KR102583449B1 - 대기질 데이터 기반 모니터링 시스템 및 방법 - Google Patents

대기질 데이터 기반 모니터링 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 대기질 데이터 기반 모니터링 시스템은 건물 내 각기 다른 위치에 배치되어 미세먼지를 측정하고, 상기 측정된 각각의 미세먼지 데이터를 수집하여 무선 통신망을 이용해 모니터링 서버로 전송하는 복수의 미세먼지 측정 디바이스; 및 상기 복수의 미세먼지 측정 디바이스에 의해 전송된 상기 각각의 미세먼지 데이터를 수신 및 저장하고, 상기 각각의 미세먼지 데이터를 이용하여 실내 공기질에 대한 원인을 비교 분석하며, 상기 비교 분석의 결과에 기초하여 상기 실내 공기질에 관한 모니터링 정보를 제공하는 상기 모니터링 서버를 포함한다.

Description

대기질 데이터 기반 모니터링 시스템 및 방법{AIR QUALITY DATA-BASED MONITORING SYSTEM AND METHOD}
본 발명의 실시예들은 건물 내 사람의 통행량이 실내에서 미세먼지 발생에 얼마나 영향을 주는지를 비교 분석함으로써 실내 공기질에 관한 모니터링 정보를 제공할 수 있는 대기질 데이터 기반 모니터링 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근 대기오염 대부분은 자동차의 배기가스와 도로 주행과정에서 자동차에서 발생하는 배기가스와 먼지에서 발생하고 미세먼지의 노출은 사람들의 호흡기나 심혈관계 등 질병으로 유발하며 10μm 이하의 작은 먼지 입자들은 폐와 혈중으로 유입되어 사망률을 증가시키고 있다.
미세먼지는 여러 가지의 복잡한 성분을 가진 대기 중 부유 물질이며 이러한 미세먼지에 대한 사람들의 관심이 높아지고 있으나 인식이나 지식, 연구는 진행되지 않고 있다. 또한, 현대인들은 스마트 홈 시스템을 사용하여 날씨나 미세먼지 등 정보를 받고 있다. 또한 측정기들은 대기오염측정소가 운영되면서 측정되는 데이터를 수집하여 사용자들에게 제공한다.
공기질 분석 중 먼지, 석면, 포름알데히드, 미생 물성 물질 및 라돈 등의 유형이 있는데 이 오염물질들은 규폐증, 두통 폐암, 피부 질환 등 질병을 인체에 영향을 끼친다. 이 오염물질 중 미세먼지는 WHO에서 2013년 1급 발암물질로 지정하였으며 입자의 크기에 따라 나뉘게 된다. 지름이 10㎛ 이하는 미세먼지라고 표기하며, 2.5㎛ 이하는 초미세먼지라 하며 동맥 경화, 당뇨병 유발하여 인체에 흡수되어 영향을 미치기 때문에 위험을 증가 시키고 있다.
기존의 실내 미세먼지 측정기들은 센서를 사용하여 미세먼지 농도를 측정하는데 이러한 기존의 측정기들은 전압레벨의 신호분석 미세먼지의 크기별 분리가 어렵다는 단점이 존재한다. 또한 실내 미세먼지 측정기의 주변 환경에 의해 측정값의 오차율이 나타난다. 이로 인해 실시간 변화량에 대한 정보를 한눈에 보기 위한 시스템이 필요하다.
관련 선행기술로는 대한민국 공개특허공보 제10-2018-0044657호(발명의 명칭: 아두이노와 통신모듈을 이용한 실내외 원격 미세먼지 측정기, 미세먼지 모니터링 시스템, 측정 및 모니터링방법, 공개일자: 2018.05.03.)가 있다.
본 발명의 일 실시예는 건물 내 사람의 통행량이 실내에서 미세먼지 발생에 얼마나 영향을 주는지를 비교 분석함으로써 실내 공기질에 관한 모니터링 정보를 제공할 수 있는 대기질 데이터 기반 모니터링 시스템 및 방법을 제공한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제(들)로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제(들)은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 대기질 데이터 기반 모니터링 시스템은 건물 내 각기 다른 위치에 배치되어 미세먼지를 측정하고, 상기 측정된 각각의 미세먼지 데이터를 수집하여 무선 통신망을 이용해 모니터링 서버로 전송하는 복수의 미세먼지 측정 디바이스; 및 상기 복수의 미세먼지 측정 디바이스에 의해 전송된 상기 각각의 미세먼지 데이터를 수신 및 저장하고, 상기 각각의 미세먼지 데이터를 이용하여 실내 공기질에 대한 원인을 비교 분석하며, 상기 비교 분석의 결과에 기초하여 상기 실내 공기질에 관한 모니터링 정보를 제공하는 상기 모니터링 서버를 포함한다.
