KR102271177B1 - 미세먼지 측정기를 통해 산출된 미세먼지 측정 데이터의 오류를 보정할 수 있는 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치 - Google Patents

미세먼지 측정기를 통해 산출된 미세먼지 측정 데이터의 오류를 보정할 수 있는 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치 Download PDF

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Abstract

미세먼지 측정기를 통해 산출된 미세먼지 측정 데이터의 오류를 보정할 수 있는 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치가 개시된다. 본 발명에 따른 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치는 미세먼지 측정기에서의 미세먼지 측정 오류에 영향을 미치는 원인 데이터와 이에 대응하는 적절한 보정치를 산정하여 데이터베이스로 구축해 둔 후 실제 미세먼지 측정기를 통해 미세먼지 측정이 수행되면, 상기 데이터베이스를 기초로 원인 데이터에 대한 실측 값과 유사한 원인 데이터에 대응하는 적절한 보정치를 선정한 후 선정된 보정치를 기초로 상기 미세먼지 측정기에서 측정된 미세먼지 측정 데이터를 보정함으로써, 미세먼지 측정 결과의 정확도를 향상시킬 수 있다.

Description

미세먼지 측정기를 통해 산출된 미세먼지 측정 데이터의 오류를 보정할 수 있는 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치{FINE DUST MEASUREMENT DATA CORRECTION DEVICE BASED ON CAUSE DATA COMPARISON THAT CAN CORRECT ERRORS OF FINE DUST MEASUREMENT DATA CALCULATED BY FINE DUST METER}
본 발명은 미세먼지 측정기를 통해 산출된 미세먼지 측정 데이터의 오류를 보정할 수 있는 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치에 대한 것이다.
최근, 환경오염 문제가 심각하게 대두되고 있다는 점에서, 환경오염을 감축시키기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다.
특히, 공장이나 자동차 배기가스로 인한 미세먼지 문제가 사회적 이슈로 대두되고 있다는 점에서 미세먼지를 저감하기 위한 다양한 노력이 진행되고 있다.
미세먼지를 저감시키기 위해서는 무엇보다도 미세먼지를 정확하게 측정할 수 있어야 한다는 점에서 미세먼지 측정기의 성능을 향상시키기 위한 기술 개발이 이루어져야 한다.
미세먼지 측정기는 단위 면적당 먼지 입자의 양을 측정함으로써, 미세먼지를 측정할 수 있다. 하지만, 이러한 미세먼지 측정 데이터는 온도, 습도 등의 다양한 원인 데이터에 의해서 측정 값에 오류가 발생할 수 있다.
실제로 시중에 출시되고 있는 다양한 미세먼지 측정기들을 통해 미세먼지를 측정한 측정 데이터와 기상청에서 발표하는 실제 미세먼지 측정 데이터 간의 차이가 발생하는 경우가 많다.
이러한 차이는 앞서 설명한 바와 같이 해당 지역의 온도나 습도 등의 원인 데이터가 미세먼지 측정기의 미세먼지 측정에 영향을 미칠 수 있기 때문이다.
따라서, 온도나 습도 등과 같은 다양한 원인 데이터를 고려하여 미세먼지 측정기를 통해 산출된 미세먼지 측정 데이터의 오류를 정정함으로써, 미세먼지 측정의 정확도를 향상시킬 수 있는 기술에 대한 연구가 필요하다.
본 발명에 따른 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치는 미세먼지 측정기에서의 미세먼지 측정 오류에 영향을 미치는 원인 데이터와 이에 대응하는 적절한 보정치를 산정하여 데이터베이스로 구축해 둔 후 실제 미세먼지 측정기를 통해 미세먼지 측정이 수행되면, 상기 데이터베이스를 기초로 원인 데이터에 대한 실측 값과 유사한 원인 데이터에 대응하는 적절한 보정치를 선정한 후 선정된 보정치를 기초로 상기 미세먼지 측정기에서 측정된 미세먼지 측정 데이터를 보정함으로써, 미세먼지 측정 결과의 정확도를 향상시킬 수 있도록 지원하고자 한다.
