[논문]LID 시설 관리를 위한 사물인터넷(IoT) 활용 복합 센싱 적용기술 개발

이승재; 전민수; 이정민; 김이형

doi:10.17663/jwr.2020.22.4.312

LID 시설 관리를 위한 사물인터넷(IoT) 활용 복합 센싱 적용기술 개발
Development of Composite Sensing Technology Using Internet of Things (IoT) for LID Facility Management 원문보기

한국습지학회지 = Journal of wetlands research, v.22 no.4, 2020년, pp.312 - 320

이승재 (공주대학교 건설환경공학과) , 전민수 (공주대학교 건설환경공학과) , 이정민 (토지주택연구원 건설환경연구실) , 김이형 (공주대학교 건설환경공학과)

초록
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도시 환경문제 및 개발사업 환경영향 저감을 위하여 자연적 물 순환 기능을 가진 다양한 LID가 적용되고 있다. 그러나 LID 시설의 과도한 침투와 증발산은 LID 내부 토양을 건조화시켜 식물과 미생물 활동성을 떨어뜨리고 환경저감 능력을 감소시킨다. 본 연구는 LID 시설의 관리 방안을 도출하기 위하여 복합적인 센서를 적용한 실시간 측정 시스템을 개발하고자 하였다. 측정 가능한 센서와 사물인터넷(IoT) 적용 실험은 아크릴 상자에 형상화한 인공습지에서 수행되었다. 적용되는 센서는 분산형으로 설치되는 LID를 고려하여 저비용으로 구축하고자 하였으며 비교적 저렴하면서 상용화되어있는 아두이노와 라즈베리 파이를 기반으로 하였다. 그리고 LID 시설의 현재 상태와 유지관리 및 이상기후 시 영향을 분석하기 위해 복합적인 센서 측정 개발에 목표를 두었다. 센서는 풍향·풍속, 강우량, 이산화탄소, 미세먼지, 온도·습도, 산성도, 위치 정보 등을 실시간으로 측정하도록 하였다. 또한 측정된 데이터의 수집, 전송 및 결과 확인을 위하여 데이터 수집 장치, 저장 서버 프로그램 및 PC와 모바일 활용 결과 확인 프로그램을 개발하였다. 각 센서를 통해 얻은 측정값들은 Wifi 모듈을 통해 관리 서버로 전달되고 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장된다. 본 연구에서 수행한 4개월간의 측정 결과를 분석한 결과 LID 시설에 ICT 기술 적용의 안정성과 적용 가능성을 확인하였다. 실시간으로 측정된 값은 LID 시설의 기능 평가 및 유지관리 방안 도출을 위한 빅데이터 활용이 가능한 것으로 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper

Various LIDs with natural water circulation function are applied to reduce urban environmental problems and environmental impact of development projects. However, excessive Infiltration and evaporation of LID facilities dry the LID internal soil, thus reducing plant and microbial activity and reducing environmental re duction ability. The purpose of this study was to develop a real-time measurement system with complex sensors to derive the management plan of LID facilities. The test of measurable sensors and Internet of Things (IoT) application was conducted in artificial wetlands shaped in acrylic boxes. The applied sensors were intended to be built at a low cost considering the distributed LID and were based on Arduino and Raspberry Pi, which are relatively inexpensive and commercialized. In addition, the goal was to develop complex sensor measurements to analyze the current state o f LID facilities and the effects of maintenance and abnormal weather conditions. Sensors are required to measure wind direction, wind speed, rainfall, carbon dioxide, Micro-dust, temperature and humidity, acidity, and location information in real time. Data collection devices, storage server programs, and operation programs for PC and mobile devices were developed to collect, transmit and check the results of measured data from applied sensors. The measurements obtained through each sensor are passed through the Wifi module to the management server and stored on the database server in real time. Analysis of the four-month measurement result values conducted in this study confirmed the stability and applicability of ICT technology application to LID facilities. Real-time measured values are found to be able to utilize big data to evaluate the functions of LID facilities and derive maintenance measures.

