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| 한글제목(Korean Title) |
실내공기질센서를 이용한 차량내 실시간 흡연탐지 방법 및 실험 연구 |
| 영문제목(English Title) |
IAQ Based Real-Time Smoking Detection Model |
| 저자(Author) |
정하림
Harim Jung
김유신
정준영
박은주
Yoosin Kim
Junyoung Jeong
Eunjoo Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 22 NO. 01 PP. 0209 ~ 0210 (2021. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 연구는 미세먼지 측정용 실내공기질센서(IAQ)를 이용하여 자동차 실내에서의 흡연 여부를 실시간으로 탐지할 수 있는 실시간 탐지 모형을 제안하고 실험을 통해 가능성을 확인한 연구이다. 본 연구에서 사용된 실내 공기질 측정센서(IAQ)는 초미세먼지 PM2.5, 미세먼지 PM10, 휘발성유기화학물질 TVOC 를 측정하여 IoT 게이트웨이를 통해 실시간으로 AWS 클라우드의 공기질 빅데이터 분석 플랫폼으로 측정 데이터를 전송한다. 공기질 분석 플랫폼에서는 기계학습 알고리즘을 이용하여 미세먼지 오염 수준, 실내 흡연 여부 판별, 그리고 화재와 같은 비정상 이상공기질을 판별하여 그 결과를 실내공기질센서로 전송하여 램프 점등과 경고음으로 이상상황을 알린다. 본 연구를 수행하기 위하여 실험용 차량에 AQS를 설치하고 공기질 데이터를 수집하여 탐지모델을 개발하였다. 모델 개발은 흡연/비흡연 시점에 수집된 공기질 센서 데이터 값을 이용하였으며 흡연탐지 알고리즘은 Random forest, Decision Tree, SVM, XGBosst를 이용하여 학습을 진행하고 학습 과정에서 10-fold cross validation과 Gridsearch 방식을 사용하여 모델을 학습하여 최적 학습 데이터와 최적 파라미터를 도출하는 작업을 진행하였다. 해당 과정을 통하여 개발된 흡연/비흡연 공기질 분류 모델, 일반/전자담배 공기질 분류 모델은 정확도, 정밀도, 재현율, F1-Score의 값을 통하여 검증을 진행하였으며 그 결과 흡연/비흡연 공기질 분류 모델에서는 4가지 모델 모두 평균 정확도 약 95%이상의 정확도를 확보하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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