KR20190041232A - 미세먼지 농도 연산장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
미세먼지 농도 연산장치 및 방법을 개시한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 광 산란법을 이용하여 미세먼지를 측정하는 개별 측정단말이 정확한 미세먼지 농도를 측정할 수 있도록 미세먼지 보정치를 제공하는 미세먼지 농도 연산장치에 있어서, 상기 개별 측정단말과 동일한 구성을 갖는 기준 측정장치로부터 기준 미세먼지 측정치를, 표준 측정장치 또는 상기 기준 측정장치로부터 표준 미세먼지 측정치를 수신하고, 개별 측정단말로 미세먼지 보정치를 송신하는 통신부 및 상기 기준 미세먼지 측정치와 상기 표준 미세먼지 측정치를 이용하여 상기 미세먼지 보정치를 연산하고, 연산한 미세먼지 보정치를 상기 개별 측정단말로 송신하도록 통신부를 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 미세먼지 농도 연산장치를 제공한다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 광 산란법을 이용하여 미세먼지를 측정하는 개별 측정단말이 정확한 미세먼지 농도를 측정할 수 있도록 미세먼지 보정치를 제공하는 미세먼지 농도 연산장치에 있어서, 상기 개별 측정단말과 동일한 구성을 갖는 기준 측정장치로부터 기준 미세먼지 측정치를, 표준 측정장치 또는 상기 기준 측정장치로부터 표준 미세먼지 측정치를 수신하고, 개별 측정단말로 미세먼지 보정치를 송신하는 통신부 및 상기 기준 미세먼지 측정치와 상기 표준 미세먼지 측정치를 이용하여 상기 미세먼지 보정치를 연산하고, 연산한 미세먼지 보정치를 상기 개별 측정단말로 송신하도록 통신부를 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 미세먼지 농도 연산장치를 제공한다.
Description
본 발명의 실시예는 정확한 미세먼지의 농도를 알아내어, 각 개별 측정장치로 측정되는 미세먼지 농도를 보정하는 데 필요한 값을 제공하는 미세먼지 농도 연산장치 및 방법에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 발명의 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
최근 들어, 미세먼지에 대한 국민적인 관심이 부쩍 높아졌다.
미세먼지는 뇌에서 뇌졸중, 우울증, 편두통 및 뇌 혈관 질환, 눈에서는 염증 유발, 눈 질환, 코에서는 비염, 후두염, 피부에서는 아토피, 피부질환, 폐에서는 천식, 폐질환, 호흡기질환, 심장에서는 부정맥, 심근경색 등 심혈관 질환 및 태아성장 장애를 일으키는 등 많은 만성적 질환을 유발하는 원인이 되고 있다.
이에 따라, 공기 중의 미세먼지 농도가 어느 정도되는지 정확히 측정할 필요가 있다. 종래에는 미세먼지를 측정하는 방법으로 직접 측정하는 중량 농도법, 간접적으로 측정하는 베타선 흡수법 또는 광 산란법이 존재한다.
중량 농도법은 일정 시간동안 여과지에 시료를 채취하여 채취된 시료 내에서 크기가 일정 직경이하인 미세먼지의 질량을 직접 측정하는 방식이다. 여기서, PM10 은 직경 10μm 이하인 입자들의 총 무게를, PM2.5는 직경 2.5μm 이하인 입자들의 총 무게를 나타낸다.
베타선 흡수법은 방사선인 베타선이 어떤 물질을 통과할 때, 그 물질의 질량이 클수록 더 많이 흡수되는 성질을 이용하여 미세먼지를 채취한 여과지에 흡수된 베타선 양을 측정하여 그 값으로부터 미세먼지의 농도를 구하는 방식이다.
그러나 전술한 중량 농도법은 정확한 미세먼지의 측정은 가능하나, 일정 시간동안(통상 수 시간 ~ 24시간 정도 소모) 시료를 채취하여야 하기 때문에, 농도를 측정함에 있어 상당한 시간이 소모되어, 실시간으로 미세먼지 량을 측정할 수 없는 문제가 있다. 베타선 흡수법도 동일한 문제가 있다. 중량 농도법보다는 시료 채취시간이 적게 걸리긴 하나, 베타선 흡수법도 시료를 채취함에 있어 일정 시간이 소모되어 실시간으로 미세먼지 량을 측정할 수 없는 문제가 있으며, 두 방법 모두 측정하기 위한 장치의 가격이 수천만원에 달해 널리 보급되기 어려운 문제가 있다. 이 때문에, 특정 지역에서만 미세먼지의 측정이 이루어지며, 해당 지역 이외의 지역에서는 측정된 지역을 토대로 추정만이 이루어질 뿐이다.
광 산란법은 물질에 빛을 쪼이면 충돌한 빛이 산란되는 원리를 이용하여, 산란된 빛의 양을 측정하여 그 값으로부터 미세먼지의 농도를 구하는 방식이다. 전술한 두 방식과는 달리, 비교적 저가로도 구현할 수 있으며, 실시간으로 미세먼지의 농도를 측정할 수 있는 장점이 있다. 그러나 광 산란법은 미세먼지의 농도를 직접 측정하는 것이 아니라, 산란광의 평균세기(Average power) 측정치에, 또는 미세 먼지 산란광의 변화를 미세시간 (milli-second, micro-second 또는 그 이하) 분해능으로 측정하여 알게 되는 먼지 입자들의 크기와 개수에 중량 인자(Weight Factor)를 곱함으로써, 미세먼지의 농도를 측정한다. 그러나 미세먼지 내 포함된 입자의 종류는 시간대, 계절, 장소에 따라 변화하는 데, 이러한 요소의 고려없이 단지 파악된 산란광의 세기나 미세먼지 요소의 개수에 중량 인자를 곱하여 농도를 측정하는 점에서 부정확한 측면이 존재한다.
이러한 문제의 인식에 따라, 최근 광 산란법으로 정확한 미세먼지 중량을 산출하는 방식에 대한 연구가 진행되고 있으나, 여전히 정확한 미세먼지의 농도를 제공하는 데에 어려움이 있다.
본 발명의 실시예는, 광 산란법을 이용하는 개별 측정단말이 정확한 미세먼지 농도를 측정할 수 있도록, 미세먼지의 표준 측정장치와 기준 측정장치를 이용하여 개별 측정단말의 측정치의 농도 보정에 필요한 상수 또는 상수들을 연산하는 미세먼지 농도 연산장치 및 방법을 제공하는 데 일 목적이 있다.
또한, 본 발명의 실시예는, 다양한 위치에서 미세먼지의 농도를 측정하는 개별 측정단말로부터 보정된 미세먼지 농도의 측정값과 해당 단말의 위치정보를 수집하여, 시간대, 계절, 장소 등에 따라 미세먼지의 농도 데이터를 축적하는 미세먼지 농도 연산장치 및 방법을 제공하는 데 일 목적이 있다.
본 발명의 일 측면에 의하면,광 산란법을 이용하여 미세먼지를 측정하는 개별 측정단말이 정확한 미세먼지 농도를 측정할 수 있도록 미세먼지 보정상수를 제공하는 미세먼지 농도 연산장치에 있어서, 상기 개별 측정단말과 동일한 구성을 갖거나 상기 개별 측정단말의 측정값과의 정량적 상관관계를 확인할 수 있는 기준 측정장치로부터 기준 미세먼지 농도 측정치를, 표준 측정장치 또는 상기 기준 측정장치로부터 표준 미세먼지 농도 측정치를, 상기 개별 측정단말로부터 위치정보를 수신하고, 상기 개별 측정단말로 미세먼지 보정상수를 송신하는 통신부 및 상기 기준 미세먼지 농도 측정치와 상기 표준 미세먼지 농도 측정치를 이용하여 상기 미세먼지 보정상수를 연산하고, 연산한 미세먼지 보정상수를 상기 개별 측정단말로 송신하도록 통신부를 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 미세먼지 농도 연산장치를 제공한다.
