KR20140024541A - System for providing atmospheric modeling system service - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to a system for providing an atmospheric modeling service which includes: a database unit for storing atmospheric data, geographic data, the data of emissions from each pollution source, all of which are obtained from the outside, and the user information of members; an atmospheric modeling module for generating an atmospheric model based on the atmospheric data and geographic data; an emissions data modeling module for generating an emissions model which includes spatial distribution, temporal distribution and chemical distribution of each pollution source based on the data of emissions from each pollution source and the generated atmospheric model; an atmospheric modeling module for generating an atmospheric model which includes a degree of pollution in the past, present and future based on the atmospheric model and the emissions model; a preprocessing module for converting the formats of the atmospheric data, geographical data and the data of emissions from each pollution source into formats which each modeling module can process;a model verification module for verifying the atmospheric model, the emissions model and the atmospheric model; and a member service module for providing an analysis result after receiving and analyzing model conditions, predicted future conditions and requests from the user terminals of members, and providing the generated atmospheric model to the user terminal of members. According to the present invention, time and economic costs incurred by the data preprocessing of a user can be reduced by building various input data formats and complicated model operating methods into one system, and the competitiveness of a user can be enhanced due to the reduction in time spent on the operation of a model according to the characteristics of each model. [Reference numerals] (110,AA) First sensor; (120,BB) Second sensor; (20) Preprocessing module; (30) Weather modeling module; (40) Emissions data modeling module; (50) Atmospheric modeling module; (60) Member service module; (70) Model verification module; (80) Atmosphere observation module

Description

대기 모델링 서비스 제공 시스템{SYSTEM FOR PROVIDING ATMOSPHERIC MODELING SYSTEM SERVICE}Atmospheric modeling service provision system {SYSTEM FOR PROVIDING ATMOSPHERIC MODELING SYSTEM SERVICE}

본 발명은 지형 및 기상자료를 이용한 기상모델과 점, 선, 면 오염원 배출량을 산정하는 배출량 모델 등을 이용하여 과거, 현재 및 미래에 대한 대기 오염물질에 의한 오염 정도를 모델링하여 서비스를 제공하는 시스템에 관한 것이다.
The present invention provides a service by modeling the degree of pollution by air pollutants for the past, present and future using a weather model using topographic and meteorological data and an emission model for calculating point, line, and surface pollutant emissions. It is about.

대기 오염은 대기 중에 인위적으로 배출된 오염물질이 한가지 또는 그 이상이 존재하여 오염물질의 양, 농도 및 지속시간이 해당 지역의 불특정 다수에게 불쾌감을 주거나 해당 지역에 공중보건상 위해를 가하고 인간이나 동물, 식물의 활동에 해를 주는 상태를 의미한다.Air pollution is caused by the presence of one or more of the pollutants that are artificially released into the atmosphere, causing the amount, concentration, and duration of the pollutants to be offensive to an unspecified majority in the area, or to endanger the public health hazards of humans or animals. In other words, it means a condition that harms the activity of the plant.

대기질 모델링은 대규모지역에서 모든 배출원의 대기질에 대한 영향을 모사하기 위하여 반응 및 비반응성 물질에 대한 오염물질 농도 및 침적량을 예측하는 것으로 대기정책수립 및 시행효과분석 등에 널리 사용되고 있으며, 대기모델은 주로 오일러리안모델(Eulerian model)로 3차원 공간을 여러 개의 격자로 세분하여 각 격자별로 이류, 확산, 화학반응 과정을 계산하여 오염물질의 3차원 분포와 시간변화를 계산하는 것이다.Air quality modeling is used to predict pollutant concentrations and deposits on reactive and non-reactive materials in order to simulate the impact of all sources on air quality in large areas. The Eulerian model is used to subdivide the three-dimensional space into multiple grids, calculate the advection, diffusion, and chemical reaction processes for each grid to calculate the three-dimensional distribution of pollutants and the time change.

이러한 대기질 모델링을 통해 대기오염 상태를 예측하는 방법은 종래에도 기상, 지형, 오염원 배출량 자료를 이용하여 모델링하고자 하는 기술이 존재하고 있다. 그러나, 종래 기술들은 복잡한 지형 및 기상의 전처리 과정과 각각의 배출원에 대하여 복잡한 계산을 이용하여 모델링이 수행되고 있다. 또한, 각 모델별로 지형자료, 기상자료 및 배출원 자료의 입력 형태가 다양하고, 모델의 종류 및 운영방법도 다양하여 복잡한 구조로 되어 있어 비전문가가 손쉽게 이용하기 어려운 문제점이 있었다.The method of predicting the air pollution state through the air quality modeling, there are conventional techniques to model using weather, terrain, pollutant emission data. However, the prior art has been modeled using complex topography and weather pretreatment and complex calculations for each source. In addition, each model has a variety of input forms of terrain data, meteorological data and source data, and the type and operation method of the model has a complex structure, which makes it difficult for non-experts to easily use.

그리고, 대기 모델이 완료되면 설계된 대기 모델을 검증하는 절차가 필요한데 종래의 경우 대기질 측정정보에 기반한 피드백 정보에 의한 검증이 이루어지고 있으나, 측정 센서 오류 등으로 인해 대기질 측정정보가 정확하지 않은 경우에는 정확한 검증이 이루어지지 못하는 문제점이 있다.And, when the air model is completed, a procedure for verifying the designed air model is required. In the conventional case, verification by feedback information based on air quality measurement information is performed, but air quality measurement information is not accurate due to a measurement sensor error. There is a problem that can not be accurate verification.

또한, 보다 정확한 대기 모델링을 위해서는 오염원의 농도가 정확하게 계측되거나 입력되어야 하는데, 오염원 농도 계측시 기상 상태에 따라 측정 오차가 발생할 수 있고 이에 따라 오염원의 농도가 정확하지 않아 오염원 확산 모델이 실제 상황을 제대로 반영하지 못하는 경우가 발생하고 있다.In addition, for more accurate atmospheric modeling, the concentration of pollutant must be accurately measured or input. When measuring the concentration of pollutant, measurement error may occur depending on the weather condition. There is a case that cannot be reflected.