상기 미세먼지 측정 디바이스는 상기 건물 내 사람의 통행량이 미리 설정된 제1 기준을 초과하는 제1 구역에 배치되는 제1 미세먼지 측정 디바이스; 및 상기 건물 내 사람의 통행량이 미리 설정된 제2 기준 미만인 제2 구역에 배치되는 제2 미세먼지 측정 디바이스를 포함할 수 있다.
상기 모니터링 서버는 상기 제1 미세먼지 측정 디바이스에 의해 측정된 상기 제1 구역의 미세먼지 데이터와, 상기 제2 미세먼지 측정 디바이스에 의해 측정된 상기 제2 구역의 미세먼지 데이터를 비교 분석하여 상기 건물 내 사람의 통행량에 따른 실내 공기질의 측정값에 관한 변화 추이 정보를 생성하고, 상기 생성된 변화 추이 정보를 상기 모니터링 정보에 포함시켜 제공할 수 있다.
상기 모니터링 서버는 상기 모니터링 정보를 데이터 관리 페이지를 통해 조회 가능하도록 업로드하여 사용자에게 상기 실내 공기질 정보에 관한 조회 서비스를 제공할 수 있다.
상기 미세먼지 측정 디바이스는 상기 건물 내 각기 다른 위치에 배치되어 사람의 움직임 여부를 측정하는 PIR(Passive Infrared Sensor) 센서를 포함하고, 상기 PIR 센서의 측정 결과를 토대로 하여 상기 건물 내 각기 다른 위치에서 사람의 통행량을 파악하고, 상기 모니터링 서버는 상기 건물 내 각기 다른 위치에서 사람의 통행량 및 미세먼지 데이터를 이용하여 상기 사람의 통행량이 실내 공기질에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 원인을 비교 분석할 수 있다.
상기 미세먼지 측정 디바이스는 아두이노(Arduino) 기반으로 json 형태의 데이터 전송을 하도록 동작할 수 있다.
상기 미세먼지 측정 디바이스는 restful api를 통해 들어온 상기 미세먼지 데이터에 대하여 GSON 라이브러리를 사용하여 파라미터 파싱(parameter parsing) 과정을 통해 오브젝트(object)로 변환하고, 상기 오브젝트는 매핑(mapping) 과정을 통해 엔티티 오브젝트(entity object)로 변환해서 데이터스토어(datastore)에 저장할 수 있다.
상기 모니터링 서버는 상기 데이터스토어에 저장하는 과정의 반대 과정을 통하여 데이터 조회 시 상기 오브젝트를 다시 json 형태로 변환하여 사용자에게 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 대기질 데이터 기반 모니터링 방법은 건물 내 각기 다른 위치에 배치된 복수의 미세먼지 측정 디바이스가 미세먼지를 측정하고, 상기 측정된 각각의 미세먼지 데이터를 수집하여 무선 통신망을 이용해 모니터링 서버로 전송하는 단계; 상기 모니터링 서버가 상기 복수의 미세먼지 측정 디바이스에 의해 전송된 상기 각각의 미세먼지 데이터를 수신 및 저장하는 단계; 및 상기 모니터링 서버가 상기 각각의 미세먼지 데이터를 이용하여 실내 공기질에 대한 원인을 비교 분석하며, 상기 비교 분석의 결과에 기초하여 상기 실내 공기질에 관한 모니터링 정보를 제공하는 단계를 포함한다.
