KR101892999B1 - Method for generating weather data using cctv having ultrafine particle sensing funtion - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 미세먼지 농도 측정기능을 갖춘 CCTV 카메라를 이용한 미세먼지 예보데이터 생성방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 광범위한 지역에 설치된 미세먼지농도 측정기능을 갖춘 CCTV 카메라들과 연계하면서 각 CCTV 카메라가 설치된 장소의 지형과 기후 혹은 실시간 자연환경 혹은 계절 변화에 대응하여 CCTV 카메라의 미세먼지농도측정값에 대비되는 CCTV 카메라내에 저장된 미세먼지성분 데이터 값을 통합관리시스템을 통해 일괄 업데이트함으로써 카메라의 측정기능이 중단되는 일이 없이 미세먼지 및 시정거리를 측정할 수 있고, 또한 CCTV 카메라의 영상정보, 습도측정값, 미세먼지측정값, 시정거리측정값 등의 각종 측정값를 통합관리시스템의 데이터베이스에 저장한 후 이들을 종합하여 빅테이터 분석하거나 혹은 데이터베이스에 저장하지 않고 바로 빅데이터 분석함으로써 미세먼지농도 예측 데이터와 다양한 기상정보를 생성할 수 있는 미세먼지농도 측정기능을 갖춘 CCTV 카메라를 이용한 미세먼지 예보데이터 생성방법과 그를 이용한 예보 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a method of generating fine dust forecast data using a CCTV camera having a fine dust concentration measuring function, and more particularly, to a method of generating minute dust forecast data by using a CCTV camera in which a CCTV camera By collectively updating the fine dust component data stored in the CCTV camera against the fine dust concentration measurement value of the CCTV camera in response to the terrain of the place, climate, real-time natural environment or seasonal change, It is possible to measure the fine dust and the clearance distance without the occurrence of the accident, and various measurement values such as the image information of the CCTV camera, the humidity measurement value, the fine dust measurement value and the corrective distance measurement value are stored in the database of the integrated management system, Collectively analyze the big data or do not store it in the database Directly related to big data analysis by fine dust concentration predicted weather data and various information with CCTV cameras with fine dust concentration measurement ability to generate fine dust forecast data generation method and forecast system using him.
대기 속에는 0.1㎛ 내지 100㎛의 지름을 지닌 다양한 부유 먼지가 존재하는바, 그 중 크기(지름)가 2.5㎛ 이하의 먼지를 미세먼지 "PM2.5"로 구분하고 있고, 2.5㎛~10㎛ 크기는 미세먼지 "PM10"으로 구분하고 있다.There are various suspended dusts having a diameter of 0.1 to 100 mu m in the atmosphere. Among them, dust having a size (diameter) of 2.5 mu m or less is classified as fine dust "PM2.5" Is classified into fine dust "PM10".
PM2.5는 장기간 흡입 시, 코 점막에 의해 걸러지지 않고 폐포까지 깊숙히 침투하여 천식, 알레르기성 비염, 기관지염, 폐기종, 폐포 손상 등과 함께 조기 사망률을 높이는 것으로 알려져 환경부나 각 지자체에서는 국민과 주민의 건강 보호하기 위해 미세먼지의 발생원인을 제도적으로 규제하는 한편 미세먼지 발생지역, 발생시기 및 발생 농도 등을 지속적으로 검출하기 위한 미세먼지측정장치를 특정장소에 설치한 뒤 상황판이나 일일예보를 통해 관련 정보를 실시간으로 공지하고 있다.PM2.5 is known to penetrate deeply into the alveoli without being caught by the nasal mucosa when it is inhaled for a long period of time and is known to increase the early mortality rate together with asthma, allergic rhinitis, bronchitis, emphysema and alveolar damage. In the Ministry of Environment and local governments, In order to protect the micro dust, the fine dust measuring device is installed in a specific place to continuously detect the micro dust generation area, the generation time, and the concentration of the dust, and the related information In real time.
우리나라의 전국 대기오염측정망은 2016년 12월말 시점으로 11개 종류가 있으며, 전국 96개 시군에 총509 곳이 있다. 이중 미세먼지 PM2.5 측정기능이 없는 대기중금속측정망과 유해대기물질 측정망의 기상관측소 86개소를 제외하면 미세먼지농도를 측정하는 기상관측소는 전국적으로 423곳에 불과한 실정이다.As of the end of December 2016, there are 11 types of air pollution monitoring network in Korea. There are 509 air pollution monitoring networks in 96 cities in the whole country. There are only 423 meteorological observatories that measure the concentration of fine dust in the air, except for the 86 meteorological observatories of meteorological and meteorological monitoring networks that do not have PM2.5 measurement capability.
전술한 바와 같이 PM2.5와 PM10을 측정할 수 있는 국가 대기오염특정망의 기상관측소는 전국적으로 423개소에 불과하고 환경부산하 국립환경과학원에서 발간하는 대기환경월보 2016년12월판을 보면 전국적으로 PM10 유효기상관측소수는 256개소, PM2.5 유효기상관측소수는 175개소에 불과하다.As mentioned above, there are only 423 weather observation stations in the national air pollution-specific network that can measure PM2.5 and PM10. In December edition of the air environment report published by the National Institute of Environmental Research under the Ministry of Environment, The number of available weather stations is 256, and the number of PM2.5 available meteorological stations is only 175.
서울의 경우 각 구청당 1개소이며 시군의 경우에는 1~2개소인 경우가 태반이다.In the case of Seoul, it is one place in each ward office, and in the case of city army, it is placenta in one or two places.
이러한 현실에서 PM2.5와 PM10을 측정할 수 있는 미세먼지측정 CCTV 카메라가 동네 골목마다 설치된다면 이들의 측정데이터를 발판으로 시간이 지날수록 과거데이터의 분석을 통한서 미래데이터의 생산도 가능할 것이다.In this reality, if a fine dust measurement CCTV camera capable of measuring PM2.5 and PM10 is installed in each neighborhood, it will be possible to produce future data by analyzing past data as time passes.
참고로 안양대학교에서 개발한 대기질 수치 예보 시스템인 “한국대기질예보시스템(KAQFS: Korean Air Quality Forecasting System)”이 있다.For reference, there is "KAQFS (Korean Air Quality Forecasting System)" which is the air quality forecasting system developed by Anyang University.
이 시스템은 기상청의 지역예보모델(RDAPS, Regional Data Assimilation and Prediction System) 의 자료를 수신하여 MM5(Mesoscale Model 5)을 이용하여 동아시아 지역 및 한반도 지역의 3차원 바람장을 재 계산하고, 동아시아 배출량 (Ace- Asia) 및 국내 배출량(환경부 CAPSS 배출량) 자료를 근거로 SMOKE(Sparse Matrix Operator Kernel Emssions Modeling System)을 이용하여 시간별 종 분류된 모델링 배출량 자료를 생성한다.This system receives the data of RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System) from the Korea Meteorological Agency and recalculates the 3D wind field in East Asia and the Korean peninsula using MM5 (Mesoscale Model 5) Ace-Asia) and domestic emissions (Ministry of Environment CAPSS Emissions) data using the SMOKE (Sparse Matrix Operator Kernel Emissions Modeling System).
앞서 계산한 3차원 바람장 및 종분류 배출량 자료를 입력자료로 화학수송모델인 CMAQ(Community Multiscale Air Quality) 모델을 수행하여 동아시아 지역(27km 해상도), 한반도지역(9km 해상도), 수도권지역(3km 해상도)의 미세먼지 및 오존을 포함한 대기질 농도를 48시간 예보하는 모델링 시스템이다.(3km resolution), the Korean peninsula region (9km resolution), and the metropolitan area (3km resolution) by conducting the CMAQ (Community Multiscale Air Quality) ) Is a modeling system that predicts the air quality concentration including ozone and fine dust for 48 hours.
위 예보시스템은 2007년 이후 운영되었고 2010년부터 기상모델은 WRF(Weather Research Forecasting)를 이용하고 동아시아 배출량(INTEX-B) 및 국내배출량(2007 CAPSS)을 업데이트하여 운영하고 있다.The above forecasting system has been in operation since 2007, and since 2010 weather information has been updated using WRF (Weather Research Forecasting), East Asia Emissions (INTEX-B) and Domestic Emissions (2007 CAPSS).
수치시스템은 Linux 기반의 PC-cluster 시스템으로 구축되어 있으며, 예보결과는 한국 시간으로 매일 두 번씩(오전 5:00 및 오후 3:00)에 새롭게 공개된다. The numerical system is built on a Linux-based PC-cluster system, and the forecast results are updated twice a day (5:00 am and 3:00 pm) every day in Korea.
예보내용은 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 오존(O₃), 이산화질소(NO2)에 관한 발생 정보이다. The forecasts are generated information about fine dust (PM10), ultrafine dust (PM2.5), ozone (O3), and nitrogen dioxide (NO2).
위 시스템은 미세먼지 배출량을 동아시아 배출량과 환경부에서 집계 작성한 국내배출량을 근거로 하고 있어 국내의 경우 실시간 배출량에 접근하지 못하는 문제점을 가지고 있다.The above system has a problem that it can not approach the real-time emission amount in Korea because it is based on the East Asian emissions of fine dust and the domestic emissions calculated by the Ministry of Environment.
한편, PM2.5 와 PM10 미세먼지 농도 및 시정거리 측정기능을 갖춘 CCTV 카메라는 본 발명자가 창안하여 특허출원(10-2017-0117685)한 바 있다.On the other hand, the inventor of the present invention has filed a patent application (10-2017-0117685) for a CCTV camera having PM2.5 and PM10 fine dust concentration and correcting distance measuring function.
