KR20200119397A - IoT-based smart atmosphere measurement and integrated management system - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 환경 측정 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 수질, 대기 환경을 측정하고 이를 통합하여 관리할 수 있는 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an environmental measurement system, and more particularly, to a system capable of measuring and managing water quality and atmospheric environment by integrating them.
현대에 이르러 산업이 고도로 발달함에 따라, 전세계적으로 사막화가 급속하게 진행되어 대기 중 황사, 미세먼지 등의 농도가 높아져 환경 오염이 심각한 수준에 이르렀다. 따라서 미세먼지의 오염정도, 수질 등을 실시간으로 모니터링하고, 이를 관리자, 사용자에게 알려 통합 관리할 수 있는 시스템에 대한 필요성이 대두되었다.In modern times, as the industry is highly developed, desertification has progressed rapidly around the world, increasing the concentration of yellow dust and fine dust in the atmosphere, leading to serious environmental pollution. Therefore, there is a need for a system that can monitor the degree of contamination and water quality of fine dust in real time, and inform administrators and users of the system for integrated management.
다만, 일반적인 대기환경 상태 및 시료오염 상태 측정방식은 기술적, 경제적 제약으로 인해 연속 측정이 어려워 실시간 반영이 어려우며, 외부환경의 영향을 많이 받아 정확도가 저하되는 문제점이 있었다.However, in the general air environment condition and sample contamination condition measurement method, continuous measurement is difficult due to technical and economic constraints, so it is difficult to reflect in real time, and there is a problem that accuracy is deteriorated due to a large amount of influence from the external environment.
본 발명의 실시 예는 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 수질 및 대기 환경의 상태를 보다 정확하게 측정하는 동시에 실시간으로 모니터링 하고 통합 관리할 수 있는 IoT기반의 스마트 대기 환경 측정 및 통합 관리 시스템을 제공하고자 한다.An embodiment of the present invention was devised to solve the above problems, and an IoT-based smart atmospheric environment measurement and integrated management system capable of more accurately measuring water quality and atmospheric conditions while monitoring and integrated management in real time. Want to provide.
본 발명은 상기와 같은 과제를 해결하고자, 시료투입부로 시료를 채쥐하는 단계와, 시료에서 냄새물질의 성분을 분석하는 분석부와, 냄새물질의 농도를 연산하는 연산부를 통해 냄새물질을 측정하는 단계와, 상기 분석부 및 상기 연산부에서 신호를 전달받는 측정 값을 통신부로 전달하는 단계와 및 상기 통신부와 전기적으로 연결되고, 상기 측정 값에 따라 작동부를 제어하는 단계를 포함하여, 냄새물질을 실시간으로 측정 가능한 동시에 측정된 값 및 통계 수집된 정보를 통해 최적의 통합관리가 가능하도록 한다.In order to solve the above problems, the present invention measures the odor substance through the step of taking a sample through the sample input unit, an analysis unit that analyzes the components of the odor substance in the sample, and an operation unit that calculates the concentration of the odor substance. And, the step of transmitting the measured value received signals from the analysis unit and the calculation unit to the communication unit, and electrically connected to the communication unit, including the step of controlling the operation unit according to the measured value, in real time It enables optimal integrated management through measured values and statistics collected at the same time that can be measured.
이때 상기 분석부는 PCA 분석 및 pattern 알고리즘을 통해 냄새물질의 성분을 분석할 수 있으며, 연산부는 PLS-OU 알고리즘에 따라 냄새물질의 정량적 분석할 수 있다. 따라서 상기 분석부와 상기 연산부는 일체로 형성되는 전자코로 형성될 수 있다.At this time, the analysis unit may analyze the components of the odor substance through PCA analysis and pattern algorithm, and the operation unit may quantitatively analyze the odor substance according to the PLS-OU algorithm. Therefore, the analysis unit and the operation unit may be formed of an electronic nose integrally formed.
구체적으로 측정하는 단계는 분석부에서 냄새물질에 포함된 다수의 각 성분을 표준화하는 단계, 표준화된 각 성분의 상관행렬을 구하는 단계, 상관행렬에 따라 각 고유값과 고유벡터를 구하는 단계, 가장 큰 고유값에 대응하는 고유벡터와 두번째로 큰 고유값에 대응하는 고유벡터에 기초하여 제1 점그래프를 형성하는 단계, 상기 제1 점그래프에 따라 주성분을 결정하는 단계, 각 상기 주성분에 점수를 연산하는 단계 및 상기 점수를 기초로 제2 점그래프를 형성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.Specifically, the measuring step includes standardizing a plurality of components included in the odor substance in the analysis unit, obtaining a correlation matrix for each standardized component, obtaining each eigenvalue and an eigenvector according to the correlation matrix, and the largest Forming a first point graph based on the eigenvector corresponding to the eigenvalue and the eigenvector corresponding to the second largest eigenvalue, determining a principal component according to the first point graph, and calculating a score for each of the principal components And forming a second point graph based on the score.
