KR20160096327A - Accurate data collection method using a data signal processing of the water composite sensor - Google Patents

Accurate data collection method using a data signal processing of the water composite sensor Download PDF

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Abstract

The present invention relates to a reliable data collection method using a data signal processing process of a complex water quality sensor, in order to further accurately and reliably monitor the quality of river water and predict a change in water quality. A data signal processing system of a complex water quality sensor comprises: multiple sensors measuring water quality and performing a sensor event sensing function (101) and a sensor data management function (103); a communication unit (120) applying multiple communication means; and an analyzing unit (130) performing statistical analysis of time series data, weather information correlation analysis, sensor data estimate calculation, and location-based adjacent sensor data comparison.

Description

수질 복합센서의 데이터 신호처리를 통한 신뢰성 데이터 수집 방법 {ACCURATE DATA COLLECTION METHOD USING A DATA SIGNAL PROCESSING OF THE WATER COMPOSITE SENSOR}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a reliability data collecting method using data signal processing of a water quality complex sensor,

급변하는 자연 환경과 증가하고 있는 자연 재난?재해 대비 시스템 요구가 증대하고 있다. There is a growing demand for rapidly changing natural environments and increasing natural disasters and disasters.

수질 환경 오염으로 인한 재난?재해가 증가함에 따라 하천, 강, 호수 및 바다와 같은 수계 환경에서 수질을 예측하고 실시간 수질 현황을 모니터링 하는 기술이 발전하고 있다.As disasters and disasters caused by pollution in the water environment have increased, technologies for predicting water quality and monitoring the status of water quality in real time such as rivers, rivers, lakes and seas have been developed.

하천은 농업과 산업의 수자원이다. 또한 생태의 일부로써 깨끗한 수질을 확보하고 재난?재해에 대비하기 위해 꾸준한 모니터링과 변화 예측이 필요하다.Rivers are water resources for agriculture and industry. In addition, as part of ecology, it is necessary to monitor and predict changes to ensure clean water quality and prepare for disaster and disaster.

수질을 보다 정확하고 신뢰성 있게 모니터링 하기 위해서는 최적화된 방법으로 수질인자를 측정하는 방법이 요청되고 있다. 따라서 본 발명에서는 수질 복합센서 데이터의 데이터 신호처리를 통하여 오류를 보정하고 보다 신뢰성 높은 데이터를 수집하는 방법을 제공한다.In order to monitor water quality more accurately and reliably, a method of measuring water quality factors in an optimized manner is being demanded. Accordingly, the present invention provides a method for correcting errors and collecting more reliable data through data signal processing of the water quality sensor data.

기존의 수질 센서 데이터의 모니터링 시스템에서는 수질 센싱 데이터 (전기전도도(Conductivity), pH, 용존산소량(DO), 탁도(Turbidity), 클로로필(Chlorophyll), 온도 등)를 수집하기 위해 센서노드나, 이동통신망, 혹은 유선망으로 전송하기 위한 인터페이스 기능에 머무르고 있다.In order to collect water quality sensing data (Conductivity, pH, dissolved oxygen (DO), turbidity, chlorophyll, temperature, etc.) , Or an interface function for transmission to a wired network.

수질 센서는 기상 환경에 영향을 많이 받는 것으로 확인 되고 있다. 특히, 수질을 측정하는 다수의 센서는 온도에 민감한 영향을 받고 있으며, 외부 온도가 매우 낮거나 높아지는 경우 또는 외부 온도가 급격히 변화하는 경우 센서의 동작 성능이 현저하게 낮아지며 측정 오차가 크게 발생할 수 있는 문제점을 가지고 있다.It has been confirmed that the water quality sensor is highly affected by the weather environment. In particular, many sensors for measuring water quality are sensitive to temperature, and when the external temperature is extremely low or high, or when the external temperature is rapidly changed, the operation performance of the sensor is significantly lowered, Lt; / RTI >

또한 기존의 수질 모니터링 시스템에서는 모니터링을 위한 시스템의 구축에 집중하였지만 수집된 데이터의 오류 보정 및 분석을 위한 지능형 수질 모니터링 기술의 개발 및 적용에는 미비한 편이다.In addition, the existing water quality monitoring system focuses on building a monitoring system, but it is insufficient to develop and apply intelligent water quality monitoring technology for error correction and analysis of collected data.

