KR101553249B1 - Apparatus for Atmospheric Pollution smart alarm - Google Patents

Apparatus for Atmospheric Pollution smart alarm Download PDF

Info

Publication number
KR101553249B1
KR101553249B1 KR1020140023659A KR20140023659A KR101553249B1 KR 101553249 B1 KR101553249 B1 KR 101553249B1 KR 1020140023659 A KR1020140023659 A KR 1020140023659A KR 20140023659 A KR20140023659 A KR 20140023659A KR 101553249 B1 KR101553249 B1 KR 101553249B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
user
unit
index
information
severity
Prior art date
Application number
KR1020140023659A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20150101851A (en
Inventor
김준
이한림
박상서
김미진
Original Assignee
연세대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 연세대학교 산학협력단 filed Critical 연세대학교 산학협력단
Priority to KR1020140023659A priority Critical patent/KR101553249B1/en
Publication of KR20150101851A publication Critical patent/KR20150101851A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101553249B1 publication Critical patent/KR101553249B1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01W—METEOROLOGY
    • G01W1/00—Meteorology
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/94—Investigating contamination, e.g. dust
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01W—METEOROLOGY
    • G01W2201/00—Weather detection, monitoring or forecasting for establishing the amount of global warming
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01W—METEOROLOGY
    • G01W2203/00—Real-time site-specific personalized weather information, e.g. nowcasting

Abstract

본 발명의 대기오염 스마트 알람 장치는, 대기를 관측한 실측 자료로부터 적어도 한 종류 이상의 오염물질 농도에 대한 심각도 지표를 산출하는 지표화 유니트와 사용자 입력에 따라 임계 지표가 설정되며, 설정된 상기 임계 지표와 상기 심각도 지표를 비교하여 결과에 따라 알림 메시지를 생성하는 유저 유니트를 포함한다.An air pollution smart alarm apparatus according to the present invention comprises an indicator unit for calculating a severity indicator for at least one pollutant concentration from actual observation data observed in the atmosphere, a threshold indicator set according to a user input, And a user unit for comparing the severity indexes and generating a notification message according to the result.

Description

대기오염 스마트 알람 장치 {Apparatus for Atmospheric Pollution smart alarm}{Apparatus for Atmospheric Pollution smart alarm}

본 발명은 환경위성센서 자료로부터 산출된 주요 대기 오염물질의 농도에 따라 심각도를 지표화하여 제공하는 장치에 대한 것이다.
The present invention relates to an apparatus for indexing and providing severity according to concentration of major air pollutants calculated from environmental satellite sensor data.

기상 상태에 대한 정보를 사용자가 접근가능한 각종의 수신 기기를 통하여 제공함으로써, 기상 악화에 대한 실시간 대처를 가능하게 하고 기상 악화에 대한 피해를 최소화하는 것이 가능하다. 하지만 대기의 환경오염물질에 대한 정보를 광범위 지역에 대해서 실시간으로 사용자에게 지표화된 정보를 제공해주는 시스템이 필요하다.It is possible to provide real-time coping with the weather deterioration and to minimize the damage to the weather deterioration by providing the information on the weather condition through various receivers accessible to the user. However, there is a need for a system that provides information on environmental pollutants in the air to user in real time over a wide area.

일본공개특허공보 특개평10-132956호에는 지상 관측소에서 관측된 기상자료를 웹 페이지를 통하여 사용자에게 제공하는 기술이 개시되고 있다. 그러나, 제공 정보가 옥외 온도, 실내 습도, 기압, 풍속, 풍향 등 기본적인 기상 정보로 제한되고, 지상 관측소의 정보를 활용함으로써 광범위 지역의 정보를 실시간으로 알 수 없으며, 웹페이지를 사용자가 접속할 때만 정보를 얻을 수 있어서 위험 요소에 대한 자동 알람이 필요하다.
Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 10-132956 discloses a technique for providing weather data observed at a ground observation station to a user through a web page. However, the provision information is limited to basic weather information such as outdoor temperature, indoor humidity, air pressure, wind speed, and wind direction, and information of a wide area can not be known in real time by utilizing information of a ground station. Can be obtained, so an automatic alarm for the risk factors is needed.

일본공개특허공보 특개평10-132956호Japanese Patent Application Laid-Open No. 10-132956

본 발명은 인공위성의 초분광 센서로부터 얻어지는 에어로솔 및 가스오염물질들의 분석 정보를 지표화하여, 사용자의 설정 값에 따라 에어로솔 및 가스오염물질에 대한 알람 서비스를 제공해주는 장치에 대한 것이다.The present invention relates to an apparatus for providing alarm service for aerosols and gaseous pollutants by indexing analysis information of aerosols and gaseous pollutants obtained from a supersonic spectral sensor of a satellite according to a set value of a user.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
It is to be understood that both the foregoing general description and the following detailed description are exemplary and explanatory and are not intended to limit the invention to the precise forms disclosed. Other objects, which will be apparent to those skilled in the art, It will be possible.

본 발명의 대기오염 스마트 알람 장치는 대기를 관측한 실측 자료로부터 적어도 한 종류 이상의 오염물질 농도에 대한 정보를 산출하는 지표화 유니트와 지표화 유니트에서 산출된 정보를 사용자에게 표시하는 유저 유니트를 포함할 수 있다.The air pollution smart alarm apparatus of the present invention may include an indicator unit for calculating information on at least one pollutant concentration from actual observation data measured in the atmosphere and a user unit for displaying information calculated by the indicator unit to a user .

본 발명의 대기오염 스마트 알람 장치는 대기의 적어도 한 종류 이상의 오염물질 농도에 대한 심각도 지표를 수신받고, 사용자 정보를 입력받으며, 입력된 사용자 정보에 따라 임계 지표가 설정되고, 설정된 임계 지표와 심각도 지표를 비교하며, 비교 결과에 따라 알림 메시지를 생성하는 유저 유니트를 포함할 수 있다.The air pollution smart alarm apparatus of the present invention receives a severity index for at least one pollutant concentration of at least one kind of air, receives user information, sets a threshold index according to inputted user information, And a user unit for generating a notification message according to a result of the comparison.

본 발명의 대기오염 스마트 알람 장치는 대기를 통과한 태양광을 관측한 정지궤도 인공위성으로부터 초분광 스펙트럼자료를 수신하고 초분광 스펙트럼자료를 분석하여 적어도 한 종류 이상의 오염물질 농도를 포함하는 대기 환경 정보를 산출하는 산출부와 산출부에서 출력된 대기 환경 정보를 사용자에게 제공하는 유저 유니트를 포함할 수 있다.
The air pollution smart alarm apparatus of the present invention receives ultra-spectral spectrum data from geostationary orbit satellites observing sunlight passing through the atmosphere and analyzes ultra-spectral spectrum data to obtain atmospheric environment information including at least one pollutant concentration And a user unit for providing the user with the atmospheric environment information output from the calculating unit and the calculating unit.

