KR102360265B1 - Measurement and prediction system for living air environment - Google Patents

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KR102360265B1 KR1020200134677A KR20200134677A KR102360265B1 KR 102360265 B1 KR102360265 B1 KR 102360265B1 KR 1020200134677 A KR1020200134677 A KR 1020200134677A KR 20200134677 A KR20200134677 A KR 20200134677A KR 102360265 B1 KR102360265 B1 KR 102360265B1
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Abstract

The present invention relates to a living air environment measurement and prediction system that measures an air environment and displays measurement information and, more specifically, to a living air environment measurement and prediction system which comprises: a plurality of living air environment measurement units including a plurality of measurement sensors for measuring living air environment information which is an air environment of an installation spot; a plurality of living air environment display units individually connected to the plurality of living air environment measurement units; and a central server unit including a data transceiving unit, a public data storage unit, a living air environment information storage unit, a topographic information storage unit, and a living air environment analysis unit. The living air environment measurement and prediction system finds air environment information of a surrounding region and a current location and predicts air environment information, which can be changed according to an influence of wind, to notify a user of the predicted air environment information.

Description

생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템{MEASUREMENT AND PREDICTION SYSTEM FOR LIVING AIR ENVIRONMENT}Living air environment measurement and prediction system {MEASUREMENT AND PREDICTION SYSTEM FOR LIVING AIR ENVIRONMENT}

본 발명은 대기 환경을 측정하여 측정 정보를 표시하는 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 인근 지역과 현재 위치의 생활권에 밀접한 생활 대기 환경 정보를 실시간으로 파악하고, 바람의 영향에 따라 변경될 수 있는 대기 환경 정보를 예측하여 사용자에게 알리기 위한 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a living air environment measurement and prediction system that measures the air environment and displays the measurement information, and more particularly, it grasps the living air environment information close to the living area of the neighboring area and the current location in real time, and the influence of wind It relates to a living air environment measurement and prediction system for predicting atmospheric environment information that can be changed according to the user and notifying the user.

최근 화석 연료를 태워 동력을 얻는 화력 발전을 이용한 에너지 사용량의 증가, 산업 폐기물 또는 일반 생활쓰레기 등의 소각 처리량의 증가 및 자동차의 증가로 인한 매연 가스 등으로 인해 대기 가스 오염이 심각한 문제로 대두되고 있다.Recently, air gas pollution is emerging as a serious problem due to the increase in energy consumption using thermal power generation that is powered by burning fossil fuels, the increase in the amount of incineration such as industrial waste or general household waste, and soot gas from the increase in automobiles. .

종래의 미세먼지 알림패널(신호등) 장치는 불특정 다수를 대상으로 구성되어 있으며, 설치된 위치에서 가장 가까운 도시대기, 도로변대기의 측정소 데이터를 수신 받아 표시하여 실제 생활권 영역의 미세먼지와 차이가 있다.The conventional fine dust notification panel (traffic light) device is configured for an unspecified number of people, and it receives and displays the measurement station data of the city air and roadside air closest to the installed location, which is different from the fine dust in the real living area.

기존 공공데이터(국가측정소)로 수신 받는 실외 미세먼지 정보는, 실내에 미세먼지 알림 장치가 설치된 건물 근처에 측정소가 있지 않는 한 공공데이터와 건물의 현재 위치의 실제 실외 미세먼지 정도는 차이가 발생하게 된다. 즉, 지역별 국가측정소 공공데이터에서 지역 미세먼지가 '보통'인 경우에도 거주지 실외에서 미세먼지를 측정할 시 '나쁨'으로 나타나는 경우가 빈번하다. As for the outdoor fine dust information received through existing public data (national measuring station), there is a difference between the public data and the actual outdoor fine dust level of the current location of the building, unless there is a measuring station near a building where a fine dust notification device is installed indoors. do. In other words, even when the local fine dust is 'normal' in the public data of the regional national measurement station, it is frequently shown as 'bad' when measuring fine dust outdoors.

이와 같이, 종래의 미세먼지 알림 장치는 생활에 밀접하지 않은 미세먼지 데이터를 제공하고, 인터넷 및 모바일 앱 등의 매체로 예보를 확인해야 하며, 이해가 어려운 숫자로 구성된 알림패널로 예보 확인 능력이 부족한 사람들이 이해하고 대응하기 어렵게 되어 있다. As such, the conventional fine dust notification device provides fine dust data that is not closely related to daily life, needs to confirm the forecast through media such as the Internet and mobile apps, and lacks the ability to confirm the forecast with a notification panel composed of difficult-to-understand numbers. It has become difficult for people to understand and respond to.

또한, 건물 사이에서 강한 바람이 발생되는 경우에는 미세먼지 농도가 짙은 공기가 정체되지 않지만, 특정 지역에서는 바람이 정체되면서 짙은 농도의 미세먼지가 지속적으로 머무르게 되면서 미세먼지 수치가 올라가게 되는 경우가 있다.In addition, when strong winds occur between buildings, the air with a high concentration of fine dust does not stagnate, but in a specific area, as the wind stagnates, the concentration of fine dust continues to stay and the level of fine dust rises. .

그런데, 종래의 미세먼지 알림 장치는 관측소에서 제공되는 측정 정보를 기반으로 한 현재 위치에서의 예상 미세먼지 정보를 제공하게 되므로, 현재 위치와 인근 지역의 생활권 내 미세먼지 오염 차이를 보여주거나, 시간 경과나 바람의 영향에 따른 생활권에서의 미세먼지 농도의 변화를 예측할 수 없다는 문제가 있었다.However, since the conventional fine dust notification device provides expected fine dust information at the current location based on the measurement information provided by the observatory, it shows the difference in fine dust pollution in the living area between the current location and the neighboring area, or There was a problem that the change in the concentration of fine dust in the living area due to the influence of wind or wind could not be predicted.

대한민국 등록특허 10-1901272호(2018.09.17 등록)Republic of Korea Patent Registration No. 10-1901272 (Registered on September 17, 2018)

본 발명은 실제 생활권과 밀접한 위치에서 생활 대기 환경을 측정하고, 바람의 영향에 따른 미세먼지 농도의 변화를 예측하여 제공할 수 있는 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템을 제공한다.The present invention provides a living atmospheric environment measurement and prediction system that can measure the living atmospheric environment at a location close to the real living area and predict and provide a change in the concentration of fine dust according to the influence of wind.

본 발명의 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템은 현재 위치의 미세먼지와 인근 지역의 미세먼지 오염 정도를 직관적인 아이콘으로 표시하여 인근 어느 지역에서 미세먼지가 발생하고 내 생활 지역에 어떤 영향을 주는지에 대한 정보를 제공할 수 있는 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템을 제공한다.The living air environment measurement and prediction system of the present invention displays the fine dust at the current location and the level of fine dust pollution in the nearby area as an intuitive icon, so that the It provides a living air environment measurement and prediction system that can provide information.

상기한 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템은 공공 대기환경 데이터를 공유하는 지역의 복수의 일지점에 각각 설치되고 복수의 일지점 각각의 생활 대기환경을 나타내는 생활 대기환경 정보를 측정하는 복수의 측정센서를 포함하는 복수의 생활 대기환경 측정부와, 복수의 생활 대기환경 측정부에 각각 연결되는 복수의 생활 대기환경 표시부, 및 공공 대기환경 데이터가 송수신되고 복수의 생활 대기환경 측정부 및 복수의 생활 대기환경 표시부와 네트워크로 각각 연결되어 복수의 생활 대기환경 정보가 송수신되는 데이터 송수신부, 데이터 송수신부에 수신된 공공 대기환경 데이터가 저장되는 공공 데이터 저장부, 데이터 송수신부에 수신된 복수의 생활 대기환경 정보가 저장되는 생활 대기환경 정보 저장부, 복수의 생활 대기환경 측정부가 설치된 지점 주위의 지형 정보를 저장하는 지형정보 저장부 및 복수의 생활 대기환경 정보를 분석하는 생활 대기환경 분석부를 포함하는 중앙 서버부를 포함할 수 있다.In order to solve the above problems, the living air environment measurement and prediction system of the present invention is installed at a plurality of points in an area sharing public air environment data, respectively, and represents a living air environment of each of the plurality of points. A plurality of living air environment measurement units including a plurality of measurement sensors for measuring information, a plurality of living air environment display units respectively connected to the plurality of living air environment measuring units, and public air environment data are transmitted and received and a plurality of living standbys A data transceiver that is connected to the environment measuring unit and a plurality of living air environment display units through a network and transmits and receives a plurality of living air environment information, a public data storage unit that stores public air environment data received in the data transmit/receive unit, and a data transmit/receive unit A living atmospheric environment information storage unit in which a plurality of living atmospheric environment information received in the It may include a central server unit including an atmospheric environment analysis unit.

또한, 본 발명의 생활 대기환경 분석부는, 공공 데이터 저장부에 저장된 공공 데이터와 생활 대기환경 정보 저장부에 저장된 복수의 생활 대기환경 정보를 이용하여 복수의 생활 대기환경 측정부가 설치된 지점의 생활 대기환경 변화를 예측하는 생활 대기환경 변화 예측부 및 공공 데이터 및 복수의 생활 대기환경 정보를 이용하여 복수의 생활 대기환경 측정부가 미설치된 지점의 비정형적 생활 대기환경 정보를 예측하는 비정형적 생활 대기환경 예측부를 포함할 수 있다.In addition, the living atmospheric environment analysis unit of the present invention, using the public data stored in the public data storage unit and a plurality of living atmospheric environment information stored in the living atmospheric environment information storage unit, the living atmospheric environment at the point where a plurality of living atmospheric environment measurement units are installed A living atmospheric environment change prediction unit that predicts changes and an atypical living atmospheric environment prediction unit that predicts atypical living atmospheric environment information at a point where a plurality of living atmospheric environment measurement units are not installed using public data and a plurality of living atmospheric environment information may include

더욱이, 본 발명은 공공 데이터 및 복수의 생활 대기환경 정보 각각은 미세먼지 농도 정보, 초미세 먼지 농도 정보, 풍향 정보, 풍속 정보를 포함하고, 생활 대기환경 변화 예측부에서, 공공 데이터의 미세먼지 농도 정보, 초미세 먼지 농도 정보, 풍향 및 풍속 정보를 이용하여 생활 대기환경 측정부의 일정 시간 이후의 미세먼지 또는 초미세먼지 농도 정보의 변화를 예측하되, 공공 데이터의 제1 미세먼지 농도 정보, 제1 초미세먼지 농도 정보, 제1 풍향 정보 및 제1 풍속 정보와, 생활 대기환경 정보의 제2 미세먼지 농도 정보, 제2 초미세먼지 농도 정보, 제2 풍향 정보 및 제2 풍속 정보를 각각 비교하여, 제1 풍향 정보 및 제2 풍향 정보가 같고, 제1 풍속 정보 및 제2 풍속 정보가 같을 경우, 변화 값(X1)을 아래의 식으로 예측하는,

Figure 112020109836812-pat00001
, 여기서, Fa는 인근 지역 측정소에서 측정되는 현재 시점의 미세먼지 또는 초미세먼지 농도 값이고, Fb는 생활 대기환경 측정부에서 측정되는 현재 시점의 미세먼지 또는 초미세먼지 농도 값이며, Fn은 대기 측정소의 일정 시간 이후로 예측되는 미세먼지 또는 초미세먼지 농도 값이 될 수 있다.Furthermore, in the present invention, each of the public data and the plurality of living atmospheric environment information includes fine dust concentration information, ultrafine dust concentration information, wind direction information, and wind speed information, and in the living atmospheric environment change prediction unit, fine dust concentration of public data Using the information, ultra-fine dust concentration information, wind direction and wind speed information to predict the change of fine dust or ultra-fine dust concentration information after a certain time of the living atmospheric environment measurement unit, the first fine dust concentration information of public data, the first By comparing the ultrafine dust concentration information, the first wind direction information and the first wind speed information, and the second fine dust concentration information, the second ultrafine dust concentration information, the second wind direction information, and the second wind speed information of the living air environment information, respectively, , When the first wind direction information and the second wind direction information are the same, and the first wind speed information and the second wind speed information are the same, the change value (X 1 ) is predicted by the following equation,
Figure 112020109836812-pat00001
, where Fa is the current fine dust or ultrafine dust concentration value measured at a nearby local measuring station, Fb is the current fine dust or ultrafine dust concentration value measured at the living air environment measurement unit, and Fn is the air It may be a value of fine dust or ultra-fine dust concentration predicted after a certain period of time at the measuring station.

아울러, 본 발명은 제1 풍향 정보 및 제2 풍향 정보가 같고, 제1 풍속 정보 및 제2 풍속 정보가 다를 경우, 변화 값(X2)을 아래의 식으로 예측하는,

Figure 112020109836812-pat00002
, 여기서, Va는 대기 측정소에서 측정되는 현재 시점의 풍속 값이며, Vb는 생활 대기환경 측정부에서 측정되는 현재 시점의 풍속 값이 될 수 있다.In addition, in the present invention, when the first wind direction information and the second wind direction information are the same and the first wind speed information and the second wind speed information are different, the change value (X 2 ) is predicted by the following formula,
Figure 112020109836812-pat00002
, where Va is a wind speed value at the current point in time measured by the atmospheric measurement station, and Vb may be a wind speed value at the current point in time measured by the living air environment measurement unit.

이에 더하여, 본 발명은 제1 풍향 정보 및 제2 풍향 정보가 다르고, 제1 풍속 정보 및 제2 풍속 정보가 다를 경우, 변화 값(X3)을 아래의 식으로 예측하는,

Figure 112020109836812-pat00003
, 여기서, Va는 대기 측정소에서 측정되는 현재 시점의 풍속 값이며, Vb는 생활 대기환경 측정부에서 측정되는 현재 시점의 풍속 값이 될 수 있다.In addition, in the present invention, when the first wind direction information and the second wind direction information are different and the first wind speed information and the second wind speed information are different, the change value (X 3 ) is predicted by the following formula,
Figure 112020109836812-pat00003
, where Va is a wind speed value at the current point in time measured by the atmospheric measurement station, and Vb may be a wind speed value at the current point in time measured by the living air environment measurement unit.

한편, 본 발명은 공공 데이터 및 복수의 생활 대기환경 정보 각각은 미세먼지 농도 정보, 초미세 먼지 농도 정보, 풍향 정보, 풍속 정보를 포함하고, 비정형적 생활 대기환경 예측부에서, 중앙 서버부에 접속된 사용자 단말 위치의 주변에 위치한 복수의 생활 대기환경 측정부의 생활 대기환경 정보 중 복수의 제3 미세먼지 농도 정보 또는 복수의 제3 초미세먼지 농도 정보의 평균값을 계산하고, 평균값을 공공 데이터의 제4 미세먼지 농도 정보 또는 제4 초미세먼지 농도 정보와 비교하여, 복수의 제3 미세먼지 농도의 평균값 및 제4 미세먼지 농도, 또는 복수의 제3 초미세먼지 농도의 평균값 및 제4 초미세먼지 농도가 같을 경우 평균값을 사용자 단말 위치의 예측 정보로 제공하고, 복수의 제3 미세먼지 농도의 평균값 및 제4 미세먼지 농도, 또는 복수의 제3 초미세먼지 농도의 평균값 및 제4 초미세먼지 농도가 다를 경우 공공 데이터의 제4 미세먼지 농도 정보 또는 제4 초미세먼지 농도 정보를 평균값과 함께 최소값과 최대값으로 구분지어 사용자 단말 위치의 예측 정보로 제공할 수 있다.Meanwhile, according to the present invention, each of public data and a plurality of living atmospheric environment information includes fine dust concentration information, ultrafine dust concentration information, wind direction information, and wind speed information, and the atypical living atmospheric environment prediction unit connects to the central server unit Calculates an average value of a plurality of third fine dust concentration information or a plurality of third ultrafine dust concentration information among living atmospheric environment information of a plurality of living atmospheric environment measurement units located in the vicinity of the user terminal location, and the average value is used as the second of public data. 4 Compared with the fine dust concentration information or the fourth ultrafine dust concentration information, the average value of the plurality of third fine dust concentrations and the fourth fine dust concentration, or the average value of the plurality of third ultrafine dust concentrations and the fourth ultrafine dust If the concentration is the same, the average value is provided as prediction information of the location of the user terminal, and the average value and the fourth fine dust concentration of the plurality of third fine dust concentrations, or the average value of the plurality of third ultra-fine dust concentrations and the fourth ultra-fine dust concentration is different, the fourth fine dust concentration information or the fourth ultrafine dust concentration information of public data may be divided into a minimum value and a maximum value together with an average value, and may be provided as prediction information of the location of the user terminal.

