KR102196091B1 - 공기질 분석 시스템 - Google Patents
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Abstract
공기질 분석 시스템에 대해 개시한다. 실시예에 따른 공기질 분석 시스템은 실내 공기질을 측정하는 복수의 공기질 측정 장치가 측정한 실내 공기질 정보와, 측정기관에서 측정한 실외 공기질 정보 및 공기질에 영향을 줄 수 있는 요소 분석을 통해 실외 공기질을 예측하여, 예측된 실외 공기질에 따라 사용자별 맞춤 서비스를 제공할 수 있다.
Description
아래의 설명은 공기질 분석 시스템에 관한 것이다.
삶을 영위하는데 있어서 공기질의 상태는 삶의 만족도와 환경을 결정하는 중요한 요소 중에 하나이다. 예를 들어, 세계보건기구(WHO)가 2000년에 발표한 보고서에 따르면 공기오염으로 인한 사망자수가 최대 600만명에 이르러 공기질이 인간의 건강 및 복지에 중요한 요인이며 적절한 관리가 필요하다는 점을 강조한 바 있다. 특히 실내 공기의 경우, 실외공기의 유입, 인간의 실내활동, 실내의 건축자재 및 생활용품 등의 요인으로 변화하는데, 이산화탄소, 이산화질소, 라돈, 휘발성 유기화합물, 미세먼지 및 미생물성 물질등과 같이 각종 오염물질이 유입될 수 있다.
내부공간에 적절한 수의 측정기구가 설치된다는 점과 실외보다 비교적 적은 공간에서 공기질이 측정된다는 점에서, 실내 공기는 실외 공기보단 비교적 분석 및 평가가 용이하나, 실외공기는 분포면적도 넓고 대량의 측정기구가 필요하다는 점에서 측정에 어려움이 있다. 따라서, 실외공기질의 측정의 어려움으로 야외에서 활동하는 소비자 및 사용자에 대한 공기질 개선과 관련되어 제공되는 서비스가 부족한 실정이다.
이를 극복하기 위해, 실외 공기질을 보다 효율적이고 정확하게 측정하여 측정한 실외 공기질 정보를 기준으로 사용자별 맞춤 서비스를 제공할 수 있는 시스템이 필요한 실정이다.
이와 관련하여, 공개특허공보 제10-201709996730호는 공기질 관리 시스템 및 방법, 및 분석서버에 대해 개시한다. 공기질 관리시스템 및 방법은 주변의 공기질을 측정하여 공기질 측정 데이터를 전송하고 수신한 솔루션을 기초로 공기청정기능, 제습기능 및 가습 기능 중 적어도 하나를 제어하는 공기청정기 및 공기청정기로부터 수신한 공기질 측정 데이터를 분석하여 공기질 유형을 도출하고 도출된 공기질 유형에 따라 정의된 솔루션을 공기청정기로 제공하는 분석서버를 포함한다.
전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출과정에서 보유하거나 습득한 것으로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에 공개된 공지기술이라고 할 수는 없다.
실시예에 따른 공기질 분석 시스템의 목적은, 실내 공기질을 측정하는 복수의 공기질 측정장치 및 복수의 공기질 측정장치가 측정한 실내 공기질 정보와 국기기관으로부터 수신한 실외 공기질 정보를 이용하여 실내 공기의 유동에 대해 해석하고 실외 공기질을 예측하는 연산부를 통해, 실내 공기질 정보를 이용하여 실외 공기질을 예측하는 시스템을 제공하는 것이다.
실시예에 따른 공기질 분석 시스템의 목적은, 연산부에서 해석 및 예측한 정보를 기초로 사용자에게 공기질 개선과 관련된 정보 및 서비스를 제공하는 서비스 제공부를 통해, 사용자별 맞춤 서비스를 제공하는 것이다.