본 발명에 따르면 정지궤도 인공위성의 초분광 스펙트럼자료를 사용함으로써, 이산화황, 이산화질소 및 포름알데히드의 오염물질 정보와 같은 기존에는 광범위 지역에서 실시간으로 제공이 어려운 정보를 제공할 수 있다.According to the present invention, by using ultrasound spectral data of geostationary orbiting satellites, it is possible to provide information that is difficult to provide in real time in a wide area, such as information on pollutants of sulfur dioxide, nitrogen dioxide and formaldehyde.

실시간으로 사용자에게 대기오염물질의 정보를 제공함으로써, 사용자는 오염물질로 발생할 수 있는 각종 질병을 예방할 수 있다.By providing users with information on air pollutants in real time, the user can prevent various diseases caused by pollutants.

사용자에게 오염물질에 대한 정보를 심각도에 따라 단계화하여 제공함으로써, 사용자는 효율적인 대응을 할 수 있다.
By providing the user with information about the pollutant in stages according to severity, the user can respond effectively.

도 1은 본 발명의 대기오염 스마트 알람 장치를 나타낸 개략도이다.
도 2는 본 발명의 지표화 유니트를 나타낸 개략도이다.
도 3은 본 발명의 유저 유니트를 나타낸 개략도이다.
도 4는 본 발명의 심각도 지표와 임계 지표의 매칭을 설명한 예시도이다.
도 5는 본 발명의 대기오염 스마트 알람 장치의 실시예를 나타낸 개략도이다.
도 6은 본 발명의 대기오염 스마트 알람 장치의 실시예를 나타낸 순서도이다.
도 7은 본 발명의 산출부의 대기오염 물질의 농도를 산출하는 프로세스를 나타낸 개략도이다.1 is a schematic diagram showing an air pollution smart alarm device of the present invention.
2 is a schematic view showing the indexing unit of the present invention.
3 is a schematic view showing the user unit of the present invention.
FIG. 4 is a diagram for explaining the matching between the severity index and the threshold index according to the present invention. FIG.
5 is a schematic diagram showing an embodiment of the air pollution smart alarm device of the present invention.
6 is a flowchart showing an embodiment of the air pollution smart alarm device of the present invention.
7 is a schematic diagram showing a process for calculating the concentration of air pollutants in the calculating unit of the present invention.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 상세히 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 구성요소의 크기나 형상 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시될 수 있다. 또한, 본 발명의 구성 및 작용을 고려하여 특별히 정의된 용어들은 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The sizes and shapes of the components shown in the drawings may be exaggerated for clarity and convenience. In addition, terms defined in consideration of the configuration and operation of the present invention may be changed according to the intention or custom of the user, the operator. Definitions of these terms should be based on the content of this specification.

도 1은 본 발명의 대기오염 스마트 알람 장치를 나타낸 개략도이다. 도 2는 본 발명의 지표화 유니트(100)를 나타낸 개략도이다. 도 3은 본 발명의 유저 유니트(200)를 나타낸 개략도이다. 도 4는 본 발명의 심각도 지표(121)와 임계 지표의 매칭을 설명한 예시도이다. 도 5는 본 발명의 대기오염 스마트 알람 장치의 실시예를 나타낸 개략도이다. 도 6은 본 발명의 대기오염 스마트 알람 장치의 실시예를 나타낸 순서도이다. 도 7은 본 발명의 산출부(110)의 대기오염 물질의 농도를 산출하는 프로세스를 나타낸 개략도이다.1 is a schematic diagram showing an air pollution smart alarm device of the present invention. 2 is a schematic view showing the indexing unit 100 of the present invention. 3 is a schematic view showing the user unit 200 of the present invention. 4 is an exemplary diagram illustrating matching of the severity index 121 with the threshold index according to the present invention. 5 is a schematic diagram showing an embodiment of the air pollution smart alarm device of the present invention. 6 is a flowchart showing an embodiment of the air pollution smart alarm device of the present invention. 7 is a schematic diagram showing a process for calculating the concentration of air pollutants in the calculation unit 110 of the present invention.

이하 도 1 내지 도 7를 함께 참조하며 본 발명의 대기 분석 장치의 구성 및 작용을 상세히 설명한다.Hereinafter, the configuration and operation of the atmospheric analysis apparatus of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 7. FIG.

도 1에 도시된 대기오염 스마트 알람 장치는 대기를 관측한 실측 자료로부터 적어도 한 종류 이상의 오염물질 농도에 대한 심각도 지표(121)를 산출하는 지표화 유니트(100)와, 사용자(3)가 입력한 임계 지표와 심각도 지표(121)를 비교하여 결과에 따라 알림 메시지를 생성하는 유저 유니트(200)를 포함할 수 있다.The air pollution smart alarm apparatus shown in FIG. 1 includes an indexing unit 100 for calculating a severity index 121 for at least one pollutant concentration from actual data observed in the atmosphere, And a user unit 200 for comparing the indicator and the severity indicator 121 and generating a notification message according to the result.

지표화 유니트(100)는 정지궤도 인공위성(1)으로부터 초분광 스펙트럼자료(Hyperspectral Data)를 수신받고, 수신받는 초분광 스펙트럼자료를 분석하여, 적어도 한 종류 이상의 대기오염물질의 농도를 산출하고, 산출된 농도를 기반으로 적어도 하나 이상의 단계로 지표화되는 심각도 지표(121)를 생성할 수 있다. 생성된 심각도 지표(121)는 유저 유니트(200)에 입력될 수 있다. The indexing unit 100 receives the hyperspectral data from the geostationary orbit artificial satellite 1 and analyzes the received ultrasound spectral data to calculate the concentration of at least one kind of air pollutant, The severity index 121 indexed by at least one step based on the concentration. The generated severity index 121 can be input to the user unit 200.

유저 유니트(200)는 외부로부터 대기의 적어도 한 종류 이상의 오염물질 농도에 대한 심각도 지표(121)를 수신받고, 사용자(3) 입력에 따라 임계 지표가 설정되며, 설정된 임계 지표와 심각도 지표(121)를 비교하여 결과에 따라 알림 메시지를 생성할 수 있다.The user unit 200 receives a severity index 121 for at least one pollutant concentration of at least one kind of atmosphere from the outside, sets a threshold index according to the input of the user 3, And generate a notification message according to the result.

