[논문]라즈베리 파이를 이용한 녹조 모니터링 프로그램 설계에 관한 연구

김경민; 김태현

doi:10.13000/jfmse.2016.28.2.376

[국내논문] 라즈베리 파이를 이용한 녹조 모니터링 프로그램 설계에 관한 연구
A Study on the Blue-green algae Monitoring Applications Design using Raspberry Pi 원문보기

水産海洋敎育硏究 = Journal of fisheries and marine sciences education, v.28 no.2 = no.80, 2016년, pp.376 - 383

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In this paper, the blue-green algae monitoring program of applying IoT(Internet of things) technologies is designed and implemented that can check out the status of the river's water quality in real time. The proposed system is to extract the image data from the camera of raspberry pi by an wireless network, and it is analyzed through the HSV color model. We measure the temperature using a DS18B20 1-wire temperature sensor. The extracted information of image data and temperature is then analyzed in C and Python programs for use with Raspberry Pi. The XML data in PHP program is made from the analyzed information and provides Web services. It also allows to refer the XML data using mobile devices.

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 녹조 발생 상황을 원격에서 지속적으로 모니터링하기 위해 사물인터넷 기술을 적용한 녹조 모니터링 프로그램을 설계하고 시스템을 구현해 본다. 본 논문의 구성은 2장에서 관련연구에 대해 다루고 3장에서는 제안된 시스템의 하드웨어 구성과 수집된 정보를 처리하는 과정을 소개하고 4장에서는 이를 통한 실험결과를 기술하고 5장에서는 결론 및 향후 연구방향에 대하여 다룬다.
본 논문에서는 사물인터넷 기술을 적용할 수 있는 오픈 플랫폼인 라즈베리파이를 이용하여 녹조 상태를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 프로그램을 설계하고 구현한 실험 모델을 제시하였다. 하천의 녹조는 해양 환경에선 유해성 조류의 일시적인 대량 번식으로 바다물의 색깔이 적색이나 황색으로 변하여서 생태계를 파괴시키는 적조 현상과 대비된다 .

제안 방법

이러한 하드웨어로부터 영상과 온도 정보를 수집하기 위해 리눅스 셀 스크립트를 작성한다. 수집된 정보는 라즈베리 파이에 설치된 웹 서버에서 XML데이터로 생성한 후 라즈베리 파이 웹 서버를 통해서 모바일 디바이스에서 확인할 수 있도록 하이브리드앱을 작성한다.
녹조 상태를 모니터링하기 위해 Pi 카메라 모듈을 사용하여 240x180 크기의 사진을 캡처하여 BMP파일로 저장한다. raspistill 리눅스 셀 명령을 사용하여 주기적으로 캡쳐한다.
raspistill 리눅스 셀 명령을 사용하여 주기적으로 캡쳐한다. 캡처된 BMP파일의 RGB컬러 모델을 C프로그램을 이용하여 HSV 컬러 모델로 변환하여 Hue 값을 추출한다.
실험은 직접 채취한 녹조를 수조에 적당히 부어 주면서 수조의 녹조상태를 변화시키면서 관찰하였다.

대상 데이터

3]은 본 연구에서 제안한 녹조 모니터링 시스템의 구성도이다. 라즈베리 파이, Pi 카메라와 방수형 온도센서 DB18B20로 하드웨어가 구성되며 이를 이용하여 영상과 온도 정보를 수집한다. Pi 카메라는 라즈베리 파이 전용 카메라 모듈로 라즈베리 파이에 직접 연결되며, 사진이나 동영상을 캡쳐하는 셀 명령도 제공된다.
9]는 제안한 녹조모니터링 시스템이다. 실험을 위해 실제 낙동강에서 하류에서 직접 녹조를 채취하였다. 실험은 직접 채취한 녹조를 수조에 적당히 부어 주면서 수조의 녹조상태를 변화시키면서 관찰하였다.

이론/모형

이 모델들은 명암 및 컬러 요소가 분리되어 있지 않기 때문에 영상을 처리하기 위해 사람의 시각인식 방법과 비슷한 HSV 컬러 모델을 이용한다(Han, SangHoon & Cho, HyunGje, 2002).
DB18B20는 방수형 온도센서로 특별한 1 wire 직렬 인터페이스 제어 로직 및 온도 센서가 자체포함되어 있어 칩에서 디지털신호로 디지털 데이터를 보내고 그 데이터를 하나의 디바이스로 인식시켜 데이터 값을 일종의 디바이스로 인식해서 온도 값을 가져온다(Adafruit's Raspberry Pi). 온도 센서 값을 읽기 위해 Adafruit사에서 제공하는 파이썬 프로그램을 사용한다. 영상 및 온도 정보는 C프로그램과 파이썬 프로그램을 통해서 각각 텍스트 파일로 값이 저장된다.