상기 미세먼지 측정 디바이스는 상기 건물 내 사람의 통행량이 미리 설정된 제1 기준을 초과하는 제1 구역에 배치되는 제1 미세먼지 측정 디바이스; 및 상기 건물 내 사람의 통행량이 미리 설정된 제2 기준 미만인 제2 구역에 배치되는 제2 미세먼지 측정 디바이스를 포함하고, 상기 모니터링 정보를 제공하는 단계는 상기 제1 미세먼지 측정 디바이스에 의해 측정된 상기 제1 구역의 미세먼지 데이터와, 상기 제2 미세먼지 측정 디바이스에 의해 측정된 상기 제2 구역의 미세먼지 데이터를 비교 분석하여 상기 건물 내 사람의 통행량에 따른 실내 공기질의 측정값에 관한 변화 추이 정보를 생성하는 단계; 및 상기 생성된 변화 추이 정보를 상기 모니터링 정보에 포함시켜 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 첨부 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 건물 내 사람의 통행량이 실내에서 미세먼지 발생에 얼마나 영향을 주는지를 비교 분석함으로써 실내 공기질에 관한 모니터링 정보를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 대기질 데이터 기반 모니터링 시스템의 네트워크 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 도 1의 미세먼지 측정 디바이스의 상세 구성 및 설치 위치를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 대기질 데이터 기반 모니터링 시스템의 데이터 흐름도를 나타낸 것이다.
도 4는 사용자가 미세먼지 측정 디바이스 사용 시 서비스 구성을 나타낸 도면이다.
도 5는 데이터베이스의 테이블 구성을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 대기질 데이터 기반 모니터링 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
도 7은 디바이스에서 PC에 직접 연결하여 시리얼 테스트 결과를 나타낸다.
도 8은 수집된 데이터 중 PM10에 대한 1주일치 그래프이다.
도 9는 TVOC(총 휘발성 유기화합물)에 대한 데이터이다.
도 10은 수집된 데이터를 CSV로 저장하여 R 코드를 사용하여 분석한 data summary 결과를 보여준다.
본 발명의 이점 및/또는 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다.
또한, 이하 실시되는 본 발명의 바람직한 실시예는 본 발명을 이루는 기술적 구성요소를 효율적으로 설명하기 위해 각각의 시스템 기능구성에 기 구비되어 있거나, 또는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적으로 구비되는 시스템 기능 구성은 가능한 생략하고, 본 발명을 위해 추가적으로 구비되어야 하는 기능 구성을 위주로 설명한다. 만약 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 하기에 도시하지 않고 생략된 기능 구성 중에서 종래에 기 사용되고 있는 구성요소의 기능을 용이하게 이해할 수 있을 것이며, 또한 상기와 같이 생략된 구성 요소와 본 발명을 위해 추가된 구성 요소 사이의 관계도 명백하게 이해할 수 있을 것이다.
또한, 이하의 설명에 있어서, 신호 또는 정보의 "전송", "통신", "송신", "수신" 기타 이와 유사한 의미의 용어는 일 구성요소에서 다른 구성요소로 신호 또는 정보가 직접 전달되는 것뿐만이 아니라 다른 구성요소를 거쳐 전달되는 것도 포함한다. 특히 신호 또는 정보를 일 구성요소로 "전송" 또는 "송신"한다는 것은 그 신호 또는 정보의 최종 목적지를 지시하는 것이고 직접적인 목적지를 의미하는 것이 아니다. 이는 신호 또는 정보의 "수신"에 있어서도 동일하다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 대기질 데이터 기반 모니터링 시스템의 네트워크 구성을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 대기질 데이터 기반 모니터링 시스템(100)은 복수의 미세먼지 측정 디바이스(110), 모니터링 서버(120), 및 데이터스토어(Datastore)(130)를 포함하여 구성될 수 있다.
상기 미세먼지 측정 디바이스(110)는 건물 내 각기 다른 위치에 배치되어 미세먼지를 측정할 수 있다.
이를 위해, 상기 미세먼지 측정 디바이스(110)는 도 2에 도시된 바와 같이, 상기 건물 내 사람의 통행량이 미리 설정된 제1 기준을 초과하는 제1 구역에 배치되는 제1 미세먼지 측정 디바이스(210), 및 상기 건물 내 사람의 통행량이 미리 설정된 제2 기준 미만인 제2 구역에 배치되는 제2 미세먼지 측정 디바이스(220)를 포함할 수 있다.
즉, 상기 제1 미세먼지 측정 디바이스(210)는 상기 건물 내 사람의 통행량이 많은 제1 구역에 배치되어 미세먼지를 측정할 수 있고, 상기 제2 미세먼지 측정 디바이스(220)는 상기 건물 내 사람의 통행량이 적은 제2 구역에 배치되어 미세먼지를 측정할 수 있다.