또한 연산부에서는 시료의 냄새물질의 흡착량을 산출하는 단계, 상기 측정 값의 시간 대비 변동률을 산출하는 단계 및 상기 변동률의 면적을 적산한 면적값을 구하는 단계, 상기 흡착량과 상기 냄새물질의 농도의 특성 관계식으로부터, 상기 측정 가스의 농도를 추출하는 단계;를 포함하며, 상기 특성 관계식은, 다수의 측정 가스 샘플에 상기 흡착량을 측정하여, 상기 흡착량과 상기 가스 샘플의 농도간의 회귀분석 방법으로 연산되는 것이 바람직하다.In addition, in the calculation unit, the step of calculating the adsorption amount of the odor substance of the sample, calculating the change rate of the measured value over time, and calculating the area value obtained by integrating the area of the change rate, And extracting the concentration of the measurement gas from the characteristic relational expression, wherein the characteristic relational expression is a regression analysis method between the absorption amount and the concentration of the gas sample by measuring the absorption amount on a plurality of measurement gas samples. It is desirable to be calculated.
시료를 채취하는 단계 전에 표준물질을 먼저 주입하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하며, 상기 표준물질 주입단계의 주입 시간은 상기 시료 채취단계의 시간보다 긴 것이 바람직하다.It is preferable to further include the step of first injecting the standard substance before the step of collecting the sample, and the injection time of the standard substance injection step is preferably longer than the time of the sample collecting step.
이상에서 살펴 본 봐와 같이, 본 발명의 과제해결 수단에 의하면 다음과 같은 사항을 포함하는 다양한 효과를 기대할 수 있다. 다만, 본 발명이 하기와 같은 효과를 모두 발휘해야 성립되는 것은 아니다.As described above, according to the problem solving means of the present invention, various effects including the following can be expected. However, the present invention is not established when all of the following effects are exhibited.
본원발명의 분석부는 다변량분석을 통해 많은 변수들로부터 몇 개의 주성불들을 추출하고, 고유의 패턴과 라이브러리에 저장된 패턴을 비교 분석하여 냄새물질을 정확하게 분석하는 동시에, 깨끗한 시료를 공급하여 냄새지수를 통해 냄새물질의 정략정 분석을 하여 최적화된 냄새물질 관리가 가능하도록 합니다.The analysis unit of the present invention extracts several main fires from many variables through multivariate analysis, compares and analyzes unique patterns and patterns stored in the library to accurately analyze odor substances, and supplies clean samples through odor indexes. Optimized management of odor substances is possible by analyzing the odor substances.
또한 분석부의 결과에 따라 제거물질의 양을 제어할 수 있어 냄새물질을 효과적으로 제거하는 동시에 인체에는 영향을 미치지 않으며, 연속 분석을 통해 냄새물질이 분해되는 정도를 확인할 수 있어 시스템의 정화력을 향상시키는 효과를 갖습니다.In addition, the amount of removed substances can be controlled according to the result of the analysis unit, so that odor substances are effectively removed, and at the same time, it does not affect the human body, and the degree of decomposition of odor substances can be checked through continuous analysis, thereby improving the purification power of the system. Has.
또한 센서부에 흡착된 가스의 흡착량으로 부터, 가스의 농도를 산정하는 방식은 농도의 증가 및 반복횟수가 증가하여도 낮은 상대 표준편차의 가져 재현성이 향상되는 효과를 갖는다.In addition, the method of calculating the gas concentration from the adsorption amount of the gas adsorbed on the sensor unit has an effect of improving reproducibility due to low relative standard deviation even when the concentration increases and the number of repetitions increases.
또한 무취공기를 주입하는 무취공기 주입단계를 측정 가스 주입전에 실시함으로써, 센서에 부착된 가스를 제거할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 무취공기를 주입할 때, 센서 표면에서 떨어지는 가스량을 측정할 수 있어, 평상시 공기의 오염도를 역산할 수 있는 효과를 갖는다.In addition, there is an advantage in that the gas attached to the sensor can be removed by performing the odorless air injection step of injecting the odorless air before the measurement gas is injected. In addition, when odorless air is injected, it is possible to measure the amount of gas falling from the surface of the sensor, thereby having the effect of inverting the pollution level of the air.
