オープンなデザインと開発

Scientific Reports volume 12、記事番号: 14416 (2022) この記事を引用

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4 引用

21 オルトメトリック

メトリクスの詳細

世界中の都市が環境汚染に苦しんでいます。従来のモニタリング手法は、物流上およびコスト関連の問題により、大規模な環境モニタリングを実施するには効果的ではありません。低コストかつ低電力のモノのインターネット (IoT) デバイスが利用できるようになったことで、環境監視の効果的な代替手段となることが証明されています。このようなシステムは、市民に環境監視の機会を提供すると同時に、センサーの精度や大規模なデータセットの蓄積に関する課題に直面させています。センサーデータの分析と解釈自体は、膨大な計算リソースと専門知識を必要とする大変な作業です。この課題に対処するために、リアルタイム環境センシングデバイスと直感的なデータ分析および視覚化アプリケーションを組み合わせた、ソーシャル、オープンソース、市民中心の IoT (Soc-IoT) フレームワークが紹介されています。 Soc-IoT には 2 つの主要コンポーネントがあります。(1) CoSense ユニット - 屋内および屋外の環境モニタリング用に設計および評価されたリソース効率の高いポータブルなモジュール式デバイス、(2) exploreR - 直観的なクロスプラットフォームのデータ分析および視覚化アプリケーション。は、コーディングを必要とせずにセンサーデータを体系的に分析するための包括的なツールセットを提供します。 Soc-IoT は、環境を大規模に監視するための概念実証フレームワークとして開発され、技術的な障壁を下げることで環境回復力とオープンイノベーションを促進することを目指しています。

過去数年にわたり、世界では地域レベルおよび国家レベルで都市化が大幅に増加しました。急速な都市化は経済成長をもたらしましたが、同時に環境悪化も引き起こしました1。エネルギー生産のための化石燃料の過剰使用や、都市空間を増やすための森林伐採などの活動は、すでに大気質の悪化に寄与しています。交通関連の汚染（主に大気汚染と騒音公害）も環境と健康の悪化に寄与しています。世界保健機関 (WHO) は、人間の睡眠サイクルを混乱させ、ストレスを増大させ、精神疾患を引き起こす可能性があるため、交通関連の騒音を公衆衛生上のリスクとしてすでに特定しています2。都市化の副作用は騒音と大気汚染だけではありません。都市における人工照明の過剰な使用はすでに光害の一因となっており、大気中へのより多くの熱の放出につながっています3。環境汚染は発展途上国や低開発国に限定されているわけではなく、高所得国でも悪影響を受けています4。 WHO5 の報告書によると、屋内および屋外の大気汚染への曝露は、心臓および心血管疾患と強く関連しています。さまざまな汚染物質の中でも、粒子状物質 (PM) は、ガス状成分と比較して人間の健康にとってより危険であることが知られています6。大気汚染などの脅威と闘うために政府や環境保護機関は数多くの努力をしてきたが、PMなどの汚染物質のレベル削減には限定的な成果があった。これは主に、効果的なポリシーを作成するための正確で詳細な大気質データの利用が限られていることが原因です。世界中のほとんどの国で使用されている公式監視ネットワークは、限られた数の固定監視ステーションで構成されています。これらは正確ですが、限られた地理的領域のみをカバーしています7。このようなステーションは高価でかさばる性質があるため、そのようなステーションを大量に配備することは物流上不可能です。同様に、騒音監視インフラストラクチャは、高価なプロ仕様の騒音計と、適切に校正されていない低コストの騒音監視センサーに限定されています8。

スマートシティ概念の台頭により、大規模な環境データの収集がかつてないほど簡単になりました。スマートシティとは、情報通信技術 (ICT) が都市構造に組み込まれ、インフラストラクチャをアップグレードし、人々により良いサービスを提供する目的でデータを収集する都市です9。スマートシティの戦略的目標の 1 つは、経済的、社会的、環境的な持続可能性を向上させることです10。持続可能性のニーズを満たすために、スマートシティは生活の質を向上させ、都市運営とサービスを改善し、持続可能な開発を促進するテクノロジーを使用します11。モノのインターネット (IoT) は、ネットワーク化されたセンサーからのデータを使用して、交通制御、環境監視、街路の自動照明などの複雑なシステムを管理できるようにすることで、すでにスマートシティのイノベーションを加速させています。環境監視のための低コストのセンサーが組み込まれた IoT デバイスの使用は、近年劇的に増加しています12。センサーのコストが低いため、市民はこれらのテクノロジーにアクセスし、住民のグループが低コストのセンシングシステムを使用して周囲を監視し、実用的なデータを収集するクラウドセンシングなどの活動に使用することができます。環境監視ソリューションのオープンソースの性質も、IoT ベースの環境監視の増加に貢献しています。オープンソースとは、ソースコードが自由に利用でき、再利用および再配布できるプログラムまたはプラットフォームを指します13。研究における群集ベースの手法の適用は、過去 10 年間で大幅に増加しました 10。その結果、クラウドソーシングやシチズンサイエンスなど、さまざまな形でのクラウド参加が増加しました。前者では、さまざまな問題に対するアイデアや解決策を収集することに人々が関与します10。一方、後者では、人々が科学プロセスに参加し、意見や貴重な貢献を提供することができます14。低コストの IoT システムにより、物流上および財務上の制約により従来の監視システムでは以前は不可能であった、より細かい時空間解像度での大規模な導入とデータ収集が可能になりました 15。これらのデバイスは、周囲環境を理解し、意思決定者が汚染防止のためのより良い政策を立てるのに役立つリアルタイムの大気質データを提供します。大気汚染への意識を高め15、16、17、大気汚染データセットを作成し15、18、大気質モニタリングへの市民の参加を促進19、20、21、およびデータに基づいた意思決定のためのアプリケーションを作成する22、23。その影響は意識の向上に限定されるものではなく、国民の幸福を改善するための革新的な方法論や技術の開発にも及びます24。 Pigliautile らによる研究 25,26 は、微気候変動や歩行者の快適性などの複雑なテーマを調査するために、ウェアラブルセンシング技術などの革新的なソリューションをどのように使用できるかを示す良い例です。 IoT を通じてクラウドソーシングされた貴重なデータは、国民に提供される位置ベースのサービスに直接影響を与えます。このデータは、高度な大気質データ分析フレームワーク 27、28、PM2.5 予測システム 29、30、31、スマート環境ガバナンスのためのエコシステム 32、33、およびレジリエントな都市 34 の構築に役立ちます。

