• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.438-441
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• 2017

드론에 미세먼지 측정 센서를 장착하고 원거리에서 비행시킴으로써, 주기적으로 특정 구역(비행 가능 구역)의 먼지 농도를 측정할 수 있다. 먼지 센서와 GPS로 측정된 데이터는 지그비 통신을 통해 지상 측정센터의 MySQL 서버로 무선으로 전송되며, 서버에 축적된 데이터는 어플 또는 웹과 연동되어 확인이 가능하다. 통계치를 이용하여 미세먼지 수치가 높을 경우, 해당 지역에 문자 경보 서비스도 제공한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.1
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• pp.125-132
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• 2020

Due to the rapidly increasing number of cars and power generation, environmental pollution caused by fine dust is becoming a serious social problem. Especially fine dust becomes an important issue nowadays. More than 50 countries are suffering from fine dust above the recommended level, and each affected country is studying the measures to reduce fine dust and minimize its occurrence. However, at present, it is difficult to collect fine dust data from the various points with fixed fine dust acquisition drones, and also to collect accurate data due to the influence of rotating blades even in the existing drone method. In this paper, we propose a method for collecting fine dust using drones and a sensing parts architecture and show its effectiveness.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.183-184
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• 2021

기존의 스타일러는 옷 건조, 살균 기능을 가지고 있으나, 비용이 비싸며 공간을 차지하는 단점을 가지고 있다. 알림 기능을 가지는 스마트 옷장은 옷장위에 설치된 라즈베리파이 디스플레이에 간단한 날씨정보를 출력하여 그 날의 날씨정보를 시간소비 없이 간편하게 습득할 수 있으며, 한줄 뉴스를 통하여 그 날의 소식을 간편하게 알 수 있다. 또한 옷장 내부에 설치된 아두이노가 온습도 센서와 미세먼지 센서를 통제하여 옷장 내부의 온도, 습도, 미세먼지 농도를 디스플레이를 통해 알 수 있으며, 습도가 높거나, 미세먼지 농도가 높을 경우에 옷장 내부에 부착된 쿨링팬이 자동으로 작동하여 옷장 내부를 환기시킴으로써 습도를 낮추고 먼지, 냄새 등을 제거해주는 효과가 있다. 그리고 습도나 미세먼지 수치가 낮아지면 자동으로 쿨링팬의 작동은 멈춰진다. 또한 미세먼지, 온습도 값에 따라 3색 LED가 색이 변화한다. 이런 스마트옷장으로 바쁜 현대 사회에서 사용자들의 시간을 절약해주고 옷의 관리해줌으로써 편리함을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.233-236
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• 2023

본 논문에서는 주거지역에서 철도 운행으로 발생하는 소음, 진동, 미세먼지가 거주민들에게 입히는 피해를 최소화 하기 위해 소음, 진동, 미세먼지의 수치 위험도 기준을 정하고, 아두이노 센서와 모듈로 스마트 창문 및 공기 청정기를 제작한다. 센서를 통해 수집한 데이터가 기준치를 초과할 경우 창문의 개폐 또는 공기 청정기 시스템이 작동을 하도록 구현하여 소음, 진동, 미세먼지 피해를 최소화 하도록 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.233-234
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• 2019

전 세계적으로 미세먼지는 심각한 사회문제이다. 우리나라 또한 중국의 미세먼지와 디젤 자동차 급증 등에 의한 오염으로 인하여 호흡 시 들이마시는 공기의 질이 많이 나빠지고 있는 추세이다. 이로 인해 집 안의 환기를 위해 창문을 열거나 외출 후 귀가했을 때 옷에 붙은 미세먼지들에 의하여 집 안에 미세먼지가 쌓이게 됨으로써 건강을 위협할 수 있는 요소가 된다. 이러한 문제점들을 해결하고자 청소뿐만 아니라 공기청정 기능도 수행하게 되는 효율적인 측면을 가진 공기청정 기능을 탑재한 로봇청소기를 개발하였다. 따라서 본 논문에서는 로봇청소기의 초음파 센서와 미세먼지를 사용하여 자동으로 로봇청소기와 공기청정 기능을 탑재한 로봇청소기에 대한 연구 결과에 관해 기술하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.148-151
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• 2021

