펠티어 모듈과 PID 제어를 이용한 온도 정밀제어 시스템 개발

2-1 MCU(Microcontroller unit)

MCU는 마이크로프로세서와 입출력 모듈을 하나의 칩으로 만들어 정해진 기능을 수행하는 컴퓨터를 말한다[5].

본 연구에서는 MCU 보드 중 대표적인 2개를 사용하였다. 그것은 바로 라즈베리 파이(Raspberry Pi)와 아두이노(Arduino)이다.

라즈베리 파이는 영국의 라즈베리 파이 재단이 학교와 개발도상국에서 기초 컴퓨터 과학의 교육을 증진시키기 위해 개발한 신용카드 크기의 싱글 보드 컴퓨터이다[6]. 2012년에 처음의 라즈베리 파이를 출시하였으며, 지금까지 다양한 버전의 보드를 내놨다. 본 연구에서는 현재까지 나온 버전 중 가장 최근에 나왔고, 가장 좋은 요건을 가진 라즈베리 파이 4 Model B를 사용하였다.

아두이노는 사용하기 쉬운 하드웨어 및 소프트웨어를 기반으로 하는 오픈 소스 전자 플랫폼이다[7]. 앞서 설명한 라즈베리 파이에 비교하여 설명한다면, 라즈베리 파이가 흔히들 생각하는 컴퓨터라고 한다면, 아두이노는 그에 반해 기계라고 볼 수 있다. 아두이노는 C 언어 기반 플랫폼으로써, 단순 처리에 능하다. 또한, 라즈베리 파이와 달리 아날로그 입력 핀이 존재하여, 아날로그 출력값을 받을 수 있다. 본 연구에서 사용한 아두이노는 Arduino UNO 버전으로, 아두이노 제품군에서 가장 많이 팔린 제품이다[8]. 가장 많이 팔리고, 가장 보편적인 제품의 이점은 여러 가지가 있는 데, 하나는 프로그래밍에 필요한 라이브러리와 자료가 많다는 것이고, 또 하나는 비교적 다른 제품보다 제품값이 저렴하다는 장점이 있다.

2-2 열전효과

두 도체 양단에 열과 전류를 동시에 흘렸을 때, 상호작용으로 서로 영향을 주는 것을 열전효과라고 한다[9]. 열전효과는 총 3가지가 있다. 그 중 첫 번째로는 두 개의 서로 다른 전도체의 접합부에 열을 가하였을 때, 양단에 전위차가 생기는 것을 Seebeck 효과, 두 번째로는 온도 기울기가 있는 도체에 전류를 흘리면, 도체 내부에서 열이 흡수되거나 열이 발생하는 것을 Thomson 효과라 하고, 마지막으로 서로 다른 물질에 전류를 통과시켰을 때, 접합부 근처에서 온도 차가 생긴다는 것이 펠티어 효과이다[10, 11].

이러한 열전효과 중 펠티어 효과를 바탕으로 구성된 모듈을 펠티어 모듈이라고 한다. 펠티어 모듈의 열전소자를 무엇으로 식히는 것인지에 따라 공랭식과 수랭식으로 분류된다. 본 연구에서 사용한 펠티어 모듈은 공랭식을 사용하였다.

그림 1은 펠티어 효과를 설명한 것으로 WATRONIX nic의 제품에서 사용한 이미지를 인용하였다.

Fig. 1.

Peltier Effect

(https://inbthermoelectric.com/peltier-seebeck/)

그림 2는 VISION BIONEX의 식물 생장상 제품(VS-3DM / 4DM) 이미지다 (http://www.visionbionex.com/bbs/board.php?bo_table=Chamber&wr_id=26&sfl=wr_subject&stx=VS-3DM&sop=and).

Fig. 2.

