KR102023279B1 - 미세먼지센서의 데이터 보정 방법 및 그 장치 - Google Patents

미세먼지센서의 데이터 보정 방법 및 그 장치 Download PDF

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김동익
이태중
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재단법인 다차원 스마트 아이티 융합시스템 연구단
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Abstract

미세먼지센서의 데이터 보정 방법 및 그 장치가 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 미세먼지센서의 데이터 보정 방법은 미세먼지센서를 이용하여 미세먼지의 농도 값을 측정하는 단계; 상기 측정된 농도 값과 특정 계측기에 의해 측정된 미세먼지의 농도 값을 비교하여 미리 설정된 보정 파라미터들을 결정하는 단계; 및 상기 결정된 보정 파라미터들에 기초하여 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 보정하는 단계를 포함함으로써, 미세먼지센서의 측정 정확도를 계측기 수준의 측정 정확도까지 향상시킬 수 있다.

Description

미세먼지센서의 데이터 보정 방법 및 그 장치 {Method for correcting of particulate matter sensor and apparatus therefor}
본 발명의 실시예들은 미세먼지센서의 데이터를 보정하는 기술에 관한 것으로, 상세하게는 미세먼지센서의 측정 정확도를 준 계측기 수준으로 향상시킬 수 있는 미세먼지센서의 데이터 보정 방법 및 그 장치와 관련된 것이다.
최근 중국으로부터 미세먼지와 황사가 많이 유입되면서 미세먼지에 대한 국민적 관심이 점점 증가하고 있다.
이에 따라, 미세먼지를 감지하기 위한 장치나 미세먼지를 제거하기 위한 장치가 지속적으로 개발되고 있으며, 이를 구입하고자 하는 국민적 요구 또한 늘어나고 있는 추세이다.
미세먼지는 지름 10㎛ 이하의 먼지(PM10)를 말하며, 숨을 쉴 때 호흡기관을 통해 폐로 들어와 폐의 기능을 떨어뜨리고 면역력을 약화 시킨다. 미세먼지의 직경이 작을수록 폐 깊숙이 도달될 수 있기 때문에 선진국의 경우 PM10 보다 직경이 더 작은 미세먼지를 중요시하고 있는 추세이다.
미세먼지는 자동차, 공장에서 발생하는 질소산화물, 석탄 화력발전소에서 발생하는 이산화황 등 그 발생 원인이 매우 다양하다.
이들은 기침, 호흡 곤란을 초래하고 천식을 악화시키며 장기적으로는 폐기능 감소 및 만성기관지염을 일으킬 수 있다.
이러한 미세먼지는 고가의 미세먼지 측정기 예를 들어, 계측기를 통한 농도 측정을 통해 미세먼지 농도를 정확하게 측정할 수 있다.
본 발명은 저가의 미세먼지센서에 의해 측정된 미세먼지 농도 값을 보정함으로써, 고가의 계측기와 유사한 성능을 제공할 수 있는 기술을 제안한다.
본 발명의 실시예들은, 미세먼지센서의 측정 정확도를 준 계측기 수준으로 향상시킬 수 있는 미세먼지센서의 데이터 보정 방법 및 그 장치를 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 미세먼지센서의 데이터 보정 방법은 미세먼지센서를 이용하여 미세먼지의 농도 값을 측정하는 단계; 상기 측정된 농도 값과 특정 계측기에 의해 측정된 미세먼지의 농도 값을 비교하여 미리 설정된 보정 파라미터들을 결정하는 단계; 및 상기 결정된 보정 파라미터들에 기초하여 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 보정하는 단계를 포함한다.
상기 보정 파라미터들을 결정하는 단계는 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값의 크기에 대한 제1 보정 파라미터, 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값과 상기 제1 보정 파라미터를 포함하는 항목의 지수에 대한 제2 보정 파라미터를 결정할 수 있다.
상기 보정 파라미터들을 결정하는 단계는 상기 계측기 정보, 상기 제1 보정 파라미터와 상기 제2 보정 파라미터 중 적어도 하나에 기초하여 오프셋을 조절하는 제1 보정 상수 값과 습도에 따른 보정을 수행하기 위한 제2 보정 상수 값 중 적어도 하나를 추가적으로 결정할 수 있다.
