도시 환경문제 및 개발사업 환경영향 저감을 위하여 자연적 물 순환 기능을 가진 다양한 LID가 적용되고 있다. 그러나 LID 시설의 과도한 침투와 증발산은 LID 내부 토양을 건조화시켜 식물과 미생물 활동성을 떨어뜨리고 환경저감 능력을 감소시킨다. 본 연구는 LID 시설의 관리 방안을 도출하기 위하여 복합적인 센서를 적용한 실시간 측정 시스템을 개발하고자 하였다. 측정 가능한 센서와 사물인터넷(IoT) 적용 실험은 아크릴 상자에 형상화한 인공습지에서 수행되었다. 적용되는 센서는 분산형으로 설치되는 LID를 고려하여 저비용으로 구축하고자 하였으며 비교적 저렴하면서 상용화되어있는 아두이노와 라즈베리 파이를 기반으로 하였다. 그리고 LID 시설의 현재 상태와 유지관리 및 이상기후 시 영향을 분석하기 위해 복합적인 센서 측정 개발에 목표를 두었다. 센서는 풍향·풍속, 강우량, 이산화탄소, 미세먼지, 온도·습도, 산성도, 위치 정보 등을 실시간으로 측정하도록 하였다. 또한 측정된 데이터의 수집, 전송 및 결과 확인을 위하여 데이터 수집 장치, 저장 서버 프로그램 및 PC와 모바일 활용 결과 확인 프로그램을 개발하였다. 각 센서를 통해 얻은 측정값들은 Wifi 모듈을 통해 관리 서버로 전달되고 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장된다. 본 연구에서 수행한 4개월간의 측정 결과를 분석한 결과 LID 시설에 ICT 기술 적용의 안정성과 적용 가능성을 확인하였다. 실시간으로 측정된 값은 LID 시설의 기능 평가 및 유지관리 방안 도출을 위한 빅데이터 활용이 가능한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 사물 인터넷과 액세스 코드 배포가 가능한 스마트폰 애플리케이션을 기반으로 하는 공공 자전거 공유 시스템을 설계하고 구현하였다. 스마트폰 사용자는 애플리케이션을 사용해 자전거 대여 신청을 하면 서버에서 암호화된 액세스 코드를 받게 되고, 이 코드는 도킹 스테이션에서 자전거의 잠금을 해제하는 용도로 사용되며 자전거 반환 시에도 동일한 코드가 사용된다. 스테이션의 하드웨어 프로토타입은 라즈베리 파이, 아두이노, 키패드, 모터드라이버와 같은 사물 인터넷 디바이스를 기반으로 하여 구현되었으며, 스마트폰 애플리케이션은 기본적으로 액세스 코드를 이용한 공유 자전거 대여 및 반환 기능과 더불어 사전에 자전거를 예약할 수 있는 부가 기능도 포함하고 있다. 구현한 시스템을 테스트 해 본 결과 3~4초의 매우 적은 지연시간을 보여주고 있어 효율적인 시스템임을 알 수 있다. 본 시스템은 단일 콘트롤 박스에서 다수의 자전거를 관리할 수 있도록 구현할 수 있으며, 사용자 역시 스마트폰 애플리케이션만으로 시스템을 이용할 수 있어 비용 효율적이라 여겨진다.