또한, 기상 모델링에 사용되는 지형 정보는 현재의 지도 정보에 기초하여 이루어진다는 점에서 미래의 지형 변화나 지역 개발에 따른 지역 특성 변화를 반영하지 못하여 미래의 대기 오염 모델링의 신뢰도가 저하되는 문제점이 있다.
In addition, since the topographic information used for weather modeling is based on the current map information, there is a problem in that reliability of future air pollution modeling is deteriorated because it cannot reflect future topographical changes or regional characteristic changes due to regional development. .

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 창안된 것으로서, 본 발명의 목적은 다양한 유형의 입력자료 형태 및 모델의 종류에 따른 복잡한 운영방법을 하나의 시스템으로 통합하는 시스템을 구현하여 사용자가 본 발명의 시스템에 접속하여 용이하게 다양한 모델을 구현할 수 있도록 하는 것이다.The present invention was devised to solve the above problems, and an object of the present invention is to implement a system for integrating a complex operation method according to various types of input data types and models into one system. It is to be able to easily implement various models by connecting to the system.

본 발명의 다른 목적은 이중의 검증 과정을 통해 대기 모델링의 적정성을 보다 정확하게 검증할 수 있도록 함으로써 보다 신뢰성이 높은 대기 모델링 시스템을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a more reliable atmospheric modeling system by enabling a more accurate verification of the appropriateness of the atmospheric modeling through a double verification process.

본 발명의 또 다른 목적은 기상 상태에 따른 측정 오차를 최소화함으로써 대기 모델링을 위한 정확한 오염원 농도를 제공할 수 있도록 하는 것이다.It is still another object of the present invention to provide accurate pollutant concentrations for atmospheric modeling by minimizing measurement errors due to weather conditions.

본 발명의 또 다른 목적은 정책 정보 분석을 통해 현재뿐만 아니라 미래의 지형 변화나 지역 개발에 따른 지역 특성 변화를 반영한 모델링을 제공함으로써 미래의 대기 오염 모델링의 신뢰도를 향상시킬 수 있도록 하는 것이다.
Another object of the present invention is to improve the reliability of the future air pollution modeling by providing a model that reflects the change of regional characteristics according to the current or future terrain changes or regional development through policy information analysis.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르면, According to a preferred embodiment of the present invention for achieving the above object,

대기 모델링 서비스 제공 시스템에 있어서, 외부로부터 수신된 기상 데이터, 지형 데이터 및 각 오염원에 대한 배출량 데이터 및 회원들의 사용자 정보가 저장되는 데이터베이스부, 상기 기상 데이터 및 지형 데이터에 기초하여 기상 모델을 생성하는 기상 모델링 모듈, 상기 각 오염원에 대한 배출량 데이터와 상기 생성된 기상 모델에 기초하여 각 오염원의 공간적 분포, 시간적 분포 및 화학종별 분포를 포함하는 배출량 모델을 생성하는 배출량 모델링 모듈, 상기 기상모델과 배출량 모델을 기초로 과거, 현재 및 미래의 대기 오염정도를 포함하는 대기 모델을 생성하는 대기 모델링 모듈, 상기 기상 데이터, 지형 데이터 및 각 오염원에 대한 배출량 데이터의 포맷을 상기 각 모델링 모듈이 처리할 수 있는 형태의 포맷으로 변환하는 전처리 모듈, 상기 기상모델, 배출량 모델 및 대기 모델을 검증하기 위한 모델 검증 모듈 및 회원들의 사용자 단말기로부터 모델 조건, 미래 예측 조건 및 요구 사항이 수신되면 이들을 분석하여 분석결과를 각 모델링 모듈로 제공하고, 생성된 대기 모델을 회원들의 사용자 단말기로 제공하는 회원 서비스 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 대기 모델링 서비스 제공 시스템이 제공된다.An atmospheric modeling service providing system, comprising: a database unit for storing weather data, terrain data, emission data for each pollutant source, and user information of members, and a weather model for generating a weather model based on the weather data and terrain data A modeling module, an emission modeling module for generating an emission model including a spatial distribution, a temporal distribution, and a chemical species distribution of each pollutant based on the emission data for each pollutant and the generated weather model, and the weather model and the emission model. An air modeling module for generating an air model including past, present and future air pollution levels, and a format in which each modeling module can process formats of the meteorological data, terrain data, and emission data for each pollutant. Preprocessing module for converting to a format, said A model verification module for verifying the top model, the emission model and the atmospheric model, and when model conditions, future prediction conditions and requirements are received from the user terminals of members, analyze them and provide the analysis results to each modeling module. Provided is a standby modeling service providing system comprising a member service module for providing a user terminal of the member.

여기서, 상기 데이터베이스부는 지역 개발정책에 관련된 정보에 관한 정책정보 데이터를 저장하고, 상기 기상 모델링 모듈은 미래의 기상 모델 생성시에 상기 지역 개발정책에 따른 지형 또는 지역 특성의 변경 사항을 반영하는 것이 바람직하다.Here, the database unit stores policy information data on information related to a regional development policy, and the weather modeling module preferably reflects changes in terrain or regional characteristics according to the regional development policy when generating a future weather model. Do.

