KR101519012B1 - System and method for detecting error of weather information - Google Patents

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KR101519012B1
KR101519012B1 KR1020140175315A KR20140175315A KR101519012B1 KR 101519012 B1 KR101519012 B1 KR 101519012B1 KR 1020140175315 A KR1020140175315 A KR 1020140175315A KR 20140175315 A KR20140175315 A KR 20140175315A KR 101519012 B1 KR101519012 B1 KR 101519012B1
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송병현
김동수
김화수
오승준
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대한민국(기상청장)
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Abstract

The present invention relates to a system and method for verifying errors of weather information and a method thereof, and more particularly to a system and method for verifying errors of weather information capable of detecting errors through verification with respect to weather information generated by digitalizing weather information written in hand. According to the invention, the system supports correcting a corresponding weather information by providing information such as whether an error occurs or not, weather information having an error, and an error kind to be identified when deviation data exceeds a normal range based on the change amount of continuous data according to a time sequence occurs.

Description

기상정보 오류 검증 시스템 및 방법{System and method for detecting error of weather information}Field of the Invention < RTI ID = 0.0 > [0002] < / RTI &

본 발명은 기상정보 오류 검증 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세히는 수기로 작성된 기상자료를 디지털화하여 생성한 기상정보에 대한 검증을 통해 오류를 검출하는 기상정보 오류 검증 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system and method for verifying a weather information error, and more particularly, to a system and a method for verifying a weather information error by verifying weather information generated by digitizing weather information created by a manual method.

기상정보의 대국민 제공을 위해서 기상정보 센터를 구축하고, 보다 효율적인 기상 분석을 위해서 오래전에 수기로 작성된 기상자료를 디지털 데이터화하는 작업이 이루어지고 있다. In order to provide the people of the meteorological information, a weather information center is constructed, and digital data of the weather data written by hand is made long ago for more efficient weather analysis.

이러한 정보화 작업은 대부분 일정한 인원이 수작업을 통해 입력하는 방식으로 진행되는데, 많은 시간과 비용이 발생함에도 불구하고 입력 중 실수에 의한 오기 발생이 빈번하여 그 정보의 신뢰성은 높지 않은 문제가 있다.Most of such informatization work is carried out by manual input by a certain number of personnel. Despite a lot of time and cost, however, there is a problem in that the reliability of the information is not high due to frequent occurrence of mistakes during input.

따라서, 현재는 이러한 입력 내용을 별도의 품질 검사자가 다시 한번 수작업으로 검증하는 과정을 거치고 있는데, 이에 대한 시간과 비용 역시 상당하며, 반복적인 작업이기 때문에 검증과정에서의 오기 누락 발생 가능성도 존재하고 있다.Therefore, at present, the quality of the input data is manually checked once again by the quality inspectors, and the time and the cost are also considerable, and there is also a possibility of omission missing in the verification process because it is a repetitive operation .

따라서, 수기로 작성된 기상자료를 디지털화하여 입력한 기상정보에 대한 효율적인 검증 방안이 요구되고 있는 실정이다.Therefore, there is a need for an efficient verification method for the weather information inputted by digitizing the weather data prepared by the manual.

한국공개특허 제10-2005-0035856호Korean Patent Publication No. 10-2005-0035856

본 발명은 기상정보의 특성상 관측 데이터는 연속성을 가지는 경우가 많아 급격하게 변화되는 경우는 빈번하지 않기 때문에 데이터의 연속성에 대한 변화량을 기반으로 하는 범위를 초과하는 편차의 데이터가 발생될 경우 이에 대한 오류 가능성을 파악한 후 관리자에게 제공하도록 하여 기상 정보의 오류를 검증할 수 있도록 함을 목적으로 한다.In the present invention, observation data is often continuous because of the characteristics of weather information, and when data of a deviation exceeding a range based on the variation of continuity of data is generated, And to provide the manager with the possibility to verify the error of the weather information.

또한, 본 발명은 기상정보는 여러 요인들의 변화에 따른 상호 관련성을 가지는 정보들이기 때문에 각각 구분되는 상이한 종류의 정보나 지역이 다른 정보라 하더라도 서로 관련성을 가지게 되므로, 연속적 변화의 편차를 벗어나는 오류 정보가 발생한 경우 해당 종류의 오류에 대응되는 관계성에 대해 미리 정의된 다른 종류의 데이터들의 측정 내용을 토대로 해당 오류 정보에 대한 오류 가능성을 재확인할 수 있도록 하여 검증 용이성을 더욱 높이도록 함을 목적으로 한다. In addition, since weather information is information having mutual relation with various factors, different types of information or regions are related to each other even if they are different information. Therefore, error information that deviates from the deviation of continuous change The present invention aims to improve the easiness of verification by reconfirming the possibility of error in the corresponding error information based on the measurement contents of other kinds of data defined in advance in relation to the relation corresponding to the error of the corresponding type.

또한, 본 발명은 정상 범위에 있는 데이터라 하더라도 특정한 그룹으로 설정된 종류의 정보들에 대해 미리 설정된 시기나 상황별 특성에 따라 결정되는 관련도 범위를 초과하는 정보는 오류를 발생시키도록 하여 검증 용이성을 더욱 높이도록 함을 목적으로 한다. In addition, the present invention allows the information exceeding the relevance range determined according to the preset time or the characteristic of the information set for a specific group to be set to a specific group even if the data is in the normal range, to generate an error, So that it can be higher.