본 발명의 일 측면에 의하면, 상기 기준 측정장치는 상기 표준 측정장치로부터 기 설정된 범위 내에 배치되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 의하면, 상기 미세먼지 농도 연산장치는 상기 표준 측정장치 및 상기 기준 측정장치의 각각의 식별자와 위치를 대응시켜 저장하는 데이터베이스를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 의하면, 상기 데이터베이스는 상기 표준 측정장치 및 상기 기준 측정장치의 위치에서의 대기 또는 기상 정보를 상기 표준 측정장치 및 상기 기준 측정장치의 각각의 식별자와 위치와 대응시켜 저장하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 의하면, 상기 통신부는 상기 기준 측정장치 또는 상기 표준 측정장치로부터 상기 기준 미세먼지 측정치 또는 상기 표준 미세먼지 측정치를 수신함에 있어, 상기 기준 측정장치 또는 상기 표준 측정장치의 식별자를 함께 수신하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 의하면, 미세먼지 농도 연산장치가 광 산란법을 이용하여 미세먼지를 측정하는 개별 측정단말이 정확한 미세먼지 농도를 측정할 수 있도록 미세먼지 보정상수를 제공하기 위한 미세먼지 농도 연산방법에 있어서, 상기 개별 측정단말과 동일한 구성을 갖거나 상기 개별 측정단말의 측정값과의 정량적 상관관계를 확인할 수 있는 기준 측정장치로부터 기준 미세먼지 농도 측정치를, 표준 측정장치 또는 상기 기준 측정장치로부터 표준 미세먼지 농도 측정치를 수신하는 수신과정과 상기 기준 미세먼지 농도 측정치와 상기 표준 미세먼지 농도 측정치를 이용하여 상기 미세먼지 보정상수를 연산하는 연산과정 및 연산한 미세먼지 보정상수를 상기 개별 측정단말로 송신하는 송신과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 미세먼지 농도 연산방법을 제공한다.
본 발명의 일 측면에 의하면, 상기 기준 측정장치는 상기 표준 측정장치로부터 기 설정된 범위 내에 배치되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 의하면, 상기 수신과정은 상기 기준 측정장치 또는 상기 표준 측정장치로부터 상기 기준 미세먼지 측정치 또는 상기 표준 미세먼지 측정치를 수신함에 있어, 상기 기준 측정장치 또는 상기 표준 측정장치의 식별자를 함께 수신하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 의하면, 미세먼지 농도 연산방법은 상기 표준 측정장치 및 상기 기준 측정장치의 각각의 식별자와 위치를 대응시켜 저장하는 저장과정을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 의하면, 상기 저장과정은 상기 표준 측정장치 및 상기 기준 측정장치의 위치에서의 대기 또는 기상 정보를 상기 표준 측정장치 및 상기 기준 측정장치의 각각의 식별자와 위치와 대응시켜 저장하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 의하면, 광 산란법을 이용하여 미세먼지의 농도를 측정하는 미세먼지 측정단말에 있어서, 상기 미세먼지 측정단말 내 각 구성에 전원을 공급하는 전원부와 상기 미세먼지 측정단말과 동일한 구성을 갖거나 상기 미세먼지 측정단말의 측정값과의 정량적 상관관계를 확인할 수 있는 기준 측정장치로부터 측정된 기준 미세먼지 농도 측정치와 표준 측정장치로부터 측정된 표준 미세먼지 농도 측정치를 이용하여 연산된 미세먼지 농도 보정상수를 미세먼지 농도 연산서버로부터 수신하는 통신부와 광 산란법을 이용하여 미세먼지의 농도를 측정하는 미세먼지 측정부 및 상기 미세먼지 측정부가 측정한 미세먼지의 농도 측정치를 미세먼지 농도 보정상수를 이용하여 보정하여 정확한 미세먼지 농도를 연산하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 미세먼지 측정단말을 제공한다.
본 발명의 일 측면에 의하면, 상기 미세먼지 측정단말은 상기 미세먼지 농도 연산서버가 미세먼지 농도 보정상수를 연산함에 있어, 자신의 위치에서 가장 근접한 표준 측정장치와 기준 측정장치를 이용하여 미세먼지 농도 보정상수를 연산할 수 있도록, 자신의 위치를 측정하는 측위부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 일 측면에 따르면, 본 실시예의 일 측면에 따른 미세먼지 농도 연산장치는 미세먼지의 표준 측정장치와 기준 측정장치를 이용하여 개별 측정단말의 측정치의 농도 보정에 필요한 상수 또는 상수들을 연산함으로써, 개별 측정단말이 광 산란법을 이용하더라도 정확한 미세먼지의 농도를 측정할 수 있도록 하는 장점이 있다.
또한, 본 발명의 일 측면에 따른 미세먼지 농도 연산장치는 다양한 위치에서 미세먼지의 농도를 측정하는 개별 측정단말로부터 보정된 미세먼지 농도의 측정값과 해당 단말의 위치정보를 수집하여, 시간대, 계절, 장소 등에 따라 미세먼지의 농도 데이터를 축적함으로써, 시간대, 계절, 장소 등에 따라 정확히 미세먼지 농도를 예측하도록 할 수 있는 자료를 제공하는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 미세먼지 농도 연산 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 미세먼지 농도 연산 서버의 구성을 도시한 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 측정단말의 연산부의 구성을 도시한 구성도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 측정단말의 미세먼지 측정부의 구성을 도시한 구성도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 미세먼지 농도 연산 서버가 미세먼지 농도를 연산하는 방법을 도시한 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 측정단말과 표준 측정장치의 위치를 나타낸 지도를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 미세먼지 농도 연산 서버의 구성을 도시한 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 측정단말의 연산부의 구성을 도시한 구성도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 측정단말의 미세먼지 측정부의 구성을 도시한 구성도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 미세먼지 농도 연산 서버가 미세먼지 농도를 연산하는 방법을 도시한 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 측정단말과 표준 측정장치의 위치를 나타낸 지도를 도시한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에서, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서 "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해서 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 미세먼지 농도 연산 시스템을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 미세먼지 농도 연산 시스템(100)은 표준 측정장치(110), 기준 측정장치(120), 미세먼지 농도 연산서버(130) 및 개별 측정단말(140)를 포함한다. 나아가, 미세먼지 농도 연산 시스템(100)은 표준 농도 측정치 저장서버(115)를 더 포함할 수 있다.
표준 측정장치(110)는 미세먼지 농도의 표준 측정치(이하에서 '표준 미세먼지 농도 측정치'라 칭함)를 제공하는 장치로서, 특정 시간 대의 정확한 미세먼지 농도를 제공한다. 표준 측정장치(100)는 국가에서 운영하는 미세먼지 측정소 내 측정장치일 수 있으며, 국가 표준 측정법으로 규정된 방식인 중량 농도법 또는 베타선 흡수법을 이용해 특정 시간 대의 정확한 미세먼지 농도를 제공하는 장치이다. 다만, 배경기술 부분에서도 언급했듯이, 표준 측정장치(110)는 반드시 실시간으로 미세먼지 농도를 제공하는 것은 아니다.
표준 측정장치(110)는 측정한 표준 미세먼지 농도 측정치를 표준 농도 측정치 저장서버(115), 미세먼지 농도 연산서버(130) 또는 기준 측정장치(120)로 전송한다. 측정한 표준 미세먼지 농도 측정치를 미세먼지 농도 연산서버(130)로 전송하는 경우, 미세먼지 농도 연산서버(130)가 어떤 표준 측정장치가 측정치를 전송하였는지 확인할 수 있도록, 표준 측정장치(110)는 측정한 표준 미세먼지 농도 측정치와 함께 자신의 식별자를 미세먼지 농도 연산서버(130)로 전송할 수 있다.