본 발명의 일실시예에 따른 미세먼지 측정기를 통해 산출된 미세먼지 측정 데이터의 오류를 보정할 수 있는 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치는 상기 미세먼지 측정기에서의 미세먼지 측정 오류에 영향을 미치는 것으로 미리 정해진 서로 다른 n(n은 2이상의 자연수)가지 종류의 원인 데이터들에 대한 측정 값으로 구성된 서로 다른 복수의 원인 데이터 세트들과 상기 복수의 원인 데이터 세트들 각각에 대응되는 미리 정해진 보정치 - 상기 보정치는 상기 미세먼지 측정기를 통해 산출되는 미세먼지 측정 데이터의 오류 보정에 적용하기 위한 값을 의미함 - 가 저장되어 있는 데이터 세트 저장부, 상기 미세먼지 측정기로부터 산출된 제1 미세먼지 측정 데이터와 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값이 인가되면서, 상기 제1 미세먼지 측정 데이터에 대한 데이터 보정 명령이 인가되면, 상기 데이터 세트 저장부에 저장되어 있는 상기 복수의 원인 데이터 세트들 중 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값과의 유사도가 최대인 측정 값으로 구성된 제1 원인 데이터 세트를 선택하는 원인 데이터 세트 선택부, 상기 제1 원인 데이터 세트가 선택되면, 상기 데이터 세트 저장부로부터 상기 제1 원인 데이터 세트에 대응되어 저장되어 있는 제1 보정치를 추출하는 보정치 추출부 및 상기 제1 미세먼지 측정 데이터에 상기 제1 보정치를 곱하여 상기 제1 미세먼지 측정 데이터에 대한 보정을 수행하는 데이터 보정부를 포함한다.
본 발명에 따른 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치는 미세먼지 측정기에서의 미세먼지 측정 오류에 영향을 미치는 원인 데이터와 이에 대응하는 적절한 보정치를 산정하여 데이터베이스로 구축해 둔 후 실제 미세먼지 측정기를 통해 미세먼지 측정이 수행되면, 상기 데이터베이스를 기초로 원인 데이터에 대한 실측 값과 유사한 원인 데이터에 대응하는 적절한 보정치를 선정한 후 선정된 보정치를 기초로 상기 미세먼지 측정기에서 측정된 미세먼지 측정 데이터를 보정함으로써, 미세먼지 측정 결과의 정확도를 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치의 구조를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치의 동작 방법을 도시한 순서도이다.
이하에서는 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다. 이러한 설명은 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였으며, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 본 명세서 상에서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.
본 문서에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예들에 있어서, 각 구성요소들, 기능 블록들 또는 수단들은 하나 또는 그 이상의 하부 구성요소로 구성될 수 있고, 각 구성요소들이 수행하는 전기, 전자, 기계적 기능들은 전자회로, 집적회로, ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 등 공지된 다양한 소자들 또는 기계적 요소들로 구현될 수 있으며, 각각 별개로 구현되거나 2 이상이 하나로 통합되어 구현될 수도 있다.
한편, 첨부된 블록도의 블록들이나 흐름도의 단계들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터, 휴대용 노트북 컴퓨터, 네트워크 컴퓨터 등 데이터 프로세싱이 가능한 장비의 프로세서나 메모리에 탑재되어 지정된 기능들을 수행하는 컴퓨터 프로그램 명령들(instructions)을 의미하는 것으로 해석될 수 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 명령들은 컴퓨터 장치에 구비된 메모리 또는 컴퓨터에서 판독 가능한 메모리에 저장될 수 있기 때문에, 블록도의 블록들 또는 흐름도의 단계들에서 설명된 기능들은 이를 수행하는 명령 수단을 내포하는 제조물로 생산될 수도 있다. 아울러, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 명령들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 가능한 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 정해진 순서와 달리 실행되는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 실질적으로 동시에 수행되거나, 역순으로 수행될 수 있으며, 경우에 따라 일부 블록들 또는 단계들이 생략된 채로 수행될 수도 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치의 구조를 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치(110)는 데이터 세트 저장부(111), 원인 데이터 세트 선택부(112), 보정치 추출부(113) 및 데이터 보정부(114)를 포함한다.