그리고, 대기 모델 생성을 하고자 하는 지역에 설치된 제 1 센서와, 상기 제 1 센서와 동일한 정보를 검출하는 제 2 센서를 통해 대기 관측 정보를 수집하는 대기관측 모듈이 더 포함되고, 상기 모델 검증 모듈은 상기 제 1 센서의 측정값에 기초하여 상기 대기 모델을 검증하여 대기 모델에 오류가 있는 경우 상기 제 2 센서의 측정값에 기초하여 상기 대기 모델을 재검증하여, 오류가 없는 경우 상기 대기 모델에 기초하여 상기 제 1 센서의 이상을 상기 대기관측 모듈로 전송하고, 재차 오류가 존재하는 경우 상기 제 1 센서와 제 2 센서의 측정값의 평균값을 상기 기상 모델링 모듈로 제공하여 제공된 값에 기초하여 대기 모델을 재생성하도록 하는 것이 보다 바람직하다.The apparatus may further include a large engine module configured to collect atmospheric observation information through a first sensor installed in an area to which the atmospheric model is to be generated, and a second sensor that detects the same information as the first sensor. The standby model is verified based on the measured value of the first sensor, and if there is an error in the standby model, the standby model is re-validated based on the measured value of the second sensor. Transmits an abnormality of the first sensor to the large engine side module, and if an error exists again, provides an average value of the measured values of the first sensor and the second sensor to the meteorological modeling module based on the provided value. It is more desirable to regenerate the.

또한, 상기 제 1 및 제 2 센서는 측정 대상에 대한 센서의 저항특성이 서로 반대인 센서가 사용되는 것이 보다 바람직하다.In addition, as the first and second sensors, it is more preferable to use sensors in which resistance characteristics of the sensor with respect to the measurement object are opposite to each other.

또한, 상기 제 1 및 제 2 센서는, 가스 오염원의 농도를 검출하기 위한 가스 농도센서를 포함하고, 상기 대기관측 모듈은, 미리 설정된 기압에서 측정된 대기중의 특정 불활성 가스의 농도와 임의의 시간에서 측정한 대기중의 특정 불활성 가스의 농도 간의 비율을 보정계수로서 산출하고, 측정된 가스 오염원의 농도와 상기 보정계수를 곱하여, 대기 중의 가스 오염원의 농도를 산출하는 것이 더욱 바람직하다.Further, the first and second sensors include a gas concentration sensor for detecting a concentration of a gas pollutant, and the large-engine side module includes a concentration of a specific inert gas in the atmosphere measured at a predetermined atmospheric pressure and a predetermined time. It is more preferable to calculate the ratio between the concentrations of the specific inert gas in the atmosphere measured by using as a correction coefficient, and multiply the measured concentration of the gas pollutant by the correction coefficient to calculate the concentration of the gas pollutant in the atmosphere.

또한, 모바일 클라우드 서비스 제공을 위한 클라우드 어플리케이션을 저장 및 제공하는 모바일 클라우드 서버가 더 포함되고, 상기 모바일 클라우드 서버는 상기 사용자 단말기로서 모바일 단말기가 접속되는 경우, 상기 회원 서비스 모듈로부터 수신된 사용자 정보에 기초하여 상기 회원을 위한 모바일 클라우드 서비스를 파악하고, 파악된 모바일 클라우드 서비스에 따른 대기 모델링 서비스 어플리케이션을 상기 사용자 단말기로 제공하는 것이 가능하다.
The mobile cloud server may further include a mobile cloud server for storing and providing a cloud application for providing a mobile cloud service, wherein the mobile cloud server is based on user information received from the member service module when the mobile terminal is connected as the user terminal. By identifying the mobile cloud service for the member, it is possible to provide an atmospheric modeling service application according to the identified mobile cloud service to the user terminal.

본 발명은 다양한 종류의 입력자료 형태 및 복잡한 모델 운영방법을 하나의 시스템으로 통합 구축함으로써 사용자가 자료 전처리를 위해 소요되는 시간적, 경제적 비용 감소가 기대되고, 각각의 모델의 특성에 따른 모델 운영에 소요되는 기간이 감소됨에 따라 사용자의 경쟁력 강화에 기여할 수 있는 효과가 있다.The present invention is expected to reduce the time and economic cost required for user data preprocessing by integrating various types of input data types and complex model operation methods into one system, and to operate models according to the characteristics of each model. As the period of time is reduced, there is an effect that can contribute to strengthening the user's competitiveness.

또한 본 발명에 따르면, 대기 모델링의 정확한 검증, 정확한 오염원 농도 계측 및 정책 정보 반영을 통해 현재 및 미래에 대한 신뢰성이 높은 대기 모델링을 제공할 수 있는 효과가 있다.
In addition, according to the present invention, it is possible to provide reliable atmospheric modeling for the present and future through accurate verification of atmospheric modeling, accurate pollutant concentration measurement, and policy information reflection.

도 1은 본 발명에 따른 대기 모델링 서비스 제공 시스템의 구성도이다.
도 2는 도 1의 대기 모델링 서비스 서버의 내부 구성 블럭도이다.
도 3은 도 1의 데이터베이스부의 세부 구성도이다.
도 4는 본 발명에 따른 대기 모델 검증이 수행되는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 5는 보정계수를 이용하여 가스 오염원 농도를 산출하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 6은 모바일 클라우드 서비스를 통해 모바일 단말기로 대기 모델링 서비스를 제공하기 위한 시스템 구성도이다.
1 is a block diagram of an atmospheric modeling service providing system according to the present invention.
FIG. 2 is a block diagram illustrating an internal configuration of the standby modeling service server of FIG. 1.
3 is a detailed configuration diagram of the database unit of FIG. 1.
4 is a flowchart illustrating a process of performing standby model verification according to the present invention.
5 is a flowchart illustrating a process of calculating a gas pollutant concentration using a correction factor.
6 is a system configuration diagram for providing an atmospheric modeling service to a mobile terminal through a mobile cloud service.

도 1은 본 발명에 따른 대기 모델링 서비스 제공 시스템의 구성도이다.1 is a block diagram of an atmospheric modeling service providing system according to the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 대기 모델링 서비스 제공 시스템은 사용자 단말기(1)와 대기 모델링 서비스 서버(3)를 포함하여 구성된다.As shown in FIG. 1, the standby modeling service providing system according to the present invention includes a user terminal 1 and an atmospheric modeling service server 3.

