earticle

논문검색

인터넷방통융합

그린 스마트 스쿨을 위한 공간 적응형 자율주행 공기청정 로봇 설계 및 구현

원문정보

Design and Implementation of Space Adaptive Autonomous Driving Air Purifying Robot for Green Smart Schools

오석주, 이재형, 이채규

피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

초록

영어

The effect of indoor air pollution on the human body is greater and more dangerous than outdoor air pollution. In general, a person stays indoors for a long time, and in a closed room, pollutants are continuously accumulated and the polluted air is better delivered to the lungs. Especially in the case of young children, it is very sensitive to indoor air and it is fatal. In addition, methods to reduce indoor air pollution, which cannot be ventilated with more frequent indoor activities and continuously increasing external fine dust due to Covid 19, are becoming more important. In order to improve the problems of the existing autonomous driving air purifying robot, this paper divided the map and Upper Confidence bounds applied to Trees(UCT) based algorithm to solve the problem of the autonomous driving robot not sterilizing a specific area or staying in one space continuously, and the problem of children who are vulnerable to indoor air pollution. We propose a space-adaptive autonomous driving air purifying robot for a green smart school that can be improved.

한국어

실내공기오염이 인체에 미치는 영향이 실외공기오염보다 더 크며 위험하다. 일반적으로 사람은 실내에 머무는 시간이 길고, 밀폐된 실내는 오염물질이 지속적으로 쌓여 오염된 공기가 폐에 더 잘 전달된다. 특히 어린 아이들의 경우 실내공기에 매우 민감하며 치명적이다. 이와 더불어 코로나19로 인한 더 잦은 실내활동과 지속적으로 증가하는 외부 미세먼지와 함께 환기를 못하는 현재 실내공기오염을 줄이는 방법은 더욱 중요해지고 있다. 본 논문은 기존 자율주행 공기청정 로봇의 문제점을 개선하고자 지도를 분할과 UCT(Upper Confidence bounds applied to Trees) 기반의 알고리즘을 통해 자율주행 로봇이 구역을 살균하지 않거나 한곳에 계속 머무르는 문제점과 실내공기오염에 취약한 아이 들의 문제를 개선할 수 있는 그린 스마트 스쿨을 위한 공간 적응형 자율주행 공기청정 로봇을 제안한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
1. 자율주행 시스템
2. 실내 공기청정 시스템
3. Upper Confidence bounds applied to Trees
Ⅲ. 공간 적응형 자율주행 공기청정 로봇
Ⅳ. 구현 및 결과
Ⅴ. 결론
References

저자정보

  • 오석주 Seokju Oh. 정회원, 성균관대학교 스마트팩토리융합학과 석사과정
  • 이재형 Jaehyeong Lee. 정회원, 성균관대학교 스마트팩토리융합학과 박사과정
  • 이채규 Chaegyu Lee. 정회원, 경희대학교 경영대학원, 성균관대학교 산학협력단

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    함께 이용한 논문

      ※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.

      • 4,000원

      0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.