실시예에 따른 공기질 분석 시스템은, 실내 공간에 일정간격으로 설치되고, 실내 공기질을 측정하는 복수의 공기질 측정장치, 상기 복수의 공기질 측정장치가 측정한 실내 공기질 정보, 측정기관에서 측정한 실외 공기질 정보 및 공기질에 영향을 주는 요소와 관련된 정보를 저장하는 저장부, 상기 저장부에서 저장한 공기질 정보를 이용하여 실내 공기의 유동에 대해 해석하고 실내 공기질 정보를 통해 실외 공기질을 예측하는 연산부 및 상기 연산부에서 해석 및 예측한 정보를 기초로 사용자에게 공기질 개선과 관련된 정보 및 서비스를 제공하는 서비스 제공부를 포함할 수 있다.
상기 저장부는 상기 복수의 공기질 측정장치가 측정한 실내 공기질 정보를 저장하는 실내 공기질DB(DataBase), 상기 측정기관에서 측정한 실외 공기질에 관한 정보를 지역별 및 시간별로 저장하는 실외 공기질DB, 대기현상에 따른 기상현상에 대해 지역별 및 시간별로 저장하는 기상정보DB 및 산업단지 및 교통량 정보와 같은 공기 오염에 영향을 줄 수 있는 정보를 저장하는 환경정보DB를 포함할 수 있다.
상기 연산부는 상기 복수의 공기질 측정장치에서 측정한 실내 공기질 정보를 시간별 및 공간별로 분류하여 실내 공기의 유동을 해석하는 유동해석부, 상기 복수의 공기질 측정장치에서 측정한 실내 공기질 정보와 상기 측정기관에서 측정한 실외 공기질 정보 사이의 상관관계를 계산하여 수치화하는 계산부 및 상기 저장부에서 저장된 공기질 관련 정보가 실내 공기 및 실외 공기에 미치는 영향을 분석하는 분석부를 포함할 수 있다.
상기 연산부는 상기 계산부에서 계산한 상기 상관관계 정보와 상기 분석부가 분석한 정보를 통해, 실외 공기질의 오염농도 변화와 오염물질 분포변화를 예측하는 예측부를 더 포함할 수 있다.
상기 예측부는 상기 측정기관에서 측정한 실외 공기질 정보와 상기 복수의 공기질 측정장치에서 측정한 실내 공기질 정보를 반복적으로 비교하여 실외 공기질에 대한 예측값의 오차범위를 줄일 수 있다.
상기 예측부는 예측한 실외 공기질 정보를 토대로 공기에 유입된 오염물질의 원인 및 유입경로를 판단할 수 있다.
상기 서비스 제공부는 인터넷망을 통해 상기 사용자에게 공기질 개선과 관련된 서비스를 제공하고, 상기 사용자에 의한 조절 입력값에 따라 공기질 개선과 관련된 장치의 작동을 조절할 수 있다.
실시예에 따른 공기질 분석 시스템에 따르면, 실내 공기질을 측정하는 복수의 공기질 측정장치 및 복수의 공기질 측정장치가 측정한 실내 공기질 정보와 국기기관으로부터 수신한 실외 공기질 정보를 이용하여 실내 공기의 유동에 대해 해석하고 실외 공기질을 예측하는 연산부를 통해, 실내 공기질 정보를 이용하여 실외 공기질을 예측할 수 있다.
실시예에 따른 공기질 분석 시스템의 목적은, 연산부에서 해석 및 예측한 정보를 기초로 사용자에게 공기질 개선과 관련된 정보 및 서비스를 제공하는 서비스 제공부를 통해, 사용자별 맞춤 서비스를 제공할 수 있다.
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 일 실시예를 예시하는 것이며, 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니 된다.
도 1은 실시예에 따른 공기질 분석 시스템의 블록도이다.
도 2는 실시예에 따른 저장부의 블록도이다.
도 3은 실시예에 따른 연산부의 블록도이다.
도 1은 실시예에 따른 공기질 분석 시스템의 블록도이다.
도 2는 실시예에 따른 저장부의 블록도이다.
