Earticle

본 논문은 공기청정기에 복합센서 및 지능형 시스템을 장착하여 실내 공기 질(IAQ; Indoor Air Quality) 이용자의 건강뿐만 아니라 건물이 목적한 공기 질을 개선하고자 한다. 실내에서는 온도와 습도, 적절한 환기가 실 내 오염에 영향을 미치는 거대 요소이며, 이들은 공기 질 관리에 상당한 역할을 한다. 실내 공기 질은 이용자의 건강뿐만 아니라 건물이 목적한 그들의 성과에도 상당한 영향을 끼치므로, 건물의 성격에 구분하여 실내 공기 질 관리 지침을 두고 관리가 되도록 한다. 이러한 실내 공기 질 관리를 통해 건강과 환경 가치를 높여 건강 취약계 층, 지역사회, 시민들의 생활환경 개선 및 건강한 환경 가치를 높이는 효과를 발생시킨다. 이들 기술은 빅데이터, 인공지능, 센서집적 고도화로 신종 센서 개발 및 융･복합 환경을 통합센서로 집적하여 지능형 환경재해 매체개발 을 통한 새로운 비즈니스 모델을 창출한다.

This paper aims to improve the indoor air quality (IAQ) users' health as well as the air quality for the purpose of the building by installing a complex sensor and intelligent system in the air purifier. Indoors, temperature, humidity, and adequate ventilation are major factors affecting indoor pollution, and they play a significant role in air quality management. Indoor air quality significantly affects not only the health of users but also their performance for the purpose of the building. Through such indoor air quality management, health and environmental values are increased, thereby improving the living environment of the health-vulnerable class, local communities, and citizens and raising the value of a healthy environment. These technologies create new business models through the development of intelligent environmental disaster media by developing new sensors and integrating convergence/complex environments into integrated sensors through the advancement of big data, artificial intelligence, and sensor integration.

연구목적: 본 논문은 CCTV에서 확인하기 어려운 도심 생활안전 이상상황을 감지하기 위해 다종 복합 센서 정보를 활용한 서비스 구축방안을 제시하는데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구는 실제 테스트베드 데이터를 기반으로 서비스 시나리오를 선정하고, 주요 수요처인 지자체 스마트도시통합운영센터 운영 자를 대상으로 서비스 중요도 분석을 수행하였다. 연구결과: 서비스 시나리오는 크게 주야간 동적 객체 감지, 급격한 객체의 온도변화 감지, 시계열적 객체의 상대 온도변화 감지 유형으로 도출되었다. AHP 분석 결과, 사람, 차량 등 동적객체로 인한 보행, 모빌리티 충돌 위험상황 서비스와 즉각적인 대형 재난 으로 이어지는 화재 전조현상 감지 서비스의 중요도가 높게 나타났다. 결론: 본 연구는 테스트베드 실데 이터 기반으로 지자체에서 활용 가능한 이상감지 서비스 구축방안을 제시한 의의가 있다. 이를 통해 지 자체의 서비스 도입 의사결정을 지원하는 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.

Purpose: The purpose of this paper is to present a service construction plan using multiple complex sensor information to detect abnormal situations in urban life safety that are difficult to identify on CCTV. Method: This study selected service scenarios based on actual testbed data and analyzed service importance for local government control center operators, which are main users. Result: Service scenarios were selected as detection of day and night dynamic object, Detection of sudden temperature changes, and Detection of time-series temperature changes. As a result of AHP analysis, walking and mobility collision risk situation services and fire foreshadowing detection services leading to immediate major disasters were highly evaluated. Conclusion: This study is significant in proposing a plan to build an anomaly detection service that can be used in local governments based on real data. This study is significant in proposing a plan to build an anomaly detection service that can be used by local governments based on testbed data.

In this paper, we propose an intelligent streetlight system that has a complex sensor module of temperature, humidity, luminance and motion detection and controlled by the fuzzy logic based central monitoring system in order to get flexible and precise manipulation of the streetlight system in USN environment. The proposed streetlight system provides low power consumption and high efficiency by using sensed data from the complex sensor module, which were collected, processed, and analyzed by the fuzzy logic based central monitoring system. The performance of the proposed streetlight system is to be evaluated by a simulation study in terms of power savings and safety at the fields constructed as a test-bed under several suggested scenarios. Finally, we know that the proposed intelligent streetlight system can maximize the energy savings efficiently with the fuzzy logic based central monitoring system and selective remote dimming control by connecting it to the wireless ubiquitous sensor network (USN) using a Zigbee module.

