KR20180074275A - modeling system for air quality measurement using nunmanned vehicle - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to an air quality measurement modeling system for analyzing air quality using an unmanned aerial vehicle such as a drone to overcome the limitations of an air quality measurement technique that was possible only in actual living spaces such as houses, roads, and schools. The system comprises an unmanned aerial vehicle and a modeling station. The unmanned aerial vehicle includes: a first sensor unit periodically measuring the air quality during flight of the unmanned aerial vehicle; a second sensor unit measuring flight coordinates, flight altitudes, flight speeds, and flight directions of the unmanned aerial vehicle; a controller matching an air quality measurement value measured by the first sensor unit with an altitude value and a coordinate value measured by the second sensor unit to perform encoding; and a wireless communication unit wirelessly transmitting the first to N^th air quality data encoded by the controller and the flight information measured by the second sensor unit. The modeling station includes: a receiving unit receiving the first to N^th air quality data and the flight information from the unmanned aerial vehicle; and a control unit generating an air quality measurement model by using the first to N^th air quality data and the flight information received by the receiving unit.

Description

무인비행체를 이용한 공기질 측정 모델링 시스템{modeling system for air quality measurement using nunmanned vehicle}Technical Field [0001] The present invention relates to an air quality measurement system using an unmanned aerial vehicle,

본 발명은 공기질 측정 기술에 관한 것으로, 특히 집과 도로변, 학교, 상가 등 실제 생활공간에서만 가능했던 공기질 측정 기술의 한계를 극복하고자 드론과 같은 무인비행체를 이용하여 공기질을 분석하는 공기질 측정 모델링 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to air quality measurement technology, and more particularly, to an air quality measurement modeling system for analyzing air quality using an unmanned aerial vehicle such as a drone to overcome the limitations of air quality measurement technology that was only possible in actual living spaces such as houses, roads, schools, .

무인비행체는 군사용, 화재 및 재난구조용, 촬영용 등 다양한 분야에서 이용되고 있다. 최근에는 개인 취미용으로 널리 보급되면서 그 수요도 지속적으로 증가하고 있다. 한편, 산업발전과 더불어 환경문제에 대한 관심이 날로 높아지고 있는데, 특히 일상 생활에 가장 밀접하게 영향을 미치는 공기질 정보에 대한 요구가 많아지고 있다.Unmanned aerial vehicles are used in various fields such as military, fire and disaster rescue, and photographing. In recent years, the demand for personal hobby has been steadily increasing. On the other hand, interest in environmental issues has been increasing with industrial development, and there is a growing demand for air quality information that most closely affects daily life.

종래 기술에서는 사람이 많이 모이는 실내나 아파트와 같은 주거시설의 실내에 대한 공기질에 관심을 많이 가졌으나, 최근에는 황사와 같이 국가 단위의 넓은 지역에 까지 영향을 미치는 문제가 발생함에 따라 실내는 물론 실외에 대한 공기질 정보를 얻고자 하는 요구도 있다.In the prior art, there has been much interest in the air quality of indoors in residential facilities such as indoor or apartment where a lot of people are gathered. However, recently, problems such as yellow dust affecting wide area of country have occurred, There is a demand to obtain air quality information on the air.

최근에는 미세먼지와 황사 문제가 매년 심각해지면서 정확한 공기질 파악이 필요하다는 목소리가 커지고 있어서, 기상청의 기상관측시스템에서 제공하는 공기질 정보에만 의존하지 않고 사물인터넷과 같은 통신기술을 이용하여 실내외 공기 측정망을 구축하고 실시간 모니터링한 정보를 제공하는 움직임이 있다. Recently, as the problem of fine dust and dust has become serious every year, there is a growing voice that it is necessary to grasp accurate air quality. Therefore, indoor and outdoor air measurement network is constructed by using communication technology such as the Internet without using the air quality information provided by the meteorological observation system of Meteorological Agency There is a move to provide real-time monitoring information.

대한민국 등록특허 제10-1213647호의 스마트폰 기반 공기질 지도 작성 방법 및 그 시스템과 같은 종래 기술에서도 이동성이 보장되는 기기를 이용하여 공기질을 측정 및 수집하고, 그 수집된 정보에 기반하여 공기질 지도를 작성하였다.Korean Patent No. 10-1213647 discloses a smartphone-based air quality mapping method and system for measuring and collecting air quality using a mobility-guaranteed device and preparing an air quality map based on the collected information .

그러나, 이러한 새로운 움직임이나 종래 기술도 집과 도로변, 학교, 상가 등 실제 생활공간에서만 공기 측정이 가능하다는 한계가 있기 때문에 보다 보완적인 기술이 요구되고 있다.However, these new movements and the conventional technology have a limitation in that air measurement is possible only in actual living spaces such as houses, roads, schools, and shopping streets, so that a more complementary technique is required.