「モノのインターネット」および「大気汚染モニタリング」というキーワードに関連する既存の文献内で頻繁に出現する用語のネットワーク視覚化。

書誌学的分析書誌学的分析は、さまざまな分野の研究傾向や学術ネットワークを理解するための効率的な方法です28。この研究では、最先端技術と研究のギャップを強調するために書誌学的分析が実行されました。「モノのインターネット」や「大気汚染モニタリング」などのキーワードが既存の文献内でどのように使用されているか、またどのような文脈で使用されているかを理解するために、定量的な書誌学的分析と知識マッピングのアプローチが使用されました。キーワード共起法は、より頻繁に一緒に議論されるキーワードを見つけるために使用されました。分析を実行するために、まず、「モノのインターネット」と「大気汚染モニタリング」というトピックを含む、1990 年以降 Web of Science データベース 35 にインデックス付けされたすべての論文を検索する検索クエリを作成しました。検索には論文のタイトル、要約、著者のキーワードが含まれていました。検索クエリにより 65 件の論文がヒットしました。これら 65 件の論文のデータは、図 1 に示すキーワード共起ネットワークグラフの作成に使用されました。ネットワーク分析の実行には、R の bibliometrix パッケージが使用されました 36。キーワード共起分析を使用して、最初の検索クエリによって作成されたデータベース内で非常に頻繁に使用される用語を検索することにより、ネットワークグラフを作成しました。ノードは、最も頻繁に出現する用語の上位 50 個から選択されました。各ノードには少なくとも 2 つのエッジがありました。ネットワーク内のコミュニティを検出するために、ルーヴァン方式のコミュニティ検出が実装されました37。これは、モジュール性の最適化に対する貪欲なアプローチに基づいたクラスタリングアルゴリズムです。最初に、すべてのノードが固有のクラスターに割り当てられます。次に、各ノードを別のクラスターに配置して、ネットワークをよりモジュール化します。このプロセスは、ネットワークのモジュール性を改善する余地がなくなるまで数回繰り返されます。図 1 では、3 つの主要な研究クラスターがあることがわかります。最大のクラスターは主に大気汚染監視システム、環境、スマートシティに焦点を当てています。他の 2 つのクラスターのうち、1 つは IoT デバイス、データ、情報に重点を置き、もう 1 つは PM、ネットワーク、センサーに重点を置いています。既存の研究では IoT システム、環境、データ、都市に重点が置かれているにもかかわらず、驚くべきことに「市民」、「コミュニティ」、「オープンソース」、「持続可能性」などのキーワードについては言及されていませんでした。 IoT、環境モニタリング、市民参加、オープンソースソリューションの橋渡しに関しては、明らかなギャップがあります。これは、市民中心でオープンソースで持続可能な環境モニタリングの概念実証フレームワークの作成を目的としたこの研究の妥当性を裏付けるものである。

提案されたフレームワークの概要。

動機低コストのセンサーの使用により、大気質データの可用性とアクセスが向上しましたが、まだいくつかの課題に対処する必要があります。低コストセンサーのデータ品質と精度は依然として重要な課題の 1 つです38、39、40。センサーデータの品質が低いために、IoT アプリケーションが役に立たないとみなされる可能性については、広く議論されてきました41。これは、さまざまなアプリケーションでの IoT データの潜在的な使用を制限するだけでなく、精度の欠如により市民が生成したデータの受容性が低下する環境を生み出します。そのため、エラーやデータ欠落を最小限に抑えてセンサーデータを正常に処理するには、IoT フレームワークのハードウェアおよびソフトウェアコンポーネントを広範囲に検証することが不可欠になります。また、IoT システムが人間中心ではない方法で設計されている場合もあることも観察されています42。これは、高度に自動化されたセンサー、ブラックボックスアルゴリズム、データアクセシビリティ、複雑なデータ分析ツールに関連している可能性があります。価値を重視した設計が欠如していると、多くの場合、ユーザーの権限が剥奪され、その後ユーザーの関与が失われてしまいます43,44。市民科学の大気質モニタリングプロジェクトの大部分は、時間とリソースを投資しているボランティアに依存しているため、これは重大な懸念事項です。たとえば、多くの市民科学大気質モニタリングプロジェクトでは、市民はデータの分析と解釈を専門家に頼っています。データの分析には科学的な専門知識が必要ですが、国民がデータの分析と解釈を行う機会を設けることで、専門家と非専門家の間のギャップを埋めることができます。また、市民科学を成功させるために重要な協力と信頼の感覚も育みます。もう 1 つの差し迫った問題は、低コストのセンサーシステムの設計、開発、実装における持続可能性の要素を考慮することです。研究 45 に基づいて、環境モニタリング用の低コストセンサーソリューションの長期持続可能性を理解することに関して文献が限られていることがわかりました。ほとんどの研究の主な焦点はデータの収集と分析にあります。これは、これらのセンサー研究のほとんどが、重要な資源とインフラストラクチャーを持つ地域で実施されていることが部分的に考えられます45。