본 발명의 실시예에 따른 기상정보 오류 검증 시스템은 수기로 작성된 기상자료를 디지털화한 기상정보를 수신하는 기상정보 수신부와, 기상요소에 대한 서로 다른 측정항목 사이의 상호 관련성이 정의된 상관오류 판단관계식을 기상요소별로 미리 저장하고, 상기 기상정보에 대응되는 기상요소의 측정항목을 포함하는 상기 상관오류 판단관계식에 상기 기상정보를 대입하여 미리 설정된 정상 범위 내에 속하는지 여부를 판단하는 검증부 및 상기 정상 범위 내에 속하지 않는 경우 오류 발생에 대한 오류 정보를 제공하는 검출부를 포함할 수 있다.A weather information error verification system according to an embodiment of the present invention includes a weather information receiver for receiving weather information digitizing weather information created by handwriting, and a correlation error judgment relation A verification unit for previously storing the meteorological information corresponding to the meteorological information and for determining whether or not the meteorological information is included in a predetermined normal range by substituting the meteorological information into the correlation error determination relation including the meteorological element corresponding to the meteorological information, And if it does not fall within the range, provides error information on the occurrence of the error.

본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 기상요소는 기압, 기온, 습도, 바람, 구름, 강수량, 뇌우, 안개, 일사, 적설을 포함하며, 상기 기상정보는 특정 기상요소에 포함된 특정 측정항목에 대한 측정치를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.As an example related to the present invention, the meteorological element includes atmospheric pressure, temperature, humidity, wind, cloud, precipitation, thunderstorm, fog, solar radiation, snow cover, And a measurement value.

본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 검증부는 상기 기상요소 및 측정항목의 종류에 따라 상이한 상기 상관오류 판단관계식을 적용하는 것을 특징으로 할 수 있다.In one embodiment of the present invention, the verifying unit may apply the different correlation error judgment relation depending on the type of the meteorological element and the measurement item.

본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 검증부는 상기 상관오류 판단관계식에 따라 상호 관련성이 있는 서로 다른 상기 측정항목 간의 사용자 입력에 따른 선택 기간 내의 복수의 기상정보를 대상으로 상기 선택 기간 단위에 대응되어 회귀식을 산출하고, 상기 회귀식을 통해 산출한 표준편차의 하한값과 상한값을 상기 정상 범위로 하여, 상기 정상 범위를 벗어나는 상기 기상정보를 오류로 판단하는 것을 특징으로 할 수 있다.In the exemplary embodiment of the present invention, the verification unit may include a plurality of meteorological information items corresponding to a plurality of meteorological information items within a selection period corresponding to user input between different metrics that are related to each other according to the correlation error determination relation, And the lower limit value and the upper limit value of the standard deviation calculated through the regression equation are set as the normal range, and the weather information that deviates from the normal range is determined as an error.

본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 기상정보 수신부는 관측 현상에 대한 키워드를 포함하는 기사란 정보를 수신하며, 상기 검증부는 상기 기사란 정보에 포함된 키워드에 대응되는 기상현상을 확인하고, 확인된 기상현상에 대응되어 미리 설정된 정상 범위 내에 상기 기상정보 수신부를 통해 수신된 기상정보의 수치가 속하는지 여부에 따라 오류 여부를 판단하는 것을 특징으로 할 수 있다.As an example related to the present invention, the weather information receiver may receive information on an article including a keyword for an observation phenomenon, the verifier may check a weather phenomenon corresponding to a keyword included in the article information, And determines whether an error has occurred according to whether the numerical value of the weather information received through the weather information receiver falls within a predetermined normal range corresponding to the weather phenomenon.

본 발명의 실시예에 따른 기상정보 오류 검증 방법은 기상정보 수신부가 수기로 작성된 기상자료를 디지털화한 기상정보를 수신하는 단계와, 검증부가 기상요소에 대한 서로 다른 측정항목 사이의 상호 관련성이 정의된 상관오류 판단관계식 중 상기 기상정보에 대응되는 기상요소의 측정항목을 포함하는 상기 상관오류 판단관계식에 상기 기상정보를 대입하여 미리 설정된 정상 범위 내에 속하는지 여부를 판단하는 단계 및 검출부가 상기 정상 범위 내에 속하지 않는 경우 오류 발생에 대한 오류 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.A method for verifying a weather information error according to an exemplary embodiment of the present invention includes a step of receiving weather information in which a weather information receiver digitizes weather information created by a handwriting and a step in which the correlation between the different measurement items for the weather element is defined Determining whether or not the weather information is within a predetermined normal range by substituting the weather information into the correlation error judgment relation including a measurement item of a weather element corresponding to the weather information among the correlation error judgment relation expressions, And if it does not belong, providing error information on the error occurrence.

본 발명은 시간순서에 따른 연속 데이터의 변화량을 기반으로 정상 범위를 초과하는 편차의 데이터가 발생할 경우 이에 대한 오류 발생 여부와 오류가 발생한 기상 데이터 및 오류 종류를 식별 가능하도록 제공하여 해당 기상 데이터에 대한 수정이 이루어지도록 지원하는 효과가 있다.According to the present invention, when data of a deviation exceeding the normal range is generated based on the variation amount of the continuous data according to the time sequence, it is possible to identify whether or not an error has occurred, It is effective to support the correction.

또한, 본 발명은 상호 관련성이 있는 서로 다른 측정항목에 대응되어 측정된 기상정보들을 이용하여 측정항목 사이의 관계성에 대해 정의 가능하며, 이러한 관계성 정의에 따라 데이터들의 측정 내용을 토대로 오류가 발생한 데이터를 더욱 정확히 검출하는 효과가 있다.In addition, the present invention can define the relationship between measurement items by using meteorological information measured in correspondence with different mutually related metrics. Based on the relationship definition, Is more accurately detected.