본 발명의 목적은 상기한 점들을 감안하여 안출한 것으로, 특히 집과 도로변, 학교, 상가 등 실제 생활공간에서만 가능했던 공기질 측정 기술의 한계를 극복하기 위해 드론과 같은 무인비행체를 이용하여 고도별 좌표별 공기질 정보를 수집하고, 그 수집된 정보를 토대로 좌표를 기준한 고도별 공기질 맵을 구현하도록 해주는 무인비행체를 이용한 공기질 측정 모델링 시스템을 제공하는 데 있다.The object of the present invention is to provide a method and apparatus for measuring air quality by using an unmanned aerial vehicle such as a drone in order to overcome the limitations of the air quality measurement technique that was possible only in a real living space such as a house, The present invention provides an air quality measurement modeling system using an unmanned aerial vehicle, which collects air quality information and implements an altitude-specific air quality map based on the collected information.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 무인비행체를 이용한 공기질 측정 모델링 시스템의 특징은, 무인비행체의 비행 중에 공기질을 주기적으로 측정하는 제1 센서유닛과, 상기 무인비행체의 비행 좌표와 비행 고도와 비행 속도와 비행 방향을 측정하는 제2 센서유닛과, 상기 제1 센서유닛에서 측정된 공기질 측정값을 제2 센서유닛에서 측정된 고도 값과 좌표 값에 매칭시켜 인코딩하는 제어기와, 상기 제어기에서 인코딩된 제1 내지 N 공기질 데이터와 상기 제2 센서유닛에서 측정된 비행 정보를 무선으로 송신하는 무선통신유닛을 구비하는 무인비행체; 그리고 상기 무인비행체로부터 제1 내지 N 공기질 데이터와 비행 정보를 수신하는 수신유닛과, 상기 수신유닛으로 수신된 상기 제1 내지 N 공기질 데이터와 상기 비행 정보를 사용하여 공기질 측정모델을 생성하는 제어유닛을 구비하는 모델링 스테이션으로 구성되는 것이다.According to another aspect of the present invention, there is provided an air quality measurement modeling system using an unmanned air vehicle, including a first sensor unit periodically measuring air quality during flight of the unmanned air vehicle, A controller for matching the air quality measurement value measured by the first sensor unit with an altitude value and a coordinate value measured by the second sensor unit and encoding the air quality measurement value, And a wireless communication unit for wirelessly transmitting the first to N air quality data and the flight information measured by the second sensor unit; And a control unit for generating an air quality measurement model using the first to N air quality data and the flight information received by the receiving unit, And a modeling station.

바람직하게, 상기 제어기는 상기 제1 센서유닛의 공기질 측정 시점마다 상기 제2 센서유닛에서 측정된 고도 값과 좌표 값을 매칭시켜 인코딩하고, 상기 인코딩에 따른 특정 고도 및 좌표에서의 상기 제1 내지 N 공기질 데이터를 생성할 수 있다.Preferably, the controller matches and encodes an altitude value and a coordinate value measured at the second sensor unit at each air quality measurement time of the first sensor unit, and encodes the first to Nth coordinates Air quality data can be generated.

바람직하게, 상기 제어유닛은 상기 제1 내지 N 공기질 데이터에서 공기질 측정값과 고도 값과 좌표 값을 추출하고, 상기 추출된 값들을 사용하여 고도별 및 좌표별 수치적 모델링데이터를 생성할 수 있다.Preferably, the control unit may extract air quality measurement values, altitude values, and coordinate values from the first to N air quality data, and generate numerical modeling data for each altitude and coordinate using the extracted values.

보다 바람직하게, 상기 제어유닛은 상기 제1 센서유닛에 의해 공기질이 측정되지 않은 고도와 좌표에서의 공기질 값을 상기 제1 내지 N 공기질 데이터와 상기 비행 정보를 사용하여 추정하고, 상기 추정 값을 상기 수치적 모델링데이터에 더 적용할 수 있다.More preferably, the control unit estimates the air quality value at the altitude and the coordinates at which the air quality is not measured by the first sensor unit using the first to N air quality data and the flight information, And can be further applied to numerical modeling data.

보다 바람직하게, 상기 제어유닛은 상기 추정 값을 더 적용한 수치적 모델링데이터를 사용하여, 그래픽 출력을 위한 공기질 맵 데이터를 생성할 수 있다.More preferably, the control unit can generate air quality map data for graphic output using numerical modeling data to which the estimated value is further applied.

보다 바람직하게, 상기 제어유닛은 상기 제1 내지 N 공기질 데이터에서 추출된 제k 공기질 측정값과 제(k+1) 공기질 측정값의 평균을 제k 고도와 제(k+1) 고도의 중간고도 및 제k 좌표와 제(k+1) 좌표의 중간좌표의 상기 추정 값으로 산출할 수 있다.More preferably, the control unit calculates an average of the kth air quality measurement value and the (k + 1) air quality measurement value extracted from the first to N air quality data at an intermediate altitude between the kth altitude and the (k + And the estimated values of the intermediate coordinates between the k-th coordinate and the (k + 1) -th coordinate.

보다 바람직하게, 상기 제어유닛은 상기 제1 내지 N 공기질 데이터에서 추출된 제k고도 및 제k좌표의 제k 공기질 측정값과 제(k+1) 고도 및 제(k+1) 좌표의 제(k+1) 공기질 측정값과 상기 무인비행체의 비행속도 및 비행방향에 따른 증감비와 편차를 사용하여 제(k+2) 고도 및 제(k+2) 좌표의 제(k+2) 공기질 측정값을 추정할 수 있다.More preferably, the control unit calculates the kth air quality measurement value of the k-th altitude and k-th coordinates extracted from the first to N air quality data, the (k + 1) (k + 2) altitude and (k + 2) air quality measurements using the increase / decrease ratio and deviation according to the flying speed and the flight direction of the unmanned air vehicle Value can be estimated.

본 발명에 따르면, 공기질 측정이 집과 도로변, 학교, 상가 등 실제 생활공간에서만 가능했던 한계를 극복하고, 일정 고도에서의 공기질도 측정하여 유용한 정보를 제공한다. According to the present invention, the air quality measurement can overcome the limitations that are possible only in actual living spaces such as houses, roads, schools, and shopping streets, and also provides useful information by measuring the air quality at a certain altitude.

또한, 고속으로 비행하는 비행체의 특성상 공기질의 정밀한 측정에 어려움이 있으나, 실제 측정된 공기질 정보로부터 공기질을 측정하지 못한 좌표와 고도에서의 공기질 정보도 추정하여 제공하기 때문에, 지상에서의 공기질 측정과의 신뢰성 문제에 영향이 없다. 그러면서도 고속으로 비행하는 비행체를 이용하기 때문에, 넓은 지역에 대한 공기질 측정 모델링을 빠른 시간 내에 완성할 수 있다.In addition, it is difficult to precisely measure the air quality due to the characteristics of flying objects flying at high speed. However, since the air quality information at the coordinates and the altitude at which the air quality can not be measured is also estimated from the actually measured air quality information, There is no impact on reliability issues. However, since airplanes flying at high speeds are used, air quality measurement modeling for large areas can be completed quickly.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 무인비행체를 이용한 공기질 측정 모델링 시스템의 모델링 스테이션의 구성을 도시한 다이어그램이고,
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 무인비행체를 이용한 공기질 측정 모델링 시스템의 무인비행체 구성을 도시한 블록다이어그램이고,
도 3은 본 발명에 따른 무인비행체를 이용한 공기질 측정 모델링의 일 예를 설명하기 위한 다이어그램이다.1 is a diagram illustrating a configuration of a modeling station of an air quality measurement modeling system using an unmanned aerial vehicle according to an embodiment of the present invention,
2 is a block diagram illustrating a configuration of an unmanned aerial vehicle of an air quality measurement modeling system using an unmanned aerial vehicle according to an embodiment of the present invention,
3 is a diagram for explaining an example of air quality measurement modeling using an unmanned aerial vehicle according to the present invention.

본 발명의 다른 목적, 특징 및 이점들은 첨부한 도면을 참조한 실시 예들의 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.Other objects, features and advantages of the present invention will become apparent from the detailed description of the embodiments with reference to the accompanying drawings.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예의 구성과 그 작용을 설명하며, 도면에 도시되고 또 이것에 의해서 설명되는 본 발명의 구성과 작용은 적어도 하나의 실시 예로서 설명되는 것이며, 이것에 의해서 상기한 본 발명의 기술적 사상과 그 핵심 구성 및 작용이 제한되지는 않는다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, a configuration and an operation of an embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings, and the configuration and operation of the present invention shown in and described by the drawings will be described as at least one embodiment, The technical idea of the present invention and its essential structure and action are not limited.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명에 따른 무인비행체를 이용한 공기질 측정 모델링 시스템의 바람직한 실시 예를 자세히 설명한다.Hereinafter, a preferred embodiment of an air quality measurement modeling system using an unmanned aerial vehicle according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 무인비행체를 이용한 공기질 측정 모델링 시스템의 모델링 스테이션의 구성을 도시한 다이어그램이고, 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 무인비행체를 이용한 공기질 측정 모델링 시스템의 무인비행체 구성을 도시한 블록다이어그램이다.FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a modeling station of an air quality measurement modeling system using an unmanned aerial vehicle according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a block diagram of a modeling system for air quality measurement using an unmanned aerial vehicle This is a block diagram showing the configuration of the unmanned aerial vehicle.

도 1 및 2를 참조하면, 본 발명에 따른 무인비행체를 이용한 공기질 측정 모델링 시스템은 무인비행체(100)와 모델링 스테이션(200)으로 구성된다.Referring to FIGS. 1 and 2, an air quality measurement modeling system using an unmanned aerial vehicle according to the present invention includes an unmanned aerial vehicle 100 and a modeling station 200.