사용자 단말기(1)는 대기 모델링 서비스를 제공받고자 하는 회원이 구비하고 있는 단말기로서, PC, 노트북 등의 기기 외에 휴대폰, 스마트폰 등의 각종 모바일 기기를 포함할 수 있다. 여기서, 회원은 오염원을 배출하는 공장을 소유하고 있는 사업체일 수도 있고 정책 기획자 또는 연구원 등의 개인일 수도 있다. 사용자는 사용자 단말기(1)를 통해 대기 모델링 서비스 서버(3)에 접속하여 모델링을 위해 필요한 사항 예를 들면, 모델링 영역, 격자의 크기, 모델링 기간, 배출원 및 배출량 정보를 입력한다.The user terminal 1 is a terminal provided by a member who wants to receive a standby modeling service, and may include various mobile devices such as a mobile phone and a smart phone in addition to devices such as a PC and a notebook. Here, the member may be a business owning a factory that emits a pollutant or an individual such as a policy planner or a researcher. The user accesses the atmospheric modeling service server 3 through the user terminal 1 and inputs items necessary for modeling, for example, a modeling area, a grid size, a modeling period, an emission source, and emission information.

대기 모델링 서비스 서버(3)는 사용자 단말기(1)로부터 특정 지역에 대한 대기 모델링 서비스 요청이 있는 경우 사용자에 의해 입력된 조건 및 입력정보에 기초하여 특정 지역의 기상 현황, 지형 현황 및 오염원 배출 현황 정보에 기초하여 해당 지역의 과거, 현재, 미래에 대한 오염원 확산 정보를 제공한다.Atmospheric modeling service server 3, when there is a request for atmospheric modeling service for a specific area from the user terminal 1, based on the conditions and input information input by the user, the weather information, terrain status and pollutant emission status information of the specific area. Provide information on source spreads for the past, present, and future of the area.

여기서, 오염원 배출 현황정보는 사용자 단말기(1)로부터 제공받을 수도 있고, 해당 지역에 설치된 센서의 측정 정보를 이용하는 것도 가능하다. Here, the pollutant emission status information may be provided from the user terminal 1 or may use measurement information of a sensor installed in a corresponding region.

데이터베이스부(10)는 대기 모델링 서비스 서버(3)에서 보유하고 있는 저장장치로서, 외부로부터 수신된 기상 데이터, 지형 데이터 및 각 오염원에 대한 배출량 데이터 및 회원들의 사용자 정보가 저장된다.The database unit 10 is a storage device held by the atmospheric modeling service server 3, and stores weather data, terrain data, emission data for each pollutant, and user information of members.

데이터베이스부(10)는 세부적으로 기상 데이터를 저장하는 기상 데이터 DB(11), 지형 데이터를 저장하는 지형 데이터 DB(12), 지역 개발에 관련된 정책 정보를 저장하는 정책정보 DB(13), 대기 모델을 수립하고자 하는 지역의 오염원들의 배출량을 저장하는 배출량 데이터 DB(14) 및 회원 정보를 저장하는 사용자 정보 DB(15)를 포함하여 구성된다.The database unit 10 includes a weather data DB 11 for storing weather data in detail, a terrain data DB 12 for storing terrain data, a policy information DB 13 for storing policy information related to local development, and an atmospheric model. It comprises an emission data DB (14) for storing the emissions of pollutants in the region to be established and a user information DB (15) for storing member information.

여기서, 기상 데이터는 온도, 습도, 강수량, 풍속, 풍향, 일조량, 기압, 안개 등의 정보가 포함될 수 있고, 지형 데이터는 시도별 경계 데이터, 지역단위별 인구 데이터, 항공 데이터, 항만 데이터, 도로망 데이터, 철도 데이터, 도시지역 구분 데이터, 산업지역 정보, 토지 이용 정보 등이 포함될 수 있다.Here, the weather data may include information such as temperature, humidity, precipitation, wind speed, wind direction, sunshine, air pressure, fog, etc., and the terrain data may include boundary data for each city, population data for each district, aviation data, harbor data, and road network data. , Railroad data, urban area classification data, industrial area information, land use information, and the like.

또한, 배출원 정보는 배출원 분류체계에 따라 점 배출원, 면 배출원, 선 배출원, 이동 배출원으로 구분된 배출 목록 자료를 포함하는데, 여기서 점 배출원 데이터로는 SCC 코드, UTM 좌표, 해발고도, 굴뚝 높이, 굴뚝 직경, 굴뚝 온도, 배출속도, NOx량, SOx량, CO량, TSP량, VOC량 등이 있고, 면 배출원 데이터와 선배출원 데이터로는 예컨대 SCC 코드, UTM 좌표, NOx량, SOx량, CO량, TSP량, VOC량 등이 있으며, 이동 배출원은 이동하면서 오염원을 발생시키는 차량 등을 의미한다.
In addition, the source information includes emission list data divided into point sources, cotton sources, line sources, and mobile sources according to the source classification system, where point source data include SCC code, UTM coordinates, elevation above sea level, chimney height, and chimney. Diameter, chimney temperature, discharge rate, NOx amount, SOx amount, CO amount, TSP amount, VOC amount, etc. The surface discharge data and pre-emission source data are, for example, SCC code, UTM coordinates, NOx amount, SOx amount, CO amount , Amount of TSP, amount of VOC, etc., and a moving discharge source means a vehicle that generates a pollution source while moving.

도 2는 도 1의 대기 모델링 서비스 서버의 내부 구성 블럭도, 도 3은 도 1의 데이터베이스부의 세부 구성도, 도 4는 본 발명에 따른 대기 모델 검증이 수행되는 과정을 도시한 흐름도, 도 5는 보정계수를 이용하여 가스 오염원 농도를 산출하는 과정을 도시한 흐름도이다.2 is a block diagram illustrating an internal configuration of the standby modeling service server of FIG. 1, FIG. 3 is a detailed configuration diagram of the database unit of FIG. 1, FIG. 4 is a flowchart illustrating a process of performing standby model verification according to the present invention, and FIG. A flowchart illustrating a process of calculating a gas pollutant concentration using a correction factor.