더하여, 본 발명은 상관오류 판단 관계식에 따라 정상 범위에 있는 데이터라 하더라도 특정한 그룹으로 설정된 종류의 정보들에 대해 미리 설정된 시기나 상황별 특성에 따라 결정되는 관련도 범위를 초과하는 정보는 오류를 발생시키도록 하여 검증 용이성을 더욱 높이는 효과가 있다.In addition, according to the present invention, even if the data is in the normal range according to the correlation error judgment relation, the information exceeding the relevancy range determined according to the preset time or the characteristic of the situation with respect to the information of the type set as the specific group, So that the ease of verification can be further enhanced.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 기상정보 오류 검증 시스템에 대한 구성 환경도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 기상정보 오류 검증 장치의 상세 구성도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 상관오류 판단관계식에 대한 예시도.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 상관오류 판단관계식을 이용한 오류 검출에 대한 예시도.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 서로 다른 측정항목 사이의 관계성 정의에 따른 오류 검출에 대한 예시도.
도 6은 본 발명의 실시예에 다른 기상정보 오류 검증 방법에 대한 순서도.1 is a configuration environment diagram for a weather information error verification system according to an embodiment of the present invention;
2 is a detailed configuration diagram of a weather information error verifying apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 illustrates an example of a correlation error judgment relation according to an embodiment of the present invention;
FIG. 4 illustrates an example of error detection using a correlation error judgment relation according to an embodiment of the present invention; FIG.
5 is an exemplary view of error detection according to the definition of the relationship between different metrics according to an embodiment of the present invention;
FIG. 6 is a flow chart of a weather information error verification method according to an embodiment of the present invention. FIG.

이하, 도면을 참고하여 본 발명의 상세 실시예를 설명한다.Hereinafter, detailed embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 기상정보 오류 검증 시스템에 대한 구성 환경도로서, 도시된 바와 같이 수기로 작성된 기상자료를 디지털화하기 위하여 별도의 작성자 장치(1)를 통해 상기 기상자료를 디지털화한 기상정보를 입력받아 DB(101)에 저장하는 기상정보 오류 검증 장치(100)를 포함할 수 있으며, 상기 기상정보 오류 검증 장치(100)는 서버로 구성될 수도 있다.FIG. 1 is a configuration environment diagram of a weather information error verification system according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, in order to digitize weather information created by a handwriting, the weather information is digitized through a separate author device 1 The weather information error verification apparatus 100 may include a weather information error verification apparatus 100 that receives weather information and stores the weather information in the DB 101. The weather information error verification apparatus 100 may be a server.

또한, 상기 기상정보 오류 검증 장치(100)는 별도의 검증자 장치(2)로부터 검증기간, 검증 대상과 같은 다양한 검증 파라미터를 입력받아 DB(101)에 저장된 기상정보에 대한 오류여부를 검증하여 오류가 발생한 기상정보를 검출하고 이에 대한 오류 정보를 출력할 수 있다.The weather information error verifying apparatus 100 receives various verification parameters such as a verification period and a verification target from another verifier device 2 and verifies whether the weather information stored in the DB 101 is in error, It is possible to detect the weather information and output the error information.

이때, 상기 기상정보 오류 검증 장치(100)는 상기 작성자 장치(1)로부터 실시간으로 업로드되는 기상정보를 실시간으로 처리하여 오류여부에 대한 오류 정보를 제공할 수도 있다.At this time, the weather information error verifying apparatus 100 may process real-time weather information uploaded from the author apparatus 1 in real time to provide error information on an error.

한편, 상기 작성자 장치(1)를 통해 입력되는 기상정보는 기상요소별로 구분되며, 동일 기상요소에서 필수적으로 입력되는 항목인 측정항목으로 구분될 수 있다. 예컨데, 기온과 관련된 기상요소에 대해서 최저기온, 정시기온, 최고기온, 이슬점 온도, 일평균 기온 등과 같은 다양한 측정항목이 기입되며, 이에 따라 기상정보를 기상요소와 측정항목으로 구분할 수 있다.On the other hand, the weather information inputted through the author apparatus 1 is divided into meteorological elements, and can be classified into meteorological items which are input inevitably in the same meteorological element. For example, for meteorological factors related to temperature, various measurement items such as minimum temperature, hourly temperature, peak temperature, dew point temperature, and daily average temperature are entered, so that weather information can be classified into meteorological elements and metric items.

또한, 상호 관련성이 있는 측정항목 사이에는 서로가 기상변화의 요인으로 작용하므로, 본 발명에 따른 기상정보 오류 검증 장치(100)는 이에 대한 측정항목 사이의 상관관계를 분석하여 더욱 정확한 기상정보의 오류 검증이 이루어지도록 할 수 있다.Since the mutual relation between the mutually related measurement items acts as a factor of the weather change, the weather information error verification apparatus 100 according to the present invention analyzes the correlation between the measurement items, Verification can be performed.

이하, 도면을 통해 상기 기상정보 오류 검증 장치(100)의 상세 구성을 설명한다.Hereinafter, the detailed configuration of the weather information error verifying apparatus 100 will be described with reference to the drawings.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 기상정보 오류 검증 장치(100)의 상세 구성도로서, 도시된 바와 같이 기상정보 수신부(110), 검증부(120) 및 검출부(130)를 포함할 수 있다.2 is a detailed configuration diagram of a weather information error verifying apparatus 100 according to an embodiment of the present invention and may include a weather information receiving unit 110, a verifying unit 120, and a detecting unit 130 as shown in FIG. .

우선, 기상정보 수신부(110)는 수기로 작성된 기상자료를 디지털화한 기상정보를 입력받거나, 상기 기상자료에 대한 기상정보를 저장하는 외부 장치로부터 상기 기상정보를 수신할 수 있으며, 이를 DB(101)에 저장하거나 검증부(120)에 제공할 수 있다.First, the weather information receiving unit 110 receives the weather information obtained by digitizing the weather information created by the user, or receives the weather information from an external device that stores the weather information on the weather information, Or may be provided to the verification unit 120. [

한편, 검증부(120)는 기상요소에 대한 서로 다른 측정항목 사이의 상호 관련성이 정의된 서로 다른 상관오류 판단관계식이 미리 저장될 수 있으며, 상기 상관오류 판단관계식에 따라 상기 기상정보에 대한 오류 여부를 판단할 수 있다.Meanwhile, the verification unit 120 may store different correlation error determination relational expressions in which correlation between different measurement items for the weather element is defined, and determine whether there is an error in the weather information according to the correlation error determination relational expression Can be determined.