무인비행체(100)는 제1 센서유닛(110)과 제2 센서유닛(120)과 제어기(130)와 무선통신유닛(140)으로 구성된다.The unmanned air vehicle 100 includes a first sensor unit 110, a second sensor unit 120, a controller 130, and a wireless communication unit 140.

제1 센서유닛(110)은 무인비행체의 비행 중에 공기질을 주기적으로 측정한다.The first sensor unit 110 periodically measures the air quality during flight of the unmanned aerial vehicle.

제2 센서유닛(120)은 무인비행체의 비행 좌표와 비행 고도와 비행 속도와 비행 방향을 포함하는 비행정보를 측정한다.The second sensor unit 120 measures the flight information including the flight coordinates of the unmanned aerial vehicle and the flight altitude, flight speed, and flight direction.

제어기(130)는 제1 센서유닛(110)과 제2 센서유닛(120)에 측정된 값을 사용하여 고도별 및 좌표별 공기질 데이터를 생성한다. 제1 센서유닛(110)에서 측정된 값이 주기적으로 측정된 값이므로, 제어기(130)는 고도별 및 좌표별 공기질 데이터를 제1 센서유닛(110)의 측정 주기에 상응하게 주기적으로 공기질 데이터를 생성할 수 있다. 이하에서는 주기적으로 생성되는 제1 내지 N 공기질 데이터로 설명한다.The controller 130 generates the air quality data for each of the altitude and the coordinate using the measured values for the first sensor unit 110 and the second sensor unit 120. Since the measured value of the first sensor unit 110 is a periodically measured value, the controller 130 periodically outputs the air quality data according to the measurement period of the first sensor unit 110 Can be generated. Hereinafter, the first to N air quality data generated periodically will be described.

한편, 제어기(130)는 제1 센서유닛(110)에서 측정된 공기질 측정 값을 제2 센서유닛(120)에서 측정된 고도 값과 좌표 값에 매칭시켜 인코딩한다. 여기서, 공기질 측정 값에 고도 값과 좌표 값이 매칭되어 인코딩됨에 따라 각 고도 및 좌표에 해당하는 제1 내지 N 공기질 데이터가 생성될 수 있다. 즉, 제어기(130)는 제1 센서유닛(110)의 공기질 측정 시점마다 제2 센서유닛(120)에서 측정된 고도 값과 좌표 값을 매칭시켜 인코딩하고, 그 인코딩에 따른 특정 고도 및 좌표에서의 제1 내지 N 공기질 데이터를 생성할 수 있다.Meanwhile, the controller 130 encodes the air quality measurement value measured by the first sensor unit 110 by matching the altitude value and the coordinate value measured by the second sensor unit 120. Here, the first to N air quality data corresponding to the altitude and the coordinates may be generated as the altitude value and the coordinate value are matched and encoded in the air quality measurement value. That is, the controller 130 matches and encodes the altitude and coordinate values measured by the second sensor unit 120 at each air quality measurement time of the first sensor unit 110, The first to N air quality data can be generated.

무선통신유닛(140)은 제어기(130)에서 생성된 제1 내지 N 공기질 데이터를 무선으로 송신하며, 또한 제2 센서유닛(120)에서 비행 정보를 무선으로 송신한다.The wireless communication unit 140 wirelessly transmits the first to N air quality data generated by the controller 130 and wirelessly transmits flight information from the second sensor unit 120. [

모델링 스테이션(200)은 무인비행체로부터 수신되는 제1 내지 N 공기질 데이터를 사용하여 실질적인 공기질 측정 값에 근거한 공기질 측정모델을 생성하며, 또한 실질적인 공기질 측정 값과 비행 정보에 근거하여 추정된 값을 더 적용한 공기질 정밀측정모델을 생성한다. The modeling station 200 generates the air quality measurement model based on the actual air quality measurement values using the first to N air quality data received from the unmanned aerial vehicle and further uses the estimated values based on the actual air quality measurement values and the flight information Air quality precision measurement model is created.

모델링 스테이션(200)은 수신유닛(210)과 제어유닛(220)과 출력유닛(230)과 메모리(240)로 구성된다.The modeling station 200 includes a receiving unit 210, a control unit 220, an output unit 230, and a memory 240.

수신유닛(210)은 무인비행체의 무선통신유닛(140)으로부터 송신된 제1 내지 N 공기질 데이터와 비행 정보를 수신한다.The receiving unit 210 receives first to N air quality data and flight information transmitted from the wireless communication unit 140 of the unmanned air vehicle.

제어유닛(220)은 수신유닛(210)으로 수신된 제1 내지 N 공기질 데이터와 비행 정보를 복원하고, 그 복원된 값을 사용하여 공기질 측정모델을 생성한다.The control unit 220 restores the first to N air quality data and the flight information received by the receiving unit 210, and generates an air quality measurement model using the restored values.

