[논문]메타버스 리얼리티를 위한 공유 모빌리티 기반 국부적 미세먼지 관측 기술 연구

정인택; 장봉주

doi:10.9717/kmms.2021.24.8.1138

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, we developed a 'shared-use mobility'-mounted local particulate matter monitoring terminal technology to measure the actual particulate matter concentration around me. As a mobile terminal device in the form of an IoT sensor platform, it is designed to be separated into a control modul...

In this study, we developed a 'shared-use mobility'-mounted local particulate matter monitoring terminal technology to measure the actual particulate matter concentration around me. As a mobile terminal device in the form of an IoT sensor platform, it is designed to be separated into a control module and a sensor module to minimize interference between sensors and to consider the optimal observation position of each sensor. As a result of the field test, it was confirmed that particulate matter was locally different depending on time and space even within the same area. In addition, it was confirmed that the concentration of particulate matter in the relevant section differed by up to 100 times compared to the surrounding area due to specific sources of particulate matter such as unpaved roads. In addition, we positively reviewed the applicability of the service in the real-time metaverse environment using this result. Through technological advancement and application of multiple shared-use mobilities, we expect to be able to provide new services for practical smart city air environment monitoring, such as localized particulate matter information, air pollution event information, and identification of causes of particulate matter.

주제어

표/그림 (13)

표 Table 1. Previous Research Review Results.
그림 Fig. 1. Concept of proposed SoMMbi platform.
그림 Fig. 2. Block diagram of SoMMbi’s H/W system design.
그림 Fig. 3. SoMMbi prototype and sensor board mounted on electric scooter.
그림 Fig. 4. Observation mode selection of SoMMbi platform.
그림 Fig. 5. Particulate matter(PM) observation experiment using SoMMbi-equipped electric scooter.
그림 Fig. 6. Experiment site for proposed SoMMbi observation.
그림 Fig. 7. Field test result (October 8, measured PM is “good”).
그림 Fig. 8. Field test result (October 21, measured PM is “bad”).
그림 Fig. 9. Comparison of the test result with public information, public monitoring data(left) and proposed SoMMbi’s data (right).
그림 Fig. 10. Real-time information display and DB storage of Internet web and smartphone.
그림 Fig. 11. Examples of real-time particulate matter visualization in the metaverse environment. (a) KICT environment in reality, (b), (c) and (d) are the result of realtime reproduction on a clear day, low PM and high PM, respectively.
그림 Fig. 12. Examples of real-time particulate matter(dust storm) visualization in the metaverse environment. (a) the scene of KICT main building in reality, (b), (c) and (d) are the result of realtime reproduction on a clear day, high PM and high PM with dust storm, respectively.

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

따라서 본 연구에서는 ‘내 주변’에서 개개인의 건강에 영향을 미칠 수 있는 실질적인 미세먼지 농도를 측정하고 서비스하기 위하여 공유 모빌리티에 탑재할 수 있는 IoT 센서 플랫폼 기반의 이동형 미세먼지 모니터링 단말 기술를 개발하고자 한다.
본 논문에서는 디지털트윈을 넘어서는 개념으로서 무한 초현실 가상세계인 메타버스에 현실의 실시간 현상을 적용하는 메타버스 리얼리티(metaverse reality)의 개념을 정의하고, 앞서 소개한 국부적 미세먼지 관측 기술로부터 획득한 실시간 정보를 효율적으로 현시성 있게 서비스할 수 있는 플랫폼으로써메타버스를 이용하는 방법론을 제시함으로써 메타버스 리얼리티의 가능성을 검토하고자 한다.