상기 미세먼지 측정 디바이스(110)는 상기 측정된 각각의 미세먼지 데이터를 수집하여 무선 통신망을 이용해 상기 모니터링 서버(120)로 전송할 수 있다. 이때, 상기 미세먼지 측정 디바이스(110)는 아두이노(Arduino) 기반으로 json 형태의 데이터 전송을 하도록 동작할 수 있다.
상기 미세먼지 측정 디바이스(110)는 도면에는 도시되지 않았지만, 상기 건물 내 각기 다른 위치에 배치되어 사람의 움직임 여부를 측정하는 PIR(Passive Infrared Sensor) 센서를 포함할 수 있다.
상기 미세먼지 측정 디바이스(110)는 상기 PIR 센서의 측정 결과를 토대로 하여 상기 건물 내 각기 다른 위치에서 사람의 통행량을 파악할 수 있다. 이에 따라, 상기 미세먼지 측정 디바이스(110)는 사람의 통행량을 미리 파악하여 설치 구역을 구분할 필요 없이, 상기 건물 내 다양한 위치에 설치하여 사람의 통행량 변동에 따른 미세먼지 데이터 및 그 변화율을 측정할 수 있다.
한편, 상기 미세먼지 측정 디바이스(110)는 restful api를 통해 들어온 상기 미세먼지 데이터에 대하여 GSON 라이브러리를 사용하여 파라미터 파싱(parameter parsing) 과정을 통해 오브젝트(object)로 변환하고, 상기 오브젝트는 매핑(mapping) 과정을 통해 엔티티 오브젝트(entity object)로 변환해서 상기 데이터스토어(130)에 저장할 수 있다.
상기 모니터링 서버(120)는 상기 복수의 미세먼지 측정 디바이스(110)에 의해 전송된 상기 각각의 미세먼지 데이터를 수신 및 저장하고, 상기 각각의 미세먼지 데이터를 이용하여 실내 공기질에 대한 원인을 비교 분석할 수 있다. 상기 모니터링 서버(120)는 상기 비교 분석의 결과에 기초하여 상기 실내 공기질에 관한 모니터링 정보를 제공할 수 있다.
도 2를 예로 들어 설명하면, 상기 모니터링 서버(120)는 상기 제1 미세먼지 측정 디바이스(210)에 의해 측정된 상기 제1 구역의 미세먼지 데이터와, 상기 제2 미세먼지 측정 디바이스(220)에 의해 측정된 상기 제2 구역의 미세먼지 데이터를 비교 분석하여 상기 건물 내 사람의 통행량에 따른 실내 공기질의 측정값에 관한 변화 추이 정보를 생성하고, 상기 생성된 변화 추이 정보를 상기 모니터링 정보에 포함시켜 사용자에게 제공할 수 있다.
상기 모니터링 서버(120)는 상기 모니터링 정보를 데이터 관리 페이지를 통해 조회 가능하도록 업로드하여 사용자에게 상기 실내 공기질 정보에 관한 조회 서비스를 제공할 수 있다.
한편, 상기 모니터링 서버(120)는 상기 건물 내 각기 다른 위치에서 사람의 통행량 및 미세먼지 데이터를 이용하여 상기 사람의 통행량이 실내 공기질에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 원인을 비교 분석할 수 있다. 여기서, 상기 사람의 통행량은 상기 미세먼지 측정 디바이스(110)에 포함된 상기 PIR 센서를 통해 측정될 수 있다.
상기 모니터링 서버(120)는 상기 오브젝트를 상기 데이터스토어에 저장하는 과정의 반대 과정을 통하여 데이터 조회 시 상기 오브젝트를 다시 json 형태로 변환하여 사용자에게 제공할 수 있다.
즉, 상기 미세먼지 측정 디바이스(110)는 앞서 언급한 바와 같이, restful api를 통해 들어온 상기 미세먼지 데이터에 대하여 GSON 라이브러리를 사용하여 파라미터 파싱(parameter parsing) 과정을 통해 오브젝트(object)로 변환하고, 상기 오브젝트는 매핑(mapping) 과정을 통해 엔티티 오브젝트(entity object)로 변환해서 데이터스토어(datastore)에 저장하는 과정을 수행하는데, 이러한 과정을 반대 과정을 통해서 상기 모니터링 서버(120)는 상기 데이터 조회 시 상기 오브젝트를 다시 json 형태로 변환하여 사용자에게 제공할 수 있게 된다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 대기질 데이터 기반 모니터링 시스템의 데이터 흐름도를 나타낸 것이다.
