KR102326602B1 - 자료동화 및 하이브리드 모델을 적용한 상세 공간 해상도 오염지도 산출 방법 및 정보 제공 방법 - Google Patents

자료동화 및 하이브리드 모델을 적용한 상세 공간 해상도 오염지도 산출 방법 및 정보 제공 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102326602B1
KR102326602B1 KR1020210038326A KR20210038326A KR102326602B1 KR 102326602 B1 KR102326602 B1 KR 102326602B1 KR 1020210038326 A KR1020210038326 A KR 1020210038326A KR 20210038326 A KR20210038326 A KR 20210038326A KR 102326602 B1 KR102326602 B1 KR 102326602B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
pollutant
pollutant concentration
air pollution
spatial resolution
hybrid
Prior art date
Application number
KR1020210038326A
Other languages
English (en)
Inventor
구윤서
윤희영
최대련
구지석
Original Assignee
주식회사 에니텍
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 에니텍 filed Critical 주식회사 에니텍
Priority to KR1020210038326A priority Critical patent/KR102326602B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102326602B1 publication Critical patent/KR102326602B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/904—Browsing; Visualisation therefor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/907—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/909—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using geographical or spatial information, e.g. location
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

대기 오염도의 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 대기 오염도의 모델링 및 모니터링 정보 제공 방법은 오염물질 데이터베이스에 포함된 대기 오염물질 예측 정보에 제1 모델링 기법을 적용하여 공간 해상도가 제1 공간 해상도인 제1 오염물질 농도 값들을 포함하는 제1 오염물질 농도 모델을 생성하는 단계, 오염물질 데이터베이스에 포함된 오염원의 오염물질 배출 정보에 제1 모델링 기법과 서로 다른 제2 모델링 기법을 적용하여, 공간 해상도가 제1 공간 해상도보다 높은 제2 공간 해상도인 제2 오염물질 농도 값들을 포함하는 제2 오염물질 농도 모델을 생성하는 단계, 제1 오염물질 농도 모델 및 제2 오염물질 농도 모델에 기초하여 공간 해상도가 비정형인 하이브리드 오염물질 농도 모델을 생성하는 단계, 하이브리드 오염물질 농도 모델에 기초한 대기 오염도 지도를 생성하는 단계 및 사용자 단말에 대기 오염도 지도를 포함하는 대기 오염도 모니터링 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

자료동화 및 하이브리드 모델을 적용한 상세 공간 해상도 오염지도 산출 방법 및 정보 제공 방법 {FINE SPATIAL RESOLUTION MAP GENERATION METHOD FOR AIR POLLUTANTS USING DATA ASSIMILATION AND HYBRID MODELS AND IFORMATIO PROVISON METHOD}
본 발명은 자료동화 및 하이브리드 모델을 적용한 상세 공간 해상도 오염지도 산출 방법 및 정보 제공 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 측정자료 자료동화를 적용하여 보다 정확하고, 하이브리드 모델링을 적용하여 보다 상세한 공간적인 해상도를 갖는 특정 지역의 대기 오염도를 산정하고, 오염도 정보를 효율적으로 제공하는 기술에 관한 것이다.
이하에 기술되는 내용은 단순히 본 발명에 따른 일 실시예와 관련되는 배경 정보만을 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
최근 대규모 산업단지들이 조성되면서 산업단지들로부터 각종 유해한 오염물질이 대기중으로 분산되면서 악취 및 대기오염 문제가 심각하게 대두되고 있다.
오염물질 배출원 추적기술에 대해서는 대한민국 등록특허공보 제10-1540759(이하, 종래기술이라 칭한다.)등에 제시된 바 있다.
종래기술은 기상정보와 지형정보를 이용하여 3차원 바람장을 생성하여 오염물질 배출원을 역추적하기 위한 기술에 관한 것이다.
이와 같은, 오염물질 배출원들이 위치한 지역의 실제 대기질 혹은 오염물질 농도 등을 보다 상세하기 모니터링하기 위한 기술의 필요성이 대두되고 있다.
