KR20110053814A - Web based techniques for visibility diagnosis and prediction using an optical technique - Google Patents

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KR20110053814A
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Abstract

PURPOSE: A correction diagnosis and prediction technique based on a web using an optical technique are provided to supply an analysis algorithm which can correct by reflecting a chemical and optical characteristic and meteorological characteristic of aerosol which induces correction failure. CONSTITUTION: An air pollution material is inputted to an initial display of a simulation program. The pollution area form, an air pollution classification and an aerosol classification are selected. If a visibility simulation is clicked, a light extinction coefficient and visible distance is calculated at the same time. If a confirmation button is clicked, the visibility value is calculated. If an experience visibility is clicked, a simulated visibility image of corresponding area is outputted.

Description

광학기술을 이용한 웹기반 시정 진단 및 예측 기술 {Web based techniques for visibility diagnosis and prediction using an optical technique}Web based techniques for visibility diagnosis and prediction using an optical technique}

본 발명은 대기질 및 시정의 관리를 수행하는 공공기관 및 대기환경에 대하여 연구를 수행하는 대학, 연구소의 전문인 또는 대기오염에 관심을 지닌 일반인들에게 시정장애현상의 원인과 시정모사의 정보를 제공하기 위하여 대기화학, 대기광학, 색채학 및 컴퓨터 프로그래밍 기술을 바탕으로 대기질의 체감적 지표인 시정을 지역별로 구축된 체감 시정 영상으로 원격지의 시정의 변화를 진단 및 예측할 수 있는 웹 기반 프로그램 기술과 그 이론적 방법에 관한 기술이다. The present invention provides information on the causes of visibility disorders and simulation simulations to the public institutions conducting the management of air quality and visibility, and to professionals in universities, research institutes conducting research on the air environment, or to the general public who are interested in air pollution. Web-based program technology that can diagnose and predict changes in the visibility of remote locations with the sensory visibility images established by region based on atmospheric chemistry, atmospheric optics, color optics, and computer programming techniques. It is a description of the method.

오늘날 시정은 인간이 대상물을 파악할 수 있는 최장거리라는 단순한 의미를 뛰어넘어 대기오염을 유발하는 가스상, 입자상 물질의 화학적 평형관계, 에어로졸에 의한 빛의 물리적 소멸현상, 오염원의 화학적 조성, 기상요소에 의한 자연적 장애를 종합적으로 평가할 수 있는 대기환경에 대한 체감지표로 평가되고 있다. Today's visibility goes beyond just the longest distance for humans to grasp objects, and it is the chemical equilibrium of gaseous and particulate matter that causes air pollution, the physical disappearance of light by aerosols, the chemical composition of pollutants, and meteorological factors. It is evaluated as a haptic indicator for the atmospheric environment that can comprehensively evaluate natural disorders.

시정을 측정을 위한 관련기술 현황은 광학적 시정관측용으로 미국 IMPROVE network에 설치된 OPTEC inc.사 LPV-2 Transmissometer가 현재 널리 사용되고 있는 제품이며, Belfort사 model 6000/6100/6230A Visibility Meter, ETA사 Longshot Long Path Transmissometer 등이 있다. 중단거리용은 Vaisala사 MITRAS transmissometer와 Biral사의 Visibility Sensor 등의 제품이 사용되고 있다. 그러나 기존 제품들은 모두 단일 파장에 의해 광학적으로 시정을 관측하며 화학적 및 영상학적인 분석 및 진단 기능은 없다. The current state of the art for measuring visibility is that OPTEC Inc.'s LPV-2 Transmissometer, which is installed on the US IMPROVE network, is widely used for optical visibility measurement, and Belfort's model 6000/6100 / 6230A Visibility Meter and ETA's Longshot Long Path Transmissometer. For stopping distances, products such as Vaisala's MITRAS transmissometer and Biral's Visibility Sensor are used. All existing products, however, are optically visible by a single wavelength and do not have chemical and imaging analysis and diagnostics.