본 발명자가 창안한 위 특허출원 기술은 CCTV 카메라내에 내장된 미세먼지센서에 의해 측정된 측정값을 다시 현장의 습도측정값을 통해서 유효성 여부를 검증하는 방법을 제안한 것으로서, 미세먼지농도와 시정거리를 측정하고 측정된 미세먼지농도값을 시정거리값으로 환산한 뒤 그 값을 비교 시정거리값의 일정범위내에 포함되는 경우 유효한 측정값으로 채택함으로써 미세먼지측정값의 오차가 줄이거나 획기적인 정확도를 높일 수 있는 효과를 제안한 것을 특징으로 한다.The patent application technology invented by the present inventor proposes a method of verifying the validity of the measurement value measured by the fine dust sensor built in the CCTV camera through the humidity measurement value of the field again, If the measured value of the fine dust concentration is converted into the correction value and then the value is used as a valid measurement value when it is within a certain range of the comparison correction distance value, the error of the fine dust measurement value can be reduced or the land accuracy can be increased And the like.
그러나, CCTV 카메라에서 미세먼지 농도값을 시정거리값으로 환산할 때 CCTV 카메라의 메모리에 미리 저장된 미세먼지 구성성분 데이터(이하 "미세먼지 성분 데이터"라 함)는 계절 변화와 설치 장소에 맞게 수시로 업데이트(update) 해야 하는데, 이 경우 광범위한 지역에 설치된 CCTV 카메라를 회수하여 업데이트 하거나 CCTV 카메라가 설치된 현장에서 직접 업데이트해야 하며, 또 다시 설치해야 하는 번거로움이 있다. However, when the fine dust concentration value is converted into the visibility distance value in the CCTV camera, the fine dust component data (hereinafter referred to as "fine dust component data") stored in advance in the memory of the CCTV camera is updated frequently In this case, it is necessary to update CCTV cameras installed in a wide area or update them directly on the site where CCTV cameras are installed, and it is troublesome to install them again.
결국, 작업 시간의 소요로 인해 빠른 대기환경의 변화에 대응해서 실시간 대기질 정보를 측정할 수 없는 문제가 있다.As a result, there is a problem that real-time atmospheric quality information can not be measured in response to a rapid change in the atmospheric environment due to the operation time.
한편, 미세먼지센서 데이터를 수집/분석하여 이용자에게 정보를 제공하는 시스템으로 공개특허공보 제10-2010-0118729호가 있다.On the other hand, as a system for collecting / analyzing fine dust sensor data and providing information to a user, there is disclosed in Korean Patent Publication No. 10-2010-0118729.
이 시스템(공개특허공보 제10-2010-0118729호)은 센싱 데이터와 위성영상을 분석하여 대기환경을 예보함으로써 미세먼지의 농도를 예보하기에는 무리가 있다.This system (Unexamined Patent Application Publication No. 10-2010-0118729) is difficult to predict the concentration of fine dust by analyzing the sensing data and the satellite image to predict the atmospheric environment.
본 발명은 전술한 PM2.5 와 PM10 미세먼지 농도 및 시정 측정기능을 갖춘 CCTV 카메라와 공개특허공보 제10-2010-0118729호에서 나타나는 제반 문제점을 해결하기 위해 창안되었고, 괄목할 만한 성과가 있어 이를 본 발명을 통해 제안하고자 한다.The present invention was conceived to solve all the problems presented in the above-mentioned CCTV camera having PM2.5 and PM10 fine dust density and corrective measurement functions and in the patent document 10-2010-0118729, The present invention is proposed through the present invention.
본 발명의 목적은 광범위한 지역에 설치된 미세먼지농도 측정기능을 갖춘 CCTV 카메라들과 연계하면서 각 CCTV 카메라가 설치된 장소의 지형과 기후 혹은 실시간 자연환경 혹은 계절 변화에 대응하여 CCTV 카메라의 미세먼지농도측정값에 대비되는 CCTV 카메라내에 저장된 미세먼지성분 데이터 값을 통합관리시스템을 통해 일괄 업데이트함으로써 미세먼지 측정이 중단되는 일이 없이 미세먼지 및 시정거리를 측정할 수 있고, 또한 CCTV 카메라의 영상정보, 습도측정값, 미세먼지측정값, 시정거리측정값 등의 각종 측정값를 통합관리시스템의 데이터베이스에 저장한 후 이들을 종합하여 빅테이터 분석하거나 혹은 데이터베이스에 저장하지 않고 바로 빅데이터 분석하여 미세먼지농도 예측 데이터와 다양한 기상정보를 생성할 수 있는 생성방법과 그를 이용한 예보 시스템을 제공하려는 것이다.The object of the present invention is to provide a method and apparatus for measuring the concentration of fine dust in a CCTV camera in response to the topography, climate, real-time natural environment, or seasonal variation of each CCTV camera, It is possible to measure fine dust and correct distance without stopping the fine dust measurement by collectively updating the fine dust component data stored in the CCTV camera through the integrated management system, Value, fine dust measurement value, and corrective distance measurement value are stored in a database of the integrated management system, and then they are combined to perform a big data analysis without big data analysis or a database, A method of generating weather information and using it Intended to provide a forecast of the system.
본 발명에 따른 미세먼지농도 측정기능을 갖춘 CCTV 카메라를 이용한 미세먼지 예보데이터 생성방법을 구현하기 위한 수단으로서,As means for implementing a method of generating fine dust forecast data using a CCTV camera having a fine dust concentration measurement function according to the present invention,
(1)단계로, 통합관리시스템은 대기오염측정망을 관리하는 기관이나 기상관측소로부터 미세먼지 구성성분 데이터를 실시간으로 전송받아 통합서버에 저장하는 단계와;In step (1), the integrated management system receives real-time fine dust component data from an agency or a weather station that manages the air pollution measurement network and stores the data in an integrated server.
(2)단계로, 상기 통합관리시스템은 실시간으로 수집한 미세먼지 구성성분 데이터를 통신에 의해 미세먼지농도 측정 CCTV 카메라로 전송하는 단계와;In the step (2), the integrated management system transmits fine dust component data collected in real time to a fine dust concentration measurement CCTV camera by communication;
(3)단계로, 상기 미세먼지농도 측정 CCTV 카메라는 상기 통합관리시스템에서 전송되는 미세먼지 구성성분 데이터를 상기 카메라내의 미세먼지구성성분 비교테이블의 레코드를 업데이트하는 단계와;In step (3), the fine dust concentration measurement CCTV camera updates the fine dust component data transmitted from the integrated management system to a record of the fine dust component comparison table in the camera;
(4)단계로, 상기 미세먼지농도 측정 CCTV 카메라는 미세먼지농도 측정값을 미세먼지구성성분 비교테이블을 이용하여 검증하고, 검증된 미세먼지농도값과 시정거리값 및 습도값과 측정시간을 통합관리시스템으로 통신에 의해 전송하는 단계와;In step (4), the fine dust concentration measurement CCTV camera verifies the fine dust concentration measurement value using the fine dust component comparison table, integrates the verified fine dust concentration value, the visibility distance value, and the humidity value with the measurement time Transmitting to the management system by communication;
(5)단계로, 상기 통합관리시스템은 미세먼지농도 측정 CCTV 카메라로부터 미세먼지농도값, 시정거리값, 습도값, 측정시간 데이터를 전송받아 통합서버의 특정 테이블에 저장하고, 대기오염측정망의 관리기관 또는 기상관측소로부터 해당지역의 풍향 및 풍속과 기타 기상정보 관련데이터 정보를 실시간으로 수집하여 상기 통합서버의 특정 테이블에 저장하는 단계와;In step (5), the integrated management system receives the fine dust concentration value, the correction value, the humidity value, and the measurement time data from the fine dust concentration measurement CCTV camera and stores the data in a specific table of the integration server. Collecting wind direction and wind velocity and other weather information related data information of a corresponding area from an engine or a weather station in real time and storing the same in a specific table of the integration server;
(6)단계로, 상기 통합관리시스템은 저장된 미세먼지농도값, 시정거리값, 습도값, 측정시간, 풍향값, 풍속값 기타 관련 데이터를 이용하여 프로그램적으로 분석하고, 미세먼지농도 예측 데이터를 생성하는 단계와;In step (6), the integrated management system programs the micro dust concentration value, the correction value, the humidity value, the measurement time, the wind direction value, the wind speed value, and other related data, ;
(7)단계로, 상기 통합관리시스템은 생성된 미세먼지농도 예측 데이터가 유효한지를 검증하여 유효한 데이터만 통합서버에 저장하는 단계와;(7), the integrated management system verifies whether the generated fine dust concentration prediction data is valid, and stores only valid data in the integration server;
(8)단계로, 상기 통합관리시스템은 저장된 실시간 미세먼지농도와 시정거리정보 및 미세먼지농도예측 데이터를 접속이용자 또는 정보제공 요청자에게 전송하는 단계로 구현될 수 있다.In step (8), the integrated management system may be implemented as a step of transmitting stored real time fine dust concentration, corrective distance information, and fine dust concentration prediction data to a connection user or an information providing requester.
본 발명은 통합관리시스템에 의해 실시간으로 미세먼지 성분 데이터를 수집하여 카메라로 전송함으로써 미세먼지성분테이블의 레코드 업데이트가 매우 용이해지게 되므로 실시간으로 CCTV 카메라를 통해 미세먼지측정값과 시정거리측정값을 얻을 수 있다.Since the integrated management system collects and transmits the fine dust component data in real time to the camera, it is very easy to update the records of the fine dust component table, so that the fine dust measurement value and the corrective distance measurement value Can be obtained.