본 발명은 측정하지 않는 지역에서의 오염물질 농도를 정확하고 100m 이하의 공간적 해상도로 상세하게 오염지도를 작성하고자 하는 것으로, 이를 위해서 측정자료를 자료동화 모델링을 적용하여 계산의 정확성을 향상시키고, 하이브리드 모델링을 적용하여 공간적 상세 해상도를 개선하는 것을 목적으로 한다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 대기 오염도의 모델링 및 모니터링 정보 제공 방법은 오염물질 데이터베이스에 포함된 대기 오염물질 예측 정보에 측정값으로 보완하는 자료동화 제1 모델링 기법을 적용하여 공간 해상도가 제1 공간 해상도인 제1 오염물질 농도 값들을 포함하는 제1 오염물질 농도 모델을 생성하는 단계, 오염물질 데이터베이스에 포함된 오염원 배출 정보에 제1 모델링 기법과 서로 다른 제2 모델링 기법을 적용하여, 공간 해상도가 제1 공간 해상도보다 높은 제2 공간 해상도인 제2 오염물질 농도 값들을 포함하는 제2 오염물질 농도 모델을 생성하는 단계, 제1 오염물질 농도 모델 및 제2 오염물질 농도 모델에 기초하여 공간 해상도가 비정형인 하이브리드 오염물질 농도 모델을 생성하는 단계, 하이브리드 오염물질 농도 모델에 기초한 대기 오염도 지도를 생성하는 단계 및 사용자 단말에 대기 오염도 지도를 포함하는 대기 오염도 모니터링 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 모델링 기법은 CMAQ(Community Multiscale Air Quality) 또는 CAMx(Comprehensive Air Quality Model with Extensions)으로 예측값에 측정자료값을 보완하는 자료동화 단계를 거친다. 제1 공간 해상도는 제1 오염물질 농도 값들에 대응하는 위치 값들의 간격이 1km 이상인 공간 해상도일 수 있다.
상기 제2 모델링 기법은 CALPUFF이고, 제2 공간 해상도는 제2 오염물질 농도 값들에 대응하는 위치 값들의 간격이 1km 미만인 공간 해상도일 수 있다.
상기 하이브리드 오염물질 농도 모델을 생성하는 단계는 제2 오염물질 농도 값들을 기초로 가중치를 산출하는 단계 및 제1 오염물질 농도 값들에 가중치를 적용하여 하이브리드 오염물질 농도 값들을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 오염물질 농도 값들 각각은 배경 값 및 오염원 값으로 구성되고, 제2 오염물질 농도 값들 각각은 측정값 및 평균값으로 구성되고, 가중치를 산출하는 단계는 측정값의 평균값에 대한 비율을 가중치로 산출하는 단계를 포함하고, 하이브리드 오염물질 농도 값들을 산출하는 단계는 오염원 값에 가중치를 적용한 뒤, 배경 값과 합산하여 하이브리드 오염물질 농도 값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 측정값은 무인 비행 장치를 이용하여 측정된 오염물질 농도 값을 포함할 수 있다.
상기 대기 오염도 지도를 생성하는 단계는 하이브리드 오염물질 농도 값들 및 고도 데이터를 로드(load)하는 단계, 하이브리드 오염물질의 농도 값들을 등(等)농도 기준에 따라 복수의 그룹(group)들로 그룹핑하는 단계, 그룹들에 대응하는 등농도장 객체들을 생성하는 단계, 등농도장 객체들 각각에 대응하는 팔레트(pallete)를 설정하는 단계 및 지형 지도 이미지 상에 등농도장 객체들을 배치하여 대기 오염도 지도를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 대기 오염도의 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치는 적어도 하나의 프로그램이 기록된 메모리 및 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하고, 프로그램은 대기 오염물질 예측 정보에 제1 모델링 기법을 적용하여 공간 해상도가 제1 공간 해상도인 제1 오염물질 농도 값들을 포함하는 제1 오염물질 농도 모델을 생성하는 단계, 오염원의 오염물질 배출 정보에 제1 모델링 기법과 서로 다른 제2 모델링 기법을 적용하여, 공간 해상도가 제1 공간 해상도보다 높은 제2 공간 해상도인 제2 오염물질 농도 값들을 포함하는 제2 오염물질 농도 모델을 생성하는 단계, 제1 오염물질 농도 모델 및 제2 오염물질 농도 모델에 기초하여 공간 해상도가 비정형인 하이브리드(hybrid) 오염물질 농도 모델을 생성하는 단계, 하이브리드 오염물질 농도 모델에 기초한 대기 오염도 지도를 생성하는 단계; 및 대기 오염도 지도를 포함하는 대기 오염도 모니터링 정보를 제공하는 단계를 수행하기 위한 명령어들을 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 측정하지 않는 지역에서의 오염물질 농도를 정확하고 100m 이하의 공간적 해상도로 상세하게 오염지도를 작성할 수 있으며, 이를 위해서 측정자료를 자료동화 모델링을 적용하여 계산의 정확성을 향상시키고, 하이브리드 모델링을 적용하여 공간적 상세 해상도를 개선시킬 수 있다.
도 1 및 2는 종래의 모델링 격자 및 지표 측정자료를 활용한 자료동화 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 대기 오염도의 모델링 및 모니터링 정보 제공을 위한 주체들을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 대기 오염도의 모델링 및 모니터링 정보 제공 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 대기 오염도의 모델링 및 모니터링 정보 제공 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 대기 오염도의 모델링 및 모니터링 정보 제공 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 대기 오염도의 모델링 및 모니터링 정보 제공 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 오염물질 농도 모델을 생성하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 오염물질 농도를 이용하여 생성한 대기 오염도 지도를 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 시스템을 나타낸 도면이다.
