KR102398410B1

KR102398410B1 - 교실 공기질 관리시스템

Info

Publication number: KR102398410B1
Application number: KR1020200177554A
Authority: KR
Inventors: 김민정; 박덕신
Original assignee: 한국철도기술연구원
Priority date: 2020-12-17
Filing date: 2020-12-17
Publication date: 2022-05-17

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 교실 공기질 관리시스템은, 교실(60)의 미세먼지 농도를 일정시간동안 측정하여 상기 교실(60)에서 평균치 대비 미세먼지의 농도가 높은 핫스팟(70)을 선정한 후, 상기 핫스팟(70)에 설치되어 상기 핫스팟(70)의 미세먼지 농도를 측정하는 미세먼지 측정장치(10); 상기 교실(60)에 설치되며, 상기 교실(60)에서 움직이는 학생의 수를 실시간으로 측정하는 인체감지센서(20); 상기 미세먼지 측정장치(10)로부터 측정된 상기 핫스팟(70)의 미세먼지 농도, 상기 인체감지센서(20)로부터 측정된 상기 교실(60)에서 움직이는 학생의 수 및 상기 교실(60)의 측정수단으로부터 실시간으로 측정된 상기 교실(60)의 이산화탄소 농도, 환기량, 온도, 습도, 학생의 움직임 활동률을 수집하는 LoRa 통신망(30); 상기 핫스팟(70)의 미세먼지 농도가 규제기준을 초과하는 경우, 상기 교실(60)의 환기시스템(45)을 일평균 전력 소모량 대비 30 % 이상의 높은 전력으로 가동하는 제어장치(40); 및 상기 LoRa 통신망(30)이 수집하는 미세먼지 농도, 움직이는 학생의 수, 이산화탄소 농도, 환기량, 온도, 습도, 학생의 움직임 활동률을 유입자료로 이용하기 위한 데이터베이스를 구축하며, 상기 데이터베이스를 통해 상기 교실(60)의 미세먼지가 높아지는 시간대를 예측하여 상기 시간대에서 상기 환기시스템(45)이 가동되도록 하는 중앙관제소(50);를 포함할 수 있다.

Description

교실 공기질 관리시스템{Management system of classroom air quality}

본 발명은 교실 공기질 관리시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 학교 내 교실의 공기질에 따라 교실을 환기시키며, 교실의 실내공기 오염정도가 높아지는 시간대를 예측하여 시간대별로 공기질 관리가 가능한 교실 공기질 관리시스템에 관한 것이다.

현대 사회의 보건 환경이 향상됨에 따라 기대수명이 늘어나고 일반인들의 건강(Health)에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 산업화 진전과 자동차 이용 급증 등 화석연료 사용등으로 대기질은 날이 갈수록 악화되고 있으며, 미세먼지를 비롯한 각종오염물질의 농도는 위험 수치를 넘나들고 있다.

이러한 대기오염뿐만 아니라, 일반인들이 대부분의 시간을 보내는 실내에서의 공기질 역시 오염이 심각하지만 대부분의 경우 이러한 상태가 인식되지 못한 채 방치되고 있다.

실내공기질(Indoor Air Quality, IAQ)을 오염시키는 오염물질에는 미세먼지(PM 10, PM 2.5), 이산화탄소(CO₂) 등이 있다. 이러한 오염물질들은 학생들의 걷기, 뛰기 등의 움직임 활동과 학생들의 호흡에 의해 가중되어 실내공기를 더욱 악화시키게 된다. 따라서, 밀폐된 실내공간에서는 실내오염원과 인간 활동 등으로 인해 실내오염 수준이 실외에 비해 일반적으로 2~5배 이상 높아지게 되며, 때로는 100배 이상이 되는 경우가 있다.

한편, 대형 공공시설물 중 하나인 학교는 일반적으로 각 교실에 실내공기질을 관리하기 위한 공기청정기를 구비하고 있다. 공기청정기는 교실의 천장 또는 측벽 등에 설치되며, 고성능 헤파필터(Hepa filter) 및 실내공기오염을 측정하기 위한 센서가 장착되어 실내공기오염의 정도에 따라 동작하여 미세한 입자의 미세먼지를 제거하게 된다.

그러나 종래의 공기청정기는 교실의 특정지점에 고정 설치됨에 따라, 센서가 교실에서 평균치 대비 미세먼지의 농도가 높은 핫스팟(Hotspot)의 실내공기오염 정도를 측정하기 어려우므로, 교실의 공기질을 정확히 측정하지 못하는 문제점이 있다.

또한, 종래의 공기청정기는 교실의 미세먼지 농도가 높아지는 시간대를 예측하여 미세먼지 고농도 시간대에서 교실을 자동 환기시키는 관리시스템이 부재하므로, 교실의 공기질을 효율적으로 관리하지 못하는 문제점이 있다.

한국공개특허 제10-1007730호 한국공개특허 제10-2010-0058948호

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 교실 중 평균치 대비 미세먼지의 농도가 높은 핫스팟의 실내 공기질을 상시 관리하고, 교실의 공기질 악화가 심화되기 전에 교실의 실내공기를 환기시킬 수 있는 교실 공기질 관리시스템의 구축을 목적으로 한다.

