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IoT와 기계학습을 이용한 스마트 환풍기 제어 시스템 구현
Implementation of Smart Ventilation Control System using IoT and Machine Learning 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.20 no.2, 2020년, pp.283 - 287  

이희은 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학과) ,  최진구 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학부)

초록
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본 논문에서는 스마트폰 앱을 통하여 환풍기의 현재 상태 모니터링, on/off 기능 등 IoT를 지원하는 제어 시스템을 구현하였다. 기계학습(Machine Learning) 알고리즘 종류 중 하나인 지도학습에 포함되는 선형회귀(Linear Regression)를 적용하여 자율적으로 가정의 실내 온도, 습도의 데이터를 수집하여 상태를 진단하고 운전하면서 에너지를 최대한 효율적으로 사용하면서 사용자의 요구를 충족하도록 하였다. 구현한 시스템에서는 수동제어보다 같은 습도가 되는 데 필요한 환풍기의 작동 시간이 더 적다는 것으로 더 좋은 에너지 효율을 확인할 수 있었다. 이로 인해 사용자들은 기존의 환풍기보다 더욱 편리하고 효율적으로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we implemented a control for ventilation system based on IoT. It can on/off of system and monitoring current status through the smartphone app. We applied linear regression, one of machine learning algorithm. It autonomously collects data about temperature, humidity in home and works ...

주제어

#Energy efficiency   #IoT(Internet of Things)   #Machine learning   #Ventilation  

표/그림 (9)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이를 바탕으로 에너지를 최대한 효율적으로 운전하는 스마트 환풍기 시스템을 구현하였다. 본 논문에서는 IoT, 기계학습(Machine Learning) 기능을 적용하는 데 필요한 기술에 대해서 언급하고, 시스템 세부 설계 및 구현에 대해 기술하였다.
  • 본 논문에서는 IoT, 기계학습(Machine Learning) 알고리즘 종류 중 하나인 지도학습에 포함되는 선형회귀(Linear Regression)가 적용된 환풍기를 개발 및 구현하였다. 이 환풍기는 IoT 기술을 활용하여 사용자들이 스마트폰을 통해 스스로 on/off 작동함과 동시에, 환풍기가 설치된 건물 내부의 상황을 실시간으로 모니터링하고, 현재 습도를 독립변수로 지정하여 종속 변수인 환풍기의 동작 시간을 예측하여 환풍기의 자동제어 기능을 제공한다.
  • 하드웨어는 보드에 온도센서, 습도센서가 부착되어 실내 대기 상태를 서버로 보내고, 서버에서부터 오는 명령을 받아 팬을 제어하는 모터 제어기가 부착되어 있다. 본 연구는 환풍기의 모터제어기와 날개 부분을 소프트웨어적으로 제작하여 가상 환풍기를 만들어 테스트 하였다.
  • 독립 변수는 현재 습도이고 종속 변수는 환풍기의 동작 시간이다. 이러한 데이터들을 학습하여 현재 습도에 따라 환풍기가 얼마나 자동 작동되어야하는지 예측하는 것이다.[7] 예측된 시간만큼 돌아가면 환풍기는 자동으로 꺼지게 된다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
IoT 플랫폼을 기반으로 하는 스마트 홈 시스템의 일반적인 구성은 무엇인가? IoT 플랫폼을 기반으로 하는 스마트 홈 시스템들은 일반적으로 데이터를 센싱, 데이터 습득 및 가공, 전송하는 부분으로 구성하고 있다. 본 논문에서 구현한 시스템은 스마트폰 앱에서 Wi-Fi 모듈을 이용한 IoT 기술을 접목하여 현재 상태 모니터링 및 on/off 기능을 지원한다.
IoT 서비스는 무엇인가? ICT 기술의 발전에 따라서 사물들을 인터넷에 연결하여 다양한 사물정보를 공유하는 IoT 서비스들이 확산되고 있다.[1]
본 연구에서 구현한 IoT, 기계학습(Machine Learning) 알고리즘 종류 중 하나인 지도학습에 포함되는 선형회귀(Linear Regression)가 적용된 환풍기를 통해 무엇을 제공할 수 있는가? 본 논문에서는 IoT, 기계학습(Machine Learning) 알고리즘 종류 중 하나인 지도학습에 포함되는 선형회귀(Linear Regression)가 적용된 환풍기를 개발 및 구현하였다. 이 환풍기는 IoT 기술을 활용하여 사용자들이 스마트폰을 통해 스스로 on/off 작동함과 동시에, 환풍기가 설치된 건물 내부의 상황을 실시간으로 모니터링하고, 현재 습도를 독립변수로 지정하여 종속 변수인 환풍기의 동작 시간을 예측하여 환풍기의 자동제어 기능을 제공한다. 구현한 내용을 테스트한 결과, 사용자들이 스마트폰을 통한 모니터링 및 수동조작이 기계학습을 통한 자동제어로 가능한 것을 확인하였다.
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참고문헌 (7)

  1. Joo-Man Kim, Won-Ho Chung, "Proliferation of Smart Agriculture through Advanced ICT Technology", The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication, Vol. 18, No. 4, pp. 111-116, Aug 2018. DOI: http://dx.doi.org/10.7236/JIIBC.2018.18.4.117 

  2. Yeong-Min Ji, Jun-Jae Ju, "Intelligent IoT-based Building Automatic Control System", Magazine of SAREK, Vol. 46, No. 7, pp. 32-40, Jul 2017. 

  3. Jeong-Gil Go, Sang-Gi Hong, Byeong-Bok Lee, "Trends in Smart Device and IoT convergence technology", ETRI Journal, Vol. 23, No. 4, pp.79-85, Aug 2013. 

  4. Sang-Hun Kim, Jun-Hyeok Kim, Jung-Mee Yun, Sang-Hak Lee, "Machine Learning-based Temperature Control for Smart Home Environment", Korea Institute Of Communication Sciences, Vol .2017 No. 6, pp-1294-1295, Jun 2017. 

  5. Sigmoid, "https://medium.com/sigmoid/linear-regression-from-scratch-with-python-5c33712a1ce" 

  6. Fccid, "https://fccid.io/2ADXS-WFM50-SFC201/User-Manual/User-Manual-2533206" 

  7. Du-Sam Song, Ju-Uk Kim, "Building system remote control technology. based on IoT", The Society Of Air-Conditioning And Refrigerating Engineers Of Korea, Vol. 47, No. 11, pp.24-30, Nov 2018. 

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