기준 측정장치(120)는 개별 측정단말(140)과 동일한 구성을 갖거나 개별 측정단말(140)의 측정값과의 정량적 상관관계를 확인할 수 있는 측정장치로서, 표준 측정장치(110)의 기 설정된 범위 내에서 미세먼지 농도를 측정하여 미세먼지 농도의 기준 측정치(이하에서 '기준 미세먼지 농도 측정치'라 칭함)를 제공한다. 기준 측정장치(120)는 표준 측정장치(110)로부터 기 설정된 범위 내에 배치되어 표준 측정장치(110)와 장소적으로 거의 동일한 대기 내 미세먼지의 농도를 측정한다. 일 예에 의하면, 기준 측정장치(120)는 개별 측정단말(140)과 동일한 구성을 가져, 개별 측정단말(140)과 동일한 방법으로 대기 내 미세먼지의 농도를 측정할 수 있다. 즉, 기준 측정장치(120)는 광 산란법을 이용하여 미세먼지의 농도를 측정하며, 개별 측정단말(140)과 동일한 중량 계수를 곱함으로써, 미세먼지의 농도를 측정할 수 있다. 그러나 기준 측정장치(120)가 반드시 개별 측정단말(140) 과 동일한 센서구성일 필요는 없다. 기준 측정장치(120)의 측정값과 개별 측정단말(140)의 측정값의 정량적 상관관계를 설정할 수 있으면, 표준 측정 장치(110), 기준 측정장치(120)및 개별 측정 장치(140)의 측정 결과로부터 미세먼지 농도 보정에 필요한 상수들을 연산하여 낼 수 있다.
기준 측정장치(120)는 측정한 기준 미세먼지 농도 측정치를 미세먼지 농도 연산서버(130)로 전송한다. 측정한 기준 미세먼지 농도 측정치를 미세먼지 농도 연산서버(130)로 전송함에 있어, 기준 측정장치(120)는 자신의 식별자 또는 자신의 위치를 기준 미세먼지 농도 측정치와 함께 전송할 수 있다. 미세먼지 농도 연산서버(130)가 수신한 기준 미세먼지 농도 측정치가 어떤 표준 측정장치의 주변에 배치된 기준 측정장치로부터 수신된 것인지 파악할 수 있도록 한다. 또한, 표준 측정장치(110)로부터 표준 미세먼지 농도 측정치를 수신하는 경우, 기준 측정장치(120)는 표준 미세먼지 농도 측정치를 전술한 정보 또는 식별자(기준 미세먼지 농도 측정치 및 식별자나 위치 정보)와 함께 미세먼지 농도 연산서버(130)로 전송할 수 있다.
미세먼지 농도 연산서버(130)는 표준 측정장치(110), 표준 농도 측정치 저장서버(115) 또는 기준 측정장치(120)로부터 표준 미세먼지 농도 측정치 및 기준 미세먼지 농도 측정치를 수신하여, 미세먼지 농도 측정치의 농도 보정에 필요한 상수 또는 상수들(이하에서, '농도 보정상수'라 칭함)을 연산한다. 전술한 바와 같이, 표준 미세먼지 농도 측정치는 표준 측정장치(110)가 정확한 미세먼지 농도 측정법으로 측정한 대기 내 미세먼지의 농도값이다. 한편, 기준 측정장치(120)는 개별 측정단말(140)과 동일하거나 개별 측정단말(140)의 측정값과의 정량적 상관관계를 확인할 수 있는 장치로서 부정확하게 미세먼지 농도를 측정하지만, 표준 측정장치(110)와 거의 동일한 장소에서 대기 내 미세먼지의 농도를 측정한다. 이에 따라, 미세먼지 농도 연산서버(130)는 표준 미세먼지 농도 측정치와 기준 미세먼지 농도 측정치의 차이를 연산함으로써, 개별 측정단말(140)이 측정한 미세먼지의 농도가 실제 미세먼지의 농도와 얼마만큼의 오차를 갖는지를 파악할 수 있다. 미세먼지 농도 연산서버(130)는 표준 미세먼지 농도 측정치와 기준 미세먼지 농도 측정치의 오차를 연산하여, 정확한 미세먼지 중량 환산에 필요한 농도 보정상수를 개별 측정단말(140)에 제공한다. 이에 따라, 개별 측정단말(140)은 정확한 미세먼지 농도를 알 수 있다. 미세먼지 농도 연산서버(130)는 개별 측정단말(140)이 광 산란법을 이용하더라도 정확한 농도를 측정할 수 있도록 개별 측정단말(140)이 측정한 특정 위치에서의 농도 보정상수를 연산하여 개별 측정단말(140)로 제공한다. 광 산란법을 이용하여 미세먼지의 농도를 연산함에 있어 개별 측정기 자체로는 시간과 장소에 따른 정확한 중량계수를 미리 아는 것이 불가능하므로, 표준 측정 방식으로 측정되는 정확한 미세먼지 농도와 광산란 방식으로 측정한 미세먼지 농도와의 차이를 결과에 반영함으로써, 정확히 미세먼지 농도를 측정할 수 있다. 이와 별도로, 미세먼지 농도 연산서버(130)는 각각의 개별 측정단말로부터 개별 측정단말의 위치 정보를 수신한다. 미세먼지 농도 연산서버(130)는 개별 측정단말의 위치 정보를 저장하며, 위치 정보를 전송한 각 개별 측정단말들에게 자신의 위치에서 가장 가까이에 위치한 표준 측정장치와 기준 측정장치로부터 연산한 농도 보정상수를 전송한다.
현재 국가 기관(표준 측정단말)에서는 일정한 시간 단위(예를 들어, 1시간)로 미세먼지 농도 자료를 제공하는바, 일정시간 동안 대기 중 미세먼지의 양이 급격하게 변하는 것은 아니므로, 이러한 국가기관(표준 측정단말)의 자료를 활용하여 미세먼지 농도를 보정하면, 상대적으로 다소 정확도가 떨어지는 광산란법을 사용하더라도 거의 실시간대의 정확한 미세먼지 측정이 가능하다.
농도 보정상수를 개별 측정단말들에게 각각 전송한 후, 미세먼지 농도 연산서버(130)는 보정된 미세먼지 농도 측정치를 각 개별 측정단말로부터 수신한다. 미세먼지 농도 연산서버(130)는 위치 정보를 전송하여 농도 보정상수를 요구한 개별 측정단말들로부터 보정된 미세먼지 농도 측정치를 수신함으로써, 각각의 위치에서 보정된 정확한 미세먼지 농도 측정치를 확인하고 위치에 대응하여 저장한다. 각 위치에서 보정된 정확한 미세먼지 농도 측정치를 지속적으로 수신하여 저장함으로써, 미세먼지 농도 연산서버(130)는 각 지역에 대해 미세먼지 농도 측정치에 대한 빅데이터를 형성할 수 있다. 이러한 빅데이터를 이용하여, 미세먼지 농도 연산서버(130)는 미세먼지 농도 측정치에 대하여 장소, 시간대, 계절 등에 따라 농도 측정치의 흐름을 파악할 수 있으며, 데이터가 쌓이면 쌓일수록 정확한 측정치를 파악하거나 농도 보정치를 제공할 수 있다. 또는, 미세먼지 농도 연산서버(130)는 보정되지 않은 미세먼지 농도 측정치를 각 개별 측정단말로부터 수신할 수 있다. 미세먼지 농도 연산서버(130)는 수신한 보정되지 않은 미세먼지 농도 측정치와 농도 보정상수를 함께 저장함으로써, 전술한 것과 동일한 효과를 가져올 수 있다.
개별 측정단말(140)은 농도 보정상수를 요구하기 위해 위치정보를 미세먼지 농도 연산서버(130)로 전송하며, 농도 보정상수를 미세먼지 농도 연산서버(130)로부터 수신한다. 미세먼지 농도 연산서버(130)가 개별 측정단말(140) 자신과 가장 근접한 표준 측정장치 등을 이용하여 농도 보정상수를 제공할 수 있도록, 자신의 위치정보를 미세먼지 농도 연산서버(130)로 전송한다. 개별 측정단말(140)은 위치정보를 반영하여 연산한 농도 보정상수를 미세먼지 농도 연산서버(130)로부터 수신한다.