이를 위하여, 교실의 특정지점에 미세먼지 측정장치를 설치하여 교실의 미세먼지 농도를 측정하며, 교실의 미세먼지 농도를 기반으로 산출되는 교실의 자연환기 시 지점별 미세먼지 저감율 감소지표(Efficiency Reduction Index, ERI)의 수치에 따라 교실의 핫스팟을 선정하는 것에 목적을 두고 있다.

또한, 교실로부터 수집되는 공기질 데이터를 유입자료로 이용하는 최소자승법 회귀를 통해 교실의 미세먼지가 높아지는 시간대를 예측하여 미세먼지 고농도 시간대에서 교실의 환기시스템을 가동시킬 수 있는 교실 공기질 관리시스템을 제공하는 것에 목적을 두고 있다.

다만, 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 기술적 수단으로서 본 발명의 일 실시예에 따른 교실 공기질 관리시스템은, 교실(60)의 미세먼지 농도를 일정시간동안 측정하여 상기 교실(60)에서 평균치 대비 미세먼지의 농도가 높은 핫스팟(70)이 선정되면, 상기 핫스팟(70)에 설치되어 상기 핫스팟(70)의 미세먼지 농도를 측정하는 미세먼지 측정장치(10); 상기 교실(60)에 설치되며, 상기 교실(60)에서 움직이는 학생의 수를 실시간으로 측정하는 인체감지센서(20); 상기 미세먼지 측정장치(10)로부터 측정된 상기 핫스팟(70)의 미세먼지 농도, 상기 인체감지센서(20)로부터 측정된 상기 교실(60)에서 움직이는 학생의 수 및 상기 교실(60)의 측정수단으로부터 실시간으로 측정된 상기 교실(60)의 이산화탄소 농도, 환기량, 온도, 습도, 학생의 움직임 활동률을 수집하는 LoRa 통신망(30); 상기 핫스팟(70)의 미세먼지 농도가 규제기준을 초과하는 경우, 상기 교실(60)의 환기시스템(45)을 일평균 전력 소모량 대비 30 % 이상의 높은 전력으로 가동하는 제어장치(40); 및 상기 LoRa 통신망(30)이 수집하는 미세먼지 농도, 움직이는 학생의 수, 이산화탄소 농도, 환기량, 온도, 습도, 학생의 움직임 활동률을 유입자료로 이용하기 위한 데이터베이스를 구축하며, 상기 데이터베이스를 통해 상기 핫스팟(70)을 선정하고, 상기 교실(60)의 미세먼지가 높아지는 시간대를 예측하여 상기 시간대에서 상기 환기시스템(45)이 가동되도록 하는 중앙관제소(50);를 포함할 수 있다.

또한, 상기 미세먼지 측정장치(10)는, 상기 핫스팟(70)의 선정을 위하여 복수로 마련되며, 상기 교실(60)에 설정되는 복수의 특정지점에 각각 설치될 수 있다.

그리고 상기 중앙관제소(50)는, 상기 복수의 특정지점에 각각 설치된 상기 미세먼지 측정장치(10)로부터 측정된 미세먼지 농도를 기반으로 상기 교실(60)의 자연환기 시 지점별 미세먼지 저감율 감소지표를 도출하며, 상기 교실(60)의 자연환기 시 지점별 미세먼지 저감율 감소지표가 1.0을 초과하는 특정지점을 상기 핫스팟(70)으로 선정할 수 있다.

또한, 상기 중앙관제소(50)는, 상기 교실(60)의 자연환기 시 지점별 미세먼지 저감율 감소지표를 하기의 수학식에 기반하여 도출하며

, ERI는 상기 교실(60)의 자연환기 시 지점별 미세먼지 저감율 감소지표, E_i는 상기 복수의 특정지점의 미세먼지 저감율, △E_i는 상기 복수의 특정지점 중 미세먼지 저감율이 가장 높은 지점의 미세먼지 저감율과 나머지 특정지점의 미세먼지 저감율의 차이 값,

는 상기 미세먼지 저감율 차이 값의 평균 값일 수 있다.

그리고 상기 중앙관제소(50)는, 상기 교실(60) 내 복수 지점의 미세먼지 저감율을 하기의 수학식에 기반하여 도출하며

, C_before는 상기 교실(60)의 자연환기 전 미세먼지 농도, C_after는 상기 교실(60)의 자연환기 후 미세먼지 농도일 수 있다.

또한, 상기 중앙관제소(50)는, 상기 미세먼지 저감율 간의 차이값을 하기의 수학식에 기반하여 도출하며

, E_H는 상기 복수의 특정지점 중 미세먼지 저감율이 가장 높은 특정지점의 미세먼지 저감율, E_i는 상기 특정지점을 제외한 나머지 특정지점의 미세먼지 저감율일 수 있다.

그리고 상기 중앙관제소(50)는, 상기 미세먼지 저감율 간의 차이값의 평균값을

, 상기의 수학식에 기반하여 도출할 수 있다.