지표화 유니트(100)는 대기를 통과한 태양광을 관측한 정지궤도 인공위성(1)으로부터 초분광 스펙트럼자료를 수신하고, 초분광 스펙트럼자료로부터 적어도 한 종류 이상의 오염물질 농도를 산출하는 산출부(110), 산출된 오염물질 농도에 따라 심각도 지표(121)를 생성하는 지표화부(120)를 포함할 수 있다.The indexing unit 100 includes a calculating unit 110 that receives the ultrasound spectral data from the geostationary orbit artificial satellite 1 that observes the sunlight passing through the atmosphere and calculates at least one type of contaminant concentration from the ultrasound spectral data, , And an indicator (120) that generates the severity indicator (121) according to the calculated pollutant concentration.

산출부(110)는 초분광 스펙트럼자료를 적어도 한 시간 이하의 주기로 입수하여, 적어도 한 시간 이하의 주기로 상기 적어도 한 종류 이상의 오염물질 농도를 산출할 수 있다.The calculator 110 may acquire the ultrasound spectral data at least at intervals of one hour or less and may calculate the concentration of the at least one contaminant in a period of at least one hour or less.

종래의 지상에 설치된 기후 관측소나 항공기 등을 이용하여 대기 구성 성분을 분석하는 경우에 비하여 인공위성(1) 탑재체 형태로 이루어진 대기오염 분석 장치를 활용하는 경우 광범위한 지역에 대한 측정이 가능하고 대륙을 넘어 이동하는 이산화황 또는 황사와 같은 월경성 오염물질의 측정이 가능하다. 월경성 오염물질은 에어로솔을 포함할 수 있으며, 에어로솔은 구름을 제외한 대기 중의 입자상 물질을 총칭한다.Compared to analyzing atmospheric constituents using conventional ground observation stations or airplanes, it is possible to measure a wide range of air pollution by using satellite (1) Such as sulfur dioxide or dust, is possible. Monocrystalline pollutants can include aerosols, and aerosols are collectively referred to as atmospheric particulate matter except clouds.

비교 실시예로서, 극궤도 인공위성은 지상을 기준으로 보았을 때 한 지점에 고정되어 있지 않고 시간별로 지구상의 다른 위치를 통과하는 위성이다. 본 발명과 대비되는 극궤도 위성 형태의 대기 분석 장치는, 원하는 특정 시간에 특정 위치에 고정되는 것이 아니므로 대기 분석시에 시간적, 장소적 자유도가 떨어지는 단점이 있다. 따라서, 황사와 같이 국경을 넘어 이동하는 월경성 환경 오염 물질의 관측이 곤란할 수 있다.As a comparative example, a polar orbiting satellite is a satellite that is not fixed at one point when viewed from the ground, and passes through another position on the earth in time. Since the atmospheric analyzing apparatus of the polar orbital satellite type in contrast to the present invention is not fixed at a specific position at a desired specific time, there is a disadvantage in that time and location freedom is lowered in the atmospheric analysis. Therefore, it may be difficult to observe the environmental pollutants such as sandstorms moving across the border.

이에 비하여 본 발명의 대기오염 스마트 알람 장치에 초분광 스펙트럼자료를 제공하는 정지궤도 인공위성(1)은 항상 고정된 위치에 자리잡고 있으므로 특정 지역에 대하여 시간적 제약 없이 초분광 스펙트럼자료를 제공하는 것이 가능하다. 또한, 월경성 오염 물질의 관측이 용이하고, 실시간으로 대기에 포함된 에어로솔, 가스 성분을 정밀하게 측정할 수 있다.On the other hand, since the geostationary satellite 1 providing the ultrasound spectral data to the air pollution smart alarm apparatus of the present invention is always located at a fixed position, it is possible to provide the ultrasound spectral data without any time limitation for a specific area . In addition, it is easy to observe the viscous pollutants, and the aerosol and gas components contained in the atmosphere can be accurately measured in real time.

정지궤도 인공위성(1)은 주기가 지구의 자전주기와 같다. 정지궤도상의 물체는 지구의 자전과 같은 각속도로 지구 주위를 돈다. 정지궤도 대기 분석 장치는 고도 3만 5786km의 궤도에서 지구의 특정의 한 지역에 고정되어 위치하게 되고, 따라서 특정의 한 지역을 실시간으로 관측 가능하게 된다.The geostationary satellite (1) has the same period as the earth's rotation cycle. An object in geostationary orbit travels around the Earth at the same angular velocity as the Earth's rotation. The geostationary atmospheric analyzer is fixedly located in a certain region of the earth at an altitude of 35,786 km orbit, and thus a specific region can be observed in real time.

이와 같이 본 발명의 대기오염 스마트 알람 장치에 초분광 스펙트럼자료를 제공하는 정지궤도 인공위성(1)은 광범위 관측 및 실시간 관측한 자료를 산출부(110)에 제공할 수 있다. 산출부(110)는 실시간으로 제공받은 초분광 스펙트럼자료를 분석함으로써, 적어도 한 시간 주기 이하로 대기오염물질의 농도를 갱신하는 것이 가능해 진다.Thus, the geostationary satellite 1 providing the ultra-spectral spectrum data to the air pollution smart alarm apparatus of the present invention can provide the calculation unit 110 with the data of wide observation and real time observation. The calculating unit 110 can analyze the ultrasound spectral data provided in real time to update the concentration of air pollutants at least one time period.

산출부(110)는 정지궤도 인공위성(1)으로 받은 초분광 스펙트럼자료를 차등흡수분광법, 배출량자료, 화학수송모델, 복사전달모델, 가스층적분농도를 이용하여 이산화질소(NO2), 이산화황(SO2), 포름알데히드(HCHO), 오존(O3) 및 에어로솔(aerosol)의 농도를 산출할 수 있다.Calculation section 110 of nitrogen dioxide using a differential a hyperspectral spectral data received by geostationary satellites (1) absorption spectroscopy, emission material, the chemical transport models, radiative transfer model, gas layer integration density (NO 2), sulfur dioxide (SO 2 ), Formaldehyde (HCHO), ozone (O 3 ), and aerosol.