도 3은 실시예에 따른 연산부의 블록도이다.
이하, 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 실시 예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
어느 하나의 실시예에 포함된 구성요소와, 공통적인 기능을 포함하는 구성요소는, 다른 실시 예에서 동일한 명칭을 사용하여 설명하기로 한다. 반대되는 기재가 없는 이상, 어느 하나의 실시 예에 기재한 설명은 다른 실시 예에도 적용될 수 있으며, 중복되는 범위에서 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 실시예에 따른 공기질 분석 시스템의 블록도이고, 도 2는 실시예에 따른 저장부의 블록도이고, 도 3은 실시예에 따른 연산부의 블록도이다.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 공기질 분석 시스템(1)은 실내 공기질을 측정한 정보를 통해 실외 공기질을 예측하고, 예측된 실외 공기질을 기초로 사용자에게 맞춤 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 실내 공간에 복수개로 배치된 공기질 측정 장치를 통해 시간별 및 공간별 공기질 상태 및 흐름변화를 파악하고, 유동해석과 같은 컴퓨터프로그램을 통해 실내 공기질 정보를 바탕으로 실외 공기질의 오염정도, 오염물질 분포 및 유동흐름과 같은 실외 공기질 정보를 예측할 수 있다. 또한, 공기질 분석 시스템(1)은 예측한 실외 공기질 정보를 바탕으로, 사용자에게 공기 오염에 따른 표준행동절차 제공, 오염물질 분포 및 정도 표시, 예측되는 오염농도와 오염시기 및 주변 공기질 정보 제공과 같은 공기질 분석과 관련된 서비스를 제공할 수 있다. 공기질 분석 시스템(1)은 복수의 공기질 측정 장치(10), 저장부(11), 연산부(12) 및 서비스 제공부(13)를 포함할 수 있다.
복수의 공기질 측정 장치(10)는 실내 공간에 일정간격으로 설치되고, 실내 공기질을 측정할 수 있다. 예를 들어, 복수의 공기질 측정 장치(10)는 공간의 특성, 작업상 환경 및 사용자의 요구에 따라 실내 공간에 일정간격 설치될 수 있다. 복수의 공기질 측정 장치(10)는 라돈, 일산화탄소, 이산화탄소, 미세먼지 및 오존 등과 같이 인체에 유해하고 일상생활에 피해를 줄 수 있는 오염물질에 대해서 오염농도 및 분포를 측정할 수 있다. 또한, 복수의 공기질 측정 장치(10)는 시간대별로 공기질을 측정할 수 있다.
저장부(11)는 복수의 공기질 측정 장치(10)가 측정한 실내 공기질 정보, 측정기관에서 측정한 실외 공기질 정보 및 공기질에 영향을 주는 요소와 관련된 정보를 저장할 수 있다. 저장부(11)에 저장된 공기질 정보는 실외 공기질을 예측하고 사용자에게 서비스를 제공하는 기준을 제공하는 기작에 활용될 수 있다. 저장부(11)는 실내 공기질DB(110)(database), 실외 공기질DB(111)(111), 기상정보DB(112) 및 환경정보DB(113)를 포함할 수 있다.
실내 공기질DB(110)는 복수의 공기질 측정 장치(10)가 측정한 실내 공기질 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 실내 공기질DB(110)는 실내 공기의 오염물질 종류 정보, 오염물질 농도 정보, 시간대별 공기질 변화정보, 공간별 실내 공기질 정보 및 오염물질의 위험등급 정보 등을 저장할 수 있다.
실외 공기질DB(111)는 측정기관에서 측정한 실외 공기질에 관한 정보를 지역별 및 시간별로 저장할 수 있다. 예를 들어, 실외 공기질DB(111)는 측정기관으로부터 실외 공기와 관련된 실외 오염물질 농도와 분포 정보 및 실외 오염물질의 위헙등급 등의 정보를 시간 및 지역별로 수신하여 저장할 수 있다.
기상정보DB(112)는 대기현상에 따른 기상현상에 대해 지역별 및 시간별로 저장할 수 있다. 예를 들어, 기상정보DB(112)는 미세먼지 정보, 실외 온도 정보 및 실외 습도 정보등을 저장할 수 있다.
환경정보DB(113)는 산업단지 및 교통량 정보와 같은 공기 오염에 영향을 줄 수 있는 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 환경정보DB(113)는 산업단지의 위치, 산업단지의 공해가스 배출량, 교통량에 따른 배기가스 배출량, 교통의 흐름 및 공해가스의 위험등급과 같은 공기 오염에 영향을 줄 수 있는 요소에 대한 정보를 저장할 수 있다.
연산부(12)는 저장부(11)에서 저장한 공기질 정보를 이용하여 실내 공기의 유동에 대해 해석할 수 있다. 예를 들어, 연산부(12)는 복수의 공기질 측정 장치(10)에서 측정한 실내 공기질 정보를 시간별 및 공간별로 분류하여 실내 공기의 유동을 해석하는 유동해석부(120)를 포함할 수 있다. 유동해석부(120)는 컴퓨터 프로그램상 수치 해석적 모듈을 이용하여 실내 공기의 흐름을 수학적으로 계산할 수 있다. 구체적으로, 유동해석부(120)는 수치기법의 알고리즘을 사용하여 유체의 흐름을 시뮬레이션화하고, 시뮬레이션을 통해 얻은 정량적 및 정성적 데이터와 오차를 실제 측정값과 비교하여 유체의 흐름을 해석할 수 있다.
연산부(12)는 복수의 공기질 측정 장치(10)에서 측정한 실내 공기질 정보와 측정기관에서 측정한 실외 공기질 정보 사이의 상관관계를 계산하여 수치화하는 계산부(121)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 계산부(121)는 실내 공기질 정보와 실외 공기질 정보를 변수값으로 지정하여 각 변수값에 따른 함수를 구현하고, 함수를 통한 실내 공기질 및 실외 공기질 간 상관관계 정보를 수학적으로 도출할 수 있다. 따라서, 연산부(12)는 실내 공기질 및 실외 공기질 간 상관관계를 도출함으로써, 실내 공기질 변화에 따른 실외 공기질의 변화를 파악하여 실외 공기질의 변화 조건을 보다 분명하게 파악할 수 있도록 작용할 수 있다.
연산부(12)는 저장부(11)에서 저장된 공기질 관련 정보가 실내 공기 및 실외 공기에 미치는 영향을 분석하는 분석부(122)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 분석부(122)는 저장부(11)에 저장된 주변 환경요소, 기상요소 및 공기질 요소가 실내 공기질 및 실외 공기질에 미치는 영향에 대해 분석할 수 있다. 구체적으로, 분석부(122)는 주변 환경정보, 기상정보 및 공기질 정보의 변화에 따른 실내 공기질 및 실외 공기질의 변화흐름을 파악하여, 각 정보가 실내 공기질 및 실외공기질에 미치는 영향을 해석할 수 있다.
분석부(122)는 기계학습을 통해 공기질 관련 정보가 실내 공기 및 실외 공기에 미치는 영향을 반복 분석할 수 있다. 예를 들어, 분석부(122)는 공기오염이 발생하는 상황마다 공기에 영향을 미치는 복수의 요소를 서로 비교하고, 공기오염 발생 상황마다 공기오염을 개선하는 복수의 솔루션을 서로 비교함으로써, 공기질 관련정보가 실내 공기 및 실외 공기에 미치는 영향을 반복 분석할 수 있다. 따라서, 공기질 분석 시스템은 다양한 공기오염의 상황에서 사용자에게 공기질 개선에 대한 솔루션을 제공할 수 있다.
연산부(12)는 실내 공기질 정보를 통해 실외 공기질을 예측할 수 있다. 예를 들어, 연산부(12)는 계산부(121)에서 계산한 상관관계 정보와 분석부(122)에서 분석한 정보를 통해 실외 공기질의 오염농도 변화와 오염물질 분포변화를 예측하는 예측부(123)를 포함할 수 있다. 예측부(123)는 실외 공기의 변화를 예측하는 컴퓨터프로그램상 알고리즘에 계산부(121)에서 계산한 정보 및 분석부(122)에서 분석한 정보를 대입하여 오염물질의 발생 및 이동경로를 예측할 수 있다.
예측부(123)는 측정기관에서 측정한 실외 공기질 정보와 복수의 공기질 측정 장치(10)에서 측정한 실내 공기질 정보를 반복적으로 비교하여 실외 공기질에 대한 예측값의 오차범위를 줄일 수 있다. 예를 들어, 예측부(123)는 실내 공기질 정보를 통해 실외 공기질을 예측하고, 예측한 실외 공기질 정보를 측정기관에서 측정한 실외 공기질 정보와 비교하는 과정을 통해 예측한 실외 공기질 정보의 오차범위를 줄여나갈 수 있다. 따라서, 예측부(123)는 복수의 공기질 측정 장치(10)가 측정한 실내 공기질 값과 측정기관에서 측정한 실외 공기질 값을 반복적으로 비교하고 분석하여 실외 공기질값의 예측 정확도를 높일 수 있다.
예측부(123)는 예측한 실외 공기질 정보를 토대로 공기에 유입된 오염물질의 원인 및 유입경로를 판단할 수 있다. 예를 들어, 예측부(123)는 계산부(121) 및 분석부(122)에서 도출된 정보를 토대로 실외 공기내 존재하는 오염물질의 이동경로를 예측할 수 있고, 예측된 오염물질의 이동경로를 추적하여 오염물질의 진원지를 파악할 수 있다.
서비스 제공부(13)는 연산부(12)에서 해석 및 예측한 정보를 기초로 사용자에게 공기질 개선과 관련된 정보 및 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공부(13)는 인터넷망을 통해 사용자에게 공기질 개선과 관련된 서비스를 제공할 수 있다. 제공부는 애플리케이션 및 웨어러블기기를 통해 사용자에게 공기질에 관한 정보를 제공할 수 있다. 구체적으로, 서비스 제공부(13)는 오염물질의 농도, 오염물질의 주변 분포도 및 오염물질의 위험등급과 같은 오염물질에 관한 정보와 오염물질의 예상 경로, 오염물질 예측발생지점 및 오염물질의 예상 농도와 같은 예측 정보를 애플리케이션 및 웨어러블기기를 통해 시각적 및 청각적으로 제공할 수 있다.
서비스 제공부(13)는 사용자에 의한 조절 입력값에 따라 공기질 개선과 관련된 장치의 작동을 조절할 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공부(13)는 사용자에 의해 공기질 개선과 관련되 장치의 작동값을 입력받을 수 있고, 서비스 제공부(13)는 입력받은 작동값을 기준으로 실내 환풍기, 에어컨 및 공기청정기 등과 같은 공기질 개선을 위한 장치의 동작을 조절할 수 있다. 또한, 서비스 제공부(13)는 공기질 개선을 위한 장치의 동작조절에 있어서 환기시간, 공기청정기 가동시간 및 에어컨 작동모드와 같은 적절한 작동값을 사용자에게 추천할 수 있다.
이상과 같이 비록 한정된 도면에 의해 실시예들이 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 구조, 장치 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
1: 공기질 분석 시스템
10: 복수의 공기질 측정 장치
11: 저장부
12: 연산부
13: 서비스 제공부
110: 실내 공기질DB
111: 실외 공기질DB
112: 기상정보DB
113: 환경정보DB
120: 유동해석부
121: 계산부
122: 분석부
123: 예측부
10: 복수의 공기질 측정 장치
11: 저장부
12: 연산부
13: 서비스 제공부
110: 실내 공기질DB
111: 실외 공기질DB
112: 기상정보DB
113: 환경정보DB
120: 유동해석부
121: 계산부
122: 분석부
123: 예측부
Claims (7)
- 실내 공간에 일정간격으로 설치되고, 실내 공기질을 측정하는 복수의 공기질 측정장치;
상기 복수의 공기질 측정장치가 측정한 실내 공기질 정보, 측정기관에서 측정한 실외 공기질 정보 및 공기질에 영향을 주는 요소와 관련된 정보를 저장하는 저장부;
상기 저장부에서 저장한 공기질 정보를 이용하여 실내 공기의 유동에 대해 해석하고, 실내 공기질 정보를 통해 실외 공기질을 예측하는 연산부; 및
상기 연산부에서 해석 및 예측한 정보를 기초로 사용자에게 공기질 개선과 관련된 정보 및 서비스를 제공하는 서비스 제공부를 포함하고,
상기 연산부는,
상기 복수의 공기질 측정장치에서 측정한 실내 공기질 정보와 상기 측정기관에서 측정한 실외 공기질 정보를 변수값으로 지정하여 각 변수값에 따른 함수를 구현하고, 함수를 통한 실내 공기질 및 실외 공기질 간 상관관계를 수학적으로 돌출하여, 실내 공기질 정보와 실외 공기질 사이의 상관관계를 계산하여 수치화하는 계산부;
공기오염이 발생하는 상황마다 공기에 영향을 미치는 복수의 요소를 서로 비교하고 공기오염 발생 상황마다 공기오염을 개선하는 복수의 솔루션을 서로 비교하는 기계학습을 통해 공기질 관련 정보에 따른 실내 및 실외 공기질의 변화흐름을 파악하여, 공기질 관련정보가 실내 공기 및 실외 공기에 미치는 영향을 반복 분석하는 분석부; 및
상기 계산부에서 계산한 상기 상관관계 정보와 상기 분석부가 분석한 정보를 통해, 실외 공기질의 오염농도 변화와 오염물질 분포변화를 예측하고, 상기 측정기관에서 측정한 실외 공기질 정보와 상기 복수의 공기질 측정장치에서 측정한 실내 공기질 정보를 반복적으로 비교하여 실외 공기질에 대한 예측값의 오차범위를 줄이는 예측부를 포함하는, 공기질 분석 시스템.
- 제1항에 있어서
상기 저장부는
상기 복수의 공기질 측정장치가 측정한 실내 공기질 정보를 저장하는 실내 공기질DB(DataBase);
상기 측정기관에서 측정한 실외 공기질에 관한 정보를 지역별 및 시간별로 저장하는 실외 공기질DB;
대기현상에 따른 기상현상에 대해 지역별 및 시간별로 저장하는 기상정보DB; 및
산업단지 및 교통량 정보와 같은 공기 오염에 영향을 줄 수 있는 정보를 저장하는 환경정보DB를 포함하는, 공기질 분석 시스템.
- 제1항에 있어서
상기 연산부는,
상기 복수의 공기질 측정장치에서 측정한 실내 공기질 정보를 시간별 및 공간별로 분류하고, 컴퓨터 프로그램상 수치 해석적 모듈을 이용하여 실내 공기의 흐름을 수학적으로 계산하여 실내 공기의 유동을 해석하는 유동해석부를 더 포함하는, 공기질 분석 시스템.
- 삭제
- 제3항에 있어서
상기 예측부는
상기 측정기관에서 측정한 실외 공기질 정보와 상기 복수의 공기질 측정장치에서 측정한 실내 공기질 정보를 반복적으로 비교하여 실외 공기질에 대한 예측값의 오차범위를 줄이는, 공기질 분석 시스템.
- 제5항에 있어서
상기 예측부는 예측한 실외 공기질 정보를 토대로 공기에 유입된 오염물질의 원인 및 유입경로를 판단하는, 공기질 분석 시스템.
- 제1항에 있어서
상기 서비스 제공부는,
인터넷망을 통해 상기 사용자에게 공기질 개선과 관련된 서비스를 제공하고, 상기 사용자에 의한 조절 입력값에 따라 공기질 개선과 관련된 장치의 작동을 조절하는, 공기질 분석 시스템.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200050533A KR102196091B1 (ko) | 2020-04-27 | 2020-04-27 | 공기질 분석 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| KR1020200050533A KR102196091B1 (ko) | 2020-04-27 | 2020-04-27 | 공기질 분석 시스템 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102196091B1 true KR102196091B1 (ko) | 2020-12-29 |
Family
ID=74090387
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| KR1020200050533A KR102196091B1 (ko) | 2020-04-27 | 2020-04-27 | 공기질 분석 시스템 |
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| KR (1) | KR102196091B1 (ko) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102354810B1 (ko) * | 2020-12-30 | 2022-02-09 | 이에이치알앤씨 주식회사 | 다중추적자 방법론을 이용한 실내공기 환경특성 진단 방법 및 장치 |
| KR102436622B1 (ko) * | 2022-01-04 | 2022-08-25 | 의료법인 명지의료재단 | 미세먼지 측정을 통한 수술실 공기 흐름 모니터링 시스템 |
| KR102560106B1 (ko) | 2022-02-16 | 2023-07-26 | 경희대학교 산학협력단 | 하모니 서치 알고리즘 기반 시간 지연 보상 환기 제어방법 및 시스템 |
| KR20230123574A (ko) | 2022-02-16 | 2023-08-24 | 경희대학교 산학협력단 | 인공지능 전이학습을 이용한 미세먼지 예측, 환기제어시스템 및 방법 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20190055949A (ko) * | 2017-11-16 | 2019-05-24 | 주식회사 세스코 | 공기질 관리 시스템 및 방법 |
| KR20190106933A (ko) * | 2019-07-12 | 2019-09-18 | 엘지전자 주식회사 | 지능형 공기 청정기, 지능형 공기 청정기를 이용한 실내 공기질 제어방법 및 제어 장치 |
| KR20200000869A (ko) * | 2018-06-26 | 2020-01-06 | 주식회사 스마트시티그리드 | 계절변화에 따른 공기질 정보 제공 장치 |
-
2020
- 2020-04-27 KR KR1020200050533A patent/KR102196091B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20190055949A (ko) * | 2017-11-16 | 2019-05-24 | 주식회사 세스코 | 공기질 관리 시스템 및 방법 |
| KR20200000869A (ko) * | 2018-06-26 | 2020-01-06 | 주식회사 스마트시티그리드 | 계절변화에 따른 공기질 정보 제공 장치 |
| KR20190106933A (ko) * | 2019-07-12 | 2019-09-18 | 엘지전자 주식회사 | 지능형 공기 청정기, 지능형 공기 청정기를 이용한 실내 공기질 제어방법 및 제어 장치 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102354810B1 (ko) * | 2020-12-30 | 2022-02-09 | 이에이치알앤씨 주식회사 | 다중추적자 방법론을 이용한 실내공기 환경특성 진단 방법 및 장치 |
| KR102436622B1 (ko) * | 2022-01-04 | 2022-08-25 | 의료법인 명지의료재단 | 미세먼지 측정을 통한 수술실 공기 흐름 모니터링 시스템 |
| WO2023132575A1 (ko) * | 2022-01-04 | 2023-07-13 | 의료법인 명지의료재단 | 미세먼지 측정을 통한 수술실 공기 흐름 모니터링 시스템 |
| KR102560106B1 (ko) | 2022-02-16 | 2023-07-26 | 경희대학교 산학협력단 | 하모니 서치 알고리즘 기반 시간 지연 보상 환기 제어방법 및 시스템 |
| KR20230123574A (ko) | 2022-02-16 | 2023-08-24 | 경희대학교 산학협력단 | 인공지능 전이학습을 이용한 미세먼지 예측, 환기제어시스템 및 방법 |
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