제어유닛(220)은 제1 내지 N 공기질 데이터에서 공기질 측정값과 고도 값과 좌표 값을 추출하고, 그 추출된 값들을 사용하여 고도별 및 좌표별 수치적 모델링데이터를 생성한다.The control unit 220 extracts the air quality measurement value, the altitude value and the coordinate value from the first to N air quality data, and generates numerical modeling data for each altitude and coordinate using the extracted values.

또한, 제어유닛(220)은 제1 센서유닛(110)에 의해 공기질이 측정되지 않은 고도와 좌표에서의 공기질 값을 추정한다. 보다 상세하게, 제어유닛(220)은 제1 내지 N 공기질 데이터와 비행 정보에 포함된 비행방향 및 비행속도를 사용하여 제1 센서유닛(110)에 의해 공기질이 측정되지 않은 고도와 좌표에서의 공기질 값을 추정한다. 그리고, 그 추정 값을 수치적 모델링데이터에 더 적용할 수 있다.In addition, the control unit 220 estimates the air quality value at the altitude and the coordinates at which the air quality is not measured by the first sensor unit 110. [ More specifically, the control unit 220 calculates the air quality at the altitude and the coordinates at which the air quality is not measured by the first sensor unit 110 using the first to N air quality data and the flight direction and the flight speed included in the flight information Estimate the value. Then, the estimated value can be further applied to the numerical modeling data.

한편, 제어유닛(220)은 제1 센서유닛(110)에 의해 공기질이 측정된 고도와 좌표에서의 공기질 값을 사용하여 기본적인 공기질 측정모델을 생성할 수 있으며, 그 기본 공기질 측정모델에 상기에서 추정된 값을 더 적용하여 공기질 정밀측정모델을 더 생성할 수 있다.Meanwhile, the control unit 220 can generate a basic air quality measurement model using the air quality values at the altitude and the coordinates at which the air quality is measured by the first sensor unit 110, The air quality precise measurement model can be further generated.

기본적인 공기질 측정모델은 제1 센서유닛(110)에 의해 공기질이 측정된 고도와 좌표에서의 공기질 값을 사용하여 생성되는 제1 공기질 맵 데이터를 사용하여 생성되며, 공기질 정밀측정모델은 제1 공기질 맵 데이터에 상기에서 추정된 값을 더 적용한 제2 공기질 맵 데이터를 사용하여 생성될 수 있다.The basic air quality measurement model is generated using the first air quality map data generated using the air quality values at the altitude and the coordinates at which the air quality is measured by the first sensor unit 110, And the second air quality map data to which the estimated value is further applied to the data.

도 3은 본 발명에 따른 무인비행체를 이용한 공기질 측정 모델링의 일 예를 설명하기 위한 다이어그램이다.3 is a diagram for explaining an example of air quality measurement modeling using an unmanned aerial vehicle according to the present invention.

도 3을 참조하여 공기질 정밀측정모델을 생성하는 동작을 설명한다.The operation of generating a precise air quality measurement model will be described with reference to FIG.

제어유닛(220)은 제1 센서유닛(110)에 의해 공기질이 측정된 고도와 좌표에서의 공기질 값(실제 측정 값)에 제1 센서유닛(110)에 의해 측정되지 않은 고도와 좌표에서의 공기질 값(추정 값)을 함께 사용하여 공기질 정밀측정모델을 생성한다.The control unit 220 controls the air quality at the altitude at which the air quality is measured by the first sensor unit 110 and the air quality at the coordinates (actual measured value) at the altitude and the coordinates not measured by the first sensor unit 110 Values (estimated values) are used together to create a precise air quality measurement model.

결국, 제1 센서유닛(110)에 의해 측정되지 않은 고도와 좌표에서의 공기질 값을 추정하는 동작이 요구된다.As a result, an operation of estimating the air quality value at the altitude and the coordinates not measured by the first sensor unit 110 is required.

일 예로, 제어유닛(220)은 제1 센서유닛(110)에 의해 A 지점에서 측정된 제k 공기질 측정값과 제1 센서유닛(110)에 의해 C 지점에서 측정된 제(k+1) 공기질 측정값으로 정의하고, 제k 공기질 측정값을 측정한 고도와 좌표를 제k 고도와 제k 좌표로 정의하고, 제(k+1) 공기질 측정값을 측정한 고도와 좌표를 제(k+1) 고도와 제(k+1) 좌표로 정의한다. 이때, 제1 센서유닛(110)에 의해 측정되지 않은 지점인 C 지점의 고도와 좌표에서의 공기질 추정 값은 제k 공기질 측정값과 제(k+1) 공기질 측정값의 평균 값으로부터 산출되고, 그 평균 값을 제k 고도와 제(k+1) 고도의 중간고도 및 제k 좌표와 제(k+1) 좌표의 중간좌표의 공기질 추정 값으로 산출할 수 있다.In one example, the control unit 220 determines the kth air quality measurement value measured at point A by the first sensor unit 110 and the (k + 1) air quality measured at the point C by the first sensor unit 110 (K + 1) air quality measurement values are defined as (k + 1), and the altitude and coordinates at which the kth air quality measurement value is measured are defined as kth altitude and kth coordinates, ) Altitude and (k + 1) coordinates. At this time, the air quality estimated value at the altitude and the coordinates of the point C, which is not measured by the first sensor unit 110, is calculated from the average values of the kth air quality measurement value and the (k + 1) air quality measurement value, The average value can be calculated as an air quality estimated value of the middle altitude between the kth altitude and the (k + 1) altitude and the intermediate coordinates between the kth and k + 1th coordinates.