인공위성(1)에 탑재된 초분광 센서의 관측 광경로가 지면에 수직하지 않기 때문에, 초분광 스펙트럼자료를 차등흡수분광법 또는 복사휘도 피팅법으로 처리하면 경사층적분농도(SCD : Slant Column Density)가 산출된다. 실측 자료값인 경사층적분농도로부터 연직층적분농도를 구하기 위해서는 대기질량인자(AMF : Air Mass Factor)가 필요하다. 대기질량인자는 경사층적분농도를 연직층적분농도로 나눈 값을 의미한다.Since the observation path of the ultrasound sensor mounted on the satellite 1 is not perpendicular to the ground surface, when the ultrasound spectral data is processed by the differential absorption spectroscopy or radiation intensity fitting method, the inclusion layer integral density (SCD: Slant Column Density) . The air mass factor (AMF) is required to obtain the vertical layer integral concentration from the measured slope layer integral. The atmospheric mass factor is the value obtained by dividing the slope layer integral density by the vertical layer integral density.

대기질량인자(AMF : Air Mass Factor)의 산출법은 다음과 같다. 배출량자료를 화학수송모델(CTM : Chemical Transfer Model)에 입력한다. 그리고, 화학수송모델에서 모의를 거쳐 산출되는 대상 기체들의 연직 분포, 및 위성 관측시의 기하학적 정보를 복사전달모델(RTM : Radiative Transfer Model)에 입력한다. 상기 입력값들을 기반으로 복사전달모델에서 모의를 거쳐 연직층적분농도와 경사층적분농도의 비를 나타내는 대기질량인자가 산출된다.The calculation method of the air mass factor (AMF) is as follows. Enter the emission data into the Chemical Transfer Model (CTM). Then, the vertical distribution of the target gases calculated through simulation in the chemical transport model and the geometric information at the time of satellite observation are inputted into the Radiative Transfer Model (RTM). Based on the input values, an atmospheric mass factor representing a ratio of the vertical layer integration concentration to the inclined layer integration concentration is calculated through simulation in the radiation transfer model.

실측 데이터값인 경사층적분농도에 모의된 자료값인 대기질량인자를 나누어 주어 최종 결과 값인 연직층적분농도를 산출한다.The vertical mass integral value, which is the end result, is calculated by dividing the air mass factor, which is a simulated data value, into the slope layer integral density, which is the actual data value.

차등흡수분광법(DOAS:Differential Optical absorption spectroscopy)은 관측된 초분광 스펙트럼자료를 분석하여 대기 중의 에어로졸 또는 각종 기체에 대한 경사층적분농도(SDC : Slant Column Density)를 산출한다.Differential optical absorption spectroscopy (DOAS) analyzes the observed ultrasound spectral data to calculate the slant column density (SDC) for atmospheric aerosols or gases.

차등흡수분광법은 지구의 대기를 투과한 태양 직달광 뿐만 아니라 대기에서 산란되거나 지구 표면으로부터 반사된 태양광의 측정값으로부터 대기의 가스량과 종류를 분석하는데 사용된다.Differential absorption spectroscopy is used to analyze the amount and type of atmospheric gas from measurements of sunlight transmitted through the Earth's atmosphere as well as sunlight scattered from the atmosphere or reflected from the Earth's surface.

차등흡수분광법은 지구의 대기를 통과하기 전의 태양광의 세기와, 지구의 대기를 통과한 후의 태양광의 세기 사이의 관계를 이용하여 계산된다. Differential absorption spectroscopy is calculated using the relationship between the intensity of sunlight before passing through the earth's atmosphere and the intensity of sunlight after passing through the earth's atmosphere.

하지만 경사층적분농도와 연직층적분농도(VCD : Vertical Column Density)와의 관계를 표준적인 차등흡수분광법에서 해석할 수 없다. 이를 해석하기 위해서 추가적인 해석 단계를 연동하여야 한다. 즉 차등흡수분광법은 인공위성(1)에서 관측된 스펙트럼자료를 이용하여 경사층적분농도를 산출하며, 이 경사층적분농도를 최종 데이터인 연직층적분농도로 변환하기 위해서는 대기질량인자(AMF : Air Mass Factor)가 필요하다.However, the relationship between slope layer integral concentration and vertical column density (VCD) can not be analyzed by standard differential absorption spectroscopy. To interpret this, additional interpretation steps must be linked. In other words, the differential absorption spectroscopy computes the slope layer integral density using the spectral data observed in the satellite (1), and in order to convert the slope layer integral concentration to the final data, the vertical layer integral concentration, the AMF Factor) is required.

배출량자료(Emissions DB)는 화학수송모델의 입력 값으로 들어가는 자료이다. 대기에 포함된 각 기체의 배출원인에 따라 각 기체의 배출량이 산출된다.The Emissions DB is data that enters the input value of the chemical transport model. The emission of each gas is calculated according to the emission cause of each gas contained in the atmosphere.

배출량자료는 기본적으로 방출 인자(Emission factor)와 활동 비율(Activity rates)의 곱으로 산출된다. 배출량자료의 산출시, 개개의 배출 가스의 배출량 활동 비율(Activity rate)과, 모든 방출 저감 기술(Abatement technology)에 의한 배출 가스 제거 효과, 그리고 비감소 방출 인자(Unabated emission factor) 들이 필요하다.Emission data is basically calculated as the product of the emission factor and the activity rates. In the calculation of emissions data, the activity rate of the individual emissions, the effect of eliminating emissions by all emission abatement technologies, and the unabated emission factors are required.

방출 인자는 대기 오염 정도를 각 오염원에 대하여 산출하기 위한 배출 계수를 말한다. 인위적 배출량에 대한 방출 인자는, 예를 들어 각 공장에서 물건을 생산하고 연료를 연소시킨 양으로부터 대기 오염 물질의 배출량을 추정할 수 있다. 자연적 배출량은 예를 들어 수종 및 식생 분포로부터 추정될 수 있다. 활동 비율은 방출 인자의 활동 강도를 의미한다.Emission factor is the emission factor for calculating the degree of air pollution for each pollutant. Emission factors for anthropogenic emissions can be estimated, for example, emissions of air pollutants from quantities produced at each plant and burned fuel. Natural emissions can be estimated, for example, from species and vegetation distributions. Activity rate means activity intensity of release factor.

화학수송모델(CTM : Chemical Transfer Model)의 초기 입력값으로 활용하는 배출량자료는 크게 인위적 배출량과 자연적 배출량으로 구성된다.Emission data used as the initial input of the chemical transfer model (CTM) consist largely of anthropogenic emissions and natural emissions.

화학수송모델은 배출량자료를 입력 값으로 하며, 미량 기체 및 에어로솔의 연직 분포를 산출하여 복사전달모델에 제공한다.The chemical transport model uses the emission data as the input value, and calculates the vertical distribution of the trace gas and aerosol and provides it to the radiative transfer model.