상기 농도 값을 보정하는 단계는 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값에 상기 제1 보정 파라미터와 상기 제2 보정 파라미터가 반영된 보정 값과 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 더하여 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 보정할 수 있다.
상기 농도 값을 보정하는 단계는 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값에 상기 제1 보정 파라미터와 상기 제2 보정 파라미터가 반영된 보정 값과 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 더하고 상기 제1 보정 상수 값과 상기 제2 보정 상수 값 중 적어도 하나를 반영하여 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 보정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 미세먼지센서의 데이터 보정 장치는 미세먼지센서를 이용하여 미세먼지의 농도 값을 측정하는 측정부; 상기 측정된 농도 값과 특정 계측기에 의해 측정된 미세먼지의 농도 값을 비교하여 미리 설정된 보정 파라미터들을 결정하는 결정부; 및 상기 결정된 보정 파라미터들에 기초하여 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 보정하는 보정부를 포함한다.
상기 결정부는 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값의 크기에 대한 제1 보정 파라미터, 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값과 상기 제1 보정 파라미터를 포함하는 항목의 지수에 대한 제2 보정 파라미터를 결정할 수 있다.
상기 결정부는 상기 계측기 정보, 상기 제1 보정 파라미터와 상기 제2 보정 파라미터 중 적어도 하나에 기초하여 오프셋을 조절하는 제1 보정 상수 값과 습도에 따른 보정을 수행하기 위한 제2 보정 상수 값 중 적어도 하나를 추가적으로 결정할 수 있다.
상기 보정부는 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값에 상기 제1 보정 파라미터와 상기 제2 보정 파라미터가 반영된 보정 값과 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 더하여 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 보정할 수 있다.
상기 보정부는 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값에 상기 제1 보정 파라미터와 상기 제2 보정 파라미터가 반영된 보정 값과 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 더하고 상기 제1 보정 상수 값과 상기 제2 보정 상수 값 중 적어도 하나를 반영하여 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 보정할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 미세먼지센서의 측정 정확도를 준 계측기 수준의 측정 정확도까지 향상시킬 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 저가형 레이저 방식 미세먼지센서의 측정 농도 값을 미리 설정된 계측기의 측정 농도 값과의 비교를 통해 보정 파라미터들을 결정하고, 이렇게 결정된 보정 파라미터들을 이용하여 미세먼지센서의 측정 농도 값을 보정함으로써, 레이저 미세먼지센서의 미세먼지 측정 정확도를 향상시킬 수 있다.
이러한 본 발명은 저농도부터 고농도까지 미세먼지 측정 정확도를 향상시킴으로써, 저가의 미세먼지 센서를 이용하여 고가의 계측기와 유사한 측정 성능을 달성할 수 있고, 따라서 미세먼지 센서가 적용되는 다양한 분야에 적용함으로써, 미세먼지 센서가 적용되는 장치 또는 시스템의 제작 비용을 줄일 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 미세먼지센서의 데이터 보정 방법에 대한 동작 흐름도를 나타낸 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 방법에 의한 결과에 대한 일 예시도를 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 방법과 계측기에 의한 결과를 비교한 일 예시도를 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 미세먼지센서의 데이터 보정 장치에 대한 구성을 나타낸 것이다.
이하, 본 발명의 실시예들을 첨부된 도면들을 참조하여 설명한다. 아래에서는 한정된 실시예들이 기술되지만, 이러한 실시예들은 본 발명의 예이며, 당업자는 이러한 실시예들을 용이하게 변경할 수 있다.
본 발명은 미세먼지센서에 의해 측정된 미세먼지 농도 값과 미리 설정된 계측기에 의해 측정된 미세 농도 값의 비교를 통해 미세먼지센서의 측정 농도 값을 보정하기 위한 보정 파라미터들을 결정하고, 결정된 보정 파라미터들을 반영함으로써, 미세먼지센서의 측정 농도 값을 보정하고, 보정된 측정 농도 값과 계측기의 측정 농도 값 간의 차이를 줄이며, 이를 통해 미세먼지센서에 의해 미세먼지 측정 정확도를 향상시키는 것을 그 요지로 한다.
