KR20170095412A - 번개 활동을 검출하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

번개 활동을 검출하기 위한, 컴퓨터 프로그램 제품들을 포함하는 방법들 및 장치들이 설명된다. 파형 센서에 의해 하나 이상의 신호 변환기들로부터 번개 활동을 지시하는 파형 데이터가 수신된다. 파형 데이터는 전자기 파형들의 그룹을 포함한다. 파형 데이터는 잡음 주파수들을 제거하기 위해 프로세서에 의해 필터링된다. 파형 데이터의 하나 이상의 압축되지 않은 부분들이 처리 서버로 전송된다. 파형 데이터의 하나 이상의 압축되지 않은 부분들에 기초하는 디지털 필터 데이터가 처리 서버로부터 수신된다. 디지털 필터 데이터에 기초하여 파형 데이터로부터 하나 이상의 주파수들이 제거된다. 파형 데이터가 압축된다. 압축은 파형 상의 하나 이상의 포인트들을 선택하는 것을 포함하며, 하나 이상의 포인트들은 미리 결정된 임계치 위에 있다. 압축은 사전 정의된 알고리즘에 기초하여 선택된 포인트들의 변곡을 결정하는 것을 포함한다.

Description

번개 활동을 검출하기 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR DETECTING LIGHTNING ACTIVITY}
본원 발명은 일반적으로 번개 활동을 검출하기 위한, 컴퓨터 프로그램 제품들을 포함하는 방법들 및 장치들에 관한 것이다.
번개는 구름 안의 방전, 구름내(IC) 방전 및 구름-지면간(CG) 방전을 포함한다. 번개는 반대 극성의 입자들이 구름 내의 상이한 영역들에 모임에 따라 구름 내의 전기장들이 강해질 때 발생한다. 번개는 초기의 전기적 붕괴(breakdown)(펄스)로부터 시작하고, 리더(leader) 채널들이 이어지며, 이들로부터 일련의 채널 분기들이 구름 내에 성장하여 포괄적인 분기 채널 구조를 형성한다. IC 번개의 경우, 채널 구조는 구름 내에 남는다. CG 방전은 하나 이상의 분기들이 구름으로부터 지면으로 확장할 때 발생한다.
초기의 번개 활동, 특히 더 약한 초기의 IC 방전들의 정확하고 효율적인 검출은 토네이도, 파괴적인 하강 기류 및 잠재적으로 치명적인 구름-대지간 번개 스트라이크(lightning strike)와 같은 심각한 기상 현상들의 진보된 예보에 중요하다. IC 번개 및 CG 번개 양자의 통합 검출은 심각한 폭풍의 전조들을 특성화하기 위한 매우 향상된 예측 능력들을 제공하여, 리드 타임들(lead times) 및 포괄적인 기후 관리 계획을 개선할 수 있다. 다양한 번개 검출 시스템들 및 방법들이 개발되었으며, 이들 각각은 번개 활동의 위치, 빈도 및 강도를 더 정확하게 결정하려고 노력한다. 그러한 시스템들의 예들은 USPLN(U.S. Precision Lightning Network) 및 NLDN(National Lightning Detection Network)을 포함한다.
번개 검출과 관련하여 존재하는 주요 과제는 두 가지인데, 즉 최초의 가능한 순간에 번개 활동을 검출하는 것과 큰 영역에 걸쳐 번개 활동의 최대 가능 범위를 검출하는 것이다. 일부 시스템들은 번개 활동과 관련된 전자기 주파수들 중 일부만을 검출하며, 이는 번개 스트라이크 데이터를 불완전하게 한다. 일부 시스템들은 원시(raw)번개 데이터의 집중적이고 시간 소모적인 처리를 수행하며, 이는 번개 스트라이크 데이터의 생성을 지연시키고, 필요한 뉴스 및 안전 요원의 진보된 통지를 방해할 수 있다. 게다가, 일부 시스템들은 고가 컴포넌트들로 구성되며, 이는 상기 시스템들의 최대 가능 배포를 제한하여, 소정 영역들에서 번개 검출 커버리지의 틈새를 남긴다.
확장된 커버리지 영역에 걸쳐 IC 및 CG 번개 활동 모두의 통합 검출 및 처리를 제공하는 시스템 및 방법을 개발하는 것이 바람직할 것이다. 청구 발명의 시스템 및 방법은 대기로부터 대량의 전자기 파형 데이터를 획득하면서 번개 활동의 지시들을 위해 파형 데이터를 효율적으로 필터링하고 분석하기 위한 능력을 갖는다. 청구 발명은 또한 번개 활동 데이터의 배포 및 가용성을 제공하여, 더 이른 경고들이 발행되고, 예방 조치가 취해질 수 있게 한다.
일 양태에서는, 번개 활동을 검출하기 위한 방법이 존재한다. 파형 센서에 의해 하나 이상의 신호 변환기들로부터 번개 활동을 지시하는 파형 데이터가 수신된다. 파형 데이터는 전자기 파형들의 그룹을 포함한다. 파형 데이터는 잡음 주파수들을 제거하기 위해 프로세서에 의해 필터링된다. 파형 데이터의 하나 이상의 압축되지 않은 부분들이 처리 서버로 전송된다. 파형 데이터의 하나 이상의 압축되지 않은 부분들에 기초하는 디지털 필터 데이터가 처리 서버로부터 수신된다. 디지털 필터 데이터에 기초하여 파형 데이터로부터 하나 이상의 주파수들이 제거된다. 파형 데이터가 압축된다. 압축은 파형 상의 하나 이상의 포인트들을 선택하는 것을 포함하며, 하나 이상의 포인트들은 미리 결정된 임계치 위에 있다. 압축은 사전 정의된 알고리즘에 기초하여 선택된 포인트들의 변곡(inflection)을 결정하는 것을 포함한다.
다른 양태에서는, 번개 활동을 검출하기 위한 방법이 존재한다. 처리 서버에 의해 하나 이상의 파형 센서들로부터 번개 활동을 지시하는 파형 데이터가 수신된다. 파형 데이터는 압축된 부분과 압축되지 않은 부분을 포함한다. 선택된 센서로부터의 파형 데이터의 하나 이상의 압축되지 않은 부분들에 기초하여 처리 서버에서 디지털 필터 데이터가 생성된다. 디지털 필터 데이터가 선택된 센서로 전송된다. 하나 이상의 센서들 각각으로부터의 압축된 파형 데이터가 처리 서버에 의해 타임 샘플로 변환된다. 하나 이상의 센서들로부터의 압축된 파형 데이터는 압축된 파형 데이터의 도달 시간에 기초하여 처리 서버에 의해 정렬된다. 정렬은 압축된 파형 데이터에 기초하여 파형의 위치 및 높이를 결정하고, 압축된 파형 데이터와 관련된 타임 샘플에 기초하여 파형의 오프셋을 결정하고, 압축된 파형 데이터에 기초하여 파형의 피크 전류를 결정하는 것을 포함한다. 압축된 파형 데이터의 변환 및 정렬에 기초하여 번개 스트라이크 데이터가 생성된다.
다른 양태에서는, 번개 활동을 검출하기 위한 시스템이 존재한다. 시스템은 하나 이상의 파형 센서들을 포함한다. 파형 센서들은 하나 이상의 신호 변환기들로부터 파형 데이터를 수신하도록 구성된다. 파형 데이터는 전자기 파형들의 그룹을 포함한다. 센서는 파형 데이터를 필터링하여 잡음 주파수들을 제거하고 파형 데이터를 압축하는 프로세서를 포함한다. 압축은 파형 상에서 미리 결정된 임계치 위의 하나 이상의 포인트들을 선택하고, 사전 정의된 알고리즘에 기초하여 선택된 포인트들의 변곡을 결정하는 것을 포함한다. 시스템은 하나 이상의 파형 센서들로부터 파형 데이터를 수신하도록 구성된 처리 서버를 포함하며, 파형 데이터는 압축된 파형 데이터와 압축되지 않은 파형 데이터를 포함한다. 처리 서버는 특정 센서로부터의 파형 데이터의 하나 이상의 압축되지 않은 부분들에 기초하여 디지털 필터 데이터를 생성하고 디지털 필터 데이터를 선택된 센서로 전송하도록 구성된다. 처리 서버는 하나 이상의 센서들 각각으로부터의 압축된 파형 데이터를 타임 샘플로 변환하고, 압축된 파형 데이터의 도달 시간에 기초하여 하나 이상의 센서들로부터의 압축된 파형 데이터를 정렬하도록 구성된다. 정렬은 압축된 파형 데이터에 기초하여 파형의 위치 및 높이를 결정하고, 압축된 파형 데이터와 관련된 타임 샘플에 기초하여 파형의 오프셋을 결정하고, 압축된 파형 데이터에 기초하여 파형의 피크 전류를 결정하는 것을 포함한다. 처리 서버는 압축된 파형 데이터의 변환 및 정렬에 기초하여 번개 스트라이크 데이터를 생성하도록 구성된다.