개별 측정단말(140)은 미세먼지 측정부(148)를 이용하여 대기 중 미세먼지의 개수를 측정한 후 연산부(144)를 이용하여 미세먼지의 농도를 측정하고, 측정한 농도를 농도 보정상수를 이용하여 보정한다. 미세먼지 측정부(148)는 광 산란법을 이용하여 대기 내 미세먼지의 개수를 측정하며, 연산부(144)는 중량 인자를 이용하여 미세먼지의 개수로부터 대기 내 미세먼지 농도를 측정한다. 측정한 미세먼지 농도에 대해, 연산부(144)는 미세먼지 농도 연산서버(130)로부터 수신한 농도 보정상수를 이용하여 미세먼지 농도를 보정함으로써, 정확한 미세먼지 농도를 연산한다. 이후, 개별 측정단말(140)은 연산된 미세먼지 농도를 미세먼지 농도 연산서버(130)로 피드백한다. 한편, 개별 측정단말(140)은 미세먼지 농도를 연산하는 것과는 별개로, 미세먼지 농도를 농도 연산서버(130)로 피드백함에 있어, 보정되지 않은 미세먼지 농도를 농도 연산서버(130)로 피드백할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 미세먼지 농도 연산 서버의 구성을 도시한 구성도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 미세먼지 농도 연산 서버(130)는 통신부(210), 제어부(220) 및 데이터베이스(230)를 포함한다.
통신부(210)는 위치정보를 개별 측정단말(140)로부터, 기준 미세먼지 농도 측정치를 기준 측정장치(120)로부터, 표준 미세먼지 농도 측정치를 표준 측정장치(110) 또는 표준 농도 측정치 저장서버(115)로부터 수신한다. 통신부(210)는 표준 측정장치 또는 개별 측정장치(기준 측정장치 포함)와 와이브로(Wibro), 와이맥스(WiMAX), 와이파이(Wi-Fi), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee), 4G, 5G 등 다양한 무선 통신수단 또는 유선 통신수단으로 연결되어 데이터를 송수신한다. 경우에 따라, 통신부(210)는 표준 미세먼지 농도 측정치를 표준 측정장치(110)로부터 직접 수신할 수도 있고, 기준 측정장치(120)로부터 기준 미세먼지 농도 측정치와 함께 수신할 수도 있다. 나아가, 통신부(210)는 표준 미세먼지 농도 측정치와 함께 표준 측정장치(110)의 식별자를 표준 측정장치(110)로부터 수신하거나, 기준 미세먼지 농도 측정치와 함께 기준 측정장치(120)의 식별자나 위치를 기준 측정장치(120)로부터 수신할 수 있다.
통신부(210)는 농도 보정상수를 개별 측정단말(140)로 전송하며, 초기 설정에 따라 보정된 미세먼지 농도 또는 보정되기 전 미세먼지 농도를 개별 측정단말(140)로부터 수신한다.
제어부(220)는 개별 측정단말(140)의 위치정보를 이용하여, 개별 측정단말(140)로부터 가장 근접한 표준 측정장치(110) 및 기준 측정장치(120)를 선정하며, 선정된 표준 측정장치(110) 및 기준 측정장치(120)로부터 수신한 농도 측정치를 이용하여 농도 보정상수를 연산한다. 제어부(220)는 데이터베이스(230) 내 저장된 표준 측정장치(110) 및 기준 측정장치(120)의 식별자와 위치정보를 이용하여, 개별 측정단말(140)와 가장 근접한 표준 측정장치(110) 및 기준 측정장치(120)를 선정한다. 제어부(220)는 선정된 표준 측정장치(110) 및 기준 측정장치(120)로부터 수신한 표준 미세먼지 농도 측정치와 기준 미세먼지 농도 측정치의 차이를 이용하여 농도 보정상수를 연산한다. 예를 들어, 표준 미세먼지 농도 측정치가 10μg이며, 기준 미세먼지 농도 측정치가 20μg인 경우, 제어부(220)는 농도 보정상수로 -50%를 설정할 수 있다.
따라서 본 실시예에 따른 미세먼지 농도 연산서버(130)는 아주 간단한 연산으로도 정확히 미세먼지 측정치에 대한 보정을 수행할 수 있다. 제어부(220)는 연산한 농도 보정상수를 위치 정보를 전송한 각 개별 측정단말(140)에게 전송하도록 통신부(210)를 제어한다.
제어부(220)는 농도 보정상수를 연산하기 위해 표준 측정장치(110) 및 기준 측정장치(120)를 선정함에 있어, 개별 측정단말(140)로부터 가장 근접한 장치를 선정할 수도 있으나, 위치와 함께 대기 또는 기상정보를 고려하여 가장 적절한 장치로 선정할 수도 있다. 먼저, 제어부(220)는 개별 측정단말의 위치에서 기 설정된 반경 내에 위치하고 있는 표준 측정장치 및 기준 측정장치들을 선정한다. 이후, 제어부(220)는 데이터베이스(230)에 저장된 각 표준 측정장치 및 기준 측정장치의 위치에서의 대기 또는 기상정보 중 선정된 각 표준 측정장치 및 기준 측정장치들의 위치에서의 대기 또는 기상정보를 고려한다. 대기 또는 기상 정보에는 풍향, 풍속, 온도, 습도, 오존농도, 아황산농도, 이산화탄소 농도, 산화질소 농도, VOC (volatile organic compound) 농도 등의 정보가 포함된다. 제어부(220)는 선정된 각 표준 측정장치 및 기준 측정장치의 위치에서 오존농도, 아황산 농도, 이산화탄소 농도, 산화질소 농도, VOC 농도 등의 미세먼지 농도를 파악하여, 미세먼지 농도가 기 설정된 기준치 이상인 표준 측정장치 및 기준 측정장치만을 선별한다. 측정된 미세먼지 농도가 너무 적은 경우, 표준 측정장치 또는 기준 측정장치의 미세한 측정 오차에도 연산되는 농도 보정상수가 큰 폭으로 바뀔 가능성이 존재하기 때문이다. 따라서 제어부(220)는 선정된 각 표준 측정장치 및 기준 측정장치의 위치에서 미세먼지 농도가 기 설정된 기준치 이상인 표준 측정장치 및 기준 측정장치만을 선별한다. 이후, 개별 측정단말의 위치, 풍향 및 풍속을 고려하여 가장 적절한 표준 측정장치 및 기준 측정장치를 선별한다. 개별 측정단말의 위치, 풍향 및 풍속을 고려하여 가장 적절한 표준 측정장치 및 기준 측정장치를 선별하는 것에 대해서는 도 6을 참조하여 설명하기로 한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 측정단말과 표준 측정장치의 위치를 나타낸 지도를 도시한 도면이다.
미세먼지의 농도를 측정하고자 하는 개별 측정단말(140)이 존재하며, 개별 측정단말(140)의 주위에는 두 개의 표준 측정장치(110-1, 110-2)가 있다. 개별 측정단말(140)에 보다 가까이 위치하고 있는 표준 측정장치는 보다 동쪽에 위치한 표준 측정장치(110-2)로서, 제어부(220)는 표준 측정장치(110-2)를 이용하여 농도 보정치를 제공할 수 있다. 그러나 예를 들어, 표준 측정장치(110-1)와 개별 측정단말(140) 보다 서쪽에 위치한 중국으로부터 봄철에 편서풍을 타고 황사먼지가 불어오는 상황이라면, 개별 측정단말(140)에 보다 가까이 위치했더라도 상대적으로 동쪽에 위치한 표준 측정장치(110-2)보다는 개별 측정단말(140)에 보다 멀리 위치했더라도 상대적으로 서쪽에 위치한 표준 측정장치(110-1)가 더 정확한 농도 측정치를 제공할 수 있다.
이와 같이, 제어부(220)는 위치, 미세먼지 농도, 풍향 및 풍속을 모두 고려하여, 가장 적절한 표준 측정장치 및 기준 측정장치를 선별할 수 있다. 제어부(220)는 선정된 표준 측정장치(110) 및 기준 측정장치(120)로부터 수신한 농도 측정치를 이용하여 농도 보정상수를 연산할 수 있다.
