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광산란 방식 실시간 미세먼지 측정 및 모니터링 시스템 개발
Development of Detection and Monitoring by Light Scattering in Real Time 원문보기

한국화재소방학회 논문지= Fire science and engineering, v.32 no.3, 2018년, pp.134 - 139  

이누리 (대전대학교 소방방재학과) ,  엄현욱 (대전대학교 소방방재학과) ,  조현숙 (대전대학교 소방방재학과)

초록
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최근 초미세먼지는 사회적 재난으로 간주될만큼 국민건강에 심각하게 영향을 미쳐 사회문제가 되고 있다. 기존의 미세먼지 측정 방식은 베타선 흡수방식을 사용하여 실시간 측정 및 소형화가 어려운 단점이 존재한다. 본 논문에서는 광산란 방식을 사용하여 소형화 및 저비용의 센싱 장치를 개발하였다. 광산란 방식을 적용한 센서는 내부에 반도체 레이저 다이오드를 사용하여 구성하였으며, 전압레벨의 신호를 주파수레벨로 변환하여 기존 방식의 한계를 극복하고 미세먼지 입자 크기별 분리가 가능하도록 구현하였다. 또한 개발 시스템은 블루투스 통신으로 스마트폰과 연결하여 미세먼를 모니터링하고, 장치를 제어할 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Extremely fine particles seriously affect people and are becoming a social problem. Conventional methods using the type of beta ray absorption are difficult to have real-time measurements and miniaturization for the acquisition of fine dust. In this paper, a light scattering method was used. The sen...

주제어

표/그림 (8)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 초미세먼지 측정센서를 개발하고, 미세먼지를 모니터링 하는 시스템에 관해 소개하고자 한다. 광산란 방식의 센서를 자체 설계·제작했으며, 기존의 광산란 방식이 전압레벨에서 일정 기준치 이상의 농도를 측정함으로서 입자검출의 정확성과 크기별 분리가 어려웠던 단점을 극복하기 위해 DSP 과정을 거쳐 주파수 레벨에서 초미세먼지의 크기를 측정하고 실시간 검출이 가능한 장치를 개발하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
기존의 미세먼지 측정 방식의 단점은 무엇인가? 최근 초미세먼지는 사회적 재난으로 간주될만큼 국민건강에 심각하게 영향을 미쳐 사회문제가 되고 있다. 기존의 미세먼지 측정 방식은 베타선 흡수방식을 사용하여 실시간 측정 및 소형화가 어려운 단점이 존재한다. 본 논문에서는 광산란 방식을 사용하여 소형화 및 저비용의 센싱 장치를 개발하였다.
Fast Fourier Transform(FFT) 알고리즘 의해 개선된 점은 무엇인가? 본 연구에서는 광산란 방식의 측정방법이 초미세먼지의 정확한 입자 분리가 어려운 단점을 극복하기 위해 센싱 결과에 대한 미세먼지입자의 크기를 전압 레벨의 신호에서 주파수 레벨의 신호로 변환하기 위해 Fast Fourier Transform(FFT) 알고리즘을 적용하였다. 미세먼지 크기에 따른 분류가 가능하도록 Digital CUP에 DSP 기능을 추가하고, 운영라이브러리를 구현하여 초미세먼지의 크기 및 시간별 측정이 가능하도록 하였다. 최종 적용한 Decimation-In-Frequency (DIF) Radix-2 FFT 알고리즘은 Discrete Fourier Transform(DFT)에 비하여 1000배 이상 빠른 처리속도를 확보할 수 있다(6).
광산란법이란? 이 중 중량포집법과 베타선 흡수법을 통한 측정결과의 신뢰도가 높아미세먼지 측정을 위한 표준 측정 방법으로 사용되지만, 필터에 먼지를 포집하는 과정이 필요하여 실시간 감지에 어려움이 있다(3). 광산란법은 입자에 빛을 조사하고, 이때 산란되는 빛을 이용하여 입자의 농도를 측정하는 방식으로, 산란된 빛을 수광부로 집속한 뒤 집속된 광량을 전기적 신호를 이용해 미세먼지 입자를 측정한다. 광산란법은 베타선 흡수법에 비해 오차율이 높은 편이지만, 센서의 크기가 작고 저렴하며, 먼지를 포집할 필요가 없어 간단히 데이터를 얻을 수 있다는 장점이 있다.
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참고문헌 (8)

  1. D. C. Shin, "Health Effects of Ambient Particulate Matter", J. Korean Med. Assoc., Vol. 50, No. 2, pp. 175-182 (2007). 

  2. S. J. Kim, Y. S. Son, H. S. Kang, J. C. Kim, J. H. Lee, K. S. Kim and I. W. Kim, "Compensation of Particulate Matter Measurement by Light Scattering Method", Journal of Korean Society for Atmospheric Environmnet, pp. 613-615 (2009). 

  3. S. Y. Kim and E. Paulos, "In Air: Sharing Indoor Air Quality Measurements and Visualizations", Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp. 1861-1870 (2010). 

  4. J. B. Wedding and M. A. Weigand, "An Automatic Particle Sampler with Beta Gauging", Jour. of the Air Waste Manage. Assoc., Vol. 43, No. 4, pp. 475-479 (1993). 

  5. S. H. Yu, "Discrete Fourier Ttransform and Fast Fourier Transform Algorithms", Master's Thesis, The University of Suwon, pp. 1-3 (2001). 

  6. G. H. Lee, Y. B. Kim and H. S. Kim, "A study of Measuring Position in Real-Time about Particulate Matter Density based on Scattering Method", The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, pp. 133-134 (2017). 

  7. C. W. Park and S. D. Kim, "Practical Methods for Managing Faults in IoT Computing", Journal of Internet Computing and Services (JICS), Vol. 16, No. 5, pp. 75-86 (2015). 

  8. Y. B. Kim and J. H. Kwak, "A Study of Smart Convergence Strategies for Enhancing a Creative Economy: Lessons from Korea", Journal of Internet Computing and Services (JICS), Vol. 15, No. 4, pp. 67-79 (2014). 

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