도 2를 참조하면, 본 발명의 대기 모델링 서비스 서버(3)는 기본적으로 전처리 모듈(20), 기상 모델링 모듈(30), 배출량 모델링 모듈(40), 대기 모델링 모듈(50), 회원 서비스 모듈(60)을 포함하여 구성된다.Referring to FIG. 2, the atmospheric modeling service server 3 of the present invention basically includes a pretreatment module 20, a weather modeling module 30, an emission modeling module 40, an atmospheric modeling module 50, and a member service module ( 60).

전처리 모듈(20)은 상기 기상 데이터, 지형 데이터 및 각 오염원에 대한 배출량 데이터의 포맷을 상기 각 모델링 모듈이 처리할 수 있는 형태의 포맷으로 변환하는 것이다.The preprocessing module 20 converts the format of the weather data, the terrain data, and the emission data for each pollutant into a format that can be processed by the modeling module.

기상 모델링 모듈(30)은 기상 데이터 및 지형 데이터에 기초하여 기상 모델을 생성하는 것으로서, 3차원 기상장 및 각종 기상자료들이 생성되며, 이 자료가 대기모델 및 배출량 모델의 입력자료로 이용된다.The weather modeling module 30 generates a weather model based on the weather data and the terrain data. The 3D weather field and various weather data are generated, and the data is used as input data of the atmospheric model and the emission model.

배출량 모델링 모듈(40)은 상기 각 오염원에 대한 배출량 데이터와 상기 생성된 기상 모델에 기초하여 각 오염원의 공간적 분포, 시간적 분포 및 화학종별 분포를 포함하는 배출량 모델을 생성한다. 사용자가 오염 가스를 배출하는 사업체인 경우 사용자는 사용자 단말기(1)를 통해 대기 모델링 서비스 서버(3)에 접속하여 모델링을 원하는 지역정보 및 오염원 배출량 정보를 입력하게 되며, 배출량 모델링 모듈(40)은 이에 기초하여 배출량 모델을 생성한다.The emission modeling module 40 generates an emission model including a spatial distribution, a temporal distribution, and a chemical species distribution of each pollutant based on the emission data for each pollutant and the generated weather model. If the user discharges the polluted gas, the user accesses the atmospheric modeling service server 3 through the user terminal 1 and inputs local information and pollutant emission information to be modeled, and the emission modeling module 40 Based on this, an emission model is generated.

대기 모델링 모듈(50)은 상기 기상모델과 배출량 모델을 기초로 과거, 현재 및 미래의 대기 오염정도를 포함하는 대기 모델을 생성하는 것이다. 이러한 대기 모델은 국내공개특허 10-2009-0098127, 10-2011-0128511 등에 개시된 것과 동일한 사항이므로 이에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.The air modeling module 50 generates an air model including past, present and future air pollution levels based on the weather model and the emission model. Since the atmospheric model is the same as that disclosed in Korean Patent Publication No. 10-2009-0098127, 10-2011-0128511 and the like, a detailed description thereof will be omitted.

회원 서비스 모듈(60)은 회원들의 사용자 단말기로부터 모델 조건, 미래 예측 조건 및 요구 사항이 수신되면 이들을 분석하여 분석결과를 각 모델링 모듈(30, 40, 50)로 제공하고, 생성된 대기 모델을 회원들의 사용자 단말기(1)로 제공한다. 보다 구체적으로, 회원인 사용자는 대기 모델링을 함에 있어 필요한 사항, 즉 모델링 영역, 격자의 크기, 모델링 기간, 배출원 및 배출량 정보를 입력하고, 모델링이 수행되면서 필요한 예측조건을 입력하게 된다. 또한, 사용자가 원하는 요구사항에 대하여 정의를 하여 입력하면 이에 대한 요구사항을 분석하게 되며, 분석이 완료된 후 모델링을 수행하게 된다.The member service module 60 analyzes the model conditions, future prediction conditions and requirements from the user terminals of the members, and provides the analysis results to the modeling modules 30, 40, and 50, and provides the generated standby model to the members. To the user terminal 1 of them. More specifically, the user as a member inputs the necessary information for modeling the atmosphere, that is, the modeling area, the size of the grid, the modeling period, the emission source and the emission information, and inputs the necessary prediction conditions while the modeling is performed. In addition, if the user defines and inputs the desired requirements, the requirements for the analysis are analyzed and modeling is performed after the analysis is completed.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 대기 모델링 서비스 서버(3)는 추가적으로 모델 검증 모듈(70)과 대기 관측 모듈(80)을 더 구비할 수 있다.As shown in FIG. 2, the atmospheric modeling service server 3 of the present invention may further include a model verification module 70 and an atmospheric observation module 80.

모델 검증 모델(70)은 기상모델, 배출량 모델 및 대기 모델을 검증하기 위한 것이고, 대기 관측 모듈(80)은 대기 모델 생성을 하고자 하는 지역에 설치된 센서로부터 측정 데이터를 수집하여 모델 검증모델(70)로 제공한다.The model verification model 70 is for verifying a weather model, an emission model and an atmospheric model, and the atmospheric observation module 80 collects measurement data from a sensor installed in an area where an atmospheric model is to be generated. To provide.

여기서, 대기 모델 생성을 하고자 하는 지역에 설치된 센서는 관측 대상에 따라 여러 종류의 센서가 사용될 수 있으며, 각 센서는 동일한 정보를 검출하는 2개의 센서(110, 120)가 사용되는데, 2개의 센서는 측정 대상에 대한 센서의 저항특성이 서로 반대인 센서가 사용되는 것이 바람직하다. 예를 들면, 센서가 온도센서인 경우 1개의 센서는 온도와 저항값이 비례하는 PTC(Positive Temperature Coefficient) 계열의 센서와 NTC(Negative Temperature Coefficient) 계열의 센서가 한조로 사용될 수 있다. 서로 다른 특성의 센서를 한조로 사용함으로써 외부 조건에 따른 센서 검출값 오차를 방지할 수 있고, 부정 센서 조작에 따른 센서 검출값 조작의 문제를 해결할 수 있는 장점이 있다.Here, the sensor installed in the area to generate the atmospheric model can be used a variety of sensors according to the observation target, each sensor is used two sensors (110, 120) to detect the same information, two sensors It is preferable to use sensors whose resistance characteristics of the sensor with respect to the measurement object are opposite to each other. For example, when a sensor is a temperature sensor, one sensor may use a PTC (Positive Temperature Coefficient) sensor and a NTC (Negative Temperature Coefficient) sensor in which a temperature and a resistance value are proportional to each other. By using sensors having different characteristics as a set, it is possible to prevent an error in sensor detection value according to an external condition, and there is an advantage of solving a problem of sensor detection value manipulation due to a negative sensor operation.