여기서, 본 발명은 미세먼지센서에 의해 실제로 측정된 측정 농도 값에 대한 크기를 보정하는 크기 파라미터, 크기 파라미터에 의해 보정된 측정 농도 값을 지수로 보정하는 지수 파라미터, 나아가 측정 농도 값의 미세 보정을 위한 보정 값과 측정 환경의 습도에 의한 측정 농도 값을 보정하기 위한 보정 값을 포함할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 미세먼지센서의 데이터 보정 방법에 대한 동작 흐름도를 나타낸 것이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 미세먼지센서의 데이터 보정 방법은 미세먼지센서의 미세먼지 농도 값을 측정하고, 미세먼지센서에 의해 실제 측정된 미세먼지 측정 농도 값과 미리 설정된 계측기 예를 들어, 미세먼지 농도를 정확하게 측정하는 미세먼지 측정기에 의해 측정된 미세먼지 측정 농도 값을 비교하여 미리 설정된 보정 파라미터들을 결정한다(S110, S120).
여기서, 미세먼지센서는 레이저 방식의 미세먼지센서일 수 있지만, 이에 한정되지 않으며 본 발명의 기술이 적용될 수 있는 모든 방식의 미세먼지센서를 포함할 수 있다.
단계 S120에서 결정되는 보정 파라미터들은 아래 <수학식 1>에 도시된 α, β, C1과 C2로 이러한 파라미터들에 대해 수학식 1을 이용하여 설명한다.
[수학식 1]
Figure 112018030179902-pat00001
여기서, C는 보정된 측정 농도 값을 의미하고, C0는 미세먼지센서의 측정 농도 값을 의미하며, α와 β는 제1 보정 파라미터와 제2 보정 파라미터를 의미하고, C1과 C2는 제1 보정 상수 값과 제2 보정 상수 값을 의미할 수 있다.
상기 수학식 1을 통해 알 수 있듯이, 제1 보정 파라미터와 제2 보정 파라미터는 미세먼지센서의 측정 농도 값(C0)에 대한 크기 파라미터(α)와 제1 보정 파라미터가 적용된 항목 즉, (α × C0)에 대한 지수 파라미터(β)로서, 미세먼지센서의 측정 농도 값과 미리 설정된 계측기 즉, 상위 계측기에 의한 측정 농도 값의 비교를 통해 결정되는 파라미터이다.
여기서, α와 β에 의한 보정 항목 (α × C0) β은 미세먼지센서의 측정 농도 값에 대하여, 급격한 농도 변화에 대응하는 항목으로, 계측기의 측정 농도 값과 미세먼지센서의 측정 농도 값의 비교에 의한 피팅을 통해 결정될 수 있다.
즉, α와 β는 미세먼지센서의 측정 농도 값을 보정하는데 있어서 가장 중요한 파라미터들로서, 본 발명은 상황에 따라 제1 보정 파라미터와 제2 보정 파라미터에 의해서만 측정 농도 값을 보정할 수도 있다.
제1 보정 상수 값은 제1 보정 파라미터와 제2 보정 파라미터에 의해 보정된 값에 대한 미세 보정을 수행하는 값으로, 미세 오프셋을 조절하는 보정 상수 값이며, 비교되는 계측기 그리고 결정된 제1 보정 파라미터와 제2 보정 파라미터의 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
제2 보정 상수 값은 미세먼지센서가 농도 값을 측정하는 습도 환경에 따라 농도 측정 값을 보정하는 값으로, 습도에 따라 결정되는 보정 값일 수 있다.
상술한 바와 같이, 제1 보정 파라미터와 제2 보정 파라미터는 미세먼지센서의 측정 농도 값에 대한 코스(coarse) 보정을 수행하는 파라미터이고, 제1 보정 상수 값과 제2 보정 상수 값은 코스 보정을 수행한 측정 농도 값에 대한 미세(fine) 보정을 수행하는 파라미터이다.
단계 S120에 의해 보정 파라미터들이 결정되면, 결정된 보정 파라미터들을 반영하여 미세먼지센서의 측정 농도 값을 보정함으로써, 미세먼지센서를 이용하여 계측기에 의해 측정된 미세먼지의 농도 값에 대한 정확성을 가질 수 있다(S130).
여기서, 단계 S130은 상기 수학식 1에서 제1 보정 파라미터와 제2 보정 파라미터만을 반영하여 미세먼지센서의 측정 농도 값을 보정할 수도 있고, 제1 보정 파라미터, 제2 보정 파라미터를 반영한 후 제1 보정 상수 값과 제2 보정 상수 값 중 적어도 하나를 추가 반영함으로써, 미세먼지센서의 측정 농도 값을 보정할 수도 있다.
일 예로, 단계 S130은 미세먼지센서의 측정 농도 값과 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값에 제1 보정 파라미터와 제2 보정 파라미터가 반영된 보정 값을 더함으로써, 미세먼지센서의 측정 농도 값을 보정할 수도 있다.
다른 일 예로, 단계 S130은 미세먼지센서의 측정 농도 값과 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값에 제1 보정 파라미터와 제2 보정 파라미터가 반영된 보정 값을 더하고 제1 보정 상수 값과 제2 보정 상수 값 중 적어도 하나를 추가 반영하여 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 보정할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 방법은 상기 수학식 1에 적용되는 보정 파라미터들을 이용하여 미세먼지센서의 측정 농도 값을 보정함으로써, 미세먼지센서의 측정 정확도를 준 계측기 수준의 측정 정확도까지 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 방법은 레이저 방식 미세먼지센서의 측정 농도 값을 계측기의 측정 농도 값과의 비교를 통해 미리 설정된 보정 파라미터들을 결정하고, 이렇게 결정된 보정 파라미터들을 이용하여 미세먼지센서의 측정 농도 값을 보정함으로써, 레이저 방식 미세먼지센서의 미세먼지 측정 정확도를 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 방법은 미세먼지의 저농도 뿐만 아니라 고농도에서도 계측기의 측정 농도 값과 그 오류 차이를 줄임으로써, 미세먼지 측정 정확도를 향상시킬 수 있고, 따라서 미세먼지센서가 적용되는 분야 예를 들어, 공기 청정기, 자동차 등 다양한 분야에 용이하게 적용할 수 있다.
본 발명에 의해 결정되는 보정 파라미터들은 미세먼지센서가 출시될 때 설정되어 나갈 수 있으며, 이러한 보정 파라미터들이 설정된 미세먼지센서는 실제 측정 농도 값과 설정된 보정 파라미터들을 이용하여 실제 측정 농도 값을 보정함으로써, 계측기와 유사한 측정 정확도를 가질 수 있다. 물론, 상황에 따라 제2 보정 상수 값은 미리 설정되어 나가지 않고, 장치에 구비되는 습도 감지 센서를 이용하여 습도가 감지되면 감지된 습도에 따른 제2 보정 상수 값을 결정함으로써, 실제 측정 농도 값을 보정할 수 있다.
도 2는 본 발명에 따른 방법에 의한 결과에 대한 일 예시도를 나타낸 것으로, 온도 25 ℃와 습도 50%인 환경에서 계측기(TSI8530)의 측정 농도 값과 비교한 것이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 의한 보정 전의 미세먼지센서의 측정 농도 값(PMS7003(PM2.5))과 계측기의 측정 농도 값(TSI8530(PM2.5))은 저농도 구간과 고농도 구간에서 모두 많은 오차(39.4%)가 발생하는 것을 알 수 있으며, 특히 고농도 구간에서 아주 큰 오차가 발생하는 것을 알 수 있다.
반면, 본 발명에 의해 보정된 미세먼지센서의 측정 농도 값(PMS7003(PM2.5)_DC)과 계측기의 측정 농도 값(TSI8530(PM2.5))은 저농도 구간 뿐만 아나리 고농도 구간에서 그 오차가 39.4%에서 9.3%로 확연하게 줄어든 것을 알 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 방법에 의해 미세먼지센서의 측정 농도 값을 보정함으로써, 계측기의 측정 정확도보다 작지만 미세먼지센서의 측정 정확도를 향상시킬 수 있다. 또한, 도 2에 도시된 바와 같이 본 발명의 저농도 구간 뿐만 아니라 고농도 구간에서도 그 측정 정확도를 확연하게 향상시킬 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 방법과 계측기에 의한 결과를 비교한 일 예시도를 나타낸 것으로, 온도 21.1 ℃와 상대 습도 31.3%인 환경에서 계측기(BAM1020)의 측정 농도 값과 비교한 것이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명에 의한 보정 전의 미세먼지센서의 측정 농도 값(PEMS PM2.5)과 계측기의 측정 농도 값(BAM1020)은 그 오차가 큰 반면 본 발명에 의해 보정된 미세먼지센서의 측정 농도 값(PEMS PM2.5(corr))과 계측기의 측정 농도 값(BAM1020)은 그 오차가 3.6%로 확연하게 줄어든 것을 알 수 있다.
도 3의 우측 도면은 계측기의 측정 농도 값(BAM1020)과 미세먼지센서의 측정 농도 값(PEMS PM2.5) 간의 비교를 통하여 미세먼지 농도에 따른 피팅을 나타낸 것으로, 보정된 미세먼지센서(PEMS PM2.5)의 농도 값과 계측기(BAM1020)에서 측정된 농도 값이 얼마만큼의 유사성을 가지는지를 보여준다.
도 2와 도 3을 통해 알 수 있듯이, 본 발명에 따른 방법은 미세먼지센서의 실제 측정 농도 값과 수학식 1에서의 보정 파라미터들을 이용하여 미서먼지센서에 의해 측정된 데이터를 보정함으로써, 미센먼지센서의 실시간 측정 정확도를 계측기에 준하는 측정 정확도만큼 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명에서의 미세먼지센서는 레이저 방식의 미세먼지센서로 한정되지 않으며, 본 발명의 수학식 1의 보정식이 적용될 수 있는 모든 방식의 미세먼지센서에 적용될 수 있다는 것은 이 기술 분야에 종사하는 당업자에게 있어서 자명하다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 미세먼지센서의 데이터 보정 장치에 대한 구성을 나타낸 것으로, 상술한 도 1 내지 도 3의 방법을 수행하는 장치에 대한 구성을 나타낸 것이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 장치(400)는 측정부(410), 결정부(420) 및 보정부(430)를 포함한다.
측정부(410)는 미세먼지센서의 미세먼지 농도 값을 측정한다.
여기서, 측정부(410)는 미세먼지센서에 의해 실시간으로 감지되는 미세먼지의 농도 값으로, 미세먼지센서에 의해 감지되어 출력되는 값을 획득하는 구성 수단으로 볼 수 있다.
결정부(420)는 미세먼지센서에 의해 실제 측정된 미세먼지 측정 농도 값과 미리 설정된 계측기 예를 들어, 미세먼지 농도를 정확하게 측정하는 미세먼지 측정기에 의해 측정된 미세먼지 측정 농도 값을 비교하여 미리 설정된 보정 파라미터들을 결정한다.
여기서, 결정부(420)에 의해 결정된 보정 파라미터들은 해당 미세먼지센서에 대한 파라미터들로 설정될 수 있으며, 이렇게 설정된 보정 파라미터들은 상술한 수학식 1에 적용될 수 있다.
예를 들어, 결정부(420)는 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값의 크기에 대한 제1 보정 파라미터, 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값과 제1 보정 파라미터를 포함하는 항목의 지수에 대한 제2 보정 파라미터를 결정할 수 있으며, 나아가 결정부는 계측기 정보, 제1 보정 파라미터와 제2 보정 파라미터 중 적어도 하나에 기초하여 미세 오프셋을 조절하는 제1 보정 상수 값과 습도에 따른 보정을 수행하기 위한 제2 보정 상수 값 중 적어도 하나를 추가적으로 결정할 수 있다.
여기서, 결정부(420)는 습도 감지 센서가 구비된 경우 습도 감지 센서에 의해 감지된 습도 값에 기초하여 제2 보정 상수 값을 결정할 수 있으며, 이러한 제2 보정 상수 값은 습도에 따른 보정 상수 값 테이블 또는 습도에 따른 보정 상수 값 함수 등을 이용하여 결정할 수 있다.
보정부(430)는 결정부(420)에 의해 결정된 보정 파라미터들에 기초하여 미세먼지센서에 의해 측정된 미세먼지의 농도 값을 실시간 보정한다.
여기서, 보정부(430)는 결정부(420)에 의해 제1 보정 파라미터와 제2 보정 파라미터만의 결정되는 경우 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값에 제1 보정 파라미터와 제2 보정 파라미터가 반영된 보정 값과 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 더하여 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 보정할 수 있다.
여기서, 보정부(430)는 결정부(420)에 의해 제1 보정 파라미터와 제2 보정 파라미터 그리고 제1 보정 상수 값과 제2 보정 상수 값이 결정되는 경우 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값에 제1 보정 파라미터와 제2 보정 파라미터가 반영된 보정 값과 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 더하고 제1 보정 상수 값과 제2 보정 상수 값을 반영하여 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 보정할 수 있다.
비록, 도 4의 장치에서 그 상세한 설명이 생략되었더라도, 도 4의 장치는 도 1 내지 도 3의 방법에서 설명한 모든 내용을 포함할 수 있다는 것은 이 기술 분야에 종사하는 당업자에게 있어서 자명하다.
이상에서 설명된 시스템 또는 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 시스템, 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예들에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (10)

  1. 미세먼지센서를 이용하여 미세먼지의 농도 값을 측정하는 단계;
    상기 측정된 농도 값과 특정 계측기에 의해 측정된 미세먼지의 농도 값을 비교하여 미리 설정된 보정 파라미터들을 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 보정 파라미터들에 기초하여 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 보정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 보정 파라미터들을 결정하는 단계는
    상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값의 크기에 대한 제1 보정 파라미터, 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값과 상기 제1 보정 파라미터를 포함하는 항목의 지수에 대한 제2 보정 파라미터를 결정하며,
    상기 보정 파라미터들을 결정하는 단계는
    상기 계측기 정보, 상기 제1 보정 파라미터와 상기 제2 보정 파라미터 중 적어도 하나에 기초하여 오프셋을 조절하는 제1 보정 상수 값과 습도에 따른 보정을 수행하기 위한 제2 보정 상수 값 중 적어도 하나를 추가적으로 결정하는 미세먼지센서의 데이터 보정 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 농도 값을 보정하는 단계는
    상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값에 상기 제1 보정 파라미터와 상기 제2 보정 파라미터가 반영된 보정 값과 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 더하여 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 보정하는 것을 특징으로 하는 미세먼지센서의 데이터 보정 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 농도 값을 보정하는 단계는
    상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값에 상기 제1 보정 파라미터와 상기 제2 보정 파라미터가 반영된 보정 값과 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 더하고 상기 제1 보정 상수 값과 상기 제2 보정 상수 값 중 적어도 하나를 반영하여 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 보정하는 것을 특징으로 하는 미세먼지센서의 데이터 보정 방법.
  6. 미세먼지센서를 이용하여 미세먼지의 농도 값을 측정하는 측정부;
    상기 측정된 농도 값과 특정 계측기에 의해 측정된 미세먼지의 농도 값을 비교하여 미리 설정된 보정 파라미터들을 결정하는 결정부; 및
    상기 결정된 보정 파라미터들에 기초하여 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 보정하는 보정부
    를 포함하고,
    상기 결정부는
    상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값의 크기에 대한 제1 보정 파라미터, 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값과 상기 제1 보정 파라미터를 포함하는 항목의 지수에 대한 제2 보정 파라미터를 결정하며,
    상기 결정부는
    상기 계측기 정보, 상기 제1 보정 파라미터와 상기 제2 보정 파라미터 중 적어도 하나에 기초하여 오프셋을 조절하는 제1 보정 상수 값과 습도에 따른 보정을 수행하기 위한 제2 보정 상수 값 중 적어도 하나를 추가적으로 결정하는 미세먼지센서의 데이터 보정 장치.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 제6항에 있어서,
    상기 보정부는
    상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값에 상기 제1 보정 파라미터와 상기 제2 보정 파라미터가 반영된 보정 값과 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 더하여 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 보정하는 것을 특징으로 하는 미세먼지센서의 데이터 보정 장치.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 보정부는
    상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값에 상기 제1 보정 파라미터와 상기 제2 보정 파라미터가 반영된 보정 값과 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 더하고 상기 제1 보정 상수 값과 상기 제2 보정 상수 값 중 적어도 하나를 반영하여 상기 미세먼지센서에 의해 측정된 농도 값을 보정하는 것을 특징으로 하는 미세먼지센서의 데이터 보정 장치.
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