데이터 세트 저장부(111)에는 미세먼지 측정기에서의 미세먼지 측정 오류에 영향을 미치는 것으로 미리 정해진 서로 다른 n(n은 2이상의 자연수)가지 종류의 원인 데이터들에 대한 측정 값으로 구성된 서로 다른 복수의 원인 데이터 세트들과 상기 복수의 원인 데이터 세트들 각각에 대응되는 미리 정해진 보정치가 저장되어 있다.
여기서, 원인 데이터란 온도, 습도 등과 같이 상기 미세먼지 측정기에서의 미세먼지 측정 오류에 영향을 미치는 것으로 미리 정해진 데이터를 의미하며, n을 2라고 하는 경우, 데이터 세트 저장부(111)에는 2가지 종류의 원인 데이터들에 대한 측정 값으로 구성된 서로 다른 복수의 원인 데이터 세트들이 저장되어 있을 수 있다.
예컨대, 첫 번째 원인 데이터 세트로 '온도: 20도, 습도: 40%'가 저장되어 있을 수 있고, 두 번째 원인 데이터 세트로 '온도: 30도, 습도: 50%'가 저장되어 있을 수 있다.
그리고, 상기 보정치는 상기 미세먼지 측정기를 통해 산출되는 미세먼지 측정 데이터의 오류 보정에 적용하기 위한 값을 의미하는 것으로, 개발자에 의해 미리 산정되어 있을 수 있고, 각 보정치들은 상기 미세먼지 측정기에서 산출된 미세먼지 측정 데이터에 곱해져서 상기 미세먼지 측정 데이터를 보정하는데 사용된다.
이 점을 고려하면, 데이터 세트 저장부(111)에는 하기의 표 1과 같은 데이터가 저장되어 있을 수 있다.
원인 데이터 세트 보정치
원인 데이터 세트 1 0.5
원인 데이터 세트 2 1.1
원인 데이터 세트 3 0.67
... ...
상기 표 1과 같은 데이터들은 개발자에 의해 미리 실험에 의해 산정된 데이터들로 개발자는 특정 원인 데이터 세트에 따른 측정 값이 있을 때, 상기 미세먼지 측정기를 통해 측정되는 미세먼지 측정 데이터와 기상청 등과 같은 공인된 기관에서 제공하는 미세먼지 실측 데이터를 비교하여 상기 미세먼지 측정 데이터의 상기 미세먼지 실측 데이터에 대한 비율을 상기 특정 원인 데이터 세트에 따른 보정치로 매칭시킴으로써, 데이터 세트 저장부(111)를 구축할 수 있다.
이렇게, 데이터 세트 저장부(111)가 구축되어 존재하고 있는 상황에서 사용자에 의해 상기 미세먼지 측정기로부터 산출된 제1 미세먼지 측정 데이터와 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값이 인가되면서, 상기 제1 미세먼지 측정 데이터에 대한 데이터 보정 명령이 인가되면, 원인 데이터 세트 선택부(112)는 데이터 세트 저장부(111)에 저장되어 있는 상기 복수의 원인 데이터 세트들 중 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값과의 유사도가 최대인 측정 값으로 구성된 제1 원인 데이터 세트를 선택한다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 원인 데이터 세트 선택부(112)는 벡터 생성부(115), 기준 벡터 생성부(116), 유클리드 거리 연산부(117) 및 선택부(118)를 포함할 수 있다.
벡터 생성부(115)는 상기 미세먼지 측정기로부터 산출된 상기 제1 미세먼지 측정 데이터와 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값이 인가되면서, 상기 제1 미세먼지 측정 데이터에 대한 데이터 보정 명령이 인가되면, 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값을 성분으로 갖는 n차원의 제1 벡터를 생성한다.