또한, 본 발명의 비정형적 생활 대기환경 예측부에서는, 지형정보 저장부에서 획득된 복수의 생활 대기환경 정보 각각의 지형정보를 기준으로 복수의 생활 대기환경 정보를 복수의 그룹으로 분류하고, 복수의 그룹 중 사용자 단말 위치의 지형정보와 유사한 지형정보를 가진 그룹을 선별하여, 선별된 그룹의 복수의 제5 미세먼지 농도 정보 또는 복수의 제5 초미세 먼지 농도 정보의 평균값을 공공 데이터의 제4 미세먼지 농도 정보 또는 제4 초미세먼지 농도 정보와 함께 최소값 및 최대값으로 구분지어 예측 정보로 제공할 수 있다.In addition, in the atypical living atmospheric environment prediction unit of the present invention, a plurality of living atmospheric environment information is classified into a plurality of groups based on the respective topographic information of a plurality of living atmospheric environment information obtained from the geographical information storage unit, and a plurality of Among the groups, a group having geographical information similar to the geographical information of the location of the user terminal is selected, and the average value of the plurality of fifth fine dust concentration information or the plurality of fifth ultra-fine dust concentration information of the selected group is used as the fourth fine particle of public data. It can be divided into a minimum value and a maximum value together with the dust concentration information or the fourth ultrafine dust concentration information and provided as prediction information.

본 발명의 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템에 의하면 바람의 영향에 따른 미세먼지 농도의 변화를 예측하여 제공할 수 있다.According to the living atmospheric environment measurement and prediction system of the present invention, it is possible to predict and provide a change in the concentration of fine dust according to the influence of wind.

또한, 본 발명의 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템은 현재 위치의 미세먼지와 인근 지역의 미세먼지 오염 정도를 직관적인 아이콘으로 표시하여 인근 어느 지역에서 미세먼지가 발생하고 내 생활 지역에 어떤 영향을 주는지에 대한 정보를 다양한 연령층의 사람들이 쉽게 인식할 수 있는 효과가 있다. In addition, the living air environment measurement and prediction system of the present invention displays the fine dust at the current location and the level of fine dust pollution in the neighboring area as an intuitive icon to determine which area is the fine dust in the vicinity and how it affects my living area. It has an effect that people of various age groups can easily recognize information about it.

또한, 본 발명은 직관적인 화면 표시로 사용자가 바람의 방향 정보를 통해 현재 위치의 미세먼지가 인근 지역의 미세먼지로부터 어떤 영향이 있을지 쉽게 예측할 수 있는 효과가 있다.In addition, the present invention has an effect that the user can easily predict what effect the fine dust at the current location will have from the fine dust in the vicinity through the wind direction information through an intuitive screen display.

도 1은 본 발명에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템의 구성도를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 생활 대기환경 측정부의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 생활 대기환경 표시부의 구성을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 중앙 서버부의 구성을 도시한 도면이다.
도 5는 미세먼지 단계별 현재 위치, 인근 지역의 직관적인 미세먼지 알림 및 바람 방향을 나타내는 아이콘 표이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템에서 생활 대기환경 표시부 또는 사용자 단말기에 제공되는 화면의 일례를 보여주는 이미지이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템에서 생활 대기환경 표시부 또는 사용자 단말기에 제공되는 화면의 다른 예시를 보여주는 이미지이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 IoT 장치와 연결된 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템의 구성을 도시한다.
1 shows a configuration diagram of a living air environment measurement and prediction system according to the present invention.
2 is a diagram illustrating the configuration of a living air environment measurement unit according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating a configuration of a living air environment display unit according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating a configuration of a central server unit according to an embodiment of the present invention.
5 is a table of icons indicating the current location of each fine dust step, an intuitive fine dust notification in a nearby area, and the wind direction.
6 is an image showing an example of a screen provided to a living atmospheric environment display unit or a user terminal in the living atmospheric environment measurement and prediction system according to an embodiment of the present invention.
7 is an image showing another example of a screen provided to a living atmospheric environment display unit or a user terminal in the living atmospheric environment measurement and prediction system according to an embodiment of the present invention.
8 illustrates a configuration of a living air environment measurement and prediction system connected to an IoT device according to another embodiment of the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되는 실시 예를 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이다. Advantages and features of the present invention, and a method for achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but will be implemented in various different forms.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 기술적 특징을 구체적으로 설명한다. Hereinafter, the technical features of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템의 구성도를 나타낸다.1 shows a configuration diagram of a living air environment measurement and prediction system according to the present invention.

도 1을 참고하여 본 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템을 설명하도록 한다.A living air environment measurement and prediction system according to this embodiment will be described with reference to FIG. 1 .

본 발명의 일 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템은, 복수의 생활 대기환경 측정부(100), 복수의 생활 대기환경 표시부(200) 및 중앙 서버부(300)를 포함할 수 있다.The living atmospheric environment measurement and prediction system according to an embodiment of the present invention may include a plurality of living atmospheric environment measurement units 100 , a plurality of living atmospheric environment display units 200 , and a central server unit 300 .

생활 대기환경 측정부(100)는 공공 대기환경 데이터를 공유하는 지역의 복수의 일지점에 각각 설치되어, 설치된 일지점 각각의 생활 대기환경을 나타내는 생활 대기환경 정보를 측정할 수 있다. The living air environment measurement unit 100 may be respectively installed at a plurality of points in an area sharing public air environment data to measure living air environment information indicating the living air environment of each of the installed points.

예컨대, 생활 대기환경 측정부(100)는 주변의 미세먼지나 초미세먼지 농도와 같은 공기오염 정보, 풍향이나 풍속과 같은 바람 정보, 온도 정보 또는 습도 정보 등을 측정하기 위한 복수의 측정센서를 포함할 수 있다.For example, the living air environment measurement unit 100 includes a plurality of measurement sensors for measuring air pollution information such as surrounding fine dust or ultrafine dust concentration, wind information such as wind direction or speed, temperature information or humidity information, etc. can do.

이러한 생활 대기환경 측정부(100)는 건물의 실내 또는 실외에 설치되거나, 생활권 주변에 있는 신호등이나 버스정류장 등에 설치되어 주변의 생활 대기환경 정보를 측정할 수 있다.The living atmospheric environment measuring unit 100 may be installed indoors or outdoors of a building, or may be installed at a traffic light or a bus stop in the vicinity of the living area to measure the surrounding living atmospheric environment information.

한편, 공공 대기환경 데이터를 측정하게 되는 국가 측정소(지역 측정소)의 경우, 환경부 측정망 설치운영지침상 시료 채취구의 높이를 원칙적으로 사람이 생활하고 호흡하게 되는 높이인 지상 1.5m 이상, 10m 이하의 범위로 제한하고, 불가피한 경우 최대한 외부 영향이 적은 곳을 택하여 높이를 조정하도록 되어 있는데, 국가 측정소의 약 80%가 불가피한 경우로 분류되어 제한된 높이의 범위를 벗어나 설치가 되어 있다. 이들 국가 측정소의 평균 설치 높이는 약 14m로 아파트 6층 높이에 해당한다.On the other hand, in the case of national measuring stations (regional measuring stations) that measure public air environment data, the height of the sample collection port should be in the range of 1.5 m above the ground and 10 m or less, which is the height at which people live and breathe in principle, according to the installation and operation guidelines of the Ministry of Environment. In case of unavoidable circumstances, the height should be adjusted by selecting a location with as little external influence as possible. The average installation height of these national measuring stations is about 14 m, which is equivalent to the height of a 6-story apartment building.

그리고, 공공 대기환경 데이터를 측정하는 국가 측정소는, 대도시의 경우 구단위(서울) 또는 동단위(경기, 인천 등)의 행정구역별로 설치되고, 지방도시의 경우 읍단위의 행정구역별로 설치되지만, 각 측정소 사이의 거리는 가깝게는 3km 내지 7km 정도의 간격, 멀게는 20km 내지 30km 또는 그 이상의 간격을 두고 떨어져 있어 실질적으로 사용자의 위치에 따라 공공 대기환경 데이터가 적용되는 범위(해당 지역)가 측정 위치에서의 영향권을 벗어나는 범위로 확장되어야 하고, 대부분 사용자의 위치로부터 어느정도 떨어진 거리에 있는 국가 측정소의 공공 대기환경 데이터를 이용해야 하므로 실제 생활권에서 측정되는 수치와는 차이가 발생되곤 하였다. 즉, 기존에는 국가 측정소의 공공 대기환경 데이터만으로는 생활에 밀접한 대기 환경 정보를 얻는 것이 어렵웠다.In addition, the national measuring station for measuring public air environment data is installed for each administrative district of the gu unit (Seoul) or dong unit (Gyeonggi, Incheon, etc.) in the case of large cities, and is installed by the administrative district of the eup unit in the case of a local city, The distance between each measuring station is 3 km to 7 km close, and 20 to 30 km or more as far apart. It has to be extended to a range outside the sphere of influence of the user, and the public air environment data of a national measurement station located at a certain distance from the user's location has to be used. In other words, in the past, it was difficult to obtain information about the air environment closely related to life using only the public air environment data of the national measuring station.

이에, 본 발명의 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템에서는, 생활 대기환경 측정부(100)가 설치되는 높이를 생활권 내의 범위로 두고, 설치 간격을 조밀하게 배치하여 이를 해결하고자 한다.Accordingly, in the living atmospheric environment measurement and prediction system according to an embodiment of the present invention, the height at which the living atmospheric environment measurement unit 100 is installed is set within the living area, and the installation intervals are densely arranged to solve this problem.

예를 들어, 생활 대기환경 측정부(100)는 지상 1.5m 이상 5m 이하의 높이 범위 내에 설치될 수 있다. 또한, 필요에 따라 5m 이상 10m 이하의 높이로 설치될 수 있으며, 일부 위치에서는 국가 측정소의 측정 위치와 유사한 데이터를 획득하고 이를 활용하기 위하여 생활권 밖인 10m 이상의 높이에도 생활 대기환경 측정부(100)가 설치될 수 있다. For example, the living atmospheric environment measuring unit 100 may be installed within a height range of 1.5 m or more and 5 m or less above the ground. In addition, it can be installed at a height of 5 m or more and 10 m or less as needed, and in some locations, the living air environment measurement unit 100 is installed even at a height of 10 m or more outside the living area in order to obtain data similar to the measurement position of the national measurement station and utilize it. can be installed.

그리고, 도심지에서는 설치 간격이 100m 이상 1km 이하의 간격으로 다수개가 설치되고, 도심지가 아니더라도 설치 간격이 500m 이상 2km 이하의 간격으로 다수개의 생활 대기환경 측정부(100)가 설치될 수 있다. 이들 생활 대기환경 측정부(100)는 어린이집 유치원이나 학교 등과 같은 건물 근처에 설치되거나, 아파트 단지 내 또는 버스 정류장이나 지하철역 입구 등의 표지판이나 전광판 등지에 설치될 수 있으며, 바람직하게는 주거지나 회사 밀집 지역 등 일상 생활권 내 설치가 가능한 장소에 설치될 수 있다.In addition, a plurality of installation intervals are installed at intervals of 100 m or more and 1 km or less in downtown areas, and a plurality of living air environment measurement units 100 may be installed at intervals of 500 m or more and 2 km or less even in non-urban areas. These living atmospheric environment measurement unit 100 may be installed near buildings such as daycare centers, kindergartens, schools, etc., or installed in apartment complexes or signs or electric billboards such as bus stops or subway station entrances, preferably in residential areas or in densely populated companies. It can be installed in a place that can be installed within the daily living area, such as an area.

즉, 본 발명의 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템에서는, 측정을 위한 생활 대기환경 측정부(100)가 설치되는 높이를 사람이 생활하게 되는 범위 내에 두고 있으므로, 사용자와 인접한 위치에 여러 생활 대기환경 측정부(100)를 배치하여 생활에 밀접한 생활 대기 환경 정보를 사용자가 제공받을 수 있게 된다.That is, in the living atmospheric environment measurement and prediction system according to the embodiment of the present invention, since the height at which the living atmospheric environment measurement unit 100 for measurement is installed is placed within the range where a person lives, several locations adjacent to the user By disposing the living air environment measurement unit 100, the user can receive living air environment information closely related to life.

그리고, 설치 간격이 조밀하게 배치됨에 따라 실제 측정 위치가 사용자들의 생활권에 밀접하게 위치하게 되므로 생활권 내에서 체감될 수 있는 생활 대기환경 정보를 제공할 수 있게 된다.And, as the installation intervals are densely arranged, the actual measurement location is closely located in the living area of users, so that it is possible to provide information about the living air environment that can be felt in the living area.

여기서, 본 발명의 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템은 생활 대기환경 측정부(100)의 고유 ID 정보 또는 위치 정보를 통해 디바이스가 설치된 장소의 높이 정보를 수신하게 되므로 생활 대기환경 표시부(200)나 사용자 단말기에서 자동으로 근처의 생활 대기환경 측정부(100)의 정보를 획득할 수 있도록 한다.Here, the living air environment measurement and prediction system of the present invention receives the height information of the place where the device is installed through the unique ID information or location information of the living air environment measurement unit 100, so the living air environment display unit 200 or the user It enables the terminal to automatically acquire information of the living atmospheric environment measuring unit 100 nearby.

이때, 생활 대기환경 측정부(100)는 설치된 지점의 해발 고도나 장치에서 지면까지의 높이 정보, 주변 건물의 배치도나 밀집도, GPS 위치 정보 등과 같은 지형 관련 정보를 저장할 수 있으며, 생활 대기환경 측정부(100)에서 측정된 환경 관련 데이터는 장치의 고유 ID 및 지형 관련 정보와 함께 네트워크를 통해 중앙 서버부(300)로 전송될 수 있다.At this time, the living atmospheric environment measuring unit 100 may store terrain-related information such as the elevation of the installed point or height information from the device to the ground, the layout or density of surrounding buildings, and GPS location information, and the living atmospheric environment measuring unit The environment-related data measured in 100 may be transmitted to the central server unit 300 through the network together with the device's unique ID and terrain-related information.

생활 대기환경 표시부(200)는 생활 대기환경 측정부(100)에 연결되어 측정된 환경 관련 데이터를 화면에 표시하거나 소리 등으로 알리기 위한 것으로, 생활 대기환경 측정부(100)에 결합되어 동일한 장소에 함께 설치되거나 분리되어 다른 장소에 별개로 설치될 수 있다. 이러한 생활 대기환경 표시부(200)는 생활 대기환경 측정부(100)에 통신 가능하게 연결될 수 있으며, 네트워크를 통해 중앙 서버부(300)와도 연결될 수 있다.The living air environment display unit 200 is connected to the living air environment measurement unit 100 to display the measured environment-related data on the screen or to notify it by sound, etc. It can be installed together or separated and installed separately in different places. The living air environment display unit 200 may be communicatively connected to the living air environment measurement unit 100 , and may also be connected to the central server unit 300 through a network.

여기서, 생활 대기환경 표시부(200)는 결합된 생활 대기환경 측정부(100)에서 측정되는 데이터를 수신하거나, 중앙 서버부(300)로부터 인근 지역에 설치되어 있는 다른 생활 대기환경 측정부(100)에서 측정되는 데이터, 다른 생활 대기환경 표시부(200)에서 표시되는 데이터 또는 동일 지역의 공공 대기환경 데이터를 수신하여 알림 패널에 표시할 수 있다.Here, the living air environment display unit 200 receives the data measured by the combined living air environment measurement unit 100, or another living air environment measurement unit 100 installed in a nearby area from the central server unit 300. Data measured in , data displayed on the other living air environment display unit 200, or public air environment data of the same area may be received and displayed on the notification panel.

예를 들어, 생활 대기환경 표시부(200)는 버스 정류장이나 신호등에 설치된 생활 대기환경 측정부(100)에 결합된 전광판의 형태로 구성될 수 있으며, 생활 대기환경 정보를 화면에 표시할 수 있다. For example, the living air environment display unit 200 may be configured in the form of an electric billboard coupled to the living air environment measurement unit 100 installed at a bus stop or a traffic light, and may display living air environment information on the screen.

