KR20200120985A - 인공지능을 이용하여 해외유입미세먼지가 국내 미세먼지 농도에 미치는 영향을 분석하는 미세먼지측정 및 예보시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 해외미세먼지정보수집장치, 해외풍향정보수집장치, 위성사진분석장치에서 수집된 정보를 단위 시간마다 분석하여 중국에서 발생한 미세먼지 중 대한민국으로 유입되는 해외유입미세먼지의 이동속도와 이동량을 분석하는 해외유입미세먼지분석장치, 국내 미세먼지 농도를 측정하는 국내미세먼지측정장치, 복수의 국내미세먼지측정장치를 포함하는 대기오염측정 네트워크에 연결되어 개별 국내미세먼지측정장치를 관제하는 통합관제서버, 및 국내미세먼지측정장치에서 측정된 국내 미세먼지 농도 및 해외유입미세먼지분석장치에서 분석된 상기 해외유입미세먼지의 이동속도와 이동량을 이용하여 해외유입미세먼지가 국내 미세먼지 농도에 미치는 영향을 인공지능을 이용하여 학습하고, 학습된 알고리즘을 이용하여 아직 대한민국에 도달하지 않은 해외유입미세먼지의 이동속도와 이동량을 바탕으로 향후 국내 미세먼지 농도를 사전에 예보하는 인공지능형 미세먼지예보장치를 포함하는 인공지능을 이용하여 해외유입미세먼지가 국내 미세먼지 농도에 미치는 영향을 분석하는 미세먼지측정 및 예보시스템을 제공한다.
Description
본 발명은 미세먼지 측정 및 예보시스템에 관한 것이다.
2002년 한일 월드컵축대대회를 계기로 국내 10개 시·도 경기장 주변 16개 지점의 대기오염도를 공개하기 시작한 이래 한국환경공단은 대기오염측정망 관련 인프라를 이용하여 대기오염도의 실시간 공개에 대한 국민적 요구에 부응하고 있다.
국립환경과학원과 한국환경공단의 자료를 분석한 KBS의 보도자료에 따르면, 2015년 3월을 기준으로 전국 257 곳에 설치되어 운영 중인 도시대기 측정소의 절반 이상이 기준 높이를 초과하여 설치되어 있는 것으로 나타나 문제되고 있다. 즉, 257 곳의 도시대기 측정소 중에서 129 곳의 도시대기 측정소가 기준 설치 높이인 10m를 초과하고 있는 것이다.
그 중 가장 심각한 곳은 경기도 광명시 소하1동 주민센터의 옥상에 설치된 도시대기 측정소인 것으로 조사되었다. 광명시 주민센터의 옥상에 설치된 도시대기 측정소의 높이는 무려 39.15m였다.
그런데 같은 주민센터의 옥상과 지상에서 대기오염을 지표를 측정한 결과 적어도 20% 이상의 측정 편차가 발생됨이 확인되었다. 그 동안 국민에게 공개된 대기오염 지수의 신뢰성에 금이 간 것이다.
이에 본 발명의 발명자는 그런 문제점을 해결하기 위해서 오랫동안 연구하고 시행착오를 거치며 개발한 끝에 본 발명을 완성하기에 이르렀다.
본 발명은 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 인공지능을 이용하여 해외에서 유입되는 미세먼지가 국내 미세먼지 농도에 미치는 영향을 분석하여 미세먼지 측정 및 예보의 정확성을 향상시켰다.
또한, 본 발명은 대기오염 측정센서의 설치 높이 편차에 따른 대기오염 측정데이터의 오차를 감소시켜, 대기오염 측정데이터의 신뢰도를 제고할 수 있는 대기오염 측정장치를 제안한다.
본 발명의 또 다른 목적은 대기오염 측정센서의 설치 부지 매입비용에 소요되는 고비용 문제를 해결할 수 있는 대기오염 측정장치를 제안하는 것에 있다.