도 3을 참조하면, 상기 미세먼지 측정 디바이스(110)의 각 단계(310, 320, 330, 340, 350)별 수행 내용은 아래의 표 1과 같다.
[표 1]
Measure Data(310)는 SPS30, i2c serial data 또는 SGP30, i2c serial data를 사용하여 미세먼지 데이터를 측정한다. Send Data(320)는 WiFi, JSON format (AirVO)를 사용하며 일반적으로 REST라는 아키텍처를 구현하는 웹 서비스를 나타내기 위해 restful type과 jsersey 모듈을 사용하여 maven 추가 방법을 annotation으로 push, get, update, delete 구현한다.
Save Data(330)는 GCP Datastore, JSON format 기초적인 datastore 저장방법이나 소스 일부를 저장한다. User Query(340)는 GQL query , return type JSON object 사용하여 기초적인 쿼리나 조회 소스 일부를 사용자에게 제공한다. User view(350)는 시스템을 통하여 실내 공기질 데이터를 측정하여 데이터 수집 및 저장하여 모니터링 시스템으로 데이터를 조회할 수 있다.
도 4는 사용자가 미세먼지 측정 디바이스 사용 시 서비스 구성을 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면, 미세먼지 측정 디바이스(110)는 측정된 미세먼지 데이터를 와이파이(wifi)를 통해 모니터링 서버(120)에 전송한다. 상기 모니터링 서버(120)는 restful api를 통해 들어온 데이터에 대하여 GSON 라이브러리를 사용하여 파라미터 파싱(parameter parsing) 과정을 통해 오브젝트(object)로 변환한다. object는 매핑(mapping) 과정을 통해 엔티티 오브젝트(entity object)로 변환해서 데이터스토어(datastore)에 저장된다. 반대 과정을 통해 상기 미세먼지 데이터의 조회 시 object를 다시 json 형태로 변환하여 사용자(410)에게 제공된다. 데이터 분석을 하기 위해 조회된 데이터는 CSV 형태로 저장하도록 설계된다.
도 5는 데이터베이스의 테이블 구성을 나타낸 도면이다. 참고로, 상기 데이터베이스는 도 1의 데이터스토어(130)에 대응하는 구성이다.
도 5를 참조하면, 상기 데이터베이스는 5개의 테이블로 구성된다. User 테이블은 ID를 Primary key로 지정하며 Device ID는 Sub key로 구성한다. Device 테이블은 Device ID를 Primary key로 구성하며 Sub key로써 Station과 Region를 가지고 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성 요소, 소프트웨어 구성 요소, 및/또는 하드웨어 구성 요소 및 소프트웨어 구성 요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성 요소는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 대기질 데이터 기반 모니터링 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
여기서 설명하는 대기질 데이터 기반 모니터링 방법은 본 발명의 하나의 실시예에 불과하며, 그 이외에 필요에 따라 다양한 단계들이 아래와 같이 부가될 수 있고, 하기의 단계들도 순서를 변경하여 실시될 수 있으므로, 본 발명이 하기에 설명하는 각 단계 및 그 순서에 한정되는 것은 아니다.
도 1 및 도 6을 참조하면, 단계(610)에서 상기 미세먼지 측정 디바이스(110)는 건물 내 각기 다른 위치에 배치되어 미세먼지를 측정할 수 있다.
다음으로, 단계(620)에서 상기 미세먼지 측정 디바이스(110)는 상기 측정된 각각의 미세먼지 데이터를 수집하여 무선 통신망을 이용해 모니터링 서버(120)로 전송할 수 있다.
다음으로, 단계(630)에서 상기 모니터링 서버(120)는 상기 미세먼지 측정 디바이스(110)에 의해 전송된 각각의 미세먼지 데이터를 수신 및 저장한 후, 상기 각각의 미세먼지 데이터를 이용하여 실내 공기질에 대한 원인을 비교 분석할 수 있다.