이와 달리, 생할 대기환경 표시부(200)는 사용자의 단말기(미도시)가 될 수도 있다. 사용자 단말기로서의 생활 대기환경 표시부(200)는 중앙 서버부(300)와 통신 가능하게 연결되며, 중앙 서버부(300)에 저장된 다양한 정보값을 제공받을 수 있다. 여기서, 사용자 단말기는 사용자의 조작에 따라 네트워크를 통해 각종 데이터를 송수신할 수 있는 단말기가 될 수 있으며, 예컨대, 개인 PC, 태블릿 PC, 또는 스마트폰 등의 다양한 단말기가 사용될 수 있다.Alternatively, the living environment display unit 200 may be a user's terminal (not shown). The living standby environment display unit 200 as a user terminal is communicatively connected to the central server unit 300 , and may receive various information values stored in the central server unit 300 . Here, the user terminal may be a terminal capable of transmitting and receiving various data through a network according to a user's manipulation, and for example, various terminals such as a personal PC, a tablet PC, or a smart phone may be used.

중앙 서버부(300)는 생활 대기환경 측정부(100)에서 측정된 생활 대기환경 데이터와 함께, 생활 대기환경 측정부(100)의 고유 ID, 위치정보 및 지형정보 등을 수신할 수 있다. 수신된 데이터는 데이터베이스화 되어 수집 및 처리될 수 있다. The central server unit 300 may receive, together with the living atmospheric environment data measured by the living atmospheric environment measuring unit 100 , a unique ID, location information, and geographical information of the living atmospheric environment measuring unit 100 . Received data can be collected and processed into a database.

이때, 중앙 서버부(300)는 해당 지역의 국가 측정소에서 제공되는 공공 대기환경 데이터를 수신할 수 있으며, 여러 측정부를 통해 수신받아 저장된 다수의 생활 대기정보 데이터를 공공 대기환경 데이터와 함께 분석 및 모니터링할 수 있다.At this time, the central server unit 300 may receive public air environment data provided by a national measuring station in the region, and analyze and monitor a plurality of living air information data received and stored through various measuring units together with public air environment data. can do.

또한, 중앙 서버부(300)는 생활 대기환경 측정부(100)의 고유 ID 및 위치 정보를 활용하여 인근 지역에 위치한 다른 생활 대기환경 측정부(100), 생활 대기환경 표시부(200) 또는 국가측정소의 환경 데이터를 측정부 및 표시부 각각에 송신할 수 있다.In addition, the central server unit 300 utilizes the unique ID and location information of the living air environment measuring unit 100 to other living air environment measuring units 100, living air environment display units 200 or national measuring stations located in nearby areas. can transmit the environmental data of the measurement unit and the display unit, respectively.

그리고, 중앙 서버부(300)는 생활 대기환경 측정부(100) 및 생활 대기환경 표시부(200)의 생활 대기환경 데이터를 공공 데이터로 등록할 수 있으며, 사용자가 이를 활용할 수 있도록 OpenAPI 서비스를 제공할 수 있다.And, the central server unit 300 can register the living air environment data of the living air environment measurement unit 100 and the living air environment display unit 200 as public data, and provide an OpenAPI service so that the user can utilize it. can

즉, 중앙 서버부(300)에는 다수의 사용자 단말기가 연결될 수 있으며, 사용자 단말기는 중앙 서버부(300)에서 제공되는 공공데이터, 즉 OpenAPI를 활용할 수 있고, 어린이집이나 학교 등의 주변 미세먼지와 다른 학교(지역) 대비 환경 상태를 비교하여 알려주는 알림 서비스(보호자용, 학생용, 또는 교직원용), 아이들에게 맞는 생활정보(마스크, 옷, 호흡기 및 알레르기 질환 대비, 물 마시기, 실내활동 대응 방안 등)를 제공하는 알림 서비스, 또는 사용자 주변 미세먼지 발생 가능 신고 플랫폼 등의 서비스를 제공받을 수 있다.That is, a plurality of user terminals may be connected to the central server unit 300 , and the user terminals may utilize public data provided from the central server unit 300 , that is, OpenAPI, and may be different from fine dust around a daycare center or school. A notification service that compares the environmental condition with the school (region) (for parents, students, or staff), life information suitable for children (masks, clothes, preparation for respiratory and allergic diseases, drinking water, measures to cope with indoor activities, etc.) You can receive services such as a notification service that provides

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 생활 대기환경 측정부의 구성을 도시한 도면이다.2 is a diagram illustrating the configuration of a living air environment measurement unit according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참고하여 본 실시예에 따른 생활 대기환경 측정부(100)의 구성 및 기능을 설명한다.The configuration and function of the living air environment measuring unit 100 according to the present embodiment will be described with reference to FIG. 2 .

본 실시예에 따른 생활 대기환경 측정부(100)는 센서부(110), 통신부(120) 및 제어부(130)를 포함할 수 있다. The living air environment measuring unit 100 according to the present embodiment may include a sensor unit 110 , a communication unit 120 , and a control unit 130 .

센서부(110)는 미세먼지나 초미세먼지 농도의 공기오염 정보 또는 풍향풍속을 나타내는 바람 정보 등을 측정할 수 있는 다양한 복수의 환경 측정센서 및 GPS센서를 포함하여 구성될 수 있다.The sensor unit 110 may include a plurality of environmental measurement sensors and GPS sensors capable of measuring air pollution information of fine dust or ultrafine dust concentration or wind information indicating wind direction and wind speed.

여기서, 센서부(110)의 환경 측정센서는 미세먼지 센서, 풍향풍속 센서, 온도 센서 및 습도 센서를 포함할 수 있다. Here, the environmental measurement sensor of the sensor unit 110 may include a fine dust sensor, a wind direction wind speed sensor, a temperature sensor, and a humidity sensor.

미세먼지 센서는 생활 대기환경 측정부(100)에 설치되어 주변의 미세먼지 농도를 측정하게 되며, 먼지 입자가 10㎛ 이하의 미세먼지뿐만 아니라, 입자가 2.5㎛ 이하인 초미세먼지를 측정할 수 있는 센서로 이루어질 수 있다. 이때, 미세먼지 센서는, 오존, 이산화탄소, 일탄화탄소 및 아황산가스 등의 공기오염 관련 농도를 측정할 수 있는 센서가 될 수도 있다.The fine dust sensor is installed in the living air environment measurement unit 100 to measure the concentration of fine dust in the vicinity. It may be made of a sensor. In this case, the fine dust sensor may be a sensor capable of measuring air pollution-related concentrations such as ozone, carbon dioxide, carbon monoxide and sulfur dioxide.

풍향풍속 센서는 생활 대기환경 측정부(100)의 외부에 노출되게 설치될 수 있으며, 바람의 영향에 따른 풍향 및 풍속을 측정하게 된다. 예컨대, 풍향풍속 센서는 풍차식이나 풍배식 또는 초음파식 풍향풍속계로 이루어질 수 있다.The wind direction and wind speed sensor may be installed to be exposed to the outside of the living atmospheric environment measuring unit 100 and measure the wind direction and wind speed according to the influence of the wind. For example, the wind direction wind speed sensor may be formed of a windmill type, a wind distribution type, or an ultrasonic type wind direction anemometer.

온도 센서 및 습도 센서는 생활 대기환경 측정부(100)에 설치되어 주변 온도와 습도를 각각 측정하게 된다. 이러한 온도 센서 및 습도 센서 각각은 적외선 센서로 이루어질 수 있다.The temperature sensor and the humidity sensor are installed in the living air environment measurement unit 100 to measure the ambient temperature and humidity, respectively. Each of the temperature sensor and the humidity sensor may be an infrared sensor.

GPS 센서는 생활 대기환경 측정부(100)에 설치되어 생활 대기환경 측정부(100)가 설치된 지점의 위치 정보를 통신부(120)를 통해 중앙 서버부(300)에 제공할 수 있다.The GPS sensor may be installed in the living atmospheric environment measuring unit 100 to provide location information of a point where the living atmospheric environment measuring unit 100 is installed to the central server unit 300 through the communication unit 120 .

즉, 센서부(110)는 다양한 센서 정보값을 측정하게 되고, 이를 통신부(120)를 통해 중앙 서버부(300) 또는 생활 대기환경 표시부(200)에 전송하게 된다.That is, the sensor unit 110 measures various sensor information values, and transmits them to the central server unit 300 or the living air environment display unit 200 through the communication unit 120 .

이때, 센서부(110)는 해당 생활 대기환경 측정부(100)가 설치되는 지점의 지형적 위치나 설치 높이에 따라 구비되는 환경 센서가 상이하게 구성될 수 있다. 예를 들어, 지형이나 건물의 영향으로 기류가 정체될 가능성이 높거나 난류가 발생될 가능성이 높은 장소에서는 불규칙한 바람 정보를 측정할 수 있는 추가의 센서가 구비될 수 있으며, 측정부별 각 센서 보유 상황은 기기의 고유 ID와 함께 중앙 서버부(300)에 전송될 수 있다.In this case, the sensor unit 110 may have different environmental sensors provided according to the geographical location or installation height of the point where the living atmospheric environment measurement unit 100 is installed. For example, in a place where airflow is likely to stagnate or turbulence is high due to the influence of terrain or buildings, an additional sensor capable of measuring irregular wind information may be provided, and the status of each sensor for each measurement unit may be transmitted to the central server unit 300 together with the device's unique ID.

통신부(120)는 네트워크를 통해 중앙 서버부(300)와 통신을 하고, 센서부(110)에서 측정된 데이터를 중앙 서버부(300)에 송신하거나, 중앙 서버부(300)로부터 다른 측정부의 측정 데이터 또는 공공 대기환경 데이터를 수신할 수 있다. 이때, 생활 대기환경 측정부(100)는 인접하게 배치된 주변의 측정부의 경우 네트워크를 이용하지 않고 직접적으로 송수신이 가능한 근거리 통신으로 연결되어, 상호 데이터 통신될 수 있다.The communication unit 120 communicates with the central server unit 300 through a network, and transmits the data measured by the sensor unit 110 to the central server unit 300 , or measures another measurement unit from the central server unit 300 . It may receive data or public atmospheric data. In this case, the living atmospheric environment measurement unit 100 may be connected to a nearby measurement unit disposed adjacent to each other through short-distance communication capable of directly transmitting and receiving data without using a network, thereby enabling mutual data communication.

제어부(130)는 센서부(110) 및 통신부(120)의 원활한 제어를 위한 것으로서 제어회로로 이루어질 수 있다. 제어부(130)에는 생활 대기환경 측정부(100)의 고유 ID 정보나, 생활 대기환경 측정부(100)가 설치된 장소의 해발 고도, 장치의 설치 높이, 주변 건물의 배치도 또는 밀집도, 주변 지형 정보 등과 같은 지형 관련 정보가 저장될 수 있으며, 제어부(130)는 통신부(120)를 통해 ID 정보 및 지형 관련 정보를 중앙 서버부(300)로 전송할 수 있다.The control unit 130 is for smooth control of the sensor unit 110 and the communication unit 120 and may be formed of a control circuit. The control unit 130 includes the unique ID information of the living atmospheric environment measuring unit 100, the altitude of the place where the living atmospheric environment measuring unit 100 is installed, the installation height of the device, the layout or density of surrounding buildings, surrounding topographic information, etc. The same terrain-related information may be stored, and the controller 130 may transmit ID information and terrain-related information to the central server unit 300 through the communication unit 120 .

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 생활 대기환경 표시부의 구성을 도시한 도면이다.3 is a diagram illustrating a configuration of a living air environment display unit according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참고하여 본 실시예에 따른 생활 대기환경 표시부(200)의 구성 및 기능을 설명한다.The configuration and function of the living air environment display unit 200 according to the present embodiment will be described with reference to FIG. 3 .

생활 대기환경 표시부(200)는 생활 대기환경 측정부(100) 및 중앙 서버부(300)에 연결되어 생활 대기환경 측정부(100)의 측정 값이나 공공 데이터 정보를 수신할 수 있으며, 통신부(210), 디스플레이부(220) 및 제어부(230)를 포함할 수 있다.The living air environment display unit 200 is connected to the living air environment measurement unit 100 and the central server unit 300 to receive measurement values or public data information of the living air environment measurement unit 100, and the communication unit 210 ), a display unit 220 and a control unit 230 may be included.

통신부(210)는 네트워크를 통해 생활 대기환경 측정부(100) 또는 중앙 서버부(300)와 통신 가능하게 연결되어 측정된 생활 대기환경 정보 또는 공공 데이터를 수신할 수 있다.The communication unit 210 may be communicatively connected to the living air environment measurement unit 100 or the central server unit 300 through a network to receive measured living air environment information or public data.

디스플레이부(220)는 통신부(210)에 의해 수신된 생활 대기환경 정보 또는 공공 데이터에 포함된 미세먼지와 초미세먼지 농도, 풍향 풍속 정보, 온도 및 습도 등이나, 현재 위치 정보를 화면에 표시할 수 있다.The display unit 220 displays the current location information, such as fine dust and ultrafine dust concentration, wind direction wind speed information, temperature and humidity, etc. included in the living atmospheric environment information or public data received by the communication unit 210 on the screen. can

이때, 디스플레이부(220)에 표시되는 환경 정보는 직관적인 아이콘으로 표시될 수 있으며, 예를 들어 미세먼지 및 초미세먼지의 농도를 특정 기준으로 설정된 수치별 단계를 나타내기 위한 색상이나 캐릭터가 이미지로 화면에 표시될 수 있으며, 풍향풍속 등의 수치가 해당 단계와 대응되는 색상의 이미지로 화면에 함께 표시될 수 있다.In this case, the environmental information displayed on the display unit 220 may be displayed as an intuitive icon, for example, a color or character to indicate a numerical step in which the concentration of fine dust and ultrafine dust is set as a specific standard is an image. may be displayed on the screen, and numerical values such as wind direction and wind speed may be displayed together on the screen as an image of a color corresponding to the corresponding stage.

제어부(230)는 통신부(210) 및 디스플레이부(220)를 제어할 수 있으며, 생활 대기환경 측정부(100) 또는 중앙 서버부(300)에서 수신된 정보들을 디스플레이부(220)에 나타내게 된다.The control unit 230 may control the communication unit 210 and the display unit 220 , and displays information received from the living air environment measurement unit 100 or the central server unit 300 on the display unit 220 .

이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템은 현재 위치의 미세먼지 측정 데이터를 예보 확인 능력이 부족한 연령층(영유아, 어린이, 노인 등)이 직관적으로 확인하고 대응할 수 있는 캐릭터(아이콘)로 디스플레이부(220)에 표시하고, 인근에 설치된 생활 대기환경 측정부(100) 또는 국가측정소 등 2곳 이상의 인근 측정 데이터를 현재 위치 미세먼지 오염도와 함께 위치아이콘 색변화로 디스플레이부(220)에 표시하여 인근 지역과 현재 위치의 오염 차이 정보를 제공할 수 있다.As such, the living atmospheric environment measurement and prediction system according to an embodiment of the present invention provides a character ( icon) on the display unit 220, and the measurement data of two or more nearby places, such as the living atmospheric environment measuring unit 100 or the national measuring station installed nearby, is displayed on the display unit 220 by changing the color of the location icon along with the current location's fine dust pollution level. ) to provide information on the difference in pollution between the nearby area and the current location.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 중앙 서버부의 구성을 도시한 도면이다.4 is a diagram illustrating a configuration of a central server unit according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참고하여 본 실시예에 따른 중앙 서버부(300)의 구성 및 기능을 설명한다.The configuration and function of the central server unit 300 according to the present embodiment will be described with reference to FIG. 4 .

본 실시예에 따른 중앙 서버부(300)는 데이터 송수신부(310), 공공 데이터 저장부(320), 생활 대기환경 정보 저장부(330), 지형정보 저장부(340) 및 생활 대기환경 분석부(350)를 포함할 수 있다.The central server unit 300 according to the present embodiment includes a data transmission/reception unit 310 , a public data storage unit 320 , a living atmospheric environment information storage unit 330 , a topographic information storage unit 340 , and a living atmospheric environment analysis unit (350).