Medium Plant Growth Chamber

2-3 기존 시장의 챔버

기존 시장의 챔버는 앞서 설명했다시피 중대형 챔버가 연구용으로 우세하고 있다. 그러나 중대형의 단점이 존재한다[12]. 그림 2는 현재 판매되고 있는 중형 식물 연구용 챔버이다[13]. 그 크기만큼이나, 전력 소비량도 상당하며, 비용부담이 크고 협소한 공간에 설치하기에도 어려워 고비용, 저효율 적이다. 상술한 이유로 여러 개 구매해서 다양한 실험 환경을 실험하려는 연구자에게는 부적합하다. 중대형을 대체할 소형 챔버는 주로 가정용 재배기로 개발되어 판매되고 있다[14]. 그러나 연구용 소형 챔버는 시장에 거의 출시되지 않았고, 연구를 통해 개발된 챔버의 경우에도 대부분 On/Off 제어를 통해 제어한다[15]. 소형 챔버를 여러 개 구비 해놓고 실험하는 환경을 구축하기 위해서 저가형 정밀제어 소형 챔버의 시스템 개발을 목표로 본 연구를 진행하였다.

2-4 PID Controller

PID Controller(제어기)란, 비례-적분-미분 제어로 구분되며, 상황에 따라서는 비례-적분만 사용하는 PI 제어를 사용하기도 한다. PID 제어는 오차값을 이용해서 비례와 적분, 미분을 통해 오차값을 점점 줄여나가는 피드백 제어이기 때문에, 안정적인 온도 제어 값을 얻을 수 있다.

그림 3은 PID 제어의 기본 구조이다.

Fig. 3.

PID Control Standard Algorithm

3-1 시스템 구성

본 연구에서 구성한 시스템은 그림 4와 같다. 그림에서 보는 바와 같이 크게 3개로 이루어져 있다. 환경 값을 수집하는 Sensor, 제어 값을 수신받고 이후 환경을 제어하는 Actuator 그리고 메인 PC의 역할을 맡는 Raspberry Pi로 구성되어 있다.

Fig. 4.

System Configuration

3-2 Sensor

먼저 Sensor 부문에 관해서 설명하겠다. 본 연구에서는 PT1000 센서만을 사용하였다. 그림 4의 Temp/Humid Sensor는 PT1000 센서를 뜻한다. 내부 온도, 내부 습도, 외부 온도를 이 센서로 측정하였다. 내부 온도와 내부 습도의 정확한 값을 구하기 위해서는 디지털 센서보다는 아날로그 센서를 써야 한다. 그래서 본 연구에서는 더 정확한 값을 측정하기 위해서, Measuring Box라는 것에 PT1000 센서를 넣어서 측정하도록 하였다[16]. Measuring Box는 생소할 수는 있으나 그림 5처럼 네덜란드의 농업 전문 기업 ‘Priva’에서도 제작 및 판매하고 있다[17]. 그림을 보면 알 수 있듯이, 기상대에 설치된 백엽상과 비슷한 모습을 띠는 데, 모습과 똑같이 기능도 백엽상과 똑같다. 이 Box에는 센서 Probe 2개와 그리고 물통이 하나 들어간다.

Fig. 5.

Priva’s Measuring Box

그림 6은 Measuring Box의 전체 구조이다. 회사마다 겉 부분은 다를지 몰라도 대부분 내부는 이 구조를 따라가고 있다. 그림 6에서 알 수 있듯이 물통에 무언가를 담는 데, 일종의 천으로, 이 천을 사용해 PT1000 센서에 연결하면, 환기 팬을 통해 천에 흡수된 물이 기화하면서 열을 가져간다. 이를 통해 습구 온도를 얻을 수 있는 구조이다. Measuring Box를 이용해서 얻을 수 있는 것은 내부의 건구 온도와 습구 온도이다. 건구 온도는 일반적으로 생각하는 기온을 의미한다. 그러나 습구 온도는 습도가 아니므로 습도를 구하는 별도의 식을 사용해 구해야 한다. 본 연구에서는 절대 습도가 아닌 상대 습도를 사용해 판단하므로, 건구 온도와 습구 온도를 사용하여, 상대 습도 구하는 식을 사용 및 값을 도출하였다. 상대 습도를 구하기 위해서는 포화수증기압, 절대 습도, 대기압 등 다양한 값을 구해야 한다.