또는, 제어부(220)는 농도 보정상수를 연산함에 있어, 하나가 아닌 복수의 표준 측정장치 및 기준 측정장치를 선별하여 각 표준 측정장치 및 기준 측정장치에서의 농도 측정치를 이용할 수 있다. 제어부(220)는 개별 측정단말(140)로부터 기 설정된 반경 내에 위치하고 있으며, 측정된 미세먼지 농도가 기 설정된 기준치를 초과하는 표준 측정장치 및 기준 측정장치라면 추가적인 선별없이 모두를 이용할 수 있다. 개별 측정장치와 기준 측정장치는 동일한 구성을 갖거나 정량적 상관관계를 확인할 수 있다고는 하지만, 각 측정장치는 측정시 오차를 가질 수 있다. 이에 따라, 제어부(220)가 하나의 표준 측정장치 및 기준 측정장치를 이용하여 농도 보정상수를 연산하는 경우, 농도 보정상수는 개별 측정장치와 기준 측정장치의 측정오차에 따라 정확도가 떨어질 가능성도 존재할 수 있다. 이러한 가능성을 줄이기 위해, 제어부(220)는 일정한 조건을 갖는 표준 측정장치 및 기준 측정장치 모두를 이용하여 각 농도 보정상수를 연산하며, 연산된 농도 보정상수의 평균치를 구함으로써, 최종적으로 개별 측정단말로 제공할 농도 보정상수를 연산한다. 예를 들어, 일정한 조건을 갖는 표준 측정장치 및 기준 측정장치가 모두 3지점으로 선별되었으며, A 지점에서 표준 측정장치 및 기준 측정장치의 농도 측정치로부터 연산된 농도 보정상수는 50%, B 지점에서 연산된 농도 보정상수는 30%, C 지점에서 연산된 농도 보정상수는 40%인 경우, 제어부(220)는 최종적으로 개별 측정단말로 제공할 농도 보정상수를 40%로 연산할 수 있다.
제어부(220)는, 상황에 따라(예를 들어, 풍향과 풍속이 강한 상황인 경우 등), 위치, 미세먼지 농도, 풍향 및 풍속을 모두 고려하여, 가장 적절한 표준 측정장치 및 기준 측정장치를 선별할 수 있도 있고, 위치 및 미세먼지 농도를 고려하여 하나 이상의 표준 측정장치 및 기준 측정장치를 선별할 수도 있다. 제어부(220)는 이처럼 선별된 표준 측정장치 및 기준 측정장치의 농도 측정치를 이용하여 농도 보정상수를 연산한다.
제어부(220)는 개별 측정단말(140)로부터 수신한 위치와 보정된 미세먼지 농도를 이용하여, 장소, 시간대, 날짜 등에 따른 농도 측정치의 흐름을 파악하는 것이 가능하다. 빅데이터를 이용하여 보다 정확한 미세먼지 농도의 보정치를 제공하기 위해, 제어부(220)는 개별 측정단말(140)로부터 수신한 보정된 미세먼지 농도를 누적하여 저장하도록 데이터베이스(230)를 제어하며, 저장된 미세먼지 농도를 이용하여 농도 측정치의 흐름을 파악하는 것이 가능하다. 제어부(220)는 자체 측정 데이터 및 기상청 등에서 제공하는 기상 자료를 토대로 개별 측정단말에 가장 적합한 미세먼지 농도 보정상수를 제공할 수 있다. 시간대, 날짜, 장소가 다른 수많은 개별 측정단말로부터 보정된 미세먼지 농도를 수집하여 저장하고 분석함에 따라, 제어부(220)는 시간대, 날짜, 장소 등에 따른 농도 측정치의 흐름을 파악하고, 적절히 농도 보정상수를 연산할 수 있다.
데이터베이스(230)는 표준 측정장치와 기준 측정장치의 식별자 및 위치를, 개별 측정단말로부터 수신한 위치정보를 저장한다. 데이터베이스(230)는 표준 측정장치와 기준 측정장치의 식별자 및 위치를 기 저장한다. 이에 따라, 개별 측정단말(140)이 농도의 보정을 요구하기 위해 위치정보를 전송한 경우, 데이터베이스(230)는 제어부(220)가 해당 개별 측정단말(140)과 가장 근접한 표준 측정장치(110) 또는 기준 측정장치(120)를 파악할 수 있도록 한다. 또한, 표준 측정장치(110) 또는 기준 측정장치(120)가 표준 미세먼지 농도 측정치나 기준 미세먼지 농도 측정치를 전송한 경우, 데이터베이스(230)는 제어부(220)가 어떠한 표준 측정장치(110) 또는 기준 측정장치(120)가 해당 측정치를 전송한 것인지 알 수 있도록 한다. 또한, 제어부(220)가 미세먼지 농도의 보정을 요구한 개별 측정단말을 파악하고, 개별 측정단말로부터 근접한 표준 측정장치와 기준 측정장치를 식별할 수 있도록, 데이터베이스(230)는 개별 측정단말로부터 수신한 위치정보를 저장한다.
데이터베이스(230)는 표준 측정장치, 기준 측정장치 또는 개별 측정단말의 위치에서의 대기 또는 기상정보를 표준 측정장치, 기준 측정장치 또는 개별 측정단말의 위치정보와 대응시켜 저장할 수 있다. 데이터베이스(230)는 기상청 등 외부장치로부터 표준 측정장치, 기준 측정장치 또는 개별 측정단말의 위치에서의 대기 또는 기상정보를 제공받아, 표준 측정장치, 기준 측정장치 또는 개별 측정단말의 각 위치정보와 대응시켜 저장한다. 대기 또는 기상 정보에는 풍향, 풍속, 온도, 습도, 오존농도, 아황산농도, 이산화탄소 농도, 산화질소 농도, VOC (volatile organic compound) 농도 등의 정보가 포함된다.
또한, 데이터베이스(230)는 개별 측정단말로부터 수신한 위치정보와, 설정에 따라 보정된 미세먼지 농도 또는 보정되지 않는 미세먼지 농도를 저장한다. 데이터베이스(230)는 각 개별 측정단말로부터 수신한 수많은 위치정보와 보정된 미세먼지 농도를 수신한 날짜, 시간에 대응시켜 저장한다. 이에 따라, 제어부(220)는 데이터베이스(230)에 저장된 정보를 이용하여 농도 측정치의 흐름을 파악할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 측정단말의 연산부의 구성을 도시한 구성도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 측정단말의 연산부(144)는 통신부(310), 인터페이스부(320), 제어부(330), 측위부(340) 및 전원부(350)를 포함한다.
통신부(310)는 측위부(340)가 측위한 위치정보를 미세먼지 농도 연산서버(130)로 전송하거나, 농도 보정상수를 미세먼지 농도 연산서버(130)로부터 수신한다.
인터페이스부(320)는 연산부(144)와 미세먼지 측정부(148)를 연결한다. 인터페이스부(320)는 IDE(Integrated Device Electronics), SATA(Serial Advanced Technology Attachment), SCSI(Small Computer System Interface), eSATA(External SATA), PCMCIA(Personal Computer Memory Card International Association), USB(Universal Serial Bus) 등 다양한 방식으로 구현되어 연산부(144)와 미세먼지 측정부(148)를 연결한다.
제어부(330)는 인터페이스부(320)를 통해 미세먼지 측정부(148)로부터 미세먼지의 농도를 수신하며, 미세먼지 측정부(148)로부터 수신한 미세먼지 농도를 미세먼지 농도 연산서버(130)로부터 수신한 농도 보정상수를 이용하여 보정한다. 제어부(330)는 미세먼지 측정부(148)로부터 미세먼지 측정치를 받아서 미세먼지 농도를 연산하게 할 수도 있고, 또는 측정부에서 직접 미세먼지의 농도(중량)로 변환하는 미리 설정된 상수의 중량 인자를 이용하여 미세먼지의 농도를 연산하게 한 후, 연산된 농도 값을 받아와서, 보정상수를 이용하여 보정하게 할 수도 있다. 다만, 미세먼지 측정부(148)는 미세먼지를 측정함에 있어, 광 산란법을 이용한다. 광 산란법은 산란광을 측정하여 미세먼지 농도를 산출하는 방식인데, 산란되는 광의 세기는 미세먼지의 종류, 농도, 크기, 빛을 흡수하는 요소(예를 들어, 블랙 카본)나 습기 등의 존재에 따라 달라진다. 또한, 측정기에 미리 설정되는 중량인자는 전술한 요인들을 미세먼지 종류 별로 모두 반영할 수 없어 일정한 조건(예를 들어, Arizona Dust로 가정)을 상정하여 일괄적으로 정해지기 때문에, 미세먼지 산란광의 측정치는 그 자체만으로는 정확한 미세먼지의 농도(또는 중량)로 연산되지 못한다. 이러한 부정확성을 보정하기 위해, 제어부(330)는 미세먼지 측정부(148)로부터 수신한 농도 측정치를 이용하여 미세먼지의 농도를 보정한다. 농도 보정상수는 표준 측정장치(110)가 측정한 결과와 개별 측정단말(140)과 동일한 구성을 갖거나 개별 측정단말(140)의 측정값과의 정량적 상관관계를 확인할 수 있는 기준 측정장치(120)가 측정한 결과와의 오차를 이용하여 연산하는 것이기 때문에, 제어부(330)는 농도 보정상수를 이용한 보정을 통해 정확한 미세먼지 농도의 측정결과를 제공할 수 있다.