다른 양태에서는 번개 활동을 검출하기 위한 시스템이 존재한다. 시스템은 하나 이상의 신호 변환기들로부터 파형 데이터를 수신하기 위한 수단을 포함한다. 파형 데이터는 전자기 파형들의 그룹을 포함한다. 시스템은 파형 데이터를 필터링하여 잡음 주파수들을 제거하기 위한 수단 및 파형 데이터를 압축하기 위한 수단을 포함한다. 압축은 파형 상에서 미리 결정된 임계치 위의 하나 이상의 포인트들을 선택하고, 사전 정의된 알고리즘에 기초하여 선택된 포인트들의 변곡을 결정하는 것을 포함한다. 시스템은 하나 이상의 파형 센서들로부터 파형 데이터를 수신하기 위한 수단을 포함하며, 파형 데이터는 압축된 파형 데이터와 압축되지 않은 파형 데이터를 포함한다. 시스템은 특정 센서로부터의 파형 데이터의 하나 이상의 압축되지 않은 부분들에 기초하여 디지털 필터 데이터를 생성하고 디지털 필터 데이터를 선택된 센서로 전송하기 위한 수단을 포함한다. 시스템은 하나 이상의 센서들 각각으로부터의 압축된 파형 데이터를 타임 샘플로 변환하기 위한 수단, 및 압축된 파형 데이터의 도달 시간에 기초하여 하나 이상의 센서들로부터의 압축된 파형 데이터를 정렬하기 위한 수단을 포함한다. 정렬은 압축된 파형 데이터에 기초하여 파형의 위치 및 높이를 결정하고, 압축된 파형 데이터와 관련된 타임 샘플에 기초하여 파형의 오프셋을 결정하고, 압축된 파형 데이터에 기초하여 파형의 피크 전류를 결정하는 것을 포함한다. 시스템은 압축된 파형 데이터의 변환 및 정렬에 기초하여 번개 스트라이크 데이터를 생성하기 위한 수단을 포함한다.
일부 예들에서, 임의 양태들은 아래의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 압축은 파형 데이터의 필터링과 실질적으로 동시에 발생할 수 있다. 압축된 파형 데이터는 처리 서버로 전송될 수 있다. 압축된 파형 데이터는 매초 처리 서버로 전송될 수 있다. 압축된 파형 데이터의 전송은 파형 센서에 접속된 타이밍 글로벌 포지셔닝 장치와 조화될 수 있다.
다른 예들에서, 파형 데이터는 하나 이상의 신호 변환기들을 통해 파형 센서에 접속된 무선 주파수 안테나에 의해 수집된다. 하나 이상의 변환기들은 고주파 변환기 및 저주파 변환기를 포함할 수 있다. 고주파 변환기는 5 kHz와 12 MHz 사이의 주파수들을 처리할 수 있다. 저주파 변환기는 1 Hz와 250 kHz 사이의 주파수들을 처리할 수 있다.
일부 예들에서, 선택하는 것은 각각의 파형 상에서 약 1000개의 포인트를 선택하는 것을 더 포함한다. 압축된 파형 데이터는 파형 센서에 접속된 임시 저장 장치에 저장될 수 있다. 기후 장치로부터 기후 조건 데이터가 파형 센서에서 수신될 수 있다. 기후 조건 데이터는 처리 서버로 전송될 수 있다.
다른 예들에서는, 하나 이상의 센서들의 위치에 기초하여 신뢰 레벨이 생성될 수 있다. 신뢰 레벨은 번개 스트라이크 데이터에 할당될 수 있다. 번개 스트라이크 데이터의 그래픽 표현이 생성될 수 있다. 그래픽 표현은 센서들의 커버리지 영역에 대응하는 지도를 포함할 수 있다.
일부 예들에서는, 번개 스트라이크 데이터와 관련된 경보가 생성될 수 있다. 경보는 원격 장치로 전송될 수 있다. 번개 스트라이크 데이터는 저장 장치에 저장될 수 있다. 번개 스트라이크 데이터는 원격 장치로 전송될 수 있다. 번개 스트라이크 데이터는 요청 장치에 제공될 수 있다.
다른 예들에서, 처리 서버는 하나 이상의 센서들 각각으로부터 동시에 파형 데이터를 수신할 수 있다. 파형 데이터를 정렬하는 단계는 적어도 4개의 센서로부터 수신된 데이터를 포함할 수 있다. 번개 스트라이크 데이터를 생성하는 단계는 파형 주파수에 기초하여 번개 스트라이크의 타입을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 번개 스트라이크의 타입은 구름내 번개 및 구름-지면간 번개를 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 하나 이상의 센서들은 파형 데이터의 하나 이상의 압축되지 않은 부분들을 처리 서버로 전송하도록 구성될 수 있다. 센서들은 처리 서버로부터의 파형 데이터의 하나 이상의 압축되지 않은 부분들에 기초하여 디지털 필터 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다. 센서들은 디지털 필터 데이터에 기초하여 파형 데이터로부터 하나 이상의 주파수들을 제거하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 추가적인 특징들 및 장점들은 물론, 본 발명의 다양한 실시예들의 구조 및 동작이 첨부 도면들을 참조하여 아래에 상세히 설명된다.
도 1은 번개 활동을 검출하기 위한 예시적인 시스템의 블록도이다.
도 2는 전자기 파형 데이터를 수신, 필터링 및 압축하기 위한 예시적인 파형 센서의 상세 블록도이다.
도 3은 전자기 파형 데이터를 수신, 필터링 및 압축하기 위한 예시적인 방법의 흐름도이다.
도 4a-4b는 파형 데이터를 처리 서버로 전송하기 위한 패킷 메시지 포맷의 도면들이다.
도 5는 파형 센서로부터 파형 데이터를 수신하고 처리하기 위한 처리 서버의 상세 블록도이다.
도 6은 파형 센서로부터 파형 데이터를 수신하고 처리하기 위한 예시적인 방법의 흐름도이다.
도 7은 번개 스트라이크의 위치를 결정하기 위한 상이한 센서들로부터의 파형들의 교차 상관을 나타내는 도면이다.
도 8은 압축되지 않은 파형 데이터에 기초하여 디지털 필터 모듈을 갱신하기 위한 예시적인 방법의 흐름도이다.
일반 개요에서, 후술하는 기술들은 번개 활동을 검출하기 위한 방법들 및 장치들을 포함한다. 이 기술들은 구름내 및 구름-지면간 번개 스트라이크들의 위치를 결정하기 위해 다수의 지리적으로 분산된 센서들로부터의 파형 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하는 것과 관련된다. 이러한 기술들을 이용하는 하나의 중요한 이점은 번개 활동의 정확한 위치의 결정이다. 번개 활동이 발생하고 있는 장소를 빠르고 효율적으로 결정하는 능력은 잠재적으로 위험한 조건들의 더 이른 경고를 제공한다. 이러한 기술들의 또 하나의 이점은 대기중의 잡음 주파수 레벨들을 계속 모니터링하고 모니터링에 기초하여 각각의 센서 내의 디지털 필터를 갱신함에 의한 정확한 디지털 필터의 생성이다. 더 정확한 필터는 번개 스트라이크들에 고유한 전자기 활동의 크게 향상된 검출을 제공하며, 이는 또한 현재의 그리고 임박한 번개 활동의 영역들의 더 포괄적인 인식을 제공한다.