このペーパーでは、ソーシャル、オープンソース、市民中心の IoT (Soc-IoT、「ソサエティ」と発音) フレームワークの設計、実装、および潜在的な影響について説明することで、これらの課題に対処します。図 2. Soc-IoT は次のように提案されています。集団的かつ参加的な行動と社会的影響を促進する、オープンソース46の環境モニタリングおよびデータ分析フレームワーク。これは、この文書で以前に提起した問題に対処するために特別に設計および開発された 2 つの主要なコンポーネントで構成されています。最初のコンポーネントは CoSense ユニットです。これは、一貫した信頼性の高い大気質データを提供できるモジュール式のオープンソース環境検知デバイスです。現実世界の環境で徹底的にテストおよび検証され、スイス政府の環境監視ステーションと同じ場所に設置されて評価されています。これらの低コスト機器の二酸化炭素排出量とエネルギー使用量も調査され、CoSense ユニットの環境持続可能性が判断されます。このフレームワークの 2 番目のコアコンポーネントは、オープンソースの RShiny ベースのデータ分析および視覚化アプリケーションであるexplorerR です。このアプリは、市民と専門家が同様にセンサーデータを有益な方法で調べて解釈できるようにすることで、技術的な障害、特にプログラミングに関連する障害を軽減することを目的としています。協調的な環境センシングという重要な問題に対処するために、フレームワーク全体が、協力、持続可能な実践、包括性を促進する革新的なエコシステムを確立するように設計されています。

このセクションでは、提案されている Soc-IoT フレームワークの設計の背後にある方法論について説明します。次の段落では、システムアーキテクチャ、センサープロトタイプ、およびデータ分析アプリケーションの詳細な概要を説明します。

Soc-IoTシステムインフラ。

Soc-IoT フレームワークは、オープンソースのハードウェアとソフトウェアの原則に基づいています。図 3 に、提案されたフレームワークのシステムアーキテクチャを示します。これは 4 つの主要なコンポーネントで構成されます。

データ取得層: この層は、CoSense ユニットによって監視される環境変数の感知を担当するセンサーで構成されます。 CoSense ユニットの現在のバージョンは、PM1、PM2.5、および PM10 を検知できる Sensirion SPS 30 PM センサーで構成されています。 Raspberry Pi 用の Enviro+ ボードは、温度、圧力、湿度、光の強度、騒音、ガス濃度 (NO2、NH3、CO) を監視するために使用されます。これらのセンサーのコードはオープンソースであるため、ユーザーは要件に基づいてセンサーを簡単に再プログラムしたり、複雑なことをせずにセンサーを検査および検証したりできます。ハードウェアコンポーネントの詳細については、次のセクションで説明します。

データ処理および通信層: この層は、さまざまなセンサーからのデータを処理および統合し、それをデータストレージ層に通信する役割を果たします。 Raspberry Pi Zero は、データ処理と通信に関連するすべての機能を処理します。 Raspberry Pi Zero の Wi-Fi モジュールは、Raspberry Pi Zero からデータストレージ層への継続的なデータフローを可能にするアクセスポイントを作成するために使用されます。データ伝送には、さまざまなデータ伝送プロトコルが検討されました。 CoSense ユニットの現在のバージョンでは、伝送の信頼性とインフラストラクチャが高いため、ハイパーテキスト転送プロトコル (HTTP) が使用されています。

データストレージ層: この層はデータを安全に保存する役割を果たします。フレームワークの現在のバージョンでは、2 つのストレージオプションが可能です。データは ThingSpeak データベースに直接送信することも、ユーザーが Raspberry Pi に付属の SD カードにデータをローカルに保存することもできます。これは、インターネットが利用できない場合にデータを ThingSpeak クラウドに送信する場合に役立ちます。ユーザーは、後の段階で SD カードからデータストリームにデータをアップロードするだけで済みます。これにより、ユーザーは自分のデータをより詳細に制御できるようになります。ユーザーがデータを共有したくない場合は、データストリームの公開をオプトアウトし、ストリームと SD カードのデータを情報として使用できます。

アプリケーション層: ストレージ層からのデータは、生データを理解するために使用されるアプリケーションを作成するために使用されます。これには、データストリーム、視覚化、データ分析アプリケーションが含まれます。 Soc-IoT フレームワークには、2 つのコアアプリケーションが含まれています。 (1) ユーザーがデータストリームを作成し、データを視覚化し、Matlab 関数を使用してデータ分析を実行できるようにする ThingSpeak ダッシュボード。 (2) ユーザーがデータ処理、分析、視覚化を実行し、データに対して機械学習 (ML) を実行できるようにする R ベースのアプリケーション。セクション 3 では、アプリケーションについて詳しく説明します。