Efforts to reduce damages from micro dust and harmful gases in life have been led by national or local governments, and information on air quality has been provided along with real-time weather forecast through TV and internet. It is not enough to provide information on the individual indoor space consumed. So in this paper, we propose a IoT-based Real-Time Air Quality Sensing Board Corresponding Fine Particle for Air Quality Management in Buildings. Proposed board is easy to install and can be placed in the right place. In the proposed board, the air quality (level of pollution level) in the indoor space (inside the building) is easy and it is possible to recognize the changed indoor air pollution situation and provide countermeasures. According to the advantages of proposed system, it is possible to provide useful information by linking information about the overall indoor space where at least one representative point is located. In this paper, we compare the performance of the proposed board with the existing air quality measurement equipment.

Although localization has been widely studied for Wireless Sensor Networks (WSNs), the complex environments and the large network scale pose severe challenges and make it necessary to develop new reliable localization algorithms. In this paper, we propose a novel Multi-Hop Localization Algorithm for large-scale WSNs in complex environments. This work is based on the consideration that the localization process would encounter several kinds of adverse factors with different nature at the same time (e.g. anisotropic network characteristics, ranging uncertainty, link quality of multihop paths, etc.), which lead to obvious degradation of localization performance. Unlike most of the existing schemes, we transform the localization problem in complex environments into a hybrid constraint satisfaction problem (CSP) which is composed of three different kinds of constraints, i.e. spatial constraint, network situation constraint, and confidence constraint. Set-membership approach and interval analysis method have been utilized to deal with the CSP and determine the positions of sensor nodes. Simulation results show that our scheme is an effective and efficient approach to localization in large-scale WSNs.

A fourth order Butterworth active-RC complex filter with tuning circuits for wireless sensor networks (WSN) is presented in this paper. A method to synthesize an active-RC complex filter is proposed. A tuning system for the complex filter is designed, which is based on tuning the bit number of capacitors bank to compensate RC variations. The operational amplifier (OPA) is designed, which the gain bandwidth (GBW) is about 380MHz, the gain of the DC is 58.1dB, the phase margin is 58 and the power dissipation of the operational amplifier is about 0.6mW. The complex filter is implemented in BCD 0.18 um CMOS process. The complex filter has a bandwidth of 2 MHz, and centre frequency is 2MHz. The results of simulation show that the complex filter image rejection ratio is -48.2dB, pass-band gain is 0.379dB, the power consumption is about 4.98mW.

본 연구는 가정 내에서 사용하는 가전 기기의 사용 에너지를 효율적으로 관리하기 위한 비접촉 가전 기기 식 별 기법을 제시한다. 제안하는 기법은 총 전력 사용량 정보를 이용한 기존의 가전 기기 식별 기법을 개선하기 위해서 복합 센서 정보를 종합적으로 활용한다. 이를 위해서 기기 상태와 측정된 센서 값 간의 영향도를 그래프 형태로 정의 한다. 기기 상태에 영향을 미치는 복합 센서를 표현하는 영향도 그래프를 통해 기기 식별 예측 결과를 계산하기 위해 총 전력 사용량 기반 예측값과 센서 데이터 처리 알고리즘 예측값의 가중치 합을 사용한다. 시뮬레이션 실험을 통한 성능 분석으로 기존 비접촉 가전 기기 식별 기법의 기기 식별 정확도와 비교한다.

In this study, we present a home appliance load identification algorithm. The algorithm utilizes complex sensory data in order to improve the existing NIALM using total power usage information. We define the influence graph between the appliance status and the measured sensor data. The device identification prediction result is calculated as the weighted sum of the predicted value of the sensor data processing algorithm and the predicted value based on the total power usage. We evaluate proposed algorithm to compare appliance identification accuracy with the existing NIALM algorithm.

본 논문에서는 제로 에너지 하우스의 에너지 절감을 모니터링하기 위하여 Zigbee 통신을 이용한 온ㆍ습도, 연기감지, 조도 및 CO2의 복합 센서 보드를 개발하고 이를 처리하는 프로토콜 등에 관하여 다루었다. 특히 센서를 장착시키는 실내 공간의 위치에 따라 제어하는 알고리즘이 달라지게 되므로 이를 무선인 Zigbee를 통하여 센서 장착 위치를 자유롭게 변경할 수 있다는 장점이 있으며. 또한 창을 통해 발생하는 에너지 손실을 줄일 수 있고 실내의 조 명 제어에도 중요한 역할을 할 수 있는 시스템이다.

In this paper, zero-energy house in order to monitor the energy savings come with Zigbee communication temperature·humidity, smoke detection, illumination and CO2 to develop complex sensor board a protocol for handling about it dealt. In particular, indoor space to mount the sensor based on the location of the control algorithm, so it varies through the Zigbee wireless sensor mounting position is free, and the advantage of being able to change. Also, the energy loss that occurs through the window can be reduced to the room lighting can play an important role in the control system.