본 논문은 oneM2M을 활용하여 스마트시티의 일환으로 사회적 이슈가 되고 있는 미세먼지(PM10, PM2.5) 측정 플랫폼을 설계하였다. 미세먼지 측정 디바이스를 이동식 차량에 부착하여 미세먼지가 측정이 되고 있지 않은 사각지대까지 범위를 넓혀 측정하였다. 또한 미세먼지뿐만 아니라 일상생활과 연관된 온도, 습도, 대기압, 휘발성 유기화합물(VOC), 일산화탄소(CO), 아황산가스(SO₂), 이산화질소(NO₂), 소음을 센서의 응답 시간에 따라 최소 10초 간격으로 수집하였다. 수집된 정보들은 미세먼지 측정 디바이스 기준으로 반경 1km내 격자모양으로 지형 화면에 실시간으로 표시하고 모니터링함으로서 동작성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.623-625
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• 2018

As the issue of particulate matter spreads, services for providing particulate matter information in real time are increasing. However, when a sensor node for collecting particulate matter is defective, a corresponding service may not be provided. To solve these problems, it is necessary to predict and deduce particulate matter. In this paper, a particulate matter prediction model is designed using artificial neural network algorithm based on past particulate matter and meteorological data to predict particulate matter. Also, the prediction results are compared by learning the input data of the model in the design stage.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.397-400
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• 2019

급격히 증가하는 자동차 수, 발전량 증가 등으로 인하여 미세먼지로 인한 환경오염이 심각한 사회문제로 대두되고 있는 실정이다. 50개가 넘는 국가들이 권고치 이상의 미세먼지로 인해 피해를 받고 있으며 각 피해국들은 미세먼지 저감 대책 및 발생을 최소화하기 위한 방안을 연구하고 있다. 하지만 현재 고정형 미세먼지 취득 드론으로는 다양한 포인트의 미세먼지 데이터를 수집하기 힘든 상황이며, 기존 드론을 활용한 방법에서 도 회전 날개의 영향으로 인해 정확한 데이터를 수집하기 힘든 실정이다. 본 논문에서는 드론과 특정 구조물을 활용한 미세먼지 수집 방법을 제안하고 이의 효율성을 보여주고자 한다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.15 no.1
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• pp.14-26
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• 2022

Recently, according to the severity of air pollution, interest in air pollution is increasing. The IoT based fine dust monitoring system proposed in this paper allows the measurement and monitoring of fine dust, volatile organic compounds, carbon dioxide, etc., which are the biggest causes affecting the human body among air environmental pollution. The proposed system consisted of a device that measures atmospheric environment information, a server system for storing and analyzing measured information, an integrated monitoring management system for administrators and smart phone applications for users to enable visualization analysis of atmospheric environment information in real time. In addition, the effectiveness of the proposed fine dust monitoring system based on the Internet of Things was verified by using the response speed of the system, the transmission speed of the sensor data, and the measurement error of the sensor. The fine dust monitoring system based on the Internet of Things proposed in this paper is expected to increase user convenience and efficiency of the system by visualizing the air pollution condition after measuring the air environment information with portable fine dust measuring device.

• Journal of Platform Technology
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• v.8 no.4
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• pp.59-69
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• 2020

Recently, the seriousness of ultrafine dust and fine dust has emerged as a national disaster, but small and medium-sized cities in provincial areas lack fine dust monitoring stations compared to their area, making it difficult to manage fine dust. Although the computing resources for collecting and processing fine dust data are not large, it is necessary to utilize cloud and private and public data to share data. In this paper, we proposed a small edge computing system that can measure fine dust, ultrafine dust and temperature and humidity and process it to provide real-time control of fine dust and service to the public. Collecting fine dust data and using public and private data to service fine dust ratings is efficient to handle with edge computing using raspberry pie because the amount of data is not large and the processing load is not large. For the experiment, the experiment system was constructed using three sensors, raspberry pie and Thinkspeak, and the fine dust measurement was conducted in northern part of kyongbuk region. The results of the experiment confirmed the measured fine dust measurement results over time based on the GIS data of the private sector.