본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1 및 2는 종래의 모델링 격자 및 지표 측정자료를 활용한 자료동화 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 1은 종래의 자료동화 개념도는 모델링 격자 및 지표 측정자료를 활용한 자료동화 개념도로서, 격자상 불규칙적으로 분포한 관측 지점(k)들에서의 관측치와 수치 예보 모델의 한 격자점(i)에서의 영향반경을 표현한다.
자료동화란, 현재의 대기상태를 설명하기 위해서 관측자료를 사용하여 최적의 수치모델 초기자료를 생성하는 과정을 의미하는 것으로, 도 1을 참조하면, 격자점(i)의 예측 값(초기 추정)과 격자점(i)으로부터 영향 반경(R)내에 존재하는 모든 관측지점(k)들의 관측치를 가중을 두어 합산함으로써 재 산정하는 것을 의미한다.
자료동화 과정은 격자점에서의 모델의 예측값이나 기후 값으로 된 배경장(Background or First Guess)과 사용 가능한 관측 자료를 이용하여 배경장을 수정함으로써 분석장(Analysis Field)을 구하는 것을 통해 수행된다.
자료동화 과정을 구체적으로 살피면 먼저, 격자점에서의 초기값은 하기 수학식 1과 같이 배경장 값을 이용하여 주어질 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112021034790088-pat00001
여기서, i는 격자점을 나타내고, 위 첨자는 반복 계산 회수를 나타낸다. 즉,
Figure 112021034790088-pat00002
는 격자점 i에서 배경장 값을 나타내고,
Figure 112021034790088-pat00003
는 반복 계산을 하기 전의 초기 값을 나타낸다.
다음으로, 관측값을 이용하여 배경장 값을 하기 수학식 2와 같이 Cressman의 동화법에 따라 재 산정할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112021034790088-pat00004
상기 수학식 (2)에 Pun 내삽법을 적용하면 하기 수학식 3 및 4와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112021034790088-pat00005
[수학식 4]
Figure 112021034790088-pat00006
상기 수학식 4의 분모는 관측 값이 두 개 이상일 경우 누적 내삽을 피하기 위한 정규화 과정을 나타낸다.
상기 수학식 4에 포함된 정규화 과정으로 인해 거리가 다르지만 동일한 관측 분포를 갖는 내삽 대상 격자들이 같은 결과 값을 갖게 되므로, 가상의 사이트(site)를 두어 하기 수학식 5와 같이 보정할 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112021034790088-pat00007
여기서, R은 영향 반경을 나타내고, 상기 수학식 5에 따르면 n이 커질수록 거리의 영향력이 작아짐을 알 수 있다.
도 2는 수도권 지역을 대상으로 자료동화 적용 여부에 따른 비교 분석 산포도이다. 도 2에서 빨간색 점은 자료동화가 적용되지 않은 결과를, 파란색 점은 자료동화가 적용된 결과를 나타낸다.
자료동화 적용 여부에 따른 효과를 비교하면 하기 표 1과 같다.
[표 1]
Figure 112021034790088-pat00008
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 대기 오염도의 모델링 및 모니터링 정보 제공을 위한 주체들을 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 대기 오염도의 모델링 및 모니터링 정보 제공은 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치(110), 사용자 단말(120) 및 오염물질 데이터베이스(130)에 의해 수행될 수 있다.
대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치(110)는 오염물질 데이터베이스(130)에 저장된 데이터를 획득하고, 이를 가공하여 대기 오염도를 모델링하고, 사용자 단말(120)에 대기 오염도의 모니터링 정보를 제공하는 장치일 수 있다.
대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치(110)는 대기 오염도 관리 플랫폼(platform)의 기능을 수행하는 서버일 수 있다.
사용자 단말(120)은 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치(110)에 접속하여 대기 오염도를 모니터링 하고자 하는 사용자에 대응하는 단말일 수 있다.
사용자 단말(120)은 유무선 통신 환경에서 단말 어플리케이션을 이용할 수 있는 통신 단말기를 의미한다. 예컨대, 사용자 단말(120)은 스마트폰(smart phone)과 같은 휴대용 단말기 또는 개인 컴퓨터(personal computer)일 수 있으며, 본 발명의 사상은 이에 제한되지 아니하며 단말 어플리케이션을 탑재한 단말은 제한 없이 차용될 수 있다.
여기서, 단말 어플리케이션은 대기 오염도 모니터링을 위한 전용 어플리케이션이거나, 웹 페이지(web page) 상에서 대기 오염도 모니터링 정보가 제공되는 웹 브라우저(browser)일 수 있다.
오염물질 데이터베이스(130)는 오염물질 예측 정보 또는 다양한 객체들의 오염물질 배출 정보와 같은 각종 측정 데이터 및 통계 데이터를 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치(110)에 제공하는 장치일 수 있다.
오염물질 데이터베이스(130)에는 특정 장소에 설치된 측정 장치 또는 무인 비행 장치로부터 측정된 데이터가 저장될 수 있다.
대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치(110), 사용자 단말(120) 및 오염물질 데이터베이스(130)는 통신망을 통해 상호 연결될 수 있다.