이때, 상기 기상요소는 기압, 기온, 습도, 강수량, 바람, 일사, 적설, 구름, 뇌우, 안개 등을 포함하며, 상기 기상정보는 특정 기상요소에 포함된 측정항목에 대하여 측정된 측정치와, 측정 시점 및 측정 지점에 대한 정보 등을 포함할 수 있다.The meteorological information includes atmospheric pressure, temperature, humidity, precipitation, wind, solar radiation, snow, clouds, thunderstorms, fog, etc., and the meteorological information includes a measured value and a measured value Information about the point of time and the measurement point, and the like.

또한, 상기 측정항목은 기상요소에 대응되어 미리 분류된 항목이며, 일례로 기상요소 중 하나인 기온은 최저기온, 최고기온, 이슬점 온도 등과 같은 측정항목으로 분류되며, 상기 기압은 최고기압, 최저기압, 극값, 매정시 기압 등과 같은 측정항목으로 분류될 수 있다.In addition, the measurement item is classified in advance in correspondence with the weather element. For example, one of the weather elements is classified into a measurement item such as a minimum temperature, a maximum temperature, a dew point temperature, , Extreme values, atmospheric pressure, and so on.

이에 따라, 검증부(120)는 상기 상관오류 판단관계식에 대응되는 기상요소의 측정항목을 포함하는 기상정보에 포함된 측정치를 상기 상관오류 판단관계식에 대입하여 미리 설정된 정상 범위 내에 속하는지 여부를 판단할 수 있다.Accordingly, the verification unit 120 substitutes the measurement value included in the weather information including the meteorological element measurement item corresponding to the correlation error determination relation into the correlation error determination relation, and determines whether or not the measured value falls within a preset normal range can do.

이때, 상기 검증부(120)는 상기 상관오류 판단관계식에 포함된 측정항목의 종류에 따라 시간단위, 일단위, 월단위 등으로 시간간격을 조절하며, 상기 시간간격 내에 포함되는 하나 이상의 기상정보를 상기 측정 시점을 기반으로 DB(101)에서 추출하여 이용할 수 있다.At this time, the verifying unit 120 adjusts the time interval according to the type of the measurement item included in the correlation error judgment relation, such as time unit, day unit, or monthly unit, and outputs one or more weather information included in the time interval And may be extracted from the DB 101 based on the measurement time point.

또한, 상기 검증부(120)는 상기 상관오류 판단관계식에 포함된 측정항목의 종류에 따라 측정지점에 대한 정보를 더 활용할 수 있으며, 상기 기상정보에 포함된 측정지점을 상기 측정항목과 비교하여 적용대상인 기상정보를 식별할 수 있다.In addition, the verification unit 120 may further utilize the information on the measurement point according to the type of the measurement item included in the correlation error determination relation, and compare the measurement point included in the weather information with the measurement item The weather information can be identified.

일례로, 도 3에 도시된 바와 같이 상기 검증부(120)는 기압에 대한 기상요소에 대응되는 상관오류 판단관계식을 통해 기상정보의 오류를 판단하기 위하여, 상기 상관오류 판단관계식에 따라 서로 상관관계에 있는 측정항목인 매정시 현지기압과 매정시 해면기압을 기초로 '매정시'를 기준으로 동일 측정시점을 가지며, '현지기압'과 '해면기압'에 각각 대응되는 서로 다른 측정지점을 가진 기상정보를 DB(101)로부터 추출하여, 상기 상관오류 판단관계식에 대입할 수 있다.For example, as shown in FIG. 3, in order to determine an error of weather information through a correlation error determination relation corresponding to a meteorological factor with respect to a barometric pressure, , Which has the same measurement point based on the 'at the time of discharge' based on the local atmospheric pressure and the sea surface pressure at the time of discharge, which are the measurement items at the time of discharge, and have different measurement points corresponding to the 'local atmospheric pressure' Information can be extracted from the DB 101 and substituted into the correlation error judgment relation.

즉, 검증부(120)는 매정시 현지기압에 대응되어 추출된 제 1 기상정보에 따른 측정치와 상기 제 1 기상정보와 동일한 측정시점을 가지며 상기 매정시 해면기압에 대응되어 추출된 제 2 기상정보에 따른 측정치를 상기 상관오류 판단관계식에 대입하고, 상기 상관오류 판단관계식에 따라 상기 매정시 현지기압이 매정시 해면기압 미만인 경우를 정상 범위로 설정하여, 해당 정상 범위에 속하는 경우 정상이라 판단하고, 그렇지 않은 경우 오류로 판단할 수 있다.That is, the verifying unit 120 has a measurement value corresponding to the first meteorological information extracted corresponding to the local atmospheric pressure and a second meteorological information having the same measurement time as the first meteorological information, Determining a local air pressure at the time of landing to be less than a sea surface pressure at the time of landing in a normal range according to the correlation error judgment relation; Otherwise, it can be judged as an error.

이에 따라, 검증부(120)는 도 4에 도시된 바와 같이 시간 순서에 따라 매정시마다 동일 시점의 매정시 현지기압에 대응되는 기상정보와 상기 매정시 해면기압에 대응되는 기상정보를 상기 상관오류 판단관계식에 대입하여 상호 비교함으로써, 정상범위에 속하지 않은 기상정보를 추출할 수 있다.Accordingly, as shown in FIG. 4, the verifying unit 120 outputs the weather information corresponding to the local atmospheric pressure and the weather information corresponding to the sea surface pressure at the time of middling at the same time according to the time order, By substituting them into the relational expression and comparing them with each other, it is possible to extract weather information that does not belong to the normal range.