데이터 송수신부(310)는 복수의 생활 대기환경 측정부(100) 및 복수의 생활 대기환경 표시부(200)와 네트워크로 각각 연결될 수 있으며, 복수의 생활 대기환경 정보가 송수신될 수 있다. 즉, 데이터 송수신부(310)는 각 측정부(100)에서 전송되는 다양한 센서 정보값을 송수신할 수 있다. 또한, 데이터 송수신부(310)는 국가 측정소의 서버와 네트워크로 연결되어 공공 대기환경 데이터를 송수신할 수도 있다.The data transceiver 310 may be connected to the plurality of living air environment measurement units 100 and the plurality of living air environment display units 200 through a network, respectively, and may transmit/receive a plurality of living air environment information. That is, the data transceiver 310 may transmit/receive various sensor information values transmitted from each measuring unit 100 . In addition, the data transceiver 310 may be connected to a server of a national measuring station and a network to transmit and receive public air environment data.

공공 데이터 저장부(320)는 데이터 송수신부(310)에 수신된 공공 대기환경 데이터가 저장될 수 있다.The public data storage unit 320 may store public air environment data received in the data transmission/reception unit 310 .

생활 대기환경 정보 저장부(330)는 데이터 송수신부(310)에 수신된 복수의 생활 대기환경 정보가 저장될 수 있다. 이때, 생활 대기환경 정보 저장부(330)에는 생활 대기환경 측정부(100)의 고유 ID 및 위치 정보가 함께 저장될 수 있다.The living air environment information storage unit 330 may store a plurality of living air environment information received by the data transceiver 310 . In this case, the living air environment information storage unit 330 may store the unique ID and location information of the living air environment measuring unit 100 together.

지형정보 저장부(340)는 데이터 송수신부(310)에 수신되는 생활 대기환경 측정부(100)가 설치된 지점 주위의 지형 정보가 저장될 수 있다. 여기서, 지형 정보는 높은 빌딩이나 산과 같이 지형적인 요인으로 인해 바람의 이동에 영향을 끼칠 수 있는 특정 정보들을 포함한다. 이러한 지형정보 저장부(340)에 저장된 지형 정보들은 시간 변화에 따른 대기환경 변화나 임의의 위치에서의 추정치를 계산할 때 활용될 수 있다.The topographic information storage unit 340 may store topographic information around the point where the living atmospheric environment measurement unit 100 received by the data transmitting/receiving unit 310 is installed. Here, the topographic information includes specific information that may affect the movement of wind due to a topographical factor such as a tall building or a mountain. The topographic information stored in the topographic information storage unit 340 may be utilized when calculating an atmospheric environment change according to time change or an estimate at an arbitrary location.

생활 대기환경 분석부(350)는 생활 대기환경 정보 저장부(330)에 저장된 데이터를 분석하고 처리할 수 있다. 이때, 생활 대기환경 분석부(350)는 분석 및 처리 작업에 공공 데이터 저장부(320) 및 지형정보 저장부(340)의 데이터들을 함께 활용할 수 있다.The living air environment analysis unit 350 may analyze and process data stored in the living air environment information storage unit 330 . In this case, the living atmospheric environment analysis unit 350 may utilize the data of the public data storage unit 320 and the topographic information storage unit 340 together for analysis and processing.

여기서, 생활 대기환경 분석부(350)는 생활 대기환경 변화 예측부(351) 및 비정형적 생활 대기환경 예측부(352)를 포함할 수 있다.Here, the living atmospheric environment analysis unit 350 may include a living atmospheric environment change prediction unit 351 and an atypical living atmospheric environment prediction unit 352 .

생활 대기환경 변화 예측부(351)는 공공 데이터 저장부(320)에 저장된 공공 데이터와, 생활 대기환경 정보 저장부(330)에 저장된 복수의 생활 대기환경 정보를 이용하여 복수의 생활 대기환경 측정부(100)가 설치된 각각의 지점의 생활 대기환경 변화를 예측할 수 있다.The living atmospheric environment change prediction unit 351 is a plurality of living atmospheric environment measurement units using public data stored in the public data storage unit 320 and a plurality of living atmospheric environment information stored in the living atmospheric environment information storage unit 330 . (100) It is possible to predict a change in the living atmospheric environment of each point installed.

비정형적 생활 대기환경 예측부(352)는 공공 데이터 저장부(320)에 저장된 공공 데이터와, 생활 대기환경 정보 저장부(330)에 저장된 복수의 생활 대기환경 정보를 이용하여 생활 대기환경 측정부(100)가 미설치된 지점의 비정형적 생활 대기환경 정보를 예측할 수 있다.The atypical living atmospheric environment prediction unit 352 is a living atmospheric environment measurement unit ( 100) can predict the atypical living air environment information of the point where it is not installed.

즉, 생활 대기환경 분석부(350)는 시간 경과에 따라 변화되는 생활 대기환경 정보를 예측하고, 생활 대기환경 측정부(100)가 설치되지 않은 장소의 생활 대기환경 정보를 예측할 수 있다.That is, the living air environment analysis unit 350 may predict living air environment information that changes over time, and may predict living air environment information of a place where the living air environment measuring unit 100 is not installed.

이렇게, 중앙 서버부(300)는 데이터들을 수집하고 분석하는데 문제가 없도록 장치 및 관련 시스템을 관리하게 되며, 생활 대기환경 측정부(100) 및 생활 대기환경 표시부(200)의 환경 데이터를 공공 데이터로 등록하고, 사용자가 이를 활용할 수 있도록 Open API 서비스를 제공할 수 있다. 즉, 사용자는 중앙 서버부(300)에 접속하여 각 측정부에서 제공되는 측정 데이터와 국가측정소에서 제공되는 공공 데이터를 각각 활용할 수 있다.In this way, the central server unit 300 manages the device and related systems so that there is no problem in collecting and analyzing the data, and converts the environmental data of the living air environment measurement unit 100 and the living air environment display unit 200 into public data. You can register and provide an Open API service so that users can utilize it. That is, the user may access the central server unit 300 and utilize the measurement data provided by each measurement unit and the public data provided by the national measurement center, respectively.

여기서, 본 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템에 의하면, 사용자는 생활 대기환경 표시부(200)를 사용자의 기기로 활용할 수 있으며, 이외에도 중앙 서버부(300)에 접속 가능한 별도의 사용자 단말기(미도시)를 사용할 수도 있다.Here, according to the living atmospheric environment measurement and prediction system according to the present embodiment, the user can utilize the living atmospheric environment display unit 200 as the user's device, and in addition to a separate user terminal ( not shown) can also be used.

이와 같이, 사용자는 생활 대기환경 표시부(200) 또는 사용자 단말기를 통해 생활 대기환경 측정부(100)가 설치된 장소의 주변 생활 대기환경 정보를 파악할 수 있다.In this way, the user can grasp the living air environment information around the place where the living air environment measurement unit 100 is installed through the living air environment display unit 200 or the user terminal.

이때, 생활 대기환경 표시부(200)가 생활 대기환경 측정부(100)에 일체로 결합되는 경우에는 사용자가 생활 대기환경 표시부(200)의 디스플레이부(220)에 표시되는 생활 대기환경 정보를 파악할 수 있게 되며, 별도의 이동형 기기 또는 사용자 단말기가 사용되는 경우에는 이동형 기기 또는 사용자 단말기를 통해 중앙 서버부(300)에 접속하여 생활 대기환경 측정부(100)에서 제공되는 생활 대기환경 정보를 파악할 수 있게 된다.At this time, when the living air environment display unit 200 is integrally coupled to the living air environment measurement unit 100 , the user can grasp the living air environment information displayed on the display unit 220 of the living air environment display unit 200 . When a separate mobile device or user terminal is used, the central server unit 300 is accessed through the mobile device or user terminal so that the living air environment information provided by the living air environment measurement unit 100 can be grasped. do.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템에서 제공하는 미세먼지 또는 초미세먼지 단계별 현재 위치, 인근 지역의 직관적인 미세먼지 정보 및 바람 방향을 나타내는 아이콘 표이다. 5 is an icon table showing the current location of fine dust or ultra-fine dust step-by-step, intuitive fine dust information in a nearby area, and wind direction provided by the living atmospheric environment measurement and prediction system according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참고하면, 미세먼지 및 초미세먼지의 등급은 4개의 등급(좋음, 보통, 나쁨, 매우 나쁨)으로 구분되며, 현 위치와 인근 지역의 대기질 등급 표시는 직관적인 캐릭터와 아이콘으로 등급별 색으로 표시되고, 바람의 방향 아이콘에도 해당 위치의 대기질 등급에 따른 색 표시로 표현된다.Referring to FIG. 5 , the grades of fine dust and ultrafine dust are divided into four grades (good, normal, bad, and very bad), and the air quality grade display for the current location and nearby areas is displayed by grade with intuitive characters and icons. It is displayed in color, and the wind direction icon is also expressed in color according to the air quality level of the location.

예를 들어, 미세먼지가 0~30 사이에 있거나 초미세먼지가 0~15 사이에 있을 경우의 좋음 등급은 파란색, 미세먼지가 31~80 사이에 있거나 초미세먼지가 16~35 사이에 있을 경우의 보통 등급은 초록색, 미세먼지가 81~150 사이에 있거나 초미세먼지가 36~75 사이에 있을 경우의 나쁨 등급은 노란색, 그리고 미세먼지가 151 이상이거나 초미세먼지가 76 이상일 경우의 매우 나쁨 등급은 빨간색으로 표시될 수 있다. 이때, 미세먼지 농도 또는 초미세먼지 농도는 필요에 따라 두 개의 정보를 화면에 동시에 나타내거나 선택적으로 선별하여 나타낼 수 있다.For example, when fine dust is between 0 and 30 or ultrafine between 0 and 15, a good rating is blue, when fine dust is between 31 and 80 or ultrafine between 16 and 35 The normal grade is green, when the fine dust is between 81 and 150 or the fine particle is between 36 and 75, the bad grade is yellow, and when the fine particle is 151 or more or the ultrafine particle is 76 or more, the very bad grade may be displayed in red. In this case, the fine dust concentration or the ultra-fine dust concentration may be displayed simultaneously or selectively displayed on the screen as needed.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템에서 생활 대기환경 표시부 또는 사용자 단말기에 제공되는 화면의 일례를 보여주는 예시도이다.6 is an exemplary diagram illustrating an example of a screen provided to a living air environment display unit or a user terminal in the living air environment measurement and prediction system according to an embodiment of the present invention.

도 6을 참고하면, 현재 위치의 대기질 지수는 미세먼지 농도가 25㎍/m3으로 좋음 수준으로 나타난다. Referring to FIG. 6 , the air quality index of the current location shows a good level of fine dust concentration of 25 μg/m 3 .

그리고, 화면에는 현재 위치를 기준으로 인근 지역 4곳에서 측정된 미세먼지 농도에 대한 등급과, 해당 지역에서 측정되는 풍향이 각 미세먼지 등급별 색상과 대응되는 위치 아이콘과 풍향 아이콘으로 함께 표시된다.In addition, on the screen, the grades for the concentration of fine dust measured in four neighboring areas based on the current location and the wind direction measured in the corresponding area are displayed together with a location icon and a wind direction icon corresponding to the color for each fine dust grade.

여기서, 현재 위치를 기준으로 남서쪽 인근 지역에서 측정된 대기질이 매우 나쁨 수준인 동시에, 남서쪽 인근 지역에서 부는 바람의 풍향이 남서풍(SW)이고, 남동쪽 인근 지역에서 측정된 대기질이 나쁨 수준인 동시에 남동쪽 인근 지역에서 부는 바람의 풍향이 남남동풍(SSE)인 것을 알 수 있다. Here, the air quality measured in the area near the southwest based on the current location is at a very poor level, the wind direction of the wind blowing from the area near the southwest is the southwest wind (SW), and the air quality measured in the area near the southeast is at a poor level. It can be seen that the wind direction of the wind blowing in the region near the southeast is southeast wind (SSE).

이에, 현재 위치의 대기질은 측정 시점으로 좋음 수준이지만, 남서쪽 지역의 대기질과 남동쪽 지역의 대기질의 바람 영향에 따른 영향권 내에 있기 때문에, 시간이 지남에 따라 현재 위치의 대기질 지수는 차후 나빠질 수 있다는 것을 예측할 수 있게 된다.Accordingly, the air quality of the current location is at a good level at the time of measurement, but since it is within the sphere of influence due to the wind influence of the air quality of the southwest area and the air quality of the southeast area, the air quality index of the current location may deteriorate over time. It can be predicted that there is

즉, 본 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템은 현재 위치의 생활 대기환경 정보를 표시하면서 인근 지역의 생활 대기환경 정보를 함께 표시하고 있으며, 인근 지역의 풍향 정보를 통해 인근 지역의 생활 대기환경 정보가 현재 위치의 생활 대기환경 정보에 영향을 줄 수 있는지를 사용자가 쉽게 예측할 수 있도록 하였다.That is, the living air environment measurement and prediction system according to this embodiment displays living air environment information of the current location while displaying the living air environment information of the nearby area, and the living air environment of the neighboring area through the wind direction information of the nearby area The user can easily predict whether the environmental information can affect the living air environment information of the current location.

이와 같이, 본 발명의 실시예에 따르면, 예보 확인 능력이 부족한 연령층도 쉽게 이해할 수 있는 캐릭터 모양의 아이콘이 대기질 등급별로 색을 변화시켜 미세먼지 오염 정도를 직관적으로 알 수 있으며, 현재 위치 및 인근 지역의 대기질과, 미세먼지 오염 정도에 영향을 줄 수 있는 바람 정보 즉, 바람의 방향 또는 풍속을 쉽게 이해할 수 있는 아이콘으로 화면에 표시함에 따라 현재 위치의 향후 대기질을 쉽게 예측할 수 있게 한다.As described above, according to an embodiment of the present invention, the character-shaped icon that can be easily understood by the age group lacking the ability to confirm the forecast can intuitively know the level of fine dust pollution by changing the color for each air quality grade, and the current location and nearby By displaying the wind information that can affect the local air quality and the degree of fine dust pollution, that is, the direction or speed of the wind, on the screen as an icon that can be easily understood, it is possible to easily predict the future air quality of the current location.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템에서 생활 대기환경 표시부 또는 사용자 단말기에 제공되는 화면의 다른 예를 보여주는 이미지이다.7 is an image showing another example of a screen provided to a living air environment display unit or a user terminal in the living air environment measurement and prediction system according to an embodiment of the present invention.

도 7을 참고하면, 본 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템은, 시간이 경과하면서 바람의 영향에 따라 달라질 수 있는 예측 정보를 제공할 수 있다.Referring to FIG. 7 , the living atmospheric environment measurement and prediction system according to the present embodiment may provide prediction information that may change according to the influence of wind over time.

즉, 중앙 서버부(300)의 생활 대기환경 변화 예측부(351)를 통해 바람의 영향을 기반으로 시간 경과에 따른 예측 값을 계산하여 미래의 생활 대기환경 변화 예측 정보로 제공할 수 있다.That is, it is possible to calculate a predicted value over time based on the influence of wind through the living atmospheric environment change prediction unit 351 of the central server unit 300 and provide it as future living atmospheric environment change prediction information.

이를 위해, 생활 대기환경 변화 예측부(351)는 공공 대기환경 데이터와, 복수의 생활 대기환경 정보 중에서 미세먼지 농도 정보, 초미세 먼지 농도 정보, 풍향 정보, 풍속 정보를 활용하게 되며, 측정하고자 하는 위치의 일정 시간 이후의 미세먼지 또는 초미세먼지 농도 정보, 즉 공기오염 정보가 변화될 수 있는 예측 값을 계산할 수 있다.To this end, the living air environment change prediction unit 351 utilizes public air environment data and fine dust concentration information, ultra-fine dust concentration information, wind direction information, and wind speed information among a plurality of living air environment information, and It is possible to calculate a predicted value to which the fine dust or ultra-fine dust concentration information, ie, air pollution information, after a certain time at the location can be changed.

예를 들어, 본 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템에서 생활 대기환경 변화 예측부(351)는 공공 데이터의 미세먼지 농도 정보, 풍향 정보 및 풍속 정보를 활용하여 시간 및 바람 영향으로 인한 공기오염 정보(미세먼지 농도 또는 초미세먼지 농도)의 변화를 예측할 수 있다.For example, in the living atmospheric environment measurement and prediction system according to the present embodiment, the living atmospheric environment change prediction unit 351 utilizes fine dust concentration information, wind direction information, and wind speed information of public data to generate air due to time and wind effects. Changes in pollution information (fine dust concentration or ultrafine dust concentration) can be predicted.