통신망은 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치(110), 사용자 단말(120) 및 오염물질 데이터베이스(130) 사이에서 데이터가 송수신되도록 하기 위한 접속 경로를 의미한다. 예컨대, 통신망은 LANs(Local Area Networks), WANs(Wide Area Networks), MANs(Metropolitan Area Networks), ISDNs(Integrated Service Digital Networks) 등의 유선 네트워크나, 무선 LANs, CDMA, 블루투스, 위성 통신 등의 무선 네트워크를 망라할 수 있으나, 본 발명에 적용될 수 있는 통신망의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 대기 오염도의 모델링 및 모니터링 정보 제공 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 대기 오염도의 모델링 및 모니터링 정보 제공 방법은 먼저, 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치가 오염물질 데이터베이스에 포함된 대기 오염물질 예측 정보에 제1 모델링 기법을 적용하여 공간 해상도가 제1 공간 해상도인 제1 오염물질 농도 값들을 포함하는 제1 오염물질 농도 모델을 생성할 수 있다(S210).
상기 제1 모델링 기법은 CMAQ(Community Multiscale Air Quality) 또는 CAMx(Comprehensive Air Quality Model with Extensions)일 수 있다.
상기 제1 공간 해상도는 제1 오염물질 농도 값들에 대응하는 위치 값들의 간격이 1km 이상인 공간 해상도일 수 있다.
상기 제1 오염물질 농도 값들 각각은 배경 값 및 오염원 값으로 구성될 수 있다.
다음으로, 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치가 오염물질 데이터베이스에 포함된 오염원의 오염물질 배출 정보에 제1 모델링 기법과 서로 다른 제2 모델링 기법을 적용하여, 공간 해상도가 제1 공간 해상도보다 높은 제2 공간 해상도인 제2 오염물질 농도 값들을 포함하는 제2 오염물질 농도 모델을 생성할 수 있다(S220).
상기 제2 모델링 기법은 CALPUFF일 수 있다.
상기 제2 공간 해상도는 제2 오염물질 농도 값들에 대응하는 위치 값들의 간격이 1km 미만인 공간 해상도일 수 있다.
상기 제2 오염물질 농도 값들 각각은 측정값 및 평균값으로 구성될 수 있다.
상기 측정값은 무인 비행 장치를 이용하여 측정된 오염물질 농도 값을 포함할 수 있다.
다음으로, 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치가 제1 오염물질 농도 모델 및 제2 오염물질 농도 모델에 기초하여 공간 해상도가 비정형인 하이브리드 오염물질 농도 모델을 생성할 수 있다(S230).
다음으로, 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치가 하이브리드 오염물질 농도 모델에 기초한 대기 오염도 지도를 생성할 수 있다(S240).
다음으로, 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치가 사용자 단말에 대기 오염도 지도를 포함하는 대기 오염도 모니터링 정보를 제공할 수 있다(S250).
도 5는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 대기 오염도의 모델링 및 모니터링 정보 제공 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
특히, 도 5는 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치가 하이브리드 오염물질 농도 모델을 생성하는 구체적인 과정을 나타낸 것이다.
도 5를 참조하면 먼저, 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치가 상기 하이브리드 오염물질 농도 모델을 생성하는 단계는 제2 오염물질 농도 값들을 기초로 가중치를 산출할 수 있다(S310).
여기서, 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치는 상기 제1 오염물질 농도 값들 각각을 구성하는 측정값 및 평균값에 기초하여 가중치를 산출할 수 있다.
예컨대, 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치는 측정값의 평균값에 대한 비율을 가중치로서 산출할 수 있다.
다음으로, 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치가 제1 오염물질 농도 값들에 가중치를 적용하여 하이브리드 오염물질 농도 값들을 산출할 수 있다(S320).
여기서, 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치는 상기 제2 오염물질 농도 값들 각각을 구성하는 오염원 값 및 배경 값에 기초하여 하이브리드 오염물질 농도 값을 산출할 수 있다.
예컨대, 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치는 오염원 값에 가중치를 적용한 뒤, 배경 값과 합산하여 하이브리드 오염물질 농도 값을 산출할 수 있다.
도 6은 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 대기 오염도의 모델링 및 모니터링 정보 제공 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
특히, 도 6은 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치가 대기 오염도 지도를 생성하는 구체적인 과정을 나타낸 것이다.
도 6을 참조하면 먼저, 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치가 하이브리드 오염물질 농도 값들 및 고도 데이터를 로드(load)할 수 있다(S410).
다음으로, 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치가 하이브리드 오염물질의 농도 값들을 등(等)농도 기준에 따라 복수의 그룹(group)들로 그룹핑할 수 있다(S420).
다음으로, 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치가 그룹들에 대응하는 등농도장 객체들을 생성할 수 있다(S430).
다음으로, 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치가 등농도장 객체들 각각에 대응하는 팔레트(pallete)를 설정할 수 있다(S440).