연산부(144)는 광 산란법을 이용하면서도 간편한 방법으로 신속하게 정확한 미세먼지 농도의 측정결과를 제공할 수 있다.
연산부(144)는 미세먼지 농도 연산서버(130)로부터 수신한 농도 보정상수를 이용하기 때문에, 중량 농도법이나 베타선 흡수 측정법 등의 국가 표준 측정방법에 비해 상대적으로 부정확한 측정방식인 광 산란법으로 (미세먼지 측정부(148)에 의해) 측정된 측정결과의 정확도를 높이기 위해, 별도의 복잡한 알고리즘이나 추가적인 구성을 연산부(144)가 더 구비할 필요가 없다. 별도의 알고리즘이나 추가적인 구성의 처리과정을 거칠 필요가 없기 때문에, 연산부(144)는 미세먼지 측정부(148)가 측정한 부정확한 측정결과를 보정하여 거의 실시간으로 정확한 측정결과를 제공할 수 있는 장점이 있으며, 별도의 알고리즘이나 추가적인 구성을 구비하기 위한 추가적인 비용이 소모되지 않는 장점이 있다.
또한, 연산부(144)는 일반적인 광 산란법으로 측정된 측정결과에 보정상수를 이용하여 보정하기 때문에, 미세먼지 측정부(148)가 미세먼지 농도 측정결과를 높이기 위한 별도의 알고리즘이나 추가적인 구성을 구비할 것을 요구하지 않는다. 즉, 연산부(144)는 광 산란법을 이용하는 어떠한 미세먼지 측정부와 결합되더라도, 정확한 미세먼지 농도 측정결과를 제공할 수 있다. 연산부(144)는 다른 미세먼지 측정방법에 비해 상대적으로 저렴하게 구현할 수 있는 광 산란법을 이용함에도 간편하게 정확한 미세먼지 농도를 연산할 수 있다.
측위부(340)는 미세먼지 농도 연산서버(130)로 전송하기 위한 개별 측정단말(140)의 위치를 측정한다. 측위부(340)는 중계장치의 전파환경을 이용하여 소프트웨어적으로 단말의 위치를 확인하는 네트워크 기반 방식, 단말에 탑재된 GPS(Global Positioning System) 수신기를 이용하여 단말의 위치를 확인하는 핸드셋 기반 방식 및 네트워크 기반 방식과 핸드셋 기반 방식을 혼합하여 단말의 위치를 확인하는 방식 등 다양한 방식을 사용하여 개별 측정단말(140)의 위치를 측정한다.
전원부(350)는 연산부(144)의 각 구성이 동작할 수 있도록 전원을 제공하며, 인터페이스부(320)를 거쳐 미세먼지 측정부(148)로 전원을 제공한다.
상기의 설명에서 알 수 있듯이, 연산부(144)는 별도의 장치 없이 휴대폰의 기능을 사용하여 구성할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 측정단말의 미세먼지 측정부의 구성을 도시한 구성도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 측정단말의 미세먼지 측정부(148)는 공기 유입부(410), 레이저 조사부(420), 집광부(430) 및 인터페이스부(440)를 포함한다.
공기 유입부(410)는 공기 흡입구와 배출구를 포함하여 구성되며, 미세먼지가 포함된 공기를 유입한다. 공기 유입부(410)는 공기를 유입하여 레이저 조사부(420)를 통과시킴으로써, 미세먼지를 포함한 공기가 레이저 조사부가 조사하는 레이저를 통과하도록 한다.
레이저 조사부(420)는 공기 유입부(410)를 통과하는 공기에 레이저를 조사한다. 레이저 조사부(420)는 레이저 다이오드로 구성되어, 공기에 레이저를 조사한다. 레이저 조사부(420)는 공기에 레이저를 조사함으로써, 공기 내 포함된 미세먼지에 의해 레이저가 산란되도록 한다.
집광부(430)는 미세먼지에 의해 산란되는 산란광을 집광하여 검출하며, 산란광의 세기는 미세먼지의 종류와 크기에 따라 상이해진다. 집광부(430)가 집광한 산란광을 측정해도 미세먼지의 성분까지 파악하기는 어렵다. 집광부(430)는 측정되는 산란광의 세기나 미세먼지의 크기별 갯수를 측정하여 연산부(144)로 제공되게 하거나, 또는 측정된 산란광의 세기나 미세먼지 개수에 미리 설정된 중량계수를 이용하여 미세먼지 농도를 산출하여 인터페이스부를 거쳐 연산부(144)에 제공하게 할 수 있다.
인터페이스부(440)는 연산부(144)와 연결되어 연산부(144)로부터 전원을 공급받을 수 있으며, 집광부의 측정 및 계산 결과를 연산부(144)로 제공한다. 인터페이스부(440)는 미세먼지 측정부(148) 내 각 구성이 동작할 수 있도록 연산부(144)로부터 전원을 공급받을 수 있으며, 집광부가 측정한 결과를 연산부(144)로 제공한다.
미세먼지 측정부(148)는 집광부(430)를 이용하여, 연산부(144)로 제공하여 정확한 미세먼지 농도를 연산할 수 있도록 하는 미세먼지 농도 측정치를 측정한다. 연산부(144)에 의해 측정결과가 정확한 미세먼지 농도로 보정되기 때문에, 미세먼지 측정부(148)는 일반적인 광 산란법을 이용하여 미세먼지의 농도를 측정하기 위한 구성만을 구비하는 것으로 족하며, 별도로 측정한 농도를 처리하거나, 측정한 농도의 정확도를 높이기 위해 추가적인 구성이나 알고리즘을 구비할 필요가 없다.
또한, 미세먼지 측정부(148)는 전원을 인터페이스부(440)를 이용해 연산부(144)로부터 제공받기 때문에, 각 구성(공기 유입부, 레이저 조사부 및 집광부)을 동작시키기 위한 별도의 전원을 구비할 필요가 없다.
이에 따라, 미세먼지 측정부(148)는 소형화가 가능해지며, 저렴한 비용으로 구현될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 미세먼지 농도 연산 서버가 미세먼지 농도를 연산하는 방법을 도시한 순서도이다.
미세먼지 농도 연산서버(130)는 개별 측정장치(140)로부터 위치정보를, 표준 측정장치(110), 표준 농도 측정치 저장서버(115) 또는 기준 측정장치(120)로부터 표준 미세먼지 농도 측정치 및 기준 미세먼지 농도 측정치를 수신한다(S510). 미세먼지 농도 연산서버(130)는 표준 측정장치(110)나 표준 농도 측정치 저장서버(115)및 기준 측정장치(120)로부터 각각 표준 미세먼지 농도 측정치 및 기준 미세먼지 농도 측정치를 수신할 수도 있고, 기준 측정장치(120)로부터 측정치 모두를 수신할 수도 있다. 나아가, 미세먼지 농도 연산서버(130)는 표준 측정장치(110) 또는 기준 측정장치(120)로부터 각 측정장치의 식별자를 함께 수신할 수 있다. 미세먼지 농도 연산서버(130)는 표준 측정장치와 기준 측정장치의 식별자 및 위치를 기 저장하며, 개별 측정단말로부터 수신한 위치정보를 저장한다.
미세먼지 농도 연산서버(130)는 표준 미세먼지 농도 측정치 및 기준 미세먼지 농도 측정치 간 오차를 파악하여 농도 보정상수를 연산한다(S520). 미세먼지 농도 연산서버(130)는 개별 측정장치(140)의 위치정보를 이용하여, 위치와 대기 또는 기상정보를 고려하여 하나 이상의 표준 측정장치(110)와 기준 측정장치(120)를 선별하며, 선별된 표준 측정장치(110)의 표준 미세먼지 농도 측정치와 선별된 기준 측정장치(120)의 기준 미세먼지 농도 측정치로부터 오차를 파악하여 농도 보정상수를 연산한다.