또한, 상기 미세먼지 측정장치(10)는, 상기 핫스팟(70)의 미세먼지 농도를 실시간으로 측정하기 위한 광산란 측정장치 또는 베타레이 측정장치일 수 있다.

그리고 상기 측정수단은, 상기 학생의 움직임 활동률을 하기의 수학식에 기반하여 도출하며

, SAR은 상기 학생의 움직임 활동률, N_T는 상기 측정수단으로부터 실시간으로 측정되는 상기 교실(60)의 총 학생 수, N_active는 상기 교실(60)에서 움직이는 학생의 수일 수 있다.

또한, 상기 중앙관제소(50)는, 상기 유입자료를 이용하는 최소자승법 회귀를 통해 상기 교실(60)의 미세먼지 농도가 높아지는 시간대를 예측할 수 있다.

본 발명에 따른 교실 공기질 관리시스템은 교실 중 평균치 대비 미세먼지의 농도가 높은 핫스팟을 선정하고, 핫스팟의 미세먼지 농도를 기반으로 교실의 미세먼지 농도가 높아지는 시간대를 예측하여 핫스팟과 미세먼지 고농도 시간대를 중점 관리할 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명에 따른 교실 공기질 관리시스템은 실시간으로 수집되는 교실의 미세먼지 농도 뿐만 아닌 다양한 교실의 공기질 데이터를 데이터베이스로 구축하여 실시간 측정결과 기반의 예측을 통한 사전 대응시스템을 구축함으로써, 교실의 미세먼지 농도에 따라 교실을 환기시키는 종래의 환기시스템의 수준에서 탈피할 수 있다.

그리고 본 발명에 따른 교실 공기질 관리시스템은 LTE 기반의 통신 모듈 가격 대비 4배 이상 저렴한 LoRa 통신망을 이용하여 실시간 네트워크 시스템을 구축함으로써, 경제성을 확보할 수 있는 효과가 있다.

다만, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 교실 공기질 관리시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 핫스팟의 선정과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 핫스팟의 미세먼지 농도 측정과정을 설명하기 위한 도면이다.

이하, 본 발명에 따른 교실 공기질 관리시스템(1)에 대해 각 도면을 참조하여 설명하기로 한다.

본 출원에서 “포함한다”, “가지다” 또는 “구비하다” 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

또한, 다르게 정의되지 않는 한 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 교실 공기질 관리시스템(1)은 미세먼지 측정장치(10), 인체감지센서(20), LoRa 통신망(30), 제어부(40) 및 중앙관제소(50)를 통해 구축된다.

미세먼지 측정장치(10)는 중앙관제소(50)가 교실(60)에서 평균치 대비 미세먼지의 농도가 높은 핫스팟(70)을 선정하도록, 교실(60) 내 특정지점에 설치되어 미세먼지 농도를 일정시간동안 측정한다.

이때, 특정지점은 교실(60)의 내벽으로부터 1~3 m 이격되면서 교실(60)의 바닥으로부터 1~2 m 이격된 지점이고, 일정시간은 학생이 교실(60)에 위치하게 되면서 걷기, 뛰기 등의 움직임 활동을 수행할 수 있는 수업시간 및 쉬는시간을 포함하는 시간이다.

이러한 미세먼지 측정장치(10)는 중앙관제소(50)가 핫스팟(70)을 선정하면, 특정지점으로부터 이동된 후에 핫스팟(70)에 설치되어 교실(60)의 미세먼지 농도를 실시간으로 측정한다.

이때, 미세먼지 측정장치(10)는 실시간으로 미세먼지 농도를 측정하기 위해 분 단위의 짧은 시간의 미세먼지 농도를 측정할 수 있는 광산란 측정장치 또는 베타레이 측정장치로 구현될 수 있다.

또한, 미세먼지 측정장치(10)는 핫스팟(70)에 설치될 때, 교실(60)의 바닥으로부터 1~2 m 이격된 상태로 핫스팟(70)에 설치될 수 있다.

인체감지센서(20)는 교실(60)에서 움직이는 학생의 수를 실시간으로 측정하기 위해 교실(60)에 설치된다.

이러한 인체감지센서(20)는 교실(60)에 위치하는 학생이 걷기, 뛰기 등의 움직임(Motion)을 수행하는 경우, 움직임이 있는 학생의 신체로부터 방사되는 적외선(빛)의 변화가 있는지 판단하는 근적외선(PIR)센서일 수 있다.

이에, 인체감지센서(20)는 교실(60)에서 적외선의 변화가 없는 즉 움직임이 없는 학생의 수는 감지하지 않고, 움직임이 있는 학생의 수를 감지하는 것이 바람직하다.

LoRa 통신망(30)은 통신의 정확성 뿐만 아니라, 경제성 측면에서 기존의 통신가격이 고가인 LTE 통신망과 비교하여 4배 이상 저렴하기 때문에 LTE 통신망을 대신하여 교실 공기질 관리시스템(1)에 적용될 수 있다.

