Masterarbeit, 2023
221 Seiten, Note: 1,3
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung
1.3 Vorgehensweise
2 Grundlagen
2.1 Luftqualität von Innenräumen
2.1.1 Begriffsdefinition
2.1.2 Gesundheitsstandards
2.2 Internet of Things
2.2.1 Begriffsdefinition
2.2.2 Technische Umsetzung
2.2.3 Cybersecurity
2.3 Stand der Technik
3 Prototyping
3.1 Begriffsdefinition
3.2 Komponentenauswahl
3.3 Konstruktion des Prototyps
3.3.1 Komponenten
3.3.2 Architektur
4 Analyse des Prototyps
4.1 Kriterien
4.2 Analyse der Messwerte
4.2.1 Passiver Beobachtungszeitraum
4.2.2 Aktiver Beobachtungszeitraum
4.3 Bewertung
5 Fazit
5.1 Zusammenfassung
5.2 Ausblick
Das Hauptziel dieser Master-Thesis besteht in der Entwicklung eines IoT-Prototyps zur Optimierung der Luftqualität in geschlossenen Innenräumen, wobei aktuelle Gesundheits- und Cybersecuritystandards konsequent berücksichtigt werden. Die zentrale Forschungsfrage untersucht, ob der Kohlendioxidgehalt durch ein solches System nicht nur überwacht, sondern anhand geltender Standards optimiert werden kann.
1.1 Problemstellung
Die Hauptquelle für den Kohlendioxidgehalt in geschlossenen Innenräumen basiert auf der menschlichen Atmung [1]. Die ausgeatmete Luft enthält neben Kohlendioxid auch Aerosole [2]. Durch weitere Emissionen von Geräten und Materialien sowie von Staubpartikeln wird die Luftqualität zusätzlich verschlechtert [2]. Diese verbrauchte Luft kann vom Menschen als stickig, abgestanden und ermüdend empfunden werden [2]. Krankheitserreger, wie bspw. COVID-19 werden durch die Luft bzw. durch die in der Luft enthaltenen Aerosole verteilt [1]. Durch die Einatmung kontaminierter Aerosole kann sich ein gesunder Mensch infizieren und somit krank werden [1]. Die schlechte Luftqualität kann deshalb nicht nur die Leistungsfähigkeit des Menschen beeinträchtigen, sondern auch der Gesundheit schaden [1]. Das daraus entstehende Problem ist demnach die Optimierung der Luftqualität von geschlossenen Innenräumen um die Vermeidung von Faktoren, die sich nachteilig auf die Gesundheit und Leistung des Menschen auswirken.
1 Einleitung: Dieses Kapitel motiviert die Thematik durch die Probleme schlechter Raumluftqualität und definiert die Forschungsfrage sowie die wissenschaftliche Vorgehensweise.
2 Grundlagen: Hier werden theoretische Grundlagen zu Luftqualität, Internet of Things und Cybersecurity vermittelt sowie der aktuelle Stand der Technik beleuchtet.
3 Prototyping: Dieses Kapitel behandelt die methodische Vorgehensweise, die Auswahl der Komponenten und die detaillierte konstruktive Architektur des entwickelten Prototyps.
4 Analyse des Prototyps: Es erfolgt die Evaluierung anhand definierter Kriterien sowie eine detaillierte Analyse der gesammelten Messwerte im passiven und aktiven Beobachtungszeitraum.
5 Fazit: Die Arbeit schließt mit einer Zusammenfassung der Erkenntnisse und bietet einen Ausblick auf potenzielle Erweiterungen und zukünftige Forschungsansätze.
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Die Forschungsarbeit beschäftigt sich mit der Verbesserung der Raumluftqualität in Innenräumen durch den Einsatz von IoT-Technologien unter Berücksichtigung von Sicherheitsvorgaben.
Die Arbeit verknüpft die Bereiche IoT-Architektur, Raumklimaanalyse, moderne Cybersecurity-Standards und praktisches Prototyping.
Ziel ist der Entwurf und die praktische Entwicklung eines Hardware-Prototyps, der CO2-Werte überwacht und bei Überschreitung von Gesundheitsstandards Handlungsempfehlungen ausgibt.
Es wird eine iterative Prototyping-Methodik verfolgt, kombiniert mit einer empirischen Datenanalyse der gemessenen Luftqualität über zwei spezifische Beobachtungszeiträume hinweg.
Der Hauptteil umfasst sowohl die theoretische Fundierung und Komponentenauswahl als auch die konkrete technische Implementierung, Architekturplanung und die anschließende analytische Auswertung der gesammelten Sensordaten.
Die Arbeit lässt sich primär über die Stichworte IoT-Ökosystem, Raumklima-Optimierung, Azure-Cloud-Integration und Datensicherheit definieren.
Der Pico W wurde aufgrund seiner ökonomischen Effizienz und seiner technischen Eignung für IoT-Projekte innerhalb der evaluierten Auswahlkriterien als optimale Lösung selektiert.
Datenschutz ist ein Querschnittsthema; die gewählte Azure-Architektur adressiert Cybersecurity-Bedrohungen und stellt durch Authentifizierungsmechanismen (SAS) sicher, dass die Datenübertragung vor unbefugtem Zugriff geschützt ist.
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