사물을 인터넷에 연결시키는 기술인 Internet of Things(IoT)는 새로운 연구분야가 되어 기술적으로 많은 발전이 이루어져왔다. 이러한 IoT 기술은 사물을 관찰하거나 다루는데 있어 쉽게 접근하도록 하여 네트워크 상에서 인터넷으로 데이터의 전달을 가능하게 한다. 이는 두가지의 인프라를 필요로 하는데 하나는 데이터를 수집하는 Sensing Entity이고 다른 하나는 데이터를 점유하는 Sensor Cloud이다. 여기서 무선 센서 네트워크는 사물로부터 측정되는 데이터를 인터넷에 연결시키는데 매우 중요한 역할을 하는데 간단한 컴퓨팅 디바이스나 Arduino, Raspberry Pi와 같은 임베디드시스템으로 구성될 수 있다. Sensor Cloud는 사물로부터 측정되어 나오는 데이터의 공유나 처리를 하도록 하는 클라우드 컴퓨팅으로 모니터링 혹은 컨트롤 시스템에 대한 플랫폼을 제공한다. 본 논문에서는 의약품의 저장 조건들을 모니터링 하는 Cold Chain을 제안한다. 제안된 Cold Chain은 생산에서 소비단계까지 이르는 이동이나 저장상태에 대한 여러 환경적 조건인 습도, 온도, 저장 장소 등을 모니터링 하는 시스템이다. 시스템은 두개의 부시스템으로 구성되는데 하나는 이동에 관련된 것을 다루고 다른 하나는 저장에 관련된 것을 다룬다. 이 두 개의 시스템은 보다 향상된 모니터링 방법을 제공하기 위해 Sensor Cloud 시스템으로 통합된다.
스마트 미러는 거울에 디스플레이와 임베디드 컴퓨터를 부착하여 거울 기능과 함께 사용자에게 다양한 정보를 제공해주는 IoT 장치이다. 본 논문은 스마트 미러가 사용자에게 정보를 제공하는 독립형 장치(stand alone device)라는 개념에서 벗어나 스마트 미러들이 연결되는 네트워크를 구성하고 사용자들이 다른 스마트 미러 사용자들과 대화하고 정보를 공유하는 CoMirror 시스템을 제안하고 구현하였다. CoMirror 시스템은 1개의 CoMirror 서버를 중심으로 여러 CoMirror 클라이언트들이 연결되는 구조이다. CoMirror 클라이언트는 라즈베리파이와 미러 필름, 터치 패드, 디스플레이 장치, 웹 카메라 등으로 구성되며, 서버에는 얼굴 학습과 인식, 사용자 관리, 클라이언트들 사이의 메시지 교환을 위한 중계 역할, 화상 통화 연결 설정 등의 기능이 구현되었다. 사용자들은 서버를 경유하여 다른 CoMirror 사용자들과 텍스트, 이미지, 오디오 등의 메시지를 주고받을 뿐 아니라, 1:1 화상 통화를 할 수 있도록 구현되었다.
해양쓰레기란 고의 또는 부주의로 해안에 방치되거나 해양으로 유입·배출되어 해양환경에 해로운 결과를 미치거나 미칠 우려가 있는 물질로 정의된다. 본 연구에서는 효율적인 해양쓰레기 수량 파악 방법 및 변화량 분석을 위하여 객체 탐지 기법을 이용한 해양쓰레기 탐지 및 해양쓰레기의 변화량 분석을 수행하였다. 연구지역은 거제도 북동부 유호 몽돌 해수욕장이며 2022년 9월 12일부터 10월 14일까지 32일 동안 15분 간격으로 수집한 이미지를 통해 변화량을 분석하였다. One-Stage 방식의 객체 탐지 모델인 YOLOv5x를 이용한 해양쓰레기 탐지는 페트병 mAP 0.869, 스티로폼 부표 mAP 0.862의 성능을 도출하였다. 결과적으로 해양쓰레기는 8일 간격으로 큰 감소 폭을 보였으며, 성상별로는 스티로폼 부표의 수량이 3배 정도 많고 변화폭 역시 더 크게 나타남을 파악하였다.