다음으로, 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치가 지형 지도 이미지 상에 등농도장 객체들을 배치하여 대기 오염도 지도를 생성할 수 있다(S450).
도 7은 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 대기 오염도의 모델링 및 모니터링 정보 제공 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
특히, 도 7은 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치가 팔레트를 설정하는 구체적인 과정을 나타낸 것이다.
도 7을 참조하면 먼저, 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치가 미리 설정된 카메라의 위치에서 대기 오염도 지도를 바라보는 경우에, 등농도장 객체들의 2차원 경계선에 적용될 제1 시각적 효과에 대응하는 제1 추가 팔레트를 설정할 수 있다.
상기 제1 추가 팔레트는 상기 2차원 경계선이 보다 용이하게 식별되도록 테두리를 진하게 표시하기 위한 팔레트일 수 있다.
다음으로, 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치가 미리 설정된 카메라의 위치에서 대기 오염도 지도를 바라보는 경우에, 등농도장 객체들이 오버래핑(overlapping)되는 부분에 대응하는 2차원 영역에 적용될 제2 시각적 효과에 대응하는 제2 추가 팔레트를 설정할 수 있다.
상기 제2 추가 팔레트는 오버래핑되는 부분들이 단순히 등농도장 객체들의 투명도 값에 의해 섞인 색상으로 표시되는 것에 나아가 보다 용이하게 식별되도록 추가적인 패턴 또는 색상을 덧입히기 위한 팔레트일 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 오염물질 농도 모델을 생성하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 8을 참조하면 먼저, 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치가 제1 데이터로서 오염원으로 선박 배출 모델 및 선박 관찰 결과를 획득할 수 있다.
대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치는 제1 데이터에 대해서 배출 처리를 수행하고, 제1 데이터의 배출 데이터는 제2 데이터의 배출 처리에 활용될 수 있다.
대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치는 제2 데이터로서 중규모 기상(Weather Research and Forecasting, WRF) 모델을 획득할 수 있다.
대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치는 제2 데이터에 대해 기상 자료 전처리(Meteorology-Chemistry Interface Model, MCIP)를 수행하고, 제1 데이터의 배출 데이터를 활용하여 제2 데이터의 배출 처리를 수행하고, 전처리된 기상 자료, 제2 데이터의 배출 데이터를 함께 활용하여 대기질 모델(Community Multiscale Air Quality, CMAQ)을 산출할 수 있다.
대기질 모델에는 제1 공간 해상도를 갖는 배경 농도 및 오염원 농도가 포함될 수 있다.
대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치는 제1 데이터의 배출 데이터 및 제2 데이터 중 일부 기상 데이터를 함께 활용하여 대기질 확산 모델(CALPUFF)을 생성할 수 있다.
대기질 확산 모델에는 제2 공간 해상도를 갖는 로컬 농도로서 측정값 및 평균값이 포함될 수 있다.
대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치는 대기질 모델 및 대기질 확산 모델을 결합하여 하이브리드 오염물질 모델을 생성할 수 있다.
여기서, 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치는 로컬 농도의 측정값 및 평균값을 이용하여 오염원 농도에 적용될 가중치를 결정하고, 가중치가 적용된 오염원 농도 및 배경 농도를 합산하여 하이브리드 오염물질 농도를 산출할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 오염물질 농도를 이용하여 생성한 대기 오염도 지도를 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 시스템을 나타낸 도면이다.
본 발명의 대기 오염도의 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치(110) 및 사용자 단말(120)은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체와 같은 컴퓨터 시스템(1100)에서 구현될 수 있다.
도 10을 참조하면, 컴퓨터 시스템(1100)은 버스(1120)를 통하여 서로 통신하는 하나 이상의 프로세서(1110), 메모리(1130), 사용자 인터페이스 입력 장치(1140), 사용자 인터페이스 출력 장치(1150) 및 스토리지(1160)를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터 시스템(1100)은 네트워크(1180)에 연결되는 네트워크 인터페이스(1170)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(1110)는 중앙 처리 장치 또는 메모리(1130)나 스토리지(1160)에 저장된 프로세싱 인스트럭션들을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1130) 및 스토리지(1160)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체일 수 있다. 예를 들어, 메모리는 ROM(1131)이나 RAM(1132)을 포함할 수 있다.