본 실시예에서, 측정하고자 하는 측정부(100)가 위치한 지역, 즉 해당 측정부가(100)에 공유되는 공공 대기환경 데이터는 제1 미세먼지 농도 정보, 제1 초미세먼지 농도 정보, 제1 풍향 정보 및 제1 풍속 정보를 포함하고, 측정하고자 하는 측정부(100)의 생활 대기환경 정보는 제2 미세먼지 농도 정보, 제2 초미세먼지 농도 정보, 제2 풍향 정보 및 제2 풍속 정보를 포함하여 이루어질 수 있다.In this embodiment, the area in which the measuring unit 100 to be measured is located, that is, the public air environment data shared with the measuring unit 100 is the first fine dust concentration information, the first ultrafine dust concentration information, and the first wind direction. The information and the first wind speed information are included, and the living air environment information of the measuring unit 100 to be measured includes second fine dust concentration information, second ultrafine dust concentration information, second wind direction information, and second wind speed information. can be done by

본 실시예에 따르면, 생활 대기환경 변화 예측부(351)는 상기 대응되는 정보들을 각각 비교하게 된다.According to the present embodiment, the living atmospheric environment change prediction unit 351 compares the corresponding information, respectively.

먼저, 비교 항목의 값이 동일하게 나타나는 경우에는, 해당 지역의 공공 데이터의 시간별 예측 정보를 사용자에게 그대로 제공할 수 있다. First, when the values of the comparison items appear the same, time-wise prediction information of public data in the corresponding area may be provided to the user as it is.

이때, 상기 공공 데이터의 시간별 예측 정보를 주된 참조값으로 설정하고 참조값에 대해 현재 위치의 주변 측정부들의 측정값들의 평균 값을 예측 값에 보정하여 최종 예측 값을 제공할 수도 있다.In this case, the final prediction value may be provided by setting the time-wise prediction information of the public data as a main reference value and correcting the average value of the measurement values of measurement units around the current location with respect to the reference value to the prediction value.

이와 다르게, 제1 미세먼지 정보(또는 제1 초미세먼지 정보) 및 제2 미세먼지 정보(또는 제2 초미세먼지 정보)가 다르고, 제1 풍향 정보 및 제2 풍향 정보가 동일하고, 제1 풍속 정보 및 제2 풍속 정보가 동일한 경우에는, 다음의 식으로 변화 값(X1)을 계산할 수 있다.Alternatively, the first fine dust information (or the first ultrafine dust information) and the second fine dust information (or the second ultrafine dust information) are different, the first wind direction information and the second wind direction information are the same, and the first When the wind speed information and the second wind speed information are the same, the change value (X 1 ) may be calculated by the following equation.

Figure 112020109836812-pat00004
Figure 112020109836812-pat00004

여기서, Fa는 공공 데이터의 현재 시점의 미세먼지 또는 초미세먼지 농도 값이고, Fb는 해당 측정부의 현재 시점의 측정 값이며, Fn은 공공 데이터에서 제공되는 일정 시간 이후로 예측되는 미세먼지 또는 초미세먼지 농도 예측 값을 나타낸다.Here, F a is the fine dust or ultrafine dust concentration value at the current time in the public data, F b is the measurement value at the current time of the corresponding measurement unit, and F n is the fine dust predicted after a certain time provided in the public data. Alternatively, it represents the predicted value of ultrafine dust concentration.

위의 식은 바람의 영향이 공공 데이터 값과 측정 값 모두에 동일하게 적용될 수 있으므로, 해당 지역 공공데이터의 예측 값과 측정부에서의 측정 값이 변화되는 예측 값의 변화율이 유사하게 나타날 수 있으며, 동일한 비율 변화에 대한 비례식을 기반으로 한 것이다.Since the influence of wind can be equally applied to both public data values and measured values in the above equation, the rate of change of the predicted value at which the predicted value of the local public data and the measured value in the measurement unit changes may appear similar, and the same It is based on the proportional expression for the rate change.

다음으로, 제1 미세먼지 정보(또는 제1 초미세먼지 정보) 및 제2 미세먼지 정보(또는 제2 초미세먼지 정보)가 다르고, 제1 풍향 정보 및 제2 풍향 정보가 동일하고, 제1 풍속 정보 및 제2 풍속 정보가 다른 경우에는, 다음의 식으로 변화 값(X2)를 계산할 수 있다.Next, the first fine dust information (or the first ultrafine dust information) and the second fine dust information (or the second ultrafine dust information) are different, the first wind direction information and the second wind direction information are the same, and the first When the wind speed information and the second wind speed information are different from each other, the change value (X 2 ) may be calculated by the following equation.

Figure 112020109836812-pat00005
Figure 112020109836812-pat00005

여기서, Va는 공공 데이터의 현재 시점의 풍속 정보를 나타내고, Vb는 측정부의 현재 시점의 풍속 정보를 나타낸다. Here, V a represents wind speed information at the current time of the public data, and V b represents wind speed information at the current time point of the measurement unit.

위의 식을 참고하면, 측정부에서 측정된 제2 풍속 정보가 공공 데이터의 제1 풍속 정보보다 낮을 경우에는 바람이 정체될 수 있기 때문에 측정부의 위치에서 미세먼지 농도가 상승되는 것을 예측 값에 보정하게 되고, 반대로 제2 풍속 정보가 높을 경우에는 바람의 영향으로 이동량이 많아지면서 미세먼지 농도가 하강되는 것을 예측 값에 보정하는 것이다. 즉, 공공 데이터의 예측 값의 변화율에 대해 풍속 정보에 대한 보정치를 적용하여 바람 영향에 따라 달라지는 미세먼지 변화 예측 값을 계산하게 된다.Referring to the above formula, if the second wind speed information measured by the measurement unit is lower than the first wind speed information in the public data, the increase in the fine dust concentration at the location of the measurement unit may be corrected to the predicted value because the wind may stagnate. Conversely, when the second wind speed information is high, the predicted value is corrected for the decrease in fine dust concentration as the movement amount increases due to the influence of the wind. That is, a correction value for wind speed information is applied to the rate of change of the predicted value of public data to calculate the predicted value of the fine dust change depending on the wind effect.

마지막으로, 제1 미세먼지 정보(또는 제1 초미세먼지 정보) 및 제2 미세먼지 정보(또는 제2 초미세먼지 정보)가 다르고, 제1 풍향 정보 및 제2 풍향 정보가 다르며, 제1 풍속 정보 및 제2 풍속 정보도 다를 경우에는, 다음의 식을 통해 생활 대기환경 측정부(100)에서의 변화 예측 값(X3)을 계산하게 된다.Finally, the first fine dust information (or the first ultrafine dust information) and the second fine dust information (or the second ultrafine dust information) are different, the first wind direction information and the second wind direction information are different, and the first wind speed When the information and the second wind speed information are also different, the predicted change value (X 3 ) in the living atmospheric environment measurement unit 100 is calculated through the following equation.

Figure 112020109836812-pat00006
Figure 112020109836812-pat00006

위의 식은, 풍향이 달라지게 되는 경우에는 실제 대기권에서의 바람의 흐름과 생활권에서의 바람의 흐름이 상이한 것을 나타내고, 이는 바람의 영향 지역별 공공 데이터에 미치는 바람의 영향과 측정부의 측정 데이터에 미치는 바람의 영향이 완연히 다르게 나타나게 될 것이 예상되기에, 이 부분에 대한 추가의 보정 값 계산을 한 것이다. The above equation indicates that the actual wind flow in the atmosphere and the wind flow in the living sphere are different when the wind direction is changed. It is expected that the effect of ' will appear completely different, so an additional correction value was calculated for this part.

즉, 풍향 및 풍속이 다르게 나타나는 경우, 측정부의 해당 위치에서 바람의 정체 기류가 발생될 수 있는 것을 예측할 수 있으므로, 정체된 바람의 영향으로 미세먼지 농도 수치가 대폭 상승될 수 있다는 것을 염두에 두고 계산하게 된다.In other words, if the wind direction and wind speed appear different, it is possible to predict that a wind stagnant airflow may occur at the corresponding location of the measurement unit. will do

이와 같이, 본 실시예에서는 밀집하게 배치되는 다수의 생활 대기환경 측정부(100)를 통해 수집되는 바람 정보를 활용하여 바람의 영향에 따라 달라지는 생활 대기환경 변화 예측 정보를 제공할 수 있다.As described above, in the present embodiment, it is possible to provide living atmospheric environment change prediction information that varies according to the influence of wind by utilizing wind information collected through a plurality of densely arranged living atmospheric environment measurement units 100 .

이때, 측정부(100)의 제2 풍향 정보 및 제2 풍속 정보는 현재 시점의 이전 측정 값들 중 10분 내지 30분 간의 평균 풍향 또는 풍속을 기준으로 하며, 계산되는 변화 예측 정보 값은 30분 또는 한시간 이후를 기준으로 제공될 수 있다. 또한, 공공 대기환경 데이터에서 시간에 따라 예측되는 정보가 세분화되는 경우, 본 실시예에서 계산되는 예측 정보 값도 더욱 세분화된 시간 단위로 제공될 수 있다.In this case, the second wind direction information and the second wind speed information of the measuring unit 100 are based on the average wind direction or wind speed for 10 to 30 minutes among previous measurement values of the current time, and the calculated change prediction information value is 30 minutes or It can be provided based on an hour later. In addition, when information predicted according to time in the public air environment data is subdivided, the predicted information value calculated in the present embodiment may also be provided in more subdivided time units.

특히, 본 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템에 의하면 실제 생활권 내에서 측정되는 공기오염 정보와 바람 정보를 예측 값 보정에 활용하게 되므로, 기존 생활권에서 거리를 두고 떨어진 국가 측정소의 관측 데이터를 기반으로 한 예측 정보에 비해 훨씬 생활 밀접한 정확도를 갖는 예측 정보를 제공할 수 있게 된다.In particular, according to the living air environment measurement and prediction system according to the present embodiment, air pollution information and wind information measured in the real living area are used to correct the predicted values, so the observation data of the national measuring station far away from the existing living area is measured. It is possible to provide prediction information with much closer accuracy than the prediction information based on it.

이에 더하여, 풍향 정보 외에도 풍속 정보를 예측 값 보정에 활용하여 예측 값의 정확도를 더욱 높일 수 있다.In addition, by using wind speed information in addition to wind direction information to correct the predicted value, the accuracy of the predicted value may be further improved.

여기서, 본 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템은 예측 값, 즉 생활 대기환경 변화 예측 정보가 현재 시점의 미세먼지 또는 초미세먼지 농도 등급에서 나빠지게 되는 등급으로 변화될 가능성이 있을 경우 이를 사용자에게 알림 팝업, 경고메시지 또는 경보음 등으로 제공할 수 있다.Here, the living atmospheric environment measurement and prediction system according to the present embodiment predicts a change in the predicted value, that is, the living atmospheric environment change prediction information, from the current fine dust or ultrafine dust concentration grade to a grade that deteriorates. It can be provided to the user as a notification pop-up, warning message, or alarm sound.

결국, 본 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템은 시간 경과에 따른 생활 대기환경 정보의 예측 값을 바람 영향을 기반으로 계산하여 사용자에게 알릴 수 있다.As a result, the living air environment measurement and prediction system according to the present embodiment may calculate the predicted value of the living air environment information over time based on the wind influence and inform the user.

도 7을 다시 참고하면, 본 발명의 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템의 중앙 서버부(300)는 복수의 그룹으로 분류하여 복수의 그룹 각각의 생활 대기환경 변화를 예측할 수 있다.Referring back to FIG. 7 , the central server unit 300 of the living atmospheric environment measurement and prediction system according to an embodiment of the present invention may classify the living atmospheric environment into a plurality of groups and predict the living atmospheric environment change of each of the plurality of groups.

이를 위해, 생활 대기환경 변화 예측부(351)는 복수의 풍향 정보 중에서 동일 또는 유사한 값의 풍향 정보가 측정된 생활 대기환경 측정부(100)들을 복수의 그룹으로 분류할 수 있다. To this end, the living atmospheric environment change predicting unit 351 may classify the living atmospheric environment measuring units 100 in which wind direction information of the same or similar value among a plurality of wind direction information is measured into a plurality of groups.

여기서, 생활 대기환경 변화 예측부(351)는 일정 범위의 거리 범위 내에서 해당 값들을 유사한 값의 범주로 구획하여 다수개의 측정부(100)들을 그룹화할 수 있는데, 바람직하게는 동일 또는 유사한 풍향을 가진 측정부 별로 그룹화하여 바람의 영향에 의한 예측이나 추정이 용이하도록 할 수 있다. 즉, 유사한 풍향을 나타내면서 미세먼지 농도가 유사 범위 내에 있는 각각의 그룹(G1, G2, G3, G4)별로 측정 값들을 분류할 수 있다.Here, the living atmospheric environment change prediction unit 351 may group the plurality of measurement units 100 by dividing the corresponding values into categories of similar values within a predetermined distance range, preferably the same or similar wind direction. By grouping each excitation measurement part, prediction or estimation by wind influence can be made easy. That is, it is possible to classify the measured values for each group (G1, G2, G3, G4) in which the fine dust concentration is within a similar range while showing a similar wind direction.

그리고, 생활 대기환경 변화 예측부(351)는 분류된 복수의 그룹 각각에서의 미세먼지 농도, 초미세먼지 농도, 풍향 정보 및 풍속 정보를 이용하여 복수의 그룹 각각에서의 일정 시간 이후의 생활 대기환경 변화를 예측할 수 있다.In addition, the living atmospheric environment change prediction unit 351 uses the fine dust concentration, ultrafine dust concentration, wind direction information, and wind speed information in each of the plurality of classified groups, and the living atmospheric environment after a predetermined time in each of the plurality of groups change can be predicted.

즉, 전술한 바와 같이 공공 데이터와 측정부 각각에서 제공되는 정보들을 이용하여 바람 영향에 따른 생활 대기환경 변화 예측 정보를 계산하게 되는데, 측정하고자 하는 측정부(100)와 동일한 공공 데이터를 활용하는 지역 내에서 복수개로 그룹화된 각 그룹(G1, G2, G3, G4)에서의 측정 값의 평균값을 이용하여 일정 시간 이후의 생활 대기환경 변화 예측 값을 계산하고, 이들 각 그룹별 변화 예측 값의 변화율을 실제 측정하고자 하는 측정부(100)에서 계산된 예측 값의 변화율과 비교하여 양측 변화율이 동일(약 95% 내지 105%의 범위)하지 않은 경우에는, 그룹변 변화 예측 값의 변화율을 기준으로, 측정부(100)의 변화 예측 값의 변화율에 보정하는 추가의 보정 계산을 수행할 수 있다.That is, as described above, prediction information of living atmospheric environment changes due to wind influence is calculated using public data and information provided by each of the measurement units. Areas using the same public data as the measurement unit 100 to be measured Using the average value of the measured values in each group (G1, G2, G3, G4) grouped into a plurality in the When the rate of change of both sides is not the same (range of about 95% to 105%) compared to the rate of change of the predicted value calculated by the measurement unit 100 to be measured, the measurement is based on the rate of change of the predicted value of the group side change An additional correction calculation may be performed to correct the rate of change of the predicted change value of the unit 100 .

결국, 본 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템은, 각각의 측정부(100)를 개별적으로 계산하고 예측에 이용하기 보다는 그룹별로 측정된 바람 정보에 의한 변화 가능성을 예측 계산에 활용하게 되므로, 다수개의 평균치를 통해 하나의 수치에서 발생될 수 있는 오차 범위를 줄이게 되어 더욱 정확한 예측 값을 제공할 수 있게 된다.After all, the living atmospheric environment measurement and prediction system according to the present embodiment utilizes the possibility of change due to wind information measured for each group in the prediction calculation rather than individually calculating and using each measurement unit 100 for prediction. , it is possible to provide a more accurate prediction value by reducing the error range that can occur in one numerical value through a plurality of average values.

한편, 본 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템은 위치 정보 중 해당 지점의 고도 정보를 이용할 수 있다.Meanwhile, the living atmospheric environment measurement and prediction system according to the present embodiment may use altitude information of a corresponding point among location information.