현재 우리나라의 시정관측은 기상청에서 목측에 의해 이루어지고 있으며, 시정변화를 실시간으로 관측할 수 있는 광학측정 장비를 갖춘 연구기관은 수 개소가 있으나 광학적, 화학적, 색채학적 통합 시정모니터링을 지속적으로 운영하거나, 시정을 진단 및 예측하기 위한 분석기술을 연구한 사례는 전무한 형편이다. Currently, the visibility observation of our country is made by the Ministry of Meteorological Administration, and there are several research institutes equipped with optical measuring equipment that can observe the change of visibility in real time, but we continuously operate optical, chemical, and color integrated visibility monitoring. However, there have been few examples of analytical techniques for diagnosing and predicting visibility.

최근에 들어 디지털 카메라(CCD)를 활용한 영상학적 방법을 이용하여 시정변화를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 기술이 개발된 바 있으나, 해당 기술은 대기오염물질의 화학적 및 광학적 특성에 대한 정보가 없어서 이를 토대로 시정을 진단 및 예측하지 못한다.Recently, a technique for monitoring visibility changes in real time using a imaging method using a digital camera (CCD) has been developed. However, this technique has no information on chemical and optical characteristics of air pollutants. Based on this, the diagnosis cannot be diagnosed and predicted.

본 발명에서의 시정의 관측은 광학적 방법을 이용하여 실시간 측정으로 구성되었으며 대기오염물질의 원인성분에 대한 규명을 제시할 수 있는 에어로졸의 물리적 및 화학적 특성에 대한 분석도 병행되어 수행되었다. 그러나 과거의 연구에서는 이러한 연구가 매우 미흡하였을 뿐만 아니라 일반인이 쉽게 이해하기 어려운 요소들로 산출되었다. Observation of visibility in the present invention consists of a real-time measurement using an optical method, and the analysis of the physical and chemical properties of the aerosol can be performed in parallel with the identification of the causative component of the air pollutant. However, in the past studies, these studies were very poor and produced factors that were not easily understood by the general public.

시정의 변화는 상대습도의 증감 등 자연 현상의 원인과 대기오염물질의 증감 등 인위적인 요인에 의하여 발생된다. 자연적인 현상에 의한 시정변화는 대기 중에 존재하는 수증기가 응결핵과의 결합을 통하여 광산란의 영향을 미치는 에어로졸의 조성 및 크기에 변화를 유발시킴으로서 발생된다. 일반적으로 상대습도가 증가하면 가스상 물질의 입자상물질의 변환 및 초미세 에어로졸의 입경의 증가에 기인하여 광산란계수가 증가된다. 또한 인위적이 현상에 의한 시정변화는 황산염, 질산염, 유기물질, 원소탄소, 미세토양, 해염 등의 입자상물질의 질량농도와 이산화질소 등의 가스상물질의 질량농도의 증감에 의하여 광산란 및 광흡수계수가 변화됨으로서 발생된다. 이러한 인위적 시정장애 유발 오염물질 중 황산염, 질산염, 해염 입자들은 상대습도의 변화에 민감하게 반응하므로 시정의 변화는 인위적 및 자연적 요소를 모두 고려하여 분석 및 해석되어야 한다. Changes in visibility are caused by natural causes, such as increases and decreases in relative humidity, and by artificial factors, such as changes in air pollutants. The change in visibility caused by natural phenomena is caused by changes in the composition and size of aerosols that affect light scattering through the binding of water vapor in the atmosphere with coagulation tuberculosis. In general, when the relative humidity is increased, the light scattering coefficient is increased due to the conversion of the particulate matter of the gaseous substance and the increase of the particle diameter of the ultra-fine aerosol. In addition, the change in visibility caused by anthropogenic phenomenon is due to the change of light scattering and light absorption coefficient due to the increase and decrease of the mass concentration of particulate matter such as sulfate, nitrate, organic substance, elemental carbon, micro soil, sea salt and mass concentration of gaseous substance such as nitrogen dioxide. Is generated. Since the sulfate, nitrate, and sea salt particles are sensitive to changes in relative humidity among these pollutants, the changes in visibility should be analyzed and interpreted in consideration of both artificial and natural factors.