또한 흡탈착량을 비교함으로써, 가스센서의 성능을 평가할 수 있다는 장점도 있다.In addition, by comparing the adsorption and desorption amount, there is also an advantage that the performance of the gas sensor can be evaluated.
도 1은 본 발명의 일 실시예를 간략히 도시한 블록도.
도 2는 도 1의 수직 유로 상에 설치된 센서부와, 이의 센서 크로마토그램 그래프.
도 3는 도 1의 수평 유로 상에 설치된 센서부와, 이의 센서 크로마토그램 그래프.
도 4는 본 발명의 일실시 예의 분석부에 사용된 전자코 알고리즘의 순서도.
도 5는 도 4의 PCA 분석의 일 예를 도시한 도면.
도 6은 도 5의 PCA 분석의 일 예의 결과를 도시한 도면.
도 7은 도 4의 Pattern 분석의 일 예를 도시한 도면.1 is a block diagram schematically showing an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a graph of a sensor unit installed on the vertical flow path of FIG. 1 and a sensor chromatogram thereof.
3 is a sensor part installed on the horizontal flow path of FIG. 1 and a sensor chromatogram graph thereof.
4 is a flowchart of an electronic nose algorithm used in the analysis unit according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating an example of PCA analysis of FIG. 4.
6 is a diagram showing a result of an example of the PCA analysis of FIG. 5;
7 is a diagram illustrating an example of pattern analysis of FIG. 4.
이하 도면을 참조하면 본 발명의 냄새물질 제거 시스템의 구체적인 실시 예에 대해 설명하도록 한다.Hereinafter, a specific embodiment of the system for removing odor substances according to the present invention will be described with reference to the drawings.
또한 시료를 액상 및 기상의 시료를 모두 포함할 수 있으며, 표준물질은 냄새물질이 포함되지 않은 시료를 의미한다.In addition, the sample may include both liquid and gaseous samples, and the standard substance means a sample that does not contain an odorant.
도 1은 본 발명의 일 실시예를 간략히 도시한 블록도이고, 도 2는 도 1의 수직 유로 상에 설치된 센서부와, 이의 센서 크로마토그램 그래프이며,도 3는 도 1의 수평 유로 상에 설치된 센서부와, 이의 센서 크로마토그램 그래프이다. 도 4는 본 발명의 일실시 예의 분석부에 사용된 전자코 알고리즘의 순서도이고, 도 5는 도 4의 PCA 분석의 일 예를 도시한 도면이며, 도 6은 도 5의 PCA 분석의 일 예의 결과를 도시한 도면이고, 도 7은 도 4의 Pattern 분석의 일 예를 도시한 도면이다.1 is a block diagram schematically showing an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a sensor unit installed on the vertical flow path of FIG. 1 and a sensor chromatogram graph thereof, and FIG. 3 is It is a sensor part and its sensor chromatogram graph. 4 is a flowchart of an electronic nose algorithm used in the analysis unit according to an embodiment of the present invention, FIG. 5 is a diagram showing an example of PCA analysis of FIG. 4, and FIG. 6 is a result of an example of PCA analysis of FIG. And FIG. 7 is a diagram illustrating an example of pattern analysis of FIG. 4.
본 발명의 IoT기반의 스마트 대기 환경 측정 및 통합 관리 시스템은 시료를 채취하는 채취부와, 센서부가 형성되어 냄새물질의 성분을 분석하는 분석부와, 냄새물질의 농도를 연산하는 연산부와, 분석 및 연산된 값에 따라 작동부를 제어하는 제어부와, 분석부와 연산부 및 제어부와 작동부를 통신하는 통신부와, 표준물질을 투입부로 공급하는 표준물질 투입부를 포함한다.The IoT-based smart atmospheric environment measurement and integrated management system of the present invention includes a collection unit for collecting samples, an analysis unit for analyzing the components of odorous substances by forming a sensor unit, an operation unit for calculating the concentration of odorous substances, and analysis and It includes a control unit for controlling the operation unit according to the calculated value, a communication unit for communicating the analysis unit and the operation unit and the control unit and the operation unit, and a standard material input unit supplying the standard material to the input unit.
IoT(Internet of Things)는 사물에 센서를 부착하고, 인터넷망에 연결되어 실시간으로 데이터를 주고받는 기술이나 환경을 의미한다. 따라서 본원발명은 IoT를 기반으로 하여 실시간으로 냄새물질을 측정, 분석하고 이를 데이터화하여 통신부를 통해 통합관리부와 서로 통신한다.IoT (Internet of Things) refers to a technology or environment in which sensors are attached to objects and connected to an Internet network to exchange data in real time. Therefore, the present invention measures and analyzes odor substances in real time based on IoT, converts them into data, and communicates with the integrated management unit through the communication unit.