상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 본 발명의 목적은 다양한 수질정보와 시공간 데이터를 포함하는 복합 수질센서 수집 부를 만들고, 수집된 복합센서 데이터의 데이터 신호처리 기술을 통하여 오류를 보정하고 보다 신뢰성 높은 데이터를 수집하는 방법을 제공하는 데 있다.It is an object of the present invention to provide a composite water quality sensor collecting unit including various water quality information and space time data and to correct errors through data signal processing technology of collected composite sensor data, And to provide a method for collecting high data.

상기 목적을 달성하기 위하여 다양한 수질정보와 시공간 데이터를 포함하는 복합수질 센서부; 센서부의 데이터를 분석부에 전달하기 위한 통신부; 수집된 복합 수질 센싱 정보를 가공하고 분석하는 복합 센싱정보 분석부; 분석한 수질 센싱 정보를 복합 수질 센서서버 이용할 수 있도록 TCP/IP 또는 HTTP 방식의 인터페이스 제공이 가능하다.To achieve the above object, there is provided a composite water quality sensor comprising various water quality information and space time data; A communication unit for transmitting data of the sensor unit to the analysis unit; A complex sensing information analyzing unit for processing and analyzing the collected complex water quality sensing information; It is possible to provide a TCP / IP or HTTP interface so that the analyzed water quality sensing information can be used in the hybrid water quality sensor server.

또한, 센서부에서는 연속된 센서 값에서 크게 벗어나는 이벤트 데이터를 감지하고 데이터 전송 횟수를 동적으로 증가시키거나 감소시키는 기능을 갖는다.In addition, the sensor unit has a function of dynamically increasing or decreasing the number of times of data transmission by detecting event data greatly deviating from a continuous sensor value.

또한, 통신부에서는 유무선 인터페이스를 통하여 WCDMA, Ethernet 방식 중 현재 사용이 가능한 통신 방식을 선택하여 전송하는 기능을 갖는다.In addition, the communication unit has a function of selecting and transmitting a currently available communication method among the WCDMA and Ethernet methods through the wired / wireless interface.

또한, GIS상에서 위치 정보와 연동하기 위해 복합 수질 센싱 데이터에서 위치 정보를 제공하는 기능을 갖는다.In addition, it has a function of providing position information in the complex water quality sensing data to interoperate with the position information on the GIS.

또한, 복합 수질 센서의 시계열 데이터 분석을 이용한 통계 데이터를 바탕으로 수질 센싱 데이터의 오차 범위를 산출하는 기능을 갖는다.In addition, it has a function of calculating the error range of the water quality sensing data based on the statistical data using the time series data analysis of the complex water quality sensor.

또한, 기상 상황과 수질 측정값의 상관 관계 분석을 통하여 수질 추정치를 산출하고 복합 수질 센서로부터 측정된 데이터의 보정을 통해 신뢰성 높은 데이터 보정 기능을 갖는다.In addition, the water quality estimate is calculated through correlation analysis between the weather condition and the water quality measurement value, and the reliable data correction function is obtained by correcting the measured data from the complex water quality sensor.

본 발명은 수질 환경변화 사전예측을 위한 복합 센서 데이터 수집 및 모니터링, 예측기술 개발에 데이터 신호 처리 기술을 사용함으로써 수집한 정보 중에서 필요 없는 정보는 제거하고, 유용한 정보만을 선택하고, 의미있는 패턴과 규칙을 탐색하고 분석할 수 있다.The present invention uses data signal processing technology to develop complex sensor data collection, monitoring, and prediction technology for predicting changes in water quality environment, thereby eliminating unnecessary information, selecting only useful information, Can be explored and analyzed.

수질 복합센서의 부족한 점을 신호처리기술로 보강함으로써 수질 오염물질 실시간 감시, 상황인지 기술을 활용한 수질오염 측정, 생태계 관측, 원격탐사 등 다양한 환경관리에 활용할 수 있고, 예측시뮬레이션을 포함한 통합 모니터링 시스템을 구축하는데 활용 할 수 있다.It can be used for various environmental management such as water pollution measurement, ecosystem observation, remote sensing, etc. using real-time monitoring of water pollutants, situation awareness technology, and integrated monitoring system including prediction simulation Can be used to build.