環境の質が健康に大きな影響を与えるという事実にもかかわらず、ほとんどの人はそれに気づいていません48。たとえば、有害な汚染物質の大部分は無色無臭であるため、実際のレベルを測定することが困難です。そのため、汚染レベルを定量化し、フィードバックを提供する効率的なシステムを構築することが重要です。客観的な測定とわかりやすい視覚化は、人々が空気の質、照明、騒音レベルを意識的に処理し、必要に応じて調整するのに役立つ可能性があります。言い換えれば、行動の変化を誘発するには客観的な測定が必要です。 CoSense ユニットは、屋内および屋外の環境モニタリングを担当する Soc-IoT フレームワークのハードウェアコンポーネントです。最先端のセンサーとシングルボードコンピューターを使用して設計されています。 CoSense ユニットの現在のバージョンは以下を測定します。(1) 空気中の PM 濃度。 (2) 温度、圧力、湿度。 (3) ガス (NO2、NH3、CO) 濃度。 (3) 光の強度。 (4) 騒音。デバイスはモジュール式であるため、ユーザーは要件に応じてセンサーを簡単に取り外したり追加したりできます。 CoSense ユニットは組み立てが簡単で、屋内および屋外の環境センシングに使用できます。参加型センシングユニットを構築するには、最適なセンサーを選択することが重要です。市場には多くの低コストのセンサーが流通していますが、長期的な環境モニタリングに関しては、そのすべてが正確で効率的であるわけではありません。 PM モニタリングの場合、CoSense ユニットは Sensirion SPS30 PM センサーを使用します。このセンサーが選択された理由は、Plantower PMS5003、SM-UART-04L PM センサー 49,50 などの他の入手可能な PM センサーと比較して、高精度、精度、低バイアスであるためです。 SPS30 は、光ベースの散乱原理を使用して PM1、PM2.5、PM4、および PM10 を監視できます。 CoSense ユニットの現在のバージョンは、PM1、PM2.5、および PM10 を監視するようにプログラムされています。 SPS30 センサーに加えて、BME280 (温度、湿度、圧力)、MICS6814 アナログガスセンサー (NO2、NH3、CO)、LTR-559 光および近接センサー、MEMS などのセンサーを備えた Enviro Plus と呼ばれるセンサーアレイマイク（ノイズ）もCoSenseユニットに追加されます。また、アナログガスセンサーとカラー LCD からのデータを変換するための ADS1015 アナログ - デジタルコンバーターも含まれています。アナログガスセンサーによって生成されるデータは kOhms 単位ですが、これはガス濃度監視の標準単位ではありません。センサープログラムはそれを百万分率 (ppm) に変換して、指標値を取得します。多くの変換プロセスがあるため、規制または業界グレードのモニターで正確に検証することは困難です。それにもかかわらず、多くの研究で強調されているように、ガスセンサーからの値は、特定の環境で濃度がどのように変化するかを理解するための指標値として使用できます。

注釈付きの CoSense ユニットの完全な分解図。

Enviro Plus は、その小型サイズ、シームレスなセンサー統合、Raspberry Pi などのシングルボードコンピューターとの互換性により、特に効率的です。 CoSense ユニットは、Raspberry Pi Zero を使用し、汎用入出力 (GPIO) ポートを使用してセンサーと通信します。 Raspberry Pi には複数の GPIO ポートがあるため、ユーザーの要件に基づいてセンサーを柔軟に追加できます。図 4 は、コンポーネントと注釈を含む CoSense ユニットの詳細図を示しています。すべてのコンポーネントは 3D プリントされた筐体内に収容されています。 CoSense ユニットには、USB ケーブルを使用して 5V 電源が供給されます。ユーザーは、Raspberry Pi への電力供給にアダプターを使用するか、モバイルバッテリーを使用するかを選択できます。これにより、このデバイスを移動式または固定式の環境モニタリングに柔軟に使用できます。

CoSense Unit ソフトウェアのフローチャート。

CoSense ユニットは、Raspberry Pi Zero を使用してセンサーと通信し、ネットワークの作成、データ送信、SD カードへの保存に関連するタスクを処理します。図 5 に、CoSense ユニットのソースコードのフローチャートを示します。 CoSense ユニットのソースコードは Python プログラミング言語 53 で書かれており、標準センサーライブラリを使用してセンサーと通信します。図 5 に示すように、Raspberry Pi の電源を入れると、セットアップモードに入ります。 Raspberry Pi の Wi-Fi モジュールはアクセスポイント (AP) モードになり、ユーザーがデバイスの Wi-Fi ネットワークに接続できるようになります。この接続が成功すると、ユーザーは Web インターフェイスにリダイレクトされ、安全な Wi-Fi ネットワークに接続できるようになります。デバイスは Wi-Fi 資格情報を自動的に保存します。これにより、再起動時にデバイスが保存された Wi-Fi ネットワークに接続できるようになります。 Wi-Fi ネットワークが利用できない場合、デバイスはオフラインモードになります。いずれの場合も、センサーは接続テスト後にアクティブモードになります。センサーは 30 秒間起動したままになり、測定を実行します。測定データはCSV形式でRaspberry PiのSDカードに保存されます。デバイスがオンラインモードの場合、HTTP 接続が作成され、GET リクエストを使用して測定データが ThingSpeak サーバーに送信されます。サーバーから確認応答を受信すると、接続は閉じられます。データ送信を保護するために、データストリームを作成する前に ThingSpeak によって秘密キーが生成されます。 LCD 画面にはセンサーからのデータ値が表示されます。オンラインモードとオフラインモードを利用できるため、データを継続的に検出できます。インターネット接続のない遠隔地で環境モニタリングを行う必要がある場合にも役立ちます。プロトタイプの現在のバージョンは 5 分ごとにデータを測定し、測定後にスリープモードに移行します。ユーザーは必要に応じてサンプリング周波数を変更できます。