다른 예로, 제어유닛(220)은 제1 센서유닛(110)에 의해 제k고도 및 제k좌표인 A 지점에서 측정된 제k 공기질 측정값과 제1 센서유닛(110)에 의해 제(k+1) 고도 및 제(k+1) 좌표인 C 지점에서 측정된 제(k+1) 공기질 측정값으로 정의하고, A 지점에서 C 지점으로 이동 시에 무인비행체의 비행속도 및 비행방향에 따른 증감비와 편차를 사용하여 제k 고도와 제(k+1) 고도의 중간고도 및 제k 좌표와 제(k+1) 좌표의 중간좌표의 공기질 추정 값으로 산출할 수 있다.As another example, the control unit 220 determines the kth air quality measurement value measured at the A-point, which is the k-th altitude and k-th coordinates, by the first sensor unit 110, (K + 1) air quality measured at point C, which is an altitude and a (k + 1) coordinate, and is defined as a change in the airspeed (K + 1) altitude and the air quality estimate of the intermediate coordinates between the k-th coordinate and the (k + 1) -th coordinate using the ratio and the deviation.

또다른 예로, 제어유닛(220)은 제1 센서유닛(110)에 의해 제k고도 및 제k좌표인 A 지점에서 측정된 제k 공기질 측정값과 제1 센서유닛(110)에 의해 제(k+1) 고도 및 제(k+1) 좌표인 C 지점에서 측정된 제(k+1) 공기질 측정값으로 정의하고, A 지점에서 C 지점으로 이동 시에 무인비행체의 비행속도 및 비행방향에 따른 증감비와 편차를 사용하여 C 지점에서 더 진행된 고도와 좌표에 해당하는 제(k+2) 고도 및 제(k+2) 좌표의 제(k+2) 공기질 측정값을 추정할 수 있다.As another example, the control unit 220 determines the kth air quality measurement value measured at the A-point, which is the k-th altitude and k-th coordinates, by the first sensor unit 110, (K + 1) air quality measured at a point C, which is the (k + 1) -th altitude and the (k + 1) -th coordinates of the unmanned aerial vehicle, (K + 2) altitude and (k + 2) air quality measurement values corresponding to the altitude and coordinates further advanced at the point C can be estimated using the increase / decrease ratio and the deviation.

본 발명에서와 같이 무인비행체를 이용하여 공기질을 측정할 경우에는 무인비행체의 속도를 감안하여 공기질의 추정 값을 산출하고, 그 추정 값을 공기질 측정 모델링에 적용하는 것이 바람직하다.In the case of measuring the air quality using the unmanned air vehicle as in the present invention, it is preferable to calculate the estimated air quality in consideration of the speed of the unmanned air vehicle, and apply the estimated value to the air quality measurement modeling.

본 발명에서는 제어유닛(220)이 제1 센서유닛(110)에 의해 공기질이 측정된 고도와 좌표에서의 공기질 값(실제 측정 값)을 사용하여 제1 공기질 맵 데이터를 생성한 후에 그 제1 공기질 맵 데이터를 사용하여 기본적인 공기질 측정모델을 생성할 수도 있고, 제어유닛(220)이 제1 센서유닛(110)에 의해 공기질이 측정된 고도와 좌표에서의 공기질 값(실제 측정 값)을 사용하여 제1 공기질 맵 데이터를 생성하면서 제1 센서유닛(110)에 의해 측정되지 않은 고도와 좌표에서의 공기질 값(추정 값)를 사용하여 제2 공기질 맵 데이터를 생성한 후에 제1 공기질 맵 데이터와 제2 공기질 맵 데이터를 함께 사용하여 공기질 정밀측정모델을 생성할 수도 있다.In the present invention, after the control unit 220 generates the first air quality map data using the air quality value (actual measurement value) at the altitude and the coordinates at which the air quality is measured by the first sensor unit 110, The control unit 220 may use the map data to generate the basic air quality measurement model by using the air quality value (actual measurement value) at the altitude and the coordinates at which the air quality is measured by the first sensor unit 110 After generating the second air quality map data using the air quality value (estimated value) at the altitude and the coordinates not measured by the first sensor unit 110 while generating the first air quality map data, Air quality map data may be used together to generate a precise air quality measurement model.