본 논문에서는 YOLO(You Only Look Once) 기반의 교통 신호등 인식을 통해 오토바이 운전자의 신호 위반 여부를 확인하는 기술을 제안하고자 한다. 오토바이 전면에 탑재될 하드웨어 모듈은 YOLO 기반의 객체 탐지를 위한 카메라 모듈과 라즈베리 파이, 신호 위반 시 오토바이의 현재 위치 정보 수집을 위한 GPS 모듈, 그리고 수집 정보를 클라우드 DB로 전송하는 LoRa 통신 모듈로 구성된다. 소프트웨어 기능의 핵심은 오토바이의 교통 신호 위반 여부를 판단하는 컴포넌트이다. 본 논문에서는 카메라 앵글 내에 있는 교통 신호등 객체를 먼저 인식한 후 빨간색 신호일 때에만 이 객체가 화면 상에서 오른쪽(좌회전의 경우)이나 위쪽(직진의 경우)으로 사라지면 신호 위반으로 판단하는 기능을 제안한다. 그리고, 오토바이 운전자가 신호를 위반한 것으로 판단되면 운전자의 신상 정보(이름, 휴대폰 번호 등), 오토바이 정보(번호판, 등록번호 등), 위반 상황의 스냅샷 사진, 위치 정보 및 날짜/시각 정보를 클라우드 DB로 전달하도록 한다. 이러한 위반 정보는 운전자의 스마트폰에 푸시 알림으로 전달하여 위반 사실을 인지하도록 하고, 관할 경찰서에서는 신호 위반 스티커를 발부하는 데 활용될 수 있으므로 궁극적으로는 오토바이 운전자의 교통 신호 위반을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
도시지역 비점오염원관리, 물순환 회복, 침투 및 증발산량 증가, 열섬현상 저감을 위한 주요한 방안으로 저영향개발(low impact development, LID)과 그린인프라 기법의 적용되고 있다. LID 시설은 소규모 분산형 시설로써 넓은 지역에 많고 다양한 시설들이 적용되어 시설의 개수가 많으며, 수질 및 토양 내 기성제품에 대한 센서들의 가격은 고가로 형성되어 있어 기기의 경제성 및 유지관리 등 적용하는데 제한적이다. 따라서 과거 모니터링 자료를 기반으로 오염물질들과의 상관성 분석을 통하여 계측이 어려운 항목들을 계측가능한 항목들로부터 예측 가능하며, 선정된 항목들에 대한 비용효율적인 센서를 개발하여 실시간 LID 모니터링이 가능한 비용효율적 모니터링을 개발하였다. 공주대학교 천안캠퍼스의 LID 시설들은 2013년에 조성되어 현재까지 시설이 운영되고 있으며, 5년이상의 과거 강우시 모니터링 자료들을 이용하여 오염물질 상관성 분석을 수행가능 하기에 대상지로 선정하였다. 오염물질 상관성 분석은 2013년부터 2017년도에 침투도랑에서 수행된 강우시 모니터링 자료를 활용하여 각 오염물질들의 상관성을 분석을 수행하였다. 침투도랑 내 유입되는 평균 유입수는 TSS 286.1±318.3 mg/L, BOD 22.6±39.5 mg/L, TN 8.96±5.85 mg/L, TP 1.01±1.11 mg/L로 나타났다. 겨울철에 비해 여름철에서의 오염물질의 유입농도가 높은 것으로 분석되었다. 이는 여름철 고온건조로 인한 노면 내 차량의 주행으로 인한 중금속, 폐타이어 등과 장마철 강우 시 유출된 토사로 인하여 유입수의 농도가 높은 것으로 분석되었다. 오염물질 부하량은 TSS와 COD 0.66으로 유의성이 높은 것으로 나왔으며, COD와 TSS, TP, TN 등 유의성이 높은 것으로 분석되었다. Arduino와 Raspberry PI를 활용하여 저비용 센서와 LTE 모뎀통신과 데이터 베이스 연결하여 개발된 프로그램을 통해서 무선으로 LID 시설에 대한 모니터링을 침투화분2와 식생체류지에 조성하였다. 전력공급이 어려운 식생체류지의 경우 태양열(Solar system) 시스템과 보조 전력 배터리를 조성하여 장마철이나 장기적인 악천후로 인한 전력을 생산하지 못할 경우 보조전력배터리에서 전력을 제공하여 지속적인 모니터링이 이루어지도록 설계하였다. 토양함수량, 토양온도와 Conductivity 등 3종류의 센서를 적용하였으며, 프로그램은 현재 2단계를 통한 2차수정을 통하여 프로그램을 구축하였다. 오차, 오작동, 계측값에 대한 검·보정 작업이 필요하다. 또한 대기자료의 구축을 통해 보다 토양과 LID 시설에 대한 영향분석이 필요한 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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