이로 인하여, 하천의 환경 및 생태를 효율적으로 모니터링 및 관리할 수 있으며, 하천의 환경 및 생태의 수준을 향상시킬 수 있다.As a result, it is possible to efficiently monitor and manage the environment and ecology of the river, and improve the environment and ecology of the river.

도 1은 본 발명의 전체적인 구성도이다.
도 2는 도 1에 센서부의 센서측정과 센서 관리 프로세스의 플로우 차트이다.
도 3는 도 1에 통신부의 통신장치 설정 프로세스의 플로우 차트이다.
도 4는 도 1에 분석부의 데이터 신호처리와 보정 프로세스의 플로우 차트이다.Fig. 1 is an overall configuration diagram of the present invention.
Fig. 2 is a flow chart of the sensor measurement and sensor management process of the sensor unit in Fig. 1;
Fig. 3 is a flowchart of the communication device setting process of the communication unit shown in Fig.
Fig. 4 is a flow chart of the data signal processing and correction process of the analysis unit in Fig.

이하, 도면을 참조하여 본 발명에 따른 복합 수질센서의 데이터 신호 처리를 이용하여 신뢰성 수질 데이터를 수집하는 방법에 관하여 상세히 설명하도록 한다.Hereinafter, a method for collecting reliable water quality data using the data signal processing of the complex water quality sensor according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

도 1를 참조하면, 본 발명은 수질 측정 센서부(100), 센서데이터의 전송을 위한 통신부(120), 수질 복합 센서데이터의 신호처리를 위한 분석부(130)으로 구성된다.Referring to FIG. 1, the present invention includes a water quality measurement sensor unit 100, a communication unit 120 for transmitting sensor data, and an analysis unit 130 for signal processing of water quality complex sensor data.

이하, 도 1 내지 도 2를 참조하여 본 발명의 제1 실시 예에 따른 수질 복합센서의 구조 및 동작에 대하여 설명한다.Hereinafter, the structure and operation of the water quality sensor according to the first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 and 2. FIG.

도 1은 본 발명의 수질 복합센서의 데이터 신호처리 시스템 구성도이다.1 is a configuration diagram of a data signal processing system of a water quality composite sensor according to the present invention.

도 1을 참조하면 수질 센서부(100)는 복수개의 센서를 부착할 수 있는 형태를 가진다. 수질 측정의 주요 인자인 온도(111), DO(112), 탁도(113), 클로로필(114), 전기전도도(115), pH(116) 등을 포함한다. Referring to FIG. 1, the water quality sensor unit 100 has a form capable of attaching a plurality of sensors. (111), DO (112), turbidity (113), chlorophyll (114), electrical conductivity (115) and pH (116) which are the main factors of water quality measurement.

센서부(100)에서 수질 측정값 변화 센서데이터 이벤트감지(101)를 통해 중복값은 걸러내고 새로운 이벤트를 탐지한다.The sensor unit 100 detects the new event by filtering the redundant value through the sensor data event detection 101 of the water quality measurement value change sensor.

센서부(100)에서 센서데이터 메니지먼트(102) 기능을 통해 동작 레벨 상태에 따라 센싱 주기에 동적인 변화를 주어 센서 데이터 리소스들의 관리와 통신부(120)에서 발생하는 패킷의 양을 줄여 주어 분석부(130)에서 발생할 수 있는 네트워크 과부하를 방지한다.The sensor unit 100 dynamically changes the sensing period according to the operation level status through the sensor data management function 102 to reduce the amount of packets generated in the communication unit 120 and the management of the sensor data resources, 130 to prevent network overload.

도 1과 2를 참조하면 수질 센서의 아날로그 센서데이터 Input(S211)를 필터, 증폭, 컨버팅(S212)을 통하여 디지털 값으로 변환시킨다.Referring to FIGS. 1 and 2, the analog sensor data input (S211) of the water quality sensor is converted into a digital value through filter, amplification, and conversion (S212).

센서 임계치 확인(S213)을 통해 센서 정상상태 확인(S218)을 수행하며 센서 동작 이상(S219)일 경우 이상 상태 보고(S220)을 하여 센서 상태를 실시간으로 감시할 수 있다.The sensor normal state check (S218) is performed through the sensor threshold value check (S213) and the abnormal state report (S220) if the sensor operation error is S219, so that the sensor state can be monitored in real time.

센서 이벤트 처리 프로세스(S214) 기능을 통해 이벤트가 발생(S215)하면 동적으로 센싱주기 변경(S216)을 하여 중요한 수질 변화 이벤트에 대해서 집중적으로 센싱을 수행하여 주기적인 센싱 데이터 업데이트(S217)를 수행한다.When an event is generated through the sensor event processing process (S214) (S215), the sensing period is changed dynamically (S216) to perform intensive sensing on important water quality change events to perform periodic sensing data update (S217) .

도 1을 참조하면 통신부(120)의 위치측위(121)모듈의 위경도 정보와 시간정보를 센서 데이터에 추가하여 수질 복합센서 내에 시공간 데이터를 포함시킨다.1, temporal and spatial data are included in the water quality sensor by adding the radar information and the time information of the module of the position location 121 of the communication unit 120 to the sensor data.

통신부(120)의 무선통신 접속관리(122)기능과 유선통신 접속관리(123)기능을 통해 가장 효율적이고 에너지소모가 적은 통신 방식으로 분석부(130)에 수질 데이터를 접속한다.The water quality data is connected to the analysis unit 130 through the wireless communication connection management function 122 and the wired communication connection management function 123 of the communication unit 120 with the most efficient and less energy consumption communication method.

도 3을 참조하면 수질 복합센서 데이터에 수질, 위치, 시간 정보 포함하여 수질 복합센서 데이터를 업데이트(S311) 시킨다.Referring to FIG. 3, the water quality composite sensor data is updated (S311) by including water quality, location, and time information in the water quality composite sensor data.

통신 설정 확인(S312)을 하여 현재 우선 순위에 설정된 통신기능을 초기화(S313) 하여 통신 가능여부(S314)를 확인 하고, 통신이 불가능 할 경우 후보 통신 모듈 존재를 확인(S318)을 하고 후보통신 모듈을 초기화(S317)한다.If the communication is not possible, the presence of the candidate communication module is confirmed (S318), and the candidate communication module (S312) (S317).

모든 후보 통신모듈 사용이 불가능 한 상태이면 통신 오류를 LOG(S319)하여 유지보수시 수정할 수 있도록 기록할 수 있다.If all the candidate communication modules can not be used, a communication error can be logged (S319) so that it can be corrected during maintenance.

통신이 가능한 경우 분석서버 접속(S315)을 하여 수질 복합 센서 데이터 업데이트(S316)를 수행한다.If communication is possible, the analysis server connection is performed (S315) to update the water quality composite sensor data (S316).

도 1을 참조하면 분석부(130)의 시계열 데이터 클러스터링 통계분석(131)을 하여 수질 복합센서 데이터의 패턴을 분석하고, 측정된 수질 복합센서 데이터의 값과 시계열 데이터 클러스터링 통계분석(131)을 통해 추정한 데이터의 비교를 통해 수질 복합센서데이터의 측정값을 보정한다.Referring to FIG. 1, a pattern of the water quality composite sensor data is analyzed by a time series data clustering statistical analysis 131 of the analysis unit 130, and the value of the measured water quality composite sensor data and the time series data clustering statistical analysis 131 The measured values of the water quality composite sensor data are corrected through comparison of the estimated data.

기상정보 상관관계 분석(132)을 수행하여 급격한 온도 변화 상황에서 수질 복합센서 데이터의 변화를 분석하여 측정한 수질 복합센서데이터의 측정값을 보정한다.The correlation analysis of the weather information correlation 132 is performed to analyze the change of the water quality composite sensor data in the sudden temperature change situation and correct the measured values of the water quality composite sensor data.

인접센서 데이터 비교(134)를 수행하여 단일 센서노드에 대한 측정값의 시계열 데이터 클러스터링 통계분석(131)과 주변 인접 센서들의 데이터 변화 값을 분석하여 공간상황에서의 수질 센서 데이터의 변화를 통해 단일 센서노드의 측정값을 보정한다.By performing comparison 134 of adjacent sensor data, a statistical analysis of clustering of time series data of a measurement value for a single sensor node 131 and a data change value of neighboring neighboring sensors are analyzed, Correct the measured value of the node.

