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·2025
IoT-Driven Air Quality Monitoring and Predictive Analytics Framework Using Machine Learning for Enhanced Indoor Environmental Health
Tai-hoon Kim, Young-Jin Jung
Frontiers in Engineering and Informatics
초록

인간은 실내 공기질이 나빠지는 상황에 취약하지만, 이를 예방할 수 있는 방법들이 있다. 본 연구는 이산화탄소, 휘발성 유기화합물(Volatile Organic Compounds, VOCs), PM2.5, PM10 입자상 물질, 일산화탄소, 오존, 이산화질소, 이산화황, 온도, 습도 등 다양한 지표를 포함하여 실내 공기질을 모니터링하고 감지하기 위한 방법을 제시한다. 이 장치는 마이크로컨트롤러와 고급 센서 기술을 사용하여 실시간 공기질 데이터를 수집한다. 이러한 모든 데이터를 단일 플랫폼으로 통합함으로써 지속적인 모니터링이 가능해지고 신속한 대응을 유도할 수 있다. 본 연구의 주요 목표는 거주자의 편안함과 건강을 향상시키기 위해 공기질 기준을 안전하고 최적의 범위 내에서 유지하는 것이다. 여러 밀폐 환경에서의 예비 시험을 통해, 정확하고 적시에 공기질 정보를 제공하는 데 있어 효과가 입증되었다. 모듈형 이 장치는 설치가 용이하고 실시간 모니터링 기능을 제공한다는 점에서 최적의 실내 공기질 달성을 위한 핵심 도구로 활용될 것이다. 향후 개발에는 예측 분석을 통합하여 예상되는 공기질 문제에 대해 선제적으로 관리할 수 있도록 할 계획이다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.

키워드
Predictive analyticsAnalyticsComputer scienceQuality (philosophy)Internet of ThingsMachine learningData scienceArtificial intelligenceWorld Wide Web
타입
Article
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게재 연도
2025