그렇게 비싸지 않고 누구나 쉽게 구할 수 있는 일종의 오픈소스 센서데이타로 부터 모아진 데이타가 어떻게 생겼는지를 살펴봄~

1. Show Case :
각종 센서가 생성하는 Data
2017년7월16일
김규호
서강대학교교수

3. 1. 온습도 센서노드 DIY
3400원
12,600원
1000원
1000원
27,000원

4. 에어컨의 영향1
④

5. 에어컨의 영향2
④
⑥

6. 에어컨의 영향3
④
⑥
②

7. 에어컨의 영향4
④
⑥
②
①

8. 온도와 습도
④ 습도
② 온도
④ 습도
② 습도

9. 2. 𝐶𝑂2 센서노드 DIY
5V 전원
Serial-to-WiFi
CO2 Sensor
Serial Data
Via Smart Phone Tethering
10만원
3400원
12,600원

10. 2016년 1월 겨울 어느날의 연구실
밖이 추운 겨울날
17 m3 크기의 방
ppm
2000
1800
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0

11. 환기가 유발하는 CO2 농도 데이터 패턴
400 ~ 900 구간
의 증가율
900 ~ 1200 구간
의 증가율
환기 직후의
증가율
환기 직후의
증가율

12. 방문의 열어둔 상태의 CO2 농도 영향
방문을 열어
두었을때
방문을 닫았
을때

13. 3가지 다른 공간
• CO2 농도와 쾌적감 연계
• 쾌적도에 영향을 미치는 순서
• 온도 > 습도 > CO2
• CO2는 온도/습도 조건이 좋으면
그다지 특별한 느낌 없슴

14. 광화문  분당 광역버스내 CO2와 쾌적도
• 에어컨 충분히 가동: 불쾌한 수준은 아님 5500ppm

15. 승용차내 CO2와 쾌적도
• 모닝에 남자2명
• 환기없이 에어컨 충분히 가동  쾌적
5300ppm

16. 승용차내 CO2와 환기
승용차 남자1+여자3
11:36am
11:51am
에어컨안키고 15분만
에 5163ppm 도달
에어컨 켜니
이 수치로 유지
환기
창문열고 쾌적히 운행
창문열었다 닫았다…

17. 3. 먼지센서 노드 DIY
Serial-to-WiFi
Serial Data
먼지 Sensor
ATMEGA328P One Chip Computer
3400원
1000원
1000원
3000원
$25

18. 먼지센서 4개의 “절대값 비교”

19. “고등어”의 효과?
실내
공기청정기의 효과
실내
고기굽기의 효과

20. 공기질이 좋지 않은 어느날 미세먼지 관찰사항
• 분당 거리: (아주작은먼지, 큰먼지)=(18000, 230)
• 한남동 거리: (22000, 300)
• 신촌 거리: (25000, 500)
• 광역버스안: (6000, 70)
• 파랑버스: 에어컨 냉방기 가동시 (6000, 70)
• 파랑버스: 에어컨 냉방기 미가동 송풍만 할때 (10000, 170)
• 연구실: (6000, 50)
$260

21. 공식 측정 데이터 서비스 사이트 예시
http://cleanair.seoul.go.kr/http://aqicn.org/city/seoul

22. 4. 전력측정센서 노드 DIY

23. 가전제품들의 전력 사용 데이터 패턴
김치냉장고 전기밥솥 세탁기
에어컨
냉장고
집안전력 전체
1400
3500
1500
1100
600
200
600
100

24. 6월24일 하루의 전력사용

25. 5. 감마선 (방사능)
지난 1개월간의
방사능(감마선) 모니터링
50,000원

26. 6. Indoor 환경감시 Tool Box
밝기
VOC (휘발성 유기화합물)
CO2
습도
온도
먼지 10um

27. 100% Scale
밝기
CO2
습도
VOC (휘발성 유기화합물)
온도
먼지 10um

28. “Filter”

29. Total
VOC
CO2*1/5
PM1.0 ug
습도
온도
PM2.5 ug
PM10 ug
같은시간 성남의 공식
PM2.5=72ug
PM10=38ug
 대락 공식측정값과 내 측정값이 일치
방 창문 활짝 엶내방 창문 열기

30. 식당에서
생선구이 및
생선회 식당방에
15명이 모여있음.
대략 CO2 1800ppm.
테이블마다 매운탕 끓이느라
포터블 가스레인지 가동
CO2  3500ppm 으로 상승!

31. 7. 시스템 구성
internet
Sensor node
소물인터넷
WiFi Tethering
Linux Server
Node.js
MySQL
http
mqtt
Using Google line chart
Ok with any protocol

35. Conclusion – 최종적으로 무엇을 하자는 것?
“Value (가치)”
Biz Model
데이터 수집
센서노드개발
데이터 시각화
환경모니터링
에어클리너
친환경아파트
공기정화테슬라
기술 가공 범용제품 복합제품 서비스솔루션
빅데이타
AI
알파고
바둑
로보트
특수한 제품

36. Conclusion – 최종적으로 무엇을 하자는 것?
“Value (가치)”
Biz Model
데이터 수집
센서노드개발
데이터 시각화
환경모니터링
에어클리너
친환경아파트
공기정화테슬라
기술 가공 범용제품 복합제품 서비스솔루션
빅데이타
AI
알파고
바둑
로보트
특수한 제품

37. Conclusion – 최종적으로 무엇을 하자는 것?
“Value (가치)”
Biz Model
데이터 수집
센서노드개발
데이터 시각화
환경모니터링
에어클리너
친환경아파트
공기정화테슬라
기술 가공 범용제품 복합제품 서비스솔루션
빅데이타
AI
알파고
바둑
로보트
특수한 제품

38. 감사합니다~