Feasibility Study and Uncertainty Analysis of Low-Cost IoT Sensors for Low River Flow = 저비용 IoT 센서의 하천 저류량에 대한 타당성 조사 및 불확실성 분석
저자
발행사항
서울 : 서울대학교 대학원, 2024
학위논문사항
학위논문(박사)-- 서울대학교 대학원 : 건설환경공학부 2024. 2
발행연도
2024
작성언어
영어
주제어
DDC
624
발행국(도시)
서울
형태사항
205 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: Kim Young-Oh
UCI식별코드
I804:11032-000000181478
DOI식별코드
소장기관
Feasibility Study and Uncertainty Analysis of Low-Cost IoT Sensors for Low River Flow Arwa KHATATBEH Dept. of Civil and Environmental Engineering College of Engineering Seoul National University The current thesis work presents a comprehensive study on the integration of low-cost IoT sensors for discharge measurements in low-flow rivers. The research primarily focuses on the evaluation of a set of sensors namely: YF-S201, DN80, and HC-SR04, referred to respectively as Sensors A, B, and C. This evaluation is conducted under a spectrum of conditions, aiming to optimize their use in velocity and water level monitoring. The study initiated a thorough calibration of these sensors in a laboratory setting, employing methods like index velocity and regression analysis to enhance measurement accuracy. The calibration results indicate that Sensor A is particularly effective in low-flow scenarios while it shows higher uncertainty below 0.1 m/s. Adjustments considering temperature and humidity notably improve the accuracy of the ultrasonic sensor (Sensor C). Field experiments complement these findings, demonstrating the sensors' competency in practical flow ranges (0.2 m/s to 0.4 m/s). A key aspect of the study involves a detailed uncertainty assessment, using the Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (GUM) and the International Standard Organization (ISO) methodologies, which confirms the sensors' reliability under field conditions within specific velocity ranges. The study also explores the sensors' suitability for regions with typical low-flow characteristics, like Jordan, considering factors such as economic feasibility and technical specifications. Despite certain limitations in extreme flow conditions, the sensors' low cost and adaptability make them a promising solution for water monitoring in such environments. Overall, this thesis represents a step in discharge monitoring, specifically concerning its application to river management. By delving into the integration of IoT sensors for monitoring discharges in low- flow river and meticulously analyzing the associated uncertainties, it lays the foundation for further advancements in this critical domain. Notably, the primary focus on low cost and uncertainty stands as a hallmark of novelty in this research. Keyword: Low-cost IOT sensor; Low-flow river; Uncertainty; GUM; ISO 748; Calibration Student Number: 2019-39427
더보기현재의 박사 논문은 저류 강에서 저비용 IoT 센서를 융합한 포괄적인 연구를 제시합니다. 연구는 주로 YF-S201, DN80, HC-SR04와 같은 세트의 센서인 센서 A, B 및 C를 평가하는데 중점을 두었습니다. 이 평가는 다양한 조건에서 수행되었으며, 이러한 센서들을 속도 및 수위 모니터링에 최적화하기 위한 것이었습니다. 연구는 실험실 환경에서 이러한 센서들의 철저한 교정을 시작했으며, 측정 정확도를 향상시키기 위해 색인 속도 및 회귀분석과 같은 방법을 사용했습니다. 교정 결과, 센서 A 는 특히 저류 상황에서 효과적이며, 0.1 m/s 미만의 높은 불확실성을 보였습니다. 온도와 습도를 고려한 조정은 초음파 센서의 정확성(Sensor C)을 현저히 향상시켰습니다. 현장 실험은 이러한 센서들이 실제 유속 범위(0.2 m/s 에서 0.4 m/s)에서의 성능을 보여주었습니다. 연구의 중요한 측면은 Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (GUM) 및 International Standard Organization (ISO) 방법론을 사용하여 센서들의 특정 속도 범위 내에서의 신뢰성을 확인하는 상세한 불확실성 평가입니다. 연구는 또한 YF-S201, DN80, HC-SR04 와 같은 저류 특성이 특징인 지역, 예를 들어 요르단과 같은 지역에서 이러한 센서들의 적합성을 탐구했습니다. 경제적 실현 가능성 및 기술적 사양과 같은 요소들을 고려했습니다. 극단적인 유량 조건에서 일부 제한 사항이 있지만, 이러한 센서들의 저렴한 가격과 적응력은 이러한 환경에서 효율적인 수질 모니터링에 유망한 해결책이 될 수 있습니다. 이 논문은 저비용 IoT 센서들의 상세한 검토 섹션을 통해 실시간 유속 측정에서의 타당성과 효과를 입증하는 뿐만 아니라 이러한 센서들의 배치 최적화 및 고급 수질 관리 실천을 위한 데이터 해석에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다. 이러한 연구 결과는 환경 모니터링의 IoT 분야에 상당한 기여를 하며, 실용적인 해결책을 제시하고 이 분야의 미래 기술 발전을 위한 길을 열어줍니다.
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