또 다른 일례로, 검증부(120)는 도 3에 도시된 바와 같이 DB(101)에서 기온에 대응되는 기상요소에 대한 상관오류 판단관계식에 대응되어 특정 일자에 대응되는 일 단위의 기상정보를 수집하여 해당 기상정보들 중에서 최저기온과 최고기온에 대응되는 측정항목을 가진 기상정보를 상기 상관오류 판단관계식에 대입하고, 상기 특정 일자에 속하며 시간 순서에 따라 매정시마다 측정된 기온에 대응되는 정시기온에 대한 측정항목을 가진 하나 이상의 기상정보를 상기 상관오류 판단관계식에 대입하여 상기 상관오류 판단관계식에 대응되는 정상 범위내에 속하는지 여부를 판단할 수 있다.3, the verification unit 120 collects one unit of weather information corresponding to a specific date in correspondence with the correlation error determination relation for the weather element corresponding to the temperature in the DB 101, as shown in FIG. The weather information having the measurement items corresponding to the lowest temperature and the highest temperature among the corresponding weather information is substituted into the correlation error judgment relation, and the weather information belonging to the specific date is stored at the predetermined temperature corresponding to the measured temperature every time One or more meteorological information having a measurement item for the correlation item may be substituted into the correlation error judgment relation to determine whether it is within the normal range corresponding to the correlation error judgment relation.

이때, 검증부(120)는 상기 특정 일자에 속한 기상정보들 중 최저 기온과 최고기온에 대응되는 측정항목을 가진 기상정보가 없는 경우 직접 각 기상정보에 포함된 측정치를 상호 비교하여 최저기온과 최고기온을 구분하여 상기 상관오류 판단관계식에 대입할 수 있음은 물론이다.At this time, if there is no weather information having a measurement item corresponding to the lowest temperature and the highest temperature among the weather information belonging to the specific date, the verification unit 120 directly compares the measurements included in the respective weather information, It is of course possible to classify the temperature into the correlation error judgment relation.

이에 따라, 검증부(120)는 시간 순서에 따라 매정시에 측정된 정시기온에 대응되는 각 기상정보를 상기 상관오류 판단관계식의 정시기온에 대입하며, 최저기온과 최고기온 사이를 정상범위로 하여 상기 정시기온에 대입한 기상정보에 따른 측정치가 상기 정상 범위 내에 속하지 않는 경우 오류로 판단할 수 있다.Accordingly, the verification unit 120 substitutes each of the weather information corresponding to the time-of-day temperature measured at the time of disconnection according to the time sequence into the time-of-day temperature of the correlation error judgment relation, and sets the normal temperature range between the minimum temperature and the maximum temperature If the measurement value based on the weather information that is input to the hourly temperature does not fall within the normal range, it can be determined as an error.

한편, 상기 검증부(120)는 도시된 바와 같이 기상요소 중 적설과 관련된 상관오류 판단관계식이 산적설과 강수량을 이용하는 경우 적설과 관련된 측정항목인 산적설량과, 적설과 상이한 기상요소인 강수량에 대한 측정항목인 강수량을 상기 상관오류 판단관계식에 대입하여 정상 범위 내에 속하는지를 판단할 수 있다. 일례로, 산적설이 있는 경우 강수량이 무조건 있어야 하므로 이를 통해 오류 여부를 검증할 수 있다.Meanwhile, as shown in the figure, the verification unit 120 determines whether the correlation error determination relation related to snowfall among the meteorological factors includes the mountain snowfall, which is a measurement item related to snowfall when snowfall and precipitation are used, It is possible to determine whether the rainfall amount that is a measurement item is within the normal range by substituting the correlation value into the correlation error judgment relation. For example, if there is a bandit theory, the amount of precipitation must be unconditional, so that it can be verified as an error.

다시 말해, 검증부(120)는 서로 다른 기상요소에 속한 서로 다른 측정항목에 각각 대응되는 기상정보나 상호 연관관계가 있는 서로 다른 측정항목에 각각 대응되는 기상정보를 상기 상관오류 판단관계식에 대입하여 검증할 수도 있다.In other words, the verification unit 120 assigns weather information corresponding to different measurement items belonging to different weather elements or weather information corresponding to different measurement items having mutual correlation to the correlation error judgment relation It can also be verified.

상술한 바와 같이, 상기 검증부(120)는 기상요소별 서로 다른 측정항목에 대응되는 기상정보를 상기 상관오류 판단관계식에 대입하여 상호 연관성이 있는 기상정보의 측정치가 상기 상관오류 판단관계식에 따른 정상 범위 내에 속하는지 여부를 판단하여 오류 여부를 판별할 수 있다. 이때, 상기 검증부(120)는 상기 기상요소 및 측정항목의 종류에 따라 상이한 상기 상관오류 판단관계식을 적용할 수 있다.As described above, the verification unit 120 substitutes meteorological information corresponding to different measurement items for each meteorological element into the correlation error determination relation, and determines that the measurement value of the correlated meteorological information is normal It is possible to judge whether or not an error exists. At this time, the verification unit 120 may apply the different correlation error judgment relation depending on the type of the meteorological element and the measurement item.

한편, 상기 검출부(130)는 상기 검증부(120)의 판단에 따라 정상 범위 내에 속하지 않은 기상정보의 오류 발생에 대한 오류 정보를 제공할 수 있으며, 상기 오류 정보는 오류가 발생한 기상정보와 상기 상관오류 판단관계식에 따른 오류 종류에 대한 정보를 포함할 수 있다.According to the determination of the verification unit 120, the detection unit 130 may provide error information about an error occurrence of weather information that does not fall within a normal range. The error information may include error information And information on the type of error according to the error judgment relation.