채취부는 시료의 먼지를 제거하는 먼지필터와 시료의 수분을 제거하는 수분 제거 장치를 포함할 수 있으며, 먼지필터(110)는 수분 제거 장치(120)의 전후에 설치된 제 1 먼지필터(111) 및 제 2 먼지필터(112)를 포함한다. 수분 제거 장치(120)에 처리된 수분은 전자밸브에 의해 외기로 배출된다.The collection unit may include a dust filter to remove dust from the sample and a moisture removal device to remove moisture from the sample, and the
센서부(130)는 다수의 가스센서(131~139)가 어레이(Array)로 배치된다. 센서부(131~139)는 반도체식 가스센서, 전기화학식 센서, 및 광센서 등이 사용될 수 있으며, 유로(101)가 꺾인 지점에 배치됨으로써, 센서의 감지 표면(132a)이 유체의 흐름에 수직으로 위치하도록 한다. 센서부(130)는 유체의 흐름과 평행하게 위치할 수 도 있으며, 유체의 흐름에 수직으로 위치할 수도 있다.In the
밸브(103)는 표준물질이 유입되는 유로(102)와, 시료가 유입되는 유로(104)와 함께 만나는 지점에 설치되어, 선택적으로 시료를 투입할 수 있도록 한다. 따라서, 시료를 측정한 후, 표준물질를 투입함으로써, 센서부를 세정 및 안정화시켜, 센서부의 측정 정밀도를 유지할 수 있으며, 센서부의 수명을 증대시킬 수 있다.The valve 103 is installed at a point where the flow path 102 into which the standard material is introduced and the
시료가 유입되는 유로(104) 혹은 가스부(130)의 유로(101) 상에는 유량을 측정할 수 있는 유량 측정기(150)가 구비된다. A
분석부(300)는 상기 측정값의 시간 대비 변동률(S)을 산출한 후, 상기 변동률(S)의 면적을 적산한 면적값(A)을 구하여, 흡탈착된 가스의 양을 산정한다. 이에 대한 자세한 설명은 후술하는 가스 농도 측정 방법에 대한 설명으로 대체한다.The
연산부는 상기 흡착량과 시료의 냄새물질 농도의 특성 관계식으로부터, 냄새물질의 농도를 연산한다. 특성 관계식은 다수의 시료 샘플에 상기 흡착량을 측정하여, 상기 흡착량과 상기 시료의 농도간의 회귀분석 방법으로 얻어진다.The calculation unit calculates the concentration of the odor substance from the relational expression of the adsorption amount and the concentration of the odor substance in the sample. The characteristic relational expression is obtained by a regression analysis method between the adsorption amount and the concentration of the sample by measuring the adsorption amount on a plurality of sample samples.
전자코는 GC-MS보다 상대적으로 낮은 감도를 가이때 본 발명의 분석부와 연산부는 설명의 편의를 위해 따로 구분하여 설명하였으나, 하나의 전자코로 형성된다. 측정 시 대용량의 시료를 필요로한다. 다만 전자코를 사용하는 경우에는 측정장치 자체의 크기를 줄여 이동 가능하여 현장에서 냄새분석이 가능하며, 본원발명의 분석부와 연산부는 PC 사양의 임베디드 소형 전자코로 형성되는 것이 바람직하다.When the electronic nose has a relatively lower sensitivity than the GC-MS, the analysis unit and the operation unit of the present invention have been separately described for convenience of explanation, but are formed as one electronic nose. A large volume of sample is required for measurement. However, in the case of using an electronic nose, the size of the measuring device itself can be reduced, so that smell analysis is possible in the field, and it is preferable that the analysis unit and operation unit of the present invention are formed of a small embedded electronic nose with a PC specification.
구체적으로 분석부는 전자코 알고리즘에 따라 냄새물질을 종류를 분석하기 위한 PCA 분석 및 Pattern 분석을 동시에 진행하고, 냄새물질의 결정되면 PLS-OU 분석을 통해 정량적 분석을 한다.Specifically, the analysis unit simultaneously performs PCA analysis and pattern analysis to analyze the type of odor substance according to the electronic nose algorithm, and when the odor substance is determined, it performs quantitative analysis through PLS-OU analysis.