Fig. 6.

Measuring Box Structure Diagram

그중 표1과 표 2가 포화수증기압과 상대 습도를 구하는 Python 코드를 적은 것이다. 표 1에서 Tdb_C와 Twb_C는 각각 건구 온도와 습구 온도를 뜻한다. 표 1에서 나타낸 각각의 C값은 각각의 고윳값이며 포화수증기압을 구하기 위한 값이다. 표 2는 상대 습도를 구하는 식을 표현한 코드이다. Altitude는 고도를 뜻하며, 본 연구에서는 고도를 임의의 값 100으로 설정하고 계산하였다. AP는 대기압을 뜻한다. AH는 절대 습도를 뜻한다. 절대 습도를 구하는 식은 표 3에서 알 수 있다.

Table. 1.

Saturated vapor pressure extraction code

Table. 2.

Relative Humidity Extraction Code

Table. 3.

Absolute Humidity Extraction Code

3-3 Actuator

본 단락에서는 본 연구에서 사용한 모듈에 관해 설명한다. 총 4가지로 구성되어 있다. 온도 제어를 담당하는 온도 제어 모듈, 습도를 제어하기 위한 습도 제어 모듈, 온도 보조 제어와 환기를 담당하는 환기 모듈 그리고 전체 on/off 제어를 위한 전기 제어 모듈이 있다.

온도 제어 모듈은 Peltier Module(펠티어 모듈)과 Relay Module(릴레이 모듈)로 구성되어 있다. 펠티어 모듈은 앞서 설명한 대로 열전효과를 이용하여 만든 펠티어 소자를 통해 하나의 모듈로 만든 것이다. 큰 특징 중의 하나는 극을 바꾸면 온도 배출 및 흡수의 방향이 바뀐다. 그것을 구현하기 위해 릴레이 모듈을 이용하여 극 전환을 하도록 하였다. 펠티어 효과는 공기를 가열하거나 냉각시켜 간접적으로 작용하는 것이기 때문에, 효율이 낮다. 그래서 본 연구에서는 효율을 높이기 위해 출력을 높이기로 하였다. 펠티어 모듈은 12V 24A이고, 릴레이 모듈은 입력전압 5V, 출력전압 12V, 최대전류량은 30A이다. 다음 그림 7은 본 연구에서 사용한 펠티어 모듈이다.

Fig. 7.

Peltier Module

PWM(Pulse-Width-Modulation; 펄스 폭 변동 제어)을 사용하여 PID 제어를 할 수 있다. 그러나 앞서 설명한 펠티어 모듈을 제어하기 위해서는 릴레이를 거쳐야 하는 데 릴레이는 이 값을 받아들일 수 없다. 그러므로 전원과 릴레이 사이에 새로운 모듈을 설치하였다. 그것은 MOSFET(Metal Oxide Semiconductor Field Effect Transistor) Module이라는 것이다. 스위칭 속도가 극히 빠르며, N형과 또는 P형의 반도체 벌크에 Drain, Source라 불리는 벌크와 반대되는 반도체형의 확산영역을 만들고, 절연층으로 분리된 게이트 전극을 높인 구조로 구성되어 있다[18].

Fig. 8.

MOSFET Module

이 모듈에는 2가지 특징이 있는데, 하나는 릴레이 모듈처럼 스위칭 기능이 있다. 또 다른 하나는, 그림 9에서 볼 수 있듯이 Source와 Drain 사이의 Gate를 사용하여 Gate의 유지 시간을 통해 전압과 전류를 조절할 수 있다. 이 방법을 사용하여 PWM을 통해 제어할 수 있고, 더 나아가 펠티어 모듈을 정밀 제어할 수 있게 하였다.