또한, LoRa 통신망(30)은 Long-Range, Wide Area를 의미하고 Long Range IoT에 특화된 저전력, 저비용, 낮은 전송속도를 갖는 장거리 통신망으로 정의될 수 있으며, 주요 통신요소로 IoT 장치인 LoRaTM End-Point, LoRaTM Gateway/Concentrator, LoRaTM 네트워크 서버, 서비스시스템인 LoRa Service Model server system으로 이루어져 있다.

그리고 LoRa 통신망(30)은 대역폭이 높고 속도가 빠른 LTE 통신망에 비해 비면허 주파수 대역을 이용하고, 저렴한 통신 모듈을 이용하기 때문에 인프라 구축비용이 낮아져 통신가격이 저렴한 특징을 가지며, 특히 LoRa 근거리 특징인 통신 모듈은 실시간 측정결과 전송 네트워크에서 경제성을 확보할 수 있는 핵심요소가 될 수 있다.

즉, LoRa 통신망(30)은 경제성 있는 저렴한 소요 비용으로 중앙관제소(50)와 통신하기 위해 LTE 통신망 대신에 본 발명의 교실 공기질 관리시스템(10)에 구성되는 것이다.

이러한 LoRa 통신망(30)은 핫스팟(70)이 설정되기 전에 미세먼지 측정장치(10)로부터 일정시간동안 측정되는 교실(60)의 미세먼지 농도를 수집하여 중앙관제소(50)에 전달한다.

또한, LoRa 통신망(30)은 핫스팟(70)이 설정된 후에 미세먼지 측정장치(10)로부터 실시간으로 측정되는 핫스팟(70)의 미세먼지 농도 및 인체감지센서(20)로부터 실시간으로 측정되는 교실(60)에서 움직이는 학생의 수에 대한 데이터를 수집하여 중앙관제소(50)에 전달한다.

그리고 LoRa 통신망(30)은 도면에 미도시되었으나, 교실(60)에 설치되는 측정수단으로부터 실시간으로 측정되는 교실(60)의 이산화탄소 농도, 환기량, 온도, 습도, 학생의 움직임 활동률을 수집하여 중앙관제소(50)에 전달한다.

이때, 교실(60)의 측정수단은 교실(60)의 이산화탄소 농도를 측정하는 이산화탄소 측정센서, 상기 이산화탄소 측정센서로부터 측정되는 이산화탄소 농도에 의하여 환기량을 산정하는 환기량 계산기, 교실(60)의 온도를 측정하는 온도계, 교실(60)의 습도를 측정하는 습도계 및 교실(60)의 총 학생 수를 판단하면서 교실(60)의 총 학생 수와 인체감지센서(20)가 판단한 교실(60)에서 움직이는 학생의 수를 이용하여 학생의 움직임 활동률을 도출하는 활동률 도출센서로 이루어진다.

여기서, 활동률 도출센서는 학생의 움직임 활동률을 하기의 [수학식 1]에 기반하여 도출하게 된다.

상기 [수학식 1]에서 SAR(Student Activity Rate)은 학생의 움직임 활동률이며, N_T는 활동률 도출센서로부터 실시간으로 측정되는 교실(60)의 총 학생 수이고, N_active는 인체감지센서(20)로부터 실시간으로 측정되는 교실(60)에서 움직이는 학생의 수이다.

제어부(40)는 미세먼지 측정장치(10)가 측정하는 핫스팟(70)의 미세먼지 농도가 규제기준을 초과하는 경우, 교실(60)에 설치된 환기시스템(45)을 일평균 전력 소모량 대비 20~50 % 이상, 바람직하게는 30 % 이상의 높은 전력으로 가동하여 핫스팟(70)의 미세먼지 농도가 규제기준 이하가 될 때까지, 교실(60)을 환기시켜 교실(60)의 실내공기 오염원을 저감한다.

이때, 규제기준은 학교를 비롯한 대형 공공시설물에 대한 미세먼지의 규제기준이 될 수 있으며, 학교보건법 등에서 자체 설정한 규제기준이 될 수 있고, 환기시스템(45)은 교실(60)의 내벽에 설치되어 교실(60)의 실내공기를 환기시킬 수 있는 공기청정기일 수 있다.

중앙관제소(50)는 LoRa 통신망(30)과 상호 25 km 이내에 설치되어 LoRa 통신망(30)과의 LoRa 통신을 수행하게 되며, 미세먼지 측정장치(10)가 설치될 핫스팟(70)을 선정한다.

이러한 중앙관제소(50)는 핫스팟(70)을 선정하기 위해 교실(60)의 자연환기 시 지점별 미세먼지 저감율 감소지표(Efficiency Reduction Index, ERI)을 이용하며, 교실(60)의 자연환기 시 지점별 미세먼지 저감율 감소지표를 하기의 [수학식 2]을 통해 계산한다.

상기 [수학식 2]에서 ERI는 교실(60)의 자연환기 시 지점별 미세먼지 저감율 감소지표이며, E_i는 복수의 특정지점의 미세먼지 저감율이고, △E_i는 복수의 특정지점 중 미세먼지 저감율이 가장 높은 특정지점의 미세먼지 저감율과 나머지 특정지점의 미세먼지 저감율 차이 값이며,

는 미세먼지 저감율 차이 값의 평균 값이다.