기준 벡터 생성부(116)는 데이터 세트 저장부(111)에 저장되어 있는 상기 복수의 원인 데이터 세트들 각각에 대해, 각 원인 데이터 세트에 포함된 측정 값을 성분으로 갖는 n차원의 벡터를 생성함으로써, 상기 복수의 원인 데이터 세트들 각각에 대응되는 n차원의 기준 벡터를 생성한다.
예컨대, n을 5라고 하는 경우, 벡터 생성부(115)는 5가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값을 성분으로 갖는 5차원의 제1 벡터를 생성할 수 있고, 기준 벡터 생성부(116)는 상기 복수의 원인 데이터 세트들 각각에 대해 각 원인 데이터 세트에 포함된 측정 값을 성분으로 갖는 5차원 벡터를 생성함으로써, 상기 복수의 원인 데이터 세트들 각각에 대응되는 5차원의 기준 벡터를 생성할 수 있다.
유클리드 거리 연산부(117)는 상기 제1 벡터와 상기 복수의 원인 데이터 세트들 각각에 대응되는 기준 벡터 간의 유클리드 거리(Euclidean distance)를 연산한다.
여기서, 유클리드 거리란 두 벡터 간의 거리를 의미하는 것으로 하기의 수학식 1에 따라 연산될 수 있다.
Figure 112019111182468-pat00001
상기 수학식 1에서 D는 유클리드 거리, pi와 qi는 두 벡터에 포함되어 있는 i번째 성분들을 의미한다. 두 벡터 간의 유클리드 거리가 작을수록 두 벡터는 유사한 벡터라고 볼 수 있고, 두 벡터 간의 유클리드 거리가 클수록 두 벡터는 비유사한 벡터라고 볼 수 있다.
선택부(118)는 상기 복수의 원인 데이터 세트들 중 상기 제1 벡터와의 유클리드 거리가 최소로 연산된 기준 벡터를 갖는 원인 데이터 세트를 상기 제1 원인 데이터 세트로 선택한다.
예컨대, 데이터 세트 저장부(111)에 100개의 원인 데이터 세트들이 저장되어 있다고 하는 경우, 선택부(118)는 상기 제1 벡터와 100개의 원인 데이터 세트들 각각에 대한 기준 벡터와의 유클리드 거리가 최소로 연산된 기준 벡터를 갖는 원인 데이터 세트를 상기 제1 원인 데이터 세트로 선택할 수 있다.
즉, 벡터 간의 유클리드 거리가 최소라는 의미는 두 벡터가 가장 유사한 벡터라고 볼 수 있기 때문에, 선택부(118)는 상기 제1 벡터와의 유클리드 거리가 최소인 원인 데이터 세트를 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값과의 유사도가 최대인 측정 값으로 구성된 상기 제1 원인 데이터 세트로 선택할 수 있다.
보정치 추출부(113)는 상기 제1 원인 데이터 세트가 선택되면, 데이터 세트 저장부(111)로부터 상기 제1 원인 데이터 세트에 대응되어 저장되어 있는 제1 보정치를 추출한다.
데이터 보정부(114)는 상기 제1 미세먼지 측정 데이터에 상기 제1 보정치를 곱하여 상기 제1 미세먼지 측정 데이터에 대한 보정을 수행한다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치(110)는 기준치 확인부(119) 및 신규 데이터 저장 처리부(120)를 더 포함할 수 있다.
기준치 확인부(119)는 상기 제1 미세먼지 측정 데이터에 대한 보정이 완료된 후 상기 제1 벡터와 상기 제1 원인 데이터 세트에 대한 기준 벡터 간의 유클리드 거리가 미리 설정된 기준치를 초과하는지 여부를 확인한다.
신규 데이터 저장 처리부(120)는 상기 제1 벡터와 상기 제1 원인 데이터 세트에 대한 기준 벡터 간의 유클리드 거리가 상기 기준치를 초과하지 않는 것으로 확인되는 경우, 데이터 세트 저장부(111)에 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값으로 구성된 원인 데이터 세트와 상기 제1 보정치를 대응시켜 신규 데이터로 저장한다.
