Earticle

초록

영어

This paper presents the design and implementation of an embedded platform-based IoT noise monitoring system to improve the learning environment during self-study and nighttime autonomous learning hours. The system employs the MAX9814 sound sensor and Raspberry Pi Pico W to monitor classroom noise levels in real time, issuing warnings and sending notifications when the noise exceeds the set threshold. Noise data is updated every three seconds and visualized through a web interface. Analysis revealed that typical classroom noise levels are 37.52 dB, while student conversation noise levels reach 72.56 dB, leading to the noise threshold being set at 55 dB. The developed system effectively addresses noise issues in real time, enhancing learning efficiency and maintaining a conducive environment.

한국어

본 논문은 자습 및 야간 자율학습 시간 동안 학생들의 학습 환경을 개선하기 위해, 임베디드 플랫폼 기반 IoT 소음 모니터링 관리 시스템을 설계하고 구현한 연구이다. MAX9814 사운드 센서와 Raspberry Pi Pico W를 활용하여 교실 내 소음을 실시간으로 모니터링하고, 설정된 소음 임곗값을 초과할 경우 자동으로 경고를 발생시키 며 알림을 전송하도록 설계하였다. 시스템은 3초마다 소음 데이터를 업데이트하고 웹 사이트를 통해 실시간으로 시각화한다. 데이터 분석을 통해 교실 내 일반 소음 수준을 37.52dB로, 학생들의 대화 소음 수준을 72.56dB로 파 악하였으며, 소음 임곗값을 55dB로 설정하였다. 이 값은 교실 내 일반 소음과 학생들의 대화 소음을 적절히 반영 하였다. 개발된 시스템은 소음 문제를 실시간으로 관리하여 학생들의 학습 효율성을 높이고 쾌적한 학습 환경을 유지하는 데 기여할 것으로 기대된다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
2.1 임베디드 시스템
2.2 하드웨어 구성
2.3 소프트웨어 구현
2.4 성능 평가
Ⅲ. 결론
REFERENCES

키워드

학습 환경 개선 소음 모니터링 알림 시스템 IoT 임베디드 Raspberry Pi Pico W MAX9814 Learning environment improvement Noise monitoring Notification system IoT Embedded Raspberry Pi Pico W MAX9814

저자

• 박성민 [ Seong-Min Park | 마이폴학교 학생 ]
• 황예준 [ Ye-Jun Hwang | 마이폴학교 학생 ]
• 강승환 [ Seung-Hwan Kang | 마이폴학교 교사 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물