이를 위해, 생활 대기환경 변화 예측부(351)는 그룹화된 그룹을 하나의 구역 단위로 설정하고, 해당 그룹의 설치 지역의 고도 정보를 지형정보 저장부(340) 로부터 제공받을 수 있다. To this end, the living atmospheric environment change prediction unit 351 may set the grouped group as a unit of one zone, and may receive altitude information of the installation area of the group from the topographic information storage unit 340 .

그리고, 생활 대기환경 변화 예측부(351)는 풍향 및 풍속의 영향을 받는 미세먼지 농도의 예측 변화를 계산할 때, 고도 정보를 반영할 수 있다. In addition, the living atmospheric environment change prediction unit 351 may reflect the altitude information when calculating the predicted change of the fine dust concentration affected by the wind direction and the wind speed.

즉, 생활 대기환경 변화 예측부(351)는 해당 지역의 고도 정보에 따라 실제 풍향 및 풍속의 영향이 달라질 수 있게 되므로, 고도 정보를 반영하게 된다. 예를 들어, 현재 위치의 측정값이 주변의 측정부에서 부는 바람의 영향을 받는 경우, 주변 측정부의 고도가 현재 위치의 측정부의 고도보다 높다면, 동일한 평지일 경우보다 바람의 영향이 더욱 강하게 미치므로 고도 차이에 따른 가중치 반영 비율을 달리하여 계산할 수 있다.That is, the living atmospheric environment change prediction unit 351 reflects the altitude information because the actual wind direction and the influence of the wind speed can be changed according to the altitude information of the corresponding area. For example, if the measured value of the current location is affected by the wind blowing from the neighboring measuring unit, if the altitude of the neighboring measuring unit is higher than the current measuring unit's altitude, the wind influence will be stronger than if it is on the same flat ground. Therefore, it can be calculated by varying the weight reflection ratio according to the difference in altitude.

또한, 본 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템은, 생활 대기환경 변화 예측 정보를 계산할 때, 고도 정보 외에도 건물의 밀집도나, 지형 정보 등을 추가로 활용하여 계산할 수 있다. 예를 들어, 고층 빌딩들이 밀집한 지역의 경우에는, 소위 빌딩풍으로 인해 풍향 및 풍속 정보가 지역 공공 데이터의 정보와 큰 차이 값을 제공할 수 있으므로, 해당 지역의 지형적 특성을 고려하여 주변의 다른 측정부 및 지역 공공 데이터의 값에 가중치를 높게 두어 변화 예측 값을 제공할 수 있다.In addition, the living atmospheric environment measurement and prediction system according to the present embodiment may calculate the living atmospheric environment change prediction information by additionally utilizing, in addition to the altitude information, the density of buildings, topographic information, and the like. For example, in an area where high-rise buildings are dense, wind direction and wind speed information can provide a large difference value from that of local public data due to the so-called building wind, so other measurements of the surrounding area taking into account the geographical characteristics of the area It is possible to provide a change prediction value by giving a high weight to the value of the wealth and local public data.

이렇게, 본 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템에 의하면 생활 대기환경 변화 예측 정보 계산시 바람의 영향뿐만 아니라, 지리적인 요건인 고도 정보 등의 지형 정보를 활용하여 계산에 사용하게 되므로 더욱 정확한 예측값을 제공할 수 있게 된다.In this way, according to the living atmospheric environment measurement and prediction system according to the present embodiment, when calculating the living atmospheric environment change prediction information, not only the influence of the wind but also the geographical information such as altitude information, which is a geographical requirement, is used for calculation, so that it is more accurate It is possible to provide forecasts.

도 7을 다시 참고하면, 본 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템은 생활 대기환경 측정부(100)가 설치되지 않은 위치에서의 추정 값을 계산하여 이를 제공할 수 있다. Referring back to FIG. 7 , the living air environment measurement and prediction system according to the present embodiment may calculate and provide an estimated value at a location where the living air environment measurement unit 100 is not installed.

즉, 중앙 서버부(300)의 비정형적 생활 대기환경 예측부(352)를 통해 생활 대기환경 측정부(100)가 미설치된 지점의 비정형적 생활 대기환경 정보의 예측 값을 계산하여 추정 정보로 제공할 수 있다.That is, through the atypical living atmospheric environment prediction unit 352 of the central server unit 300, the predicted value of the atypical living atmospheric environment information of the point where the living atmospheric environment measurement unit 100 is not installed is calculated and provided as estimated information can do.

이를 위해, 비정형적 생활 대기환경 예측부(352)는 중앙 서버부(300)에 접속되는 사용자 단말 위치 또는 임의의 지정 위치 주변에 설치된 다수의 생활 대기환경 측정부(100)에서 측정된 측정 데이터와, 인근의 국가 측정소에서 제공되는 공공 대기환경 데이터 값들로부터 해당 위치에서의 생활 대기환경 정보의 추정 값을 추정할 수 있다.To this end, the atypical living atmospheric environment prediction unit 352 is a user terminal connected to the central server unit 300 or a plurality of living atmospheric environment measurement unit 100 installed around an arbitrary designated location measurement data and , it is possible to estimate the estimated value of the living air environment information at the location from the public air environment data values provided by the nearby national measuring stations.

예를 들어, 본 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템에서 비정형적 생활 대기환경 예측부(352)는 공공 데이터의 미세먼지 농도 정보, 풍향 정보 및 풍속 정보를 활용하여 측정부가 설치되지 않은 해당 위치의 공기오염 정보(미세먼지 농도 또는 초미세먼지 농도)를 예측할 수 있다.For example, in the living atmospheric environment measurement and prediction system according to the present embodiment, the atypical living atmospheric environment prediction unit 352 utilizes fine dust concentration information, wind direction information, and wind speed information of public data to correspond to those in which the measurement unit is not installed. Air pollution information (fine dust concentration or ultrafine dust concentration) of a location can be predicted.

본 실시예에서, 해당 위치의 주변에 있는 측정부들에서 제공되는 생활 대기환경 정보는 제3 미세먼지 농도 정보, 제3 초미세먼지 농도 정보, 제3 풍향 정보 및 제3 풍속 정보를 포함하고, 해당 위치에 공유되는 공공 대기환경 데이터는 제4 미세먼지 농도 정보, 제4 초미세먼지 농도 정보, 제4 풍향 정보 및 제4 풍속 정보를 포함하여 이루어질 수 있다.In this embodiment, the living air environment information provided by the measurement units in the vicinity of the location includes third fine dust concentration information, third ultrafine dust concentration information, third wind direction information, and third wind speed information, The public air environment data shared at the location may include fourth fine dust concentration information, fourth ultrafine dust concentration information, fourth wind direction information, and fourth wind speed information.

본 실시예에 따르면, 사용자 단말 위치(별 모양으로 표기)의 추정 값을 계산하고자 하는 경우, 사용자 단말 위치 주변에 설치된 적어도 2개 이상의 측정부, 바람직하게는 4개 이상의 주변 측정부의 측정 값을 이용하여 추정 값 계산에 이용할 수 있다.According to the present embodiment, when calculating the estimated value of the location of the user terminal (represented by a star), the measured values of at least two or more measurement units installed around the location of the user terminal, preferably, the measured values of four or more surrounding measurement units are used This can be used to calculate the estimated value.

이때, 비정형적 생활 대기환경 예측부(352)는 각 측정 값에 풍향 가중치 및 거리 가중치를 적용하여 최적의 추정 값을 계산하도록 한다.In this case, the atypical living atmospheric environment prediction unit 352 calculates an optimal estimated value by applying a wind direction weight and a distance weight to each measurement value.

먼저, 비정형적 생활 대기환경 예측부(352)는 풍향 가중치를 적용하여 추정 값을 추정할 수 있다.First, the atypical living atmospheric environment prediction unit 352 may estimate an estimated value by applying a wind direction weight.

사용자 단말 위치 주변으로 가장 가까운 4개의 주변 측정부가 위치되어 있다. 이때, 국가 측정소에서 제공받은 해당 지역의 공공 데이터에서 나타내는 풍향 정보와, 각 주변 측정부에서 측정되는 풍향 정보가 유사한 방향성을 나타내고, 해당 풍향이 남서풍(SW)이라고 가정하면, 풍향에 의해 현재 위치에 영향을 줄 수 있는 위치는 해당 풍향 방위 영역(SW) 및 그 근접 영역(WSW, SSW) 내로 설정되며, 이외의 영역에서는 풍향에 의한 직접적인 영향이 덜한 것으로 설정될 수 있다.Four peripheral measurement units closest to the location of the user terminal are located. At this time, assuming that the wind direction information shown in the public data of the corresponding area provided by the national measuring station and the wind direction information measured by each surrounding measuring unit show a similar direction, and assuming that the corresponding wind direction is the southwest wind (SW), the current location by the wind direction The position that can be influenced is set within the corresponding wind direction azimuth area SW and adjacent areas WSW and SSW, and in other areas, the direct influence by the wind direction may be set to be less.

주변 측정부가 풍향 방위 영역 내에 위치한 경우에는 70의 가중치 값을 적용하고, 근접 영역 내에 위치한 경우에는 20의 가중치 값을 적용하며, 이외 영역인 경우에는 10의 가중치 값을 적용하여, 실제 측정 값에 이를 부여한 평균 값으로 추정 값을 계산할 수 있다. 풍향 가중치를 적용한 추정 값을 계산하기 위한 평균 값은, 각 가중치를 측정 값에 곱한 값을 더하고, 더해진 값을 가중치의 총합으로 나누어 평균 값, 즉 추정 값을 도출할 수 있다.If the peripheral measurement unit is located within the wind direction azimuth area, a weight value of 70 is applied, if it is located within the proximity area, a weight value of 20 is applied. An estimated value can be calculated from the given average value. The average value for calculating the estimated value to which the wind direction weight is applied may be obtained by adding a value obtained by multiplying each weight to the measured value, and dividing the added value by the sum of the weights to derive an average value, that is, an estimated value.

이에, 도면에서는 남서쪽에 위치하고 있는 주변 측정부가 풍향 방위 영역 내에 위치하고 있으므로 70의 가중치 값을 갖고, 이외의 영역에 위치한 나머지 3개의 측정부가 각각 10의 가중치 값을 갖게 되므로, 이를 적용하여 미세먼지 농도의 추정 값을 계산하면, 사용자 단말 위치에서의 미세먼지 추정값은 약 31㎍/m3으로 계산될 수 있다.Accordingly, in the drawing, since the peripheral measurement unit located in the southwest is located within the wind direction azimuth region, it has a weight value of 70, and the remaining three measurement units located in other regions each have a weight value of 10. When the estimated value is calculated, the estimated value of fine dust at the location of the user terminal may be calculated to be about 31 μg/m 3 .

이와 같은 계산 방법은 아래의 식으로 나타낼 수 있다.Such a calculation method can be expressed by the following equation.

Figure 112020109836812-pat00007
Figure 112020109836812-pat00007

여기서, Zp는 예측 지점(사용자 단말 위치)의 계산하고자 하는 추정 값이고, Zi는 예측 지점 주변에 설치된 주변 측정부들의 위치(xi, yi)의 참조(측정)값이며, Wi는 가중치이고, n은 참조값의 개수가 될 수 있다.Here, Z p is an estimated value to be calculated of the prediction point (user terminal position), Z i is a reference (measurement) value of the positions (x i , y i ) of the surrounding measurement units installed around the prediction point, and W i is a weight, and n may be the number of reference values.

위의 식에서, 가중치(Wi)는 풍향 가중치를 적용할 수 있으며, 전술한 바와 같이 각 참조 위치에 대해 풍향 방위 영역, 근접 영역 및 이외 영역으로 구분하여 가중치를 부여할 수 있다.In the above equation, a wind direction weight may be applied to the weight W i , and as described above, each reference position may be divided into a wind direction azimuth region, an adjacent region, and an other region and weighted.

본 실시예에서는 단순히 풍향 정보로만 각 측정 값의 가중치를 결정하여 추정 값 계산에 이용하였지만, 실제 측정 값을 활용하여 추정 값을 계산하는 경우에는 풍향 정보 외에도 풍속 정보를 함께 고려하여 가중치를 다르게 적용하며 계산할 수 있다.In this embodiment, the weight of each measured value is simply determined based on wind direction information and used to calculate the estimated value. However, when calculating the estimated value using the actual measured value, different weights are applied by considering the wind speed information in addition to the wind direction information. can be calculated

이와 함께, 본 발명의 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템은 거리 가중치로 추정 값을 추정할 수 있다.In addition, the living atmospheric environment measurement and prediction system according to an embodiment of the present invention may estimate an estimated value using a distance weight.

이를 위해, 역거리 가중(IDW, Inverse Distance Weighted) 보간 기법을 활용할 수 있으며, 역거리 가중 보간 기법은 가까이 있는 실측 값에 더 큰 가중 값을 주어 보간하는 방법으로, 거리 가중치를 이용하여 생활 대기환경 정보의 추정 값을 추정할 수 있다. For this, an inverse distance weighted (IDW) interpolation technique can be used, and the inverse distance weighted interpolation technique is a method of interpolating by giving a larger weight to a nearby measured value. The estimated value of the information can be estimated.

이때, 비정형적 생활 대기환경 예측부(352)는 전술한 풍향 가중치로 추정 값을 계산하는 방법과 유사하게 임의의 지정 위치 주변에 설치된 다수의 생활 대기환경 측정부(100)에서 측정된 측정 데이터 또는 인근의 국가 측정소에서 제공되는 공공 데이터 값들로부터 임의의 지정 위치에서의 생활 대기환경 정보의 추정 값을 추정할 수 있으며, 추정 값 또한 상기 수학식 5를 통해 계산될 수 있다.At this time, the atypical living atmospheric environment prediction unit 352 is similar to the method of calculating the estimated value with the above-mentioned wind direction weight, measured data or An estimated value of living air environment information at an arbitrary designated location may be estimated from public data values provided by a nearby national measurement station, and the estimated value may also be calculated through Equation 5 above.

여기서, 가중치(Wi)는 아래의 식과 같이 거리의 제곱에 반비례 값으로 계산될 수 있다Here, the weight Wi may be calculated as a value inversely proportional to the square of the distance as shown in the following equation.

Figure 112020109836812-pat00008
Figure 112020109836812-pat00008

이렇게, 비정형적 생활 대기환경 예측부(352)는 거리 가중치를 적용하여 계산되는 추정 값과, 풍향 가중치를 적용하여 계산된 추정 값의 두 값의 평균 값을 계산할 수 있다.In this way, the atypical living air environment prediction unit 352 may calculate an average value of two values of an estimated value calculated by applying a distance weight and an estimated value calculated by applying a wind direction weight.

이때, 본 실시예에 따른 비정형적 생활 대기환경 예측부(352)는, 생활 대기환경 정보와 공공 대기환경 데이터의 각각 대응되는 정보들을 비교하게 된다.At this time, the atypical living air environment prediction unit 352 according to the present embodiment compares information corresponding to each of the living air environment information and the public air environment data.

먼저, 비교 항목 중에서 복수의 제3 미세먼지 농도의 평균값과 제4 미세먼지 농도 또는 복수의 제3 초미세먼지 농도의 평균값과 제4 초미세먼지 농도가 같은 경우에는, 위에서 계산된 두 추정 값의 평균 값을 사용자 단말 위치의 예측 정보로 제공할 수 있다.First, among the comparison items, if the average value of the plurality of third fine dust concentrations and the fourth fine dust concentration or the average value of the plurality of third ultrafine dust concentrations and the fourth ultrafine dust concentration are the same, the The average value may be provided as prediction information of the location of the user terminal.

이와 다르게, 복수의 제3 미세먼지 농도의 평균값과 제4 미세먼지 농도 또는 복수의 제3 초미세먼지 농도의 평균값과 제4 초미세먼지 농도가 다를 경우에는, 위에서 계산된 두 추정 값의 평균 값과 함께, 제4 미세먼지 농도 정보 또는 제4 초미세먼지 농도 정보 중 낮은 값을 최소값으로, 높은 값을 최대값으로 구분지어 사용자 단말 위치의 예측 정보의 제1 예상 농도 범위로 제공할 수 있다.On the other hand, if the average value of the plurality of third fine dust concentrations and the fourth fine dust concentration or the average value of the plurality of third ultrafine dust concentrations and the fourth ultrafine dust concentration are different, the average value of the two estimated values calculated above In addition, a lower value of the fourth fine dust concentration information or the fourth ultrafine dust concentration information may be classified as a minimum value and a higher value may be classified as a maximum value, and may be provided as the first expected concentration range of the prediction information of the location of the user terminal.