기상학 분야에서는 시정의 변화를 연무, 박무, 안개 등으로 구분하여 기록하고 있으며, 특히 연무와 박무의 구분은 중요한 의미를 지닌다. 이러한 구분법의 근간은 시정장애 현상의 자연적인 원인물질인 수증기와 인위적인 원인물질인 시정장애 유발 에어로졸 중 수증기에 의한 광산란이 지배적인 경우를 박무로 시정장애 유발 에어로졸에 의한 광산란 및 광흡수가 지배적인 경우를 연무로 판단하는 데에 기인한다. 따라서 대기질의 변화를 시각적으로 판단하는 시정의 변화는 단순히 멀리보이는 정도를 판단하는 것이 아니라, 대기오염의 수준을 판단할 수 있는 지표로서 활 용될 수 있다. 본 발명의 목적은 대기 중에 존재하는 시정장애 유발 에어로졸의 화학적 조성과 광학적 특성 및 기상학적 특성을 반영하여 시정을 모사할 수 있는 분석알고리즘의 개발 및 시정의 광학적 특성을 체감 시정영상으로 표출하기 위한 색채학적 분석법의 개발을 토대로 시정이 대기오염의 지표로서의 기능을 할 수 있도록 실용화하는 데에 있다. In the field of meteorology, changes in visibility are recorded in terms of haze, mist, and fog. In particular, the distinction between mist and mist has a significant meaning. The basis of this classification is the case where light scattering by water vapor is dominant among water vapor, which is a natural causative agent of visibility disorder, and aerosol-causing aerosol, which is an artificial causative agent. It is due to judging it as haze. Therefore, the change in visibility, which visually determines the change in air quality, can be used as an indicator to determine the level of air pollution, not just to determine the degree of visibility. An object of the present invention is to develop an analytical algorithm capable of simulating visibility by reflecting the chemical composition, optical characteristics and meteorological characteristics of aerosol-causing aerosols present in the atmosphere, and to express the optical characteristics of visibility as bodily-corrected visual images. Based on the development of scientific analytical methods, the aim is to make the municipal administration function as an indicator of air pollution.