도 1은 번개 활동을 검출하기 위한 예시적인 시스템(100)의 블록도이다. 시스템(100)은 파형 센서들(102a-d), 통신 네트워크(104) 및 서버 컴퓨팅 장치(106)를 포함한다. 도 1에 도시된 바와 같은 바람직한 실시예는 4개의 파형 센서(102a-d)를 포함하지만, 시스템(100)은 임의 수의 파형 센서를 포함할 수 있다. 파형 센서들(102a-d)은 다수의 지리 위치들에 분산될 수 있다. 센서들(102a-d) 및 처리 서버(106)는 통신 네트워크, 예로서 통신 네트워크(104)를 통해 통신할 수 있다.
파형 센서들(102a-d)은 번개 활동을 검출하기 위해 대로부터 수집된 전자기 파형 데이터를 필터링하고 압축하는 장치들이다. 도 2는 시스템(100)에서 사용하기 위한 예시적인 파형 센서(예로서, 센서(102a))의 상세 블록도이다. 파형 센서(102a)는 안테나(202), 저주파 신호 변환기(204a), 고주파 신호 변환기(204b), 디지털 필터 모듈(208a) 및 데이터 압축 모듈(208b)을 포함하는 데이터 프로세서(206), 데이터 저장 모듈(210), 및 데이터 프로세서(206)와 안테나(202) 사이의 이득 제어 링크(212)를 포함한다. 파형 센서(102a)는 타이밍 GPS 모듈(214) 및 기후 조건 모듈(216)에 접속된다.
센서(102a)는 번개 안테나(202)를 이용하여, 센서 주위의 대기로부터 전자기 파형 데이터를 검출한다. 안테나(202)는 번개 방전으로부터 아날로그 무선 주파수(RF) 에너지(예로서, 펄스들)를 검출하도록 구성된다. 검출된 펄스는 일반적으로 약 100 나노초의 상승 시간 및 그보다 약간 긴 하강 시간을 갖는 대략 1 마이크로초 이하의 지속 기간을 갖는다. 일부 예들에서, 안테나(202)는 E-필드 안테나 및 폐루프 안테나를 포함할 수 있다. E-필드 안테나는 검출된 펄스의 진폭을 제공하고, 폐루프 안테나는 초기 번개 펄스에 대한 방향을 제공한다. 다른 예들에서, 안테나(202)는 단일 광대역 무선 주파수 안테나일 수 있다.
안테나(202)는 수집된 전자기 파형 데이터를 저주파 디지털 변환기(204a) 및 고주파 디지털 변환기(204b)로 전송한다. 각각의 변환기는 안테나(202)로부터 아날로그 파형 신호들을 샘플링하고, 메사추세츠, 노르우드의 Analog Devices 사에 의해 제조된 디지털 신호 프로세서들과 같은 데이터 프로세서(206)에 의한 처리를 위해 신호들을 디지털 포맷으로 변환하는 집적 회로를 포함한다. 일례에서, 변환기들(204a-b)은 안테나로부터 초당 약 2천 400만 샘플의 샘플링 레이트로 계속 파형 데이터를 샘플링한다. 저주파 디지털 변환기(204a) 및 고주파 디지털 변환기(204b)는 각각 상이한 해상도들 및 주파수들로 안테나로부터 파형 데이터를 샘플링한다. 일 실시예에서, 저주파 디지털 변환기(204a)는 24비트의 해상도로 그리고 1.8 MHz 이하의 주파수로 파형 데이터를 샘플링하는 반면, 고주파 디지털 변환기(204b)는 14비트의 해상도로 그리고 1.8 MHz보다 크고 24 MHz 이하인 주파수로 파형 데이터를 샘플링한다. 검출된 펄스의 진폭은 거리의 함수로서 감소하는 것으로 알려져 있으므로, 상이한 주파수들로 샘플링하는 2개의 변환기(204a-b)를 사용하는 한 가지 이점은 센서(102a)로부터 더 먼 거리들에서 발생하는 번개 섬광들의 위치를 결정하기 위해 저주파 검출이 이용될 수 있다는 점이다. 주파수 검출의 상이한 범위들은 번개 활동을 구름내 또는 구름-지면간 활동으로서 분류하는 데에도 사용될 수 있는데, 이는 일반적으로 구름내 번개가 구름-지면간 번개보다 높은 주파수에서 발생하기 때문이다. 게다가, 고주파 및 저주파 데이터의 분리 처리를 가능하게 함으로써, 센서(102a)는 더 효율적인 데이터 수집을 제공하여, 시스템(100)으로 하여금 데이터를 더 빠르게 처리하게 하고, 번개 활동의 더 이른 검출을 가능하게 할 수 있다.
변환기들(204a-b)은 샘플링된 파형 데이터를 버퍼와 같은 임시 저장 모듈(도시되지 않음)에 기록할 수 있으며, 따라서 데이터 프로세서(206)는 필터링 및 압축을 위해 버퍼링된 데이터를 판독할 수 있다. 대안으로서, 변환기들(204a-b)은 샘플링된 데이터를 데이터 프로세서(206)로 '온더플라이(on-the-fly)' 방식으로, 즉 데이터를 먼저 임시 저장 버퍼에 기록하지 않고 전송할 수 있다.
도 3은 전자기 파형 데이터를 수신, 필터링 및 압축하기 위한 예시적인 방법의 흐름도이다. 변환기들(204a-b)이 파형 데이터를 샘플링하면, 데이터 프로세서(206)는 처리를 위해 파형 데이터의 각각의 샘플을 수신한다(302). 데이터 프로세서(206)의 일례는 Analog Devices 사에 의해 제조된 Blackfin® 디지털 신호 프로세서 칩이다. 데이터 프로세서(206)는 데이터를 필터링하여 잡음 주파수들을 제거한다(304). 필터링 프로세스의 일부로서, 데이터 프로세서(206)는 처리 서버(106)로부터 디지털 필터 데이터를 수신하고, 필터 데이터에 기초하여 디지털 필터 모듈(208a)을 갱신한다(306). 데이터 프로세서(206)는 처리 서버(106)로의 전송을 위해 데이터를 압축한다(308). 데이터 프로세서(206)는 또한 각각의 샘플에 대한 틱 번호를 생성하고, 틱 샘플을 타이밍 GPS 장치(214)로부터 수신된 타이밍 데이터와 상관시켜, 각각의 샘플에 도달 시간(즉, 샘플이 센서(102a)에 도달한 시간)을 할당한다. 데이터 프로세서(206)는 샘플이 수신될 때마다 예를 들어 32비트 카운터를 증가시킴으로써 틱 번호를 생성한다. 데이터 프로세서(206)는 필터링된 압축 파형 데이터를 추가 처리를 위해 처리 서버(106)로 전송한다(310).
타이밍 GPS 장치(214)는 위성 포지셔닝 신호와 동기화되며, 약 100 나노초 정도로 정확한 단일 타이밍 '펄스'를 UTC 초마다 데이터 프로세서(206)에 제공한다. 타이밍 GPS 장치(214)의 일례는 일리노이, 샤움버그의 모토롤라사에 의해 제조된 모토롤라 M12+ 타이밍 수신기이다. 데이터 프로세서(206)는 타이밍 GPS(214)로부터 수신된 펄스를 파형 샘플들에 할당된 틱 번호들과 상관시킨다. 예를 들어, 데이터 프로세서(206)가 2개의 틱 번호 사이에 타이밍 GPS(214)로부터 펄스를 수신하는 경우, 데이터 프로세서(206)는 그러한 틱 번호들과 관련된 샘플들에 대한 정확한 도달 시간을 결정할 것이다.
데이터 프로세서(206)는 디지털 필터 모듈(208a)을 이용하여, 파형 데이터의 샘플들을 검사하고, 사전 정의된 높은 임계치를 초과하거나 사전 정의된 낮은 임계치 아래로 떨어지는 진폭들을 갖는 파형의 세그먼트들을 분리하여 배경 잡음 주파수들을 제거한다. 일반적으로, 대기는 다양한 자연 또는 인공 소스들로부터 생성된 소정량의 "배경" 전자기 에너지를 포함하며, 이 에너지는 번개 활동에 기인하지 않고, 따라서 번개 스트라이크의 위치의 결정과 무관하다. 센서(102a)에 의해 수집된 파형 데이터는 배경 에너지에 관한 데이터를 포함하며, 이 데이터는 시스템(100)의 정밀도에 영향을 미칠 수 있다. 디지털 필터 모듈(208a)은 디지털 변환기들(206a-b)에 의해 생성된 파형 데이터의 각각의 샘플을 평가하고, 샘플이 사전 정의된 임계치 위 또는 아래에 있는 것으로 판단하여 추가 처리를 위해 샘플을 유지하거나 또는 샘플을 단순한 배경 잡음으로서 폐기할지를 결정한다.