제안 방법

그 가능성을 검증하고자 본 논문에서는 3장에서 소개한 SoMMbi로 관측한 데이터를 가상의 환경에서 실시간 연동하는 시스템을 간단히 구현하고 그 결과를 고찰해 보았다.
한편, 메타버스는 확장 가능한 가상의 공간과 다양한 사용자들을 대신하는 캐릭터(아바타)들이 끊임없이 상호작용 하는 공간이다. 마지막으로 메타버스에서 공간과 캐릭터로 표현되는 두 대상에 대해 두 가지 메타버스 리얼리티 구현 방법론을 제안하고자 한다.
본 연구에서는 지역 단위의 거시적인 미세먼지 정보가 아닌 내 주변의 국부적인 미세먼지 농도를 측정할 수 있는 공유 모빌리티 탑재형 IoT 센서 기반의 미세먼지 측정기술인 SoMMbi를 제안하였다. 현장 테스트를 통하여 지역 내 시·공간에 따라 미세먼지농도의 국부적인 변화가 발생함을 확인하였으며, 특히 비포장도로 등과 같이 특정 미세먼지 유발원으로 인해 미세먼지의 농도가 주변보다 현격하게 차이가 나는 이벤트 상황도 발생함을 확인하였다.
1에서 보는 바와 같이 제어보드와 센서 보드를 분리하여 설계함으로써 모빌리티 종류 및 형태에 따라 설치 및 운용을 용이하게 하였으며, 이로부터 각 센서들 간의 간섭을 최소화하고 관측 정확도를 높이도록 하였다. 센서보드에는 미세먼지 측정기뿐만 아니라 대기온도, 습도, 열화상, 영상 등 다양한 IoT 센서 추가가 가능한 통합 플랫폼 형태로 개발하였다. 제어보드는 센서보드에 탑재되는 센서 종류 및 데이터 처리량에 따라 다양한 프로세서를 적용할 수 있도록 설계되었으며, 본 논문에서는 제어보드로서, 오픈소스 H/W 플랫폼인 Arduino MEGA2560, Raspberry Pi 3B+ 및 Raspberry Pi Zero W 등의 모델을 활용하여 센서 보드와의 연동 테스트를 수행하여 동일한 관측치로 측정되는 것을 확인하였다.
제안하는 방법은 국부적이며, 동시에 시공간적 인연 속성을 갖는 미세먼지 측정을 위해 이동식 미세먼지 측정 방법으로서, 앞 절에서 살펴본 선행연구들의단점을 보완하기 위해 본 연구에서는 전동킥보드, 전기자전거 등의 공유 모빌리티에 탑재할 수 있는 IoT 센서 플랫폼 기반의 이동형 미세먼지 및 환경 측정단말 장치(SoMMbi, Sensors On Multimodal Mo- bility)를 제안한다. 공유모빌리티는 이동 속도가 제한되어 있으므로, 바람 또는 공기저항으로부터 대기 중 미세먼지가 과대 또는 과소 포집되는 문제를 해결할 수 있다.
센서보드에는 미세먼지 측정기뿐만 아니라 대기온도, 습도, 열화상, 영상 등 다양한 IoT 센서 추가가 가능한 통합 플랫폼 형태로 개발하였다. 제어보드는 센서보드에 탑재되는 센서 종류 및 데이터 처리량에 따라 다양한 프로세서를 적용할 수 있도록 설계되었으며, 본 논문에서는 제어보드로서, 오픈소스 H/W 플랫폼인 Arduino MEGA2560, Raspberry Pi 3B+ 및 Raspberry Pi Zero W 등의 모델을 활용하여 센서 보드와의 연동 테스트를 수행하여 동일한 관측치로 측정되는 것을 확인하였다. Fig.

대상 데이터

Fig. 3과 같이 SoMMbi를 탑재한 전동킥보드를 이용하여 경기도 고양시에 위치한 한국건설기술연구원(이하 건설연) 내부 도로에서 동일한 경로에서 다양한 현장 실증 테스트를 진행하였다. Fig.

성능/효과

현장 테스트를 통하여 지역 내 시·공간에 따라 미세먼지농도의 국부적인 변화가 발생함을 확인하였으며, 특히 비포장도로 등과 같이 특정 미세먼지 유발원으로 인해 미세먼지의 농도가 주변보다 현격하게 차이가 나는 이벤트 상황도 발생함을 확인하였다

후속연구

Fig. 11 및 12의 경우와 같이, 가상의 환경에서 실제 현실의 상황을 동기화하여 메타버스 환경에서 리얼리티를 구현함으로써 미세먼지, 강우, 안개 등의 기상 상황과 같은 간단한 정보만으로도 메타버스 내에서 보다 직관적인 정보 교류와 다양한 상호작용을 이끌어낼 수 있을 것으로 기대한다.
또한 제안한 방법으로 시공간적 고밀도 데이터 구축을 통해 무한한 가능성을 가진 메타버스 환경에서 실시간 현상에 대한 리얼리티를 구현하고 그 가능성을 제시함으로써, 보다 다양하고 직접적이고 직관적인 정보의 전파와 그로부터 파생되는 현실과의 물리적인 상호작용을 이끌어낼 수 있을 것으로 기대한다.
이것은 특히 재난, 재해 및 응급상황의 발생 시 상황을 전파하는 매우 유용한 수단으로도 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 본 절에서 구현한 결과를 바탕으로 메타버스 리얼리티의 이론적 토대가 마련되기를 기대한다.
그렇게 함으로써 자연스레 아바타들 간의 상호작용 중에 현재 상대방이 처한 현실 세계의 정보를 자연스럽고 직관적으로 전파할 수 있다. 이것은 특히 재난, 재해 및 응급상황의 발생 시 상황을 전파하는 매우 유용한 수단으로도 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 본 절에서 구현한 결과를 바탕으로 메타버스 리얼리티의 이론적 토대가 마련되기를 기대한다.
현장 테스트를 통하여 지역 내 시·공간에 따라 미세먼지농도의 국부적인 변화가 발생함을 확인하였으며, 특히 비포장도로 등과 같이 특정 미세먼지 유발원으로 인해 미세먼지의 농도가 주변보다 현격하게 차이가 나는 이벤트 상황도 발생함을 확인하였다. 향후 성능인증, 장비 소형화, H/W와 S/W 최적화 등과 같이 고도화 및 대중화를 진행함으로써, 지역 내 국부적인 미세먼지 정보, 미세먼지 이벤트 정보, 미세먼지 원인 규명 등과 같이 실질적인 스마트시티 대기환경 모니터링을 위한 새로운 서비스를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
이와 같이 공공기관의 미세먼지 정보는 동 단위의 거시적인 미세먼지 정보를 낮은 시공간 해상도로 동일하게 제공하고 있지만, 같은 지역 내라도 다양한 주변 환경 요인에 따라 국지적으로 미세먼지의 농도 차이가 급격하게 달라질 수 있음을 제안한 방법론을 통해 검증하였다. 향후, SoMMbi의 확산을 통해 지역 단위의 거시적인 공공 미세먼지 정보가 아닌 실제 내 주변에서 발생되고 있는 미세먼지 정보를 보다더 자세하게 제공해줄 수 있을 것으로 판단된다.