미세먼지 농도 연산서버(130)는 연산된 농도 보정상수를 개별 측정단말(140)로 전송한다(S530).
미세먼지 농도 연산서버(130)는 각 개별 측정단말로부터 보정된 미세먼지 농도를 수신한다(S540). 물론 개별 측정단말로부터 보정된 미세먼지 농도를 수신하게 할 수 도 있고, 보정되기 전의 미세먼지 농도를 수신하게 할 수도 있다.
미세먼지 농도 연산서버(130)는 각 개별 측정단말로부터 수신한 미세먼지 농도를 누적하여 각 위치별 미세먼지 농도를 도출한다(S550). 미세먼지 농도 연산서버(130)는 각 개별 측정단말로부터 보정된 미세먼지 농도 또는 보정되지 않은 미세먼지 농도를 수신하여, 미세먼지 농도를 각 개별 측정단말의 위치정보에 대응하여 저장한다. 미세먼지 농도 연산서버(130)는 누적된 미세먼지 농도를 이용하여 각 위치별 미세먼지 농도를 도출한다.
도 5에서는 각 과정을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 발명의 일 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것이다. 다시 말해, 본 발명의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 5에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 각 과정 중 하나 이상의 과정을 병렬적으로 실행하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이므로, 도 5는 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.
한편, 도 5에 도시된 과정들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 즉, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장매체를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 미세먼지 농도 연산 시스템
110: 표준 측정장치
115: 표준 농도 측정치 저장서버 120: 기준 측정장치
130: 미세먼지 농도 연산서버 140: 개별 측정단말
144: 연산부 148: 미세먼지 측정부
210, 310: 통신부 220, 330: 제어부
230: 데이터베이스 320, 440: 인터페이스부
340: 측위부 350: 전원부
410: 공기 유입부 420: 레이저 조사부
430: 집광부
115: 표준 농도 측정치 저장서버 120: 기준 측정장치
130: 미세먼지 농도 연산서버 140: 개별 측정단말
144: 연산부 148: 미세먼지 측정부
210, 310: 통신부 220, 330: 제어부
230: 데이터베이스 320, 440: 인터페이스부
340: 측위부 350: 전원부
410: 공기 유입부 420: 레이저 조사부
430: 집광부
Claims (12)
- 광 산란법을 이용하여 미세먼지를 측정하는 개별 측정단말이 정확한 미세먼지 농도를 측정할 수 있도록 미세먼지 보정상수를 제공하는 미세먼지 농도 연산장치에 있어서,
상기 개별 측정단말과 동일한 구성을 갖거나 상기 개별 측정단말의 측정값과의 정량적 상관관계를 확인할 수 있는 기준 측정장치로부터 기준 미세먼지 농도 측정치를, 표준 측정장치 또는 상기 기준 측정장치로부터 표준 미세먼지 농도 측정치를, 상기 개별 측정단말로부터 위치정보를 수신하고, 상기 개별 측정단말로 미세먼지 보정상수를 송신하는 통신부; 및
상기 기준 미세먼지 농도 측정치와 상기 표준 미세먼지 농도 측정치를 이용하여 상기 미세먼지 보정상수를 연산하고, 연산한 미세먼지 보정상수를 상기 개별 측정단말로 송신하도록 통신부를 제어하는 제어부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 미세먼지 농도 연산장치. - 제1항에 있어서,
상기 기준 측정장치는,
상기 표준 측정장치로부터 기 설정된 범위 내에 배치되는 것을 특징으로 하는 미세먼지 농도 연산장치. - 제1항에 있어서,
상기 표준 측정장치 및 상기 기준 측정장치의 각각의 식별자와 위치를 대응시켜 저장하는 데이터베이스를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 미세먼지 농도 연산장치. - 제3항에 있어서,
상기 데이터베이스는,
상기 표준 측정장치 및 상기 기준 측정장치의 위치에서의 대기 또는 기상 정보를 상기 표준 측정장치 및 상기 기준 측정장치의 각각의 식별자와 위치와 대응시켜 저장하는 것을 특징으로 하는 미세먼지 농도 연산장치. - 제1항에 있어서,
상기 통신부는,
상기 기준 측정장치 또는 상기 표준 측정장치로부터 상기 기준 미세먼지 농도 측정치 또는 상기 표준 미세먼지 농도 측정치를 수신함에 있어, 상기 기준 측정장치 또는 상기 표준 측정장치의 식별자를 함께 수신하는 것을 특징으로 하는 미세먼지 농도 연산장치. - 미세먼지 농도 연산장치가 광 산란법을 이용하여 미세먼지를 측정하는 개별 측정단말이 정확한 미세먼지 농도를 측정할 수 있도록 미세먼지 보정상수를 제공하기 위한 미세먼지 농도 연산방법에 있어서,
상기 개별 측정단말과 동일한 구성을 갖거나 상기 개별 측정단말의 측정값과의 정량적 상관관계를 확인할 수 있는 기준 측정장치로부터 기준 미세먼지 농도 측정치를, 표준 측정장치 또는 상기 기준 측정장치로부터 표준 미세먼지 농도 측정치를 수신하는 수신과정;
상기 기준 미세먼지 농도 측정치와 상기 표준 미세먼지 농도 측정치를 이용하여 상기 미세먼지 보정상수를 연산하는 연산과정; 및
연산한 미세먼지 보정상수를 상기 개별 측정단말로 송신하는 송신과정
을 포함하는 것을 특징으로 하는 미세먼지 농도 연산방법. - 제6항에 있어서,
상기 기준 측정장치는,
상기 표준 측정장치로부터 기 설정된 범위 내에 배치되는 것을 특징으로 하는 미세먼지 농도 연산방법. - 제6항에 있어서,
상기 수신과정은,
상기 기준 측정장치 또는 상기 표준 측정장치로부터 상기 기준 미세먼지 농도 측정치 또는 상기 표준 미세먼지 농도 측정치를 수신함에 있어, 상기 기준 측정장치 또는 상기 표준 측정장치의 식별자를 함께 수신하는 것을 특징으로 하는 미세먼지 농도 연산방법. - 제6항에 있어서,
상기 표준 측정장치 및 상기 기준 측정장치의 각각의 식별자와 위치를 대응시켜 저장하는 저장과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 미세먼지 농도 연산방법. - 제9항에 있어서,
상기 저장과정은,
상기 표준 측정장치 및 상기 기준 측정장치의 위치에서의 대기 또는 기상 정보를 상기 표준 측정장치 및 상기 기준 측정장치의 각각의 식별자와 위치와 대응시켜 저장하는 것을 특징으로 하는 미세먼지 농도 연산방법. - 광 산란법을 이용하여 미세먼지의 농도를 측정하는 미세먼지 측정단말에 있어서,
상기 미세먼지 측정단말 내 각 구성에 전원을 공급하는 전원부;
상기 미세먼지 측정단말과 동일한 구성을 갖거나 상기 미세먼지 측정단말의 측정값과의 정량적 상관관계를 확인할 수 있는 기준 측정장치로부터 측정된 기준 미세먼지 농도 측정치와 표준 측정장치로부터 측정된 표준 미세먼지 농도 측정치를 이용하여 연산된 미세먼지 농도 보정상수를 미세먼지 농도 연산서버로부터 수신하는 통신부;
광 산란법을 이용하여 미세먼지의 농도를 측정하는 미세먼지 측정부; 및
상기 미세먼지 측정부가 측정한 미세먼지의 농도 측정치를 미세먼지 농도 보정상수를 이용하여 보정하여 정확한 미세먼지 농도를 연산하는 제어부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 미세먼지 측정단말. - 제11항에 있어서,
상기 미세먼지 측정단말은,
상기 미세먼지 농도 연산서버가 미세먼지 농도 보정상수를 연산함에 있어, 자신의 위치에서 가장 근접한 표준 측정장치와 기준 측정장치를 이용하여 미세먼지 농도 보정상수를 연산할 수 있도록, 자신의 위치를 측정하는 측위부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 미세먼지 측정단말.