또한 본 발명은 광범위한 지역에 설치된 범용 CCTV 카메라들을 기반으로 통합 대기질 관리망을 구축함으로써 CCTV 카메라의 영상정보, 습도측정값, 미세먼지측정값, 시정거리측정값 등을 응용 및 활용할 수 있고, 또한 다양한 기상정보 서비스를 제공할 수 있으며, 또한 통합관리시스템에 의해 CCTV 카메라가 설치된 지역의 풍속과 풍향 및 기타 기상정보를 수집하여 종합적으로 빅데이터 분석함으로써 미세먼지농도 발생위치 및 이동경로, 도달거리, 이동방향 등 입체적인 미세먼지 예보데이터 생성할 수 있다.Further, the present invention can apply and utilize image information, humidity measurement value, fine dust measurement value, and corrective distance measurement value of a CCTV camera by building an integrated air quality management network based on general-purpose CCTV cameras installed in a wide area, It is also possible to provide various weather information services. In addition, the integrated management system collects the wind speed, direction and other weather information of the area where the CCTV camera is installed, collectively analyzes the big data, It is possible to generate three-dimensional fine dust prediction data such as a moving direction.
도 1은 본 발명에 따른 미세먼지 농도와 시정거리 측정기능을 갖춘 CCTV 카메라의 세부구성을 도시한 블럭다이야그램,
도 2는 본 발명에 따른 중앙처리부의 플로우챠트,
도 3은 본 발명에 따른 미세먼지 농도와 시정거리 측정기능을 갖춘 CCTV 카메라 시스템의 세부구성을 도시한 블럭다이야그램,
도 4는 본 발명에 따른 통합관리시스템의 처리과정을 도시한 플로우챠트이다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a block diagram illustrating a detailed configuration of a CCTV camera having a fine dust concentration and a corrective distance measurement function according to the present invention;
2 is a flow chart of a central processing unit according to the present invention,
3 is a block diagram illustrating a detailed configuration of a CCTV camera system having a fine dust density and a corrective distance measurement function according to the present invention,
4 is a flowchart illustrating a process of the integrated management system according to the present invention.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도 1을 참조하여 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
본 발명에서 정의하는 CCTV 카메라는 미세먼지 농도 측정기능을 갖춘 카메라(100)를 의미하며, 본 발명자가 창안하여 특허출원 제10-2017-0117685호로 출원중에 있다. 이하에서는 본 발명의 이해도를 높이기 위해 위 특허출원에 기재된 주요구성에 대해 설명한다.The CCTV camera defined in the present invention means a
전술한 CCTV 카메라(100)는 미세먼지측정센서(이하 "미세먼지측정부(101)"라 함), 습도측정센서(이하 "습도측정부(102)"라 함), 레이져 빔 송신기(이하 "레이져 빔 송신부(111)"라 함), 동영상을 촬영하는 카메라(이하 "영상촬영부(121)"라 함), 영상촬영부(121)에서 촬영된 영상정보에서 레이져 빔의 광량을 검출하여 시정거리측정값을 산출하는 영상분석장치(이하 "영상분석부(130)"라 함), 영상정보와 상기한 각 측정부의 측정값을 저장하는 메모리장치(이하, "데이터저장부(104)"라 함), 상기 측정부들의 각 측정값을 프로그램적으로 대비 판단하는 제어로직을 갖춘 프로세서(이하, "중앙처리부(200)"라 함), 원격지로 혹은 원격지에서 데이터나 제어신호를 송/수신하는 통신장치(이하 "전송부(103)"라 함)을 포함하는 카메라 하우징(이하 "하우징(100a)"이라 함)을 더 포함한다.The
상기 하우징(100a)은 전신주나 가로등, 육교, 철탑, 건물, 각종 도로 구조물(이하 "옥외 구조물"이라 함) 등에 고정되게 설치될 수 있다.The
미세먼지측정부(101)는 상기 하우징(100a)내에 설치되는데, 세부구성은 등록특허 제10-1519974호에 기재된 구성과 흡사하다.The fine
다만, 본 발명의 미세먼지측정부(101)는 PM2.5와 PM10을 동시에 측정하여 출력하는 특징이 있다.However, the fine
미세먼지측정부(101)에서 측정된 미세먼지측정값은 후술하는 중앙처리부(200)로 실시간으로 전송된다.The fine dust measurement value measured by the fine
습도측정부(102)는 하우징(100a)의 외부에 부착되어 대기중의 습도를 측정하고, 측정된 습도측정값은 중앙처리부(200)의 요청 시 중앙처리부(200)로 전송된다.The
레이져 빔 송신부(111)는 시정거리를 검출하기 위해 대기 중으로 레이져 빔을 주사하는 장치(110)로, 레이져 빔의 주사여부를 제어하는 빔 송신제어부(112)를 갖추고 하우징(100a)쪽을 향하도록 하우징(100a)과 이웃한 외부 구조물에 고정되게 설치된다.The laser
레이져 빔 송신부(111)에서 조사되는 빔의 폭은 약 1inch이고 하우징(100a)과는 대략 1.5m 이내로 이격되게 설치되어 있다.The width of the beam irradiated from the laser
빔 송신제어부(112)는 중앙처리부(200)의 제어신호에 의해 레이져 빔 송신부의 빔 송신여부를 제어한다.The beam
영상촬영부(121)는 하우징(100a)속에 내장되는데, 자동 프리셋(preset), 자동조리개제어(AUTOMATIC IRIS CONTROL), 이미지센서(Image Sensor), 줌렌즈(124, zoom lens), 줌렌즈 줌밍 구동부(도면에는 미도시) 및 그 제어부(125) , 편광렌즈(도면에는 미도시), 적외선대역통과필터(도면에는 미도시), 영상촬영부 펜/틸트구동부(도면에는 미도시) 및 펜/틸트제어부(126)를 포함한다.The
전술한 줌렌즈(124), 줌렌즈제어부(125), 편광렌즈 및 적외선대역통과필터는 렌즈(123)조립체내에 통합되게 구성되어 있다.The
상기 줌렌즈구동부(도면에는 미도시)는 영상정보를 확대하기 위하여 줌렌즈의 줌밍기능(zoom-in/out)을 물리적으로 작동시키는 구동장치로, 영상촬영부 펜/틸트구동부는 하우징(100a)내에서 영상촬영부(121)의 각도를 상하좌우로 회전시켜 촬영각도를 제어하기 위한 CCTV 카메라의 펜/틸트구동부(122)를 말하고, 펜/틸트제어부(126)는 후술하는 중앙처리부(200)에 의해 상기한 펜/틸트구동부(122)의 작동여부를 전기 회로적으로 제어하는 회로제어장치를 말한다.The zoom lens driving unit (not shown in the figure) physically actuates the zoom-in / out function of the zoom lens in order to enlarge image information. The image capturing unit pen / The pen /
상기한 영상촬영부(121)는 펜/틸트제어부(126)의 제어에 따라 좌우로 회전할 때, 레이져 빔 송신부(111)와 마주보는 위치에 정렬되면 전술한 펜/틸트구동부(122)와 연계하는 위치감지센서(도면에는 미도시)의 센싱신호가 중앙처리부(200)로 전송되어 영상촬영부(121)에 프로그램적으로 설정된 시간동안 고정된 상태로 유지된다.The
또한 전술한 편광렌즈는 줌렌즈와 카메라의 이미지센서 사이에 설치되어 레이져 빔 송신부(111)에서 조사되는 레이져 빔의 산란광을 선별적으로 투과시킬 수 있는 광필터이다.The polarizing lens is an optical filter installed between the zoom lens and the image sensor of the camera and capable of selectively transmitting the scattered light of the laser beam irradiated by the laser
또한 앞서 설명한 적외선대역통과필터는 레이져빔의 파장대역만을 통과시키고 다른 상하대역의 파장은 차단시킴으로써 이미지센서가 레이져빔의 전방산란광을 효과적으로 수광할 수 있다.In addition, the infrared band-pass filter described above allows only the wavelength band of the laser beam to pass through and blocks the wavelengths of the other upper and lower bands, so that the image sensor can effectively receive the forward scattered light of the laser beam.
전술한 영상분석부(130)는 편광렌즈(도면에는 미도시)와 적외선대역통과필터를 투과한 영상정보(화면)에서 레이져 빔의 산란광 량을 검출하고, 검출된 값을 시정산출 산출식에 대입해서 시정거리측정값을 산출한 뒤 산출된 시정거리측정값을 중앙처리부(200)로 전송한다.The
상기한 데이터저장부(104)는 상기한 각 측정부들의 측정값과 일시정보를 저장하는 반도체 메모리이다.The data storage unit 104 is a semiconductor memory that stores measurement values and date information of each of the measurement units.
상기한 전송부는 고유한 IP를 지니고, 중앙처리부(200)와 외부 네트워크 간의 각종 데이터와 제어신호를 송.수신하는 통신장치를 말한다.The transmission unit has a unique IP and is a communication device that transmits and receives various data and control signals between the
중앙처리부(200)는 CCTV 카메라의 목적 기능을 수행하도록 제어하고, 동시에 프로그램의 제어로직에 의해 미세먼지측정값을 미세먼지기준값과 비교 판단하여 판단결과에 따라 줌렌즈제어부(125), 펜/틸트제어부(126), 빔 송신제어부를 제어로직에 의해 선택적으로 제어하면서 미세먼지측정값을 습도측정값과 시정거리측정값을 종합하여 미세먼지측정값의 유효성을 검증하고, 그 결과에 따라 관련된 해당정보를 데이터저장부(104)에 저장하고 동시에 전송부(103)로 전송하는 반도체 프로세서이다.At the same time, the
전술한 하우징(100a)은 고정부(도면에는 미도시)와 회전부(도면에는 미도시)로 이루어져 있는데, 상기 고정부는 옥외 고정물에 고정되는데, 고정부에는 전술한 미세먼지측정부(101)와 습도측정부(102)가 설치되고, 회전부에는 고정부와 회전가능하게 결합되고, 그 내부에 전술한 영상촬영부(121)가 설치된다.The
이하에서는 전술한 각 측정부의 측정방식에 대하여 설명한다.Hereinafter, the measuring method of each measuring unit described above will be described.