그리고, 비정형적 생활 대기환경 예측부(352)에서 계산된 추정 값은 생활 대기환경 측정부(100)의 측정 값과 마찬가지로 공공 데이터로 전송되어 다른 위치에서의 대기 환경 추정시 보정 계산에 사용할 수 있게 된다.And, the estimated value calculated by the atypical living atmospheric environment prediction unit 352 is transmitted as public data like the measured value of the living atmospheric environment measurement unit 100 so that it can be used for correction calculation when estimating the atmospheric environment at another location do.

또한, 비정형적 생활 대기환경 예측부(352)는, 생활 대기환경 측정부(100)의 측정 값뿐만 아니라, 지역의 공공 데이터 값을 주된 참고값으로 하여 계산에 사용할 수 있다.In addition, the atypical living air environment prediction unit 352 may use not only the measured values of the living air environment measuring unit 100 but also local public data values as main reference values for calculation.

그리고, 본 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템에서는, 예컨대 내비게이션과 같이 사용자의 이동 경로가 예측되는 경우, 사용자가 이동될 지점의 현재 생활 대기환경 정보와, 도착 시간을 기준으로 변화될 생활 대기환경 변화 예측 정보를 함께 제공할 수 있다.And, in the living air environment measurement and prediction system according to the present embodiment, when the user's moving path is predicted, for example, such as in navigation, the living environment to be changed based on the current living air environment information of the point to which the user is to be moved and the arrival time Air environment change prediction information can be provided together.

이와 같이, 본 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템은 비정형적 생활 대기환경 예측부(352)에 의해 임의의 지정 위치에서의 비정형적 생활 대기환경 정보를 예측하여 계산한 추정 값을 제공할 수 있게 되며, 해당 값은 실시간으로 계산되어 제공되므로 화면에 상시로 표시되거나 사용자가 요청시 해당 정보를 제공할 수 있다.As such, the living atmospheric environment measurement and prediction system according to the present embodiment provides an estimated value calculated by predicting the atypical living atmospheric environment information at an arbitrary designated location by the atypical living atmospheric environment prediction unit 352. Since the corresponding value is calculated and provided in real time, it is always displayed on the screen or the user can provide the corresponding information upon request.

결국, 본 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템에 의하면, 생활 대기환경 측정부(100)가 설치되지 않은 장소에서도 생활 대기환경 정보를 제공할 수 있으며, 생활권에 인접하게 설치되어 있는 다수의 주변 측정부의 측정 값으로부터 적절한 보정을 통해 계산된 추정 값을 제공하므로 생활 밀착형 대기 환경 정보를 제공할 수 있게 된다.As a result, according to the living air environment measurement and prediction system according to the present embodiment, it is possible to provide living air environment information even in a place where the living air environment measurement unit 100 is not installed, and a plurality of Since the estimated value calculated through appropriate correction is provided from the measurement value of the surrounding measurement unit, it is possible to provide information about the air environment close to life.

특히, 본 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템은 풍향 정보를 기반으로 하여 풍향 가중치를 적용한 추정 값을 데이터로 활용하게 되므로, 단순히 거리에 의한 영향 외에도 바람의 영향을 함께 고려하여 정확도를 향상시킨 생활 대기환경 정보를 제공할 수 있게 된다.In particular, the living atmospheric environment measurement and prediction system according to this embodiment uses the estimated value to which the wind direction weight is applied based on wind direction information as data. It is possible to provide information on the living air environment.

따라서, 본 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템은 기존의 국가 측정소의 시료 채취구가 주로 사용자의 생활권을 벗어난 높이에 설치되고 행정구역별로 상당한 거리를 두고 설치되어 있어 생활에 밀접하지 않은 공공 데이터 값을 제공하는 것과 달리, 사용자의 생활권의 높이 범위 내에 있는 신호등이나 버스 정류장 또는 건물의 실내 및 실외 등에 설치되는 다수의 생활 대기환경 측정부(100)를 이용하여 측정 값 및 추정 값들을 제공하게 되고 조밀한 설치 간격에 의해 사용자의 위치별로 더욱 정확한 생활 대기환경 정보를 제공할 수 있다는 이점을 갖는다.Therefore, the living air environment measurement and prediction system according to this embodiment is a public sampling port that is not closely related to life because the sample collection port of the existing national measurement station is mainly installed at a height out of the user's living area and is installed at a considerable distance for each administrative district. In contrast to providing data values, measurement values and estimated values are provided using a number of living atmospheric environment measurement units 100 installed in traffic lights or bus stops within the height range of the user's living area, or indoors and outdoors of buildings. It has the advantage of being able to provide more accurate living air environment information for each user's location due to the dense installation interval.

한편, 본 발명의 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템의 중앙 서버부(300)는 복수의 그룹으로 분류하여 복수의 그룹 각각의 정보를 활용하여 측정부가 설치되지 않은 위치에서의 예측 값을 추정할 수 있다.On the other hand, the central server unit 300 of the living atmospheric environment measurement and prediction system according to an embodiment of the present invention classifies into a plurality of groups and utilizes the information of each of the plurality of groups to determine the predicted value at a location where the measurement unit is not installed. can be estimated

이를 위해, 비정형적 생활 대기환경 예측부(352)는 복수의 풍향 정보 중에서 동일 또는 유사한 값의 풍향 정보가 측정된 생활 대기환경 측정부들을 복수의 그룹으로 분류할 수 있다. 여기서, 비정형적 생활 대기환경 예측부(352)는 전술한 생활 대기환경 변화 예측부(351)에서 그룹화하는 과정과 동일한 방법으로 주변 측정부들을 그룹화할 수 있으며, 이와 달리 해당 측정부들의 지형 정보를 활용하여 복수의 그룹으로 구분할 수 있다.To this end, the atypical living air environment predictor 352 may classify living air environment measurers whose wind direction information of the same or similar value is measured among a plurality of wind direction information into a plurality of groups. Here, the atypical living atmospheric environment prediction unit 352 may group the surrounding measurement units in the same way as the grouping process in the above-described living atmospheric environment change prediction unit 351 , and, unlike the above, the geographical information of the corresponding measurement units may be grouped. It can be divided into multiple groups.

즉, 지형 정보 저장부(340)에 저장된 각 측정부들이 위치한 지역의 지형 정보를 가져오고, 도 7에 도시된 바와 같이 유사한 지형 정보를 가진 측정부들을 각각의 그룹(G1, G2, G3, G4)로 분류할 수 있다.That is, the topographic information of the area in which each measurement unit stored in the topographic information storage unit 340 is located is brought, and as shown in FIG. 7 , measurement units having similar topographic information are added to each group (G1, G2, G3, G4). ) can be classified as

제1 그룹(G1)은 고층 건물(B)이 측정부 주변에 배치되는 지형이고, 제2 그룹(G2)은 산악지대(M)가 측정부 주변에 배치되는 지형이며, 제3 그룹(G3)은 작은 건물(S)이 측정부 주변에 배치되는 지형이며, 제4 그룹(G4)은 평지의 지형 정보를 나타낸다. 여기서, 지형 정보는 도심지에서는 일반적으로 건물의 밀집도나 건물의 배치도 또는 평지 또는 경사지 등을 기준으로 하고, 건물이 별로 없는 도심 외곽 지역에서는 평지, 분지 또는 산악지대 등의 고도 정보를 기준으로 하여 구분지을 수 있다.The first group (G1) is a topography in which a high-rise building (B) is disposed around the measuring part, the second group (G2) is a topography in which a mountainous area (M) is disposed around the measuring part, and the third group (G3) is the topography in which the small building (S) is disposed around the measurement unit, and the fourth group (G4) represents topographic information of the flat land. Here, the topographic information is generally based on the density of buildings, the layout of buildings, flat land or slopes, etc. in downtown areas, and in areas outside the city center where there are few buildings, classification is based on altitude information such as flat land, basins, or mountainous areas. can

이때, 비정형적 생활 대기환경 예측부(352)는, 사용자 단말 위치의 지형 정보와 유사한 그룹을 선별하고 해당 그룹의 생활 대기환경 정보를 예측 값을 추정하는데 사용할 수 있다.In this case, the atypical living atmospheric environment prediction unit 352 may select a group similar to the topographic information of the location of the user terminal and use the living atmospheric environment information of the group to estimate a predicted value.

다시 말해, 본 실시예에서는 고층 건물(B)의 배치가 유사한 제1 그룹(G1)을 비교 대상 그룹으로 선정할 수 있다.In other words, in the present embodiment, the first group G1 having a similar arrangement of the high-rise buildings B may be selected as the comparison target group.

이렇게, 선별된 제1 그룹(G1)의 각 측정부들에서 제공되는 복수의 제5 미세먼지 농도 정보 또는 복수의 제5 초미세먼지 농도 정보의 각 평균 값을 전술한 바와 같은 계산식으로 계산하거나, 단순 평균값 계산을 통해 도출한 다음, 도출된 결과 값을 공공 대기환경 데이터인 제4 미세먼지 농도 정보 또는 제4 초미세먼지 농도 정보와 비교하여 낮은 값을 최소값으로, 높은 값을 최대값으로 구분지어 사용자 단말 위치의 예측 정보의 제2 예상 농도 범위로 제공할 수 있다.In this way, each average value of the plurality of fifth fine dust concentration information or the plurality of fifth ultrafine dust concentration information provided by each measurement unit of the selected first group G1 is calculated using the above-described calculation formula, or After deriving through average value calculation, the resulting value is compared with the 4th fine dust concentration information or the 4th ultrafine dust concentration information, which is public air environment data, and the low value is divided into the minimum value and the high value is divided into the maximum value. It can be provided as a second expected concentration range of the prediction information of the terminal location.

이와 같이, 본 실시예에 따른 비정형적 생활 대기환경 예측부(352)는 지형 정보별 그룹으로 분류된 각 그룹으로부터 임의의 지정 위치에서의 비정형적 생활 대기환경 정보를 예측하여 계산한 추정 값을 제공할 수 있게 된다.In this way, the atypical living atmospheric environment prediction unit 352 according to the present embodiment provides an estimated value calculated by predicting the atypical living atmospheric environment information at an arbitrary designated location from each group classified into groups by geographic information. be able to do

결국, 본 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템에 의하면, 생활 대기환경 측정부(100)가 설치되지 않은 장소에서도 공공 대기환경 데이터 정보에 보정 계산을 실시한 생활 대기환경 정보를 추정하여 제공할 수 있으며, 생활권에 인접하게 설치되어 있는 다수의 주변 측정부의 측정 값으로부터 적절한 보정을 통해 계산된 추정 값을 제공하므로 생활 밀착형 대기 환경 정보를 제공할 수 있게 된다.After all, according to the living air environment measurement and prediction system according to this embodiment, even in a place where the living air environment measurement unit 100 is not installed, it is possible to estimate and provide living air environment information that has been corrected and calculated on public air environment data information. It is possible to provide an estimated value calculated through appropriate correction from the measured values of a plurality of peripheral measurement units installed adjacent to the living area, thereby providing air environment information close to life.

도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 IoT 장치와 연결된 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템의 구성을 도시한다.8 illustrates a configuration of a living air environment measurement and prediction system connected to an IoT device according to another embodiment of the present invention.

도 8을 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템의 중앙 서버부(300)는 IoT 장비 제어부(360)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 8 , the central server unit 300 of the living atmospheric environment measurement and prediction system according to an embodiment of the present invention may include an IoT equipment control unit 360 .

IoT 장비 제어부(360)는 생활 대기환경 측정부(100)와 연결되고, 생활 대기환경 측정부(100)와 네트워크로 연결된 IoT 장치(400)들을 제어할 수 있으며, 이들 중 하나 이상을 생활 대기환경 정보에 따라 제어할 수 있다.The IoT equipment control unit 360 is connected to the living atmospheric environment measurement unit 100 and can control the IoT devices 400 connected to the living atmospheric environment measurement unit 100 and the network, and sets one or more of these to the living atmospheric environment. It can be controlled according to the information.

예를 들어, IoT 장치(400)는 사용자의 집에 설치된 창문 개폐장치(401)가 될 수 있으며, IoT 장비 제어부(360)는 생활 대기환경 측정부(100)로부터 제공받은 생활 대기환경 정보에서 미세먼지 농도 또는 초미세먼지 농도가 나쁨 수준 이상일 경우, 창문 개폐장치를 작동시켜 창문을 닫을 수 있도록 제어할 수 있다.For example, the IoT device 400 may be a window opening and closing device 401 installed in the user's house, and the IoT equipment control unit 360 uses the information on the living atmospheric environment provided from the living atmospheric environment measurement unit 100 to fine When the dust concentration or ultrafine dust concentration is above the bad level, the window opening and closing device can be operated to control the window to be closed.

이와 더불어, IoT 장치(400)는 공기 청정기(402)가 될 수 있으며, IoT 장비 제어부(360)는 상기와 같이 미세먼지 농도 또는 초미세먼지 농도가 나쁨 수준 이상일 경우 공기 청정기를 작동시켜 실내의 공기 정화가 되도록 제어할 수 있다.In addition, the IoT device 400 may be an air purifier 402, and the IoT equipment control unit 360 operates the air purifier when the fine dust concentration or ultra-fine dust concentration is higher than the bad level as described above to operate the air purifier in the room. It can be controlled to be purified.

이러한 IoT 장비 제어부(360)의 제어는 사용자의 직접적인 요청에 따라 지시가 발생하거나, 임의로 설정된 기준에 따라 제어 동작이 요청될 수 있다.For the control of the IoT device controller 360 , an instruction may be generated according to a direct request of a user, or a control operation may be requested according to an arbitrarily set standard.

이와 같이, 본 실시예에 따른 생활 대기환경 측정 및 예측 시스템에 의하면 IoT 장비와 연동될 수 있으므로 미세먼지 농도 정보를 통해 사용자의 미세먼지 노출 정도를 파악하고, 사용자의 미세먼지 노출 정도를 고려하여 전자기기들을 제어할 수 있다.As described above, according to the living air environment measurement and prediction system according to the present embodiment, since it can be linked with IoT equipment, the user's fine dust exposure level is identified through the fine dust concentration information, and the electronic You can control devices.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템의 중앙 서버부(300)는 생활 대기환경 측정부(100)의 정상 작동 유무를 판단하기 위한 고장유무 판단부(353)를 포함하여 이루어질 수 있다.On the other hand, the central server unit 300 of the living atmospheric environment measurement and prediction system according to an embodiment of the present invention includes a malfunction determination unit 353 for determining whether the living atmospheric environment measurement unit 100 is operating normally. can be done by

고장유무 판단부(353)는 생활 대기환경 정보 분석부(350)에 포함될 수 있으며, 생활 대기환경 정보를 이용하여 생활 대기환경 측정부(100)의 정상 작동 유무를 판단할 수 있다.The failure determination unit 353 may be included in the living air environment information analysis unit 350 , and may determine whether the living air environment measuring unit 100 operates normally by using the living air environment information.

이를 위해, 고장유무 판단부(353)는 실시간으로 여러 생활 대기환경 측정부(1000)로부터 제공되는 생활 대기환경 정보를 확인하고, 생활 대기환경 정보 중 임의의 값이 주변의 측정부에서 측정된 값에 비해 비정상적으로 높거나 낮게 나타나는 경우, 해당 값의 측정이 정상적으로 수행된 것인지를 확인하게 된다.To this end, the failure determination unit 353 checks the living atmospheric environment information provided from the various living atmospheric environment measuring units 1000 in real time, and any value of the living atmospheric environment information is a value measured by the surrounding measuring unit When it appears abnormally high or low compared to

이때, 고장유무 판단부(353)는 해당 측정부에서 지속적으로 측정되어 온 값의 측정값 변화를 하루, 일주일, 또는 한 달 등의 기간을 정하여 비교하고, 해당 값들을 다른 주변의 측정부의 값이 변화된 평균 추이를 함께 비교함에 따라 해당 값이 외부 요인에 의해 평균으로부터 벗어난 것인지, 아니면 단순 기기의 고장으로 인해 값이 변화된 것인지를 판단하여 해당 측정부의 고장 유무를 판별할 수 있다.At this time, the failure determination unit 353 compares the change in the measured value of the value that has been continuously measured by the corresponding measuring unit by setting a period such as one day, one week, or one month, and compares the corresponding values with the values of other neighboring measuring units. By comparing the changed average trends together, it is possible to determine whether the corresponding measurement unit is faulty by determining whether the value deviates from the average due to external factors or the value has changed due to a simple device failure.