본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시 예들로서, 어떠한 방법으로도 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, “필수적인”, “중요하게” 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
110: 대기 오염도 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치
120: 사용자 단말
130: 오염물질 데이터베이스
1100: 컴퓨터 시스템 1110: 프로세서
1120: 버스 1130: 메모리
1131: 롬 1132: 램
1140: 사용자 인터페이스 입력 장치
1150: 사용자 인터페이스 출력 장치
1160: 스토리지 1170: 네트워크 인터페이스

Claims (9)

  1. 오염물질 데이터베이스에 포함된 대기 오염물질 예측 정보에 제1 모델링 기법을 적용하여 공간 해상도가 제1 공간 해상도인 제1 오염물질 농도 값들을 포함하는 제1 오염물질 농도 모델을 생성하는 단계;
    상기 오염물질 데이터베이스에 포함된 오염원의 오염물질 배출 정보에 상기 제1 모델링 기법과 서로 다른 제2 모델링 기법을 적용하여, 공간 해상도가 상기 제1 공간 해상도보다 높은 제2 공간 해상도인 제2 오염물질 농도 값들을 포함하는 제2 오염물질 농도 모델을 생성하는 단계;
    상기 제1 오염물질 농도 모델 및 상기 제2 오염물질 농도 모델에 기초하여 공간 해상도가 비정형인 하이브리드 오염물질 농도 모델을 생성하는 단계;
    상기 하이브리드 오염물질 농도 모델에 기초한 대기 오염도 지도를 생성하는 단계; 및
    사용자 단말에 상기 대기 오염도 지도를 포함하는 대기 오염도 모니터링 정보를 제공하는 단계
    를 포함하고,
    상기 하이브리드 오염물질 농도 모델을 생성하는 단계는
    상기 제2 오염물질 농도 값들을 기초로 가중치를 산출하는 단계; 및
    상기 제1 오염물질 농도 값들에 상기 가중치를 적용하여 하이브리드 오염물질 농도 값들을 산출하는 단계
    를 포함하고,
    상기 제1 오염물질 농도 값들 각각은 배경 값 및 오염원 값으로 구성되고,
    상기 제2 오염물질 농도 값들 각각은 측정값 및 평균값으로 구성되고,
    상기 가중치를 산출하는 단계는 상기 측정값의 상기 평균값에 대한 비율을 상기 가중치로 산출하는 단계를 포함하고,
    상기 하이브리드 오염물질 농도 값들을 산출하는 단계는 상기 오염원 값에 상기 가중치를 적용한 뒤, 상기 배경 값과 합산하여 하이브리드 오염물질 농도 값을 산출하는 단계를 포함하고,
    상기 대기 오염도 지도를 생성하는 단계는
    상기 하이브리드 오염물질 농도 값들 및 고도 데이터를 로드(load)하는 단계;
    상기 하이브리드 오염물질의 농도 값들을 등(等)농도 기준에 따라 복수의 그룹(group)들로 그룹핑하는 단계;
    상기 그룹들에 대응하는 등농도장 객체들을 생성하는 단계;
    상기 등농도장 객체들 각각에 대응하는 팔레트(pallete)를 설정하는 단계; 및
    지형 지도 이미지 상에 상기 등농도장 객체들을 배치하여 대기 오염도 지도를 생성하는 단계
    를 포함하고,
    상기 팔레트를 설정하는 단계는
    미리 설정된 카메라의 위치에서 상기 대기 오염도 지도를 바라보는 경우에, 상기 등농도장 객체들의 2차원 경계선에 적용될 제1 시각적 효과에 대응하는 제1 추가 팔레트를 설정하는 단계; 및
    상기 미리 설정된 카메라의 위치에서 상기 대기 오염도 지도를 바라보는 경우에, 상기 등농도장 객체들이 오버래핑(overlapping)되는 부분에 대응하는 2차원 영역에 적용될 제2 시각적 효과에 대응하는 제2 추가 팔레트를 설정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 제1 추가 팔레트는 상기 2차원 경계선이 보다 용이하게 식별되도록 테두리를 진하게 표시하기 위한 팔레트이고,
    상기 제2 추가 팔레트는 오버래핑되는 부분들이 상기 등농도장 객체들의 투명도 값에 의해 섞인 색상으로 표시되는 것보다 용이하게 식별되도록 오버래핑되는 부분들에 추가적인 패턴 또는 색상을 덧입히기 위한 팔레트인, 대기 오염도의 모델링 및 모니터링 정보 제공 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 모델링 기법은 CMAQ(Community Multiscale Air Quality) 또는 CAMx(Comprehensive Air Quality Model with Extensions)이고,