모델 검증 모듈(70)에서 대기 모델을 검증하는 과정을 도 4를 통해 설명하면 다음과 같다.The process of verifying the standby model in the model verification module 70 will be described with reference to FIG. 4 as follows.

우선, 모델 검증 모듈(70)은 대기 관측 모델(70)로부터 제 1 센서(110)의 제 1 측정값을 수신하면(S10), 제 1 측정값에 기초하여 대기 모델을 검증한다(S20). 여기서, 대기 모델 검증은 한개의 센서가 아닌 여러 종류의 센서들의 측정값이 이용되며, 대기 모델을 시뮬레이션 할 경우의 결과값이 복수 개의 제 1 센서(110)의 측정값들과 매칭이 되는지를 확인하는 과정을 통해 이루어진다.First, when the model verification module 70 receives the first measurement value of the first sensor 110 from the atmospheric observation model 70 (S10), the model verification module 70 verifies the standby model based on the first measurement value (S20). Here, the standby model verification is used to determine the measured values of several types of sensors instead of one sensor, and confirms whether the result value when simulating the standby model matches the measured values of the plurality of first sensors 110. This is done through the process.

제 1 측정값에 기초한 대기 모델 검증 결과, 오류가 있는 경우 제 1 센서와 동일한 물리값을 측정하는 것으로서 측정하고자 하는 물리량에 대하여 서로 반대의 저항특성을 갖는 값을 수신한 후(S30), S20단계와 동일한 방식으로 대기 모델을 검증한다(S40). As a result of the atmospheric model verification based on the first measured value, if there is an error, the same physical value is measured as the first sensor, and after receiving values having opposite resistance characteristics to the physical quantity to be measured (S30), step S20. In step S40, the standby model is verified.

재검증 결과, 대기 모델에 오류가 없는 경우에는 제 1 센서(110)에 이상이 있는 것으로 판단하여 대기관측모듈(80)로 제 1 센서(110)의 이상을 통지하게 되며, 대기관측모듈(80)은 이를 해당 관리자에게 통보하게 된다(S50).As a result of the re-validation, if there is no error in the standby model, it is determined that the first sensor 110 has an error and the large engine side module 80 is notified of the abnormality of the first sensor 110. ) Will notify the administrator (S50).

재검증 결과, 여전히 대기 모델에 오류가 있는 경우에는 2개의 센서(110, 120)의 평균값을 대기 모델링 모듈(50)로 제공하고(S60), 대기 모델링 모듈(50)은 수신된 2개의 센서(110, 120)의 평균값을 이용하여 대기 모델을 재생성한다(S70).
As a result of re-validation, if there is still an error in the atmospheric model, the average value of the two sensors 110 and 120 is provided to the atmospheric modeling module 50 (S60), and the atmospheric modeling module 50 receives the received two sensors ( The atmospheric model is regenerated using the average values 110 and 120 (S70).

한편, 제 1 및 제 2 센서(110, 120)는 가스 오염원의 농도를 검출하기 위한 가스 농도센서를 포함할 수 있고, 가스 농도가 크게 높지 않은 경우에는 측정시의 기압 변동에 따라 측정 오차가 발생하게 되며, 이러한 측정 오차를 제거하기 위해서는 교정이나 검량 조작 등이 필요하여 시간이 소요되어 실시간 처리가 곤란한 문제가 발생할 수 있다. 본 발명에서는 대기 관측 모듈(80)이 도 5와 같은 절차를 통해 정확한 가스 농도센서를 검출하도록 한다.On the other hand, the first and second sensors 110 and 120 may include a gas concentration sensor for detecting the concentration of the gas pollutant, and if the gas concentration is not high, a measurement error occurs according to the air pressure fluctuation at the time of measurement. In order to eliminate such measurement errors, a calibration or calibration operation may be required, which may cause a problem in which real-time processing is difficult. In the present invention, the atmospheric observation module 80 detects the accurate gas concentration sensor through the procedure as shown in FIG. 5.

이를 도 5를 통해 상세하게 설명하면 다음과 같다.This will be described in detail with reference to FIG. 5 as follows.

우선, 설정기압에서 특정 불활성가스의 농도가 검출된다(S510). 불활성 가스는 사람의 일상 생활이나 산업활동에 의해 배출되는 것이 아니므로 대기중의 농도가 거의 일정하게 유지되는 특성을 이용하기 위해 미리 설정된 기압에서 특정 불활성 가스의 농도가 검출된다. 불활성 가스는 네온, 아르곤 등의 불활성 가스가 사용될 수 있다.First, the concentration of a specific inert gas is detected at the set pressure (S510). Since the inert gas is not emitted by a person's daily life or industrial activity, the concentration of the specific inert gas is detected at a predetermined atmospheric pressure to take advantage of the property that the concentration in the atmosphere is kept almost constant. As the inert gas, an inert gas such as neon or argon may be used.

설정 기압에서의 불활성 가스의 농도가 검출되면, 임의 시간에서 해당 불활성 가스의 농도가 검출된다(S520).When the concentration of the inert gas at the set atmospheric pressure is detected, the concentration of the inert gas is detected at an arbitrary time (S520).

그 다음, S510 단계에서 검출된 가스 농도(N1)와 S520 단계에서 검출된 가스 농도(N2)의 비(N2/N1)가 보정계수로 산출된다(S530).Next, the ratio N 2 / N 1 between the gas concentration N 1 detected in step S510 and the gas concentration N 2 detected in step S520 is calculated as a correction factor (S530).