예컨대, 데이터 세트 저장부(111)에 표 1과 같이 데이터가 저장되어 있다고 하고, 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값이 '온도: 10도, 습도: 30%'라고 하며, 상기 제1 미세먼지 측정 데이터의 보정에 사용하기 위해서 선정된 상기 제1 보정치가 '1.1'이라고 하고, 상기 제1 원인 데이터 세트가 '원인 데이터 세트 2'라고 하는 경우, 기준치 확인부(119)는 데이터 보정부(114)에서 상기 제1 미세먼지 측정 데이터에 대한 보정이 완료된 후에 '온도: 10도, 습도: 30%'라는 실측 값에 대한 상기 제1 벡터와 '원인 데이터 세트 2'에 대한 기준 벡터 간의 유클리드 거리가 미리 설정된 기준치를 초과하는지 여부를 확인할 수 있다.
이때, 신규 데이터 저장 처리부(120)는 상기 유클리드 거리가 상기 기준치를 초과하지 않는 것으로 확인되는 경우, 데이터 세트 저장부(111)에 '온도: 10도, 습도: 30%'라는 실측 값으로 구성된 원인 데이터 세트와 상기 제1 보정치인 '1.1'을 대응시켜 신규 데이터로 저장할 수 있다.
이를 통해, 본 발명은 데이터 세트 저장부(111)에 새로운 데이터들을 계속 누적시킬 수 있으며, 이는 추후 새로운 원인 데이터에 대한 실측 값이 새롭게 인가되었을 때, 보정치를 보다 정교하게 선택할 수 있도록 하는 결과를 가져올 수 있다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 신규 데이터 저장 처리부(120)는 실측 데이터 수신부(121), 신규 보정치 산출부(122) 및 저장 처리부(123)를 포함할 수 있다.
실측 데이터 수신부(121)는 상기 제1 벡터와 상기 제1 원인 데이터 세트에 대한 기준 벡터 간의 유클리드 거리가 상기 기준치를 초과하는 것으로 확인되는 경우, 미리 지정된 기상 데이터 서버에 접속하여 상기 기상 데이터 서버가 수집한 현재 시점에서의 미세먼지 실측 데이터를 수신한다.
신규 보정치 산출부(122)는 상기 미세먼지 실측 데이터가 수신되면, 상기 제1 미세먼지 측정 데이터의 상기 미세먼지 실측 데이터에 대한 비율을 연산하고, 상기 연산된 비율을 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값으로 구성된 원인 데이터 세트에 대응되는 신규 보정치로 산출한다.
그리고, 저장 처리부(123)는 데이터 세트 저장부(111)에 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값으로 구성된 원인 데이터 세트와 상기 신규 보정치를 대응시켜 신규 데이터로 저장한다.
관련해서, 전술한 예시와 같이, 데이터 세트 저장부(111)에 표 1과 같이 데이터가 저장되어 있다고 하고, 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값이 '온도: 10도, 습도: 30%'라고 하며, 상기 제1 미세먼지 측정 데이터의 보정에 사용하기 위해서 선정된 상기 제1 보정치가 '1.1'이라고 하고, 상기 제1 원인 데이터 세트가 '원인 데이터 세트 2'라고 하자.
기준치 확인부(119)에서 '온도: 10도, 습도: 30%'라는 실측 값에 대한 상기 제1 벡터와 '원인 데이터 세트 2'에 대한 기준 벡터 간의 유클리드 거리가 미리 설정된 기준치를 초과하는지 여부를 확인한 결과, 상기 기준치를 초과하는 것으로 확인된 경우, '온도: 10도, 습도: 30%'라는 실측 값은 '원인 데이터 세트 2'와 차별성이 다소 큰 경우라고 볼 수 있기 때문에, 데이터 세트 저장부(111) 상에 '온도: 10도, 습도: 30%'라는 실측 값과 '원인 데이터 세트 2'에 대응되어 저장되어 있던 상기 제1 보정치인 '1.1'을 대응시켜 신규 데이터로 저장하기가 적절하지 않을 수 있다.