주제어

표/그림 (12)

표 Table 1. Measured parameters in LID
표 Table 2. Types of Sensors
그림 Fig. 1. Experimental set up.
그림 Fig. 2. Programming Language Used.
그림 Fig. 3. Overall System Configuration.
그림 Fig. 4. PC and Mobile screen v.1.0.
그림 Fig. 5. Comparison of measured real-time and KMA data of air temperature.
그림 Fig. 6. Comparison of measured real-time and KMA data of humidity.
그림 Fig. 7. Comparison of measured real-time and KMA data of Rainfall.
그림 Fig. 8. Air pollutant concentrations.
그림 Fig. 9. Real-time data in soil environment.
그림 Fig. 10. Measured data at 5-minute interval.

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구는 LID 시설의 기능 평가 및 유지관리 방안 도출을 위하여 LID 시설 내·외부에 복합적인 센서를 구축하고자 수행되었다.
그러나 LID 시설은 소규모 분산형 시설이기에 시설의 효율 측정 및 유지관리를 위한 다양한 센서 설치는 비경제적이며, 센서를 이용한 측정 방법의 정보 부족 등으로 적용하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LID 시설에 기능 유지와 시설의 지속가능성 확보를 위해 필요한 측정항목 선정과 실시간 측정 가능성을 검토하기 위하여 수행되었다.
그러나 측정 자료가 실시간 현황을 반영하지 못하기에 LID 시설의 내부 환경변화에 따른 효율의 지속가능성을 유지하기에 어려움이 있었다. 따라서 본 연구에서는 LID 시설의 지속가능성을 확보하기 위한 내부 및 외부 환경변화를 실시간으로 측정하여 전송하는 시스템을 개발하였으며 다음과 같은 결론을 도출하였다.
일반적으로 LID 시설의 기능은 내부의 복잡한 상호작용으로 나타나기에 그동안 기능 유지를 위한 관리 주기 및 방법 도출에 어려움을 겪었다. 따라서 본 연구에서는 비용 효율적 LID 운영 및 시설 관리를 위하여 사물인터넷(IoT)을 활용한 복합 센싱 기술을 개발하여 적용하였다. 하지만 Arduino와 Raspberry PI는 슬롯의 정해진 개수와 적용 센서항목들의 제한으로 인하여 필수 항목만 선정하여 측정하고 미계측 항목에 대해서는 상관성 분석을 통한 예측을 해야 한다.
IoT 기술 활용을 위해 다양한 보드를 선택할 수 있다. 하지만 상업과 교육용으로 가장 많이 사용되는 Arduino와 Raspberry PI는 Odroid, Udoo, Cubieboard, Pcduino, 비글보드, 라떼판다 등의 보드 보다 가격이 저렴하고 성능 면에서도 크게 뒤지지 않기 때문에 본 연구를 위해서 사용되었다. Arduino는 오픈소스를 기반으로 단일 보드 마이크로컨트롤러로 완성된 보드와 관련 개발도구 및 환경을 말한다(Massimo et.