상기 [수학식 2]의 변수인 복수의 특정지점의 미세먼지 저감율(E_i)을 계산하기 위하여 미세먼지 측정장치(10)가 설치되는 특정지점은 복수로 설정되어야 하고, 미세먼지 측정장치(10)는 상기 복수의 특정지점에 각각 설치되어 미세먼지 농도를 측정하여야 하므로, 복수의 특정지점과 동일 개수로 마련되는 것이 바람직하다.

또한, 상기 [수학식 2]의 변수인 복수의 특정지점의 미세먼지 저감율(E_i)은 하기의 [수학식 3]을 통해 계산되며, 복수의 특정지점 중 미세먼지 저감율이 가장 높은 특정지점의 미세먼지 저감율과 나머지 특정지점의 미세먼지 저감율 차이 값(△E_i)은 하기의 [수학식 4]을 통해 계산되고, 미세먼지 저감율 차이 값의 평균 값(

)은 하기의 [수학식 5]을 통해 계산된다.

상기 [수학식 3]에서 C_before는 교실(60)의 자연환기 전 미세먼지 농도이며, C_after는 교실(60)의 자연환기 후 미세먼지 농도이다. 여기서, 교실(60)의 자연환기는 교실(60)에 설치된 창문 등의 개방 또는 환기시스템(45)의 가동에 의해 이루어질 수 있다.

상기 [수학식 4]에서 E_H는 미세먼지 저감율이 가장 높은 특정지점의 미세먼지 저감율이며, E_i는 미세먼지 저감율이 가장 높은 특정지점을 제외한 나머지 특정지점의 미세먼지 저감율이다.

상기 [수학식 5]에서는 미세먼지 저감율이 가장 높은 특정지점의 미세먼지 저감율과 나머지 특정지점들의 미세먼지 저감율 차이 값(△E_i)의 평균 값(

)이 계산된다.

중앙관제소(50)는 상기와 같이 교실(60)의 자연환기 시 지점별 미세먼지 저감율 감소지표를 도출하며, 교실(60)의 자연환기 시 지점별 미세먼지 저감율 감소지표가 1.0을 초과하는 특정지점을 핫스팟(70)으로 선정한다.

이때, 중앙관제소(50)가 핫스팟(70)을 복수로 선정할 경우, 미세먼지 측정장치(10)는 상기 복수의 핫스팟(70)과 동일 개수로 마련되어 각 핫스팟(70)에 설치되거나, 상기 핫스팟(70) 중 교실(60)의 자연환기 시 지점별 미세먼지 저감율 감소지표가 높은 일부의 핫스팟(70)에 설치되어 핫스팟(70)의 미세먼지 농도를 측정할 수 있다.

그리고 중앙관제소(50)는 미세먼지 측정장치(10)가 핫스팟(70)에 설치된 후, LoRa 통신망(30)이 실시간으로 측정되는 핫스팟(70)의 미세먼지 농도를 포함하여 실시간으로 측정되는 교실(60)에서 움직이는 학생의 수, 이산화탄소 농도, 환기량, 온도, 습도 및 학생의 움직임 활동률을 수집하면, 이를 전달받아 최소자승법 회귀의 변수인 유입자료로 이용하기 위한 데이터베이스를 구축한다.

이러한 중앙관제소(50)는 구축된 데이터베이스와 최소자승법 회귀에 기반하여 교실(60)의 미세먼지 농도 예측 모델링을 계산하며, 최소자승법 회귀식은 하기의 [수학식 6]에 의해 계산된다.

상기 [수학식 6]에서 Y_new는 교실(60)의 미세먼지 농도 예측 값이며, LVS는 상기 예측값을 계산하기 위한 범위이고, b는 최소자승법 회귀계수이며, t는 유입자료 및 유입자료별 가중치를 계산한 값이고, q는 유입자료 및 유입자료별 가중치를 통해 계산된 값에 예측변수를 곱한 값이다.

상기 [수학식 6]의 변수인 유입자료 및 유입자료별 가중치를 계산한 값(t)은 하기의 [수학식 7]을 통해 계산되며, 유입자료 및 유입자료별 가중치를 통해 계산된 값에 예측변수를 곱한 값(q)은 하기의 [수학식 8]를 통해 계산된다.

상기 [수학식 7]에서 X는 유입자료이며, w는 투영 가중계수로 0 초과 1 미만의 범위를 갖는 값이다.

상기 [수학식 8]에서 Y는 예측변수로서 본 발명에서는 미세먼지 농도로 설정되며, t는 유입자료 및 유입자료별 가중치를 계산한 값이다.

중앙관제소(50)는 상기의 최소자승법 회귀식에 기반하여 교실(60)의 미세먼지가 높아지는 시간대를 예측함으로써, 상기 시간대에서 제어부(40) 또는 환기시스템(45)의 제어를 통해 환기시스템(45)이 가동되도록 한다.

본 발명의 교실 공기질 관리시스템(1)은 이하의 다양한 실시예를 통해 구축될 수 있다.

미세먼지 측정장치(10)를 광산란 측정장치인 Sharp사의 DN7C3CA006 모델로 적용하였다.