このセクションでは、特に PM2.5 濃度に焦点を当てて、CoSense ユニットのパフォーマンスを検証および評価するために使用された基準について説明します。結果の後には、プロトタイプが実際の状況でどのように機能するかを理解するためのディスカッションが続きます。このセクションでは、データ分析および視覚化アプリケーションの設計と開発、および提案されたセットアップが既存の環境監視インフラストラクチャとどのように比較されるかについても検討します。

センサーの検証は、環境監視インフラストラクチャの開発における重要なステップです。センシングユニットの品質保証と制御を実行するにはさまざまな方法があります。この研究は、センサー間の変動を調べ、センサー出力を公式の大気質監視ステーションと比較することによってセンサーを検証するための標準的なアプローチに従いました54、55、56。

(a) 地図上の赤い点はフィールドテストの場所を示します。(b) NABEL モニタリングステーションでのコロケーション設定。(c) NABEL ステーションのリファレンスモニターとともに配置された 2 台の CoSense ユニットから取得した PM2.5 データの折れ線グラフ。 (d) 基準モニターと 2 つのセンサー (S1 および S2) によって記録された PM2.5 値の差の CDF。

フィールドコロケーション 2021 年の夏、スイスのチューリッヒのフィールドで 2 台の CoSense ユニットがテストされました。センサーの精度を分析し、性能を評価するために、2 台のユニットが国家大気汚染監視ネットワーク (NABEL) のサイトの 1 つに配置されました。 NABEL はスイスの 16 の拠点で大気の質を監視しています。この研究では、センサーユニットがデューベンドルフの NABEL ステーションに設置されました。図 6a は、テストサイトの位置を示しています。図 6b は、NABEL 基準監視ステーションでのコロケーションのための CoSense ユニットの実際のセットアップを示しています。駅は郊外にあります。この地域は人口が密集しており、頻繁に利用される道路と鉄道網が張り巡らされています。フィールドテストは2021年6月4日から2021年6月8日まで実施されました。PM2.5は5分ごとにサンプリングされ、基準モニターから得られたPM2.5データとの一貫性を維持するために1時間平均されました。全体として、データは 100 時間比較されました。図 6c は、2 つの CoSense ユニット (センサー 1 およびセンサー 2 で示される) とリファレンスモニターから得られたデータを比較する折れ線グラフを示しています。 CoSense ユニットがリファレンスモニターによって記録された変動と一致していることがわかります。これは、CoSense ユニットが現実の環境における PM2.5 濃度の突然の変化をうまく捕捉できることを強調しています。基準モニターとセンサー 1 によって記録された PM2.5 間の平均誤差は 1 $\mu \mathrm{g}/\mathrm{m}^3$ でした。センサー 2 の場合、1.2 $\mu \mathrm{g}/\mathrm{m}^3$ でした。

誤差値は非常に低く、CoSense ユニットによって検出されたデータの高い精度と信頼性が示されています。図 6d は、基準モニターと 2 つのセンサー間の PM2.5 測定値のオフセットを理解するための経験的な累積分布関数 (CDF) を示しています。観測値の 85% 以上のオフセットが 5 $\mu \mathrm{g}/\mathrm{m}^3$ 未満であることがわかります。併置されたデータの統計的概要を表 1 に示します。統計パラメータは、リファレンスモニターと 2 つの CoSense ユニットから取得したデータ間の強い類似性を示しています。

併置された 2 台の CoSense ユニットから取得された PM2.5 データの折れ線グラフ。

ユニット間の変動性ユニット間の変動性は、同じセンサーユニットによって生成されるデータの類似性を測定する重要な方法です。これは、センサーユニットのデータ再現性を測定するために広く使用されている有用な指標です40、54。この研究では、2 台の CoSense ユニットが配置され、PM2.5 データが分析され、2 台のユニットから報告されるデータの類似性がわかりました。この調査は、2021 年 8 月 3 日から 2021 年 8 月 31 日まで実施されました。図 7 は、2 台のユニットから得られたデータに基づく折れ線グラフを示しています。両方のユニットからのデータは、一部の外れ値を除いて、同様の傾向を示しています。データは 5 分ごとにサンプリングされました。分析のために、データは時間ごとのデータに集約されました。 2 つのユニットを合計 681 時間比較しました。表 2 に見られるように、2 つのユニットからのデータは高い類似性を示しました。比較により、観察された平均値と標準誤差の類似性が示されました。時間ごとの平均 PM2.5 データの全範囲にわたって、強い直線性が観察されました。

センサーの持続可能性の分析はじめにで説明したように、IoT デバイスの環境の持続可能性も、リソース効率を議論する際の重要な要素です。ほとんどのセンサー関連の研究では、通常、低コストのセンサー技術の環境持続可能性を検討するために、センサーによって消費される電力を調査しています。この研究では、IoT デバイスのエネルギー消費を調査し、センサーコードの二酸化炭素排出量を理解することで、環境の持続可能性を別の視点から考察します。私たちの知る限り、大気質監視の文献にはセンサーのこの側面を調査した研究はありません。これは、センサーコードの最適化やリソースを意識した IoT 導入の促進に役立つ可能性があります。この研究では、排出量 ($\mathrm{CO}_2$ に相当する排出量、電力 1 キロワット時あたりに排出される $\mathrm{CO}_2$ の kg) とエネルギーの 2 つのパラメータに焦点を当てました。消費済み (消費電力 (キロワット時単位))。サンプリング頻度が 1 時間の CoSense ユニットは、1 か月の定期的なサンプリングで約 0.029 kg の $\mathrm{CO}_2$ を放出します。同様に、CoSense ユニットを 1 か月間使用する場合のエネルギー消費量は約 0.072 キロワット時になります。これらの値を文脈に当てはめると、Netflix を 30 分視聴すると 0.4 kg の $\mathrm{CO}_2$ が生成され 57、空気清浄機を 12 時間稼働させると 0.60 キロワット時を消費することになります 58。これらの値は、長期的に環境を監視するために、適切に設計され最適化されたセンサーが持続可能な方法でどのように使用できるかについてのアイデアを与えてくれます。