따라서, 실측 데이터 수신부(121)는 기상청 등과 같이 공인된 미세먼지 실측 데이터를 수집하는 기상 데이터 서버에 접속하여 상기 기상 데이터 서버가 수집한 현재 시점에서의 미세먼지 실측 데이터를 수신할 수 있다.
그러고 나서, 신규 보정치 산출부(122)는 상기 미세먼지 실측 데이터를 미세먼지 측정기에서 측정된 상기 제1 미세먼지 측정 데이터로 나눔으로써, 상기 제1 미세먼지 측정 데이터의 상기 미세먼지 실측 데이터에 대한 비율을 연산하고, 상기 연산된 비율을 '온도: 10도, 습도: 30%'라는 실측 값으로 구성된 원인 데이터 세트에 대응되는 신규 보정치로 산출할 수 있다.
그 이후, 저장 처리부(123)는 데이터 세트 저장부(111)에 '온도: 10도, 습도: 30%'라는 실측 값으로 구성된 원인 데이터 세트와 상기 신규 보정치를 대응시켜 신규 데이터로 저장할 수 있다.
결국, 본 발명에 따른 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치(110)는 미세먼지 측정기에서의 미세먼지 측정 오류에 영향을 미치는 원인 데이터와 이에 대응하는 적절한 보정치를 산정하여 데이터베이스로 구축해 둔 후 실제 미세먼지 측정기를 통해 미세먼지 측정이 수행되면, 상기 데이터베이스를 기초로 원인 데이터에 대한 실측 값과 유사한 원인 데이터에 대응하는 적절한 보정치를 선정한 후 선정된 보정치를 기초로 상기 미세먼지 측정기에서 측정된 미세먼지 측정 데이터를 보정함으로써, 미세먼지 측정 결과의 정확도를 향상시킬 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치의 동작 방법을 도시한 순서도이다.
단계(S210)에서는 상기 미세먼지 측정기에서의 미세먼지 측정 오류에 영향을 미치는 것으로 미리 정해진 서로 다른 n(n은 2이상의 자연수)가지 종류의 원인 데이터들에 대한 측정 값으로 구성된 서로 다른 복수의 원인 데이터 세트들과 상기 복수의 원인 데이터 세트들 각각에 대응되는 미리 정해진 보정치(상기 보정치는 상기 미세먼지 측정기를 통해 산출되는 미세먼지 측정 데이터의 오류 보정에 적용하기 위한 값을 의미함)가 저장되어 있는 데이터 세트 저장부를 유지한다.
단계(S220)에서는 상기 미세먼지 측정기로부터 산출된 제1 미세먼지 측정 데이터와 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값이 인가되면서, 상기 제1 미세먼지 측정 데이터에 대한 데이터 보정 명령이 인가되면, 상기 데이터 세트 저장부에 저장되어 있는 상기 복수의 원인 데이터 세트들 중 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값과의 유사도가 최대인 측정 값으로 구성된 제1 원인 데이터 세트를 선택한다.
단계(S230)에서는 상기 제1 원인 데이터 세트가 선택되면, 상기 데이터 세트 저장부로부터 상기 제1 원인 데이터 세트에 대응되어 저장되어 있는 제1 보정치를 추출한다.