이러한 광산란 측정장치인 미세먼지 측정장치(10)는 도 2에 도시된 바와 같이 제1 미세먼지 측정장치(10a), 제2 미세먼지 측정장치(10b), 제3 미세먼지 측정장치(10c) 및 제4 미세먼지 측정장치(10d)로 이루어질 수 있다.

제1, 2, 3, 4 미세먼지 측정장치(10a, 10b, 10c, 10d)는 내벽으로부터 1 m 이격되면서 교실(60)의 바닥으로부터 1.2 m 이격되는 복수의 특정지점에 설치하였다.

또한, 제1, 2, 3, 4 미세먼지 측정장치(10a, 10b, 10c, 10d)는 복수의 특정지점에 각각 설치된 후, 일정시간동안 교실(60)의 미세먼지 농도를 측정하였다.

이때 만약, 오전 9시부터 12시 40분까지 진행되는 교실(60)의 수업시간 및 쉬는시간에 대한 시간데이터가 미세먼지 감지장치(10)에 입력되면, 미세먼지 감지장치(10)는 오전 9시부터 12시 40분까지 교실(60)의 미세먼지 농도를 측정하게 된다.

LoRa 통신망(30)은 제1, 2, 3, 4 미세먼지 측정장치(10a, 10b, 10c, 10d)로부터 일정시간동안 측정된 교실(60)의 미세먼지 농도를 수집하여 중앙관제소(50)에 전달하였다.

중앙관제소(50)는 LoRa 통신망(30)을 통해 전달받은 교실(60)의 미세먼지 농도와 교실(60)의 자연환기 시 지점별 미세먼지 저감율 감소지표에 기반하여 교실(60)의 자연환기 시 지점별 미세먼지 저감율 감소지표가 1.0을 초과하는 4개의 핫스팟(70a, 70b, 70c, 70d)을 선정하였다.

즉, 본 발명의 교실 공기질 관리시스템(1)은 상기 실시예 1과 같이, 4개의 미세먼지 측정장치(10)을 마련하며, 4개의 특정지점을 설정하여 상기 4개의 미세먼지 측정장치(10)를 상기 4개의 특정지점에 설치하고, 중앙관제소(50)가 미세먼지 측정장치(10)로부터 일정시간동안 측정된 교실(60)의 미세먼지 농도에 기반하여 복수의 핫스팟(70)을 선정할 수 있다.

교실(60)의 미세먼지 고농도 시간대를 예측하기 위하여 도 3에 도시된 바와 같이 상기 실시예 1을 통해 선정된 4개의 핫스팟(70a, 70b, 70c, 70d)에 제1, 2, 3, 4 미세먼지 측정장치(10a, 10b, 10c, 10d)를 각각 설치하였다.

이와 같이, 제1, 2, 3, 4 미세먼지 측정장치(10a, 10b, 10c, 10d)를 제1, 2, 3, 4 핫스팟(70a, 70b, 70c, 70d)에 설치할 때, 1, 2, 3, 4 미세먼지 측정장치(10a, 10b, 10c, 10d)는 교실(20)의 바닥으로부터 1.2 m만큼 이격된 상태로 제1, 2, 3, 4 핫스팟(70a, 70b, 70c, 70d)에 각각 설치되었다.

LoRa 통신망(30)은 제1, 2, 3, 4 미세먼지 측정장치(10a, 10b, 10c, 10d)로부터 실시간으로 측정된 핫스팟(70)의 미세먼지 농도를 수집하여 중앙관제소(50)에 전달하였으며, 이와 동시에 인체감지센서(20) 실시간으로 측정한 교실(60)에서 움직이는 학생의 수 및 교실(60)의 측정수단이 실시간으로 측정한 교실(60)의 이산화탄소 농도, 환기량, 온도, 습도, 학생의 움직임 활동률을 수집하여 중앙관제소(50)에 전달하였다.

중앙관제소(50)는 LoRa 통신망(30)으로부터 전달받은 핫스팟(70)의 미세먼지 농도, 교실(60)에서 움직이는 학생의 수, 교실(60)의 이산화탄소 농도, 환기량, 온도, 습도, 학생의 움직임 활동률을 최소자승법 회귀의 변수인 유입자료로 이용하기 위한 데이터베이스를 구축하며, 구축된 데이터베이스와 최소자승법 회귀에 기반하여 교실(60)의 미세먼지 농도 예측 모델링을 계산하였다.

또한, 중앙관제소(50)는 교실(60)의 미세먼지 농도 예측 모델링을 기반으로 교실(60)의 미세먼지가 높아지는 시간대가 오전 11시~12시로 예측하였으며, 오전 11시~12시에서 제어부(40) 또는 환기시스템(45)의 제어를 통해 환기시스템(45)이 가동되도록 하여 교실(60)의 실내공기를 환기시켰다.