PCA 분석은 다양한 성분 중 악취를 유발하는 주요 냄새물질을 추출하는 방법으로, 다차원의 자료를 기초로 통계분석의 입력 자료를 활용하여 주성분 분석한다. Pattern 분석은 라이브러리에 저장된 각 물질의 특정 패턴과 냄새물질이 갖는 패턴을 비교하여 성분을 분석하는 방법으로, 시료 분석을 통해 얻은 패턴과 저장된 패턴의 오차를 통해 냄새물질 성분을 분석한다.PCA analysis is a method of extracting the main odor substances that cause odor among various components. Based on multidimensional data, the main component is analyzed using input data of statistical analysis. Pattern analysis is a method of analyzing components by comparing a specific pattern of each substance stored in the library with the pattern of the odor substance. The odor substance component is analyzed through the error between the pattern obtained through sample analysis and the stored pattern.
이때 본 발명은 PCA 분석 및 Pattern 분석을 동시에 진행하여 보다 정확한 냄새물질을 분석할 수 있고, 이에 대응하여 보다 용이하게 이를 통합관리할 수 있다.In this case, the present invention can perform PCA analysis and pattern analysis at the same time to analyze more accurate odor substances, and in response to this, it can be more easily integrated management.
상기한 바와 같이 냄새물질의 성분이 결정되면, PLS-OU 분석을 통해 냄새지수(OU)를 산출하여 정략적 분석을 한다. PLS-OU 분석은 냄새물질에 깨끗한 표준시료를 공급하여 냄새물질이 측정이 되지 않을 때까지 희석하고, 그 희석된 정도를 냄새지수로 하여 정량적 분석을 한다. 이는 서로 다른 냄새물질 성분에 대해 악취를 느끼는 정도가 다르기 때문에 이를 정량화하여, 보다 정확한 통합관리가 가능하도록 한다.When the components of the odor substance are determined as described above, the odor index (OU) is calculated through the PLS-OU analysis to perform a regular analysis. In the PLS-OU analysis, a clean standard sample is supplied to the odorant, diluted until the odorant is not measured, and the degree of dilution is used as the odor index for quantitative analysis. This is because the degree to which odors are felt for different odorous substances is quantified, so that more accurate integrated management is possible.
표준물질 투입부는 채취되는 시료를 탈취하도록 유로상에 설치된 활성탄 필터를 포함한다. 따라서 공기의 냄새물질을 제거할 수 있으며, 이외에도 표준물질 투입장치는 별도의 탱그로 구성되어 표준물질을 직접 공급하도록 구현될 수 있다.The standard material input unit includes an activated carbon filter installed on the flow path to deodorize the sample to be collected. Accordingly, it is possible to remove odorous substances from the air, and in addition, the standard substance input device may be implemented to directly supply the standard substance by being configured as a separate tank.
구체적으로 본발명의 IoT기반의 스마트 대기 환경 측정 및 통합 관리 시스템의 분석방법에 대해 설명하면, 시료투입부로 시료를 채취하는 단계와, 시료에서 냄새물질의 성분을 분석하는 분석부와, 냄새물질의 농도를 연산하는 연산부를 통해 냄새물질을 측정하는 단계와, 상기 분석부 및 상기 연산부에서 신호를 전달받는 측정 값을 통신부로 전달하는 단계와 및 상기 통신부와 전기적으로 연결되고, 상기 측정 값에 따라 작동부를 제어하는 단계를 포함하여, 냄새물질을 실시간으로 측정 가능한 동시에 측정된 값 및 통계 수집된 정보를 통해 최적의 통합관리가 가능하도록 한다.Specifically, the method of analyzing the IoT-based smart atmosphere environment measurement and integrated management system of the present invention will be described, the step of collecting a sample through the sample input unit, an analysis unit analyzing the components of odor substances in the sample, and Measuring odor substances through an operation unit that calculates the concentration, transmitting a measurement value received from the analysis unit and the operation unit to a communication unit, and being electrically connected to the communication unit, and operating according to the measured value Including the step of controlling wealth, it is possible to measure odorous substances in real time, and at the same time, optimal integrated management is possible through measured values and statistically collected information.
시료를 채취하는 단계 전에 표준물질을 먼저 주입하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하며, 상기 표준물질 주입단계의 주입 시간은 상기 시료 채취단계의 시간보다 긴 것이 바람직하다.It is preferable to further include the step of first injecting the standard substance before the step of collecting the sample, and the injection time of the standard substance injection step is preferably longer than the time of the sample collecting step.
이때 상기 분석부는 PCA 분석 및 pattern 분석 알고리즘을 통해 냄새물질의 성분을 분석할 수 있으며, 연산부는 PLS-OU 알고리즘에 따라 냄새물질의 정량적 분석할 수 있다. 따라서 상기 분석부와 상기 연산부는 일체로 형성되는 전자코로 형성될 수 있다.At this time, the analysis unit may analyze the components of the odor substance through PCA analysis and pattern analysis algorithm, and the operation unit may quantitatively analyze the odor substance according to the PLS-OU algorithm. Therefore, the analysis unit and the operation unit may be formed of an electronic nose integrally formed.