후속연구

하천의 녹조는 해양 환경에선 유해성 조류의 일시적인 대량 번식으로 바다물의 색깔이 적색이나 황색으로 변하여서 생태계를 파괴시키는 적조 현상과 대비된다 . 제시된 모델은 해양의 적조 상태를 모니터링 할 수 있는 모델로 개발가능하다.
향후 연구과제로는 제안된 시스템과 같이 하나의 라즈베리 파이 장비를 사용할 경우 주기적으로 생성되는 영상 정보를 저장할 공간이 부족하며 프로그램을 수행하면서 서버의 역할을 수행하기에는 성능이 부족하다. 따라서 영상과 온도 정보를 수집할 수 있는 Things 단말의 역할을 하는 라즈베리 파이, 수집된 정보를 서버로 전송하는 게이트웨이 역할을 하는 라즈베리 파이 그리고 이들로부터 수집된 데이터를 인터넷을 통해 저장하는 클라우드 서버로 분리시켜 시스템을 확장시켜야 저장된 정보를 분석하고, 분석된 자료를 기반으로 녹조 상황이나 현상을 예측하고 대응할 수 있도록 시스템을 발전시켜야 할 것이다.
향후 연구과제로는 제안된 시스템과 같이 하나의 라즈베리 파이 장비를 사용할 경우 주기적으로 생성되는 영상 정보를 저장할 공간이 부족하며 프로그램을 수행하면서 서버의 역할을 수행하기에는 성능이 부족하다. 따라서 영상과 온도 정보를 수집할 수 있는 Things 단말의 역할을 하는 라즈베리 파이, 수집된 정보를 서버로 전송하는 게이트웨이 역할을 하는 라즈베리 파이 그리고 이들로부터 수집된 데이터를 인터넷을 통해 저장하는 클라우드 서버로 분리시켜 시스템을 확장시켜야 저장된 정보를 분석하고, 분석된 자료를 기반으로 녹조 상황이나 현상을 예측하고 대응할 수 있도록 시스템을 발전시켜야 할 것이다. 아울러 카메라나 온도 센서 이외에 녹조나 적조와 관련된 환경 센서를 활용하여 실제 하천이나 해양 환경에서 실증 테스트를 진행할 예정이다.
따라서 영상과 온도 정보를 수집할 수 있는 Things 단말의 역할을 하는 라즈베리 파이, 수집된 정보를 서버로 전송하는 게이트웨이 역할을 하는 라즈베리 파이 그리고 이들로부터 수집된 데이터를 인터넷을 통해 저장하는 클라우드 서버로 분리시켜 시스템을 확장시켜야 저장된 정보를 분석하고, 분석된 자료를 기반으로 녹조 상황이나 현상을 예측하고 대응할 수 있도록 시스템을 발전시켜야 할 것이다. 아울러 카메라나 온도 센서 이외에 녹조나 적조와 관련된 환경 센서를 활용하여 실제 하천이나 해양 환경에서 실증 테스트를 진행할 예정이다.

참고문헌 (14)

Adafruit's Raspberry Pi: https://learn.adafruit.com/downloads/pdf/adafruits-rasp berry-pi-lesson-11-ds18b20-temperature-sensing.pdf.
Altir Christian D. Bonganay.Josef C. Magno, Adrian G. Marcellna.John Marvin E. Morante & Noel G. Perez(2014). Automated Electric Meter Reading and Monitoring System using ZigBee-Integrated Raspberry Pi Single Board Computer via Modbus, Electrical, Electronics and Computer Science (SCEECS), 1-6.
Han, Sanghoon & Cho, Hyungje(2002). HSV Color Model Based Front Vehicle Extraction and Lane Detection using Shadow Information,Journal of Korea Multimedia Society, 5(2), 176-190.
Ju, daeyoung & Kim, jonggi(2014). "Creative convergence activation plan for Internet ofthings(IoT) in ultra-connection period", KIET ISSUE Paper 2014-342.
Jung, Woojin.Oh, Janghoon & Yoon, Dongweon (2012). Design and Implementation of Hybrid Mobile App Framework,KIICE, 16(9), 1990-1996.
Kim, Gwanjung & Heo, Jaedu(2014). IoT ecosystem-based monitoring and forecasting technology trends, IITP Week Technology Trends No.1668, 9-20
Kim, HyunJi.Cho, JaeYoung & Ko, SungJea(2013). Re-coloring Methods using the HSV Color Space for people with the Red-green Color Vision Deficiency, Journal of The Institute of Electronics Engineers of Korea 50(3), 91-101.
Kim, HyunSik & Park, yongseok & Im injong(2015). Internet of Things platform evolution and aftermarket business methods activated,The Magazine of the IEIE, 42(3), 40-48.
Ministry of Environment 11-1480000-001363-10 (2014): https://www.konetic.or.kr/dataroom/dataroom_view.as p?11&gotopage5&unique_num8056&tblcodeEU N_ENV_MORGUE.
Park, MyungKyu.Shim, SunHee & Kim, HaKyun (2011). The influence of cyber education factor in ordinary learning system on official's cyber education preference, Journal of Fishier and Marin Educational Research 23(1), 116-125.
PhoneGap site: http://phonegap.com/
Simon Monk(2013). Programming the Raspberry Pi: Getting Started with Python, McGraw-Hill.
Water Infomation System: http://water.nier.go.kr/front/algaeInfo/algaeInfo01.jsp
You, KyungA & Lee, SuHyung(2012). Occurrence and Management of the Green Tide caused by Cyanobacterial Bloom, Korean Society of Environmental Health and Toxicology Symposium, 71-74.

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