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Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102134545B1 (ko) * | 2019-12-30 | 2020-07-15 | 주식회사 에어콕 | 미세먼지 및 초미세먼지 측정 정확도 향상을 위한 센서 자동보정 방법 |
| KR102159108B1 (ko) * | 2019-07-12 | 2020-09-23 | 세종대학교산학협력단 | 네트워크 교정이 가능한 분산형 3차원 미세먼지 측정 시스템 및 방법 |
| KR20200134495A (ko) * | 2019-05-22 | 2020-12-02 | 서인원 | 미세먼지 경보 장치 |
| KR102185994B1 (ko) * | 2019-07-16 | 2020-12-02 | 에스케이텔링크 주식회사 | 카메라 및 발광부가 구비된 단말기를 이용하여 미세먼지 농도를 측정하는 방법, 측정된 미세먼지 농도 정보를 공유하는 방법 및 이를 위한 서버 |
| KR102195554B1 (ko) | 2019-10-16 | 2020-12-28 | 주식회사 엘지유플러스 | 미세 먼지 표시 장치 및 방법 |
| KR20210009291A (ko) * | 2019-07-16 | 2021-01-26 | 에스케이텔링크 주식회사 | 카메라 및 발광부가 구비된 단말기를 이용하여 미세먼지 농도를 측정하는 방법, 측정된 미세먼지 농도 정보를 공유하는 방법 및 이를 위한 서버 |
| KR102390910B1 (ko) * | 2021-11-11 | 2022-04-26 | 류준호 | 미세먼지 농도 측정을 위한 광학 센서의 교정 방법 및 장치 |
| KR102470408B1 (ko) * | 2022-04-13 | 2022-11-25 | 주식회사 드림즈 | 방사성 미세입자 양방향 측정 시스템 및 방법 |
| KR20230078326A (ko) * | 2021-11-26 | 2023-06-02 | 한국미세먼지연구소 주식회사 | 공공빅데이터를 이용한 광학식 센서 모니터링 정확도 향상 방법 |
| KR102594820B1 (ko) * | 2023-01-02 | 2023-10-27 | 서울특별시 | 인공지능을 이용한 미세먼지 예측시스템 |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2023210933A1 (ko) * | 2022-04-27 | 2023-11-02 | 주식회사 아림사이언스 | 센서 교정 장치, 센서 교정 공기질 측정 장치, 및 그 교정 방법 |
| TWI802434B (zh) * | 2022-06-08 | 2023-05-11 | 桓達科技股份有限公司 | 粉塵濃度訊號處理裝置及其訊號處理方法 |
| CN115358572B (zh) * | 2022-08-17 | 2023-04-28 | 生态环境部南京环境科学研究所 | 一种污染场地地表颗粒物释放暴露快速评估方法 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0696374B2 (ja) * | 1986-09-05 | 1994-11-30 | 日野自動車工業株式会社 | 自動トランスミツシヨン |
| JPH1194741A (ja) * | 1997-09-22 | 1999-04-09 | Sharp Corp | 感度補正機能付きほこりセンサ装置 |
| KR101168948B1 (ko) * | 2010-10-22 | 2012-08-02 | 주식회사 에이피엠엔지니어링 | 미세 먼지 및 초미세 먼지의 채취 및 측정 시스템 |
| JP5473931B2 (ja) * | 2007-11-16 | 2014-04-16 | パーティクル・メージャーリング・システムズ・インコーポレーテッド | 光学粒子計数器を較正検証するためのシステム及び方法 |
| KR101490324B1 (ko) * | 2014-09-16 | 2015-02-16 | 대한민국 | 미세 먼지 원격 측정 시스템 |
| KR101556660B1 (ko) * | 2014-11-03 | 2015-10-01 | 주식회사 위메이트 | 먼지 농도 측정을 위한 모바일 단말 |
| KR20160106908A (ko) * | 2015-03-03 | 2016-09-13 | 쌍신전자통신주식회사 | 먼지 센서의 출력 보정 방법 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9726579B2 (en) * | 2014-12-02 | 2017-08-08 | Tsi, Incorporated | System and method of conducting particle monitoring using low cost particle sensors |
| KR20160080382A (ko) * | 2014-12-29 | 2016-07-08 | 주식회사 그린솔루스 | 먼지측정장치 |
| CN105092781B (zh) * | 2015-07-01 | 2017-10-20 | 北京奇虎科技有限公司 | 一种用于生成空气数据的方法和设备 |
| CN105527208B (zh) * | 2016-01-27 | 2019-03-12 | 北京市环境保护监测中心 | 一种大气颗粒物质量浓度数据校正方法 |
-
2017
- 2017-10-12 KR KR1020170132563A patent/KR102002988B1/ko active IP Right Grant
-
2018
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Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0696374B2 (ja) * | 1986-09-05 | 1994-11-30 | 日野自動車工業株式会社 | 自動トランスミツシヨン |
| JPH1194741A (ja) * | 1997-09-22 | 1999-04-09 | Sharp Corp | 感度補正機能付きほこりセンサ装置 |
| JP5473931B2 (ja) * | 2007-11-16 | 2014-04-16 | パーティクル・メージャーリング・システムズ・インコーポレーテッド | 光学粒子計数器を較正検証するためのシステム及び方法 |
| KR101168948B1 (ko) * | 2010-10-22 | 2012-08-02 | 주식회사 에이피엠엔지니어링 | 미세 먼지 및 초미세 먼지의 채취 및 측정 시스템 |
| KR101490324B1 (ko) * | 2014-09-16 | 2015-02-16 | 대한민국 | 미세 먼지 원격 측정 시스템 |
| KR101556660B1 (ko) * | 2014-11-03 | 2015-10-01 | 주식회사 위메이트 | 먼지 농도 측정을 위한 모바일 단말 |
| KR20160106908A (ko) * | 2015-03-03 | 2016-09-13 | 쌍신전자통신주식회사 | 먼지 센서의 출력 보정 방법 |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20200134495A (ko) * | 2019-05-22 | 2020-12-02 | 서인원 | 미세먼지 경보 장치 |
| KR102159108B1 (ko) * | 2019-07-12 | 2020-09-23 | 세종대학교산학협력단 | 네트워크 교정이 가능한 분산형 3차원 미세먼지 측정 시스템 및 방법 |
| KR102185994B1 (ko) * | 2019-07-16 | 2020-12-02 | 에스케이텔링크 주식회사 | 카메라 및 발광부가 구비된 단말기를 이용하여 미세먼지 농도를 측정하는 방법, 측정된 미세먼지 농도 정보를 공유하는 방법 및 이를 위한 서버 |
| KR20210009291A (ko) * | 2019-07-16 | 2021-01-26 | 에스케이텔링크 주식회사 | 카메라 및 발광부가 구비된 단말기를 이용하여 미세먼지 농도를 측정하는 방법, 측정된 미세먼지 농도 정보를 공유하는 방법 및 이를 위한 서버 |
| KR102195554B1 (ko) | 2019-10-16 | 2020-12-28 | 주식회사 엘지유플러스 | 미세 먼지 표시 장치 및 방법 |
| KR102134545B1 (ko) * | 2019-12-30 | 2020-07-15 | 주식회사 에어콕 | 미세먼지 및 초미세먼지 측정 정확도 향상을 위한 센서 자동보정 방법 |
| KR102390910B1 (ko) * | 2021-11-11 | 2022-04-26 | 류준호 | 미세먼지 농도 측정을 위한 광학 센서의 교정 방법 및 장치 |
| KR20230078326A (ko) * | 2021-11-26 | 2023-06-02 | 한국미세먼지연구소 주식회사 | 공공빅데이터를 이용한 광학식 센서 모니터링 정확도 향상 방법 |
| KR102470408B1 (ko) * | 2022-04-13 | 2022-11-25 | 주식회사 드림즈 | 방사성 미세입자 양방향 측정 시스템 및 방법 |
| KR102594820B1 (ko) * | 2023-01-02 | 2023-10-27 | 서울특별시 | 인공지능을 이용한 미세먼지 예측시스템 |
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