다음으로, 단계(640)에서 상기 모니터링 서버(120)는 상기 비교 분석의 결과에 기초하여 상기 실내 공기질에 관한 모니터링 정보를 제공할 수 있다.
시스템 구현 및 분석
본 시스템 구현 및 분석에서 사용되는 OS는 Window 10으로 Arduino sketch를 사용하여 디바이스를 설계하여 시리얼로 데이터 수집하여 테스트를 진행 하였다.
1. 미세먼지 측정 디바이스 구현
서버(모니터링 서버)에 올리기 전에 디바이스(미세먼지 측정 디바이스)에서 PC에 직접 연결 후 테스트를 진행하여 데이터 수집을 확인하고 구축한 데이터베이스에 데이터를 수집 및 저장하였다. 표 2는 시스템의 서버 개발 환경을 나타내고, 도 7은 디바이스에서 PC에 직접 연결하여 시리얼 테스트 결과를 나타낸다.
[표 2]
2. 데이터베이스 수집
한달 간 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터 개수는 통 59,505개이며 용량은 19.328644MB이다. 도 8은 수집된 데이터 중 PM10에 대한 1주일치 그래프이다. 도 9는 TVOC에 대한 데이터이다. 도 10은 수집된 데이터를 CSV로 저장하여 R 코드를 사용하여 분석한 data summary 결과를 보여준다.
3. 실험 및 측정 결과
본 실험을 통하여 지정된 구역을 선정하여 두 가지 성능을 가지고 있는 측정기를 설치하고 공기 질을 측정하여 데이터를 수집하였다. 표 3은 기존 측정 시스템과 제안하는 시스템의 비교 분석을 나타낸다. 표 4는 같은 시간에 기존의 측정기를 이용하여 측정된 값을 나타내며, 표 5는 제안하는 시스템의 측정 결과를 나타낸다.
[표 3]
[표 4]
[표 5]
본 실험에서 디바이스는 각각 다른 스펙을 가진 두 개의 측정기를 제안하였다. 실내 공기질 측정 결과의 테스트를 통해 본 실내와 실외에서 공기질 추이, 센서의 위치, 주변 환경에 따라 측정된 결과의 값을 비교 분석하며 데이터를 수집하였다. 또한 본 실험에서 측정기는 다른 종류의 미세먼지 센서를 사용하고, PIR 센서를 통해 사람의 움직임을 감지하여 통행량을 파악하고 이를 통해 실내 공기 질의 측정값 변화를 비교 분석하였다.
측정기는 사람의 통행량이 많은 곳으로 복도와 강의실에 배치하고 통행량이 적은 곳은 회의실, 창가, 연구실에 배치하였다. 두 측정기에서 수집한 데이터는 사람의 통행량을 측정하고 이동 횟수로 인해 공기 질에 대하여 영향을 주는 것을 알 수 있었다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CDROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.
110: 미세먼지 측정 디바이스
120: 모니터링 서버
130: 데이터스토어
210: 제1 미세먼지 측정 디바이스
220: 제2 미세먼지 측정 디바이스

Claims (10)

  1. 건물 내 각기 다른 위치에 배치되어 미세먼지를 측정하고, 상기 측정된 각각의 미세먼지 데이터를 수집하여 무선 통신망을 이용해 모니터링 서버로 전송하는 복수의 미세먼지 측정 디바이스; 및
    상기 복수의 미세먼지 측정 디바이스에 의해 전송된 상기 각각의 미세먼지 데이터를 수신 및 저장하고, 상기 각각의 미세먼지 데이터를 이용하여 실내 공기질에 대한 원인을 비교 분석하며, 상기 비교 분석의 결과에 기초하여 상기 실내 공기질에 관한 모니터링 정보를 제공하는 상기 모니터링 서버;를 포함하며,
    상기 미세먼지 측정 디바이스는,
    상기 건물 내 사람의 통행량이 많고 미리 설정된 제1 기준을 초과하는 제1 구역에 배치되고, 사람의 움직임 여부를 측정하는 PIR 센서(Passive Infrared Sensor)를 포함하는 제1 미세먼지 측정 디바이스; 및 상기 건물 내 사람의 통행량이 적고 미리 설정된 제2 기준 미만인 제2 구역에 배치되고, 사람의 움직임 여부를 측정하는 PIR 센서(Passive Infrared Sensor)를 포함하는 제2 미세먼지 측정 디바이스를 포함하며, 상기 PIR 센서의 측정 결과를 토대로 상기 건물 내 각기 다른 위치에서 사람의 통행량을 파악하고,