In this study a novel triiodide ion-selective electrode based on a charge transfer complex of iodine and Bis(2-hydroxyacetophenone)butane-2,3-dihydrazone (ICT), as a membrane carrier was prepared. The electrode has a linear dynamic range between 1.0 ${\times}$ $10^{-2}$ and 5.0 ${\times}$ $10^{-7}$ M, with a Nernstian slope of 58. 99 ${\pm}$ 0.3 mV $decade^{-1}$ and detection limit of 3.0 ${\times}$ $10 ^{-7}$ M. The potentiometric response of the proposed sensor is independent of the pH of the solution in the pH range of 3.0-10.0. The electrode possesses the advantages of short conditioning time, fast response time, and especially, very good selectivity over a large number of common organic and inorganic anions. The electrode can be used for at least 6 months without any considerable divergences in the potentials. It was used as an indicator electrode in potentiometric titration of triiodide ion with thiosulfate.

The interaction between carbon monoxide (CO) and a cobalt-salen complex (Co(salen)) was studied and applied to detect CO. The metal complex doped PEDOT:PSS film exhibited good sensitivity to CO and differentiate CO from other gases. The response of the composite to CO was reversible (RSD < 5%) change in resistance upon removal of CO gas from the test chamber. The effects of adding Co(salen) in the probe film on the response of the sensor were investigated using AFM, XPS, and FT-IR spectroscopy. The sensitivity of the sensor increased as the Co(salen) concentration enhanced as it increased from 0.0 to 1.5 wt. %, where the highest sensitivity ($%{\Delta}R/R_o$) of $-25.0{\pm}0.05%$ was achieved with 1.0 wt. % Co(salen). The sensor containing probe exhibited a linear response ($R^2$ = 0.983) in the range of 0.5 to 10.0% CO (v/v) $N_2$, and the detection limit was 1.74% CO (v/v) in $N_2$.

최근 한반도에서 지진 발생비율이 점차 증가하고 있다. 이는 노후화된 건축물에 많은 영향을 주고 있어 건축물 상태를 점검하여 사고를 예방하는 것이 중요하다. 이에 본 논문에서는 건축물의 상태에 대한 데이터를 수집 및 보관하고 실시간 모니터링하여 사용자들에게 시각화할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안 시스템의 IoT 센서 보드는 기울기, 진동, 온도, 기압 등 다양한 종류의 센서들을 내장한다. 서버는 TCP/IP 기반의 MQTT 통신을 사용하여 많은 수의 센서 보드들과 통신한다. 수집된 데이터는 DB에 보관되어 빅데이터화시켜 웹에 기반하여 사용자들에게 시각화를 제공한다. 구조물 상태 모니터링 시스템은 기존 사람이 진행하던 상태 점검을 실시간으로 하여 적시에 조치할 수 있는 시간을 확보할 수 있고 불안감을 해소해줄 수 있을 것으로 기대된다.

In recent years, the occurrence rate of earthquakes in the Korean Peninsula has been gradually increasing. This has a great impact on aging buildings, so it is important to check the condition of the buildings to prevent accidents in advance. Therefore, it is important to prevent accidents in advance by checking the condition of the building. When checking the condition, most people mobilize equipment to conduct intermittent progress. Since it is not possible to check frequently, you may miss the time to prepare in advance. For this reason, there is a need for a system that can grasp the status in real time as much as possible. In this paper, propose a system that collects and stores data on the state of a building, monitors it in real time, and visualizes it to users. The IoT sensor board of the proposed system embeds various types of sensors such as tilt, vibration, temperature, and barometric pressure. The server communicates with a large number of sensor boards using TCP/IP-based MQTT communication. The collected data is stored in the DB and converted into big data to provide visualization to users based on the web. This complex sensor-based SHM system will reduce the manpower currently required to collect measurements by automating the collection process with sensor boards in real time, thus facilitating early detection of hazardous issues and providing sufficient time to address such concerns.

정수장의 최적화 운영을 위하여 가장 필요한 것은 수용가에서 사용되는 수돗물의 패턴과 양을 정확하게 예측하여 필요한 만큼의 수돗물을 펌프를 이용하여 배수지로 전달하여 저장하고, 필요한 유량이 최소의 전기에너지를 이용하여 적기에 공급되어야 한다. 정수장의 수량 예측 중 에너지 최적화 운영의 관점에서 필요한 단기 수요예측은 시계열 분석, 회귀분석 및 신경망 알고리즘을 이용하여 계절별, 주요 기간별, 지역 특성별 등을 고려하여 이루어져 왔으며, 본 논문에서는 순환적 신경회로망의 일종인 LSTM(Long Short-Term Memory), GRU(Gated Recurrent Units) 등의 AI 기반 복합센서 적용성 분석을 통한 에너지 관리 방안에 대하여 분석하였다.