다른 예로는, 제어유닛(220)은 제1 센서유닛(110)에 의해 공기질이 측정된 고도와 좌표에서의 공기질 값(실제 측정 값)을 사용하여 고도별 및 좌표별 수치적 모델링데이터를 산출한 후에 메모리(240)에 저장된 맵 데이터에 그 산출된 수치적 모델링데이터를 맵핑시켜 기본적인 공기질 측정모델을 생성할 수 있다. In another example, the control unit 220 calculates numerical modeling data for each altitude and each coordinate using the altitude at which the air quality is measured by the first sensor unit 110 and the air quality value (actual measured value) at the coordinates A basic air quality measurement model can be generated by mapping the calculated numerical modeling data to map data stored in the memory 240 later.

또는 제어유닛(220)은 제1 센서유닛(110)에 의해 공기질이 측정된 고도와 좌표에서의 공기질 값(실제 측정 값)을 사용하여 고도별 및 좌표별 수치적 모델링데이터를 산출하면서 제1 센서유닛(110)에 의해 측정되지 않은 고도와 좌표에서의 공기질 값(추정 값)를 수치적 모델링데이터에 더 포함시킨 후에 메모리(240)에 저장된 맵 데이터에 그 산출된 수치적 모델링데이터를 맵핑시켜 공기질 정밀측정모델을 생성할 수 있다. Alternatively, the control unit 220 calculates the numerical modeling data for each altitude and the coordinates using the altitude at which the air quality is measured by the first sensor unit 110 and the air quality value (actual measured value) at the coordinates, The air quality value (estimated value) at the altitude and the coordinates not measured by the unit 110 is further included in the numerical modeling data, and then the calculated numerical modeling data is mapped to the map data stored in the memory 240, A precise measurement model can be generated.

메모리(240)는 공기질 측정모델을 생성하기 위한 맵 데이터를 저장하며, 제어유닛(220)은 수신된 비행정보로부터 공기질 측정모델을 생성하기 위한 공기질 측정지역의 맵 데이터를 메모리(240)로부터 읽어들인다. 메모리(240)에 저장되는 맵 데이터는 수신유닛(210)을 통한 무선 통신을 이용하여 주기적으로 업데이트되는 것이 바람직하다.The memory 240 stores map data for creating an air quality measurement model and the control unit 220 reads map data of the air quality measurement area from the memory 240 to generate an air quality measurement model from the received flight information . Preferably, the map data stored in the memory 240 is updated periodically using wireless communication via the receiving unit 210. [

출력유닛(230)은 제어유닛(220)에서 생성된 공기질 측정모델을 출력하기 위한 것으로, 수치적 모델링데이터에 따른 공기질의 수치적 값을 출력할 수 있고 또한 공기질 맵 데이터에 따른 공기질 지도를 그래픽 그래픽 출력할 수 있다.The output unit 230 is for outputting the air quality measurement model generated by the control unit 220. The output unit 230 can output a numerical value of the air quality according to the numerical modeling data, Can be output.

지금까지 본 발명의 바람직한 실시 예에 대해 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 본질적인 특성을 벗어나지 않는 범위 내에서 변형된 형태로 구현할 수 있을 것이다. While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, is intended to cover various modifications and equivalent arrangements included within the spirit and scope of the invention.

그러므로 여기서 설명한 본 발명의 실시 예는 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 하고, 본 발명의 범위는 상술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.It is therefore to be understood that the embodiments of the invention described herein are to be considered in all respects as illustrative and not restrictive, and the scope of the invention is indicated by the appended claims rather than by the foregoing description, Should be interpreted as being included in.

100: 무인비행체
110: 제1 센서유닛
120: 제2 센서유닛
130: 제어기
140: 무선통신유닛
200: 모델링 스테이션
210: 수신유닛
220: 제어유닛
230: 출력유닛
240: 메모리100: unmanned vehicle
110: first sensor unit
120: second sensor unit
130:
140: Wireless communication unit
200: Modeling station
210: Receiving unit
220: control unit
230: Output unit
240: Memory

Claims (7)