Fig. 9.

MOSFET module structure

습도 제어 모듈은 초음파를 이용한 가습기 센서와 물을 공급해줄 물통으로 되어 있다. 본 연구에서 사용한 부품은 ‘SZH-HUM003’ 제품이다.

환기 제어 모듈에는 일반적인 냉각 팬이 하나 들어간다. 펠티어 모듈 자체가 냉방 효율이 많이 떨어지기 때문에, 냉각할 시에 팬이 돌아가고, 또 습도를 제어할 때, 조건부로 돌아가게 하여, 습도 제어에도 보조적인 역할을 하도록 하였다.

3-4 조립

이 단락에서 조립 과정을 설명한다. 소형 챔버를 사용하여 앞서 설명한 각종 Sensor와 Actuator를 설치하였다. 내부 온도를 제어하기 위해 펠티어 모듈을 내부에 설치하였다. 벽 한가운데에 펠티어 모듈을 탑재하였다. 그림 10은 벽에 삽입 및 부착한 펠티어 모듈이다. 습도 모듈을 조립하고 작동까지 확인하였다. 나머지 모듈들도 용도에 맞게 조립하였다. 또한, 내부 데이터 측정을 위해 챔버 내부에 Measuring Box를 설치하였다. 외부 온도 측정을 위한 센서는 임의의 변수에 영향을 받지 않는 챔버 밖에 설치하였다. 그림 11은 최종 조립이 완료된 모습이다.

Fig. 10.

Peltier module attached to the wall

Fig. 11.

Assembly Complete

3-5 Database 설계

본 연구에서는 매1분마다 환경 데이터를 저장한다. 저장된 데이터를 관리하는 데에 필요한 Database를 설계하고 구성하였다. 저장되는 데이터는 내부의 온도와 내부의 습도, 그리고 외부의 온도가 저장된다. 표 4를 보면 어떤 데이터가 저장되는지 알 수 있다.

Table. 4.

Main Table

4-1 모니터링 시스템 구현

라즈베리 파이 4를 사용하였고 Python 3.7 버전을 사용하여 구현하였다. 또한, 아날로그값을 받아들이기 위해 아두이노를 사용하였고, 라즈베리 파이와 아두이노 간 통신은 시리얼 통신을 사용하였다. 표 4와 그림 12와 그림 13을 보면 데이터 저장을 위해서 내부 DB를 만들고, 데이터 시각화를 하기 위해, Thingspeak 사이트를 이용하였다. 사용자가 기계를 조작하려면 UI가 필요하므로 UI를 구현하였다. UI 구현 라이브러리는 PyQt5 라이브러리를 사용하였다. 다음 그림 14는 PyQt5로 구현한 UI이다. 이 UI를 사용하여 사용자가 내부 온도를 조정할 수 있다. 또한, 습도도 조정이 가능하다.

Fig. 12.

Data stored in the internal DB

Fig. 13.

Data stored in Thingspeak

Fig. 14.

User Interface

또한, 그림 15를 보면 알 수 있듯이 UI를 통해서 현재 내부 온도와 현재 내부 습도, 그리고 현재 외부 온도를 알 수 있도록, 실시간으로 데이터를 불러온다. 또, 펠티어 모듈의 최대 제어 온도와 최저 제어 온도를 측정하고, 제어 한도제한을 두어 과부하나 출력저하가 일어나지 않게 설계 및 구현하였다. 또, 문제가 생기거나 급히 꺼야 할 상황이 생겼을 때를 대비하여 모든 제어 장치가 꺼지는 버튼도 구현하였다.

Fig. 15.