즉, 본 발명의 교실 공기질 관리시스템(1)은 상기 실시예 2와 같이, 교실(60)의 바닥으로부터 1.2 m 이격된 상태로 미세먼지 측정장치(10)를 핫스팟(70)에 설치하며, 중앙관제소(50)가 실시간으로 측정되는 핫스팟(70)의 미세먼지 측정농도, 교실(60)에서 움직이는 학생의 수, 교실(60)의 이산화탄소 농도, 환기량, 온도, 습도, 학생의 움직임 활동률을 이용하는 최소자승법 회귀에 기반하여 교실(60)의 미세먼지가 높아지는 시간대를 예측하여 교실(60)의 실내공기를 환기시킬 수 있다.

이상으로 본 발명 내용의 특정한 부분을 상세히 기술하였는바, 당업계의 통상의 지식을 가진 자에게, 이러한 구체적 기술은 단지 바람직한 실시양태일뿐이며, 이에 의해 본 발명의 범위가 제한되는 것은 아니며, 본 발명의 범주 및 기술사상 범위 내에서 다양한 변경 및 수정이 가능함은 당업자에게 있어서 명백한 것이며, 이러한 변형 및 수정이 첨부된 특허청구범위에 속하는 것도 당연하다.

1: 교실 공기질 관리시스템, 10: 미세먼지 측정장치,
20: 인체감지센서, 30: LoRa 통신망,
40: 제어부, 45: 환기시스템,
50: 중앙관제소, 60: 교실,
70: 핫스팟.

Claims

교실(60)의 미세먼지 농도를 일정시간동안 측정하여 상기 교실(60)에서 평균치 대비 미세먼지의 농도가 높은 핫스팟(70)이 선정되면, 상기 핫스팟(70)에 설치되어 상기 핫스팟(70)의 미세먼지 농도를 측정하는 미세먼지 측정장치(10);
상기 교실(60)에 설치되며, 상기 교실(60)에서 움직이는 학생의 수를 실시간으로 측정하는 인체감지센서(20);
상기 미세먼지 측정장치(10)로부터 측정된 상기 핫스팟(70)의 미세먼지 농도, 상기 인체감지센서(20)로부터 측정된 상기 교실(60)에서 움직이는 학생의 수 및 상기 교실(60)의 측정수단으로부터 실시간으로 측정된 상기 교실(60)의 이산화탄소 농도, 환기량, 온도, 습도, 학생의 움직임 활동률을 수집하는 LoRa 통신망(30);
상기 핫스팟(70)의 미세먼지 농도가 규제기준을 초과하는 경우, 상기 교실(60)의 환기시스템(45)을 일평균 전력 소모량 대비 30 % 이상의 높은 전력으로 가동하는 제어장치(40); 및
상기 LoRa 통신망(30)이 수집하는 미세먼지 농도, 움직이는 학생의 수, 이산화탄소 농도, 환기량, 온도, 습도, 학생의 움직임 활동률을 유입자료로 이용하기 위한 데이터베이스를 구축하며, 상기 데이터베이스를 통해 상기 핫스팟(70)을 선정하고, 상기 교실(60)의 미세먼지가 높아지는 시간대를 예측하여 상기 시간대에서 상기 환기시스템(45)이 가동되도록 하는 중앙관제소(50);를 포함하고,
상기 미세먼지 측정장치(10)는,
상기 핫스팟(70)의 선정을 위하여 복수로 마련되며, 상기 교실(60)에 설정되는 복수의 특정지점에 각각 설치되며,
상기 중앙관제소(50)는,
상기 복수의 특정지점에 각각 설치된 상기 미세먼지 측정장치(10)로부터 측정된 미세먼지 농도를 기반으로 상기 교실(60)의 자연환기 시 지점별 미세먼지 저감율 감소지표를 도출하며, 상기 교실(60)의 자연환기 시 지점별 미세먼지 저감율 감소지표가 1.0을 초과하는 특정지점을 상기 핫스팟(70)으로 선정하는 것을 특징으로 하는 교실 공기질 관리 시스템.
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교실(60)의 미세먼지 농도를 일정시간동안 측정하여 상기 교실(60)에서 평균치 대비 미세먼지의 농도가 높은 핫스팟(70)이 선정되면, 상기 핫스팟(70)에 설치되어 상기 핫스팟(70)의 미세먼지 농도를 측정하는 미세먼지 측정장치(10);
상기 교실(60)에 설치되며, 상기 교실(60)에서 움직이는 학생의 수를 실시간으로 측정하는 인체감지센서(20);
상기 미세먼지 측정장치(10)로부터 측정된 상기 핫스팟(70)의 미세먼지 농도, 상기 인체감지센서(20)로부터 측정된 상기 교실(60)에서 움직이는 학생의 수 및 상기 교실(60)의 측정수단으로부터 실시간으로 측정된 상기 교실(60)의 이산화탄소 농도, 환기량, 온도, 습도, 학생의 움직임 활동률을 수집하는 LoRa 통신망(30);
상기 핫스팟(70)의 미세먼지 농도가 규제기준을 초과하는 경우, 상기 교실(60)의 환기시스템(45)을 일평균 전력 소모량 대비 30 % 이상의 높은 전력으로 가동하는 제어장치(40); 및
상기 LoRa 통신망(30)이 수집하는 미세먼지 농도, 움직이는 학생의 수, 이산화탄소 농도, 환기량, 온도, 습도, 학생의 움직임 활동률을 유입자료로 이용하기 위한 데이터베이스를 구축하며, 상기 데이터베이스를 통해 상기 핫스팟(70)을 선정하고, 상기 교실(60)의 미세먼지가 높아지는 시간대를 예측하여 상기 시간대에서 상기 환기시스템(45)이 가동되도록 하는 중앙관제소(50);를 포함하고,
상기 미세먼지 측정장치(10)는,
상기 핫스팟(70)의 선정을 위하여 복수로 마련되며, 상기 교실(60)에 설정되는 복수의 특정지점에 각각 설치되며,
상기 중앙관제소(50)는,
상기 교실(60)의 자연환기 시 지점별 미세먼지 저감율 감소지표를 하기의 수학식에 기반하여 도출하며

