[논문]스마트 자율주행 공기청정기 시스템 개발

임아연; 신효진; 정의훈

doi:10.7236/jiibc.2022.22.2.109

초록
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최근 미세먼지가 심각한 사회문제로 대두되며 이에 대한 대책으로 공기청정기가 각광을 받고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 스마트 자율주행 공기청정기 시스템에 관한 연구 개발을 진행하였다. 개발된 스마트 자율주행 공기청정기는 기존 공기청정기의 표준사용면적의 한계를 개선하고 효율적으로 공기 정화 기능을 수행할 수 있다. 또한 스마트 자율주행 공기청정기 사용의 편의성을 위해 모바일 앱(App)과 웹(Web)기반 프로그램을 같이 개발하였다. 앱을 통해 3가지 공기 정화 모드를 간편하게 조작할 수 있고, 웹을 통해 어디서나 공기오염도에 대한 통계 수치를 모니터링할 수 있다. 그리고 시험을 통해 제안된 스마트 자율주행 공기청정기가 기존의 공기청정기보다 더 효율적임을 보였다.

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Recently, since fine dust has become a serious social problem, air purifiers are in the spotlight as a countermeasure against this. Therefore, in this paper, we conducted R&D on the Smart Autonomous Moving Air Purifier System. The developed Smart Autonomous Moving Air Purifier can improve the limita...

Recently, since fine dust has become a serious social problem, air purifiers are in the spotlight as a countermeasure against this. Therefore, in this paper, we conducted R&D on the Smart Autonomous Moving Air Purifier System. The developed Smart Autonomous Moving Air Purifier can improve the limitations of the standard used area of existing air purifiers and perform an air purification function efficiently. In addition, we developed App and Web-based programs together for convenient use of Smart Autonomous Moving Air Purifier. Easily operate three air purification modes (Selection mode, Autonomous highest zone mode, Autonomous instant purification mode) through the App and conveniently monitor statistical values (Recent data, Total data, Warning) anywhere through the Web. And, we showed through test that the proposed Smart Autonomous Moving Air Purifier is more efficient than existing air purifiers.

주제어

표/그림 (11)

표 표 1. 하드웨어 개발 환경 Table 1. Hardware Development Environment
표 표 2. 소프트웨어 개발 환경 Table 2. Software Development Environment
표 표 3. 공기 정화 모드별 동작 설명 Table 3. Purification mode and function
그림 그림 1. 앱 Fig. 1. App
그림 그림 2. 최근 데이터 페이지 Fig. 2. Recent data on the Web
그림 그림 3. 총 데이터 페이지 Fig. 3. Total data on the Web
그림 그림 4. 경고 페이지 Fig. 4. Warning on the Web
그림 그림 5. 시험 환경 Fig. 5. Test environment
그림 그림 6. 기존 실내공기 Fig. 6. Existing indoor air
그림 그림 7. 향 피우는 중 실내공기 Fig. 7. Indoor air during burning incense
그림 그림 8. 정화 중 실내공기 Fig. 8. Indoor air during purifying

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 기존 공기청정기의 단점을 보완하는 스마트 자율주행 공기청정기 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 자율주행하며 표준사용면적보다 넓은 공간을 효율적으로 정화할 수 있고 앱과 웹을 통해 편리하게 공기 청정 기능을 제어 및 모니터링 하는 것이 가능하다.

제안 방법

자율주행 공기청정기는 최근 개발이 계속되고 있으나 정화 효율에 대한 객관적인 정보는 부족하다. 따라서 자율주행 공기청정기와 고정형 공기청정기의 성능을 비교하는 시험을 진행하였다.
스마트 자율주행 공기청정기는 총 3가지의 공기 정화 모드(Selection mode, Autonomous highest zone mode, Autonomous instant purification mode)를제공한다. 아래 표3은 각 모드에서 대한 설명이다.
첫 번째로 기존 실내공기를 측정한다. 기존 실내공기는 향을 피우지 않은 상태에서 미세먼지 센서(PMS7003) 를 이용하여 1분간 미세먼지 농도를 측정한다.