제안 방법

Fig. 8과 Fig. 9와 같이 대기에서 측정한 이산화탄소, 미세먼지 그리고 토양에서 측정한 산성도, 함수량, 토양온도는 비교 대상이 없으므로 실시간으로 측정되는 자료를 통하여 시스템의 안정성을 파악하였다. 대기와 토양에서 측정되는 자료는 LID 시설 내부 미생물 성장, 식생의 활성도와 토양의 공극 막힘 등을 규명할 수 있기에 효율적 LID 운영 및 유지관리를 가능하게 한다.
Raspberry PI는 이더넷을 이용하여 데이터 수집 및 분석을 수행하는 기능과 각종 센서를 연결하여 LID 시설을 실시간으로 모니터링하고 제어할 수 있는 소규모 조절장치이기 때문에 서버 구축에 활용하였다. Lab scale 실험을 위해 기상 및 대기, 환경 측정이 가능한 센서들을 추가하였다. 세부적인 사항으로는 기상에서 활용되는 풍향·풍속, 강우량 측정 센서를 결합하였으며 대기와 토양에서 활용되는 이산화탄소, 미세먼지, 온도, 습도, 지온, 산성도, 함수량을 추가하였다.
또한 Python은 객체 지향적인 고급 프로그래밍 언어로 신속한 응용프로그램 개발에 적합하기에 데이터 전송 소스로 활용하였다. 그 외 프로그램언어는 컴파일 언어인 C, C++, JAVA와 인터프리터 언어인 Python, HTML, SQL, Javascript 등이 있으며, 본 연구에서는 C(센서 데이터 수집 장치 DAQ), C#(PC용 사용자 프로그램), Type Script(모바일용 앱), JAVA(web server) 언어를 사용하여 구축하였다. 전체 시스템은 센서 모듈의 인터페이스와 데이터 수집, 데이터 전송을 담당하는 Data Collection과 데이터 수신 및 저장, 검색을 담당하는 Data Management로 구분하였으며, 데이터 계측 파트는 Raw Data 수집 기능 구현에 적합한 C언어를 사용하였다.
따라서 LID 시설의 효율을 검증하기 위해서는 시설의 유입·유출부에서의 수질과 유량 평가뿐만 아니라 LID 내부의 물리·화학적 및 생물학적 변화를 같이 측정하여 평가해야 한다. 또한, LID 시설 내부에서의 처리 기작을 평가하기 위해 센서를 이용하여 다양한 항목을 측정하여 시설의 효율 평가를 수행한다. 그러나 LID 시설은 소규모 분산형 시설이기에 시설의 효율 측정 및 유지관리를 위한 다양한 센서 설치는 비경제적이며, 센서를 이용한 측정 방법의 정보 부족 등으로 적용하기 어려운 실정이다.
전체 시스템은 센서 모듈의 인터페이스와 데이터 수집, 데이터 전송을 담당하는 Data Collection과 데이터 수신 및 저장, 검색을 담당하는 Data Management로 구분하였으며, 데이터 계측 파트는 Raw Data 수집 기능 구현에 적합한 C언어를 사용하였다. 또한, 센서 모듈의 인터페이스를 설정하고, 실시간으로 아날로그 및 디지털 데이터를 수집하여 측정을 수행하였으며, 입력 언어에 따른 구성은 Fig. 2와 같이 나타내었다.
본 연구를 통해 계측한 값의 신뢰도 향상을 위하여 공증기관 데이터와 비교 분석을 수행하였다. 시스템의 현장 적용을 위해서는 센서의 정확도 및 오차율 뿐만 아니라 내구성, 전력 등 다양한 변수들을 고려해야 한다.