PCA 분석은 구체적으로 측정하는 단계는 분석부에서 냄새물질에 포함된 다수의 각 성분을 표준화하는 단계, 표준화된 각 성분의 상관행렬을 구하는 단계, 상관행렬에 따라 각 고유값과 고유벡터를 구하는 단계, 가장 큰 고유값에 대응하는 고유벡터와 두번째로 큰 고유값에 대응하는 고유벡터에 기초하여 제1 점그래프를 형성하는 단계, 상기 제1 점그래프에 따라 주성분을 결정하는 단계, 각 상기 주성분에 점수를 연산하는 단계 및 상기 점수를 기초로 제2 점그래프를 형성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the PCA analysis, the specific measurement steps include standardizing a number of components included in the odor substance in the analysis unit, obtaining a correlation matrix for each standardized component, and obtaining each eigenvalue and eigenvector according to the correlation matrix. , Forming a first point graph based on an eigenvector corresponding to the largest eigenvalue and an eigenvector corresponding to the second largest eigenvalue, determining a principal component according to the first point graph, each of the principal components It characterized in that it comprises the step of calculating a score and forming a second point graph based on the score.
또한 pattern 분석은 두 변수의 선형관계를 파악하기 위하여 사용되며, 이는 라이브러리에 저장되어 있는 각 냄새물질의 특정 패턴과 분석된 성분의 패턴을 비교하여 냄새물질의 성분을 보다 명확하게 분석할 수 있도록 한다.In addition, pattern analysis is used to determine the linear relationship between the two variables, which makes it possible to more clearly analyze the components of the odor substances by comparing the patterns of the analyzed components with the specific patterns of each odor substance stored in the library. .
따라서 pattern 분석는 시료의 냄새물질의 흡착량을 산출하는 단계, 상기 측정 값의 시간 대비 변동률을 산출하는 단계 및 상기 변동률의 면적을 적산한 면적값을 구하는 단계, 상기 흡착량과 상기 냄새물질의 농도의 특성 관계식으로부터, 상기 측정 가스의 농도를 추출하는 단계;를 포함하며, 상기 특성 관계식은, 다수의 측정 가스 샘플에 상기 흡착량을 측정하여, 상기 흡착량과 상기 가스 샘플의 농도간의 회귀분석 방법으로 연산되는 것이 바람직하다Therefore, the pattern analysis includes calculating the adsorption amount of the odorous substance in the sample, calculating the change rate of the measured value over time, and calculating the area value obtained by integrating the area of the change rate, and And extracting the concentration of the measurement gas from the characteristic relational expression, wherein the characteristic relational expression is a regression analysis method between the absorption amount and the concentration of the gas sample by measuring the absorption amount on a plurality of measurement gas samples. Preferably calculated
구체적으로 두 변수가 x,y 인 경우, x,y의 선형관계 결과 값인 r은 하기한 수학식에 의해 정해지며, 그 결과 값을 해석하여 비교 분석한다.Specifically, when the two variables are x and y, r, which is the result of the linear relationship between x and y, is determined by the following equation, and the result is analyzed and compared.
r이 -1.0과 -0.7 사이이면, 강한 음적 선형관계이고, r이 -0.7과 -0.3 사이이면, 뚜렷한 음적 선형관계이며, r이 -0.3과 -0.1 사이이면, 약한 음적 선형관계이고, r이 -0.1과 +0.1 사이이면, 거의 무시될 수 있는 선형관계이며, r이 +0.1과 +0.3 사이이면, 약한 양적 선형관계이고, r이 +0.3과 +0.7 사이이면, 뚜렷한 양적 선형관계이며, r이 +0.7과 +1.0 사이이면, 강한 양적 선형관계라고 볼 수 있다. 다만 이러한 관계를 보다 쉽게 설명 및 이해하기 위하여, 도 7에 도시된 바와 같이, 패턴도로 구성한다.If r is between -1.0 and -0.7, there is a strong negative linear relationship, if r is between -0.7 and -0.3, there is a clear negative linear relationship, and if r is between -0.3 and -0.1, it is a weak negative linear relationship, and r is If it is between -0.1 and +0.1, it is an almost negligible linear relationship, when r is between +0.1 and +0.3, it is a weak quantitative linear relationship, and when r is between +0.3 and +0.7, it is a distinct quantitative linear relationship, and r If this is between +0.7 and +1.0, it can be seen as a strong quantitative linear relationship. However, in order to more easily describe and understand this relationship, as shown in FIG. 7, a pattern diagram is configured.