단계(S240)에서는 상기 제1 미세먼지 측정 데이터에 상기 제1 보정치를 곱하여 상기 제1 미세먼지 측정 데이터에 대한 보정을 수행한다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 단계(S220)에서는 상기 미세먼지 측정기로부터 산출된 상기 제1 미세먼지 측정 데이터와 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값이 인가되면서, 상기 제1 미세먼지 측정 데이터에 대한 데이터 보정 명령이 인가되면, 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값을 성분으로 갖는 n차원의 제1 벡터를 생성하는 단계, 상기 데이터 세트 저장부에 저장되어 있는 상기 복수의 원인 데이터 세트들 각각에 대해, 각 원인 데이터 세트에 포함된 측정 값을 성분으로 갖는 n차원의 벡터를 생성함으로써, 상기 복수의 원인 데이터 세트들 각각에 대응되는 n차원의 기준 벡터를 생성하는 단계, 상기 제1 벡터와 상기 복수의 원인 데이터 세트들 각각에 대응되는 기준 벡터 간의 유클리드 거리를 연산하는 단계 및 상기 복수의 원인 데이터 세트들 중 상기 제1 벡터와의 유클리드 거리가 최소로 연산된 기준 벡터를 갖는 원인 데이터 세트를 상기 제1 원인 데이터 세트로 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치의 동작 방법은 상기 제1 미세먼지 측정 데이터에 대한 보정이 완료된 후 상기 제1 벡터와 상기 제1 원인 데이터 세트에 대한 기준 벡터 간의 유클리드 거리가 미리 설정된 기준치를 초과하는지 여부를 확인하는 단계 및 상기 제1 벡터와 상기 제1 원인 데이터 세트에 대한 기준 벡터 간의 유클리드 거리가 상기 기준치를 초과하지 않는 것으로 확인되는 경우, 상기 데이터 세트 저장부에 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값으로 구성된 원인 데이터 세트와 상기 제1 보정치를 대응시켜 신규 데이터로 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 신규 데이터로 저장하는 단계는 상기 제1 벡터와 상기 제1 원인 데이터 세트에 대한 기준 벡터 간의 유클리드 거리가 상기 기준치를 초과하는 것으로 확인되는 경우, 미리 지정된 기상 데이터 서버에 접속하여 상기 기상 데이터 서버가 수집한 현재 시점에서의 미세먼지 실측 데이터를 수신하는 단계, 상기 미세먼지 실측 데이터가 수신되면, 상기 제1 미세먼지 측정 데이터의 상기 미세먼지 실측 데이터에 대한 비율을 연산하고, 상기 연산된 비율을 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값으로 구성된 원인 데이터 세트에 대응되는 신규 보정치로 산출하는 단계 및 상기 데이터 세트 저장부에 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값으로 구성된 원인 데이터 세트와 상기 신규 보정치를 대응시켜 신규 데이터로 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
이상, 도 2를 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치의 동작 방법에 대해 설명하였다. 여기서, 본 발명의 일실시예에 따른 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치의 동작 방법은 도 1을 이용하여 설명한 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치(110)의 동작에 대한 구성과 대응될 수 있으므로, 이에 대한 보다 상세한 설명은 생략하기로 한다.
본 발명의 일실시예에 따른 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치의 동작 방법은 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치의 동작 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 본 발명을 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.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
110: 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치
111: 데이터 세트 저장부 112: 원인 데이터 세트 선택부
113: 보정치 추출부 114: 데이터 보정부
115: 벡터 생성부 116: 기준 벡터 생성부
117: 유클리드 거리 연산부 118: 선택부
119: 기준치 확인부 120: 신규 데이터 저장 처리부
121: 실측 데이터 수신부 122: 신규 보정치 산출부
123: 저장 처리부

Claims (4)