디지털 필터 모듈(208a)이 샘플이 사전 정의된 임계치를 초과하거나 그 아래에 있는 것으로 결정하는 경우, 디지털 필터 모듈(208a)은 샘플을 데이터 압축 모듈(208b)로 전송한다. 압축 모듈(208b)은 파형 샘플과 관련된 데이터를 압축함으로써 처리 서버(106)로의 전송을 위해 파형 샘플을 준비한다. 압축 모듈(208b)은 파형 샘플을 따라 사전 정의된 임계치들을 초과하거나 그 아래인 포인트들을 마킹한다. 일 실시예에서, 압축 모듈(208b)은 약 1000개의 포인트를 마킹한다. 압축 모듈(208b)은 각각의 마킹된 포인트(예로서, 진폭의 변화)와 마킹된 포인트들에 대한 전체 진폭 범위(예로서, 처음 및 최종 값들) 간의 변곡을 결정하고, 이 데이터를 임시 저장 모듈(예로서, 데이터 저장 장치(210))에 저장한다. 압축 모듈(208b)은 마킹되지 않은 포인트들을 폐기한다.
일부 예들에서, 디지털 필터 모듈(208a)에 의한 필터링 및 압축 모듈(208b)에 의한 압축은 실질적으로 실시간으로 발생할 수 있다. 다른 예들에서, 디지털 필터 모듈(208a)에 의한 필터링 및 압축 모듈(208b)에 의한 압축은 실질적으로 동시에 발생할 수 있다.
파형 센서(102a)는 또한 데이터 프로세서(206)와 안테나(202) 사이에 이득 제어 통신 링크(212)를 포함한다. 이득 제어 링크(212)는 데이터 프로세서(206)로 하여금 안테나(212)에 의해 수집될 때 전자기 파형 신호들에 인가되는 증폭의 레벨을 제어할 수 있게 한다. 예를 들어, 심한 뇌우 동안, 안테나(212)는 전자기 에너지로 포화되어, 파형의 진폭이 판독 가능 레벨을 초과하게 할 수 있다. 다른 예에서, 안테나(212)는 수집된 파형들을 이용 가능한 파형 데이터를 생성하기에 충분한 정도로 증폭시키지 못할 수 있다. 어느 경우에나, 디지털 필터 모듈(208a)은 파형 데이터를 정확히 처리할 수 없으며, 번개 검출이 방해된다. 데이터 프로세서(206)가 수신 데이터가 포화된 것으로 결정할 때, 데이터 프로세서(206)는 수신 전자기 에너지에 인가되는 증폭의 양을 감소 또는 증가시키기 위한 신호를 안테나로 전송할 수 있으며, 이는 시스템(100)에 대한 데이터의 더 정확한 수집으로 이어질 수 있다.
매초의 끝에서, 데이터 프로세서(206)는 데이터 저장 장치(210)로부터 필터링되고 압축된 파형 데이터를 검색하고, 이 데이터를 추가 분석을 위해 처리 서버(106)로 전송한다. 데이터 프로세서(206)는 또한 파형 데이터의 새로운 세트의 수신을 준비하기 위해 데이터 저장 장치(210)를 비운다. 파형 데이터의 전송시에, 데이터 프로세서(206)는 데이터를 패킷화한다. 도 4a-4b는 파형 데이터를 처리 서버(106)로 전송하기 위한 예시적인 패킷 메시지 포맷의 도면들이다. 파형 센서(102a)에 의해 전송되는 메시지들은 고정 길이 헤더에 이어지는 가변 길이 메시지 본체로 구성된다. 헤더의 최종 바이트들은 본체의 길이를 지시한다. 메시지 타입(402)은 메시지가 소정 데이터에 대한 요청(예로서, 03 = '데이터 취득', 05 = '필터 교정')임을 센서(102a)에 통지하거나 요청의 성공 또는 실패(예로서, 00 = 성공, 01 = 실패)를 처리 서버(106)에 통지하기 위한 2 바이트 지시자로 구성된다.
도 4a는 메시지 헤더의 포맷을 나타낸다. 헤더의 처음 2 바이트는 메시지 타입(402)이다. 메시지 타입(402)은 메시지가 소정 데이터에 대한 요청(예로서, 03 = '데이터 취득', 05 = '필터 교정')임을 센서(102a)에 통지하거나 요청의 성공 또는 실패(예로서, 00 = 성공, 01 = 실패)를 처리 서버(106)에 통지하기 위한 지시자로 구성된다. 다음 2개의 바이트는 파형 센서(102a)에 대한 고유 식별 번호(404)에 대응한다. 다음 4개의 바이트는 1970년 1월 1일 이후의 평초(non-leap second)의 시간(406)이다. 다음 바이트는 이 시간 전 또는 후의 나노초들의 수(408)이다. 최종 2개의 바이트는 헤더 뒤의 메시지 길이(410)(바이트 수)를 제공한다.
도 4b는 메시지 본체의 포맷을 나타낸다. 메시지 본체는 센서(102a)에 의해 수집된 필터링된 압축 파형 데이터를 포함하는 복수의 펄스 섹션으로 구성된다. 각각의 펄스 섹션(예로서, 펄스 섹션 1(415))은 펄스 헤더(420) 및 펄스 본체(430)를 포함한다. 펄스 헤더(420)는 7 바이트의 길이이며, 초기 틱 번호(422)(4 바이트), 파형(424)의 초기 진폭(2 바이트) 및 펄스 본체 내의 변곡들(426)의 수(1 바이트)를 포함한다. 각각의 변곡(432a-b)(1 바이트)은 다음 변곡의 진폭과 현재 변곡의 진폭 사이의 차이를 나타낸다. 이러한 메시지 포맷은 파형 센서(102a)가 많은 양의 데이터의 전송을 필요로 하지 않고 파형의 형상에 대한 상세들을 전송할 수 있게 하며, 이는 시스템(100)의 전체 처리 속도 및 효율을 증가시킨다.
바람직한 실시예에서, 시스템(100) 전반에 분포된 파형 센서들(102a-d) 각각은 그의 개별적인 필터링되고 압축된 파형 데이터를 동시에 처리 서버(106)로 전송한다. 이러한 동기화는 예를 들어 각각의 파형 센서들(102a-d)에서 타이밍 GPS 장치들(214)의 시간 값을 참조함으로써 달성될 수 있다. 각각의 센서(102a-d)에서의 타이밍 GPS 장치(214)는 100 나노초 내로 정확하므로, 센서들(102a-d)은 처리된 파형 데이터를 실질적으로 동시에 처리 서버(106)로 전송할 것이다. 이러한 동기화는 처리 서버(106)가 수신된 파형 데이터를 분석하는 데 필요한 처리 시간을 줄이는 이익을 제공한다.
파형 센서들(102a-d)은 필터링되고 압축된 파형 데이터를 통신 네트워크, 예로서 통신 네트워크(104)를 통해 처리 서버(106)로 전송한다. 네트워크(104)는 인터넷 또는 월드 와이드 웹과 같은 광역 네트워크일 수 있다. 네트워크(104)는 위성 통신 기술을 이용할 수 있다. 예를 들어, 파형 센서들(102a-d)은 위성에 대한 통신 링크를 통해 정보를 송신 및 수신할 수 있으며, 위성은 또한 처리 서버(106)와 통신한다.
번개 활동을 지시하는 파형 데이터를 전송하는 것에 더하여, 파형 센서(102a)는 데이터 프로세서(206)에 접속된 기후 조건 장치(216)에 의해 수집된 기후 조건 데이터를 전송한다. 기후 조건 장치의 일례는 메릴랜드, 저먼타운의 AWS Convergence Technologies 사에 의해 제조된 WeatherBug® Tracking Station이다. 기후 조건 장치(216)는 파형 센서(102a)에 근접 설치되고, 온도, 기압, 상대 습도, 열 지수, 풍속, 강우량 및 기타 유사한 기후 정보와 같은 대기 조건 데이터를 수집한다. 기후 조건 장치(216)는 기후 데이터를 데이터 프로세서(206)로 전송하며, 이 데이터 프로세서는 처리 서버(106)로의 그의 연속 데이터 전송들의 일부로서 기후 데이터를 포함시킬 수 있다.