성능/효과

계산 결과에 따르면 고정형의 경우 약 91.81%, 자율주행 경우는 약 98.97%로 자율주행 공기청정기의 정화효율이 우수함을 보여준다.
제안한 시스템은 자율주행하며 표준사용면적보다 넓은 공간을 효율적으로 정화할 수 있고 앱과 웹을 통해 편리하게 공기 청정 기능을 제어 및 모니터링 하는 것이 가능하다. 또한 공기 정화 실험을 통해 자율주행 공기청정기가 고정형 공기청정기보다 약 7.16%의 공기 정화 효율을 개선하는 것을 보였다. 향후 정화 시간 제어에 따른 정화 효율 개선에 대한 실험이 추가적으로 필요하며 이를 통해 최적의 정화 시간을 도출하여 정화 효율을 더욱 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
고정형의 경우, 중앙에 정지상태로 정화를 진행하고, 자율주행의 경우에는 Autonomous highest zone mode를 실행시켜 모든 zone을 이동하며 미세먼지 농도를 측정 후 공기 오염도가 가장 높은 zone 0 부근에서 집중 정화되도록 한다. 이 시험을 통해 같은 미세먼지 농도의 환경에서 같은 시간 동안 고정형과 자율주행 각각 방법으로 정화해 측정된 미세먼지를 비교하여 고정형 공기청정기의 정화 방법보다 자율주행 공기청정기의 정화 방법이 더 효율적임을 보여준다.
본 논문에서는 기존 공기청정기의 단점을 보완하는 스마트 자율주행 공기청정기 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 자율주행하며 표준사용면적보다 넓은 공간을 효율적으로 정화할 수 있고 앱과 웹을 통해 편리하게 공기 청정 기능을 제어 및 모니터링 하는 것이 가능하다. 또한 공기 정화 실험을 통해 자율주행 공기청정기가 고정형 공기청정기보다 약 7.

후속연구

16%의 공기 정화 효율을 개선하는 것을 보였다. 향후 정화 시간 제어에 따른 정화 효율 개선에 대한 실험이 추가적으로 필요하며 이를 통해 최적의 정화 시간을 도출하여 정화 효율을 더욱 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

참고문헌 (16)

Jung-woo Nam, Young-hee Kim, "Influences of SNS word-of-mouth information on behavioral intention for air purifier purchase and reword-of-mouth", Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, Vol. 21, No. 11, pp109-124, Nov 2020. DOI: https://doi.org/10.5762/KAIS.2020.21.11.109

원문보기 상세보기
Kyu-Ho Kim, Jong-Oh Kim, Yong-Hwan Lee, Young-Hyung Kim, "IoT Air Purifier with Humidification Function Capable of Removing PM1.0 Ultra-fine Dust", The Journal of Korean Institute of Information Technology, Vol. 19, No. 6, pp49-55, Jun 2021. DOI: http://dx.doi.org/10.14801/jkiit.2021.19.6.49

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Jun-pyo Myong, "Health Effects of Particulate Matter", The Korean Journal of Medicine, Vol. 91, No. 2, pp106-113, Oct 2016. DOI: https://doi.org/10.3904/kjm.2016.91.2.106

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Jong-kyu Choi, In-soon Choi, Kwang-keun Cho, Seung-ho Lee, "Harmfulness of Particulate Matter in Disease Progression", Journal of Life Science, Vol. 30, No. 2, pp191-201, Feb 2020. DOI: https://doi.org/10.5352/JLS.2020.30.2.191

원문보기 상세보기
M. Travaglio, Y. Yu, R. Popovic, L. Selley, N. Lea, L. M. Martins, "Links between air pollution and COVID-19 in England", Jour. of Environmental Pollution, Vol. 268, Jan 2021. DOI: https://doi.org/10.5762/KAIS.2020.21.11.109

원문보기 상세보기
Jang-seok Kim, "Emotion Evaluation Analysis on the Design of Air purifier for home", Journal of Korea Design Forum, Vol. 52, pp157-168, Jul 2016. DOI: http://dx.doi.org/10.21326/ksdt.2016..52.014

상세보기
Korean Consumer Agency, " 「Air Purifie」 The Results of quality examination", Korean Consumer Agency, Nov 2019.
Hyo-jin Shin, Ah-yeon Lim, Seong-hee Lee, Ji-hui Yun, "Smart Autonomous Moving Air Purifier", Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference, Vol. 28, No. 2, pp1239-1241, Oct 2021. DOI: https://doi.org/10.3745/PKIPS.y2021m11a.1239
B. L. E. A. Balasuriya, B.A.H. Chathuranga, B.H.M.D. Jayasundara, N.R.A.C. Napagoda, S.P. Kumarawadu, D.P. Chandima, A.G.B.P. Jayasekara, "Outdoor robot navigation using Gmapping based SLAM algorithm", 2016 Moratuwa Engineering Research Conference, pp403-408, May 2016. DOI: 10.1109/MERCon.2016.7480175
Raspberry Pi 4 https://www.raspberrypi.com/products/raspberry-pi4-model-b/
OpenCR 1.0 https://emanual.robotis.com/docs/en/parts/controller/opencr10/
LDS-01 https://emanual.robotis.com/docs/en/platform/turtlebot3/appendix_lds_01/
PMS7003 Laser Dust Sensor Y. Zhou, Digital universal particle concentration sensor:PMS7003 series data manual, 2th ed. China, CN: Plantower, 2017.
DHT11-Temperature and Humidity Sensor https://learn.adafruit.com/dht
Forecast grade by fine dust concentration, Minisry of Environment http://www.me.go.kr/mamo/web/index.do?menuId16201
PM 10 https://elaw.klri.re.kr/kor_service/lawView.do?hseq49956&langENG

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