The most necessary thing for the optimal operation of a water purification plant is to accurately predict the pattern and amount of tap water used by consumers. The required amount of tap water should be delivered to the drain using a pump and stored, and the required flow rate should be supplied in a timely manner using the minimum amount of electrical energy. The short-term demand forecasting required from the point of view of energy optimization operation among water purification plant volume predictions has been made in consideration of seasons, major periods, and regional characteristics using time series analysis, regression analysis, and neural network algorithms. In this paper, we analyzed energy management methods through AI-based complex sensor applicability analysis such as LSTM (Long Short-Term Memory) and GRU (Gated Recurrent Units), which are types of cyclic neural networks.

우리나라의 섬유산업 중 염색가공 분야는 에너지 다소비 업종으로, 노동 집약적 특성에 따라 원단위 생산성이 낮고, 대부분 중소·영세기업 특징이 있다. 염색 원단의 불량률이 높아지면 재염색으로 인한 생산단가 상승과 초과 에너지 투입으로 비용이 증가하기 때문에, 불량률을 최소를 통한 생산량 향상이 초점이었다. 또한 고온고압의 환경에서 이루어지는 염색공정은 사고 위험으로 염색기 원단 투입구를 실시간으로 개방할 수 없기 때문에 실시간으로 원단의 염색상태 확인이 어려웠다. 최근에는 염액을 실시간으로 모니터링하는 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 탁도, pH, 전도도 센서를 이용하여 염액의 흡진율을 계측할 수 있는 복합센서 흡진율 모델 및 구성시스템을 제안하였으며, 실험방법소개와 실험결과 분석을 실시하였다.

The textile industry in Korea, the dyeing sector is an energy-intensive sector and has low per-unit productivity due to its labor-intensive nature. If the defective rate of dyed fabrics is high, additional costs are incurred due to an increase in production cost due to re-dyeing. Therefore, the goal of the dyeing factory was to minimize the defect rate rather than to save energy. It was difficult to check the dyeing state of the fabric in real time due to the risk of accidents due to burns or pressure when dyeing in a high-temperature and high-pressure environment. In this paper, a complex sensor that can measure the exhaustion rate of dye solution in the dyeing machine using turbidity, pH, and conductivity sensors was proposed, and the experimental method and experimental results were analyzed.

본 연구에서는 무선 센서 네트워크에서 공용 주파수 대역 2.4GHz를 여러 무선 프로토콜이 사용함으로 발생하는 간섭 및 충돌에 의한 전송 성능 저하 문제를 해결하기 위한 방법으로 무선 센서 네트워크의 일부 센서 노드들을 Wired Bridge Node로 연결하는 방법을 제안한다. 이를 증명하기 위해, 무선 통신과 유선 통신을 동시에 지원하는 Wired and Wireless MAC을 포함하는 센서 노드인 Wired Bridge Node의 소프트웨어 구조를 제안하고 이 시스템을 검증하였다.

본 연구에서는 무선 센서 네트워크에서 공용 주파수 대역 2.4GHz를 여러 무선 프로토콜이 사용함으로 발생하는 간섭 및 충돌에 의한 전송 성능 저하 문제를 해결하기 위한 방법으로 무선 센서 네트워크의 일부 센서 노드들을 Wired Bridge Node로 연결하는 방법을 제안한다. 이를 증명하기 위해, 무선 통신과 유선 통신을 동시에 지원하는 Wired and Wireless MAC을 포함하는 센서 노드인 Wired Bridge Node의 소프트웨어 구조를 제안하고 이 시스템을 검증하였다.

하천과 냇가는 인간과 자연의 조화 속 공간이다. 그러나 우리나라의 하천은 오염의 무한한 위협을받고 있다. 본 논문에서는 수질 오염으로 인한 재해를 예측하는 시뮬레이션을 개발한다. 복합 센서를설치하여 실시간으로 모니터 할 수 있다. 그리고 빠르게 조치를 취할 수 있으며, 물의 상태를 변할 때물을 구성하는 데이터를 수신 할 수 있기 때문이다. 또한, 수질 모델링은 센서 노드로부터 수신 한 데이터를 사용하여 수질의 재해를 예측 할 수 있다. 만약 재해를 예측할 수 있다면, 그것은 최소한의 손상을 줄이고 또한 방지 할 수 있습니다. 기술이 있는경우 더 상품화와 사람과 자연 모두의 이익을 위해이 기술을 확대하는 것을 기대한다.

The rivers and streams are space of creatures and man and nature living in harmony. but our country rivers and streams are receiving threats from a myriad of polluted. In this paper, we develop a simulation to predict the disasters caused by water pollution. By installing a complex sensor can be monitored in real time. and Because it can receive the data that make up the water when changing the state of the water can take action rapidly. in addition, water quality modeling, using the received data from the sensor node can predict the disaster of the water quality. If you can predict disasters, it can reduce the damage to a minimum and also prevent. If the technology is becoming more and more commercialized and look forward to expanding this technology to benefit both people and nature.