미세먼지측정부(101)에 관한 상세구성과 측정방법은 공지의 등록특허 제10-1519974호에 상세히 게시되어 있으므로 이에 관해서는 상세한 설명을 생략한다.The details of the fine
다만, 앞서 설명한 바와 같이 PM2.5와 PM10을 동시에 측정하여 출력하는 특징이 있다.However, as described above, PM2.5 and PM10 are measured and output simultaneously.
습도측정부(102)는 대기 습도 측정범위를 포함하는 디지털 방식의 습도측정센서이면 어느 것이든 채용해도 된다.The
시정거리측정값은 레이져 빔 송신부(111)와 영상분석부(130)에 의해 도출될 수 있다.The corrective distance measurement value may be derived by the laser
레이져 빔 송신부(111)에서 레이져 빔을 조사할 때 조사 방향은 열상촬영부의 정면으로 빔이 조사하지 않고 일정각도로 틀어지게(경사지게) 조사된다.When the laser beam is irradiated by the laser
이렇게 하면, 영상촬영부(121)가 레이져 빔이 조사된 영역을 확대 촬영할 때 산란광의 조사구간의 일부구간만을 부분 촬영할 수 있다.In this case, when the
따라서 촬영된 산란광은 영상정보의 중앙에 수직방향으로 띠형태로 나타나게 되는데, 이를 영상분석부(130)에 의해 영상정보속에서 빔의 광량을 검출한 뒤 후술하는 산출식에 대입하여 시정측정값을 도출한다. 도출된 시정측정값은 중앙처리부(200)로 전송된다.Therefore, the scattered light photographed appears in a vertical direction at the center of the image information. The light intensity of the beam is detected by the
이때 레이져 빔의 파장은 가시광과 구분되고 카메라의 이미지센서 측정범위내에 있으며, 최대한 직경이 큰 입자의 산란광을 얻을 수 있는 범위로 결정하는 것이 좋다.In this case, the wavelength of the laser beam is separated from the visible light and is within the measurement range of the image sensor of the camera, and it is preferable to determine the range in which scattered light of a particle having a maximum diameter can be obtained.
이렇게 하면, 전술한 것처럼 산란광 출력을 최대한 크게 얻을 수 있어 영상분석의 정밀도를 높일 수 있고, 영상프레임 분석 시 오차범위를 줄이거나 적어도 최소화할 수 있다.In this way, as described above, the output of the scattered light can be maximized and the accuracy of the image analysis can be improved, and the error range can be reduced or at least minimized when analyzing the image frame.
바람직하게는 레이져의 파장은 850~905nm의 범위이고, 레이져 빔의 송신펄스주기는 카메라의 프레임 또는 필드주기의 1/3배수로 하는 것이 좋다. Preferably, the wavelength of the laser is in a range of 850 to 905 nm, and the transmission pulse period of the laser beam is set to 1/3 times the frame or field period of the camera.
이렇게 하면 카메라의 3개 프레임 또는 필드중에서 최소한 1개의 프레임 또는 필드는 레이져 빔의 송신펄스주기내에 있게 되므로 완전한 레이져빔의 산란광 검출이 확실하다.This ensures that at least one of the three frames or fields of the camera is within the transmit pulse period of the laser beam, so that the detection of the scattered light of the complete laser beam is certain.
시정거리측정값 산출방식은 이하에서 보다 더 상세하게 설명할 것이다.The method of calculating the corrective distance measurement value will be described in more detail below.
전술한 각 측정값들은 중앙처리부(200)에 의해 프로그램의 로직으로 판단되는데, 중앙처리부(200)는 미세먼지측정값을 미세먼지기준값과 대비하여 이상여부를 판단함에 있어 미세먼지 기준값은 환경부에서 정한 4단계를 기준으로 중앙처리부(200)의 제어로직에 프로그램적으로 입력되어 있다.The
환경부에서 정한 단계별 미세먼지 농도와 단계별 행동요령은 표 1과 같다. Table 1 summarizes the concentration of fine dust and step-by-step action points set by the Ministry of Environment.
51~100
51-100
중앙처리부(200)는 미세먼지측정부(101)에서 측정한 PM2.5와 PM10 측정값이 PM10>PM2.5를 만족하고, 기준값과 각각 대비하여 측정값이 기준값 범위 이내에서 습도가 75%이내인 경우, 계속 미세먼지센싱값을 받아 미세먼지기준값과 대비하여 판단한다(도 2의 a 참조).The
습도가 75% 이상인 경우에는 미세먼지입자의 구성성분중 무기염(질산염, 황산염)이 습기와 결합하여 침강하므로 미세먼지측정값이 급격히 낮아지는 경향이 있으므로 미세먼지측정값의 대소를 불문하고 검증을 하지 않고 일반적인 데이터 유효판정방법만을 사용하여 데이터로서 허용한다.When the humidity is more than 75%, the inorganic salt (nitrate, sulfate) among the constituents of the fine dust particles tends to precipitate due to the binding with moisture, so that the measurement value of the fine dust tends to be drastically lowered. The data is allowed as data using only a general data validity determination method.
반대로, 습도가 75%이하 이고, 미세먼지측정값이 기준값 범위를 벗어난 경우, 상기 중앙처리부(200)는 펜/틸트제어부(126)를 제어(on)하여 레이져 빔 송신부(111)와 마주보는 방향으로 영상촬영부(121)를 회전시키고, 위치감지센서의 센싱신호에 의해 펜/틸트제어부(126)를 통해 펜/틸트구동부(122)의 동작이 정지되면 영상촬영부(121)는 레이저 빔 전송부(111)와 마주보도록 고정된다(도 2의 b 참조).On the contrary, when the humidity is 75% or less and the fine dust measurement value is out of the reference value range, the
이후 중앙처리부(200)는 줌렌즈가 확대된 영상을 촬영할 수 있도록 줌렌즈구동부를 제어하여 줌렌즈를 줌 인(zoom in)하고, 동시에 빔 송신제어부를 제어하여 레이져 빔 송신부(111)에서 레이져 빔이 조사되도록 제어한다(도 2의 c 참조).Thereafter, the
이때 줌렌즈를 줌 인(zoom in)하는 이유는 레이져 빔의 산란광 영역을 확대 촬영함으로써 영상분석부(130)에 의해 영상정보(배경화면)속에서 산란광의 량을 매우 세밀히 검출하여 정밀도를 높이기 위함이다.The reason for zooming in on the zoom lens is to magnify the scattered light region of the laser beam so that the
산란광 영역은 편광렌즈와 적외선대역통과필터를 투과하여 이미지센서에 촬상되어 전기신호로 변환되어 영상분석부(130)로 전송된다.The scattered light region is transmitted through the polarizing lens and the infrared band-pass filter, is captured by the image sensor, converted into an electric signal, and transmitted to the
영상분석부(130)는 산란광의 크기 값을 검출하여 검출된 값을 산출식에 대입하여 시정거리값을 산출한 후 그 값을 중앙처리부(200)로 전송한다(도 2의 d 참조).The
이때 조리개의 F값을 일정한 값으로 유지시켜 측정 시 마다 조리개의 변동으로 인한 광량 변화가 생기지 않도록 하는 것이 좋다. 산랑광 크기값은 다음과 같이 수식에 의해 산출할 수 있다.At this time, it is preferable to keep the F value of the diaphragm at a constant value so that the light amount change due to the fluctuation of the diaphragm does not occur at every measurement. The value of the acid light intensity can be calculated by the following equation.
Lv=시정=3.912/bext ----------------식(1)[Koschmieder의 시정이론]Lv = Visibility = 3.912 / bext ---------------- Equation (1) [Koschmieder's visibility theory]
Ix=Io exp(-bext x) ----------------식(2)[Beer의 이론]Ix = Io exp (-bext x) - (2) [Theory of Beer]
[수식에 대한 설명][Explanation of formula]
bext : 소멸계수bext: extinction coefficient
Io : 광원의 세기Io: intensity of light source
Ix : 광 경로를 진행한 후의 광의 세기Ix: intensity of light after proceeding the optical path
x : 광의 경로거리x: Path distance of light
위 소멸계수는 대기중 경로 x[m]를 진행함에 따른 광의 세기와 관련이 있다.The extinction coefficient is related to the intensity of light as it travels through the atmospheric path x [m].
따라서 광원의 세기(Io)를 알고, 경로 x[m]를 진행한 후의 광의 세기(Ix)를 측정함으로써 소멸계수 및 시정을 측정할 수 있다.Therefore, the extinction coefficient and the visibility can be measured by knowing the intensity Io of the light source and measuring the intensity Ix of the light after traveling the path x [m].
일반적으로, 미산란은 입자의 크기가 빛의 파장과 비슷할 경우에 일어나며, 입자의 밀도, 크기, 모양 등에 반응한다. 미산란은 파장과 거의 무관하며, 수증기, 얼음알갱이, 매연, 등이 빛과 충돌하는 것이 여기에 해당된다. 미산란은 전방산란이 현저하고 상대적으로 작은 에너지가 후방으로 산란한다.In general, non-scattering occurs when the particle size is similar to the wavelength of light and reacts to the density, size and shape of the particles. Non-scattering is almost independent of wavelength, and this is where water vapor, ice pellets, soot, etc. collide with light. Non-scattering is pronounced in forward scattering, and relatively small energy is scattered backward.