이렇게, 판별된 고장 유무 정보는 중앙 서버부(300)를 관리하는 관리자에게 전송되어 장비의 수리 절차를 수행할 수 있게 된다.In this way, the determined failure information is transmitted to the manager who manages the central server unit 300 to perform the equipment repair procedure.

또한, 고장유무 판단부(353)는 고장 발생시, 해당 측정부에서 측정되는 생활 대기환경 정보 대신에, 주변의 여러 측정부에서 측정된 생활 대기환경 정보들을 활용하여 추정 값을 계산하고, 계산된 추정 값을 해당 측정부의 생활 대기환경 정보로 대치하여 고장으로 인해 정보 제공에 혼란이 발생되는 것을 최소화할 수 있다.In addition, when a failure occurs, the failure determination unit 353 calculates an estimated value by using the living air environment information measured by various measurement units in the vicinity instead of the living air environment information measured by the corresponding measuring unit, and calculates the calculated estimate. By replacing the value with the living air environment information of the corresponding measurement unit, it is possible to minimize confusion in providing information due to a failure.

이와 같이, 본 실시예에 따른 생활 대기환경 측정 및 예측 시스템은 자체적으로 측정부의 고장 유무를 판별할 수 있게 되므로, 고장이 발생되는 것을 실시간으로 파악하여 오류 값이 제공되는 것을 차단할 수 있으며, 고장 기기의 수리 작업을 원활하게 지시할 수 있게 된다.As such, since the living atmospheric environment measurement and prediction system according to the present embodiment can determine whether the measurement unit has a failure by itself, it is possible to detect a failure in real time and block the provision of an error value, of the repair work can be ordered smoothly.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 갖는 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 게시된 실시 예는 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아닌 설명을 위한 것이고, 이런 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. The above description is merely illustrative of the technical idea of the present invention, and various modifications and variations will be possible without departing from the essential characteristics of the present invention by those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains. Accordingly, the embodiments disclosed in the present invention are for explanation rather than limiting the technical spirit of the present invention, and the scope of the technical spirit of the present invention is not limited by these embodiments.

따라서 본 발명의 보호 범위는 전술한 실시 예에 의해 제한되기보다는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.Therefore, the protection scope of the present invention should be interpreted by the following claims rather than being limited by the above-described embodiments, and all technical ideas within an equivalent range should be interpreted as being included in the scope of the present invention.

100 : 생활 대기환경 측정부 200 : 생활 대기환경 표시부
300 : 중앙 서버부 310 : 데이터 송수신부
320 : 공공 데이터 저장부 330 : 생활 대기환경 정보 저장부
340 : 지형정보 저장부 350 : 생활 대기환경 분석부
360 : IoT 장비 제어부 400 : IoT 장치부
100: living air environment measurement unit 200: living air environment display unit
300: central server unit 310: data transceiver unit
320: public data storage unit 330: living air environment information storage unit
340: topographic information storage unit 350: living atmospheric environment analysis unit
360: IoT equipment control unit 400: IoT device unit

Claims (7)

공공 대기환경 데이터를 공유하는 지역의 복수의 일지점에 각각 설치되고 상기 복수의 일지점 각각의 생활 대기환경을 나타내는 생활 대기환경 정보를 측정하는 복수의 측정센서를 포함하는 복수의 생활 대기환경 측정부;
상기 복수의 생활 대기환경 측정부에 각각 연결되는 복수의 생활 대기환경 표시부; 및
상기 공공 대기환경 데이터가 송수신되고 상기 복수의 생활 대기환경 측정부 및 상기 복수의 생활 대기환경 표시부와 네트워크로 각각 연결되어 상기 복수의 생활 대기환경 정보가 송수신되는 데이터 송수신부, 상기 데이터 송수신부에 수신된 상기 공공 대기환경 데이터가 저장되는 공공 데이터 저장부, 상기 데이터 송수신부에 수신된 상기 복수의 생활 대기환경 정보가 저장되는 생활 대기환경 정보 저장부, 상기 복수의 생활 대기환경 측정부가 설치된 지점 주위의 지형 정보를 저장하는 지형정보 저장부 및 상기 복수의 생활 대기환경 정보를 분석하는 생활 대기환경 분석부를 포함하는 중앙 서버부;를 포함하고,
상기 생활 대기환경 분석부는,
상기 공공 데이터 저장부에 저장된 상기 공공 대기환경 데이터와 상기 생활 대기환경 정보 저장부에 저장된 상기 복수의 생활 대기환경 정보를 이용하여 상기 복수의 생활 대기환경 측정부가 설치된 지점의 생활 대기환경 변화를 예측하는 생활 대기환경 변화 예측부; 및
상기 공공 대기환경 데이터 및 상기 복수의 생활 대기환경 정보를 이용하여 상기 복수의 생활 대기환경 측정부가 미설치된 지점의 비정형적 생활 대기환경 정보를 예측하는 비정형적 생활 대기환경 예측부를 포함하고,
상기 공공 대기환경 데이터 및 상기 복수의 생활 대기환경 정보 각각은 미세먼지 농도 정보, 초미세 먼지 농도 정보, 풍향 정보 및 풍속 정보를 포함하고,
상기 비정형적 생활 대기환경 예측부에서,
상기 중앙 서버부에 접속된 사용자 단말 위치의 주변에 위치한 상기 복수의 생활 대기환경 측정부의 상기 생활 대기환경 정보 중 복수의 제3 미세먼지 농도 정보 또는 복수의 제3 초미세먼지 농도 정보의 평균값을 계산하고, 상기 평균값을 상기 공공 대기환경 데이터의 제4 미세먼지 농도 정보 또는 제4 초미세먼지 농도 정보와 비교하여,
상기 복수의 제3 미세먼지 농도의 평균값 및 상기 제4 미세먼지 농도, 또는 상기 복수의 제3 초미세먼지 농도의 평균값 및 상기 제4 초미세먼지 농도가 같을 경우 상기 평균값을 상기 사용자 단말 위치의 예측 정보로 제공하고,
상기 복수의 제3 미세먼지 농도의 평균값 및 상기 제4 미세먼지 농도, 또는 상기 복수의 제3 초미세먼지 농도의 평균값 및 상기 제4 초미세먼지 농도가 다를 경우 상기 공공 대기환경 데이터의 상기 제4 미세먼지 농도 정보 또는 상기 제4 초미세먼지 농도 정보를 상기 평균값과 함께 최소값과 최대값으로 구분지어 상기 사용자 단말 위치의 예측 정보로 제공하며,
상기 비정형적 생활 대기환경 예측부에서는,
상기 지형정보 저장부에서 획득된 상기 복수의 생활 대기환경 정보 각각의 지형정보를 기준으로 상기 복수의 생활 대기환경 정보를 복수의 그룹으로 분류하고,
상기 복수의 그룹 중 상기 사용자 단말 위치의 지형정보와 유사한 지형정보를 가진 그룹을 선별하여, 상기 선별된 그룹의 복수의 제5 미세먼지 농도 정보 또는 복수의 제5 초미세 먼지 농도 정보의 평균값을 상기 공공 대기환경 데이터의 상기 제4 미세먼지 농도 정보 또는 상기 제4 초미세먼지 농도 정보와 함께 최소값 및 최대값으로 구분지어 예측 정보로 제공하는 중앙 서버부;를 포함하는 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템.
A plurality of living air environment measurement unit including a plurality of measurement sensors installed at a plurality of points in an area sharing public air environment data, respectively, and measuring living air environment information indicating a living air environment of each of the plurality of points ;
a plurality of living air environment display units respectively connected to the plurality of living air environment measuring units; and
A data transceiver for transmitting and receiving the public air environment data and each connected to the plurality of living air environment measurement units and the plurality of living air environment display units through a network to transmit and receive the plurality of living air environment information, and the data transmitting and receiving unit A public data storage unit in which the public air environment data is stored, a living air environment information storage unit in which the plurality of living air environment information received by the data transmission/reception unit is stored, and the plurality of living air environment measurement units around the installed point a central server unit including a topographic information storage unit for storing topographic information and a living atmospheric environment analysis unit for analyzing the plurality of living atmospheric environment information;
The living atmospheric environment analysis unit,
Predicting a change in the living air environment at a point where the plurality of living air environment measurement units are installed using the public air environment data stored in the public data storage unit and the plurality of living air environment information stored in the living air environment information storage unit Living Air Environment Change Prediction Unit; and
An atypical living air environment prediction unit for predicting atypical living air environment information of a point where the plurality of living air environment measurement units are not installed by using the public air environment data and the plurality of living air environment information,
Each of the public air environment data and the plurality of living air environment information includes fine dust concentration information, ultrafine dust concentration information, wind direction information and wind speed information,
In the atypical living atmospheric environment prediction unit,
Calculating an average value of a plurality of third fine dust concentration information or a plurality of third ultrafine dust concentration information among the living atmospheric environment information of the plurality of living atmospheric environment measurement units located in the vicinity of the location of the user terminal connected to the central server unit and comparing the average value with the fourth fine dust concentration information or the fourth ultrafine dust concentration information of the public air environment data,
When the average value of the plurality of third fine dust concentrations and the fourth fine dust concentration, or the average value of the plurality of third ultrafine dust concentrations and the fourth ultrafine dust concentration are the same, the average value is predicted for the location of the user terminal provide information,
When the average value of the plurality of third fine dust concentrations and the fourth fine dust concentration, or the average value of the plurality of third ultrafine dust concentrations and the fourth ultrafine dust concentration are different, the fourth of the public air environment data The fine dust concentration information or the fourth ultrafine dust concentration information is divided into a minimum value and a maximum value together with the average value and provided as prediction information of the location of the user terminal,
In the atypical living atmospheric environment prediction unit,
Classifying the plurality of living atmospheric environment information into a plurality of groups based on the topographic information of each of the plurality of living atmospheric environment information obtained from the topographic information storage unit,
Selecting a group having geographical information similar to the geographical information of the location of the user terminal among the plurality of groups, and calculating an average value of a plurality of fifth fine dust concentration information or a plurality of fifth ultra-fine dust concentration information of the selected group A living air environment measurement and prediction system comprising a; a central server that divides the fourth fine dust concentration information or the fourth ultrafine dust concentration information of public atmospheric environment data into a minimum value and a maximum value and provides the predicted information.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 공공 대기환경 데이터 및 상기 복수의 생활 대기환경 정보 각각은 미세먼지 농도 정보, 초미세 먼지 농도 정보, 풍향 정보, 풍속 정보를 포함하고,
상기 생활 대기환경 변화 예측부에서,
상기 공공 대기환경 데이터의 미세먼지 농도 정보, 초미세 먼지 농도 정보, 풍향 및 풍속 정보를 이용하여 상기 생활 대기환경 측정부의 일정 시간 이후의 미세먼지 또는 초미세먼지 농도 정보의 변화를 예측하되,
상기 공공 대기환경 데이터의 제1 미세먼지 농도 정보, 제1 초미세먼지 농도 정보, 제1 풍향 정보 및 제1 풍속 정보와, 상기 생활 대기환경 정보의 제2 미세먼지 농도 정보, 제2 초미세먼지 농도 정보, 제2 풍향 정보 및 제2 풍속 정보를 각각 비교하여,
상기 제1 풍향 정보 및 상기 제2 풍향 정보가 같고, 상기 제1 풍속 정보 및 상기 제2 풍속 정보가 같을 경우, 변화 값(X1)을 아래의 식으로 예측하는,
Figure 112021114357200-pat00009
,
여기서, Fa는 인근 지역 측정소에서 측정되는 현재 시점의 미세먼지 또는 초미세먼지 농도 값이고, Fb는 상기 생활 대기환경 측정부에서 측정되는 현재 시점의 미세먼지 또는 초미세먼지 농도 값이며, Fn은 상기 공공 대기환경 데이터에서 제공되는 일정 시간 이후로 예측되는 미세먼지 또는 초미세먼지 농도 값인 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템.
According to claim 1,
Each of the public air environment data and the plurality of living air environment information includes fine dust concentration information, ultrafine dust concentration information, wind direction information, and wind speed information,
In the living atmospheric environment change prediction unit,
Using the fine dust concentration information, ultra-fine dust concentration information, wind direction and wind speed information of the public air environment data, predicting a change in the fine dust or ultra-fine dust concentration information after a predetermined time of the living atmospheric environment measurement unit,
First fine dust concentration information, first ultrafine dust concentration information, first wind direction information, and first wind speed information of the public air environment data, second fine dust concentration information of the living air environment information, and second ultrafine dust By comparing the concentration information, the second wind direction information and the second wind speed information,
When the first wind direction information and the second wind direction information are the same, and the first wind speed information and the second wind speed information are the same, the change value (X 1 ) is predicted by the following formula,
Figure 112021114357200-pat00009
,
Here, Fa is the current fine dust or ultrafine dust concentration value measured at a nearby local measuring station, Fb is the current time fine dust or ultrafine dust concentration value measured by the living air environment measurement unit, and Fn is the A living air environment measurement and prediction system that is a value of fine dust or ultrafine dust concentration predicted after a certain period of time provided from public air environment data.
제3항에 있어서,
상기 제1 풍향 정보 및 상기 제2 풍향 정보가 같고, 상기 제1 풍속 정보 및 상기 제2 풍속 정보가 다를 경우, 변화 값(X2)을 아래의 식으로 예측하는,
Figure 112021114357200-pat00010
,
여기서, Va는 상기 공공 대기환경 데이터에서 제공되는 현재 시점의 풍속 값이며, Vb는 상기 생활 대기환경 측정부에서 측정되는 현재 시점의 풍속 값인, 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템.
4. The method of claim 3,
When the first wind direction information and the second wind direction information are the same and the first wind speed information and the second wind speed information are different, the change value (X 2 ) is predicted by the following equation,
Figure 112021114357200-pat00010
,
Here, Va is the current wind speed value provided from the public atmospheric environment data, and Vb is the current wind speed value measured by the living atmospheric environment measuring unit.
제3항에 있어서,
상기 제1 풍향 정보 및 상기 제2 풍향 정보가 다르고, 상기 제1 풍속 정보 및 상기 제2 풍속 정보가 다를 경우, 변화 값(X3)을 아래의 식으로 예측하는,
Figure 112021114357200-pat00011
,
여기서, Va는 상기 공공 대기환경 데이터에서 제공되는 현재 시점의 풍속 값이며, Vb는 상기 생활 대기환경 측정부에서 측정되는 현재 시점의 풍속 값인, 생활 대기 환경 측정 및 예측 시스템.
4. The method of claim 3,
When the first wind direction information and the second wind direction information are different and the first wind speed information and the second wind speed information are different, the change value (X 3 ) is predicted by the following equation,
Figure 112021114357200-pat00011
,
Here, Va is the current wind speed value provided from the public atmospheric environment data, and Vb is the current wind speed value measured by the living atmospheric environment measuring unit.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR102411181B1 (en) * 2022-02-15 2022-06-22 홍석진 Method, device and system for controlling a user-participating smart play facility

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101865072B1 (en) * 2016-10-17 2018-06-07 주식회사에스에이티 An apparatus and method for constructing microscopic dust information by measuring, compensating and predicting the concentration density of microscopic dust
KR101901272B1 (en) 2017-10-13 2018-09-21 조이상 System for measuring atmosphere environment
KR102008388B1 (en) * 2018-08-29 2019-08-07 한국화학연구원 An air pollution mixture composite risk assessment apparatus, a method thereof and a recording medium thereof

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101865072B1 (en) * 2016-10-17 2018-06-07 주식회사에스에이티 An apparatus and method for constructing microscopic dust information by measuring, compensating and predicting the concentration density of microscopic dust
KR101901272B1 (en) 2017-10-13 2018-09-21 조이상 System for measuring atmosphere environment
KR102008388B1 (en) * 2018-08-29 2019-08-07 한국화학연구원 An air pollution mixture composite risk assessment apparatus, a method thereof and a recording medium thereof

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102411181B1 (en) * 2022-02-15 2022-06-22 홍석진 Method, device and system for controlling a user-participating smart play facility

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