일례로, 상기 검출부(130)는 최저 기온과 최고 기온 사이의 상기 상관오류 판단관계식에 따른 정상 범위에 속하지 않은 기상정보에 대하여 해당 기상정보와 더불어 상기 상관오류 판단관계식에 따라 '기온 오류'와 같은 오류 종류에 대한 정보를 포함하는 오류 정보를 출력할 수 있다.For example, the detection unit 130 may detect weather information that does not belong to the normal range according to the correlation error determination relation between the minimum temperature and the maximum temperature, such as 'temperature error' according to the correlation error determination relation, Error information including information on the type of error can be output.

한편, 상기 기상정보 수신부(110)는 특정 기상요소의 기상 현상에 대한 키워드와, 측정시점 및 측정지점을 포함하는 기사란 정보를 수신할 수 있으며, 상기 기사란 정보를 기상요소별로 구분하여 DB(101)에 저장할 수 있다.The weather information receiving unit 110 may receive a keyword for a meteorological phenomenon of a specific weather element and article information including a measurement point and a measurement point, 101).

이에 따라, 상기 검증부(120)는 상기 기사란 정보에 포함된 키워드에 대응되는 기상현상을 확인하고, 확인된 기상현상에 대응되어 미리 설정된 정상 범위 내에 상기 기상정보에 따른 측정치가 속하는지 여부를 판단할 수 있다.Accordingly, the verification unit 120 confirms the meteorological phenomenon corresponding to the keywords included in the information, and determines whether or not a measurement value corresponding to the meteorological information belongs to the preset normal range corresponding to the identified meteorological phenomenon It can be judged.

일례로, 도 3에 도시된 바와 같이 상기 검증부(120)는 기사란에 안개 또는 박무가 존재하는 경우 습도에 대응되는 측정항목인 습도값에 대한 기상정보의 측정치가 상기 기사란의 안개 또는 박무에 대응되어 미리 설정된 정상범위인 75% 이상인 경우에 해당 기상정보를 정상으로 판단할 수 있으며, 그 이외의 경우 오류로 판단할 수 있다.For example, as shown in FIG. 3, the verification unit 120 may determine whether the measured value of the weather information, which is a measurement item corresponding to the humidity, It is possible to judge the weather information to be normal when it is equal to or more than 75% which is the predetermined normal range corresponding to the preset weather information. Otherwise, it can be judged as an error.

상술한 바와 같이, 본 발명은 시간순서에 따른 연속 데이터의 변화량을 기반으로 정상 범위를 초과하는 편차의 데이터가 발생할 경우 이에 대한 오류 발생 여부와 오류가 발생한 기상 데이터 및 오류 종류를 식별 가능하도록 제공하여 해당 기상 데이터에 대한 수정이 이루어지도록 지원할 수 있다.As described above, according to the present invention, when data of a deviation exceeding the normal range is generated based on the variation amount of the continuous data according to the time order, it is possible to identify whether or not an error has occurred, It can support the correction of the weather data.

또한, 본 발명은 수기로 작성되어 업로드되는 기상정보마다 검증을 통해 오류를 실시간으로 검출하여 제공할 수 있을 뿐만 아니라 오래전에 작성되어 저장된 다수의 기상정보를 다운로드하여 처리할 수도 있어 기존 기상정보에 대한 오류 검증이 용이하고 신속하게 이루어지도록 제공할 수 있다.
In addition, the present invention not only detects and provides error in real time through verification by each weather information created and uploaded by hand, but also can download and process a large number of weather information created and stored long ago, It is possible to provide the error verification easily and quickly.

한편, 기상정보는 여러 요인들의 변화에 따른 상호 관련성을 가지는 정보들이기 때문에 측정항목에 따라 구분되는 상이한 종류의 정보나 지역이 다른 정보라 하더라도 서로 관련성을 가지게 되나, 이러한 관련성을 상관오류 판단관계식만으로 정의하기 어려운 경우가 존재하므로 기상정보의 오류 검출에 대한 정확도가 낮아지는 문제가 발생할 수 있다.However, since the weather information is related to each other due to the change of various factors, different types of information classified by the measurement items or regions may be related to each other even if they are different information. However, There is a case that the accuracy of the error detection of the weather information is lowered.

예컨대, 일조와 일사의 관계는 지형적 특성이나 해당 지역의 다른 기상요소적 특징에 의해 측정시점이나 위치별로 상이한 값을 가질 수 있으며 하나의 변화에 따라 다른 하나에 영향을 미치는 상호 관련성 있는 측정항목이므로, 이러한 측정항목 간의 관계가 별도로 정의되어야만 한다.For example, the relationship between sunshine and solar radiation can be different depending on the geographical characteristics or other meteorological characteristics of the area, and it is a correlated measurement item that affects the other according to one change. Therefore, The relationship between these metrics must be defined separately.

따라서, 본 발명은 상호 관련성이 있는 서로 다른 측정항목에 대응되어 측정된 기상정보들을 이용하여 서로 다른 측정항목 사이의 관계에 대해 정의 가능하며, 이러한 관계 정의에 따라 데이터들의 측정 내용을 토대로 오류가 발생한 데이터를 더욱 정확히 검출할 수 있는데 이를 도 5를 통해 상세히 설명한다.Therefore, the present invention can define the relationship between different measurement items by using meteorological information measured in correspondence with different mutually related metrics. Based on the relationship definition, Data can be detected more accurately, which will be described in detail with reference to FIG.

도 5에 도시된 바와 같이, 검증부(120)는 서로 다른 측정항목인 일조시간 및 일사량과 관련하여 일사량에 따른 기상정보에 포함된 측정치가 0 이상인 경우 상관오류 판단관계식만으로 일조시간과의 관계를 정의하여 오류를 검증하기 어렵다.As shown in FIG. 5, when the measurement value included in the meteorological information according to the solar radiation amount is 0 or more with respect to different measurement items such as the daylight hours and the solar radiation amount, the verification unit 120 determines the relationship with the daylight hours It is difficult to define and verify errors.