화학수송모델은 정지궤도 인공위성(1)에서 실시간으로 관측되는 스펙트럼자료에 대응하기 위하여, 화학수송모델은 배출량자료를 반영하여 실시간으로 업데이트된다.The chemical transport model is updated in real time to reflect the emission data in order to respond to the spectral data observed in real time on the geostationary satellite (1).

화학수송모델은 대류권과 성층권 안에 있는 대기 구성물의 생성, 수송, 변질, 이동 정보뿐만 아니라 공기 중의 화학성분과 이들에 함유되어 있는 희귀원소의 활동 및 광화학반응 등 대기 중의 화학적 변화에 대한 정보를 모의하는 컴퓨팅 수치 모델이다.The chemical transport model simulates the atmospheric chemical changes in the atmosphere, including the formation, transport, alteration, and movement of air components in the troposphere and stratosphere, as well as the chemical composition of the air, the activity of rare elements contained therein, and photochemical reactions Computational numerical model.

복사전달모델(RTM : Radiative Transfer Model)은 전자기 복사 형태로 된 에너지 전달 상태를 모의한다. 복사전달모델은 복사 에너지의 흡수, 방출, 산란을 수학적으로 모의한다.The Radiative Transfer Model (RTM) simulates the state of energy transfer in the form of electromagnetic radiation. The radiative transfer model mathematically simulates the absorption, emission and scattering of radiant energy.

대기질량인자는 복사전달모델의 출력 결과이며, 화학수송모델에서 얻어진 대상 기체들의 연직 분포 정보와 위성 관측 기하학적 자료를 복사전달모델의 입력변수로 하여 산출된다.The air mass factor is the output of the radiative transfer model and is calculated by taking the vertical distribution of the target gases obtained from the chemical transport model and the satellite observational geometric data as input variables in the radiative transfer model.

대기질량인자는 실측된 경사층적분농도로부터 최종 산출 데이터인 연직층적분농도를 구할 수 있게 한다.The atmospheric mass factor enables to obtain the vertical layer integral concentration, which is the final calculation data, from the measured slope layer integral density.

가스층적분농도는 대기 중의 경로를 따라 적분하여 구해지는 단위면적당 물질의 질량을 의미한다. 본 발명에서는 관측 위치인 위성 또는 대기의 꼭대기와 관측 대상물인 지면 사이의 거리가 경로가 된다. 지면에 수직하지 않은 경로를 따른 가스층적분농도는 경사층적분농도이고, 지면에 수직한 경로를 따른 가스층적분농도는 연직층적분농도이다.The gas-phase integral concentration means the mass of a substance per unit area obtained by integration along the path in the atmosphere. In the present invention, the distance between the top of the satellite or the atmosphere, which is an observation position, and the ground, which is an object to be observed, is a path. The gas layer integral concentration along the path not perpendicular to the ground is the inclined layer integral concentration, and the gas layer integral concentration along the path normal to the ground is the vertical layer integral concentration.

초분광 스펙트럼자료의 파장 영역은 자외선 내지 가시광 영역이다. 종래에도, 인공위성(1)을 이용한 적외선 영역의 스펙트럼을 분석하는 기술은 있었으나, 적외선 분석 기술로는 이산화질소, 이산화황, 포름알데히드와 같은 대기 미량 기체의 정확한 농도를 알 수 없다.The wavelength region of the ultrasound spectral data is the ultraviolet to visible region. Conventionally, there has been a technique of analyzing the spectrum of the infrared region using the satellite 1, but the accurate concentration of atmospheric trace gases such as nitrogen dioxide, sulfur dioxide, and formaldehyde can not be known by the infrared analysis technique.

지표화부(120)는 산출된 오염물질 농도에 따라 심각도 지표(121)를 적어도 한 시간 이하의 주기로 생성할 수 있다. 산출부(110)에서 대기오염물질의 농도를 적어도 한 시간 이하의 주기로 지표화부(120)에 입력해줄 때마다, 지표화부(120)는 심각도 지표(121)를 갱신할 수 있다.The indexing unit 120 can generate the severity index 121 at a cycle of at least one hour in accordance with the calculated pollutant concentration. The indexing unit 120 can update the severity index 121 whenever the concentration of the air pollutant in the calculating unit 110 is input to the indexing unit 120 at intervals of at least one hour.

지표화부(120)는 대기오염 물질의 농도가 인체에 미치는 영향을 고려하여 적어도 하나 이상의 단계로 심각도 지표(121)를 생성할 수 있다. 일실시예로 포름알데히드에 대해서, 인체한 무해한 농도에서는 양호(No Risk), 눈, 코, 목에 자극이 오는 농도를 저심각(Low Risk), 천식을 유발하는 농도를 심각(Medium Risk), 폐에 염증을 유발할 수 있는 농도를 매우심각(High Risk)상태 등으로 등급을 주어 대기오염물질 농도에 따라 복수의 단계로 심각도 지표(121)를 생성할 수 있다.The indicator 120 may generate the severity indicator 121 in at least one step in consideration of the influence of the concentration of air pollutants on the human body. As an example, it is known that for formaldehyde, no harm is found at a harmless concentration of humans, low risk is a concentration of irritation in eyes, nose, and neck, a medium risk is a concentration causing asthma, The severity index 121 can be generated in a plurality of stages according to the air pollutant concentration by grading the concentration that can cause inflammation in the lungs to a very high level.

심각도 지표(121)(Severity Indicator)는 주요 대기오염물질들에 대해서 개별 또는 통합적으로 지표화될 수 있다. 이산화질소, 이상화황, 포름알데히드, 오존 또는 에어로솔에 대해 각각의 지표가 생성되고, 더하여, 모든 대기오염물질에 대한 통합적인 지표가 생성될 수 있다. 일실시예로, 도 2에 도시된 바와 같이, 통합지표(Total Severity Indicator)는 저심각(Low Risk), A-타입 오염물질지표는 양호(No Risk), B-타임 오염물질지표는 심각(Medium Risk)와 같이 지표화될 수 있다. The Severity Indicator 121 can be individually or integrally indexed for major air pollutants. Each indicator can be generated for nitrogen dioxide, idealized sulfur, formaldehyde, ozone or aerosol, and in addition, an integrated indicator of all air pollutants can be generated. In one embodiment, as shown in FIG. 2, the Total Severity Indicator is Low Risk, the A-Type Pollutant Indicator is No Risk, and the B- Medium Risk).