중앙처리부(200)는 시정거리값이 수신되면 미세먼지측정값과 습도측정값을 환산프로그램(시정환산값)으로 환산하여 시정거리값과 비교하여 미세먼지측정값의 유효성을 판단한다(도 2의 e 참조).The
중앙처리부(200)에서 미세먼지측정값의 유효성이 인정되는 것으로 판단되면, 그 데이터값(미세먼지측정값, 시정거리측정값, 습도측정값, 측정시간)을 데이터저장부에 저장하면서 전송부로 전송되고, 반대로 유효성이 부정되면 무시(폐기)한다.When the
이하에서는 본 발명에 따라 미세먼지측정 시 중앙처리부의 처리과정에 대해 설명한다.Hereinafter, the process of the central processing unit in the fine dust measurement according to the present invention will be described.
시정거리 산출법은 전술한 식(1)과 식(2)이외에도 다음과 같은 관계식들이 있다.In addition to the above-mentioned equations (1) and (2), there are the following relational expressions.
Lv[km]=A.103/C ----------------------------------------------- 식(3)Lv [km] = A.10 3 / C --------------------------------------- -------- Equation (3)
A : 실험적정수, 보통 1.2(0.6~2.4) A: Experimental constant, usually 1.2 (0.6 to 2.4)
C : 입자상물질의 농도[ug/m3]C: Concentration of particulate matter [ug / m 3 ]
조건 : 상대습도 70% Condition: Relative humidity 70%
또 다른 분산면적비(K)에 의한 시정거리 산출법으로서As another method of calculating the correcting distance based on the other dispersion area ratio K
Vm[m] = 5.2 pr/KC -------------------------------------------- 식(4)Vm [m] = 5.2 pr / KC ----------------------------------------- --- (4)
조건: - 파장 5240Å일 경우 적용Condition: - Applied when the wavelength is 5240 Å
- 빛의 소광이 분산에만 의존 - Light extinguishing depends only on dispersion
- 모두 구형으로 균등분포 - All spherical uniform distribution
- 입자상 물질농도 균등 / 상대습도 70%이하 / 수평적조명 일정 - Particulate matter concentration / 70% relative humidity / horizontal lighting schedule
Vm : 시정거리[m] Vm: Visibility distance [m]
P : 분진의 밀도[g/cm3]P: Density of dust [g / cm 3 ]
r : 분진의 반지름 r: the radius of the dust
K : 분산면적비(예: 4.1) K: dispersion area ratio (for example, 4.1)
C : 분진의 농도[g/m3]C: Concentration of dust [g / m 3 ]
또 다른 시정거리 산출법으로서, 시정장애를 유발시키는 화학적 성분은 생성과정에 따라 1차와 2차 대기오염 물질로 구분된다.As another method of calculating the distance, chemical components that cause mobility impairment are classified into primary and secondary air pollutants according to the generation process.
1차 대기오염물질은 원소탄소, 미세토양입자 및 NO2 기체가 있으며, 2차 대기오염물질은 황산암모늄, 질산암모늄, 유기물이 있다.The primary air pollutants are elemental carbon, fine soil particles and NO2 gas, and the secondary air pollutants are ammonium sulfate, ammonium nitrate, and organic matter.
IMPROVE 기관의 연구결과에서는 시정장애 원인물질은 입경에 따라서는 2.5㎛ 미만의 미세입자와 10㎛ 이하의 조대입자로 분류하며, 미세입자에 대하여 위의 5가지 입자상 물질로 분류하여 화학적 조성을 계산하였다.In the results of the IMPROVE institute, the chemical composition was calculated by dividing the particles causing the visibility disorder into fine particles of less than 2.5 μm and coarse particles of less than 10 μm depending on the particle sizes.
본 발명에서는 국립환경과학원(2013, 체감대기오염도 개선을 위한 시정특성에 관한연구) 및 국립과학원(2005, 대도시 대기질 관리방안 조사연구)에서 IMPROVE(1998), INS95(1996) 및 Kim et al.(2001) 등의 관계식을 재해석하여 도출한 관계식으로부터 화학적 조성에 띠른 시정변화를 계산하였으며, 사용된 관계식과 화합물의 구성관계식은 아래와 같다.In the present invention, IMPROVE (1998), INS95 (1996) and Kim et al. (1998) have been proposed in the National Institute of Environmental Research (2013), a study on the visibility characteristics for improving indoor air pollution degree and the National Academy of Sciences (2001), and the relationship between chemical composition and chemical composition was calculated as follows.
bext = 0.91 x (3xNHSOx(1-RH/100)-0.7) + 1.34x(3xNHNOx(1-RH/100)-0.7) + 1.06x(4xOMCx (1-RH/100)-0.4) + 0.98x(10xEC) + 1x(2xFS) + 1x(0.6xCM) + 153.53 ----------------------------------------------------------------------식(5)bext = 0.91 x (3xNHSOx (1 -RH / 100) -0.7) + 1.34x (3xNHNOx (1-RH / 100) -0.7) + 1.06x (4xOMCx (1-RH / 100) -0.4) + 0.98x ( 10xEC) + 1x (2xFS) + 1x (0.6xCM) + 153.53 ----------------------------------- ----------------------------------- Equation (5)
위 표 2는 에어로졸 화합물의 구성 관계식임.Table 2 shows the compositional relationship of aerosol compounds.
bext : 소멸계수, NHSO : 황산암모늄, NHNO : 질산암모늄 bext: extinction coefficient, NHSO: ammonium sulfate, NHNO: ammonium nitrate
OMC : 유기물질, FS : 미세토양, CM : 조대입자 OMC: organic matter, FS: fine soil, CM: coarse particle
EC : 원소탄소 EC: elemental carbon
식(5)의 소멸계수를 Koschmieder의 산출식인 식(1)에 대입하여 시정거리를 산출한다.The extinction coefficient of Equation (5) is substituted into Equation (1), the Koschmieder's equation, to calculate the corrective distance.
또 다른 시정거리 산출법으로서As another method of calculating the correcting distance
PM10 = 1023exp(-0.17VIS) ---------------------------------------- 식(6)PM10 = 1023 exp (-0.17 VIS) ---------------------------------------- Expression 6)
VIS = 5.882 In(1023/PM10) --------------------------------------- 식(7)VIS = 5.882 In (1023 / PM10) --------------------------------------- Expression 7)
위 식은 한국기상학회 (2012, 대기 22권 1호, 시정자료를 이용한 황사의 미세먼지 농도 추정방법 연구) 논문의 관계식이다.The above equation is a relational expression of the paper of the Korean Meteorological Society (2012, Atmospheric Vol. 22, No. 1, A Study on Estimation of Fine Dust Concentration in Yellow Sand Using Visible Data).
2005~2010년의 기상 데이터 중 시정과 PM10의 관계를 변환식으로 도출한 것이다.The relationship between municipalities and PM10 in the meteorological data of 2005 ~ 2010 is derived by conversion formula.
1023㎍/㎥ 이상에서는 적용되지 않는 문제점이 있으나 일상적인 비교 변환식으로 사용이 가능하다.It is not applicable at over 1023 ㎍ / ㎥, but it can be used as a routine comparative conversion equation.
또 다른 시정거리 산출법으로는,As another method for calculating the correcting distance,
[서울지역 시정 산출식][Seoul city area correction formula]
VIS = 893 / (bext - 75) ---------------------------------------- 식(8)VIS = 893 / (bext - 75) ---------------------------------------- (8)
[백령도지역 시정산출식] [Baekryeongdo area correction formula]
VIS = 509 / (bext - 87) ---------------------------------------- 식(9)VIS = 509 / (bext - 87) ---------------------------------------- (9)
위 식(8)과 식(9)은 국립환경과학원(2013, 권역별 미세먼지-PM2.5 농도특성 파악 및 생성과정연구(III))에서 2012년의 광산란계수 및 흡수계수와 목측시정자료를 이용하여 도출한 시정관계식이다.The above equations (8) and (9) show the light scattering coefficient and the absorption coefficient of 2012 and the visibility data of the mock by the National Institute of Environmental Research (2013, Study on the characterization and generation process of fine dust- Is a visibility relation derived from the above.
위에서 식(1)과 식(2)는 광학산란 측정법에 주로 적용되며, 식(3)과 식(5)는 미세먼지농도수치 또는 미세먼지내의 각 성분값을 가지고 시정거리로 환산할 경우 적용된다. 또한 식(6)과 식(7)은 목측시정거리 또는 시정계의 시정거리값을 미세먼지값으로 변환할 수 있으며, 미세먼지농도값을 시정거리값으로 변환할 수 있다.Equations (1) and (2) are applied mainly to optical scattering measurement, and Equation (3) and Equation (5) are applied when converting the values of fine dust concentration or each component in fine dust into visibility distance . Also, Equations (6) and (7) can convert the corrected value of the corrected value of visibility into the value of fine dust, and convert the fine dust concentration value into the corrected value.
식(8)과(9)는 해당지역에 한하여 식(5)의 결과값인 소멸계수를 대입하여 변환 가능하다.Equations (8) and (9) can be transformed by substituting the extinction coefficient, which is the result of Eq.
[채용 예][Example]
미세먼지센서 측정값 : PM2.5=83㎍/㎥, PM10=125㎍/㎥ Fine dust sensor Measured value: PM2.5 = 83 / / m3, PM10 = 125 / / m3
시정계 측정값 : 6kmMeasured value: 6km
습도값 : 60%Humidity value: 60%
비교 테이블 저장값 : 표3 참조Comparison table stored value: see Table 3
[순서 1][Step 1]
PM2.5 의 값이 기준(보통 50 ㎍/㎥이하)을 상회하는지 비교한다.Compares the value of PM2.5 above the reference (usually less than 50 ㎍ / ㎥).
