In this article, we suggest a new method for measuring an aerosol's extinction coefficient using a commercial camera. For a given image, we choose three pixel-points that are imaged for the same kinds of objects located in similar directions. We suggest and calculate aerosol extinction coefficients from these RGB gray levels and the different distances of the three objects. To compare our measurement results, we also measure extinction coefficients using lidar. Finally, we find that there are meaningful and sensible correlations between these two measurements, with a correlation coefficient of 0.86. We measure the aerosol extinction coefficient at three different RGB wavelengths using the same method. From these aerosol extinction coefficients at three different wavelengths, we find that the Angstrom exponent ranges from 0.7 to 1.6 over a full daytime period. We believe that these Angstrom exponents can give important information about the size of the fine particles.
Kim, Jong-Hwan;Lee, Byung-Chan;Lee, Sung Hwa;Kim, Jin-Tae
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.2
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pp.33-39
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2021
In this study, there are regional limitations for the fine dust data provided by public data to represent the wide area air quality. It is about a method that can provide detailed data in a specific area beyond location restrictions. The goal of this implementation is to mount the IoT-based fine dust sensor on a quadcopter that can fly autonomously beyond the positional limitations of the current measuring station, which is fixed, and quickly move the fire-generating area and the area of rapid fine dust to make detailed measurements. Through this, the system is designed and implemented to enable the fundamental analysis of the occurrence. We designed a QDMS system and proposed a method to measure detailed changes in fine dust at a specific location through manufacturing and experiments.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.1
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pp.57-64
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2020
Recently, due to the proliferation of IoT sensors, the development of big data and artificial intelligence, time series prediction research on fine dust pollution is actively conducted. However, because the data representing fine dust contamination changes rapidly, traditional time series prediction methods do not provide a level of accuracy that can be used in the field. In this paper, we propose a method that reflects the classification results of environmental conditions through CNN when predicting micro dust contamination using LSTM. Although LSTM and CNN are independent, they are integrated into one network through the interface, so this method is easier to understand than the application LSTM. In the verification experiments of the proposed method using Beijing PM2.5 data, the prediction accuracy and predictive power for the timing of change were consistently improved in various experimental cases.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.2
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pp.271-278
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2021
This paper is a study on the implementation of smart filter system that recognizes the external environment and automatically removes pollutants according to pollution level. Recently, the occurrence of various pollutants in indoor and outdoor space has adversely affected the human body. Especially, various fine dust generated in the atmosphere becomes worse in closed residential space or office space. Although air pollution can be temporary lowered through ventilation, it is difficult to respond to fine dust changes in real time, and such problems become serious in the space where many people reside, such as at home or industry. Therefore, it is necessary to measure the pollution level of fine dust inside the residential space in real time and to reduce the pollution of indoor ventilation through automatic ventilation with the outside. To improve these problems, this paper proposes the implementation of smart filter system for external environment recognition. The structure of smart filter system that automatically measures air quality inside and outside, removes pollutants, implements the function, and confirms the operability by manufacturing prototypes. Finally, the effectiveness of the smart filter system for solving fine dust problems was examined.
Kim, Sungkuk;Lee, Sojeong;Kim, Kyoung-Sook;Hwang, Soyoung
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.10a
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pp.76-78
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2017
대기 오염의 문제가 증대됨에 따라 사람들의 대기 오염에 대한 관심도 크게 증가하였다. 본 논문은 대기 오염 모니터링 시스템을 위한 모바일 어플리케이션의 설계와 구현을 제안한다. 대기 오염 모니터링 시스템은 미세 먼지 센서를 활용한 미세 먼지 실측값과 공공데이터 서버에서 제공하는 미세 먼지 데이터를 수신하여 제공하는 구조로 제안하는 어플리케이션에서는 이러한 데이터를 그래프와 지도로 나타내어 사용자들에게 정보 접근성의 편이를 제공하도록 하였다.