그만큼 센서를 이용한 계측값은 실험실의 결과와 오차율이 적어야 정확하게 LID 시설의 운영 및 유지관리가 이루어질 수 있기에 센서 측정 결과에 대해 공증기관의 데이터와의 비교 분석이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 2020년 4월부터 8월까지 Lab scale의 계측 및 운영을 통해 Fig. 5에서 Fig. 7과 같이 공증기관의 데이터와 비교 분석을 실시하였다. 공증기관의 데이터는 기상청에서 매시간 단위로 제공되는 기상관측 데이터를 이용하였으며, 테스트를 수행한 측정 위치에서 5km 떨어진 대전광역시 장동 관측센터의 데이터를 사용하였다.
, 2017). 본 연구에서는 비교적 쉽게 접근이 가능한 Arduino와 Raspberry PI를 활용하여 데이터 수집장치 개발 및 서버 구축을 하였다. IoT 기술 활용을 위해 다양한 보드를 선택할 수 있다.
또한 건기 시 및 강우 시에 LID 내부는 극한상황으로 변화할 수 있기에 센서는 내구성이 높아야 한다. 본 연구에서는 센서의 내구성 평가를 위해 Fig. 10과 같이 계측시간을 1시간당 1회에서 1시간당 12회 이상으로 변경하면서 센서의 정확성과 내구성을 평가하였다. 내구성 평가 결과 오차율은 2% 내ㆍ외로 임의로 측정 간격을 변경하여도 센서의 작동이 원활한 것으로 나타났다.
식생 및 미생물의 서식환경과 물리적 처리 기작으로 오염물질을 제거하는 토양에 대한 센서와 식생과 토양에 직·간접적으로 영향을 주는 대기 항목에 관련된 센서들을 선정하였다. 선정된 센서 항목은 식생과 미생물 등의 서식환경으로 토양온도(Soil temperature), 토양습도(Soil moisture), 토양 pH를 선정하였으며, 대기 항목과 기후 항목은 토양 표토나 식생에 직접적으로 영향을 주는 대기온도, 대기습도, 강우량, 미세먼지, 이산화탄소 등을 선정하였다.
세부적인 사항으로는 기상에서 활용되는 풍향·풍속, 강우량 측정 센서를 결합하였으며 대기와 토양에서 활용되는 이산화탄소, 미세먼지, 온도, 습도, 지온, 산성도, 함수량을 추가하였다.
식생 및 미생물의 서식환경과 물리적 처리 기작으로 오염물질을 제거하는 토양에 대한 센서와 식생과 토양에 직·간접적으로 영향을 주는 대기 항목에 관련된 센서들을 선정하였다.
세부적인 사항으로는 기상에서 활용되는 풍향·풍속, 강우량 측정 센서를 결합하였으며 대기와 토양에서 활용되는 이산화탄소, 미세먼지, 온도, 습도, 지온, 산성도, 함수량을 추가하였다. 위치 정보 모듈을 연결하여 측정 위치를 알 수 있게 설계되었으며, 데이터 수집 장치와 데이터 저장 및 제공을 위한 서버 프로그램, 그리고 PC와 모바일에서 측정 결과를 확인할 수 있는 프로그램을 개발하여 테스트를 수행하였다. 테스트를 위해 10가지 항목의 센서를 결합하여 Fig.
그 외 프로그램언어는 컴파일 언어인 C, C++, JAVA와 인터프리터 언어인 Python, HTML, SQL, Javascript 등이 있으며, 본 연구에서는 C(센서 데이터 수집 장치 DAQ), C#(PC용 사용자 프로그램), Type Script(모바일용 앱), JAVA(web server) 언어를 사용하여 구축하였다. 전체 시스템은 센서 모듈의 인터페이스와 데이터 수집, 데이터 전송을 담당하는 Data Collection과 데이터 수신 및 저장, 검색을 담당하는 Data Management로 구분하였으며, 데이터 계측 파트는 Raw Data 수집 기능 구현에 적합한 C언어를 사용하였다. 또한, 센서 모듈의 인터페이스를 설정하고, 실시간으로 아날로그 및 디지털 데이터를 수집하여 측정을 수행하였으며, 입력 언어에 따른 구성은 Fig.