참고문헌 (17)

Korea Environmental Corporation, "Airkorea". https://www.airkorea.or.kr (accessed July 24, 2021).
Misemise Corporation, "Misemise", https://play.google.com/store/apps/details?idcheehoon.ha.particulateforecaster&hlko&glUS (accessed July 24, 2021).
WonGi Chae, "WonGi Weather", https://play.google.com/store/apps/details?idwongi.weather&hlko&glUS (accessed July 24, 2021).
Wikipedia, Metaverse. https://en.wikipedia.org/wiki/Metaverse (accessed Jun 6, 2021).
Ministry of Environment, You Can See It Right Away. Fine Dust, What Is It, pp. 5-6, 2016.
National Institute of Environmental Research, Ultra Fine Dust (PM-2.5) Simple Meter Guidebook, pp. 4-8, 2018.
J.Y. Kim, K.H. Kim, S.H. Jo, and M.K. Moon, "A Measuring System of Near Surrounding Fine Dust Concentration," Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference, Vol. 23, No. 2, pp. 91-92, 2015.
B.G. Loh and G.H. Choi, "Development of IoT-based PM2.5 Measuring Device," Journal of the Korean Society of Safety, Vol. 32, No. 1, pp. 21-26, 2017.

원문보기 상세보기
D.S. Park, Y.K. Bhang, S.B. Kwon, W.T. Jeong, Y.M. Cho, and C.H. Shin, "Characteristic and Development of Measurement Device for Particulate Matters on the Subway Tunnels," Journal of the Korean Society for Railway, pp. 1289-1297, 2011.
T.H. Lee and M.K. Moon, "Design and Development of Mobile Air-Quality Measurement System based on IoT Platform," The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing, Vol. 12, No. 3, pp. 75-84, 2016.
Ministry of Environment Release, The Fine Dust Mobile Measuring Vehicle is Monitored with Advanced Equipment, pp. 1-3, 2020.
Amazon Web Service, http://aws.amazon.com/ (accessed January 30, 2021).
Unreal Engine, https://www.unrealengine.com/en-US/ (accessed May 4, 2021).
AirSim, https://microsoft.github.io/AirSim/ (accessed May 8, 2021).
Korea Disease Control and Prevention Agency, http://ncov.mohw.go.kr/ (accessed July 28, 2021).
Google Earth, https://earth.google.com/ (accessed July 28, 2021).
Google Maps, https://www.google.com/maps/ (accessed July 28, 2021).

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

메타버스 리얼리티를 위한 공유 모빌리티 기반 국부적 미세먼지 관측 기술 연구
A Study on the Local Particulate Matter Monitoring Technology using Shared-Use Mobilities for Metaverse Reality 원문보기

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

표/그림 (13)

표/그림 (13)

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

성능/효과

후속연구

참고문헌 (17)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

메타버스 리얼리티를 위한 공유 모빌리티 기반 국부적 미세먼지 관측 기술 연구 A Study on the Local Particulate Matter Monitoring Technology using Shared-Use Mobilities for Metaverse Reality 원문보기

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

표/그림 (13) 모든 표/그림 보기

표/그림 (13) 슬라이드로 보기

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

성능/효과

후속연구

참고문헌 (17)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

장봉주 (10)

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

메타버스 리얼리티를 위한 공유 모빌리티 기반 국부적 미세먼지 관측 기술 연구
A Study on the Local Particulate Matter Monitoring Technology using Shared-Use Mobilities for Metaverse Reality 원문보기

표/그림 (13)

표/그림 (13)

AI 본문요약
AI-Helper