따라서, 검증부(120)는 일조시간과 일사량 사이의 관계를 정의하기 위한 회귀식을 상기 검증자 장치(2)로부터 입력되는 검증 파라미터를 기초로 선택된 선택 기간 단위로 산출할 수 있으며, 일례로 특정 월에 측정된 일조시간과 일사량에 각각 대응되는 기상정보를 DB(101)로부터 취합하여 일조시간과 일사량의 관계에 대해 정의되는 회귀식을 산출할 수 있다. 이때, 검증부(120)는 지형적 특성이 고려되야 하는 경우 동일 지점을 대상으로 측정된 기상정보만을 수집할 수 있다.Therefore, the verification unit 120 can calculate the regression equation for defining the relationship between the sunrise time and the irradiation dose in units of the selection period selected based on the verification parameter input from the verifier apparatus 2, and for example, The weather information corresponding to the sunrise time and the solar radiation amount measured in the month can be collected from the DB 101 and the regression equation defined for the relationship between the sunrise time and the solar radiation amount can be calculated. At this time, if the geographical characteristic should be considered, the verification unit 120 may collect only the weather information measured at the same point.

이후, 검증부(120)는 상기 회귀식을 이용하여 일사량에 대한 표준편차의 하한값과 상한값을 산출하고, 상기 표준편차의 하한값과 상한값 사이를 정상 범위로 하며, 상기 선택 기간에 따른 특정 월에 취합된 일사량에 대한 하나 이상의 기상정보를 상기 정상 범위와 비교하여 상기 정상 범위를 벗어나는 기상정보를 오류로 판단할 수 있다.Thereafter, the verification unit 120 calculates the lower limit value and the upper limit value of the standard deviation with respect to the irradiation dose using the regression equation, sets the normal range between the lower limit value and the upper limit value of the standard deviation, One or more meteorological information on the irradiated amount may be compared with the normal range to determine the meteorological information deviating from the normal range as an error.

상술한 바와 같이, 본 발명은 상관오류 판단관계식에 따라 정상 범위에 있는 데이터라 하더라도 특정한 그룹으로 설정된 종류의 정보들에 대해 미리 설정된 시기나 상황별 특성에 따라 결정되는 관련도 범위를 초과하는 정보는 오류를 발생시키도록 하여 검증 용이성을 더욱 높일 수 있다.
As described above, according to the present invention, even if the data is in the normal range according to the correlation error judgment relation, the information exceeding the relevancy range determined according to the preset time or the characteristic of the situation for the information of the type set as the specific group Errors can be generated, and the ease of verification can be further enhanced.

도 6은 상술한 기상정보 오류 검증 장치의 기상정보 오류 검증 방법에 대한 순서도로서, 도시된 바와 같이 기상정보 수신부(110)는 수기로 작성된 기상자료를 디지털화한 기상정보를 수신하여(S1), DB(101)에 저장할 수 있다(S2).As shown in FIG. 6, the weather information receiving unit 110 receives weather information obtained by digitizing weather information created by hand (S1), and stores the weather information in the DB (S2). ≪ / RTI >

이후, 검증부(120)는 기상요소에 대한 서로 다른 측정항목에 대하여 상호 관련성이 정의된 상관오류 판단관계식에 포함된 각 측정항목에 대응되는 기상정보를 DB(101)로부터 추출할 수 있다(S3).Then, the verification unit 120 may extract meteorological information corresponding to each measurement item included in the correlation error determination relation in which the correlation is defined with respect to different metrics for the meteorological element, from the DB 101 (S3 ).

다음, 검증부(120)는 상기 각 기상정보에 따른 측정치를 상기 상관오류 판단관계식의 측정항목에 대응되어 대입하여(S4) 상기 상관오류 판단관계식에 따라 미리 설정된 정상 범위 내에 속하는지 여부를 판단할 수 있다(S5).Next, the verification unit 120 substitutes the measured values according to the meteorological information in correspondence with the measurement items of the correlation error determination relation (S4), and determines whether it is within the predetermined normal range according to the correlation error determination relation (S5).

이후, 검출부(130)는 상기 정상 범위 내에 속하지 않는 경우 오류 발생에 대한 오류 정보를 제공할 수 있다(S6).Thereafter, if the detection unit 130 is not within the normal range, error information on the error occurrence may be provided (S6).

전술한 내용은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or essential characteristics thereof. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are intended to illustrate rather than limit the scope of the present invention, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present invention should be construed according to the following claims, and all technical ideas within the scope of equivalents should be construed as falling within the scope of the present invention.

100: 기상정보 오류 검증 장치
101: DB 110: 기상정보 수신부
120: 검증부 130: 검출부100: weather information error verification device
101: DB 110: weather information receiver
120: Verification unit 130:

Claims (6)