이후, 임의 시간에서 측정하고자 하는 가스 오염원의 농도를 측정하고(S540), 측정된 농도값에 보정계수를 곱하여 기압 변동 요소를 반영한 보정된 가스 오염원 농도가 산출된다(S550).
Thereafter, the concentration of the gas pollutant to be measured at an arbitrary time is measured (S540), and the corrected gas pollutant concentration reflecting the air pressure fluctuation factor is calculated by multiplying the measured concentration value by the correction coefficient (S550).

도 6은 모바일 클라우드 서비스를 통해 모바일 단말기로 대기 모델링 서비스를 제공하기 위한 시스템 구성도이다. 6 is a system configuration diagram for providing an atmospheric modeling service to a mobile terminal through a mobile cloud service.

도 6에 도시된 바와 같이, 본 실시예에서는 모바일 클라우드 서비스를 위해 모바일 클라우드 서비스 제공을 위한 클라우드 어플리케이션을 저장 및 제공하는 모바일 클라우드 서버(4)가 더 포함되는 것이 특징이다.As illustrated in FIG. 6, the present embodiment further includes a mobile cloud server 4 storing and providing a cloud application for providing a mobile cloud service for the mobile cloud service.

모바일 클라우드 서버(4)는 사용자 단말기(1)로서 모바일 단말기가 접속되는 경우, 회원 서비스 모듈(60)로부터 수신된 사용자 정보에 기초하여 회원을 위한 모바일 클라우드 서비스를 파악하고, 파악된 모바일 클라우드 서비스에 따른 대기 모델링 서비스 어플리케이션을 상기 사용자 단말기(1)로 제공한다.When the mobile terminal is connected as the user terminal 1, the mobile cloud server 4 identifies the mobile cloud service for the member based on the user information received from the member service module 60, and then determines the mobile cloud service. A standby modeling service application according to the present invention is provided to the user terminal 1.

도 6에서 사용자 단말기(1)는 휴대전화, 스마트폰, 노트북, PMP 등의 모바일 단말기가 사용되는 경우에 관한 것으로서, 도면에 도시되어 있지는 않으나, 모바일 클라우드 서버(4)에 접속하여 클라우드 어플리케이션을 획득하고, 클라우드 어플리케이션을 이용하여 모바일 클라우드 서비스를 제공하는 모바일 클라우드 단말 플랫폼, 상기 모바일 단말에 내장된 로컬 어플리케이션을 실행하는 로컬 단말 플랫폼 및 사용자 설정 환경에 따라 상기 모바일 클라우드 단말 플랫폼과 상기 로컬 플랫폼 중 하나를 선택하여 구동시키는 운영 체제를 포함하여 구성된다.In FIG. 6, the user terminal 1 relates to a case where a mobile terminal such as a mobile phone, a smart phone, a notebook computer, or a PMP is used. Although not shown in the drawing, the user terminal 1 accesses the mobile cloud server 4 to obtain a cloud application. And one of the mobile cloud terminal platform and the local platform according to a mobile cloud terminal platform providing a mobile cloud service using a cloud application, a local terminal platform running a local application embedded in the mobile terminal, and a user setting environment. It is configured to include an operating system to select and drive.

이에 따라, 사용자 단말기(1)는 자원이 한정된 모바일 단말기에서 대기 모델링을 위한 대용량의 프로그램이나 데이터가 없더라도 모바일 클라우드 서버(4)에 접속하여 실시간으로 원하는 지역의 대기 오염도 추세 변화 등의 모델링 결과 데이터를 제공받을 수 있게 된다.
Accordingly, the user terminal 1 accesses the mobile cloud server 4 in real time even if there is no large-capacity program or data for air modeling in the mobile terminal with limited resources, and provides modeling result data such as a change in the air pollution trend of the desired area in real time. You will be provided.

1 : 사용자 단말기 2 : 인터넷
3 : 대기 모델링 서비스 서버 4 : 모바일 클라우드 서버
10 : 데이터베이스부 11 : 기상 데이터 DB
12 : 지형 데이터 DB 13 : 정책정보 DB
14 : 배출량 데이터 DB 15 : 사용자 정보 DB
20 : 전처리 모듈 30 : 기상 모델링 모듈
40 : 배출량 모델링 모듈 50 : 대기 모델링 모듈
60 : 회원 서비스 모듈 70 : 모델 검증모듈
80 : 대기 관측모듈 110, 120 : 센서
1: User terminal 2: Internet
3: standby modeling service server 4: mobile cloud server
10: database unit 11: weather data DB
12: terrain data DB 13: policy information DB
14: emission data DB 15: user information DB
20: pretreatment module 30: weather modeling module
40: emission modeling module 50: atmospheric modeling module
60: member service module 70: model verification module
80: atmospheric observation module 110, 120: sensor

Claims (6)