PM2.5/PM10비율이 0.3 이하이면, 황사이므로 PM10의 값으로 시정거리를 산출하고(식(7) 적용), PM2.5/PM10비율이 0.3 이상 0.7 이하이면, 일반 혼합시정으로 PM2.5 또는 PM10을 혼합 적용, 산출식 "식(5)" 적용,If the PM2.5 / PM10 ratio is 0.3 or less, calculate the corrective distance with the value of PM10 because the dust is yellow, and if the PM2.5 / PM10 ratio is 0.3 or more and 0.7 or less, Or PM10 mixed application, applying the calculation formula "Equation (5)"
PM2.5/PM10비율이 0.7 이상이면 장거리연무, 도시연무이므로 PM2.5의 값으로 시정거리를 산출한다(식(5)또는 식(8) 또는 식(9) 적용).If the ratio of PM2.5 / PM10 is 0.7 or more, it is calculated as PM2.5 because it is long-distance haze and urban haze (formula (5) or (8) or (9)).
[순서2][Step 2]
상회하면 미세먼지센서 측정값과 근사한 값의 데이터저장부의 해당 테이블에 저장된 데이터를 찾아 적용할 값으로 변환한다.If it is above the upper limit, the data stored in the corresponding table of the data storage unit approximating the fine dust sensor measurement value is found and converted into a value to be applied.
[순서3][Step 3]
[순서2]의 값을 식(5)에 대입하여 소멸계수를 산출한다.The value of [step 2] is substituted into equation (5) to calculate extinction coefficient.
bext = 0.91 x (3xNHSOx(1-RH/100)-0.7) + 1.34x(3xNHNOx(1-RH/100)- 0.7) + 1.06x(4xOMCx (1-RH/100)-0.4) + 0.98x(10xEC) + 1x(2xFS) + 1x(0.6xCM) + 153.53 = 0.91 x (3x28.22x(1-60/100)-0.7) + 1.34x(3x25.63x(1-60/100)-0.7) + 1.06x(4x11.62x (1-60/100)-0.4) + 0.98x(10x3.11) + 1x(2x26.56) + 1x(0.6x42) + 153.53 = 146.3 + 195.7 + 71.1 +30.5 +53.1 +25.2 = 521.9 Mm-1 = 0.5219 km-1 bext = 0.91 x (3xNHSOx (1 -RH / 100) -0.7) + 1.34x (3xNHNOx (1-RH / 100) - 0.7) + 1.06x (4xOMCx (1-RH / 100) -0.4) + 0.98x ( 3x28.22x (1-60 / 100) -0.7 ) + 1.34x (3x25.63x (1-60 / 100) -0.7 ) + 1x (2xFS) + 1x (0.6xCM) + 153.53 = 0.91 x 1.06x (4x11.62x (1-60 / 100) -0.4 ) + 0.98x (10x3.11) + 1x (2x26.56) + 1x (0.6x42) + 153.53 = 146.3 + 195.7 + 71.1 + 25.2 = 521.9 Mm -1 = 0.5219 km -1
[순서4][Step 4]
[순서3]의 값을 식(1)에 대입하면,If the value of [step 3] is substituted into equation (1)
Lv[km] = 3.912/bext[km-1] = 3.912/0.5219[km-1] = 7.5 kmLv [km] = 3.912 / bext [km -1 ] = 3.912 / 0.5219 [km -1 ] = 7.5 km
[순서5][Step 5]
[순서4]의 값이 시정계 측정값의 ±30% 범위에 들어오면 정상데이터로 허용한다.If the value of [Step 4] falls within the range of ± 30% of the measured value, it is accepted as normal data.
-30%=4.2km < 7.5km < +30% = 7.8km 범위에 들어오므로 정상데이터로 허용한다.-30% = 4.2km <7.5km <+ 30% = 7.8km, which is acceptable as normal data.
전술한 바와 같은 시정거리 산출법을 선택적으로 채용하여 시정거리값을 구할 수 있다.The corrected distance value can be obtained by selectively adopting the above-described corrected distance calculation method.
이하에서는 전술한 CCTV 카메라와 연계하여 미세먼지 예보데이터 생성방법과 그를 이용한 예보 시스템에 대하여 설명한다.Hereinafter, a method of generating fine dust forecast data in conjunction with the above-described CCTV camera and a forecasting system using the method will be described.
전술한 본 발명에 게시된 통합관리시스템의 프로세싱을 첨부된 도 3과 도 4를 참조하여 요약해서 설명한다.The processing of the integrated management system disclosed in the above-mentioned present invention will be summarized with reference to FIGS. 3 and 4 attached hereto.
(1)단계로, 전술한 통합관리시스템은 대기오염측정망을 관리하는 기관이나 기상관측소로부터 미세먼지 구성성분 데이터를 실시간으로 전송받아 전송된 데이터를 통합서버의 데이터베이스에 저장(구분된 특정 테이블에 저장)한다.In step (1), the above-described integrated management system receives real-time fine dust component data from an agency or an air station that manages the air pollution measurement network and stores the transmitted data in a database of the integration server )do.
통합관리시스템(300)은 CCTV 카메라(100) 관리기능(제어, 검색, 저장, 감시, 망관리, 영상관리기능 등,)과 통합서버(310)를 포함하고 있고, 또한 전술한 전송부(103, 도 1)와 통신하는 대응 통신기(도면에는 미도시)와 통신용 인터페이스 모듈(도면에는 미도시)을 갖추고 있다.The
따라서, 전술한 통합관리시스템(300)은 각 CCTV 카메라(100)의 전송부의 고유 IP를 통해 특정 CCTV 카메라(100)와 선택적으로 유/무선 통신할 수 있다.Accordingly, the
또한 통합관리시스템(300)은 상기한 통신기를 통해 지자체 혹은 타지역의 대기오염측정망(11개 종류가 있음)이나 기상관측소 또는 기상정보관리기관으로부터 미세먼지 성분데이터를 실시간으로 전송받아 상기한 통합서버(310)의 데이터베이스에 저장하고, 저장된 데이터를 미세먼지측정 CCTV 카메라(100)로 전송함과 동시에 상기 카메라(100)의 미세먼지측정부(101)에서 측정되는 측정값(데이터)를 전송부(103, 도 1 참조)로 전송한다.In addition, the
(2)단계로, 상기 통합관리시스템(300)은 통합서버(310)에 저장된 미세먼지 구성성분 데이터를 통신기와 전송부를 통해서 미세먼지농도 측정 CCTV 카메라로 전송한다.In step (2), the
(3)단계로, 상기의 CCTV 카메라(100)는 상기 통합관리시스템(300)에서 전송되는 미세먼지 구성성분 데이터를 상기 CCTV 카메라(100)내의 미세먼지 구성성분 비교테이블의 레코드 값을 실시간으로 업데이트한다.In step (3), the
상기의 CCTV 카메라(100)는 업데이트된 데이터를 통해서 미세먼지측정부(101, 도 1 참조)에서 측정한 미세먼지 농도측정값을 앞서 설명한 바와 같이 그 유효성에 대해 검증받게 된다.The
즉, 미세먼지 농도측정값이 기존값보다 높을 경우, 앞서 설명한 미세먼지 성분테이블의 값을 산출식(예시된 식 중 어느 하나)을 이용하여 미세먼지 농도측정값을 시정거리값으로 환산하고, 이를 측정한 시정거리값과 비교하여 측정된 미세먼지 농도측정값을 검증한 후 검증된 미세먼지측정값을 데이터저장부(104, 도 1 참조)에 저장하면서 검증된 미세먼지 농도측정값과 시정거리값 및 습도값 및 측정시간 정보(데이터)를 전송부(103, 도 1 참조)를 통해 통합관리시스템(300)으로 전송한다.That is, when the measurement value of the fine dust density is higher than the existing value, the fine dust density measurement value is converted into the corrective distance value using the equation (any one of the formulas) that calculates the value of the fine dust component table described above, The measured fine dust concentration value is compared with the measured time distance value, and the verified fine dust density value is stored in the data storage unit 104 (see FIG. 1) And the humidity value and the measurement time information (data) to the
(4)단계로, 상기 CCTV 카메라(100)는 미세먼지농도 측정값을 미세먼지구성성분 비교테이블을 이용하여 검증하고, 검증된 미세먼지농도값과 시정거리값 및 습도값과 측정시간을 통합관리시스템(300)으로 전송한다.In step (4), the
(5)단계로, 상기의 통합관리시스템(300)은 상기 CCTV 카메라로부터 미세먼지농도값, 시정거리값, 습도값, 측정시간 데이터를 전송받아 통합서버의 특정 테이블에 저장하고, 대기오염측정망의 관리기관 또는 기상관측소로부터 해당지역의 풍향 및 풍속과 기타 기상정보 관련데이터 정보를 실시간으로 수집하여 상기 통합서버의 특정 테이블에 저장한다.In step (5), the
(6)단계로, 상기 통합관리시스템(300)은 저장된 미세먼지농도값, 시정거리값, 습도값, 측정시간, 풍향값, 풍속값 기타 관련 데이터를 이용하여 프로그램적으로 빅데이터 분석해서 미세먼지농도 예측 데이터를 생성한다.In step (6), the
상기 통합관리시스템(300)은 CCTV 카메라(100)로부터 전송된 데이터(미세먼지농도값과 시정거리값 및 습도값 및 측정시간정보)를 통합서버(310)의 특정 데이터베이스내에 구조화되도록 특정 테이블에 저장하고, 또한 대기오염측정망 또는 각 지자체의 기상관측소로부터 풍향, 풍속 및 기타 관련 데이터를 실시간으로 전송받아 전술한 바와 같이 데이터베이스에 저장한 뒤 미세먼지농도 발생정보를 생성하기 위하여 전술한 데이터들을 통합하여 빅데이터 분석한다.The
예를 들어, 각 CCTV 카메라(100)의 간격이 조밀한 경우, CCTV 카메라(100)에서 측정되는 미세먼지 농도측정값과 풍향과 풍속 및 기압 데이터를 종합하여 분석하면 최초 미세먼지 발생지역 확인은 물론 진행방향을 예측할 수 있다..For example, if the distance between each
따라서, 상기한 통합관리시스템(300)에 의한 빅데이터 분석은 전술한 각 미세먼지측정 CCTV 카메라(100)의 설치간격, 위치정보, 미세먼지발생농도 및 풍향과 풍속 및 기압배치 및 온도 등, 기후 조건 등을 종합해서 분석함으로써 미세먼지 예측데이터를 생성할 수 있다.Therefore, the big data analysis by the
또한 24시간 이후 예측정보는 타기관(기상정보 관리기관, 기상관측소, 각 지자체의 기상정보 관련기관 등)에서 기상청의 지역 예보모델과 동아시아 배출량 자료를 이용하되, 현재 시점의 미세먼지농도 자료를 함께 분석하므로 신뢰성이 우수한 기상 정보를 생산할 수도 있다.In addition, the prediction information after 24 hours will use the regional forecasting model of the Korea Meteorological Agency and the East Asian emission data from other agencies (weather information management agency, weather observation station, weather information related organizations of the local governments, etc.) It is possible to produce reliable weather information.
