoors such as homes and offices. This paper proposes the effective indoor air quality monitoring system and it can gauge carbon dioxide, particulate matter and VOCs(Volatile Organic Compounds) which can be harmful to humans. The proposed system is composed of three main modules which are device, web server, and mobile application. In order to evaluate the performance, we tested two cases which are candle and smoke. We monitor the condition of indoor air quality with our mobile application. Also, we developed the information graphics to compare the condition of air quality between indoor and outdoor and this mobile application improves usability.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 실내 공기의 상태를 실시간으로 어디서든 확인이 가능한 가정용 대기환경 측정 시스템을 제안하였다. 구현된 디바이스의 동작 여부를 확인하기 위하여 다양한 대기환경에서 측정값을 비교하였으며 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 오염된 실내공기를 실시간으로 확인하여 사용자에게 알려줄 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 개요는 [그림 1]과 같다.
이에 본 논문에서는 센서노드와 소형PC를 하나로 합쳐 바로 서버에 전송하는 형태의 시스템을 제안 하고자 한다. 제안하는 시스템은 무선인터넷환경에서 작동만 시키면 되는 단순한 구조로 사용하기 편리하며, 또 장소에 구애받지 않고 스마트폰으로 확인이 가능하도록 하여 사용자의 편의성에 중점을 두었다.