    상기 제1 공간 해상도는 상기 제1 오염물질 농도 값들에 대응하는 위치 값들의 간격이 1km 이상인 공간 해상도인, 대기 오염도의 모델링 및 모니터링 정보 제공 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제2 모델링 기법은 CALPUFF이고,
    상기 제2 공간 해상도는 상기 제2 오염물질 농도 값들에 대응하는 위치 값들의 간격이 1km 미만인 공간 해상도인, 대기 오염도의 모델링 및 모니터링 정보 제공 방법.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서,
    상기 측정값은 무인 비행 장치를 이용하여 측정된 오염물질 농도 값을 포함하는, 대기 오염도의 모델링 및 모니터링 정보 제공 방법.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 적어도 하나의 프로그램이 기록된 메모리; 및
    상기 프로그램을 실행하는 프로세서
    를 포함하고,
    상기 프로그램은
    대기 오염물질 예측 정보에 제1 모델링 기법을 적용하여 공간 해상도가 제1 공간 해상도인 제1 오염물질 농도 값들을 포함하는 제1 오염물질 농도 모델을 생성하는 단계;
    오염원의 오염물질 배출 정보에 상기 제1 모델링 기법과 서로 다른 제2 모델링 기법을 적용하여, 공간 해상도가 상기 제1 공간 해상도보다 높은 제2 공간 해상도인 제2 오염물질 농도 값들을 포함하는 제2 오염물질 농도 모델을 생성하는 단계;
    상기 제1 오염물질 농도 모델 및 상기 제2 오염물질 농도 모델에 기초하여 공간 해상도가 비정형인 하이브리드(hybrid) 오염물질 농도 모델을 생성하는 단계;
    상기 하이브리드 오염물질 농도 모델에 기초한 대기 오염도 지도를 생성하는 단계; 및
    상기 대기 오염도 지도를 포함하는 대기 오염도 모니터링 정보를 제공하는 단계
    를 수행하기 위한 명령어들을 포함하고,
    상기 하이브리드 오염물질 농도 모델을 생성하는 단계는
    상기 제2 오염물질 농도 값들을 기초로 가중치를 산출하는 단계; 및
    상기 제1 오염물질 농도 값들에 상기 가중치를 적용하여 하이브리드 오염물질 농도 값들을 산출하는 단계
    를 포함하고,
    상기 제1 오염물질 농도 값들 각각은 배경 값 및 오염원 값으로 구성되고,
    상기 제2 오염물질 농도 값들 각각은 측정값 및 평균값으로 구성되고,
    상기 가중치를 산출하는 단계는 상기 측정값의 상기 평균값에 대한 비율을 상기 가중치로 산출하는 단계를 포함하고,
    상기 하이브리드 오염물질 농도 값들을 산출하는 단계는 상기 오염원 값에 상기 가중치를 적용한 뒤, 상기 배경 값과 합산하여 하이브리드 오염물질 농도 값을 산출하는 단계를 포함하고,
    상기 대기 오염도 지도를 생성하는 단계는
    상기 하이브리드 오염물질 농도 값들 및 고도 데이터를 로드(load)하는 단계;
    상기 하이브리드 오염물질의 농도 값들을 등(等)농도 기준에 따라 복수의 그룹(group)들로 그룹핑하는 단계;
    상기 그룹들에 대응하는 등농도장 객체들을 생성하는 단계;
    상기 등농도장 객체들 각각에 대응하는 팔레트(pallete)를 설정하는 단계; 및
    지형 지도 이미지 상에 상기 등농도장 객체들을 배치하여 대기 오염도 지도를 생성하는 단계
    를 포함하고,
    상기 팔레트를 설정하는 단계는
    미리 설정된 카메라의 위치에서 상기 대기 오염도 지도를 바라보는 경우에, 상기 등농도장 객체들의 2차원 경계선에 적용될 제1 시각적 효과에 대응하는 제1 추가 팔레트를 설정하는 단계; 및
    상기 미리 설정된 카메라의 위치에서 상기 대기 오염도 지도를 바라보는 경우에, 상기 등농도장 객체들이 오버래핑(overlapping)되는 부분에 대응하는 2차원 영역에 적용될 제2 시각적 효과에 대응하는 제2 추가 팔레트를 설정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 제1 추가 팔레트는 상기 2차원 경계선이 보다 용이하게 식별되도록 테두리를 진하게 표시하기 위한 팔레트이고,
    상기 제2 추가 팔레트는 오버래핑되는 부분들이 상기 등농도장 객체들의 투명도 값에 의해 섞인 색상으로 표시되는 것보다 용이하게 식별되도록 오버래핑되는 부분들에 추가적인 패턴 또는 색상을 덧입히기 위한 팔레트인, 대기 오염도의 모델링 및 모니터링 정보 제공 장치.