(7)단계로, 상기 통합관리시스템은 생성된 미세먼지농도 예측 데이터가 유효한지 여부를 검증하여 검증된 유효 데이터만 통합서버에 저장하게 된다.In step (7), the integrated management system verifies whether the generated fine dust concentration prediction data is valid, and stores only the valid data, which is verified, in the integration server.
이렇게 하면, 전술한 통합관리시스템(300)의 빅데이터 분석에 의해 생산된 미세먼지 예보데이터는 앞서 설명한 것처럼 미리 검증되므로, 가치 있는 미세먼지 농도측정값이 통합서버(310)에 저장되기 때문에 미세먼지 발생정보는 의심할 여지가 없이 신뢰할 수 있고, 또한 요청자에게 신뢰할 수 있는 미세먼지 발생관련 정보를 제공할 수 있다.Since the fine dust forecast data produced by the big data analysis of the
(8)단계로, 상기 통합관리시스템은 저장된 실시간 미세먼지농도와 시정거리정보 및 미세먼지농도예측 데이터를 접속자(이용자) 또는 정보제공 요청자에게 전송한다.In step (8), the integrated management system transmits stored real time fine dust concentration, corrective distance information, and fine dust concentration prediction data to a user (user) or an information providing requester.
한편, 전술한 (5)단계에서 상기의 통합관리시스템은 상기 CCTV 카메라(100)로부터 미세먼지농도값, 시정거리값, 습도값, 측정시간 데이터와 전술한 관리기관 또는 기상관측소에서 전송되는 풍향 및 풍속과 기타 기상정보 관련데이터를 통합서버에 저장하지 않고 바로 통합관리시스템에 의해 프로그램의 알고리즘을 통해 분석하고, 미세먼지농도 예측 데이터를 생성할 수 있다.Meanwhile, in the above-described step (5), the integrated management system receives the fine dust concentration value, the visibility distance value, the humidity value, the measurement time data from the
즉, 광범위 지역에 분산되게 설치된 미세먼지 측정기능을 갖춘 CCTV 카메라를 통해 PM2.5 및 PM10의 실시간 발생농도와 그와 관련되는 입체적인 예측정보, 예를들어 미세먼지 오염원색출, 미세먼지 지도 제작, 미세먼지농도 예보 등 다양하고 유용하게 활용될 수 있을 것이다.In other words, the real-time concentration of PM2.5 and PM10 and its related three-dimensional prediction information can be obtained through a CCTV camera equipped with a fine dust measurement function distributed in a wide area, for example, fine dust source detection, Dust density forecasting, and so on.
전술한 통합관리시스템에 의해 생성된 예측 기상 데이터는 그 데이터의 종류 나 데이터의 복합성 및 해석(분석)방법은 예측 기상 데이터를 실질적으로 이용하는 이용자가 원하는 형태로 다양하게 설계할 수 있으므로 이에 대해서는 상세한 설명을 생략한다.The predicted weather data generated by the integrated management system described above can be variously designed in the form of the data, the complexity of the data, and the interpretation (analysis) method of data in a form desired by the user who uses the predicted weather data. .
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은 PM2.5 및 PM10의 미세먼지질량농도와 시정을 실시간으로 동시에 측정할 수 있을 뿐 아니라 상호 측정값을 검증하므로 신뢰성 있는 측정정보를 다양하게 응용 및 활용될 수 있으며, 또한 실시간으로 미세먼지농도 발생정보를 입체적으로 생성하고 정확한 정보를 예보할 수 있다.INDUSTRIAL APPLICABILITY As described above, the present invention can simultaneously measure the fine dust concentration and correctness of PM2.5 and PM10 in real time, and verifies mutual measurement values, so that reliable measurement information can be applied and utilized variously , It is possible to generate microscopic dust concentration occurrence information in three dimensions in real time and to predict accurate information.
100: CCTV 카메라 100a: 카메라 하우징
101: 미세먼지측정부 102: 습도측정부
103: 전송부 104: 데이터저장부
110: 레이져 송신장치 111: 레이져 빔 송신부
121: 영상촬영부 122: 펜/틸트구동부
123: 렌즈조립체 124: 줌렌즈
125: 줌렌즈제어부 126: 펜/틸트제어부
130: 영상분석부 200: 중앙처리부
300: 통합관리시스템 310: 통합서버100:
101: Fine dust measuring unit 102: Humidity measuring unit
103: Transmission unit 104: Data storage unit
110: Laser transmitting device 111: Laser beam transmitting part
121: image capturing unit 122: pen / tilt driver
123: lens assembly 124: zoom lens
125: zoom lens control unit 126: pen / tilt control unit
130: Image analysis unit 200: Central processing unit
300: Integrated Management System 310: Integrated Server
Claims (2)
상기 영상촬영부가 내장되고 옥외 구조물에 고정되게 설치되는 하우징과;
상기 하우징을 향해 레이져 빔을 송신할 수 있도록 상기 하우징과 일정거리 이격되게 옥외 구조물에 고정되되, 파장은 850~905nm, 송신펄스주기는 카메라의 프레임 또는 필드주기의 1/3배수로 레이져 빔을 조사하는 레이져 빔 송신기와, 상기 레이져 빔 송신기의 구동여부를 제어하는 빔 송신제어부를 갖추고, 고유 IP를 지니는 레이져 빔 전송부와;
상기 줌렌즈 전면에 설치되어 레이져 빔을 선별적으로 투과시키는 편광렌즈및 적외선대역통과필터와, 상기 편광렌즈와 적외선대역통과필터를 투과한 영상정보 중에서 레이져 빔의 광량을 분석하여 이를 산출식에 대입하여 시정측정값을 산출하고, 산출된 시정측정값을 중앙처리부로 전송하는 영상분석부와;
상기 영상촬영부에 결합되어 영상촬영부를 상하좌우로 회동시키기 위한 회전장치와, 중앙처리부의 제어에 의해 상기 회전장치의 구동여부를 제어하는 회전장치제어부를 갖추고, 상기 하우징 내에 설치되는 구동부와;
상기 하우징 내에 설치되고, 미세먼지측정값을 산출하여 그 값을 중앙처리부로 전송하는 미세먼지측정부와;
상기 하우징의 외벽에 부착되어 상기 하우징의 외부 습도를 측정하면서 중앙처리부의 요청시 측정된 습도측정값을 중앙처리부로 전송하는 습도측정부와;
CCTV 카메라를 통해 감시영역을 촬영하는 동안 미세먼지측정값을 미세먼지기준값과 비교 판단하여 판단정보를 선택적으로 전송부로 전송하되, 미세먼지측정값이 기준값 보다 큰 경우, 상기 영상촬영부가 상기 레이져 빔 송신기쪽 전면에 위치되도록 회전장치제어부를 제어하여 일정시간 위치시킨 뒤, 상기 빔 송신제어부를 제어하여 레이져 빔 송신기로부터 레이져 빔을 발사하고, 조사된 빔을 수광하여 편광렌즈, 적외선대역통과필터 및 줌렌즈를 통해 빔의 산란광 량을 상기 영상분석부를 통해 분석하여 산출된 시정측정값과 상기 습도측정값을 통해 미세먼지측정값의 유효성을 판단하되, 유효성이 있는 경우, 상기한 미세먼지측정값과 시정측정값을 일시정보 및 습도측정값을 데이터 저장부에 저장함과 동시에 상기 전송부로 전송하고, 반대로 유효성이 없는 경우, 상기 회전장치제어부를 제어하여 상기 영상촬영부를 다시 감시대상영역을 촬영할 수 있도록 제어하는 중앙처리부를 포함하는 미세먼지농도 측정 CCTV 카메라들과;
통합관리시스템은 상기 중앙처리부들을 통합 제어시스템으로,
대기오염측정망을 관리하는 기관이나 기상관측소로부터 미세먼지 구성성분 데이터를 실시간으로 전송받아 통합서버에 저장하는 단계와;
상기 실시간으로 수집한 미세먼지 구성성분 데이터를 통신에 의해 상기 CCTV 카메라로 전송하는 단계와;
상기 CCTV 카메라는 상기 통합관리시스템에서 전송되는 미세먼지 구성성분 데이터를 상기 카메라내의 미세먼지구성성분 비교테이블의 레코드 값을 업데이트하는 단계와;
상기 CCTV 카메라는 미세먼지농도 측정값을 미세먼지구성성분 비교테이블을 이용하여 검증하고, 검증된 미세먼지농도값과 시정거리값 및 습도값과 측정시간을 통합관리시스템으로 전송하는 단계와;
상기 CCTV 카메라로부터 미세먼지농도값, 시정거리값, 습도값, 측정시간 데이터를 전송받아 통합서버의 특정 테이블에 저장하고, 대기오염측정망의 관리기관 또는 기상관측소로부터 해당지역의 풍향 및 풍속과 기타 기상 관련 정보를 실시간으로 수집하여 상기 통합서버의 특정 테이블에 저장하는 단계와;
저장된 미세먼지농도값, 시정거리값, 습도값, 측정시간, 풍향값, 풍속값, 기타 관련 데이터를 이용하여 프로그램적으로 분석하고, 미세먼지농도 예측 데이터를 생성하는 단계와;
생성된 미세먼지농도 예측 데이터가 유효한지 여부를 검증하여 유효한 데이터만을 통합서버에 저장하는 단계와;
저장된 실시간 미세먼지농도와 시정거리정보 및 미세먼지농도 예측 데이터를 접속이용자 또는 요청자에게 전송하는 단계로 구성된 것을 특징으로 하는 미세먼지농도 측정기능을 갖춘 CCTV 카메라를 이용한 미세먼지 예보데이터 생성방법.A zoom lens driving control section for controlling whether the zoom lens is driven; and an image sensor for converting the photographed image information into an electrical signal, wherein the scattered light of the laser beam is photographed, A zoom lens assembly for fixing a diaphragm and zooming in the zoom lens to the maximum to photograph the scattered light of the beam;
A housing in which the image pickup unit is installed and fixed to an outdoor structure;
The wavelength of the laser beam is 850 to 905 nm. The transmission pulse period is irradiated with a laser beam at 1/3 times of the frame period or the field period of the camera, so that the laser beam can be transmitted toward the housing. A laser beam transmitter having a laser beam transmitter and a beam transmission controller for controlling whether the laser beam transmitter is driven;
A polarizing lens and an infrared band-pass filter provided on the front surface of the zoom lens for selectively transmitting the laser beam, and an image analyzing unit for analyzing the light amount of the laser beam from the image information transmitted through the polarizing lens and the infrared band- An image analysis unit for calculating a corrected measurement value and transmitting the calculated corrected measurement value to a central processing unit;
A rotation unit coupled to the image capturing unit to rotate the image capturing unit vertically and horizontally, and a rotation unit controller for controlling whether the rotation unit is driven by the control of the central processing unit, and a driving unit installed in the housing;
A fine dust measuring unit installed in the housing for calculating a fine dust measurement value and transmitting the measured value to a central processing unit;
A humidity measuring unit attached to the outer wall of the housing to measure a humidity of the outside of the housing and transmit a measured humidity value to a central processing unit when requested by the central processing unit;