あらゆる IoT インフラストラクチャの重要な部分は、直感的で効率的なデータ分析および視覚化プラットフォームです。 IoT デバイスは大量のデータを生成するため、そのデータを理解するには、専門家だけでなく専門家でも簡単に使用できるユーザーフレンドリーなプラットフォームを用意することが重要です。 Soc-IoT フレームワークには、センサーデータを視覚化および分析するための 2 つのオプションが用意されています。最初のオプションでは、ThingSpeak プラットフォームの組み込みデータ分析および視覚化機能を使用します。これにより、ユーザーは MATLAB 関数を使用して、リアルタイムでデータを視覚化し、対話型グラフを作成し、アラートを設定し、データを統計的に分析することができます。これに加えて、exploreR と呼ばれる、センサー固有ではない別のセンサーデータ分析および視覚化アプリケーションが提案されています。

exploreR GUI の機能の一部を示すスクリーンショット: (a) ランディングページ、(b) 箱ひげ図関数ウィンドウ、および (c) データ予測関数ウィンドウ。

explorerR パイプラインの概略図。

explorerR は、R プログラミング言語の Shiny パッケージを使用して開発されたオープンソースのオンラインアプリケーションです。 RShiny パッケージは、データ分析と視覚化のためのインタラクティブなアプリケーションを作成するために近年広く使用されています59、60、61。このようなアプリケーションは、市民が生成したデータを分析および視覚化する際に、特にコーディングに関連する技術的な障壁を軽減するように設計されたexploreRを作成する動機として使用されてきました。次のいくつかの段落では、explorR アプリケーションの設計とアーキテクチャについて説明します。

設計とアーキテクチャexplorR は、直感的で使いやすいセンサーデータの分析と視覚化として設計されています。アプリケーションのグラフィカルユーザーインターフェイス (GUI) は、分析プロセス中にユーザーをガイドする方法で設計されています。図 8 は、explorerR アプリケーションの GUI のスナップショットを示しています。 GUI の左列 (図 8a) には、ユーザーがデータ分析に使用することを決定すると拡張される主要な機能が含まれています。図 8b と図 8c は、explorerR アプリケーションによってサポートされるさまざまな機能を示しています。アプリケーションフレームワークは、データ入力、前処理、視覚化、分析の完全なサイクルをカバーする一連の手順に従うように設計されています。図 9 は、explorerR パイプラインの概略図を示しています。

exploreR を設計する際の目的の 1 つは、さまざまな背景を持つ人々にとって使いやすいアプリケーションを作成することでした。アプリケーション内に統合されたさまざまなワークフローにより、ユーザーはコーディングを必要とせずにデータを有意義に解釈できます。アプリケーションの現在のバージョンでサポートされている機能の概要は次のとおりです。

データ処理: アプリケーションは CSV 形式でデータを受け入れ、ユーザーが行/列をフィルタリングしたり、データの概要を表示したり、生データをプロットしたりすることができます。プロットは、インタラクティブなグラフ作成ライブラリである Plotly を使用して生成されます。生成されたプロットは、ズームイン/ズームアウト、再スケールなどの組み込み機能を使用して簡単に分析できます。ユーザーは、生成されたプロットを PNG 形式で保存できます。

外れ値の検出: ユーザーは、k 最近傍法、ARIMA、人工ニューラルネットワーク (ANN) などの高度な統計手法と機械学習手法を使用して、異常値と外れ値の検出を実行できます。データの信頼性は、低コストセンサーの文献で広く議論されている重要なトピックです55、62、63。外れ値検出機能を使用すると、ユーザーは異常を探してプロットし、後で最先端の方法を使用して異常を除去することができます。

ギャップ充填: この機能を使用すると、ユーザーは欠落データによるギャップ、または前の段階で外れ値を除去した後に生成されたギャップを埋めることができます。アプリケーションの現在のバージョンは、線形補間とカルマンフィルターの 2 つの方法をサポートしています。これらの方法は、全体的な精度だけでなく、センサーの文献で広く使用されているため、使用されてきました64,65。

探索的データ分析: この機能を使用すると、ユーザーはデータセットにさまざまな関数を実装して、データをより詳細に理解したり、データセット内のさまざまな変数間の関係の強さを観察したりできます。ユーザーは相関行列関数を使用してピアソン相関を計算できます。このような情報は、センサー校正モデルを作成する際に貴重となる可能性があります66。ユーザーは箱ひげ図やヒストグラムを作成して、データの視覚的な分析を実行することもできます。プロットは PNG 形式のファイルとしてダウンロードできます。

データ予測:exploreR には、大気質データのより高度な分析と理解に使用できる機能もあります。このアプリケーションを使用すると、ユーザーは高度な機械学習アルゴリズムを使用してデータ予測を実行できます。 PM2.5 の予測は、大気科学、環境モニタリング、コンピューターサイエンスの分野の研究者によって広く研究されているように、大きな課題です。データ予測機能を使用すると、ユーザーは単純な方法からより複雑な方法までの範囲の方法を使用して、どの方法がうまく機能するかを分析できます。現在のバージョンでは、線形回帰 (LR)、ランダムフォレスト (RF) モデル、XGBoost、ANN などの手法がサポートされています。これらのモデルを選択する理由は、時系列予測研究で広く使用されているためです66,67。複数のモデルがあると、ユーザーはモデルのパフォーマンスを比較でき、その結果をリアルタイム予測アプリケーションの作成に使用できる可能性があります。予測結果はアプリ内で確認できるほか、CSV形式でダウンロードすることもできます。

データ集約: さまざまな空気質センサーは、さまざまな周波数でデータを記録するようにプログラムされています。場合によっては、データが細分化しすぎたり、まったく細分化しなかったりすることがあります。これにより、時系列の不均衡が生じ、分析全体に悪影響を及ぼす可能性があります。この課題に対処するために、exploreR では、ユーザーがデータを日次、週次、月次、年次データにダウンサンプリングできるようになります。ユーザーは合計または平均を使用してデータを集計できます。集計したデータはCSV形式でダウンロードできます。

exploreR は Soc-IoT フレームワークの主要コンポーネントであり、センサーデータを簡単に分析すること、またプログラミング以外の背景を持つ市民科学者、政策立案者、研究者がデータ分析を実行できるように支援することを目的としています。さらに、explorR を使用すると、データのレポート、出版物、データの配布に使用できる図やファイルを簡単にエクスポートできます。

このアプリケーションがオープンソースのセンサーデータ分析の分野にどのように貢献しているかを理解するために、explorerR を同様の大気質センサーデータ分析アプリケーションおよびソフトウェアと比較します61、68、69、70、71。長年にわたってさまざまなアプリケーションやソフトウェアが提案されてきましたが、それぞれに長所と短所があります。通常、アプリケーションのほとんどは、特定のセンサーからのデータ用に設計されています。特定のセンサーからのデータに対してはうまく機能しますが、さまざまな IoT デバイスからのデータに対してはうまく機能しない可能性があります。これは主に、データ形式とデータの構成が異なることが原因です。同様に、プログラミング中心のツールを使用すると、技術的に経験のあるユーザーは簡単にデータを分析できますが、ユーザーにプログラミング言語の背景がない場合は困難になります。これらの点を念頭に置いて、exploreR は、プログラミングの事前知識を必要としない、センサー固有ではないアプリケーションとして設計されています。これにより、ユーザーは技術的な複雑さを心配することなく、さまざまなセンサーからのデータを簡単に分析できます。同時に、アプリケーションのオープンソースの性質により、プログラミングのトレーニングを受けたユーザーは、スキルを利用してアプリケーションにさらに多くの機能を追加することで、既存のフレームワークを改善できます。

表 3 は、exploreR と、低コストのセンサーを使用して取得された大気質データの分析に広く使用されている他の既存のオープンソースツールおよびソフトウェアを比較しています。既存のソリューションのほとんどは、特定のセンサーとユーザーグループを念頭に置いて設計されています。この比較は、explorR が、プログラミングを必要とせずにさまざまなセンサーからのデータの分析を可能にする機能をうまく組み合わせていることを強調しています。

Soc-IoT は、低コストの環境監視センサーやオープンソースのデータ分析パッケージの最近の進歩と開発を活用することで、環境データへのアクセス性を向上させ、コミュニティの参加を促進します。これは、研究者だけでなく市民にとっても、「既製の」ハードウェアを使用して構築された CoSense ユニットを使用して環境を監視する新たな機会となります。一方、exploreR アプリケーションを使用すると、センサーデータの詳細かつ再現可能な分析が可能になります。このようなオープンソースツールは、専門家と非専門家の間の溝を埋める可能性があるだけでなく、市民科学者がデータを分析する際にコンテキストを追加できるようにすることもできます。このコンテキストは、データが第三者によって評価されるときに失われることがよくあります。 Soc-IoT は、環境監視センサーの使用に関してユーザーが実践的な経験から恩恵を受けることができる、市民中心のプラットフォームとして設計されています。このフレームワークのオープンソースの性質により、Soc-IoT フレームワークの継続的な開発が可能になると同時に、環境監視タスクへのより広範なコミュニティの参加も促進されます。 CoSense ユニットの検証に使用される方法論は、低コストセンサーに広く使用されている品質保証および品質管理方法を代表するものです。低コストのセンサーを使用するという課題にもかかわらず、CoSense ユニットは、公式の大気質監視ステーションからのデータと比較した場合、データ品質の点で良好なパフォーマンスを示しました。センサーの持続可能性の観点から、CoSense ユニットはリソースを意識した IoT 展開に利用でき、IoT デバイスのエネルギー使用量を考慮するだけでなく、センサーコードの消費エネルギーを可能な限り少なくすることも保証されます。これにより、公的環境監視システムを低コストの環境センシングフレームワークで補完できる可能性も広がります。最近の研究で強調されているように 72、技術的な複雑さと主要な関係者間の限定された相互作用は、参加型の市民科学に対する主要な障壁の一部となっています。 Soc-IoT フレームワークはモジュール式で透明性があるため、参加型の市民科学活動に使用でき、市民の参加を促進し、コミュニティと意思決定者が主要な環境問題に協力できるようになります。

本稿では、IoT の成長と持続可能な実践およびオープンソース原則との相互作用を活用して、市民中心の環境モニタリングの概念実証フレームワークである Soc-IoT を提案します。このフレームワークは、オープンソースのハードウェアとソフトウェアを統合することにより、正確かつ効率的な環境モニタリングを促進します。 CoSense ユニットは、研究者、国民、メーカーコミュニティが独自のセンシングデバイスを作成するために使用できる、すぐに入手できる低コストのハードウェアコンポーネントで構築されています。これらのハードウェアコンポーネントはアクセスが容易で低コストであるため、CoSense ユニットは環境モニタリングのリソースと予算が限られている場所でも使用できます。 CoSense ユニットの性能と精度は、スイスのデューベンドルフにある基準同等の計器を備えた公式の大気品質監視ステーションに同じ場所に設置することで広範囲に評価されています。さらに、ユニット間の変動を調査することによって品質保証が行われました。モジュール設計、簡単な組み立て、直感的なデータ分析インターフェイスを備えた Soc-IoT フレームワークは、大気汚染暴露評価や大気質データの包括的な分析を支援します。 ExplorerR アプリケーションは、特にプログラミングに関連した技術的な障壁を軽減するように設計されています。専門家と非専門家の両方に、データの視覚的な検査、データクリーニング、および詳細なデータ分析をサポートする幅広いデータ分析および視覚化機能を提供します。

このフレームワークの中核部分は、市民のエンパワーメントがスマートな環境と持続可能なデザインと出会う埋め込み型空間インテリジェンスの強化に焦点を当てています。提案されたフレームワークは、科学者、政策立案者、市民やメーカーコミュニティを含む幅広い利害関係者間の協力を促進する可能性を秘めています。 CoSense ユニットの信頼性と精度により、公式の環境監視ネットワークを補完できる可能性があります。 Soc-IoT フレームワークの拡張性とオープンソースの性質により、すべてを最初から作り直すのではなく、開発プラットフォームとして Soc-IoT フレームワークを使用することが奨励されるでしょう。科学-政策-社会のインターフェースを強化するために、Soc-IoT フレームワークを使用して共創や市民科学活動を促進することもできます。データの民主化をサポートするだけでなく、国民の意見、観察、専門知識が評価され、意思決定者との対話を促進するために使用される環境を構築するためにも使用できます。

このペーパーで紹介されているフレームワークは、環境モニタリングアプリケーションでオープンソースの低コスト IoT テクノロジーを使用する実現可能性を示しています。したがって、ここで紹介した研究は将来の研究に使用できます。 IoT デバイスの環境持続可能性はこの作業の一部として考慮されていますが、IoT の社会的および経済的持続可能性など、時間の制約により考慮できなかった他の側面もあります。今後の研究では、このホワイトペーパーで説明した技術ソリューションの社会的および経済的実行可能性を調査する予定です。もう 1 つの将来の研究の方向性は、ユーザーデータのセキュリティやプライバシーなどのデータ関連の問題を調査し、ユーザーデータを保護するためのさまざまなプライバシー保護技術を評価することです。システムのスケーラビリティを向上させるために、今後の研究では動的キャリブレーションとエッジ分析も検討する予定です。データ分析ツールには、ユーザーインターフェイスの改善や機能の追加など、さらなる機能強化が加えられます。今後の取り組みの重要な部分には、環境意識を促進するための装置の有用性を分析するために、研究および市民科学コミュニティと協力して野外実験を実施することが含まれる。

センサーコード、3D プリント用の STL ファイル、explorR アプリケーションのコードは、Github https://github.com/sachit27/Soc-IoT で自由に入手できます。このリンク https://sachitmahajan.shinyapps.io/exploreR/ を使用して、exploreR アプリケーションにアクセスできます。

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著者は、助成契約第 833168 号に基づく欧州連合の Horizon 2020 研究およびイノベーションプログラムに基づいて欧州研究評議会 (ERC) から資金提供を受けているプロジェクト「CoCi: 共進化する都市生活」を通じての支援に感謝します。デューベンドルフのエンパにある NABEL 施設で CoSense ユニットのテストを支援してくれた Beat Schwarzenbach 氏と Christoph Hüglin 博士、そして CoSense ユニットエンクロージャの 3D モデルを設計してくれた Manuel Knott 氏に感謝します。著者はまた、Climate City Cup イニシアチブ中に大気質センサーに関連する初期の取り組みを行ってくれた Christoph Laib、Thomas Maillart、Stefan Klauser、Octanis Instruments と、SPS30 モジュールを寄贈してくれた Sensirion に感謝したいと思います。 CoSense ユニットの開発中に貢献してくれた CoCi プロジェクトチームに特に感謝します。

計算社会科学、ETH Zurich、8092、チューリッヒ、スイス

サシット・マハジャン

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SM はアイデアを概念化し、デバイスのプロトタイプを作成し、R-Shiny アプリケーションを作成し、データ分析を実行して原稿を書きました。

サチット・マハジャンへの通信。

著者は競合する利害関係を宣言しません。

シュプリンガーネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

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転載と許可

Mahajan, S. 市民中心の環境モニタリングとデータ分析のためのオープンソースフレームワークの設計と開発。 Sci Rep 12、14416 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-18700-z

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受信日: 2022 年 4 月 6 日

受理日: 2022 年 8 月 17 日

公開日: 2022 年 8 月 24 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-18700-z

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