도 5는 파형 센서(102a)로부터 파형 데이터를 수신하고 처리하기 위한 처리 서버(106)의 상세 블록도이다. 처리 서버(106)는 데이터 수신 모듈(502), 데이터 상관 모듈(504), 데이터 관리 모듈(506), 데이터 저장 모듈(508) 및 필터 교정 모듈(510)을 포함한다. 전술한 임의의 또는 모든 모듈은 동일 물리 서버 상에 존재할 수 있거나, 다수의 물리 서버에 걸쳐 분산될 수 있다. 각각의 개별 모듈의 부분들은 다수의 서버 사이에 분산되어, 처리 효율을 증가시키고, 파형 센서들(102a-d)로부터 수신되는 트래픽을 균형화할 수 있다.
도 6은 파형 센서(102a)로부터 파형 데이터를 수신하고 처리하기 위한 예시적인 방법(600)의 흐름도이다. 데이터 수신 모듈(502)은 통신 네트워크(104)를 통해 파형 센서들(102a-d)과의 통신 링크를 설정하고, 파형 데이터가 도달하기를 기다린다. 처리 서버(106)가 파형 센서들(102a-d)로부터 번개 활동을 지시하는 파형 데이터를 수신(602)할 때, 데이터 수신 모듈(502)은 데이터를 저장 버퍼(도시되지 않음) 내의 큐에 넣는다. 데이터 수신 모듈(502)은 각각의 센서(102a-d)로부터 수신된 메시지 패킷들 내의 데이터를 분석하고, 틱 번호를 타임 샘플로 변환한다(606).
데이터 수신 모듈(502)은 파형 센서들(102a-d)로부터 수신된 파형 데이터를 데이터 상관 모듈(504)로 전송한다. 데이터 상관 모듈(504)은 파형의 초기 진폭으로부터 시작하여 파형과 관련된 각각의 변곡을 분석함으로써 파형을 재구성한다. 예를 들어, 데이터 상관 모듈(504)은 289의 초기 진폭, 3의 제1 변곡 및 1의 제2 변곡을 지시하는 파형 데이터를 수신하고, 데이터 상관 모듈(504)은 파형의 진폭이 처음 2개의 마킹된 포인트 사이에서 289로부터 292(289+3)로 증가한 후에 제2 및 제3의 마킹된 포인트들 사이에서 292로부터 293(292+1)으로 증가한 것을 표현하도록 데이터를 보간할 수 있다. 데이터 상관 모듈(504)은 완전한 파형을 재구성할 때까지 파형 데이터를 계속 보간한다.
복수의 파형 센서(102a-d)로부터 수신된 파형들을 재구성한 후, 데이터 상관 모듈(504)은 번개 스트라이크가 발생하였는지를 결정하기 위해 파형들을 그룹화한다. 도 7은 번개 스트라이크(704)의 위치를 결정하기 위한 상이한 센서들(702a-d)로부터의 파형들의 교차 상관을 나타내는 도면이다. 전술한 바와 같이, 센서(702a-d)에 의해 검출된 각각의 파형은 센서(702a-d)에서의 도달 시간과 함께 그 센서의 지리적 위치(예로서, x, y)와 연관된다. 데이터 상관 모듈(504)은 센서들(702a-d)의 상대 위치들 및 각각의 도달 시간들의 유사성의 평가에 기초하여 4개의 상이한 센서(702a-d) 각각으로부터 수신된 파형이 함께 그룹화되어야 하는 것으로 결정할 수 있다. 데이터 상관 모듈(504)이 파형들을 그룹화하면, 데이터 상관 모듈(504)은 각각의 센서(702a-d)에 대한 파라미터들(x, y, z, t)을 번개 스트라이크(704)의 위치에 대한 '미지의' 파라미터들과 함께 통합하는 알고리즘을 처리하며, 여기서 x 및 y는 센서(704a-d)의 지리 좌표들이고, z는 파형의 높이이며, t는 도달 시간이다. 바람직한 실시예에서는 4개의 상이한 센서로부터의 4개의 파형이 그룹화된다. 번개 스트라이크 위치를 결정하기 위한 계산들의 추가적이 최적화를 위해 동일 그룹 내에서 추가적인 센서들로부터의 파형들이 평가될 수도 있다. 게다가, 데이터 상관 모듈(504)은 4개의 센서(702a-d) 각각으로부터의 파형들과 관련된 높이 데이터의 분석에 기초하여 번개 스트라이크의 피크 전류를 계산할 수 있다.
데이터 상관 모듈(504)은 생성된 번개 스트라이크 데이터와 연관된 신뢰 레벨을 결정할 수 있다. 신뢰 레벨은 데이터 상관 모듈(504)이 번개 스트라이크의 위치의 특정 결정에 할당한 정밀도에 기초한다. 신뢰 레벨을 결정하기 위하여, 데이터 상관 모듈(504)은 그룹화된 파형들 중 각각의 파형 데이터의 일관성, 다양한 파형 센서들(102a-d)로부터 수신된 데이터의 무결성(예로서, 누락, 손상 또는 사용 불가 데이터 없음), 특정 영역에서의 배경 잡음의 레벨 및 가변성, 및 파형 센서들(102a-d)과 관련된 계측의 상대 정밀도를 포함하지만 이에 한정되지 않는 다양한 인자들을 고려할 수 있다. 일부 예들에서, 데이터 상관 모듈(504)은 파형 센서들(102a-d)로부터 수신된 현재 데이터의 균일성 및 일관성을 평가하기 위한 기준선으로서 파형 센서들(102a-d) 중 하나 이상과 관련된 과거의 번개 데이터도 고려할 수 있다. 신뢰 레벨을 계산하는 데 사용되는 알고리즘은 독점 구조에 따라 가중될 수 있으며, 신뢰 레벨을 결정할 때 고려되는 변수들은 소정의 선호들에 기초하여 알고리즘에서 더 많거나 적은 강조를 받을 수 있다. 데이터 상관 모듈(504)은 번개 스트라이크 데이터가 저장 장치(508)에 저장될 때 신뢰 레벨과 번개 스트라이크 데이터를 연관시킬 수 있으며, 신뢰 레벨은 전체 번개 활동 데이터의 성분으로서 제공될 수 있다.
데이터 상관 모듈(504)이 파형 데이터에 기초하여 번개 활동의 위치를 결정한 후, 번개 스트라이크 데이터는 데이터 관리 모듈(506)로 전송된다. 데이터 관리 모듈(506)은 번개 스트라이크 데이터를 데이터 저장 모듈(508)에 저장하며, 또한 다양한 제삼자 애플리케이션들에 의한 검색 및 이용을 위해 데이터를 캐시에 저장한다. 일례에서, 데이터 관리 모듈(506)은 TCP/IP 접속과 같은 데이터 전송 접속을 통해 처리 서버에 접속된 가입자들에게로 실시간 번개 활동 데이터를 스트리밍할 수 있다. 다른 예에서, 데이터 관리 모듈(506)은 개인용 컴퓨터, 스마트폰, 개인용 휴대 단말기 등과 같은 원격 장치들 상의 표시를 위해 번개 스트라이크 데이터의 지도들 및 기타 그래픽 표현들을 생성하는 독점 애플리케이션들에 번개 스트라이크 데이터를 제공할 수 있다. 다른 예에서는, 위험한 번개 활동이 검출되자마자 번개 경보 및 기타 경고가 다양한 매체들 및 뉴스 방송국들로 실시간 발행될 수 있다.
데이터 관리 모듈(506)은 또한 번개 스트라이크 데이터에 기초하여 번개 레이트들을 계산한다. 데이터 관리 모듈(506)은 예를 들어 번개 스트라이크 레이트 및 번개 레이트에 대한 변화 레이트를 결정할 수 있다. 모듈(506)은 구름내 및 구름-지면간 번개에 대해 개별적으로 그리고 전체 번개 레이트, 즉 구름내 및 구름-지면간 번개에 대해 번개 스트라이크 레이트 및 변화 레이트를 결정할 수 있다.
디지털 필터의 갱신
청구 발명의 중요한 기술은 파형 센서(102a)가 번개 활동에 대응하는 주파수들만을 분리하도록 전자기 파형들을 필터링하는 정밀도이다. 정확한 데이터 수집 및 필터링을 유지하기 위하여, 센서(102a)는 안테나(202)에 의해 수집되는 파형 샘플들에 기초하여 디지털 필터 모듈(208a)의 배경 잡음 임계치들을 자주 갱신한다. 일반적으로, 센서들(102a-d)에 의해 전송되는 압축된 파형 데이터는 처리 서버(106)가 파형 내의 잡음 주파수의 상대 레벨들을 결정하고 잡음을 제거하기 위한 정확한 디지털 필터를 생성하기에 충분한 상세 정보를 제공하지 못한다. 따라서, 처리 서버(106)는 배경 잡음을 적절히 평가하고 필요한 주파수들을 제거할 수 있는 디지털 필터를 생성하기 위해 압축되지 않은 파형 데이터를 수신해야 한다. 그러나, 압축되지 않은 파형 데이터의 전송은 상당한 처리 시간 및 대역폭을 필요로 하며, 번개 활동을 검출할 때 시스템(100)의 원하는 속도 및 효율에 악영향을 미칠 수 있다. 도 8은 압축되지 않은 파형 데이터에 기초하여 디지털 필터 모듈(208a)을 갱신하기 위한 예시적인 방법(800)의 흐름도이다. 데이터 프로세서(206)는 전술한 방법들 및 기술들에 따른 압축된 파형 데이터의 그의 수신의 일부로서 개별 파형 센서(102a)로부터 압축되지 않은 파형 데이터의 부분들을 수신한다(802). 그러나, 파형 센서(102a)는 압축되지 않은 파형 전체를 송신하는 것이 아니라 압축되지 않은 파형의 작은 부분들을 하루에 걸쳐 규칙적인 간격으로(예로서, 2시간마다) 처리 서버(106)로 전송한다. 하루가 끝날 때, 처리 서버(106)의 필터 교정 모듈(510)은 압축되지 않은 데이터의 작은 부분들을 충분한 상세를 포함하는 더 큰 데이터 세트로 통합하고, 필터 교정 모듈(510)은 데이터 세트를 분석하여(804) 배경 잡음 레벨들을 결정하고 적절한 디지털 필터를 생성한다(806). 필터 교정 모듈(510)은 새로 생성된 디지털 필터를 개별 파형 센서(102a)로 전송하며(808), 센서(102a)는 그의 디지털 필터 모듈(208a)을 갱신한다.
전술한 시스템들 및 방법들은 디지털 전자 회로에서, 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어 및/또는 소프트웨어에서 구현될 수 있다. 구현은 컴퓨터 프로그램 제품(즉, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체 내에 유형적으로 구현된 컴퓨터 프로그램)과 같은 것일 수 있다. 구현은 예를 들어 기계 판독 가능 저장 장치 내에 있을 수 있고, 그리고/또는 데이터 처리 장치에 의해 실행되거나 데이터 처리 장치의 동작을 제어하기 위한 전파 신호를 포함할 수 있다. 구현은 예를 들어 프로그래밍 가능한 프로세서, 컴퓨터 및/또는 다수의 컴퓨터일 수 있다.
컴퓨터 프로그램은 컴파일링 및/또는 해석되는 언어들을 포함하는 임의 형태의 프로그래밍 언어로 기록될 수 있으며, 컴퓨터 프로그램은 독립 프로그램 또는 서브루틴, 요소 및/또는 컴퓨팅 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛을 포함하는 임의의 형태로 배치될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 컴퓨터 상에서 또는 한 장소의 다수의 컴퓨터 상에서 실행되도록 배치될 수 있다.
방법 단계들은 입력 데이터를 조작하여 출력을 생성함으로써 본 발명의 기능들을 수행하도록 컴퓨터 프로그램을 실행하는 하나 이상의 프로그래밍 가능 프로세서들에 의해 수행될 수 있다. 방법 단계들은 특수 목적 논리 회로로서 구현될 수 있는 장치에 의해서도 수행될 수 있다. 회로는 예를 들어 FPGA(field programmable gate array), ASIC(application-specific integrated circuit), DSP(digital signal processor) 및/또는 필요한 기능들을 구현하도록 구성되는 임의의 다른 개별 회로일 수 있다. 모듈들, 서브루틴들 및 소프트웨어 에이전트들은 해당 기능을 구현하는 컴퓨터 프로그램, 프로세서, 특수 회로, 소프트웨어 및/또는 하드웨어의 부분들을 지칭할 수 있다.
컴퓨터 프로그램의 실행에 적합한 프로세서들은 예를 들어 범용 및 특수 목적 마이크로프로세서들 양자, 및 임의 유형의 디지털 컴퓨터의 임의의 하나 이상의 프로세서들을 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 판독 전용 메모리 또는 랜덤 액세스 메모리 또는 이들 양자로부터 명령어들 및 데이터를 수신한다. 컴퓨터의 필수적인 요소들은 명령어들을 실행하기 위한 프로세서 및 명령어들 및 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 메모리 장치들이다. 일반적으로, 컴퓨터는 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 대용량 저장 장치들(예로서, 자기, 광자기 디스크들 또는 광 디스크들)을 포함하고, 이들로부터 데이터를 수신하고 그리고/또는 이들로 데이터 전송하도록 동작적으로 결합될 수 있다.
데이터 전송 및 명령들은 통신 네트워크를 통해서도 이루어질 수 있다. 컴퓨터 프로그램 명령어들 및 데이터를 구현하기에 적합한 컴퓨터 판독 가능 매체들은 예를 들어 반도체 메모리 장치들을 포함하는 모든 형태의 비휘발성 메모리를 포함한다. 컴퓨터 판독 가능 매체들은 예를 들어 EPROM, EEPROM, 플래시 메모리 장치들, 자기 디스크들, 내장 하드 디스크들, 이동식 디스크들, 광자기 디스크들, CD-ROM 및/또는 DVD-ROM 디스크들일 수 있다. 프로세서 및 메모리는 특수 목적 논리 회로에 의해 보완되고 그리고/또는 그 안에 통합될 수 있다.
사용자와의 상호작용을 제공하기 위하여, 전술한 기술들은 디스플레이 장치 또는 송신 장치를 구비하는 컴퓨터 상에서 구현될 수 있다. 디스플레이 장치는 예를 들어 음극선관(CRT) 및/또는 액정 디스플레이(LCD) 모니터일 수 있다. 사용자와의 상호작용은 예를 들어 사용자에 대한 정보의 표시 및 사용자가 컴퓨터에 입력을 제공할 수 있는(예로서, 사용자 인터페이스 요소와 상호작용할 수 있는) 키보드 또는 포인팅 장치(예로서, 마우스 또는 트랙볼)일 수 있다. 사용자와의 상호작용을 위해 다른 유형의 장치들이 사용될 수 있다. 다른 장치들은 예를 들어 임의 형태의 감각 피드백(예로서, 시각 피드백, 청각 피드백 또는 촉각 피드백)으로 사용자에게 제공되는 피드백일 수 있다. 사용자로부터의 입력은 예를 들어 음향, 음성 및/또는 촉각 입력을 포함하는 임의 형태로 수신될 수 있다.
클라이언트 장치 및 컴퓨팅 장치는 예를 들어 컴퓨터, 브라우저 장치를 갖춘 컴퓨터, 전화, IP 전화, 이동 장치(예로서, 셀룰러 전화, 개인용 휴대 단말기(PDA) 장치, 스마트폰, 랩탑 컴퓨터, 전자 메일 장치) 및/또는 기타 통신 장치들을 포함할 수 있다. 브라우저 장치는 예를 들어 월드 와이드 웹 브라우저(예로서, 마이크로소프트사로부터 입수 가능한 Microsoft® Internet Explorer®, 모질라사로부터 입수 가능한 Mozilla® Firefox)를 갖춘 컴퓨터(예컨대, 데스크탑 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터)를 포함한다. 이동 컴퓨팅 장치는 예를 들어 Blackberry®를 포함한다.