KR1020210038326A 2021-03-24 2021-03-24 자료동화 및 하이브리드 모델을 적용한 상세 공간 해상도 오염지도 산출 방법 및 정보 제공 방법 KR102326602B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210038326A KR102326602B1 (ko) 2021-03-24 2021-03-24 자료동화 및 하이브리드 모델을 적용한 상세 공간 해상도 오염지도 산출 방법 및 정보 제공 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210038326A KR102326602B1 (ko) 2021-03-24 2021-03-24 자료동화 및 하이브리드 모델을 적용한 상세 공간 해상도 오염지도 산출 방법 및 정보 제공 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102326602B1 true KR102326602B1 (ko) 2021-11-16

Family

ID=78716825

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210038326A KR102326602B1 (ko) 2021-03-24 2021-03-24 자료동화 및 하이브리드 모델을 적용한 상세 공간 해상도 오염지도 산출 방법 및 정보 제공 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102326602B1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116804666A (zh) * 2023-06-29 2023-09-26 杭州高鹏自动化系统有限公司 一种基于多路采集系统的烟气分析方法
CN117217027A (zh) * 2023-11-02 2023-12-12 中国人民解放军国防科技大学 基于四维变分同化的污染物点源廓线排放估算方法和装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010097331A (ko) * 2000-04-21 2001-11-08 박원규 레이저 레이더 및 확산모델을 이용한 대기오염 정보시스템
KR20020007544A (ko) * 2000-07-15 2002-01-29 송미영 대기오염 실시간 모니터링 방법
KR20110128511A (ko) * 2010-05-24 2011-11-30 주식회사 에니텍 웹을 이용한 3차원 실시간 대기관리 시스템
KR20150031570A (ko) * 2013-09-16 2015-03-25 주식회사 에니텍 오염물질 배출원 추적방법
KR20150031577A (ko) * 2013-09-16 2015-03-25 주식회사 에니텍 대기오염물질 배출량 역산출 방법
KR20180074275A (ko) * 2016-12-23 2018-07-03 (주)모메드솔루션 무인비행체를 이용한 공기질 측정 모델링 시스템
KR20190043135A (ko) * 2016-08-22 2019-04-25 아이리스 인터내셔널 인크. 생물학적 입자의 분류 시스템 및 방법

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010097331A (ko) * 2000-04-21 2001-11-08 박원규 레이저 레이더 및 확산모델을 이용한 대기오염 정보시스템
KR20020007544A (ko) * 2000-07-15 2002-01-29 송미영 대기오염 실시간 모니터링 방법
KR20110128511A (ko) * 2010-05-24 2011-11-30 주식회사 에니텍 웹을 이용한 3차원 실시간 대기관리 시스템
KR20150031570A (ko) * 2013-09-16 2015-03-25 주식회사 에니텍 오염물질 배출원 추적방법
KR20150031577A (ko) * 2013-09-16 2015-03-25 주식회사 에니텍 대기오염물질 배출량 역산출 방법
KR20190043135A (ko) * 2016-08-22 2019-04-25 아이리스 인터내셔널 인크. 생물학적 입자의 분류 시스템 및 방법
KR20180074275A (ko) * 2016-12-23 2018-07-03 (주)모메드솔루션 무인비행체를 이용한 공기질 측정 모델링 시스템

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116804666A (zh) * 2023-06-29 2023-09-26 杭州高鹏自动化系统有限公司 一种基于多路采集系统的烟气分析方法
CN116804666B (zh) * 2023-06-29 2024-01-12 杭州高鹏自动化系统有限公司 一种基于多路采集系统的烟气分析方法
CN117217027A (zh) * 2023-11-02 2023-12-12 中国人民解放军国防科技大学 基于四维变分同化的污染物点源廓线排放估算方法和装置
CN117217027B (zh) * 2023-11-02 2024-01-30 中国人民解放军国防科技大学 基于四维变分同化的污染物点源廓线排放估算方法和装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102326602B1 (ko) 자료동화 및 하이브리드 모델을 적용한 상세 공간 해상도 오염지도 산출 방법 및 정보 제공 방법
CN111126399B (zh) 一种图像检测方法、装置、设备及可读存储介质
CN113658292A (zh) 气象数据色斑图生成方法、装置、设备及存储介质
CN110426493A (zh) 空气质量监测数据校准方法、装置、设备和存储介质
CN113777236A (zh) 基于排放源的空气质量监控方法和装置
CN111538799A (zh) 热力图构建方法、设备、存储介质及装置
CN110645996B (zh) 一种感知数据的提取方法及系统
CN115146484A (zh) 一种用于检测环境参数的环保监控系统及监控方法
CN117557681B (zh) 一种基于多源测绘数据的高精度地形图生成方法及装置
CN115017679A (zh) 大气污染扩散的模拟方法、装置、存储介质和电子设备
US20230127338A1 (en) Road deterioration determination device, road deterioration determination method, and storage medium
Fridelin et al. Implementation of microservice architectures on SEMAR extension for air quality monitoring
CN114778774A (zh) 基于人工智能的温室气体监测方法及相关设备
CN113125635A (zh) 一种大气污染预警方法、装置及可读存储介质
Krooks et al. WebGL visualisation of 3D environmental models based on finnish open geospatial data sets
CN113269717A (zh) 基于遥感图像的建筑物检测方法及装置
CN113758492A (zh) 地图检测方法和装置
CN115239027B (zh) 空气质量格点化集合预报的方法及装置
CN115493657B (zh) 一种基于无人机的大气污染溯源方法和装置
CN116561509A (zh) 顾及植被类型的城市植被地上生物量精确反演方法及系统
CN115859026A (zh) 一种高分辨率近地面pm2.5浓度遥感反演方法及装置
CN115730718A (zh) 结合超光谱卫星与人工智能的大气no2时空预测算法
CN113449799B (zh) 目标检测与分类方法、系统、设备及存储介质
CN115731560A (zh) 一种基于深度学习的槽线识别方法、装置、存储介质及终端
CN116631530B (zh) 污染物扩散风险识别方法、装置及设备

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant