KR102240397B1 - 실시간 차량용 악취 측정 장치를 이용한 악취 추적 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 지상으로 이동하면서 악취 정보를 측정하는 차량용 악취 측정 장치; 및 상기 차량용 악취 측정 장치로부터 수집된 상기 악취 정보를 기초로, 특정 지점에서 발생된 악취 정보를 분석하고 관리하는 서버를 포함하는, 차량용 악취 측정 장치를 이용한 실시간 악취 추적 시스템이 제공된다.
Description
본 개시는 차량용 악취 측정 장치를 이용한 실시간 악취 추적 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 차량용 악취 측정 장치로부터 수집된 냄새 정보를 기초로, 특정 지점에서 발생된 악취 정보를 분석하고 관리하는 시스템에 관한 것이다.
산업이 발전함에 따라 산업 단지에서 발생하는 악취가 주변 지역에 미치는 영향이 사회적으로 문제가 되고 있다. 이에 정부에서는 2005년부터 악취방지법을 제정하여 악취 발생량을 법적으로 규제하고 있다.
오염원에서 발생한 악취는 지형 또는 대기 상태 등에 의해서 확산 정도가 결정되며 특정 지점에서 악취 발생 시 이에 영향을 주는 악취 발생원에 대한 정확한 추적을 위해서는 악취 발생 시점의 대기 상태 등에 대한 정확한 정보가 필요하다. 대기 상태는 대기 측정망을 필요한 만큼 설치하면 측정이 가능하다. 이와 함께 악취 발생원에 대한 역추적을 위해서는 악취 발생원에서 발생하는 주요 오염물에 대한 정보가 필요하며 이는 악취 발생원의 공정 등을 조사하여 대부분 확보가 되어 있는 상태이다.
위와 같은 상황에서 악취 발생원 역추적에 무엇보다도 중요한 정보는 악취 발생 시 포함된 오염물질에 대한 성분 분석인데, 정확한 성분 분석을 위해서 악취 발생 시점의 기체의 실시간 채취가 필요하다.
하지만, 현 상황은 악취 처리 관련 종사자들이 비정기적으로 악취 발생 관련 민원이 자주 발생하는 지역에 간단한 공기 포집 장치를 휴대하고 나가서 수동으로 공기를 포집하고 있다. 악취는 순간적으로 발생했다가 대기 상태 등에 의해 소멸하는 경향이 있으므로 정확한 분석을 위한 기체의 채취가 이루어지지 못하고 있다.
또한, 악취를 느끼는 정도는 사람의 후각에 따라 상이하며 대기 상태 등에 의해 악취의 확산 정도가 영향을 받으므로, 효과적인 분석을 위해서는 정확한 악취 농도의 측정과 악취 발생시 현장에서 악취 발생 시점의 기체를 실시간으로 채취하는 것이 필수적이다.
하지만, 현재 악취 관리의 초기 단계인 현장에서의 기체 채취는 인력에 의존하고 있다. 즉, 악취 관리자가 현장에 직접 나가서 기체를 채취함으로써 공간적/시간적 제약으로 인해 실제로 악취가 발생한 시점의 기체를 채취하지 못함으로써 악취 분석의 부정확성을 내재하고 있는 등 악취 관리에 많은 문제점을 내포하고 있다.
본 개시는 전술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 차량용 악취 측정 장치로부터 수집된 냄새 정보를 기초로, 특정 지점에서 발생된 악취 정보를 분석하고 관리하는 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 개시의 목적은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 지상으로 이동하면서 악취 정보를 측정하는 차량용 악취 측정 장치; 및 상기 차량용 악취 측정 장치로부터 수집된 상기 악취 정보를 기초로, 특정 지점에서 발생된 악취 정보를 분석하고 관리하는 서버를 포함하는, 차량용 악취 측정 장치를 이용한 실시간 악취 추적 시스템이 제공된다.
상기 차량용 악취 측정 장치는, Sift-MS(Selected ion flow tube-Mass Chromatography)를 통해 악취 물질에 대한 악취성분의 정량 및 정성 분석 정보를 획득할 수 있다.
상기 서버는, 상기 차량용 악취 측정 장치로부터 수집된 상기 악취 정보 및 상기 차량용 악취 측정 장치가 탑재된 차량의 위치를 이용하여 악취 지도를 생성할 수 있다.
상기 서버는, 악취 물질에 대한 농도 변화를 상기 악취 지도 상에 표시되도록 처리할 수 있다.
상기 차량용 악취 측정 장치는, 상기 악취 물질에 대한 농도 변화를 통해, 악취를 추적하기 위한 이동 경로를 설정할 수 있다.
본 개시에 따른 차량용 악취 측정 장치를 이용한 실시간 악취 추적 시스템은 지상으로 이동하면서 악취 정보를 측정하는 차량용 악취 측정 장치; 및 상기 차량용 악취 측정 장치로부터 수집된 상기 악취 정보를 기초로, 특정 지점에서 발생된 악취 정보를 분석하고 관리하는 서버를 포함할 수 있다.
또한, 상기 차량용 악취 측정 장치는, Sift-MS(Selected ion flow tube-Mass Chromatography)를 통해 악취 물질에 대한 악취 정보를 측정할 수 있다.
또한, 상기 서버는, 상기 차량용 악취 측정 장치로부터 수집된 상기 악취 정보 및 상기 이동식 악취 측정 장치가 탑재된 차량의 위치를 이용하여 악취 지도를 생성할 수 있다.
또한, 상기 서버는, 악취 물질에 대한 농도 변화를 상기 악취 지도 상에 표시되도록 처리할 수 있다.
또한, 상기 차량용 악취 측정 장치는, 상기 악취 물질에 대한 농도 변화를 통해, 악취를 추적하기 위한 이동 경로를 설정할 수 있다.
또한, 상기 서버는 예상되는 악취 발생 지역을 둘러싸고 예상 평균 주행 속도가 기설정값 이상이 되도록 상기 차량용 악취 측정 장치의 이동 경로를 결정할 수 있다.
또한, 상기 차량용 악취 측정 장치는 2차원으로 배열된 복수개의 센서를 포함하는 OMS(Odor Monitoring System)를 포함하고, 상기 OMS는 Sift-MS(Selected ion flow tube-Mass Chromatography)를 통해 악취의 원인 물질 및 각각의 상기 원인 물질의 농도를 상기 2차원으로 배열된 복수개의 센서가 나타내는 패턴에 대응시키도록 학습되고, 상기 차량용 악취 측정 장치는 상기 OMS를 이용하여 상기 2차원으로 배열된 복수개의 센서가 나타내는 패턴에 따라서 상기 악취 정보를 분석하여 상기 원인 물질 및 각각의 상기 원인 물질의 농도를 결정할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 특정 지점에서 발생되는 악취 물질을 실시간 악취 측정 기기 및 악취 포집 장비로 측정 또는 포집하여 분석하고, 악취 원인 물질을 규명하여, 악취 저감 방안을 용이하게 수립할 수 있다.
본 개시의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 개시의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 악취 추적 통합 모니터링 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 악취 추적 통합 모니터링 시스템의 시스템 구성도를 도시한 도면이다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 악취 추적 통합 모니터링 시스템의 네트워크 구성도를 도시한 도면이다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 악취 데이터의 수집 흐름을 도시한 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 차량용 악취 측정 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 차량용 악취 측정 장치가 탑재된 이동 차량을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 차량용 악취 측정 장치를 통해 제작된 악취 지도를 나타낸 도면이다.
도 8은 본 개시의 일 실시 예에 따라 빅데이터 및 OMS(Odor Monitoring System)를 이용하여 악취관련 데이터를 획득하는 일 예를 도시한 도면이다.
도 9는 일 실시 예에 따른 OMS가 악취를 분석하는 일 예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 악취 추적 통합 모니터링 시스템의 시스템 구성도를 도시한 도면이다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 악취 추적 통합 모니터링 시스템의 네트워크 구성도를 도시한 도면이다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 악취 데이터의 수집 흐름을 도시한 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 차량용 악취 측정 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 차량용 악취 측정 장치가 탑재된 이동 차량을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 차량용 악취 측정 장치를 통해 제작된 악취 지도를 나타낸 도면이다.
도 8은 본 개시의 일 실시 예에 따라 빅데이터 및 OMS(Odor Monitoring System)를 이용하여 악취관련 데이터를 획득하는 일 예를 도시한 도면이다.
도 9는 일 실시 예에 따른 OMS가 악취를 분석하는 일 예를 도시한 도면이다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 개시를 설명하기로 한다. 그러나 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 따라서 여기에서 설명하는 실시 예로 한정되는 것은 아니다. 그리고 도면에서 본 개시를 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 개시의 실시 예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 악취 추적 통합 모니터링 시스템을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 악취 추적 통합 모니터링 시스템은 통신망을 통해 서로 통신 가능한 고정식 악취 측정 장치(100), 차량용 악취 측정 장치(200), 드론(300), 기상 측정 장치(400) 및 서버(500)를 포함할 수 있다.
먼저, 통신망은 유선 및 무선 등과 같은 그 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 도시권 통신망(MAN: Metropolitan Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 이동 통신망 등 다양한 통신망으로 구성될 수 있다.
고정식 악취 측정 장치(100)는 특정 지점에 고정되어, 대기 중 환경오염물질을 측정하고, 분석하여 악취 정보를 수집할 수 있다.
차량용 악취 측정 장치(200)는 지상으로 이동하면서 대기 중 환경오염물질을 측정하고 분석하여, 측정된 악취 정보를 수집할 수 있다.
드론(300)은 공중으로 이동하면서 대기 중 환경오염물질을 측정하고, 분석하여 악취 정보를 수집할 수 있다.
고정식 악취 측정 장치(100), 차량용 악취 측정 장치(200) 및 드론(300) 각각은 악취 유발 물질을 실시간으로 감지할 수 있으며, 악취 유발 물질이 감지되면, 악취 정보를 서버(500)로 전송할 수 있다.
기상 측정 장치(400)는 기상 정보를 측정하고 수집할 수 있다.
서버(500)는 고정식 악취 측정 장치(100), 차량용 악취 측정 장치(200), 드론(300) 등으로부터 수집된 악취 정보를 수신할 수 있으며, 다양한 장치로부터 수집된 악취 정보를 기초로, 특정 지점에서 발생된 악취 정보를 분석하고 관리할 수 있다.
서버(500)는 악취 정보를 이용하여, 냄새 종류, 냄새 세기, 복합 악취 및 악취 유발 원인 물질 농도 중 적어도 하나를 변환하여 산출할 수 있다.
서버(500)는 기상 측정 장치(400)로부터 수집된 기상 정보를 수신할 수 있으며, 기상 정보와 악취 정보를 비교하여, 악취 성분의 패턴을 분석할 수 있다.
서버(500)는 악취 성분의 패턴을 통해 악취 발생을 예측할 수 있으며, 악취 발생 예측 결과에 따라, 예측된 악취 정보를 제공할 수 있다.
서버(500)는 악취 정보의 분석 결과, 악취가 발생한 것으로 판단되면, 악취 발생에 따른 경고 알림 메시지를 관리자 단말기(미도시)로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 악취 추적 통합 모니터링 시스템은 실시간으로 냄새 종류, 냄새 세기, 복합 악취, 악취 유발 원인 물질 농도를 측정하고, 이를 통해 악취 민원 발생 시 빠른 민원 대응 수립이 가능할 수 있다.
악취 추적 통합 모니터링 시스템은 악취 유발 물질들을 실시간으로 감지하여 서버(500)로 전송하기 위한 고정식 악취 측정 장치(100)와 정보를 전송 받아 이를 표출하는 서버(500)로 분류할 수 있다.
악취 추적 통합 모니터링 시스템은 현장에서 측정되는 악취 센서의 측정 데이터를 실시간으로 데이터베이스에 저장할 수 있다.
악취 추적 통합 모니터링 시스템은 고정식 악취 측정 장치(100), 차량용 악취 측정 장치(200, 드론(300)과 같은 악취 측정 기기와 기상 측정 장치(400)와 같은 기상 측정 기기와 서버(500)로 분류될 수 있으며, 악취 측정 기기와 서버(500) 간의 데이터 전송은 무선 통신으로 수행될 수 있으며, 악취 측정 기기가 위치하고 있는 지점에서 측정된 악취 측정 결과를 서버(500)로 전송되어 표출될 수 있다.
고정식 악취 측정 장치(100), 차량용 악취 측정 장치(200) 또는 드론(300)은 측정된 악취 측정 결과를 서버(500)로 전송할 수 있다. 이 때 악취 측정 결과가 서버(500)로 전송되는 전송 빈도는 상황에 따라 다르게 결정될 수 있다. 전송 빈도는 악취 측정 결과 및 악취 측정 위치에 따라 달라질 수 있다. 예를 들면 악취 측정 결과에 따른 냄새 세기, 농도 또는 희석 배수가 얼마나 높은지에 따라 전송 빈도가 결정될 수 있다. 냄새 세기, 농도 또는 희석 배수가 커짐에 따라 전송 빈도가 계단식으로 증가할 수 있다. 다른 예로, 현재 악취 측정 위치에서 기설정 시간(예: 실시간) 내에 기설정 값 이상의 변화가 예상되는 경우 전송 빈도가 높아질 수 있다. 예를 들면, 바람 등 기후 상황 및 주변 악취 발생 상황에 따라 현재 악취 측정 위치에서 악취 측정 결과에 대한 급격한 변화가 예상되는 경우, 전송 빈도가 높아질 수 있다. 예상되는 변화의 크기에 따라 전송 빈도가 결정될 수 있다.
서버(500)는 고정식 악취 측정 장치(100), 이동식 악취 측정 장치(200) 및 드론(300)으로부터 수신한 악취 정보 및 기상 측정 장치(400)로부터 수신한 기상 정보를 이용하여 악취의 발생 위치를 결정할 수 있다. 서버(500)는 악취의 발생 위치를 결정하기 위해서 고정식 악취 측정 장치(100), 이동식 악취 측정 장치(200) 및 드론(300)으로부터 수신한 악취 정보를 상이한 방식으로 처리하여 이용할 수 있다.
예를 들면, 서버(500)는 고정식 악취 측정 장치(100), 이동식 악취 측정 장치(200) 및 드론(300)으로부터 수신한 악취 정보에 서로 상이한 신뢰도를 부여할 수 있다. 고정식 악취 측정 장치(100) 및 이동식 악취 측정 장치(200)에 탑재되는 악취 측정용 하드웨어의 신뢰도는 드론(300)에 탑재되는 악취 측정용 하드웨어의 신뢰도보다 높을 수 있다. 따라서, 서버(500)는 고정식 악취 측정 장치(100) 및 이동식 악취 측정 장치(200)로부터 수신되는 악취 정보에 높은 가중치를 부여하고, 드론(300)에 낮은 가중치를 부여하여 악취 추적 통합 모니터링을 수행할 수 있다.
다른 예로, 서버(500)는 고정식 악취 측정 장치(100), 이동식 악취 측정 장치(200) 및 드론(300)에 포함된 악취 측정용 하드웨어의 특성을 반영하여 악취 모니터링을 수행할 수 있다. 일 예로, 고정식 악취 측정 장치(100)에는 황화수소에 대한 모니터링에 대한 신뢰도가 높은 악취 측정용 하드웨어가 탑재되어 있고, 이동식 악취 측정 장치(200)에는 암모니아에 대한 모니터링에 대한 신뢰도가 높은 악취 측정용 하드웨어가 탑재되어 있고, 드론(300)에는 복합악취에 대한 모니터링에 대한 신뢰도가 높은 악취 측정용 하드웨어가 탑재되어 있는 경우, 서버(500)는 황화수소에 대한 모니터링을 수행할 때는 고정식 악취 측정 장치(100)에서 획득한 악취 정보에 가장 높은 가중치를 부여하고, 암모니아에 대한 모니터링을 수행할 때는 이동식 악취 측정 장치(200)에서 획득한 악취 정보에 가장 높은 가중치를 부여하고, 복합악취에 대한 모니터링을 수행할 때는 드론(300)에서 획득한 악취 정보에 가장 높은 가중치를 부여하하여 악취 추적 통합 모니터링(예: 악취 발생 위치 결정)을 수행할 수 있다.
다른 예로, 서버(500)는 악취 추적 통합 모니터링을 수행할 때 드론(300)으로부터 수신한 악취 정보에 대해 시차를 적용하여 이용할 수 있다. 악취에 대한 모니터링을 수행할 때 기준이되는 고도가 지면에 근접한 고도인 경우, 고도가 높은 위치에서 측정된 악취 정보가 고도가 낮은 위치에 반영되기 위해서는 시차가 존재할 수 있다. 따라서, 서버(500)는 기상 측정 장치(400)로부터 수신한 기상 정보를 이용하여 드론(300)의 위치에서의 기류가 상승 기류인지 하강 기류인지 결정하고, 기류의 강도를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따른 서버(500)는 드론(300)의 위치에서의 기류가 상승 기류인 경우 드론(300)로부터 수신한 악취 정보를 기설정 비율(예: 5%)보다 낮게 반영할 수 있다. 또는 일 실시 예에 따른 서버(500)는 드론(300)의 위치에서의 기류가 하강 기류인 경우 드론(300)로부터 수신한 악취 정보를 기류의 세기에 반비례하는 시간 간격을 두고 드론(300)로부터 수신한 악취 정보를 반영하여 지상에서의 악취에 대한 모니터링을 수행할 수 있다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 악취 추적 통합 모니터링 시스템의 시스템 구성도를 도시한 도면이고, 도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 악취 추적 통합 모니터링 시스템의 네트워크 구성도를 도시한 도면이다.
도 2 및 도 3에 도시된 바와 같이, 악취 추적 통합 모니터링 시스템은 악취 배출 사업장이 밀집한 국가산업단지 또는 특정 지점에서 발생하는 주요 악취 유발 물질(예를 들면, 복합악취, 황화수소, 암모니아, TVOCs 등) 및 기상 정보(풍향, 풍속, 온도, 습도 등)를 실시간으로 측정하고, 무선 통신(CDMA, WCDMA, LTE 등)을 이용하여 수집 데이터(냄새 세기, 농도, 확산 경로, 기상 정보 등)를 원격으로 서버(500)로 구현된 관제 시스템에 전송함으로써, 주변 악취에 대해 자료를 분석하고 관리할 수 있다.
악취 추적 통합 모니터링 시스템은 무인 악취 포집 기기를 수요자 요구 사항에 따라 일체형 및 분리형으로 구성할 수 있으며, 악취 기준치 초과 시 단계별로 시료를 자동 채취할 수 있으며, 관리자가 현장에서 언제든지 원격으로 악취 포집할 수 있는 기능을 제공할 수 있다.
악취 추적 통합 모니터링 시스템은 악취 발생 및 임계치 이상 발생 시 관리자에게 자동으로 SMS 및 APP을 이용하여 알람 및 상태를 문자로 전송할 수 있다.
악취 추적 통합 모니터링 시스템은 무인 악취 포집 시스템 및 기상 측정 시스템이 옵션에 따라 일체형 및 분리형으로 제작이 가능할 수 있다.
악취 추적 통합 모니터링 시스템은 악취 감지 기기 및 정보 처리 시스템으로 구성되어 있으며, 기상 측정 장치(400)는 기상 정보를 수집하여 악취 정보와 대비함으로써 발생 패턴을 분석할 수 있도록 하였으며, 감지하여 측정한 악취 정보를 실시간 또는 주기적으로 외부에 표시하여 악취 발생을 예측하고 방지하는 대책을 강구할 수 있는 악취 정보 관리 시스템으로 구현될 수 있다.
악취 추적 통합 모니터링 시스템은 악취 관련 종합 상황 서비스를 제공할 수 있으며, 스마트폰 앱 및 PC로 실시간 미세먼지 모니터링이 가능하며, CCTV, 전광판 등과 연동하여 주변 미세먼지 수치 확인이 가능하며, 이벤트 발생 시 예보 및 주의보 알림으로 즉각적인 대응이 가능할 수 있다.
악취 데이터를 수집하는 방법에 있어, 악취 발생원으로부터 수집된 악취 및 기상 데이터는 신호 변환기로 전송되며, 악취 및 기상 신호 변환기는 수집된 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하며 또한 물리적 신호를 냄새 종류, 냄새 세기, 농도로 처리하여 데이터 분석 장치로 전송할 수 있다.
악취 데이터 분석기는 신호 변환기로부터 수집된 데이터를 다양한 형태로 가공하여 자체 저장 장치에 저장할 수 있다.
악취 측정 기기의 분석 데이터에는 실시간 자료, 악취 강도 자료, 악취 환산 3D 자료 등이 포함될 수 있다.
실시간 자료는 악취 자동 측정 기기에서 측정된 실시간 악취 데이터로, 예를 들어, 측정 데이터는 실시간으로 단일종 가스 및 복합악취 농도를 분석할 수 있다.
악취 강도 자료는 악취 자동 측정 기기가 측정한 가스별 냄새 세기, 냄새 종류, 농도, 희석 배수를 측정 범위 및 악취 강도에 대하여 측정한 자료로, 악취 강도 자료는 임계치 이상의 악취 발생 시 경고 문자 전송 및 악취 모델링을 표출하기 위해서 측정 데이터를 저장할 수 있다.
악취 확산 3D 자료는 설정된 값 이상의 악취 발생 시 실제 악취를 신호처리 후 파일로 저장하여 서버(500)에서 모델링 프로그램을 통해서 만들어진 3D 자료로, 측정된 악취 정보의 파일 생성 시 관리 프로그램에서 이상 악취 데이터를 저장하며, 생성된 파일은 냄새 세기, 냄새 종류, 농도, 희석 배수 등의 자료와 함께 저장될 수 있다.
악취 데이터를 분석하는 방법에 있어, 악취 측정 기기가 신호 변환기로부터 수집된 악취 데이터를 바탕으로 악취 분석기의 악취 데이터 처리 S/W에 의해 처리, 분석될 수 있다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 악취 데이터의 수집 흐름을 도시한 도면이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 악취 측정 기기는 악취 신호를 수집하고, 악취 신호의 측정 및 증폭을 수행하고, 보정 신호를 발생할 수 있으며, 아날로그 신호로 악취 신호를 전송할 수 있다.
주 제어장치는 악취 신호를 A/D 변환, D/A 변환, 기타 정보 변환, 보정 신호 발생 등의 절차를 수행하고, 아날로그, 디지털 신호로 변환 신호를 악취 분석기로 전송할 수 있다.
악취자동측정기기에서 실시간으로 전송되는 측정 자료와 통신서버의 요청에 의해 반환되는 측정데이터는 송신 종료 시에 전송 종료 신호(EOT)를 전송하여 전송이 완료되었음을 운영시스템 통신 서버 측에 알릴 수 있다.
송, 수신 자료는 통신규격에 정해진 포맷 자리수의 오른쪽부터 채우며, 자료가 존재하지 않거나 정해진 자리 수 이하인 경우에는 공백 값으로 채울 수 있다.
송신 측에서 마지막 자료를 전송한 후 수신 측의 전송 종료 신호(EOT)를 접수한 다음에 전송을 종료하며, 송신을 완료한 후에는 연결(Connection)을 종료할 수 있다.
악취 데이터의 전송 방식에 있어, 운영센터와의 송, 수신은 TCP/IP 방식을 사용하며, 악취 자동 측정기에서 운영센터로 자료 전송 시에는 운영센터가 서버(500)가 되며, 운영센터에서 악취 측정 기기로 원격명령 전송 시에는 악취 측정 기기가 서버(500)가 될 수 있다.
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 차량용 악취 측정 장치(200)의 구성을 도시한 블록도이다.
도 5를 참조하면, 차량용 악취 측정 장치(200)는 통신부(210), 악취 측정부(220) 및 제어부(230)를 포함할 수 있다.
먼저, 통신부(210)는 외부 장치와 연결되어, 정보를 전송하고 수신하는 통신 기능을 수행할 수 있으며, 예를 들어, 서버(500)로 측정된 악취 정보를 전송할 수 있다.
통신부(210)는 무선 통신 기능을 수행하기 위한 통신 모듈을 포함할 수 있으며, 위치 확인 기능을 수행하기 위한 위치 확인 모듈(예를 들면, GPS 모듈)을 더 포함하여, 차량용 악취 측정 장치(200)가 탑재된 차량의 위치 정보를 확인할 수 있다.
악취 측정부(220)는 대기 중 환경오염물질 정보를 측정할 수 있으며, 차량용 악취 측정 장치(200)가 지상으로 이동하는 상태에서, 실시간 또는 주기적으로 변화되는 주변의 악취 정보를 측정하여 수집할 수 있다.
악취 측정부(220)는 Sift-MS(Selected ion flow tube-Mass Chromatography)를 통해 악취 물질에 대한 악취 정보를 측정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, Sift-MS를 이용하여 악취 발생원의 악취 물질에 대한 정밀 분석을 수행할 수 있으며, Sift-MS는 선택된 이온 플로우 튜브 질량분석법으로 공기 중 휘발성 유기화합물(VOCs)을 ppm 단위로(ppptv로) 전형적인 검출 한계로 분석하는 직접 질량 분광 방식의 질량분석기를 나타낼 수 있다.
Sift-MS는 정확하고 부드러운 화학 이온화를 적용하고 시료 준비, 사전 농축 및 크로마토그래피를 제거함으로써 실시간의 정량분석이 가능하며, H3O+, NO+, O2+, O-, O2-, OH-, NO2-, NO3- 등 8가지 화학 이온화 시약이온을 적용하여 사전 농축없이 대상 가스를 추적 및 분석 가능할 수 있다.
또한, Sift-MS는 대기중 악취 물질의 정량 및 정성 분석이 가능하며, 분석된 자료에 대한 제공이 가능할 수 있으며, 악취 실태 전수조사에 활용함으로써 좀 더 정확한 악취 물질을 규명하는데 사용될 수 있다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 차량용 악취 측정 장치(200)가 탑재된 이동 차량을 나타낸 도면이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 차량용 악취 측정 장치(200)가 탑재된 이동 차량에 Sift-MS도 탑재되어, 차량용 악취 측정 장치(200)가 탑재된 이동 차량이 지상으로 이동하면서, 실시간으로 악취 물질에 대한 측정이 가능할 수 있다.
제어부(230)는 통신부(210) 및 악취 측정부(220)의 동작이 정상적으로 수행되도록 제어할 수 있다.
제어부(230)는 악취 물질에 대한 농도 변화를 통해, 악취를 추적하기 위한 이동 경로를 설정할 수 있다.
서버(500)는 차량용 악취 측정 장치(200)로부터 수집된 악취 정보 및 차량용 악취 측정 장치(200)가 탑재된 차량의 위치를 이용하여 악취 지도를 생성할 수 있다.
도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 차량용 악취 측정 장치(200)를 통해 제작된 악취 지도를 나타낸 도면이다.
도 7에 도시된 바와 같이, 서버(500)는 차량용 악취 측정 장치(200)를 통해 측정된 악취 정보와 차량용 악취 측정 장치(200)가 탑재된 차량의 위치를 분석하여, 차량용 악취 측정 장치(200)가 지상으로 이동하는 상태에서, 악취 물질에 대한 농도 변화를 악취 지도 상에 표시되도록 처리할 수 있다.
이와 같이, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 특정 지점에서 발생되는 악취 물질을 실시간 악취 측정 기기 및 악취 포집 장비로 측정 또는 포집하여 분석하고, 악취 원인 물질을 규명하여, 악취 저감 방안을 용이하게 수립할 수 있다.
악취 지도 상에 표시되는 악취 물질에 대한 농도 변화는 시간의 흐름에 따라 갱신될 수 있다. 시간의 흐름에 따른 농도 변화의 갱신 빈도는 상황에 따라 다르게 결정될 수 있다. 갱신 빈도는 악취 측정 결과 및 악취 측정 위치에 따라 달라질 수 있다. 예를 들면 악취 측정 결과에 따른 냄새 세기, 농도 또는 희석 배수가 얼마나 높은지에 따라 갱신 빈도가 결정될 수 있다. 냄새 세기, 농도 또는 희석 배수가 커짐에 따라 갱신 빈도가 계단식으로 증가할 수 있다.
또한 갱신 빈도는 전체 지도 중 각 위치에 따라 서로 다르게 결정될 수 있다. 기설정 시간 내에 기설정 값 이상의 변화가 예상되는 지역의 경우 갱신 빈도가 높아질 수 있다. 예를 들면, 바람 등 기후 상황 및 주변 악취 발생 상황에 따라 현재 악취 측정 위치에서 악취 측정 결과에 대한 급격한 변화가 예상되는 지역의 경우, 갱신 빈도가 다른 지역에 비해 높아질 수 있다. 예상되는 변화의 크기에 따라 갱신 빈도가 결정될 수 있다.
예를 들면, 바람 세기가 큰 경우 악취 측정 결과에 대한 급격한 변화가 예상된다고 보고, 갱신 빈도를 상대적으로 크게 결정할 수 있다. 서버(500)는 해당 지역의 평균 바람 세기와 해당 지역의 갱신 빈도가 비례하도록 갱신 빈도를 결정할 수 있다.
다른 예로, 특정 범위 내의 지역 내에서 악취 농도의 최대 값과 최소 값의 차이가 큰 경우 악취 측정 결과에 대한 급격한 변화가 예상된다고 보고, 갱신 빈도를 상대적으로 크게 결정할 수 있다. 서버(500)는 해당 지역 내에서 악취 농도의 최대 값과 최소 값의 차이와 해당 지역의 갱신 빈도가 비례하도록 갱신 빈도를 결정할 수 있다. 해당 지역의 크기는 기설정된 값일 수 있다. 예를 들면, 서버(500)는 1[ha]를 단위 면적으로 보고 1[ha] 내에서 악취 농도의 최대 값과 최소 값의 차이에 대응되도록 갱신 빈도를 결정할 수 있다.
다른 예로, 특정 범위 내의 지역 내에서 온도의 최대 값과 최소 값의 차이가 큰 경우 악취 측정 결과에 대한 급격한 변화가 예상된다고 보고, 갱신 빈도를 상대적으로 크게 결정할 수 있다. 서버(500)는 해당 지역 내에서 온도의 최대 값과 최소 값의 차이와 해당 지역의 갱신 빈도가 비례하도록 갱신 빈도를 결정할 수 있다.
서버(500)는 차량용 악취 측정 장치(200)의 이동 경로를 도로 상황 및 악취 정보 등에 따라 결정할 수 있다. 차량용 악취 측정 장치(200)는 기본적으로 도로 상에서 이동하기 때문에 도로의 상황(예: 도로의 위치, 교통 상황 등)에 기초하여 차량용 악취 측정 장치(200)의 이동 경로가 결정될 수 있다. 예를 들면, 통행량이 많은 도로의 경우 상대적으로 서행이 예상되기 때문에 이동 경로로 선택되기 위한 우선순위가 상대적으로 낮아질 수 있다. 다른 예로, 서버(500)는 예상되는 악취 발생 지역(예: 공장 굴뚝 위치)의 주변 도로를 경유하도록 차량용 악취 측정 장치(200)의 이동 경로를 결정할 수 있다.
서버(500)는 예상되는 악취 발생 지역을 결정하고, 예상되는 악취 발생 지역의 주변에 도로가 있는 경우, 차량용 악취 측정 장치(200)의 이동 경로를 예상되는 악취 발생 지역의 주변 도로로 결정할 수 있다. 예상되는 악취 발생 지역의 주변에 도로가 없는 경우 서버(500)는 예상되는 악취 발생 지역 주변으로 드론(300)의 이동 경로를 결정할 수 있다. 예상되는 악취 발생 지역에서 악취 정보를 얻기 위해 서버(500)는 차량용 악취 측정 장치(200)의 접근을 드론(300)의 접근보다 우선할 수 있다. 차량용 악취 측정 장치(200)에 탑재된 하드웨어의 신뢰도가 드론(300)의 신뢰도보다 높고, 차량용 악취 측정 장치(200)는 드론(300)과는 달리 지상에서 악취 정보를 획득하기 때문에, 서버(500)는 악취가 발생할 것으로 예상되는 지역(예: 악취 발생 확률이 기설정 값 이상)의 경우, 드론(300)보다는 차량용 악취 측정 장치(200)의 접근이 우선될 수 있도록 차량용 악취 측정 장치(200) 및 드론(300)의 이동 경로를 결정할 수 있다.
또한, 서버(300)는 예상되는 악취 발생 지역의 주변 바람의 방향을 고려하여 차량용 악취 측정 장치(200)의 이동 경로를 결정할 수 있다. 예를 들면 예상되는 악취 발생 지역에서 동풍이 불고 있는 경우, 서버(500)는 예상되는 악취 발생 지역의 동쪽 지점과 예상되는 악취 발생 지역의 서쪽 지점이 차량용 악취 측정 장치(200)의 이동 경로에 포함되도록 차량용 악취 측정 장치(200)의 이동 경로를 결정할 수 있다. 서버(500)는 예상되는 악취 발생 지역을 기준으로 바람이 불어오는 방향의 지점과 바람이 불어 가는 방향의 지점에서 모두 악취 정보를 획득함으로써, 예상되는 악취 발생 지역에서 실제로 악취가 발생하고 있는지 여부를 명확하게 확인할 수 있다.
도 8은 본 개시의 일 실시 예에 따라 빅데이터 및 OMS(Odor Monitoring System)를 이용하여 악취관련 데이터를 획득하는 일 예를 도시한 도면이다.
일 실시 예에 따른 서버(500)는 빅데이터를 구축할 수 있다. 예를 들면, 서버(500)는 악취와 관련된 공장들에 대한 정보, 기상 정보, 대기 중의 악취에 대한 정보, 악취에 대한 측정 정보 등을 모두 포함하는 빅데이터를 구축할 수 있다. 악취와 관련된 공장들에 대한 정보는 공장의 위치 정보, 공장에서 배출할 것으로 예상되는 악취 정보, 공장에서 악취 물질을 배출하는 시간, 공장에서 과거에 배출한 악취 물질의 종류 등을 포함할 수 있다. 서버(500)는 악취와 관련된 다양한 정보를 포함하는 빅데이터를 구축하여 악취의 원인이 되는 지점을 실시간으로 결정할 수 있다. 예를 들면, 서버(500)는 악취에 대한 민원이 들어왔을 때 빅데이터를 이용하여 악취에 대한 민원이 들어온 위치에 영향을 끼칠 것으로 예상되는 악취 원인 지점을 결정할 수 있다.
서버(500) 및/또는 OMS 는 랜덤 포레스트(Random Forest)기반 기계학습(Machine Learning) 및 인공지능 기법을 통해 냄새 정보에 대한 종류 및 세기를 구분할 수 있으며, 실시간 데이터와 축적데이터(빅데이터)를 융합하여 냄새 정보에 대한 희석배수를 예측할 수 있다.
냄새 정보에 대한 종류 및 세기를 구분하는 랜덤 포레스트 기반 기계학습, 인공지능 기법과 관련하여 학습 데이터베이스에 입력된 온도, 습도, 센서 데이터를 독립 변수로 모델 생성에 사용할 수 있으며, 종류와 세기를 바탕으로 패턴(pattern) 을 클래스(Class)로 구분하고 구분된 클래스 값을 예측값으로 저장 및 표출할 수 있으며, 종속 변수로 각 클래스에 속할 확률을 추정하여 가장 높은 확률을 가진 클래스 값을 예측값으로 저장 및 표출할 수 있다.
특히, 냄새 세기와 희석 배수는 베버-페히너의 법칙(Weber-Fechner's Law)이 성립하여 이를 모델 생성 및 예측 과정에 활용할 수 있으며, 냄새 세기는 "a + K*log(희석배수)"와 같은 수식으로 산출될 수 있다.
이와 같이, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 특정 지점에서 발생되는 악취 물질을 실시간 악취 측정 기기 및 악취 포집 장비로 측정 또는 포집하여 분석하고, 악취 원인 물질을 규명하여, 악취 저감 방안을 용이하게 수립할 수 있다.
도 9는 일 실시 예에 따른 OMS가 악취를 분석하는 일 예를 도시한 도면이다.