Touch Screen

4-2 제어 시스템 구현

본 연구에서는 메인 PC인 Raspberry Pi를 기준으로 주로 Relay Module을 이용하여 Actuator를 제어하였다. 그림 14를 보면 UI를 통해 사용자가 임의의 온도나 습도로 제어할 수 있도록 하였다. 또한, 그림 15를 보면 라즈베리 파이 공식 7인치 터치스크린을 이용하여 사용자가 컴퓨터 화면이 아닌 외부 간섭으로도 제어할 수 있도록 하였다.

펠티어에 연결된 Relay Module을 통해 극 전환을 할 수 있도록 하였다. 극 전환을 통해 냉난방을 쉽게 전환할 수 있다. 그림 16과 그림 17은 PID 제어가 아닌 극 전환을 통한 냉난방 전환이 원활히 되는지에 대해 확인하기 위한 과정이다. 또한, 각각 그림은 냉난방 조작 이후에 데이터를 모아 그래프를 그린 것이 아니라 실시간으로 데이터를 모으고 있는 도중에 냉난방 조작을 가해 다음과 같은 결과가 나온 것이다.

Fig. 16.

Temperature change during cooling

Fig. 17.

Temperature change during heating

먼저 설명에 들어가기 전 챔버에 아무런 작용을 하지 않았을 시에 챔버와 외부 온도와의 차이는 약 1도 내외다. 그림 16과 그림 17은 각각 냉난방 시에 내부의 온도 변화와 습도 변화 그리고 외부 온도를 관측함으로써, 펠티어의 냉난방 성능을 확인하고 냉난방을 하였을 시 내부의 습도가 어떻게 변하는지에 대해 확인한 전체적인 그래프를 나타낸 것이다.

그림 16에서 확인할 수 있듯, 13시 50분부터 챔버의 냉방을 시작하였다. 외부 환경은 난방 에어컨이 작동하고 있는 상태다. 습도는 제어하지 않았다. 냉방을 시작하자 내부 온도가 섭씨 20도에서 약 2도 정도 내려가는 것을 확인하였고, 동시에 외부 온도가 섭씨 20도 이상 가열되고 있는 양상을 보여 외부 온도와의 차이를 보여주었다. 이것을 통해 냉방 기능이 잘 작동되는 것을 확인할 수 있었다. 내부의 습도가 요동치는 양상이 보인 것은 상대 습도의 소수점 2자리까지 저장하는 바람에 생긴 일이다. 또한, 본 논문에서 습도는 온도에 대한 값을 정밀하게 보기 위해 측정한 것이다. 이후 실험에서는 소수점 1자리까지만 그래프에 그려지도록 하였다.

그림 17은 같은 시각 다른 날짜에 실험한 그래프이다. 13시 50분부터 난방 기능을 가동하였다. 15시경 내부 온도는 섭씨 32도에 도달하였고, 당시 외부의 온도는 섭씨 21.7도이었다. 또한, 펠티어 모듈이 냉방보다 난방의 성능이 높다는 것을 확인할 수 있었다.

마지막으로 그림 18은 PID 제어를 사용하여 냉방제어에 적용한 것이다. 15시부터 PID 제어를 이용해 냉방 하도록 하였다. 16시 30분 외부 온도가 섭씨 22.8도를 기록하였을 때, 내부 온도는 섭씨 20.2도를 기록하였고, 약 20분간 유지하는 것을 확인할 수 있었다. 이 같은 실험을 약 열흘간 하루에 2번씩 실험하였고, 똑같은 결과를 얻을 수 있었다. 추가로 그림 18의 외부 온도 데이터를 보면 사무실 내 설정 온도인 22도 주위로, 온도 값이 소주점 한자리 단위로 미세하게 진동하는 양상이 보였다. 그러나 본 연구에서 구현한 것을 토대로 나온 데이터는 일정한 값을 약 20분간 유지하고 소수점 한자리까지 유지함으로써, 간단한 성능 비교가 되었다고 생각한다.

Fig. 18.

Temperature change during PID control operation