시정변화 진단 및 예측 기술은 관측 및 분석, 알고리즘 개발, 응용 프로그램 개발로 구성된다. 시정변화 관측에 사용된 측정 장치는 광학적, 화학적, 기상학적 및 영상학적 시스템으로 구성되었다. 본 발명에서는 영상학적 체감시정 관측이 시행되는 경로에서 광학적 시정을 측정할 수 있도록 각 측정 장치를 설치하였으며, 광학적 측정이 운영되는 경로에 에어로졸 포집장치가 위치하도록 설치하였다. 시정관측소는 광감쇄계수(light attenuation coefficient)를 측정하는 광학적 측정지와 에어로졸을 포집하는 에어로졸관측소로 구성되었다. 시정관측소에는 OPTEC사 LPV-3 transmissometer의 수광부(receiver unit)를 설치하였고, 투광부(transmitter unit)는 개광경로(optical open path)를 거쳐 수광부로부터 약 수백 m - 수 km 떨어진 곳에 설치하였다. 체감시정 영상은 Canon사 EOS-40D 디지털 카메라와 TC-80N3 셔터릴리즈(shutter release)를 이용하여 집중관측 기간 동안 10분 간격으로 체감시정을 촬영하였다. 광소멸계수(light extinction coefficient: bext)는 transmissometer에 의하여 1분 간격으로 측정하였으며, 광산란계수(light scattering coefficient: bscat)는NGN-2 nephelometer에 의하여 2분 간격으로 개광경로에서 측정하였다. 광흡수계수(light absorption coefficient: babs)는 Megee Scientific사의 AE-31 aethalometer에 의하여 1분 간격으로 측정하였다. 시정 집중관측 기간 동안 URG사 모델 VAPS 2000J 에어로졸 샘플러와 모델 URG-2000-30EHB PM1.0 사이클론 및 모델 URG-2000-30EH PM2 .5 사이클론 샘플러를 이용하여 초미세입자(Dp < 1.0 ㎛), 미세입자(Dp < 2.5 ㎛) 및 조대입자(2.5 < Dp < 10 ㎛)를 각각 채집하였다. 집중관측 기간 동안 대기 중 에어로졸을 2 시간(오전 8시 ∼ 오후 6시) 및 14 시간(오후 6시 ∼ 오전 8시) 간격의 준실시간(semi-continuous) 간격으로 필터에 채집하였다. 채집된 에어로졸은 PIXE(proton induced X-ray emission) 분석법, 이온크로마토그래피법(ion chromatography) 및 열광학적 투과(thermal optical transmittance: TOT) 분석법을 이용하여 원소분석, 이온분석 및 탄소분석을 각각 수행하였다. 또한 242 mm 및 150 mm annular denuder를 사용하여 가스상 물질이 필터에 포집되기 전에 제거하였다. 산성가스(SO2, HCl)의 제거를 위해서는 1% Na2CO3 + 1% glycerin + (H2O+CH3OH)의 함침액을 사용하였으며, 염기성가스(NH3)의 제거를 위해서는 1% citric acid + 1% glycerin + (H2O+CH3OH)의 함침액을 사용하였다. 기상요소는 기상청에 의하여 측정된 기온, 풍향, 풍속, 상대습도의 자료를 사용하였으며, Onset사 H21 측정기를 이용하여 현장에서 상대습도와 기온을 비교측정하였다. 시정변화의 분석알고리즘을 개발하기 위한 광소멸 산정식은 측정 및 분석된 에어로 졸의 광학적 및 화학적 특성을 토대로 시정장애를 유발시키는 대기오염물질의 단위 질량당 광감쇄효율(light attenuation efficiency) 및 습윤 입자의 물리적 성장에 의한 광산란효율(light scattering efficiency)의 변화에 관한 함수로 구성되었다. 광소멸 산정식은 시정장애를 유발시키는 대기오염물질을 황산암모늄, 질산암모늄, 유기물, 원소탄소, 미세토양입자, 조대입자, 해염, 이산화질소 등으로 분류되어 각 화합물에 의한 빛의 산란 및 흡수 효율이 고려되었다. 다변량선형회귀분석은 선형성이 우선적으로 고려되었으며, 비선형 함수인 상대습도 변화에 따른 입자의 산란효율의 변화에 관계된 함수는 상수화 되고 모든 변수가 선형의 성질을 나타내는 함수로 가정되어 수행되었다. 다변량선형회귀분석을 통해 결정계수(determination coefficient: r2)와 표준오차(standard error: SE) 및 자유도(degree of freedom: df)가 계산되었으며, 회귀분석의 신뢰도 95% 수준(α=0.05)에서 계산된 각 계수의 적정성이 F-검정(F-test)와 T-검정(T-test)을 통하여 추정되었다. 체감시정 영상을 도출하기 위한 색채학적 분석에서는 배경대기의 하늘과 연무의 색채의 차를 색상(hue), 채도(saturation) 및 명도(intensity) 값으로 분별하여 각각 색상차(hue difference), 채도차(saturation difference), 명도차(intensity difference)가 재구성되었으며, 이를 토대로 광학적 시정요소와 색채학적 시정 요소 간의 상관성이 조사되었다. 프로그램의 인터페이스 구현을 위하여 측정자료와 관계함수 간의 연계 방법이 사용자의 범위를 확대하기 위하여 명령어 입력방식이 아닌 메뉴지향 입력방식으로 고려되었다. 팝업(pop-up), 푸쉬버튼(push-button), 드롭다운(drop-down) 등의 기본 메뉴방식을 토대로 사용자의 접근과 이용이 용이하도록 디자인되었다. 광소멸 산정식의 가변성에 대한 반영을 위하여 환경설정 인터페이스가 고려되었다. 시정 모사 분석 알고리즘의 모델링을 위하여 본 발명에서 구축된 프로그램 인터페이스는 컴퓨터 프로그램을 기반으로 작성되었다. 프로그램에서는 사용자가 시정변화를 진단 및 예측하기 위하여 각 단계별로 선택된 시정장애 유발 오염물질들의 정보를 입력하면 광학적 시정에 근거한 시정거리가 산출되며, 이를 토대로 체감시정 영상을 모사할 수 있게 제작되었다. Visibility change diagnosis and prediction technology consists of observation and analysis, algorithm development, and application development. The measuring devices used for visibility change observations consisted of optical, chemical, meteorological and imaging systems. In the present invention, each measuring device is installed to measure optical visibility in a path where imaging tactile visibility observation is performed, and an aerosol collecting device is installed in a path where optical measurement is performed. The visibility station consisted of an optical field measuring light attenuation coefficients and an aerosol station collecting aerosols. The receiver was equipped with a receiver unit of OPTEC LPV-3 transmissometer, and the transmitter unit was installed several hundred m-several kilometers away from the receiver via an optical open path. Sensory visibility images were captured at 10-minute intervals during the intensive observation period using a Canon EOS-40D digital camera and TC-80N3 shutter release. Light