제안 방법

0)을 이용하여 구현하였고 데이터베이스는 OracleDB(11g)를 이용하였다. OracleDB(11g)의 이용과 접근을 용이하게 하기 위해서 iBatis를 이용하여 데이터베이스의 접근 코드와 이용 코드를 간략히 하였다[13].
Ⅱ장에서 관련연구에 대해서 기술하고, Ⅲ장에서는 설계내용에 대해 기술하고, Ⅳ장에서는 시스템 구성에 대해서 기술한다. Ⅴ장에서는 제안하는 시스템(AirSecom)의 성능을 평가한다. 마지막으로 Ⅵ장에서 결론과 향후 연구 방향에 대해 기술한다.
수치의 구간 별로 쾌적, 경고, 위험의 세단계로 나누어서 파랑, 노랑, 빨강색 표시하도록 하였다. 각 센서별 측정값의 쾌적, 위험, 경고 구간은 아래 [표 4]와 같이 나누어 투명, 노랑, 빨강의 세 단계로 디스플레이하였다. 집의 대기 오염 상태를 상단의 지붕모양에 산출된 수치로 다시 나타내어 현재 집의 상태를 바로 알 수 있도록 하였다.
기상청 대기오염정보API에서 외부 데이터가 있는 미세먼지(PM-10), 초미세먼지(PM-2.5), 온·습도 정보는 상세 페이지에 점선과 실선으로 구분하여 내·외부의 비교가 용이하도록 구성하였다.
디바이스의 센서 정보를 수신하고 안드로이드 어플리케이션의 요청에 상응하는 값을 줄 수 있도록 웹서버로 구현하였다. 기존의 공공API처럼 구현하여 쉽게 이용이 가능하도록 하였다. 서버는 JAVA 언어를 이용하여 스프링 프레임워크(Springframewrok 3.
센서의 응답 시간은 센서의 응답값이 측정하고자 하는 값에 도달하는 시간을 말하며 측정오차는 측정하고자 하는 값에 대한 오차를 말한다. 동일한 실내환경에서 센서에 전원을 인가한 후 센서의 출력값이 실내 환경 조건에 도달할 때까지의 시간을 5회 반복 측정하여 평균값을 구하였다. 각 센서별 응답시간은 [그림 7]과 같다.
이산화탄소와 미세먼지는 UART통신을 이용하여 아두이노의 디지털 핀으로 센서의 출력 값을 받도록 하였다. 두 센서의 UART통신을 위하여 아두이노의 SoftSerial 헤더를 이용하여 기본 디지털 핀을 UART 통신 핀처럼 이용하였다. 센서의 값이 민감한 휘발성유 기화합물(VOCs) 센서는 가변저항을 연결하여 민감한 센서의 범위를 직접 바꿀 수 있도록 별도의 회로를 구성하여 연결하였다.
디바이스의 센서 정보를 수신하고 안드로이드 어플리케이션의 요청에 상응하는 값을 줄 수 있도록 웹서버로 구현하였다. 기존의 공공API처럼 구현하여 쉽게 이용이 가능하도록 하였다.
또 사용자의 누적된 데이터를 볼 수 있도록 년, 월, 시간 별로 확인이 가능하도록 하였다. 또 무선인터넷 기술을 활용하여 데이터의 전달에 편의성을 더하여 구성하였다. 전체적인 시스템의 흐름은 다음과 같다.
스마트폰 앱은 한눈에 현제의 대기 상태를 알려 줄 수 있도록 구성하였으며, 외부의 상태와 비교 가능하도록 구성하였다. 또 사용자의 누적된 데이터를 볼 수 있도록 년, 월, 시간 별로 확인이 가능하도록 하였다. 또 무선인터넷 기술을 활용하여 데이터의 전달에 편의성을 더하여 구성하였다.
아두이노 MCU를 이용하여 별도의 운영체제 없이 구동하도록 하여 생산성과 소형화에 용이하다. 또 와이파이를 이용하여 서버에 연결되어 있으므로 다른 전자 기기들을 쉽게 연결할 수 있도록 하여 높은 확장성을 갖도록 하였다. 전체적인 디바이스는 [그림 4]와 같이 아두이노 Mega2580에 먼지, 휘발성 유기화합물(VOCs), 산소 (O₂), 이산화탄소(CO₂), 온·습도 센서를 연결하였다.
집 내부의 수치를 집 모양의 안에 표시하여 직관적으로 집 안의 수치라는 것을 알기 쉽게 하였다. 또 외부의 수치는 집 밖에 표시하여 바로 집 밖과 안의 수치를 비교해 볼 수 있도록 하였다. 수치의 구간 별로 쾌적, 경고, 위험의 세단계로 나누어서 파랑, 노랑, 빨강색 표시하도록 하였다.
제안된 시스템의 개발 비용은 디바이스 부품비용이 약 10만원으로 매우 저렴하며, 와이파이를 이용함으로써 선의 연결을 줄여 전문지식 없이 쉽게 이용이 가능하도록 하였다. 또 자체 LCD에서 기본정보를 실시간으로 제공하여 사용자가 편리하게 이용할 수 있도록 하였다.
상세 페이지의 그래프는 각 항목 별로 쾌적, 경고, 위험 상태별로 색으로 구분지어서 한 눈에 상태를 비교할 수 있도록 하였다. 또, 일간, 주간, 년간 별로 표시하도록 하였다.
정보를 제공함에 있어 전문지식이 필요한 정보이므로 위험, 경고, 쾌적의 세단계로 쉽게 표기하였다. 또, 장소에 구애받지 않고 확인이 가능하도록 IoT(Internet of Things)개념을 활용하여 사용자의 스마트 폰으로 외부에서도 실시간으로 확인이 가능하도록 하였다.
본 논문에서 제안한 AirSecom은 자체 터치 LCD를 통해 와이파이를 선택하도록 하여 편의성을 높였다. 아두이노 MCU를 이용하여 별도의 운영체제 없이 구동하도록 하여 생산성과 소형화에 용이하다.
본 논문에서는 제안하는 시스템을 에어세콤(AirSecom)이라고 명명하였으며 이는 실내 공기 오염에 주원인이 되는 휘발성유해물질(VOCs)과 미세먼지를 수치화하여 실시간으로 확인 가능하고, 실내 공기질에 영향을 주는 물질인 산소(O2), 이산화탄소(CO2) 및 온·습도의 정보 또한 제공한다.
전체적인 시스템의 흐름은 다음과 같다. 사용자의 집에 설치된 기기에서 현재의 대기상태 정보를 서버로 전달하면, 서버는 받아온 데이터들을 저장하고 분석한다. 데이터들의 분석이 끝나면 사용자의 스마트폰 앱을 통해 현재의 상태를 알려주며 문제가 있는 부분에 대해서 적절한 상태메시지를 전달한다.
기본 페이지의 구성 모습은 [그림 6]과 같다. 상세 페이지의 그래프는 각 항목 별로 쾌적, 경고, 위험 상태별로 색으로 구분지어서 한 눈에 상태를 비교할 수 있도록 하였다. 또, 일간, 주간, 년간 별로 표시하도록 하였다.
센서 데이터를 무선으로 서버에 전송하는 과정에서 데이터를 손실없이 보내는지를 측정하기 위하여 수신율과 오류율을 측정하였다. 센서별 데이터를 서버에 10 회 전송하고 서버에서 받은 데이터의 횟수를 계산해 수신율을 측정하였고, 보낸 데이터와 들어온 데이터를 비교하여 오류율을 측정하였다.
센서 데이터를 무선으로 서버에 전송하는 과정에서 데이터를 손실없이 보내는지를 측정하기 위하여 수신율과 오류율을 측정하였다. 센서별 데이터를 서버에 10 회 전송하고 서버에서 받은 데이터의 횟수를 계산해 수신율을 측정하였고, 보낸 데이터와 들어온 데이터를 비교하여 오류율을 측정하였다. 디바이스에서 보내는 측정값들은 [표 6]과 같이 정확히 서버에 전송되는 것으로 나타났다.
또 외부의 수치는 집 밖에 표시하여 바로 집 밖과 안의 수치를 비교해 볼 수 있도록 하였다. 수치의 구간 별로 쾌적, 경고, 위험의 세단계로 나누어서 파랑, 노랑, 빨강색 표시하도록 하였다. 각 센서별 측정값의 쾌적, 위험, 경고 구간은 아래 [표 4]와 같이 나누어 투명, 노랑, 빨강의 세 단계로 디스플레이하였다.
와이파이 모듈은 Sparkfun의 기본 와이파이 쉴드를 이용하여 아두이노에 적층하는 형태로 이용하였다[4]. 아두이노 Mega2580 호환을 위하여 기존 연결이 아닌 아두이노 Mega2580의 SPI핀인 40, 41, 42, 43번 핀으로 연결을 변경하여 사용 하였다. 기기로 유입되는 공기의 원활한 흐름을 위하여 5V에서 동작하는 소형팬 3개를 부착하였다.
) 센서는 아두이노의 아날로그 핀을 이용하여 연결하였다. 이산화탄소와 미세먼지는 UART통신을 이용하여 아두이노의 디지털 핀으로 센서의 출력 값을 받도록 하였다. 두 센서의 UART통신을 위하여 아두이노의 SoftSerial 헤더를 이용하여 기본 디지털 핀을 UART 통신 핀처럼 이용하였다.
전체적인 디바이스는 [그림 4]와 같이 아두이노 Mega2580에 먼지, 휘발성 유기화합물(VOCs), 산소 (O2), 이산화탄소(CO2), 온·습도 센서를 연결하였다.
이에 본 논문에서는 센서노드와 소형PC를 하나로 합쳐 바로 서버에 전송하는 형태의 시스템을 제안 하고자 한다. 제안하는 시스템은 무선인터넷환경에서 작동만 시키면 되는 단순한 구조로 사용하기 편리하며, 또 장소에 구애받지 않고 스마트폰으로 확인이 가능하도록 하여 사용자의 편의성에 중점을 두었다.
각 센서별 측정값의 쾌적, 위험, 경고 구간은 아래 [표 4]와 같이 나누어 투명, 노랑, 빨강의 세 단계로 디스플레이하였다. 집의 대기 오염 상태를 상단의 지붕모양에 산출된 수치로 다시 나타내어 현재 집의 상태를 바로 알 수 있도록 하였다. 기본 페이지의 구성 모습은 [그림 6]과 같다.
터치 LCD는 3.2''의 TFT LCD모듈로 320x240 해상도를 지원하며 동시에 터치 필름까지 부착된 것을 이용하여 와이파이를 설정할 때 AP(Access point)를 검색하고, 비밀번호를 입력하는 키보드를 뛰울 수 있도록 하였다.
휘발성유기화합물(VOCs)센서와 온·습도, 산소(O2) 센서는 아두이노의 아날로그 핀을 이용하여 연결하였다.

대상 데이터

본 논문에서 제안하는 시스템(AirSecom)은 [그림 3]과 같이 디바이스, 웹서버, 스마트폰 앱의 세 가지 모듈로 구성 되어 있다. 디바이스는 와이파이를 통해 인터넷과 연결되고 휘발성유기화합물(VOCs), 산소(O₂), 이산화탄소(CO₂), 미세먼지(PM-10, PM-2.
JOSN(JavaScript Standard Object Notation)은 자바 스크립트의 표준 객체 표기법으로 문법이 매우 간결하여 같은 XML 데이터에 비해 용량이 매우 적고 표현 방식이 간결하여 직관적인 이해가 가능한 장점을 갖는다. 스마트폰 환경은 PC에 비해 배우 유한한 환경을 가지므로 데이터와 처리가 간편한 JSON데이터를 이용하였다.
본 논문에서 제안하는 시스템(AirSecom)의 기본 개념은 [그림 2]와 같다. 시스템은 크게 실내 대기 환경을 측정하는 측정디바이스와 전송받은 센서값을 저장하고 분석하여 사용자에게 경보를 되돌려 주는 서버, 그리고 사용자에게 정보를 시각화 할 수 있는 스마트폰 앱으로 구성된다. 서버는 데이터를 전송받아 저장하는 부분과 저장된 데이터들을 분류하여 외부의 기상청 정보와 비교하는 부분과 사용자에게 현재의 상태가 문제가 있음을 알려주는 부분으로 구성된다.

데이터처리

본 논문에서는 실내 공기의 상태를 실시간으로 어디서든 확인이 가능한 가정용 대기환경 측정 시스템을 제안하였다. 구현된 디바이스의 동작 여부를 확인하기 위하여 다양한 대기환경에서 측정값을 비교하였으며 성능을 평가하였다.
3의 시간을 필요로 하였다. 오차는 응답시간 이후 30초간의 측정값의 평균을 실내 환경조건과 비교하였다. 평균 오차의 값은 [표 5]와 같다.

이론/모형

2''의 TFT LCD모듈로 320x240 해상도를 지원하며 동시에 터치 필름까지 부착된 것을 이용하여 와이파이를 설정할 때 AP(Access point)를 검색하고, 비밀번호를 입력하는 키보드를 뛰울 수 있도록 하였다. 와이파이 모듈은 Sparkfun의 기본 와이파이 쉴드를 이용하여 아두이노에 적층하는 형태로 이용하였다[4]. 아두이노 Mega2580 호환을 위하여 기존 연결이 아닌 아두이노 Mega2580의 SPI핀인 40, 41, 42, 43번 핀으로 연결을 변경하여 사용 하였다.

성능/효과

CO₂ 센서는 평균 118초, O₂ 센서는 40초, 미세먼지센서는 41초 후 정확한 응답을 보였다. 실험에 사용한 센서는 정확한 응답을 얻기까지 평균 66.
센서는 40초, 미세먼지센서는 41초 후 정확한 응답을 보였다. 실험에 사용한 센서는 정확한 응답을 얻기까지 평균 66.3의 시간을 필요로 하였다. 오차는 응답시간 이후 30초간의 측정값의 평균을 실내 환경조건과 비교하였다.
제안된 시스템의 개발 비용은 디바이스 부품비용이 약 10만원으로 매우 저렴하며, 와이파이를 이용함으로써 선의 연결을 줄여 전문지식 없이 쉽게 이용이 가능하도록 하였다. 또 자체 LCD에서 기본정보를 실시간으로 제공하여 사용자가 편리하게 이용할 수 있도록 하였다.

후속연구

추후 연구과제로는 다른 전자제품(예 공기청정기, 에어컨, 환풍기 등)을 같이 연결하여 실내 대기 환경이 변화함에 따라 실내 환경 조절에 영향을 주는 전자제품들을 적절히 컨트롤하는 시스템을 설계하고자 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	센서노드 기술은 왜 가정집에서 사용하기 힘든가?	주로 센서노드 기술을 이용하여 건물의 곳곳에 센서노드를 배치하여 하나의 네트워크를 생성하여 중앙에서 확인이 가능한 형태로 개발 되어왔다[10]. 하지만 일반 가정집에서 사용하기에는 시스템이 자체가 크고, 네트워크를 구성해야 하는 단점이 있었다. 그래서 휴대용 단말기를 이용하여 근거리 무선 통신으로 데이터를 확인 할 수 있는 방법이 제안 되었다[11].
	미국 EPA 조사 결과 실내 공기 오염물질의 농도는 실외 대기 오염물질 농도의 몇 배인가?	하지만 이를 인식하고 실생활에서 적절히 대처하기 어렵다. 미국 EPA(Environmental Protection Agency) 조사 결과에서는 실내공기 오염물질의 농도가 실외 대기오염물질보다 2∼5배, 때로는 100배 이상 높다고 밝힌바 있다[2]. 실내의 건축자재와 페인트, 접착제 등에서도 인간에 유해한 각종 휘발성유기화합물 질(VOCs:Volatile Organic Compounds)이 발생하여 각종 피부병 및 알레르기를 유발한다는 것은 이미 모두 알고 있는 사실이다.
	빌딩증후군 문제는 건물 내 거주자들의 일시적 또는 만성적인 건강 이상 증상인데, 빌딩증후군을 일으키는 원인물질은 어떤 것들이 있는가?	실내 오염의 실례로 빌딩증후군 문제는 건물 내 거주 자들이 일시적 또는 만성적인 건강과 관련된 증상을 호소하면서 비롯되었다. 그 원인물질로는 이산화탄소 (CO2), 이산화질소(NO2), 아황산가스(SO2), 오존 (O3), 미세먼지(PM-10, PM-2.5), 중금속(Heavy metal), 석면(Asbestos), 휘발성 유기화합물(VOCs), 포름알데 히드(HCHO), 미생물성물질(microbial substance), 라돈 (Rn), 등이 있다[3][4]. 이런 실내 공기 오염원을 측정 하기 위한 다양한 가스 측정센서들이 개발되어 이용되고 있으며, 주로 가연성 또는 독성가스를 조기에 감지 하여 신속한 대응을 하기 위한 연구 및 개발이 진행되고 있다[5-9].

참고문헌 (13)

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Chang-Se Oh, Min-Seok Seo, Jung-Hyuck Lee, Sang-Hyun Kim, Young-Don Kim, and Hyun-Ju Park, "Indoor Air Quality Monitoring System in the IoT Environment," The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, Vol.40, No.5, pp.886-891, 2015.

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http://spring.io

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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