무인비행체를 이용한 공기질 측정 모델링 시스템에 있어서,
상기 무인비행체의 비행 중에 공기질을 주기적으로 측정하는 제1 센서유닛과, 상기 무인비행체의 비행 좌표와 비행 고도와 비행 속도와 비행 방향을 측정하는 제2 센서유닛과, 상기 제1 센서유닛에서 측정된 공기질 측정값을 제2 센서유닛에서 측정된 고도 값과 좌표 값에 매칭시켜 인코딩하는 제어기와, 상기 제어기에서 인코딩된 제1 내지 N 공기질 데이터와 상기 제2 센서유닛에서 측정된 비행 정보를 무선으로 송신하는 무선통신유닛을 구비하는 무인비행체; 그리고
상기 무인비행체로부터 제1 내지 N 공기질 데이터와 비행 정보를 수신하는 수신유닛과, 상기 수신유닛으로 수신된 상기 제1 내지 N 공기질 데이터와 상기 비행 정보를 사용하여 공기질 측정모델을 생성하는 제어유닛을 구비하는 모델링 스테이션으로 구성되는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 공기질 측정 모델링 시스템.1. A modeling system for air quality measurement using an unmanned aerial vehicle,
A first sensor unit for periodically measuring the air quality during flight of the unmanned air vehicle, a second sensor unit for measuring flight coordinates, flight altitude, flight speed and flight direction of the unmanned air vehicle, A controller for matching the air quality measurement value with an altitude value and a coordinate value measured by the second sensor unit and encoding the first to N air quality data and the flight information measured by the second sensor unit, An unmanned aerial vehicle having a wireless communication unit for performing wireless communication; And
A reception unit for receiving first to N air quality data and flight information from the unmanned air vehicle, and a control unit for generating an air quality measurement model using the first to N air quality data and the flight information received by the reception unit And a modeling station for modeling the air quality using the unmanned aerial vehicle. 제 1 항에 있어서,
상기 제어기는,
상기 제1 센서유닛의 공기질 측정 시점마다 상기 제2 센서유닛에서 측정된 고도 값과 좌표 값을 매칭시켜 인코딩하고, 상기 인코딩에 따른 특정 고도 및 좌표에서의 상기 제1 내지 N 공기질 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 공기질 측정 모델링 시스템.The method according to claim 1,
The controller comprising:
And the first to N air quality data at a specific altitude and coordinates according to the encoding are generated by matching and encoding the altitude and coordinate values measured by the second sensor unit for each air quality measurement time of the first sensor unit Air Quality Measurement Modeling System Using Unmanned Aerial Vehicle. 제 1 항에 있어서,
상기 제어유닛은,
상기 제1 내지 N 공기질 데이터에서 공기질 측정값과 고도 값과 좌표 값을 추출하고, 상기 추출된 값들을 사용하여 고도별 및 좌표별 수치적 모델링데이터를 생성하는 것을 무인비행체를 이용한 공기질 측정 모델링 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the control unit comprises:
Extracting air quality measurement values, altitude values and coordinate values from the first to N air quality data, and generating numerical modeling data for each altitude and each coordinate using the extracted values, the air quality measurement modeling system using an unmanned aerial vehicle. 제 3 항에 있어서,
상기 제어유닛은,
상기 제1 센서유닛에 의해 공기질이 측정되지 않은 고도와 좌표에서의 공기질 값을 상기 제1 내지 N 공기질 데이터와 상기 비행 정보를 사용하여 추정하고, 상기 추정 값을 상기 수치적 모델링데이터에 더 적용하는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 공기질 측정 모델링 시스템.The method of claim 3,
Wherein the control unit comprises:
Estimating an air quality value at an altitude and a coordinate at which the air quality is not measured by the first sensor unit using the first to N air quality data and the flight information and further applying the estimated value to the numerical modeling data Air Quality Measurement Modeling System Using Unmanned Aerial Vehicle. 제 4 항에 있어서,
상기 추정 값을 더 적용한 수치적 모델링데이터를 사용하여, 그래픽 출력을 위한 공기질 맵 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 공기질 측정 모델링 시스템.5. The method of claim 4,
Wherein air quality map data for graphic output is generated using numerical modeling data to which the estimated value is further applied. 제 4 항에 있어서,
상기 제어유닛은,
상기 제1 내지 N 공기질 데이터에서 추출된 제k 공기질 측정값과 제(k+1) 공기질 측정값의 평균을 제k 고도와 제(k+1) 고도의 중간고도 및 제k 좌표와 제(k+1) 좌표의 중간좌표의 상기 추정 값으로 산출하는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 공기질 측정 모델링 시스템.5. The method of claim 4,
Wherein the control unit comprises:
(K + 1) air quality measurement values extracted from the first to N air quality data are calculated as an average altitude and k-th coordinate and a (k + 1) +1) coordinates of the center coordinates of the atmospheric air. 제 4 항에 있어서,
상기 제어유닛은,
상기 제1 내지 N 공기질 데이터에서 추출된 제k고도 및 제k좌표의 제k 공기질 측정값과 제(k+1) 고도 및 제(k+1) 좌표의 제(k+1) 공기질 측정값과 상기 무인비행체의 비행속도 및 비행방향에 따른 증감비와 편차를 사용하여 제(k+2) 고도 및 제(k+2) 좌표의 제(k+2) 공기질 측정값을 추정하는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 공기질 측정 모델링 시스템.5. The method of claim 4,
Wherein the control unit comprises:
(K + 1) air quality measurement values of the k-th altitude and the (k + 1) -th coordinates of the k-th altitude and the k-th airplane measurement values extracted from the first to N air quality data, (K + 2) -th and (k + 2) -th air quality measurement values of the (k + 2) -th and (k + 2) -th coordinates are estimated by using the increase / decrease ratio and the deviation according to the flight speed and the flight direction of the unmanned air vehicle Air Quality Measurement Modeling System Using Unmanned Aerial Vehicle.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR102326602B1 (en) * 2021-03-24 2021-11-16 주식회사 에니텍 Fine spatial resolution map generation method for air pollutants using data assimilation and hybrid models and iformatio provison method

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