대기 모델링 서비스 제공 시스템에 있어서,
외부로부터 수신된 기상 데이터, 지형 데이터 및 각 오염원에 대한 배출량 데이터 및 회원들의 사용자 정보가 저장되는 데이터베이스부;
상기 기상 데이터 및 지형 데이터에 기초하여 기상 모델을 생성하는 기상 모델링 모듈;
상기 각 오염원에 대한 배출량 데이터와 상기 생성된 기상 모델에 기초하여 각 오염원의 공간적 분포, 시간적 분포 및 화학종별 분포를 포함하는 배출량 모델을 생성하는 배출량 모델링 모듈;
상기 기상모델과 배출량 모델을 기초로 과거, 현재 및 미래의 대기 오염정도를 포함하는 대기 모델을 생성하는 대기 모델링 모듈;
상기 기상 데이터, 지형 데이터 및 각 오염원에 대한 배출량 데이터의 포맷을 상기 각 모델링 모듈이 처리할 수 있는 형태의 포맷으로 변환하는 전처리 모듈;
상기 기상모델, 배출량 모델 및 대기 모델을 검증하기 위한 모델 검증 모듈; 및
회원들의 사용자 단말기로부터 모델 조건, 미래 예측 조건 및 요구 사항이 수신되면 이들을 분석하여 분석결과를 각 모델링 모듈로 제공하고, 생성된 대기 모델을 회원들의 사용자 단말기로 제공하는 회원 서비스 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 대기 모델링 서비스 제공 시스템.
In the atmospheric modeling service providing system,
A database unit for storing weather data, terrain data, emission data for each pollutant, and user information of members received from the outside;
A weather modeling module for generating a weather model based on the weather data and the terrain data;
An emission modeling module for generating an emission model including a spatial distribution, a temporal distribution, and a chemical species distribution of each pollution source based on the emission data for each pollution source and the generated weather model;
An air modeling module for generating an air model including past, present and future air pollution levels based on the weather model and the emission model;
A pre-processing module for converting the format of the weather data, the terrain data, and the emission data for each pollutant source into a format that can be processed by each modeling module;
A model verification module for verifying the weather model, the emission model and the atmosphere model; And
When the model conditions, future prediction conditions and requirements are received from the user terminal of the members, the analysis results are provided to each modeling module, and the member service module for providing the generated standby model to the user terminal of the member, characterized in that it comprises a Atmospheric modeling service providing system.
제 1 항에 있어서,
상기 데이터베이스부는 지역 개발정책에 관련된 정보에 관한 정책정보 데이터를 저장하고,
상기 기상 모델링 모듈은 미래의 기상 모델 생성시에 상기 지역 개발정책에 따른 지형 또는 지역 특성의 변경 사항을 반영하는 것을 특징으로 하는 대기 모델링 서비스 제공 시스템.
The method of claim 1,
The database unit stores the policy information data about the information related to the regional development policy,
The meteorological modeling module is a system for providing atmospheric modeling services, characterized in that the changes of the topography or regional characteristics according to the regional development policy when generating a future weather model.
제 1 항에 있어서,
대기 모델 생성을 하고자 하는 지역에 설치된 제 1 센서와, 상기 제 1 센서와 동일한 정보를 검출하는 제 2 센서를 통해 대기 관측 정보를 수집하는 대기관측 모듈이 더 포함되고,
상기 모델 검증 모듈은 상기 제 1 센서의 측정값에 기초하여 상기 대기 모델을 검증하여 대기 모델에 오류가 있는 경우 상기 제 2 센서의 측정값에 기초하여 상기 대기 모델을 재검증하여, 오류가 없는 경우 상기 대기 모델에 기초하여 상기 제 1 센서의 이상을 상기 대기관측 모듈로 전송하고, 재차 오류가 존재하는 경우 상기 제 1 센서와 제 2 센서의 측정값의 평균값을 상기 기상 모델링 모듈로 제공하여 제공된 값에 기초하여 대기 모델을 재생성하도록 하는 것을 특징으로 하는 대기 모델링 서비스 제공 시스템.
The method of claim 1,
And a large-sized engine side module configured to collect atmospheric observation information through a first sensor installed in an area to which the atmospheric model is to be generated and a second sensor that detects the same information as the first sensor.
The model verifying module verifies the standby model based on the measured value of the first sensor, and if there is an error in the standby model, re-validates the standby model based on the measured value of the second sensor. A value provided by transmitting an abnormality of the first sensor to the module on the large engine side based on the atmospheric model, and providing an average value of the measured values of the first sensor and the second sensor to the meteorological modeling module if an error exists again And regenerate the atmospheric model based on the atmospheric modeling service providing system.
제 3 항에 있어서,
상기 제 1 및 제 2 센서는 측정 대상에 대한 센서의 저항특성이 서로 반대인 센서가 사용되는 것을 특징으로 하는 대기 모델링 서비스 제공 시스템.
The method of claim 3, wherein
The first and second sensors, the atmosphere modeling service providing system, characterized in that the sensor is used that is opposite the resistance characteristics of the sensor to the measurement object.
제 3 항에 있어서,
상기 제 1 및 제 2 센서는, 가스 오염원의 농도를 검출하기 위한 가스 농도센서를 포함하고,
상기 대기관측 모듈은, 미리 설정된 기압에서 측정된 대기중의 특정 불활성 가스의 농도와 임의의 시간에서 측정한 대기중의 특정 불활성 가스의 농도 간의 비율을 보정계수로서 산출하고, 측정된 가스 오염원의 농도와 상기 보정계수를 곱하여, 대기 중의 가스 오염원의 농도를 산출하는 것을 특징으로 하는 대기 모델링 서비스 제공 시스템.
The method of claim 3, wherein
The first and second sensors, the gas concentration sensor for detecting the concentration of the gas pollutant,
The large engine side module calculates, as a correction factor, a ratio between the concentration of the specific inert gas in the atmosphere measured at a predetermined air pressure and the concentration of the specific inert gas in the atmosphere measured at an arbitrary time, and the measured concentration of the gas pollutant source. And multiplying the correction coefficients to calculate a concentration of a gas pollutant in the atmosphere.
제 1 항에 있어서,
모바일 클라우드 서비스 제공을 위한 클라우드 어플리케이션을 저장 및 제공하는 모바일 클라우드 서버가 더 포함되고,
상기 모바일 클라우드 서버는 상기 사용자 단말기로서 모바일 단말기가 접속되는 경우, 상기 회원 서비스 모듈로부터 수신된 사용자 정보에 기초하여 상기 회원을 위한 모바일 클라우드 서비스를 파악하고, 파악된 모바일 클라우드 서비스에 따른 대기 모델링 서비스 어플리케이션을 상기 사용자 단말기로 제공하는 것을 특징으로 하는 대기 모델링 서비스 제공 시스템.
The method of claim 1,
Further includes a mobile cloud server for storing and providing cloud applications for providing mobile cloud services,
When the mobile terminal is connected as the user terminal, the mobile cloud server identifies a mobile cloud service for the member based on user information received from the member service module, and the standby modeling service application according to the identified mobile cloud service. Atmospheric modeling service providing system, characterized in that to provide to the user terminal.
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