심각도 지표(121)는 대기오염물질들의 이동 경로를 예측하거나 과거의 누적 자료를 분석하여 예측 값으로 지표화될 수 있다.The severity index 121 can be indexed as a predicted value by predicting the movement path of air pollutants or by analyzing past accumulated data.

유저 유니트(200)는 사용자(3) 정보가 입력되고, 사용자(3) 정보에 따라 또는 사용자(3)의 직접입력으로 임계 지표가 설정되는 설정부(210)와, 임계 지표와 심각도 지표(121)를 비교하여 알림 메시지 생성 여부를 판단하는 판단부(220)를 포함할 수 있다.The user unit 200 includes a setting unit 210 to which a user 3 information is input and a threshold value is set according to the user 3 information or by a direct input of the user 3, And a determination unit 220 for determining whether to generate a notification message.

유저 유니트(200)는 휴대용 단말기 또는 인터넷 연결 단말기 중 적어도 하나일 수 있다. 휴대용 단말기는 스마트 폰, 태블릿 PC, PDA 중 하나 일 수 있다. 인터넷 연결 단말기는 개인 PC, 스마트 TV와 같은 인터넷이 연결되는 단말기일 수 있고, 이에 한정되지 않는다.The user unit 200 may be at least one of a portable terminal and an Internet connection terminal. The portable terminal may be one of a smart phone, a tablet PC, and a PDA. The Internet connection terminal may be a terminal connected to the Internet, such as a personal computer or a smart TV, but is not limited thereto.

사용자(3) 정보는 사용자(3)의 위치, 나이, 성별 또는 의료정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 위치 정보는 사용자(3)가 위치한 지역의 심각도 지표(121)에 대한 정보를 임계 지표와 매칭하기 위하여 사용될 수 있다. 의료정보는 의료에 관련된 개인기록이 될 수 있다.The user 3 information may include at least one of the location, age, sex, or medical information of the user 3. The location information may be used to match the information on the severity index 121 of the area where the user 3 is located to the threshold index. Medical information can be a personal record related to medical care.

사용자(3)는 원하는 임의의 위치에 대해서 임계 지표를 직접입력 할 수 있다.The user 3 can directly input the threshold index for any desired position.

설정부(210)는 사용자(3) 정보를 기반으로 대기의 적어도 한 종류 이상의 오염물질에 대한 상기 임계 지표가 자동 설정될 수 있다. 일실시예로, 사용자(3)의 의료정보에서 천식에 대한 진단기록이 있으면, 포름알데히드와 같은 기체에 대해서 천식을 유발할 수 있는 수준을 나타내는 심각도 지표(121)로 설정될 수 있다. The setting unit 210 may automatically set the threshold index for at least one kind of pollutants in the atmosphere based on the user information. In one embodiment, if there is a diagnostic record of asthma in the medical information of the user 3, it may be set to a severity index 121 that indicates a level that can cause asthma for a gas such as formaldehyde.

판단부(220)는 사용자(3)가 설정한 지역 또는 위치한 지역의 심각도 지표(121)가 설정된 임계 지표에 도달하게 되면, 알림 메시지 생성을 할 수 있다.The determination unit 220 can generate a notification message when the severity index 121 of the region or the region set by the user 3 reaches the set threshold index.

도 4는 본 발명의 심각도 지표(121)(Severity Indicator)와 임계 지표(Critical Indicator)의 매칭을 설명한 예시도이다.FIG. 4 is an exemplary view illustrating matching between a severity indicator 121 and a critical indicator according to the present invention.

도 4에 도시된 바와 같이, 임계 지표가 저심각(A)(Low Risk) 수준으로 설정이 된다면, 심각도 지표(121)가 B 영역인 매우심각(High Risk), 심각(Medium Risk), 저심각(Low Risk) 일 때는 알림 메시지가 생성되지만 C 영역인 양호(No Risk)에서는 생성되지 않는다.As shown in FIG. 4, if the criticality index is set to a low risk level, the severity index 121 is classified into the B areas such as High Risk, Medium Risk, (Low Risk), a notification message is generated but not in the C region (No Risk).

도 5는 본 발명의 대기오염 스마트 알람 장치의 실시예를 나타낸 개략도이다.5 is a schematic diagram showing an embodiment of the air pollution smart alarm device of the present invention.

본 발명의 대기오염 스마트 알람 장치는 대기를 통과한 태양광을 관측한 정지궤도 인공위성(1)으로부터 초분광 스펙트럼자료를 수신하고 초분광 스펙트럼자료를 분석하여 적어도 한 종류 이상의 오염물질 농도를 포함하는 대기 환경 정보를 산출하는 산출부(110)와 산출부(110)에서 출력된 대기 환경 정보를 사용자(3)에게 제공하는 유저 유니트(200)를 포함할 수 있다.The air pollution smart alarm apparatus of the present invention receives ultra-spectral spectrum data from a geostationary orbit satellite (1) observing sunlight passing through the atmosphere and analyzes ultra-spectral spectrum data to determine atmospheric A calculating unit 110 for calculating environment information and a user unit 200 for providing the user 3 with the atmospheric environment information output from the calculating unit 110. [

대기 환경 정보는 대기를 구성하는 가스 또는 모든 입자상 물질들을 의미할 수 있다.The atmospheric environment information may refer to the gas or any particulate matter that constitutes the atmosphere.

본 발명의 대기오염 스마트 알람 장치는 대기의 적어도 한 종류 이상의 오염물질을 측정하여, 대기의 오염도에 대한 각 지역의 심각도 지표(121)를 생성하는 지표화 유니트(100)와 적어도 하나 이상의 사용자(3)의 실질적 위치 또는 설정 위치 정보를 사용자(3) 식별 코드와 함께 사전에 입력되는 메인서버 유니트(300)를 포함하고, 메인서버 유니트(300)는 지표화 유니트(100)로부터 입력되는 심각도 지표(121)에서 위치의 심각도 지표(121)를 사용자(3)에 따라 설정된 대기의 오염도에 대한 임계 지표를 비교하여, 심각도 지표(121)가 임계 지표에 도달하게 되면 휴대 단말기나 인터넷을 통하여 상기 사용자(3)에게 제공되는 알림 메시지를 생성할 수 있다.The atmospheric pollution smart alarm apparatus of the present invention comprises at least one user 3 and at least one indicator unit 100 for measuring at least one pollutant in the atmosphere and generating a severity index 121 for each region with respect to pollution degree of the atmosphere, The main server unit 300 includes a main server unit 300 and a main server unit 300. The main server unit 300 includes a severity index 121 input from the indexing unit 100, The severity index 121 of the location is compared with the threshold index of the air pollution degree set according to the user 3. When the severity index 121 reaches the critical index, Lt; RTI ID = 0.0 > a < / RTI >

사용자(3) 식별 코드는 전화번호, 사용자(3) ID, 사용자(3) IP 중 하나일 수 있다.User (3) The identification code may be one of telephone number, user (3) ID, and user (3) IP.