웹 서버들은 예를 들어 서버 모듈(예로서, 마이크로소프트사로부터 입수 가능한 Microsoft® Internet Information Services, 아파치 소프트웨어 파운데이션으로부터 입수 가능한 Apache Web Server, 아파치 소프트웨어 파운데이션으로부터 입수 가능한 Apache Tomcat Web Server)을 갖춘 컴퓨터일 수 있다.
전술한 기술들은 백엔드 컴포넌트를 포함하는 분산 컴퓨팅 시스템에서 구현될 수 있다. 백엔드 컴포넌트는 예를 들어 데이터 서버, 미들웨어 컴포넌트 및/또는 애플리케이션 서버일 수 있다. 전술한 기술들은 프론트엔드 컴포넌트를 포함하는 분산 컴퓨팅 시스템에서 구현될 수 있다. 프론트엔드 컴포넌트는 예를 들어 그래픽 사용자 인터페이스, 사용자가 예시적인 구현과 상호작용할 수 있는 웹 브라우저 및/또는 송신 장치에 대한 다른 그래픽 사용자 인터페이스들을 구비하는 클라이언트 컴퓨터일 수 있다. 시스템의 컴포넌트들은 임의 형태 또는 매체의 디지털 데이터 통신(예로서, 통신 네트워크)에 의해 서로 접속될 수 있다.
시스템은 클라이언트들 및 서버들을 포함할 수 있다. 클라이언트와 서버는 일반적으로 서로 떨어져 있으며, 통상적으로 통신 네트워크를 통해 상호작용한다. 클라이언트와 서버의 관계는 각각의 컴퓨터들 상에서 실행되고 서로 클라이언트-서버 관계를 갖는 컴퓨터 프로그램들에 의해 발생한다.
전술한 통신 네트워크들은 패킷 기반 네트워크, 회선 기반 네트워크, 및/또는 패킷 기반 네트워크와 회선 기반 네트워크의 결합에서 구현될 수 있다. 패킷 기반 네트워크들은 예를 들어 인터넷, 캐리어 인터넷 프로토콜(IP) 네트워크(예로서, 근거리 네트워크(LAN), 광역 네트워크(WAN), 컴퍼스 영역 네트워크(CAN), 도시 영역 네트워크(MAN), 홈 영역 네트워크(HAN), 사설 IP 네트워크, IP 사설 분기 교환(IPBX), 무선 네트워크(예로서, 무선 액세스 네트워크(RAN), 802.11 네트워크, 802.16 네트워크, 범용 패킷 무선 서비스(GPRS) 네트워크, HiperLAN) 및/또는 기타 패킷 기반 네트워크들을 포함할 수 있다. 회선 기반 네트워크들은 예를 들어 공중 교환 전화 네트워크(PSTN), 사설 분기 교환(PBX), 무선 네트워크(예로서, RAN, 블루투스, 코드 분할 다중 액세스(CDMA) 네트워크, 시분할 다중 액세스(TDMA) 네트워크, GSM(global system for mobile communications) 네트워크) 및/또는 기타 회선 기반 네트워크들을 포함할 수 있다.
포함하다(comprise, include) 및/또는 이들 각각의 복수의 형태들은 개방적이고(open ended), 나열된 요소들을 포함하며, 나열되지 않은 추가적인 요소들을 포함할 수 있다. '및/또는'은 개방적이며, 나열된 요소들 중 하나 이상 및 나열된 요소들의 조합들을 포함한다.
이 분야의 기술자는 본 발명이 그의 사상 또는 본질적인 특성들로부터 벗어나지 않고 다른 특정 형태들로 구현될 수 있다는 것을 인식할 것이다. 따라서, 전술한 실시예들은 모든 면에서 본 명세서에 설명된 본 발명을 한정하는 것이 아니라 예시하는 것으로 간주되어야 한다.

Claims (26)

  1. 번개 활동(lightning activity)을 검출하기 위한 방법으로서,
    파형 센서에서, 하나 이상의 신호 변환기들로부터 상기 번개 활동을 지시하는 파형 데이터를 수신하는 단계 - 상기 파형 데이터는 전자기 파형들의 그룹을 포함하고, 상기 파형 데이터는 파형 데이터의 압축된 부분들과 파형 데이터의 압축되지 않은 부분들을 포함하고, 상기 파형 데이터는 하나 이상의 포인트들을 포함함 -; 및
    상기 파형 센서 내에 배치된 프로세서에서, 잡음 주파수들을 제거하기 위해 상기 파형 데이터를 필터링하는 단계를 포함하고,
    상기 필터링하는 단계는
    상기 파형 데이터의 하나 이상의 상기 압축되지 않은 부분들을 서버 컴퓨팅 장치로 전송하는 단계;
    상기 서버 컴퓨팅 장치의 필터 교정 모듈(filter calibration module)에서, 상기 파형 데이터의 상기 압축되지 않은 부분들에 기초하여 디지털 필터 데이터를 생성하는 단계;
    상기 서버 컴퓨팅 장치로부터 상기 디지털 필터 데이터를 수신하는 단계;
    상기 서버 컴퓨팅 장치로부터 수신된 상기 디지털 필터 데이터를 이용하여 상기 프로세서의 디지털 필터 모듈을 갱신하는 단계;
    상기 프로세서의 상기 디지털 필터 모듈에 의해서, 갱신된 디지털 필터 데이터에 기초하여 상기 파형 데이터로부터 하나 이상의 잡음 주파수들을 다시 제거하는 단계; 및
    상기 프로세서에서, 상기 파형 데이터의 상기 하나 이상의 압축되지 않은 부분들을 압축하는 단계
    를 포함하고,
    상기 압축하는 단계는
    (i) 상기 파형 데이터로 이루어진 파형 상의 하나 이상의 포인트들을 선택하는 단계 - 상기 하나 이상의 포인트들은 미리 결정된 임계치 위에 있음 -; 및
    (ii) 상기 선택된 포인트들에 기초하여 변곡(inflection)을 결정하는 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 압축은 상기 파형 데이터의 필터링과 동시에 발생하는 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 압축된 파형 데이터를 상기 서버 컴퓨팅 장치로 전송하는 단계를 더 포함하는 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 압축된 파형 데이터는 상기 서버 컴퓨팅 장치로 매초 전송되는 방법.
  5. 제3항에 있어서, 상기 압축된 파형 데이터의 전송을 상기 파형 센서에 접속된 타이밍 글로벌 포지셔닝 장치와 조화(coordinating)시키는 단계를 더 포함하는 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 신호 변환기들을 통해 상기 파형 센서와 접속된 무선 주파수 안테나에 의해 상기 파형 데이터를 수집하는 단계를 더 포함하는 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 변환기들은 고주파 변환기 및 저주파 변환기를 포함하는 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 고주파 변환기는 5 kHz와 12 MHz 사이의 주파수들을 처리할 수 있는 방법.
  9. 제7항에 있어서, 상기 저주파 변환기는 1 Hz보다 높고 250 kHz 이하인 주파수들을 처리할 수 있는 방법.
  10. 제1항에 있어서, 상기 선택하는 단계는 각각의 파형 상에서 1000개의 포인트를 선택하는 단계를 더 포함하는 방법.
  11. 제1항에 있어서, 상기 압축된 파형 데이터를 임시 저장 장치에 저장하는 단계를 더 포함하는 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 파형 센서에서, 기후 장치(weather device)로부터 기후 조건 데이터를 수신하는 단계;
    상기 기후 조건 데이터를 상기 서버 컴퓨팅 장치로 전송하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  13. 번개 활동을 검출하기 위한 방법으로서,
    처리 서버에서, 하나 이상의 파형 센서들로부터 상기 번개 활동을 지시하는 파형 데이터를 수신하는 단계 - 상기 파형 데이터는 파형 데이터의 압축된 부분들과 파형 데이터의 압축되지 않은 부분들을 포함함 -;
    상기 처리 서버에서, 미리 결정된 센서로부터의 상기 파형 데이터의 하나 이상의 상기 압축되지 않은 부분들에 기초하여 디지털 필터 데이터를 생성하고, 상기 디지털 필터 데이터를 상기 미리 결정된 센서로 전송하는 단계 -
    상기 미리 결정된 센서는, 상기 디지털 필터 데이터를 이용하여 상기 센서에서의 디지털 필터 모듈을 갱신하고, 상기 센서는 상기 갱신된 디지털 필터 모듈을 이용하여 후속 수신되는 파형 데이터로부터 하나 이상의 잡음 주파수들을 제거함 -;
    상기 처리 서버에서, 상기 하나 이상의 센서들 각각으로부터의 압축된 파형 데이터를 타임 샘플로 변환하는 단계;
    상기 처리 서버에서, 상기 하나 이상의 센서들로부터의 압축된 파형 데이터를, 상기 압축된 파형 데이터의 도달 시간에 기초하여 정렬하는 단계 - 상기 정렬하는 단계는
    (i) 상기 압축된 파형 데이터에 기초하여 파형의 위치 및 높이를 결정하는 단계;
    (ii) 상기 압축된 파형 데이터와 관련된 타임 샘플에 기초하여 상기 파형의 오프셋을 결정하는 단계; 및
    (iii) 상기 압축된 파형 데이터에 기초하여 상기 파형의 피크 전류를 결정하는 단계
    를 포함함 -; 및
    상기 압축된 파형 데이터의 변환 및 정렬에 기초하여 번개 스트라이크(lightning strike) 데이터를 생성하는 단계
    를 포함하는 방법.