연산부에서는 냄새물질에 대한 냄새지수를 부분최소자승법을 적용하여 연산하며, 여기서 종속변수는 냄새지수(OU) 하나이며, 독립변수는 센서부의 수에 따라 다르게 적용된다. 일실시 예의 연산부의 경우에는 NIPSALS(Nonlinear Iterative Partial Least Squares) 알고리즘을 사용한다.The calculation unit calculates the odor index for odor substances by applying the partial least squares method, where the dependent variable is one odor index (OU), and the independent variable is applied differently depending on the number of sensor units. In the case of the operation unit according to an embodiment, the NIPSALS (Nonlinear Iterative Partial Least Squares) algorithm is used.
다시 말해, 일 예로 4개의 반도체 센서를 이용하여 종속변수를 연산하는 경우, 하기의 식에 따라 종속변수가 연산된다. 이때 b0 ~ b4는 NIPSALS 알고리즘에 의해 연산된다.In other words, in the case of calculating the dependent variable using four semiconductor sensors, for example, the dependent variable is calculated according to the following equation. At this time, b0 to b4 are calculated by the NIPSALS algorithm.
여기서, X1 ~ X4 는 각 센서에서의 측정 값을 의미하고, 냄새지수(OU)는 PLS 알고리즘을 적용하여 자동으로 구한다. 구체적으로 연산부에서는 공기 희석 관능법에 의해 냄새지수를 센서 값과 매핑하고, 기본적인 악취원 (폐수처리, 하수처리, 음식물쓰레기, 생활악취 등등)에 대한 PLS 계수를 구하며, 새로운 물질에 대해서는 사용자가 쉽게 입력할 수 있도록 PLS식을 적용하고, 악취원에 맞는 PLS식을 자동으로 산출하여 표출한다.Here, X1 to X4 denote the measured values at each sensor, and the odor index (OU) is automatically obtained by applying the PLS algorithm. Specifically, the calculation unit maps the odor index with the sensor value by the air dilution sensory method, obtains the PLS coefficient for the basic odor source (wastewater treatment, sewage treatment, food waste, household odor, etc.), and for new substances, users can easily The PLS formula is applied so that it can be input, and the PLS formula suitable for the odor source is automatically calculated and displayed.
통신부(미도시)는 냄새물질 측정부와 통합관리부 사이 및 통합관리부와 작동부 사이에서 신호를 전달한다. 따라서 통신부는 현재 사용되고 있는 통신망을 사용할 수 있다.The communication unit (not shown) transmits signals between the odor substance measurement unit and the integrated management unit, and between the integrated management unit and the operation unit. Therefore, the communication unit can use the currently used communication network.
구체적으로 통신부는 냄새물질 측정부에서 측정 및 분석된 냄새물질 값을 통합관리부에 전달하고, 냄새물질 값에 따라 통합관리부에서 발생되는 신호를 작동부로 전달하여 작동부를 원격제어 가능하도록 한다.Specifically, the communication unit transmits the odor substance value measured and analyzed by the odor substance measurement unit to the integrated management unit, and transmits a signal generated by the integrated management unit according to the odor substance value to the operation unit to enable remote control of the operation unit.
여기서 작동부는 냄새물질을 제거할 수 있는 다양한 외부 장치 또는 본원발명의 제거부를 의미한다. 따라서 관리자, 사용자 등은 다양한 위치에 냄새물질 측정부를 설치하고 이로부터 값을 전달받아 보다 편리하게 이를 통합관리할 수 있다.Here, the operation unit refers to various external devices capable of removing odorous substances or the removal unit of the present invention. Therefore, administrators, users, etc. can install odorant measurement units in various locations, receive values from them, and manage them more conveniently.
일 예로 악취가 심한 작업장에 대해 여러번 시정 조치를 요청하였음에도 조치가 이루어지지 않거나, 독성이 있는 성분이 포함되는 등의 위급사항에서는 사용자 이외 관리자, 공무원 등의 원격 제어에 따라 외부 장치를 작동할 수 있게 한다.For example, in the case of an emergency such as no action taken even though a corrective action has been requested several times for a workplace with severe odor or contains toxic components, it is possible to operate external devices according to remote control of managers and public officials other than users. do.