메인서버 유니트(300)는 개별 사용자(3)에 해당하는 알림 메시지를 사용자(3) 식별 코드로 구별하여 생성할 수 있다.The main server unit 300 can generate a notification message corresponding to the individual user 3 by distinguishing the user 3 with the identification code.

메인서버 유니트(300)는 사용자(3)의 휴대 단말기의 GPS를 이용하여 실시간으로 사용자(3) 위치정보가 갱신될 수 있다.The main server unit 300 can update the location information of the user 3 in real time using the GPS of the portable terminal of the user 3. [

개별 사용자(3)는 메인서버 유니트(300)에 사용자(3)의 나이, 성별, 의료정보를 입력할 수 있다.The individual user 3 can input the age, sex, and medical information of the user 3 to the main server unit 300.

메인서버 유니트(300)는 개별 사용자(3)의 정보에 따라 자동으로 임계 지표를 설정될 수 있다.The main server unit 300 can automatically set a threshold index according to the information of the individual user 3. [

도 6은 본 발명의 대기오염 스마트 알람 장치의 실시예를 나타낸 순서도이다.6 is a flowchart showing an embodiment of the air pollution smart alarm device of the present invention.

본 발명의 대기오염 스마트 알람 장치는 정지궤도 인공위성(1)의 초분광 스펙트럼자료를 수신받아 에어로솔 및 주요 가스오염물질 농도를 실시간으로 산출하고(S510), 에어로솔 및 주요 가스오염물질 농도자료를 이용하여 위치별 공기질(air quality) 심각도 지표(121)를 생성하며(S530), 인터넷과 휴대단말기 등 네트워크 통신장치를 통해 사용자(3)가 원하는 위치의 지표를 전송하고(S550), 사용자(3)가 설정한 임계 지표와 심각도 지표(121)를 비교하며(S570), 사용자(3)가 설정한 임계 지표에 심각도 지표(121)가 도달하게 되면 알림 메시지를 생성하는(S590) 단계들을 포함할 수 있다.The air pollution smart alarm apparatus of the present invention receives ultrasound spectral data of geostationary orbiting satellite 1 to calculate concentration of aerosol and main gas pollutant in real time (S510), and then, using aerosol and main gas pollutant concentration data The user 3 generates an air quality severity index 121 at step S530 and transmits the index of the desired position to the user 3 through the network communication device such as the Internet and the portable terminal at step S550. And comparing the set threshold value with the severity index 121 in step S570 and generating a notification message when the severity index 121 reaches the threshold index set by the user 3 .

이상에서 본 발명에 따른 실시예들이 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 범위의 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 다음의 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.
While the invention has been shown and described with reference to certain preferred embodiments thereof, it will be understood by those skilled in the art that various changes and modifications may be made without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the following claims.

1...인공위성 3...사용자
100...지표화 유니트 110...산출부
120...지표화부 121...심각도 지표
200...유저 유니트 210...설정부
220...판단부 300...메인서버 유니트1 ... satellite 3 ... user
100 ... indexing unit 110 ... calculating unit
120 ... index calculator 121 ... severity index
200 ... user unit 210 ... setting unit
220 ... determination unit 300 ... main server unit

Claims (15)

삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 대기의 적어도 한 종류 이상의 오염물질 농도에 대한 심각도 지표를 수신받고, 사용자 정보를 입력받으며, 상기 입력된 사용자 정보에 따라 임계 지표가 설정되고, 설정된 상기 임계 지표와 상기 심각도 지표를 비교하며, 상기 비교 결과에 따라 알림 메시지를 생성하는 유저 유니트; 를 포함하는 대기오염 스마트 알람 장치.
A threshold value is set according to the inputted user information, and the set threshold value and the severity value are compared with each other; A user unit for generating a notification message according to the result; Air pollution smart alarm device.
제8항에 있어서,
상기 유저 유니트는,
상기 사용자 정보가 입력되고, 상기 사용자 정보에 따라 또는 상기 사용자의 직접입력으로 상기 임계 지표가 설정되는 설정부와, 상기 임계 지표와 상기 심각도 지표를 비교하여 상기 알림 메시지 생성 여부를 판단하는 판단부를 포함하는 대기오염 스마트 알람 장치.
9. The method of claim 8,
Wherein the user unit comprises:
A setting unit to which the user information is input and in which the threshold indicator is set according to the user information or the user's direct input; and a determination unit to determine whether the notification message is generated by comparing the critical indicator with the severity index Air pollution smart alarm device.
제8항에 있어서,
상기 사용자 정보는 상기 사용자의 위치, 나이, 성별 또는 의료정보 중 적어도 하나를 포함하는 대기오염 스마트 알람 장치.
9. The method of claim 8,
Wherein the user information comprises at least one of the location, age, gender, or medical information of the user.
제8항에 있어서,
상기 유저 유니트는,
상기 사용자 정보를 기반으로 대기의 상기 적어도 한 종류 이상의 오염물질에 대한 상기 임계 지표를 자동 설정하는 설정부를 포함하는 대기오염 스마트 알람 장치.
9. The method of claim 8,
Wherein the user unit comprises:
And a setting unit that automatically sets the threshold index for the at least one kind of pollutants in the atmosphere based on the user information.
제8항에 있어서,
상기 유저 유니트는,
상기 사용자가 설정한 지역 또는 상기 사용자가 위치한 지역의 상기 심각도 지표가 이미 설정된 상기 임계 지표에 도달하게 되면, 상기 알림 메시지 생성을 하는 판단부를 포함하는 대기오염 스마트 알람 장치.
9. The method of claim 8,
Wherein the user unit comprises:
And generating a notification message when the severity index of the area set by the user or the area where the user is located reaches the predetermined threshold index already set.
삭제delete 삭제delete 대기를 통과한 태양광을 관측한 정지궤도 인공위성으로부터 초분광 스펙트럼자료를 수신하고 상기 초분광 스펙트럼자료를 분석하여 적어도 한 종류 이상의 오염물질 농도를 포함하는 대기 환경 정보를 산출하는 산출부;
상기 산출부에서 출력된 상기 대기 환경 정보를 사용자에게 제공하는 유저 유니트;
적어도 하나 이상의 사용자의 실질적 위치 또는 설정 위치 정보가 사용자 식별 코드와 함께 사전에 입력되는 메인서버 유니트; 및
상기 적어도 한 종류 이상의 오염물질 농도에 대한 심각도 지표를 산출하는 지표화 유니트를 포함하고,
상기 메인서버 유니트는, 상기 지표화 유니트로부터 입력되는 상기 심각도 지표 중에서 상기 사용자의 실질적 위치에 대한 심각도 지표 또는 상기 설정 위치에 대한 심각도 지표를 상기 사용자에 따라 설정된 대기의 오염도에 대한 임계 지표와 비교하고,
상기 메인서버 유니트는 상기 심각도 지표가 상기 임계 지표에 도달하게 되면 상기 사용자에게 제공되는 알림 메시지를 생성하는 대기오염 스마트 알람 장치.
A calculation unit for receiving the ultrasound spectral data from the geostationary-satellite observing the sunlight passing through the atmosphere and analyzing the ultrasound spectral data to calculate atmospheric environment information including at least one pollutant concentration;
A user unit for providing the user with the atmospheric environment information output from the calculation unit;
A main server unit in which actual position or set position information of at least one user is pre-inputted together with a user identification code; And
And an indexing unit for calculating a severity index for the concentration of the at least one pollutant,
Wherein the main server unit compares the severity index of the actual position of the user or the severity index of the setting position with the threshold index of the air pollution degree set by the user among the severity indexes inputted from the indexing unit,
Wherein the main server unit generates a notification message provided to the user when the severity index reaches the threshold index.
KR1020140023659A 2014-02-27 2014-02-27 Apparatus for Atmospheric Pollution smart alarm KR101553249B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140023659A KR101553249B1 (en) 2014-02-27 2014-02-27 Apparatus for Atmospheric Pollution smart alarm