도 1과 4를 참조하면 통신부(120)에서 수집한 수질 복합 센서데이터 필드값 확인(S411)을 하여 센서 ID별로 분류된 공간, 시계열 데이터 수집(S412)을 수행한다.Referring to FIGS. 1 and 4, the water quality complex sensor data field value collected by the communication unit 120 is checked (S411), and the space and time series data classified according to the sensor ID are collected (S412).

수질 시계열 데이터의 클러스터링 통계 분석(S413) K-SC 알고리즘으로 수질 복합센서 데이터의 패턴을 분석 할 수 있다.Clustering statistical analysis of water quality time series data (S413) The K-SC algorithm can analyze the pattern of water quality complex sensor data.

기상정보와 수질 복합센서 데이터 상관관계 분석(S414)을 수행하여 급격한 온도 변화나 매우 낮거나 높은 온도 상황에서 수질 복합센서 데이터의 변화를 분석하여 측정한 수질 복합센서데이터의 오차를 확인 수 있다.The correlation between the weather information and the water quality complex sensor data is analyzed (S414), and the error of the water quality complex sensor data can be confirmed by analyzing the change of the water quality complex sensor data at a sudden temperature change or a very low or high temperature condition.

상기의 수질 시계열 데이터의 클러스터링 통계 분석(S413)과 기상정보와 수질 복합센서 데이터 상관관계 분석(S414)을 통해 수질 센서데이터 추정치를 산출(S415)이 가능하고 이 추정치를 통해 수질 복합 센서 데이터의 보정(S417)이 가능하다.The water quality sensor data estimation value can be calculated (S415) through the clustering statistical analysis of the water quality time series data (S413) and the weather information and the water quality complex sensor data correlation analysis (S414), and the correction (S417) is possible.

100 : 센서부
101 : 센서 이벤트감지 모듈
102 : 센서 데이터 메니지먼트 모듈
112, 113, 114, 115, 116 : 수질센서
120 : 통신부
121 : 위치측위 GPS
130 : 분석부
131 : 시계열 통계분석 모듈
133 : 센서데이터 추정치 산출 모듈100:
101: Sensor event detection module
102: Sensor data management module
112, 113, 114, 115, 116: water quality sensor
120:
121: Position positioning GPS
130:
131: Time series statistical analysis module
133: Sensor data estimate value calculation module

Claims (4)