    restful api를 통해 들어온 상기 미세먼지 데이터에 대하여 GSON 라이브러리를 사용하여 파라미터 파싱(parameter parsing) 과정을 통해 오브젝트(object)로 변환하고, 상기 오브젝트는 매핑(mapping) 과정을 통해 엔티티 오브젝트(entity object)로 변환해서 데이터스토어(datastore)에 저장하며,
    상기 데이터스토어는, 유저(User) 테이블, 디바이스(Device) 테이블, 공기(Air) 테이블, 스테이션(Station) 테이블 및 영역(Region) 테이블을 포함하고,
    상기 모니터링 서버는,
    상기 모니터링 정보를 데이터 관리 페이지를 통해 조회 가능하도록 업로드하여 사용자에게 상기 실내 공기질 정보에 관한 조회 서비스를 제공하되, 상기 오브젝트를 상기 데이터스토어에 저장하는 과정의 반대 과정을 통하여 데이터 조회시 상기 오브젝트를 json 형태로 변환하여 사용자에게 제공하며, 데이터 분석을 하기 위해 조회된 데이터는 CSV 형태로 저장하며,
    상기 제1 미세먼지 측정 디바이스에 의해 측정된 상기 제1 구역의 미세먼지 데이터와, 상기 제2 미세먼지 측정 디바이스에 의해 측정된 상기 제2 구역의 미세먼지 데이터를 비교 분석하여 상기 건물 내 사람의 통행량에 따른 실내 공기질의 측정값에 관한 변화 추이 정보를 생성하고, 상기 생성된 변화 추이 정보를 상기 모니터링 정보에 포함시켜 제공하고,
    상기 건물 내 각기 다른 위치에서 사람의 통행량 및 미세먼지 데이터를 이용하여 상기 사람의 통행량이 실내 공기질에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 원인을 비교 분석하는 것을 특징으로 하는 대기질 데이터 기반 모니터링 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서,
    상기 미세먼지 측정 디바이스는
    아두이노(Arduino) 기반으로 json 형태의 데이터 전송을 하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 대기질 데이터 기반 모니터링 시스템.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 제1항 또는 제6항에 따른 대기질 데이터 기반 모니터링 시스템을 이용한 대기질 데이터 기반 모니터링 방법에 있어서,
    건물 내 각기 다른 위치에 배치된 복수의 미세먼지 측정 디바이스가 미세먼지를 측정하고, 상기 측정된 각각의 미세먼지 데이터를 수집하여 무선 통신망을 이용해 모니터링 서버로 전송하는 단계;
    상기 모니터링 서버가 상기 복수의 미세먼지 측정 디바이스에 의해 전송된 상기 각각의 미세먼지 데이터를 수신 및 저장하는 단계; 및
    상기 모니터링 서버가 상기 각각의 미세먼지 데이터를 이용하여 실내 공기질에 대한 원인을 비교 분석하며, 상기 비교 분석의 결과에 기초하여 상기 실내 공기질에 관한 모니터링 정보를 제공하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 대기질 데이터 기반 모니터링 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 미세먼지 측정 디바이스는
    상기 건물 내 사람의 통행량이 미리 설정된 제1 기준을 초과하는 제1 구역에 배치되는 제1 미세먼지 측정 디바이스; 및
    상기 건물 내 사람의 통행량이 미리 설정된 제2 기준 미만인 제2 구역에 배치되는 제2 미세먼지 측정 디바이스를 포함하고,
    상기 모니터링 정보를 제공하는 단계는
    상기 제1 미세먼지 측정 디바이스에 의해 측정된 상기 제1 구역의 미세먼지 데이터와, 상기 제2 미세먼지 측정 디바이스에 의해 측정된 상기 제2 구역의 미세먼지 데이터를 비교 분석하여 상기 건물 내 사람의 통행량에 따른 실내 공기질의 측정값에 관한 변화 추이 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 변화 추이 정보를 상기 모니터링 정보에 포함시켜 제공하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 대기질 데이터 기반 모니터링 방법.
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