And the fine dust measurement value is compared with the fine dust reference value and the determination information is selectively transmitted to the transmission unit while the monitoring area is photographed through the CCTV camera. When the fine dust measurement value is larger than the reference value, And controls the beam transmission control unit to emit a laser beam from the laser beam transmitter, receives the emitted beam, and transmits the beam through a polarizing lens, an infrared bandpass filter, and a zoom lens The microscopic dust measurement value and the visibility measurement value, if valid, are determined through the visual measurement value and the humidity measurement value, which are obtained by analyzing the scattered light amount of the beam through the image analysis unit, Is stored in the data storage unit and transmitted to the transmission unit, and conversely, And a central processing unit for controlling the rotating device control unit to control the image capturing unit so that the monitoring target area can be photographed again if there is no property of the CCTV cameras.
The integrated management system comprises the central processing units as an integrated control system,
The method comprising the steps of: receiving fine dust component data from an organization or an aeronautical observing station that manages an air pollution measurement network in real time and storing the data in an integrated server;
Transmitting the fine dust component data collected in real time to the CCTV camera by communication;
Wherein the CCTV camera updates fine dust component data transmitted from the integrated management system to a record value of a fine dust component comparison table in the camera;
The CCTV camera verifying the fine dust concentration measurement value using the fine dust component comparison table, transmitting the verified fine dust concentration value, the visibility distance value, the humidity value, and the measurement time to the integrated management system;
The CCTV camera receives the fine dust concentration value, the visibility distance value, the humidity value, and the measurement time data from the CCTV camera and stores the data in a specific table of the integration server. The air pollution measurement network management agency or weather observation station receives the wind direction, Collecting related information in real time and storing the collected information in a specific table of the integration server;
Programmatically analyzing the micro dust concentration value, the corrected distance value, the humidity value, the measurement time, the wind direction value, the wind speed value, and other related data to generate fine dust concentration prediction data;
Verifying whether the generated fine dust concentration prediction data is valid and storing only valid data in the integration server;
And transmitting the stored real time fine dust concentration, corrective distance information, and fine dust concentration prediction data to a connection user or a requester.
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Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109946209A (en) * | 2019-03-13 | 2019-06-28 | 北京英视睿达科技有限公司 | A kind of method and device of atmosphere pollution alarm |
KR102012657B1 (en) | 2018-10-30 | 2019-08-21 | 주식회사 위츠 | System, server and method for monitoring environment |
KR20200052555A (en) * | 2018-11-07 | 2020-05-15 | (주)시정 | Simulator for measurement of visibility distance |
KR102225115B1 (en) * | 2020-07-17 | 2021-03-09 | 주식회사 에이앤디시스템 | CCTV Monitoring System for Observing Weather Conditions |
KR20210066701A (en) * | 2019-11-28 | 2021-06-07 | 주식회사 닷밀 | System for reducing fine dust |
KR102357256B1 (en) | 2020-07-21 | 2022-02-07 | 한밭대학교 산학협력단 | Two dimensional aerosol extinction coefficient and directional visibility measurement methods, using arbitrary landscape image photography |
KR102382836B1 (en) * | 2021-08-05 | 2022-04-08 | 주식회사 태영정보 | Integral type cctv camera system for fine dust measuring apparatus with light scattering type |
KR102386451B1 (en) * | 2020-11-10 | 2022-04-14 | 이노디지털(주) | a device to measure air quality of visual information-linked type |
KR102388754B1 (en) * | 2021-11-08 | 2022-04-20 | 주식회사 윈드위시 | Apparatus and Method for Determining the Concentration of Fine Dust Based on Artificial Intelligence Using Image Analysis |
CN114513627A (en) * | 2020-11-16 | 2022-05-17 | 南京宝地梅山产城发展有限公司 | Application of fog gun machine in dust closed-loop control and video linkage in Internet of things |
KR102414727B1 (en) * | 2021-08-27 | 2022-06-28 | 도엄지 | A system for providing fine dust information and an operating method therefor |
US11475552B2 (en) * | 2019-12-03 | 2022-10-18 | Purdue Research Foundation | Method and apparatus for sensing suspended dust concentration |
CN115901550A (en) * | 2022-04-01 | 2023-04-04 | 淮安市中证安康检测有限公司 | Pollution source monitoring and analyzing system and method based on Internet of things |
-
2017
- 2017-11-28 KR KR1020170161078A patent/KR101892999B1/en active IP Right Grant
Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102012657B1 (en) | 2018-10-30 | 2019-08-21 | 주식회사 위츠 | System, server and method for monitoring environment |
KR20200052555A (en) * | 2018-11-07 | 2020-05-15 | (주)시정 | Simulator for measurement of visibility distance |
KR102145411B1 (en) * | 2018-11-07 | 2020-08-18 | (주)시정 | Simulator for measurement of visibility distance |
CN109946209A (en) * | 2019-03-13 | 2019-06-28 | 北京英视睿达科技有限公司 | A kind of method and device of atmosphere pollution alarm |
KR20210066701A (en) * | 2019-11-28 | 2021-06-07 | 주식회사 닷밀 | System for reducing fine dust |
KR102264998B1 (en) | 2019-11-28 | 2021-06-16 | 주식회사 닷밀 | System for reducing fine dust |
US11475552B2 (en) * | 2019-12-03 | 2022-10-18 | Purdue Research Foundation | Method and apparatus for sensing suspended dust concentration |
KR102225115B1 (en) * | 2020-07-17 | 2021-03-09 | 주식회사 에이앤디시스템 | CCTV Monitoring System for Observing Weather Conditions |
KR102357256B1 (en) | 2020-07-21 | 2022-02-07 | 한밭대학교 산학협력단 | Two dimensional aerosol extinction coefficient and directional visibility measurement methods, using arbitrary landscape image photography |
KR102386451B1 (en) * | 2020-11-10 | 2022-04-14 | 이노디지털(주) | a device to measure air quality of visual information-linked type |
CN114513627A (en) * | 2020-11-16 | 2022-05-17 | 南京宝地梅山产城发展有限公司 | Application of fog gun machine in dust closed-loop control and video linkage in Internet of things |
KR102382836B1 (en) * | 2021-08-05 | 2022-04-08 | 주식회사 태영정보 | Integral type cctv camera system for fine dust measuring apparatus with light scattering type |
KR102414727B1 (en) * | 2021-08-27 | 2022-06-28 | 도엄지 | A system for providing fine dust information and an operating method therefor |
KR102388754B1 (en) * | 2021-11-08 | 2022-04-20 | 주식회사 윈드위시 | Apparatus and Method for Determining the Concentration of Fine Dust Based on Artificial Intelligence Using Image Analysis |
CN115901550A (en) * | 2022-04-01 | 2023-04-04 | 淮安市中证安康检测有限公司 | Pollution source monitoring and analyzing system and method based on Internet of things |
CN115901550B (en) * | 2022-04-01 | 2024-01-09 | 淮安市中证安康检测有限公司 | Pollution source monitoring and analyzing system and method based on Internet of things |
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