extinction coefficient (b ext ) was measured at 1 minute intervals by a transmissometer, and light scattering coefficient (b scat ) was measured at 2 minutes intervals by NGN-2 nephelometer. Light absorption coefficient (b abs ) was measured at 1 minute intervals by Megee Scientific's AE-31 aethalometer. Constant concentration during the observation period URG four model VAPS 2000J aerosol sampler and model-URG 2000-30EHB PM 1.0 cyclone and model URG-2000-30EH PM 2 .5 micro-tenant using a cyclone sampler (D p <1.0 ㎛), fine-particle (D p <2.5 μm) and coarse particles (2.5 <D p <10 μm) were collected respectively. Atmospheric aerosols were collected in the filter at semi-continuous intervals at intervals of 2 hours (8 am-6 pm) and 14 hours (6 pm-8 pm). The collected aerosols were subjected to elemental analysis, ion analysis and carbon analysis using proton induced X-ray emission (PIXE) analysis, ion chromatography, and thermal optical transmittance (TOT) analysis, respectively. . 242 mm and 150 mm annular denuders were also used to remove the gaseous material before it was collected in the filter. To remove acid gases (SO 2 , HCl) 1% Na 2 CO 3 + Impregnation solution of 1% glycerin + (H 2 O + CH 3 OH) was used, and to remove basic gas (NH 3 ) of 1% citric acid + 1% glycerin + (H 2 O + CH 3 OH) Impregnation solution was used. The meteorological factors were measured using the data of air temperature, wind direction, wind speed, and relative humidity measured by the Korea Meteorological Administration. The light extinction equation to develop an analysis algorithm for visibility change is based on the optical and chemical properties of the measured and analyzed aerosols, and the light attenuation efficiency per unit mass of air pollutants and wetted particles. It consists of a function of the change in light scattering efficiency due to physical growth. The photo-extinction equation is classified into ammonium sulfate, ammonium nitrate, organic matter, elemental carbon, fine soil particles, coarse particles, sea salt, nitrogen dioxide, etc., which causes visibility impairment. It became. In the multivariate linear regression analysis, linearity was considered first, and the function related to the change of scattering efficiency of particles with the change of relative humidity, a nonlinear function, was assumed to be constant and all variables were assumed to be linear functions. Determination coefficient (r 2 ), standard error (SE) and degree of freedom (df) were calculated by multivariate linear regression analysis. The adequacy of each coefficient calculated at was estimated by F-test and T-test. In the chromatic analysis to derive haptic images, the difference between the colors of the sky and haze in the background atmosphere is classified into hue, saturation, and intensity values, respectively. saturation difference and intensity difference were reconstructed, and the correlation between the optical and chromatic correction factors was investigated. In order to implement the interface of the program, the linkage method between the measurement data and the related functions was considered as a menu-oriented input method rather than a command input method in order to expand the range of users. It is designed to be easy for users to access and use based on basic menu methods such as pop-up, push-button, and drop-down. The configuration interface is considered to reflect the variability of the light extinction equation. The program interface constructed in the present invention for modeling the visibility simulation algorithm is based on a computer program. In the program, when the user inputs the information on the pollutants causing the visual impairment selected at each stage to diagnose and predict the change of visibility, the visual distance is calculated based on the optical correction, and based on this, the sensory visual image can be simulated.

본 발명은 네트워크를 통한 대기오염 물질의 자료 입력으로부터 원격지 시정상태를 도출할 수 있고, 이를 바탕으로 시정을 구체적으로 시각화함으로 전문적 지식이 부족한 일반인들도 쉽게 원격지의 대기오염 수준 또는 시정 현황을 진단 및 예측할 수 있어서 대기오염에 대한 국민적 관심을 유도할 수 있다. 또한 환경부, 기상청, 국립환경과학원, 보건환경연구원, 소방방재청, 대기환경관련 대학 및 연구소 등의 전문가들에게 대도시 대기질 및 시정변화 진단, 황사 및 꽃가루 등의 자연재해 현상의 진단을 위한 기반 기술로 활용될 수 있다. 본 발명은 각종 야외활동을 필요로 하는 개인, 지역 및 사회단체의 다양한 분야에 제공되어 공익증대에 기여할 수 있다.The present invention can derive the remote visibility state from the data input of air pollutants through the network, and by visualizing the visibility concretely based on this, even the general public who lacks the expert knowledge can easily diagnose the air pollution level or the current state of the remote place. It can be predicted to induce national attention on air pollution. In addition, the Ministry of Environment, Korea Meteorological Administration, National Institute of Environmental Science, Korea Institute of Health and Environment, National Institute of Fire and Environment, National Institute of Atmospheric Environment, etc. are the basic technologies for diagnosing air quality and visibility changes in large cities and natural disasters such as yellow dust and pollen. Can be utilized. The present invention can be provided to various fields of individuals, communities, and social groups that require various outdoor activities to contribute to public interest.