마이크로파 도플러 센서는 자신이 발송한 마이크로파가 반사되는 것을 직접 수신하여 주파수를 비교하기 때문에 PIR 센서의 문제점을 완전히 극복한다. 마이크로파 도플러 센서는 대부분의 주위 환경에 둔감하여 주변 온도, 먼지의 적층 여부, 때나 주변 잡음에 대하여 잘 동작한다. 본 연구에서 개발된 전기절약 시스템은 마이크로웨이브 센서로 사람 및 사물의 미세한 움직임을 실시간으로 감지하여 AC전원으로 구동되는 전등을 자동으로 On/Off 함으로써 전력소비를 최소한으로 줄여주는 전기절약형 감지센서이다. 마이크로웨이브 센서는 빛, 먼지, 대기 온도와 같은 자연적인 요소에 영향을 거의 받지 않으므로 현재 고려중인 PIR 센서보다는 오작동이 크게 낮아 좀 더 효율성이 있을 것이다. 본 시스템을 설치하고 실시한 예에서와 같이 약 60% 이상의 에너지 절감 효과가 나타났으며, 이는 공사비 대비 경제성을 계산해 봤을 때, 설치비 회수 기간은 약 1-1.5년이었다. 본 연구 결과로 개발된 마이크로파 도플러 센서는 향후 전기에너지 절감에 충분한 기여를 할 것으로 확신한다.
This study proposed a strategy with literature review on effective monitoring of dispersion of the particulate matters (PM) emitted from domestic open pit lime mines. The mines generally produced a large amount of PM through the mine processes such as crushing and transportation of raw or crushed ores. The PM emission from mine facilities or transportation can be assessed using empirical equations which was prepared through the experimental tests to produce PM from ores. For effective monitoring of mine PM dispersion, this study showed a preliminary application of the monitoring network with multiple low-cost sensors around a main PM emission source for each mine site. Therefore, two domestic limestone mine sites were selected for this study, and install the monitoring network with low-cost PM sensors and LTE (Long-term evolution) data communication. Then, preliminary resultant PM data plotted according to monitoring duration showed typical PM dispersion patterns. The quantification of the PM dispersion patterns should be roughly prepared by a PM size-dependent dispersion modeling.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.397-399
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2021
The increase in single-person households and the development of Home IoT technology make it important to improve the convenience of the residential environment. In addition, the increase in indoor activities caused by COVID-19 calls for the development of products to make life more convenient for single-person households. This trend of increased indoor activity has made it easier to interact with the current residential environment than before, and as a result, the need to develop technology for Home IoT is emerging. Therefore, the Home IoT system will be developed to monitor the information needed to maintain an ideal indoor environment such as temperature, humidity, and fine dust. The system will also interact with users, and propose a system that improves safety in indoor activities by equipping the home with IoT sensors for preventing safety accidents such as gas leakage and fire.
Kim, Tae-Sun;Kim, Tae-Hyeong;Cheon, Dong-Gyu;Lee, Jae-Ho;Choi, Jun-Ho
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.01a
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pp.235-236
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2019
IOT 산업이 발전하면서, 인간 생활의 3대 요소 중 주거환경 개선을 위한 많은 종류의 스마트 가전제품이 출시되었지만, 기상현상과 대기오염 등에 의한 피해를 예방하기 위한 제품은 아직 미비하다. 여러 피해 사례들을 조사해본 결과, 중국발 황사로 인한 초미세먼지, 공장의 화학 기체, 자동차 매연 등에 의해 대기가 오염되면서 사람들은 호흡기 질환에 쉽게 걸리거나, 집 내부에 미세먼지가 뿌옇게 쌓이기도 한다. 또한, 창문을 열어놓은 채 장시간 외출 시, 미세먼지나 폭우 등으로 인해 실내가 엉망이 되기도 한다. 그 외에도 거동이 불편한 노약자나 장애인만이 집에 있는 경우, 창문을 직접 개폐하는 것에 어려움이 있기에 보호자가 돌아올 때까지 견뎌야만 한다. 이러한 주거환경의 피해를 예방하기 위한 연구 과정에서 실내외의 교차점을 창문으로 설정하였고, 자동화와 편의성을 추가하고자 하였다. 창문 개폐의 자동화 구현을 위해 아두이노 개발환경에 5가지 센서를 적용하였고, 편의성을 높이기 위해 라즈베리 파이 개발환경에 OK구글 오픈소스를 활용하여 음성인식 기능을 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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