또한 통신부는 설치 지역의 위치와 그 위치에서의 일시, 계절별 통계 수집 자료를 외부 전산망으로부터 전달받고, 이를 분석에 활용하여 보다 정확한 냄새물질 측정이 가능하도록 한다.In addition, the communication department receives the location of the installation area, the date and time at that location, and the statistical collection data for each season from the external computer network, and uses it for analysis to enable more accurate measurement of odor substances.
따라서 본원발명은 냄새물질을 정확히 측정할 수 있는 동시에, 실시간으로 냄새물질을 측정할 수 있다. 또한 통합관리부는 통해 멀리 떨어져 설치되거나, 서로 다른 위치에 설치된 냄새물질 측정부는 통합관리할 수 있어 사용자에게 보다 향상된 편의를 제공할 수 있다.Therefore, the present invention can accurately measure the odor substance and at the same time measure the odor substance in real time. In addition, since the integrated management unit can be installed far away through the integrated management unit, or integrated management units installed at different locations, the user can be provided with more improved convenience.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시적으로 설명하였으나, 본 발명의 범위는 이와 같은 특정 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 특허청구범위에 기재된 범주 내에서 적절하게 변경 가능한 것은 본 발명의 보호범위에 해당한다.Although preferred embodiments of the present invention have been exemplarily described above, the scope of the present invention is not limited to such specific embodiments, and it is possible to appropriately change within the scope described in the claims is within the protection scope of the present invention. It corresponds.
130 센서부
140 부하저항
100 시료투입장치
200 표준물질 투입장치
300 분석부
400 연산부
210: 활성탄 필터
103: 밸브
110: 먼지 필터
120: 수분 제거 장치130
100
300
210: activated carbon filter 103: valve
110: dust filter 120: moisture removal device
Claims (3)
센서부가 형성되어 상기 시료로부터 냄새물질을 분석하는 분석부;
상기 분석부로부터 전달된 자료를 기초로 냄새물질의 농도를 연산하는 연산부; 및
상기 분석부와 상기 연산부의 값에 따라 작동부를 제어하는 제어부;를 포함하고,
상기 분석부는
냄새물질의 분석하고, 이를 데이터화하여 통신망으로 통해 상기 제어부로 주기적으로 전달하는 것을 특징으로 하는 IoT기반의 스마트 대기 환경 측정 및 통합 관리 시스템.
A collection unit for collecting a sample;
A sensor unit is formed to analyze the odor material from the sample;
An operation unit that calculates the concentration of odor substances based on the data transmitted from the analysis unit; And
Includes; a control unit for controlling the operation unit according to the value of the analysis unit and the calculation unit,
The analysis unit
An IoT-based smart atmosphere environment measurement and integrated management system, characterized in that odor substances are analyzed, converted into data, and periodically transmitted to the control unit through a communication network.
상기 분석부는
냄새물질에 포함된 각 성분을 측정하는 PCA 분석 및 라이브러리에 저장된 각 냄새물질의 패턴과분석된 성분의 패턴을 비교하는 패턴 분석을 동시에 진행하는 것을 특징으로 하는 IoT기반의 스마트 대기 환경 측정 및 통합 관리 시스템.
The method of claim 1,
The analysis unit
IoT-based smart atmospheric environment measurement and integrated management, characterized by simultaneously performing PCA analysis measuring each component contained in odorous substances and pattern analysis comparing the pattern of each odorant substance stored in the library and the analyzed component system.
상기 연산부는
냄새물질에 표준시료를 공급하고, 이를 희석하여 냄새지수를 산출하는 PLS-OU 분석을 통해 냄새물질의 정량적 분석을 하고, 이를 데이터화하여 통신망을 통해 상기 제어부로 주기적으로 전달하는 것을 특징으로 하는 IoT기반의 스마트 대기 환경 측정 및 통합 관리 시스템.The method of claim 1,
The operation unit
IoT-based, characterized in that a standard sample is supplied to the odor substance, and the odor substance is quantitatively analyzed through PLS-OU analysis that calculates the odor index by diluting it, converting it into data and periodically transmitting it to the control unit through a communication network Of smart atmosphere measurement and integrated management system.
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| KR20220058673A (en) * | 2020-10-28 | 2022-05-10 | 한국건설기술연구원 | System for producing 3-dimensional diffusion prediction map based on cyber physical for monitoring air pollution gas diffusion of environmental facilities, and method for the same |
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|---|---|---|---|---|
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| KR102300709B1 (en) * | 2021-02-25 | 2021-09-13 | 주식회사 이엔아이씨티 | System and method for monitoring abnormal water quality using impedance measurement method |
| WO2022181931A1 (en) * | 2021-02-25 | 2022-09-01 | 주식회사 이엔아이씨티 | System and method for monitoring abnormal water quality by using impedance measurement method |
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