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140023659A KR101553249B1 (en) 2014-02-27 2014-02-27 Apparatus for Atmospheric Pollution smart alarm

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20150101851A KR20150101851A (en) 2015-09-04
KR101553249B1 true KR101553249B1 (en) 2015-09-30

Family

ID=54242888

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020140023659A KR101553249B1 (en) 2014-02-27 2014-02-27 Apparatus for Atmospheric Pollution smart alarm

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101553249B1 (en)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017079489A1 (en) 2015-11-04 2017-05-11 Scepter Incorporated Atmospheric sensor network and analytical information system related thereto
KR101968087B1 (en) * 2018-12-10 2019-04-11 대한민국 Apparatus for retrieving column amounts of ozone and nitrogen dioxide in the air using observation data of hyperspectral imaging sensor
KR102478050B1 (en) * 2022-06-14 2022-12-15 아주대학교산학협력단 Method for providing carbon emission management information, server and system using the same

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014013224A (en) * 2012-07-05 2014-01-23 Nec Corp Information processing system, information processing method, and control system

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014013224A (en) * 2012-07-05 2014-01-23 Nec Corp Information processing system, information processing method, and control system

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
김준 외 22인, ‘환경위성 자료처리 알고리즘 개발 계획’, 한국대기환경학회 2012년 춘계학술대회 발표논문집, 2012.05., p.9.*
전영신 외 26인, ‘황사감시 및 예보기술 개발’, 국립기상연구소, 연구보고서, 2013.*

Also Published As

Publication number Publication date
KR20150101851A (en) 2015-09-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Kupc et al. Modification, calibration, and performance of the Ultra-High Sensitivity Aerosol Spectrometer for particle size distribution and volatility measurements during the Atmospheric Tomography Mission (ATom) airborne campaign
KR101479702B1 (en) Apparatus for analyzing atmosphere
Murayama et al. An intercomparison of lidar‐derived aerosol optical properties with airborne measurements near Tokyo during ACE‐Asia
Rogers et al. NASA LaRC airborne high spectral resolution lidar aerosol measurements during MILAGRO: observations and validation
Sheridan et al. Vertical profiles of aerosol optical properties over central Illinois and comparison with surface and satellite measurements
Matvienko et al. Complex experiment on studying the microphysical, chemical, and optical properties of aerosol particles and estimating the contribution of atmospheric aerosol-to-earth radiation budget
Laughner et al. Evaluation of version 3.0 B of the BEHR OMI NO 2 product
De Foy et al. Modelling constraints on the emission inventory and on vertical dispersion for CO and SO 2 in the Mexico City Metropolitan Area using Solar FTIR and zenith sky UV spectroscopy
KR101553249B1 (en) Apparatus for Atmospheric Pollution smart alarm
Bundke et al. The IAGOS-CORE aerosol package: instrument design, operation and performance for continuous measurement aboard in-service aircraft
Diner et al. PARAGON: An integrated approach for characterizing aerosol climate impacts and environmental interactions
Sarda Estève et al. Temporal variability and geographical origins of airborne pollen grains concentrations from 2015 to 2018 at Saclay, France
Dionisi et al. Midlatitude cirrus classification at Rome Tor Vergata through a multichannel Raman–Mie–Rayleigh lidar
Mei et al. Comparison of aircraft measurements during GoAmazon2014/5 and ACRIDICON-CHUVA
Ionov et al. Nitrogen dioxide in the air basin of St. Petersburg: Remote measurements and numerical simulation
Sun et al. The performance of Aeolus in heterogeneous atmospheric conditions using high-resolution radiosonde data
CN110907319B (en) Attribution analysis method for near-surface fine particulate matters
Hallar et al. Atmospheric radiation measurements aerosol intensive operating period: Comparison of aerosol scattering during coordinated flights
Kalnajs et al. A New Instrument for Balloon‐Borne In Situ Aerosol Size Distribution Measurements, the Continuation of a 50 Year Record of Stratospheric Aerosols Measurements
Lolli et al. Climatological assessment of the vertically resolved optical and microphysical aerosol properties by lidar measurements, sun photometer, and in situ observations over 17 years at Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) Barcelona
Morales A tracer release experiment to investigate uncertainties in drone-based emission quantification for methane point sources
Kaskaoutis et al. Checking the validity of the Ångström's formula with spectral data of direct-beam irradiance obtained in Athens, Greece
Burgués Calderón Signal processing and machine learning for gas sensors: Gas source localization with a nano-drone
Lysenko et al. Method for the determination of the concentration of the respirable atmospheric aerosol fraction from the data of three-frequency lidar sensing
Martins et al. An overview of results of processes impacting near-surface atmospheric pollutants (PINESAP) from the mid-Atlantic United States

Legal Events

Date Code Title Description
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180903

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20191028

Year of fee payment: 5