  1. 미세먼지 측정기를 통해 산출된 미세먼지 측정 데이터의 오류를 보정할 수 있는 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치에 있어서,
    상기 미세먼지 측정기에서의 미세먼지 측정 오류에 영향을 미치는 것으로 미리 정해진 서로 다른 n(n은 2이상의 자연수)가지 종류의 원인 데이터들에 대한 측정 값으로 구성된 서로 다른 복수의 원인 데이터 세트들과 상기 복수의 원인 데이터 세트들 각각에 대응되는 미리 정해진 보정치 - 상기 보정치는 상기 미세먼지 측정기를 통해 산출되는 미세먼지 측정 데이터의 오류 보정에 적용하기 위한 값을 의미함 - 가 저장되어 있는 데이터 세트 저장부;
    상기 미세먼지 측정기로부터 산출된 제1 미세먼지 측정 데이터와 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값이 인가되면서, 상기 제1 미세먼지 측정 데이터에 대한 데이터 보정 명령이 인가되면, 상기 데이터 세트 저장부에 저장되어 있는 상기 복수의 원인 데이터 세트들 중 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값과의 유사도가 최대인 측정 값으로 구성된 제1 원인 데이터 세트를 선택하는 원인 데이터 세트 선택부;
    상기 제1 원인 데이터 세트가 선택되면, 상기 데이터 세트 저장부로부터 상기 제1 원인 데이터 세트에 대응되어 저장되어 있는 제1 보정치를 추출하는 보정치 추출부; 및
    상기 제1 미세먼지 측정 데이터에 상기 제1 보정치를 곱하여 상기 제1 미세먼지 측정 데이터에 대한 보정을 수행하는 데이터 보정부
    를 포함하고,
    상기 원인 데이터 세트 선택부는
    상기 미세먼지 측정기로부터 산출된 상기 제1 미세먼지 측정 데이터와 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값이 인가되면서, 상기 제1 미세먼지 측정 데이터에 대한 데이터 보정 명령이 인가되면, 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값을 성분으로 갖는 n차원의 제1 벡터를 생성하는 벡터 생성부;
    상기 데이터 세트 저장부에 저장되어 있는 상기 복수의 원인 데이터 세트들 각각에 대해, 각 원인 데이터 세트에 포함된 측정 값을 성분으로 갖는 n차원의 벡터를 생성함으로써, 상기 복수의 원인 데이터 세트들 각각에 대응되는 n차원의 기준 벡터를 생성하는 기준 벡터 생성부;
    상기 제1 벡터와 상기 복수의 원인 데이터 세트들 각각에 대응되는 기준 벡터 간의 유클리드 거리(Euclidean distance)를 연산하는 유클리드 거리 연산부; 및
    상기 복수의 원인 데이터 세트들 중 상기 제1 벡터와의 유클리드 거리가 최소로 연산된 기준 벡터를 갖는 원인 데이터 세트를 상기 제1 원인 데이터 세트로 선택하는 선택부
    를 포함하는 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제1 미세먼지 측정 데이터에 대한 보정이 완료된 후 상기 제1 벡터와 상기 제1 원인 데이터 세트에 대한 기준 벡터 간의 유클리드 거리가 미리 설정된 기준치를 초과하는지 여부를 확인하는 기준치 확인부; 및
    상기 제1 벡터와 상기 제1 원인 데이터 세트에 대한 기준 벡터 간의 유클리드 거리가 상기 기준치를 초과하지 않는 것으로 확인되는 경우, 상기 데이터 세트 저장부에 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값으로 구성된 원인 데이터 세트와 상기 제1 보정치를 대응시켜 신규 데이터로 저장하는 신규 데이터 저장 처리부
    를 더 포함하는 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 신규 데이터 저장 처리부는
    상기 제1 벡터와 상기 제1 원인 데이터 세트에 대한 기준 벡터 간의 유클리드 거리가 상기 기준치를 초과하는 것으로 확인되는 경우, 미리 지정된 기상 데이터 서버에 접속하여 상기 기상 데이터 서버가 수집한 현재 시점에서의 미세먼지 실측 데이터를 수신하는 실측 데이터 수신부;
    상기 미세먼지 실측 데이터가 수신되면, 상기 제1 미세먼지 측정 데이터의 상기 미세먼지 실측 데이터에 대한 비율을 연산하고, 상기 연산된 비율을 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값으로 구성된 원인 데이터 세트에 대응되는 신규 보정치로 산출하는 신규 보정치 산출부; 및
    상기 데이터 세트 저장부에 상기 n가지 종류의 원인 데이터들에 대한 실측 값으로 구성된 원인 데이터 세트와 상기 신규 보정치를 대응시켜 신규 데이터로 저장하는 저장 처리부
    를 포함하는 원인 데이터 비교 기반의 미세먼지 측정 데이터 보정 장치.
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