  14. 제13항에 있어서, 상기 하나 이상의 센서들의 위치에 기초하여 신뢰 레벨을 생성하고, 상기 신뢰 레벨을 상기 번개 스트라이크 데이터에 할당하는 단계를 더 포함하는 방법.
  15. 제13항에 있어서, 상기 번개 스트라이크 데이터의 그래픽 표현을 생성하는 단계를 더 포함하는 방법.
  16. 제15항에 있어서, 상기 그래픽 표현은 상기 센서들의 커버리지 영역에 대응하는 지도를 포함하는 방법.
  17. 제13항에 있어서, 상기 번개 스트라이크 데이터와 관련된 경보를 생성하고, 상기 경보를 원격 장치로 전송하는 단계를 더 포함하는 방법.
  18. 제13항에 있어서, 상기 번개 스트라이크 데이터를 저장 장치에 저장하는 단계를 더 포함하는 방법.
  19. 제13항에 있어서, 상기 번개 스트라이크 데이터를 원격 장치로 전송하는 단계를 더 포함하는 방법.
  20. 제13항에 있어서, 상기 번개 스트라이크 데이터를 요청 장치에 제공하는 단계를 더 포함하는 방법.
  21. 제13항에 있어서, 상기 서버는 상기 하나 이상의 센서들 각각으로부터 상기 파형 데이터를 동시에 수신하는 방법.
  22. 제13항에 있어서, 상기 파형 데이터를 정렬하는 단계는 적어도 4개의 센서로부터 수신된 데이터를 포함하는 방법.
  23. 제13항에 있어서, 상기 번개 스트라이크 데이터를 생성하는 단계는 파형 주파수에 기초하여 번개 스트라이크의 타입을 결정하는 단계를 더 포함하는 방법.
  24. 제23항에 있어서, 상기 번개 스트라이크의 타입은 구름내 번개(intracloud lightning) 및 구름-지면간 번개(cloud-to-ground lightning)를 포함하는 방법.
  25. 번개 활동을 검출하기 위한 시스템으로서,
    하나 이상의 파형 센서들 - 상기 파형 센서들은 하나 이상의 신호 변환기들로부터 파형 데이터를 수신하도록 구성되고, 상기 파형 데이터는 전자기 파형들의 그룹을 포함하고, 상기 파형 데이터는 하나 이상의 포인트들을 포함하고, 상기 센서는, 상기 파형 데이터를 필터링하여 잡음 주파수들을 제거하고 상기 파형 데이터를 압축하는 프로세서를 포함하고, 상기 압축은
    (i) 상기 파형 데이터로 이루어진 파형 상의, 미리 결정된 임계치 위에 있는 하나 이상의 포인트들을 선택하고,
    (ii) 상기 선택된 포인트들에 기초하여 변곡을 결정하는 것을 포함함 -; 및
    서버 컴퓨팅 장치
    를 포함하고,
    상기 서버 컴퓨팅 장치는
    상기 하나 이상의 파형 센서들로부터 파형 데이터를 수신하고 - 상기 파형 데이터는 압축된 파형 데이터 및 압축되지 않은 파형 데이터를 포함함 -;
    특정 센서로부터의 상기 압축되지 않은 파형 데이터의 하나 이상의 부분들에 기초하여 디지털 필터 데이터를 생성하고, 상기 디지털 필터 데이터를 선택된 센서로 전송하고;
    상기 하나 이상의 센서들 각각으로부터의 상기 압축된 파형 데이터를 타임 샘플로 변환하고;
    상기 하나 이상의 센서들로부터의 상기 압축된 파형 데이터를, 상기 압축된 파형 데이터의 도달 시간에 기초하여 정렬하고 - 상기 정렬은
    상기 하나 이상의 센서들로부터의 상기 압축된 파형 데이터에 기초하여 파형의 위치 및 높이를 결정하고;
    상기 압축된 파형 데이터와 관련된 타임 샘플에 기초하여 상기 파형의 오프셋을 결정하고;
    상기 압축된 파형 데이터에 기초하여 상기 파형의 피크 전류를 결정하는 것을 포함함 -;
    상기 압축된 파형 데이터의 변환 및 정렬에 기초하여 번개 스트라이크 데이터를 생성하도록 구성되고,
    상기 하나 이상의 센서들은
    상기 압축되지 않은 파형 데이터의 하나 이상의 부분들을 상기 서버 컴퓨팅 장치로 전송하고;
    상기 서버 컴퓨팅 장치로부터 상기 디지털 필터 데이터를 수신하고;
    상기 서버 컴퓨팅 장치로부터 수신된 상기 디지털 필터 데이터를 이용하여 상기 프로세서의 디지털 필터 모듈을 갱신하고;
    갱신된 디지털 필터 데이터에 기초하여 상기 파형 데이터로부터 하나 이상의 잡음 주파수들을 제거하도록 더 구성되는,
    시스템.
  26. 번개 활동을 검출하기 위한 시스템으로서,
    하나 이상의 신호 변환기들로부터 파형 데이터를 수신하기 위한 수단 - 상기 파형 데이터는 전자기 파형들의 그룹을 포함함 -;
    잡음 주파수들을 제거하기 위해 상기 파형 데이터를 필터링하기 위한 수단;
    상기 파형 데이터를 압축하기 위한 수단 - 상기 압축은
    상기 파형 데이터로 이루어진 파형 상의, 미리 결정된 임계치 위에 있는 하나 이상의 포인트들을 선택하고, 상기 선택된 포인트들에 기초하여 변곡을 결정하는 것을 포함함 -;
    하나 이상의 파형 센서들로부터 파형 데이터를 수신하기 위한 수단 - 상기 파형 데이터는 압축된 파형 데이터 및 압축되지 않은 파형 데이터를 포함함 - ;
    특정 센서로부터의, 상기 압축되지 않은 파형 데이터의 하나 이상의 부분들에 기초하여 디지털 필터 데이터를 생성하고, 상기 디지털 필터 데이터를 선택된 센서로 전송하기 위한 수단 - 상기 선택된 센서는, 상기 디지털 필터 데이터를 이용하여 상기 센서에서의 디지털 필터 모듈을 갱신하고, 상기 센서는 상기 갱신된 디지털 필터 모듈을 이용하여 후속 수신되는 파형 데이터로부터의 하나 이상의 잡음 주파수들을 제거함 -;
    상기 하나 이상의 센서들 각각으로부터의 상기 압축된 파형 데이터를 타임 샘플로 변환하기 위한 수단;
    상기 하나 이상의 센서들로부터의 상기 압축된 파형 데이터를, 상기 압축된 파형 데이터의 도달 시간에 기초하여 정렬하기 위한 수단 - 상기 정렬은
    상기 하나 이상의 센서들로부터의 상기 압축된 파형 데이터에 기초하여 파형의 위치 및 높이를 결정하고;
    상기 압축된 파형 데이터와 관련된 타임 샘플에 기초하여 상기 파형의 오프셋을 결정하고;
    상기 압축된 파형 데이터에 기초하여 상기 파형의 피크 전류를 결정하는 것을 포함함 -; 및
    상기 압축된 파형 데이터의 변환 및 정렬에 기초하여 번개 스트라이크 데이터를 생성하기 위한 수단
    을 포함하는 시스템.
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