라즈베리파이를 이용한 무선 애드혹 네트워크 기반의 흡연 모니터링 시스템

Smoking detection system based on wireless ad-hoc network using Raspberry Pi boards

본 논문에서는 특정 공간의 흡연 여부를 감지하는 시스템을 소개한다. 제안하는 시스템은 라즈베리 파이로 이루어진 무선 애드혹 네트워크 기반 위에 구현되었다. 이는 상용 흡연 모니터링 시스템에 비하여 저가의 장치를 이용하여 경제적이며, 하나의 라즈베리파이를 이용한 또 다른 기존의 시스템에 비하여 확장성이 뛰어나다. 본 논문에서는 센서로부터 장시간 측정한 데이터를 이용하여 흡연 시와 비흡연 시 일산화탄소 농도의 확률밀도함수를 가우시안 함수로 근사화하였다. 이를 바탕으로 최대 우도 검파 (maximum likelihood detection) 기법을 이용하여, 일산탄소농도 값으로 흡연 상태를 추정하는 기법을 제안한다. 또한 애드혹 네트워크로 연결된 복수의 센서들로부터 수집한 값으로 흡연 상태를 추정하여 신뢰도를 높이고자 하였다.

We introduce a system that detects smoking in a specific area. The proposed system is implemented on a wireless ad hoc network consisting of Raspberry Pi boards. It is more economical owing to low-cost device than commercial smoking monitoring system and is scalable than the existing system with single Raspberry Pi. In this paper, the probability density function of carbon monoxide concentration during smoking and non-smoking is approximated as Gauusian distribution, respectively, using data measured from sensors for a long time. Based on this, a maximum likelihood detection technique is adopted to estimate the smoking status by observing the concentration of carbon monoxide. We aim at improving the reliability by estimating the smoking status using the collected values from multiple sensors connected to the ad hoc network.