본 발명은 일반인이 쉽게 체감할 수 있게 시정 자료의 시각화를 추구하고, 기관 및 관공서 담당자들이 사용할 수 있게 구성된 일반 시정 모사와, 해당 전문가 등에서 사용할 수 있는 수준의 상세 시정 모사로 구성되어 있다. 이의 효과적인 사용을 위한 상세 설명은 도면으로 나타내진다.The present invention seeks visualization of the correction data so that the general public can easily feel it, and is composed of a general correction simulation configured to be used by personnel in charge of institutions and government offices, and a detailed correction simulation level that can be used by the expert. Detailed description for effective use thereof is shown in the drawings.

(도 1)은 전문가용 상세모사 프로그램 초기화면을 나타내며 모사지역을 대구1로 하고 대기오염물질입력을 입력하였을 때 나타나는 창이 (도 2)이다. 여기에 해당하는 (조대,미세,초미세)입자들의 이온성분, 탄소성분, 원소성분 또는 입경분포 별 질량농도, 가스상 성분, 기상요소를 선택 입력하게 된다. 오염지역 형태로는 도시지역, 농촌지역, 공단지역, 도서지역, 국립공원 중에서 선택하며, 대기오염 분류에서는 일반형, 황사, 공중화분, 생체소각 중에서 선택하고, 에어로졸 분류에서는 미국형93, 미국형07, 한국형 등에서 선택하여 대조한계 프로파일을 선택 또는 직접 입력한 뒤 시정모사를 클릭함으로써 광소멸계수와 시정거리가 동시에 산정된다. 이를 바탕으로 확인버튼을 클릭하면 위 초기화면에서 계산된 시정값이 산출되고 체감시정을 클릭함으로 해당지역의 모사된 시정영상이 (도 3)과 같이 출력되게 된다. FIG. 1 shows the initial screen of a detailed simulation program for professionals, and the window that appears when the simulated area is set to Daegu 1 and an air pollutant input is input (FIG. 2). Mass concentrations, gaseous components, and gaseous components by ionic, carbon, elemental, or particle size distribution of the corresponding (coarse, fine, ultrafine) particles are selected. Contaminated area type is selected from urban area, rural area, industrial area, island area, and national park.For air pollution classification, select from general type, yellow sand, pollen, bio incineration, and in aerosol classification, US type 93, US type 07 The optical extinction coefficient and the visibility distance are simultaneously calculated by selecting or directly inputting the contrast limit profile by selecting from the Korean, Korean, etc., and clicking the visibility simulation. Based on this, clicking the OK button calculates the correction value calculated on the initial screen, and by clicking on the sensory correction, the simulated visibility image of the region is output as shown in FIG. 3.

(도 4)는 일반모사 또는 상세 모사에서 모사지역 선택창을 선택하였을 때 나타나는 창으로 오염 지역군별 분류된 특정지역을 나타낸다. 관심 지역을 선택함으로 그 지역의 체감시정영상이 모사되게 된다. 4 is a window that appears when selecting a simulated area selection window in general or detailed simulation shows a specific area classified by contaminated area group. By selecting a region of interest, haptic visual images of the region are simulated.

(도 5)은 상세모사에서 색정보 입력을 함으로 색성분차를 계산하고 이를 바탕으로 시정을 유도하게 하는 창이다. 계산된 시정값을 바탕으로 확인 버튼을 선택함으로 초기 시정 창에 유도된 시정값이 산출되고 이어서 체감시정 버튼을 누름으로써 선택된 지역의 모사시정이 산출된다.5 is a window for calculating color component differences by inputting color information in detailed simulation and inducing correction based on the same. By selecting the OK button on the basis of the calculated corrected value, the corrected value derived in the initial correcting window is calculated, and then, by pressing the haptic correction button, the simulated corrected value of the selected area is calculated.

(도 6)는 일반모사에서 대기오염물질 입력을 선택하였을 때 나타나는 입력창으로 대기오염 물질의 화학적 조성을 입력함으로써 수행된다. 상세모사에 비해 입력사항이 간단하게 구성되었다. 같은 방식으로 일반모사에 대한 색정보입력 창도 상세모사에 비하여 상대적으로 간단히 표현된다. (6) is performed by inputting the chemical composition of the air pollutant to the input window appears when the air pollutant input is selected in the general simulation. The input is simpler than the detailed simulation. In the same way, the color information input window for general simulation is relatively simpler than the detailed simulation.

Claims (3)

시정장애를 유발하는 화학적 요소들과 광학적 요소들 사이의 상세모사 분석 알고리즘Detailed Simulation Analysis Algorithm Between Chemical and Optical Elements That Cause Visibility 원격지에서 시정변화를 진단 및 예측할 수 있는 웹 기반용 프로그램 Web-based program for diagnosing and predicting visibility changes at remote locations 시정변화 진단 및 예측 프로그램에 구축된 체감적 시정영상의 자료 Sensory visibility image data established in the visibility change diagnosis and prediction program
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KR101156103B1 (en) * 2011-12-28 2012-06-20 서울대학교산학협력단 Yellow sand reading method using aerosol scattering and absorption coefficient
CN111999268A (en) * 2020-08-19 2020-11-27 成都信息工程大学 Atmospheric extinction coefficient humidity correction method
KR20230167856A (en) 2022-06-03 2023-12-12 대한민국(기상청 국립기상과학원장) Visibility Prediction Method using Tree-based Machine Learning Algorithm and Meteorological Forecasting Data

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