일 실시 예에 따른 OMS는 악취 정보를 획득 및 분석할 수 있다. 예를 들면, OMS는 악취를 분석하여 악취에 포함된 성분들 및 각 성분들의 농도 등을 구체적으로 결정할 수 있다. OMS는 복수의 센서를 포함할 수 있으며 각각의 센서가 반응하는 정도에 따라 악취를 분석할 수 있다. 예를 들면, 2차원으로 배치된 복수개의 센서의 반응 정도에 따라서 복수개의 센서들이 나타내는 2차원 패턴 타입을 획득하고, 획득한 2차원 패턴 타입에 따라 원인 물질과 각각의 농도를 결정할 수 있다. 예를 들면, 마늘 냄새의 경우 methyl acrylate 가 30ppm, ethyl acrylate가 2ppm일 수 있으며, 다른 예로 숨이 막히는 자극적인 냄새는 Propenylbenzene가 25ppm, NH3가 8ppm일 수 있다.
이처럼 OMS는 각각의 냄새에 따라 상이한 패턴을 보이는 2차원으로 배치된 복수개의 센서를 포함할 수 있으며, 2차원으로 배치된 복수개의 센서의 패턴과 악취의 종류 사이의 관련성은 학습될 수 있다. 예를 들면, Sift-MS를 이용하여 획득되는 악취를 분석하여 그 결과를 획득하고, 그러한 분석 결과를 OMS에 학습시킴으로써 OMS가 악취를 분석하도록 할 수 있다. 이 경우, OMS는 Sift-MS보다 훨씬 가벼운 하드웨어임에도 불구하고, Sift-MS를 통한 학습 결과를 이용함에 따라 정확한 악취 분석을 수행할 수 있다.
전술한 본 개시의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 개시가 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 개시의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 개시의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 개시의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
한편, 상술한 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 또한, 상술한 방법에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 램, USB, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.
본 실시 예와 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상기된 기재의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 방법들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
100 : 고정식 악취 측정 장치
200 : 차량용 악취 측정 장치
210 : 통신부
220 : 악취 측정부
230 : 제어부
300 : 드론
400 : 기상 측정 장치
500 : 서버
200 : 차량용 악취 측정 장치
210 : 통신부
220 : 악취 측정부
230 : 제어부
300 : 드론
400 : 기상 측정 장치
500 : 서버
Claims (7)
- 지상으로 이동하면서 악취 정보를 측정하는 차량용 악취 측정 장치; 및
상기 차량용 악취 측정 장치로부터 수집된 상기 악취 정보를 기초로, 특정 지점에서 발생된 악취 정보를 분석하고 관리하는 서버를 포함하고,
상기 서버는, 상기 악취 정보에 대한 악취 세기, 악취 농도 및 희석 배수를 포함하는 악취 측정 결과 및 악취 측정 위치의 기후 상황의 변화 값에 비례하도록 상기 악취 측정 결과를 상기 서버로 전송하는 전송 빈도를 결정하는, 차량용 악취 측정 장치를 이용한 실시간 악취 추적 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 차량용 악취 측정 장치는, Sift-MS(Selected ion flow tube-Mass Chromatography)를 통해 악취 물질에 대한 상기 악취 정보를 측정하는, 차량용 악취 측정 장치를 이용한 실시간 악취 추적 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 서버는, 상기 차량용 악취 측정 장치로부터 수집된 상기 악취 정보 및 상기 차량용 악취 측정 장치가 탑재된 차량의 위치를 이용하여 악취 지도를 생성하는, 차량용 악취 측정 장치를 이용한 실시간 악취 추적 시스템. - 제3항에 있어서,
상기 서버는, 상기 악취 물질에 대한 농도 변화를 상기 악취 지도 상에 표시되도록 처리하고, 상기 악취 물질에 대한 농도의 최대 값과 최소 값의 차이에 비례하도록 상기 악취 물질에 대한 상기 농도 변화의 갱신 빈도를 크게 결정하는, 차량용 악취 측정 장치를 이용한 실시간 악취 추적 시스템. - 제4항에 있어서,
상기 차량용 악취 측정 장치는, 상기 악취 물질에 대한 상기 농도 변화를 통해, 악취를 추적하기 위한 이동 경로를 설정하는, 차량용 악취 측정 장치를 이용한 실시간 악취 추적 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 서버는 예상되는 악취 발생 지역을 둘러싸고 예상 평균 주행 속도가 기설정값 이상이 되도록 상기 차량용 악취 측정 장치의 이동 경로를 결정하고, 통행량이 많은 도로보다 상기 통행량이 적은 도로에 상기 이동 경로로 선택되기 위한 우선 순위를 더 높게 부여하고, 상기 우선 순위에 기초하여 상기 이동 경로를 결정하는, 차량용 악취 측정 장치를 이용한 실시간 악취 추적 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 차량용 악취 측정 장치는 2차원으로 배열된 복수개의 센서를 포함하는 OMS(Odor Monitoring System)를 포함하고,
상기 OMS는 Sift-MS(Selected ion flow tube-Mass Chromatography)를 통해 악취의 원인 물질 및 각각의 상기 원인 물질의 농도를 상기 2차원으로 배열된 복수개의 센서가 나타내는 패턴에 대응시키도록 학습되고,
상기 차량용 악취 측정 장치는 상기 OMS를 이용하여 상기 2차원으로 배열된 복수개의 센서가 나타내는 패턴에 따라서 상기 악취 정보를 분석하여 상기 원인 물질 및 각각의 상기 원인 물질의 농도를 결정하는, 차량용 악취 측정 장치를 이용한 실시간 악취 추적 시스템.
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- 2019-12-09 WO PCT/KR2019/017297 patent/WO2021085739A1/ko active Application Filing
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