대상 데이터

7과 같이 공증기관의 데이터와 비교 분석을 실시하였다. 공증기관의 데이터는 기상청에서 매시간 단위로 제공되는 기상관측 데이터를 이용하였으며, 테스트를 수행한 측정 위치에서 5km 떨어진 대전광역시 장동 관측센터의 데이터를 사용하였다. 실험 결과 평균 대기온도(Air temperature)는 20.

데이터처리

Arduino와 Raspberry PI를 이용하였으며 센서를 통해 계측된 결과를 실시간 모니터링과 데이터 구축 및 분석을 위하여 Python을 통한 프로그램을 구축하였다. Python은 웹 프로그래밍과 빅데이터 분석에 많이 사용하는 언어이며, 높은 수준의 내장된 데이터 구조와 동적 타이핑 및 동적 바인딩이 결합된 동적 의미를 가진 프로그램이다.

성능/효과

1) Arduino와 Raspberry PI를 활용한 측정 시스템은 오픈된 소스를 사용하기에 비교적 손쉽게 데이터 저장 및 향후 프로그램 업데이트를 통하여 유지가 용이하다. Python은 빅데이터 분석, 인공지능 분석 및 데이터 전송이 가능하기에 대상 지역 내 충분한 데이터베이스가 구축될 경우 미계측 항목에 대한 분석과 실시간 모니터링이 가능한 것으로 평가되었다.
2) Lab scale 실험을 통해 도출된 자료와 기상청 자료의 평균 오차율을 비교한 결과 본 연구를 통해 도출된 데이터의 신뢰성이 높게 나타나 활용성이 있을 것으로 평가되었다. 또한, 1시간당 12회 이상의 짧은 데이터 측정 간격에도 데이터의 정확성이 높게 나타나 사용자에 목적에 맞게 관측시간을 조절하여 활용할 수 있다.
3) 본 연구에서 개발된 시스템은 Arduino와 Raspberry PI를 기반으로 개발되었기에 보드의 CPU와 RAM 등 정해진 성능 내에서만 운영이 가능하다. 또한 계측 항목에 대한 센서의 제한이 있기에 모든 항목을 측정하기에는 한계가 있다.
10과 같이 계측시간을 1시간당 1회에서 1시간당 12회 이상으로 변경하면서 센서의 정확성과 내구성을 평가하였다. 내구성 평가 결과 오차율은 2% 내ㆍ외로 임의로 측정 간격을 변경하여도 센서의 작동이 원활한 것으로 나타났다. 기상청 자료의 경우 1시간 단위로 자료가 제공되며, 측정소가 넓게 분포되어 세밀한 데이터 계측이 어렵다.
대기온도와 대기습도, 강우량의 오차율은 2%∼4% 내ㆍ외로 정확도가 높은 것으로 분석되었다.
공증기관의 데이터는 기상청에서 매시간 단위로 제공되는 기상관측 데이터를 이용하였으며, 테스트를 수행한 측정 위치에서 5km 떨어진 대전광역시 장동 관측센터의 데이터를 사용하였다. 실험 결과 평균 대기온도(Air temperature)는 20.7℃, 평균 대기습도(Air Humuidity) 70.6%, 평균 강우량(Rainfall) 3mm로 계측되었다. 대기온도와 대기습도, 강우량의 오차율은 2%∼4% 내ㆍ외로 정확도가 높은 것으로 분석되었다.
또한, 1시간당 12회 이상의 짧은 데이터 측정 간격에도 데이터의 정확성이 높게 나타나 사용자에 목적에 맞게 관측시간을 조절하여 활용할 수 있다. 특히 태양열(Solar system)을 이용하는 전력 공급시스템은 소규모 분산형으로 설치되는 LID 시설에 적정한 것으로 나타났다.

후속연구

기상청 자료의 경우 1시간 단위로 자료가 제공되며, 측정소가 넓게 분포되어 세밀한 데이터 계측이 어렵다. 따라서 본 연구에서 개발한 센서 시스템은 추가적 검증과 보정 및 프로그램의 업데이트를 통해 실제 LID 시설 현장에서 활용 가능하다. 또한 기상 및 대기 측정 장비를 분리하여 미세먼지, 이산화탄소, 풍향·풍속, 강우량 등의 측정도 가능하기에 필요시 별도의 기상관측 연구에 활용할 수 있다.
또한 기상 및 대기 측정 장비를 분리하여 미세먼지, 이산화탄소, 풍향·풍속, 강우량 등의 측정도 가능하기에 필요시 별도의 기상관측 연구에 활용할 수 있다.
따라서 본 연구는 LID 시설의 기능 평가 및 유지관리 방안 도출을 위하여 LID 시설 내·외부에 복합적인 센서를 구축하고자 수행되었다. 본 연구결과는 LID 시설의 현재 상태를 파악하고 지속적 기능 유지를 위한 관리 방안 도출 및 이상기후 영향 분석을 위한 시스템 개발에 활용될 수 있다.

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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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