수질 복합센서의 데이터 신호처리 시스템에 있어서;
상기 시스템에 설치되어 수질 환경을 측정하는 복수개의 센서들과;
상기 센서부에서 측정된 수질 복합센서 데이터를 전송 가능한 복수개의 통신 장비 중 선택하여 전송하는 통신부 및;
상기 통신부를 통해 수집한 수질 복합센서데이터를 실시간으로 받아 센서 데이터 추정치 산출과 데이터 보정을 통해 신뢰성 데이터 추출하는 분석부를 포함하는 수질 복합센서 데이터 신호처리 시스템.A data signal processing system for a water quality complex sensor, comprising:
A plurality of sensors installed in the system for measuring a water environment;
A communication unit for selecting and transmitting the plurality of communication devices capable of transmitting the water quality sensor data measured by the sensor unit;
And an analysis unit that receives the water quality composite sensor data collected through the communication unit in real time and extracts reliability data by calculating a sensor data estimation value and data correction. 1항에 있어서,
상기 데이터 신호처리 분석부는 보정된 수질 복합센서데이터를 유무선 통신 말을 통하여 활용하게 될 수질 예측 시뮬레이터나 모니터링 서버에 신뢰성 수질 환경 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 수질 복합센서 데이터 신호처리 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the data signal processing and analysis unit provides the reliability water quality environment information to the water quality prediction simulator or the monitoring server that will utilize the corrected water quality composite sensor data through wired / wireless communication. 1항에 있어서,
상기 통신부는 상기 센서부와 상기 분석부 서버 간에 유무선 통신망을 통해 데이터 통신이 가능한 M2M모뎀과 IoT 네트웍으로 구성되는 것을 특징으로 하는 수질 복합센서 데이터 신호처리 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the communication unit comprises an M2M modem and an IoT network capable of data communication between the sensor unit and the analysis unit server through a wired / wireless communication network. 1항에 있어서,
상기 분석부는 상기 위치측위 모듈에서 확보한 위치 정보를 기반으로 인접한 수질 복합센서들의 센싱값 변화 패턴에서 분석된 추정치과 해당 수질 복합센서에서 측정된 값과의 비교를 통해 신뢰성있는 수질 센서 값을 분석하는 수질 복합센서 데이터 신호처리 시스템.The method according to claim 1,
The analyzing unit analyzes the reliability of the water quality sensor value by comparing the estimated value analyzed in the sensing value change pattern of the adjacent water quality composite sensors based on the position information acquired from the position location module and the measured value with the measured value of the water quality composite sensor Water quality complex sensor data signal processing system.
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Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018084371A1 (en) * 2016-11-01 2018-05-11 순천대학교 산학협력단 Iot-based agricultural water monitoring system
CN108627623A (en) * 2017-03-22 2018-10-09 上海罗素科技有限公司 Portable, multiple parameter Water Test Kits based on WIFI
CN109739137A (en) * 2019-01-11 2019-05-10 锡林郭勒盟金原农牧业科技有限公司 A kind of intelligent terminal system for water conservancy Internet of Things sensing control platform
KR102085122B1 (en) * 2019-08-09 2020-03-04 주식회사 엠에스텍 Real-time smart management system for tap water using artificial intelligence based on big data
KR102137245B1 (en) * 2020-02-20 2020-07-23 상림이엔지 주식회사 Water treatment rtu with edge computer system
DE202022101095U1 (en) 2022-02-25 2022-03-16 Shazia ALI Intelligent integrated monitoring system for measuring water quality based on IoT sensors
KR102470006B1 (en) * 2022-06-08 2022-11-23 주식회사 아이씨티솔루션스 Data logger system and Method for Operation and Maintenance of warer quality measuring equipment
KR20230055499A (en) 2021-10-19 2023-04-26 주식회사 에어위드 Water quality monitoring system based on gis using iot water quility sensor device and method thereof
KR102615082B1 (en) * 2022-11-29 2023-12-19 라온구조안전기술(주) A monitoring system using a buried complex IoT sensor device for reservoir and embankment management, and its execution method
KR102638606B1 (en) * 2023-04-20 2024-02-21 송동근 System for pollution level measurement data collection by region

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018084371A1 (en) * 2016-11-01 2018-05-11 순천대학교 산학협력단 Iot-based agricultural water monitoring system
CN108627623A (en) * 2017-03-22 2018-10-09 上海罗素科技有限公司 Portable, multiple parameter Water Test Kits based on WIFI
CN109739137A (en) * 2019-01-11 2019-05-10 锡林郭勒盟金原农牧业科技有限公司 A kind of intelligent terminal system for water conservancy Internet of Things sensing control platform
CN109739137B (en) * 2019-01-11 2021-06-08 内蒙古金原农牧科技有限公司 Intelligent terminal system for water conservancy Internet of things sensing and controlling platform
KR102085122B1 (en) * 2019-08-09 2020-03-04 주식회사 엠에스텍 Real-time smart management system for tap water using artificial intelligence based on big data
KR102137245B1 (en) * 2020-02-20 2020-07-23 상림이엔지 주식회사 Water treatment rtu with edge computer system
KR20230055499A (en) 2021-10-19 2023-04-26 주식회사 에어위드 Water quality monitoring system based on gis using iot water quility sensor device and method thereof
DE202022101095U1 (en) 2022-02-25 2022-03-16 Shazia ALI Intelligent integrated monitoring system for measuring water quality based on IoT sensors
KR102470006B1 (en) * 2022-06-08 2022-11-23 주식회사 아이씨티솔루션스 Data logger system and Method for Operation and Maintenance of warer quality measuring equipment
KR102615082B1 (en) * 2022-11-29 2023-12-19 라온구조안전기술(주) A monitoring system using a buried complex IoT sensor device for reservoir and embankment management, and its execution method
KR102638606B1 (en) * 2023-04-20 2024-02-21 송동근 System for pollution level measurement data collection by region

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