Earticle

초록

영어

In this paper, we implemented a control for ventilation system based on IoT. It can on/off of system and monitoring current status through the smartphone app. We applied linear regression, one of machine learning algorithm. It autonomously collects data about temperature, humidity in home and works diagnosing system status. Using this proposed control method, the energy efficiency can be improved. It is expected to be used in energy efficiency and convenience.

한국어

본 논문에서는 스마트폰 앱을 통하여 환풍기의 현재 상태 모니터링, on/off 기능 등 IoT를 지원하는 제어 시스템 을 구현하였다. 기계학습(Machine Learning) 알고리즘 종류 중 하나인 지도학습에 포함되는 선형회귀(Linear Regression)를 적용하여 자율적으로 가정의 실내 온도, 습도의 데이터를 수집하여 상태를 진단하고 운전하면서 에너지 를 최대한 효율적으로 사용하면서 사용자의 요구를 충족하도록 하였다. 구현한 시스템에서는 수동제어보다 같은 습도가 되는 데 필요한 환풍기의 작동 시간이 더 적다는 것으로 더 좋은 에너지 효율을 확인할 수 있었다. 이로 인해 사용자들은 기존의 환풍기보다 더욱 편리하고 효율적으로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 개발 구현
1. 개발 방법
2. 개발 환경
3. 시스템 구성도
4. 서버-어플리케이션 통신
5. 서버-가상 환풍기 통신
6. 기계학습 알고리즘 구현
Ⅲ. 시스템 시험
1. 가상 환풍기
2. 어플리케이션
Ⅳ. 결론
References

키워드

저자

• 이희은 [ Hui-Eun Lee | 비회원, 한국산업기술대학교 컴퓨터공학과 학부과정 ] Corresponding Author
• 최진구 [ Jin-ku Choi | 정회원, 한국산업기술대학교 컴퓨터공학부 ]

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380