,
ERI는 상기 교실(60)의 자연환기 시 지점별 미세먼지 저감율 감소지표, E_i는 상기 복수의 특정지점의 미세먼지 저감율, △E_i는 상기 복수의 특정지점 중 미세먼지 저감율이 가장 높은 지점의 미세먼지 저감율과 나머지 특정지점의 미세먼지 저감율의 차이 값,
는 상기 미세먼지 저감율 차이 값의 평균 값인 것을 특징으로 하는 교실 공기질 관리 시스템.
제 4 항에 있어서,
상기 중앙관제소(50)는,
상기 교실(60) 내 복수 지점의 미세먼지 저감율을 하기의 수학식에 기반하여 도출하며

,
C_before는 상기 교실(60)의 자연환기 전 미세먼지 농도, C_after는 상기 교실(60)의 자연환기 후 미세먼지 농도인 것을 특징으로 하는 교실 공기질 관리 시스템.
제 4 항에 잇어서,
상기 중앙관제소(50)는,
상기 미세먼지 저감율 간의 차이값을 하기의 수학식에 기반하여 도출하며

,
E_H는 상기 복수의 특정지점 중 미세먼지 저감율이 가장 높은 특정지점의 미세먼지 저감율, E_i는 상기 특정지점을 제외한 나머지 특정지점의 미세먼지 저감율인 것을 특징으로 하는 교실 공기질 관리 시스템.
제 4 항에 있어서,
상기 중앙관제소(50)는,
상기 미세먼지 저감율 간의 차이값의 평균값을

,
상기의 수학식에 기반하여 도출하는 것을 특징으로 하는 교실 공기질 관리 시스템.
제 1 항 및 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 미세먼지 측정장치(10)는,
상기 핫스팟(70)의 미세먼지 농도를 실시간으로 측정하기 위한 광산란 측정장치 또는 베타레이 측정장치인 것을 특징으로 하는 교실 공기질 관리 시스템.
교실(60)의 미세먼지 농도를 일정시간동안 측정하여 상기 교실(60)에서 평균치 대비 미세먼지의 농도가 높은 핫스팟(70)이 선정되면, 상기 핫스팟(70)에 설치되어 상기 핫스팟(70)의 미세먼지 농도를 측정하는 미세먼지 측정장치(10);
상기 교실(60)에 설치되며, 상기 교실(60)에서 움직이는 학생의 수를 실시간으로 측정하는 인체감지센서(20);
상기 미세먼지 측정장치(10)로부터 측정된 상기 핫스팟(70)의 미세먼지 농도, 상기 인체감지센서(20)로부터 측정된 상기 교실(60)에서 움직이는 학생의 수 및 상기 교실(60)의 측정수단으로부터 실시간으로 측정된 상기 교실(60)의 이산화탄소 농도, 환기량, 온도, 습도, 학생의 움직임 활동률을 수집하는 LoRa 통신망(30);
상기 핫스팟(70)의 미세먼지 농도가 규제기준을 초과하는 경우, 상기 교실(60)의 환기시스템(45)을 일평균 전력 소모량 대비 30 % 이상의 높은 전력으로 가동하는 제어장치(40); 및
상기 LoRa 통신망(30)이 수집하는 미세먼지 농도, 움직이는 학생의 수, 이산화탄소 농도, 환기량, 온도, 습도, 학생의 움직임 활동률을 유입자료로 이용하기 위한 데이터베이스를 구축하며, 상기 데이터베이스를 통해 상기 핫스팟(70)을 선정하고, 상기 교실(60)의 미세먼지가 높아지는 시간대를 예측하여 상기 시간대에서 상기 환기시스템(45)이 가동되도록 하는 중앙관제소(50);를 포함하고,
상기 측정수단은,
상기 학생의 움직임 활동률을 하기의 수학식에 기반하여 도출하며

,
SAR은 상기 학생의 움직임 활동률, N_T는 상기 측정수단으로부터 실시간으로 측정되는 상기 교실(60)의 총 학생 수, N_active는 상기 교실(60)에서 움직이는 학생의 수인 것을 특징으로 하는 교실 공기질 관리 시스템.
제 9 항에 있어서,
상기 중앙관제소(50)는,
상기 유입자료를 이용하는 최소자승법 회귀를 통해 상기 교실(60)의 미세먼지 농도가 높아지는 시간대를 예측하는 것을 특징으로 하는 교실 공기질 관리 시스템.