기상 요소에 포함된 복수의 구성 요소 간의 미리 설정된 상관 관계를 근거로 기상정보의 오류를 검증하는 기상정보 오류 검증 시스템에 있어서,
수기로 작성된 기상자료를 디지털화한 기상정보를 수신하는 기상정보 수신부;
상기 기상정보에 포함된 제 1 측정값이 미리 설정된 정상 범위 내에 속하지 않을 때, 상기 기상정보에 포함된 제 2 측정값이 미리 설정된 다른 정상 범위 내에 속하는지 여부를 판단하는 검증부; 및
상기 제 1 측정값이 상기 미리 설정된 정상 범위 내에 속하지 않고, 상기 제 2 측정값이 상기 미리 설정된 다른 정상 범위 내에 속하지 않을 때, 오류 발생에 대한 오류 정보를 제공하는 검출부를 포함하며,
상기 제 1 측정값은,
상기 기상 요소에 포함된 제 1 구성 요소에 대응하며,
상기 제 2 측정값은,
상기 제 1 구성 요소와 상관 관계에 해당하는 상기 기상 요소에 포함된 제 2 구성 요소에 대응하는 것을 특징으로 하는 기상정보 오류 검증 시스템.A weather information error verification system for verifying an error of weather information based on a predetermined correlation between a plurality of components included in a weather element,
A weather information receiver for receiving weather information digitized by handwritten weather data;
A verifying unit for determining whether a second measured value included in the weather information is within a predetermined normal range set when the first measured value included in the weather information is not within a predetermined normal range; And
And a detector for providing error information on an error occurrence when the first measurement value does not fall within the predetermined normal range and the second measurement value does not fall within the predetermined other normal range,
Wherein the first measurement value is a first measurement value,
Corresponding to a first component included in the gas phase element,
Wherein the second measured value
And the second component corresponds to a second component included in the meteorological component corresponding to the correlation with the first component. 제 1 항에 있어서,
상기 기상요소는 기압, 기온, 습도, 바람, 구름, 강수량, 뇌우, 안개, 일사 및 적설 중 하나 이상을 포함하며, 상기 기상정보는 특정 기상요소에 포함된 특정 측정항목에 대한 측정치를 포함하는 것을 특징으로 하는 기상정보 오류 검증 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the meteorological element comprises at least one of atmospheric pressure, temperature, humidity, wind, cloud, precipitation, thunderstorm, fog, sun and snow, and the meteorological information includes a measurement for a particular metric included in a specific meteorological element A weather information error verification system characterized by. 제 1 항에 있어서,
상기 검증부는,
상기 제 1 측정값과 상기 제 2 측정값을 근거로 상기 제 1 구성 요소와 상기 제 2 구성 요소 사이의 상관 관계를 정의하기 위한 회귀식을 산출하며,
상기 미리 설정된 정상 범위는,
상기 산출된 회귀식 및 상기 제 1 측정값을 근거로 산출되는 상기 제 1 구성 요소에 대한 표준편차의 하한값과 상한값 사이의 범위를 나타내고,
상기 미리 설정된 다른 정상 범위는,
상기 산출된 회귀식 및 상기 제 2 측정값을 근거로 산출되는 상기 제 2 구성 요소에 대한 표준편차의 하한값과 상한값 사이의 범위를 나타내는 것을 특징으로 하는 기상정보 오류 검증 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the verifying unit comprises:
Calculating a regression equation for defining a correlation between the first component and the second component based on the first measurement value and the second measurement value,
Wherein the predetermined normal range is a predetermined range,
A range between a lower limit value and an upper limit value of a standard deviation of the first component calculated on the basis of the calculated regression equation and the first measurement value,
Wherein the predetermined other normal range is a normal range,
And a range between a lower limit value and an upper limit value of the standard deviation of the second component calculated on the basis of the calculated regression equation and the second measurement value. 삭제delete 제 1 항에 있어서,
상기 기상정보 수신부는 관측 현상에 대한 키워드를 포함하는 기사란 정보를 수신하며,
상기 검증부는 상기 기사란 정보에 포함된 키워드에 대응되는 기상현상을 확인하고, 상기 확인된 기상현상에 대응되어 미리 설정된 또 다른 정상 범위 내에 상기 기상정보 수신부를 통해 수신된 기상정보의 수치가 속하는지 여부에 따라 오류 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 기상정보 오류 검증 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the weather information receiving unit receives article information including a keyword for an observation phenomenon,
Wherein the verifying unit confirms a meteorological phenomenon corresponding to a keyword included in the article information and determines whether or not the numerical value of weather information received through the meteorology information receiving unit belongs to another preset normal range corresponding to the confirmed meteorological phenomenon Wherein the determination unit determines whether or not an error has occurred according to whether or not an error has occurred. 기상 요소에 포함된 복수의 구성 요소 간의 미리 설정된 상관 관계를 근거로 기상정보의 오류를 검증하는 기상정보 오류 검증 방법에 있어서,
기상정보 수신부를 통해, 수기로 작성된 기상자료를 디지털화한 기상정보를 수신하는 단계;
검증부를 통해, 상기 기상정보에 포함된 제 1 측정값이 미리 설정된 정상 범위 내에 속하지 않을 때, 상기 기상정보에 포함된 제 2 측정값이 미리 설정된 다른 정상 범위 내에 속하는지 여부를 판단하는 단계; 및
검출부를 통해, 상기 제 1 측정값이 상기 미리 설정된 정상 범위 내에 속하지 않고, 상기 제 2 측정값이 상기 미리 설정된 다른 정상 범위 내에 속하지 않을 때, 오류 발생에 대한 오류 정보를 제공하는 단계를 포함하며,
상기 제 1 측정값은,
상기 기상 요소에 포함된 제 1 구성 요소에 대응하며,
상기 제 2 측정값은,
상기 제 1 구성 요소와 상관 관계에 해당하는 상기 기상 요소에 포함된 제 2 구성 요소에 대응하는 것을 특징으로 하는 기상정보 오류 검증 방법.A weather information error verification method for verifying an error of weather information based on a predetermined correlation between a plurality of components included in a weather element,
Receiving weather information obtained by digitizing meteorological data prepared by hand through a weather information receiving unit;
Determining whether a second measured value included in the weather information is within a predetermined normal range set when the first measured value included in the weather information does not fall within a predetermined normal range through the verification unit; And
Providing error information on the occurrence of an error when the first measurement value does not fall within the predetermined normal range and the second measurement value does not fall within the predetermined other normal range via the detection unit,
Wherein the first measurement value is a first measurement value,
Corresponding to a first component included in the gas phase element,
Wherein the second measured value
And the second component corresponds to a second component included in the weather element correlated with the first component.
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