고비용 문제가 해결되면 같은 비용으로 더욱 많은 수의 대기오염 측정센서를 설치할 수 있다. 따라서 본 발명은 대기오염 데이터 측정거점을 전국적으로 확대하여 대기오염에 관한 빅데이터를 수집하고 분석하는 사물인터넷 기반의 통합관제 시스템을 제안한다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 상기 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 일 국면은 중국을 포함하는 해외지역의 미세먼지정보를 수집하는 해외미세먼지정보수집장치;
상기 중국을 포함하는 해외지역의 풍향정보를 수집하는 해외풍향정보수집장치;
중국, 중국과 대한민국 사이의 바다를 포함하는 지역의 위성영상을 단위 시간마다 수집하는 위성사진분석장치;
해외미세먼지정보수집장치, 해외풍향정보수집장치, 위성사진분석장치에서 수집된 정보를 단위 시간마다 분석하여 중국에서 발생한 미세먼지 중 대한민국으로 유입되는 해외유입미세먼지의 이동속도와 이동량을 분석하는 해외유입미세먼지분석장치;
국내 미세먼지 농도를 측정하는 국내미세먼지측정장치로서, 복수의 대기오염 측정센서를 포함하는 센서모듈, 상기 센서모듈에서 수집된 데이터를 통합관제서버로 전송하는 데이터통신모듈, 상기 센서모듈 또는 데이터통신모듈의 오동작여부를 진단하는 상태진단모듈, 원격에서 상기 센서모듈 또는 데이터통신모듈의 설정을 변경하고, 원격지의 통신에 문제가 있는 경우 통신망 리셋을 위해 국내미세먼지측정장치를 온오프시킬 수 있는 원격설정모듈, 및 상기 센서모듈 및 데이터통신모듈을 내장하는 하우징을 포함하는 국내미세먼지측정장치;
복수의 국내미세먼지측정장치를 포함하는 대기오염측정 네트워크에 연결되어 개별 국내미세먼지측정장치를 관제하는 통합관제서버; 및
국내미세먼지측정장치에서 측정된 국내 미세먼지 농도 및 해외유입미세먼지분석장치에서 분석된 상기 해외유입미세먼지의 이동속도와 이동량을 이용하여 해외유입미세먼지가 국내 미세먼지 농도에 미치는 영향을 인공지능을 이용하여 학습하고, 학습된 알고리즘을 이용하여 아직 대한민국에 도달하지 않은 해외유입미세먼지의 이동속도와 이동량을 바탕으로 향후 국내 미세먼지 농도를 사전에 예보하는 인공지능형 미세먼지예보장치를 포함하는 인공지능을 이용하여 해외유입미세먼지가 국내 미세먼지 농도에 미치는 영향을 분석하는 미세먼지측정 및 예보시스템을 제공한다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 인공지능형 미세먼지예보장치는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks : GAN)을 이용하여 국내 미세먼지 농도를 예보하며, 이를 위해 해외유입미세먼지의 이동속도와 이동량을 입력받아 가상의 국내 미세먼지 농도를 추측하는 미세먼지생성망; 및
미세먼지생성망에서 추측한 가상의 국내 미세먼지 농도의 진실인지 여부를 검증하는 미세먼지감별망을 포함하는 것이 좋다.
바람직한 실시예에 있어서, 미세먼지감별망은 미세먼지생성망이 추측한 가상의 국내 미세먼지 농도가 진실인지 여부를 판별하여 미세먼지생성망에게 제1피드백을 전달하고, 미세먼지생성망은 제1피드백을 이용하여 자신이 생성한 가상의 국내 미세먼지 농도가 진실로 판별될 수 있도록 스스로 추측의 정확성을 개선하고,
미세먼지감별망은 국내미세먼지측정장치가 실제로 측정한 국내 미세먼지 농도로부터 제2피드백을 받아 가상의 국내 미세먼지 농도 판별의 정확성을 스스로 개선함으로서,
인공지능형 미세먼지예보장치가 이중 피드백 구조를 통해 미세먼지 농도 예보의 정확성을 스스로 향상시키도록 하는 것이 좋다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 데이터통신모듈은 센서모듈에서 수집된 데이터를 통합관제서버로 전송하는 무선통신부를 포함하고,
상기 무선통신부는 상기 구조물의 유선통신회선과 별개로 국내미세먼지측정장치가 독자적으로 통합관제서버와 무선통신하도록 하는 것이 좋다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 통합관제서버는 국내미세먼지측정장치의 상태진단모듈로부터 오동작여부를 수신하면, 해당 국내미세먼지측정장치의 원격설정모듈을 이용하여 센서모듈 또는 데이터통신모듈의 설정을 변경하고, 원격지의 통신에 문제가 있는 경우 통신망 리셋을 위해 국내미세먼지측정장치를 온오프시키는 방식으로 원격에서 국내미세먼지측정장치를 유지보수하는 것이 좋다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 하우징은 지상에 기 설치된 구조물에 설치되고, 상기 구조물은 유선통신회선이 매설된 컴퓨팅장치로서, 상기 구조물은 공중전화박스 또는 자동입출금기(Automatic Teller Machine: ATM)인 것이 좋다.
본 발명은 해외에서 유입되는 미세먼지가 국내 미세먼지 농도에 미치는 영향을 인공지능을 통해 학습함으로서 보다 정확한 국내 미세먼지 농도를 예보할 수 있다.
위와 같은 본 발명에 따르면, 본 발명은 사람들이 활동하는 높이에서 대기오염을 측정하므로 측정센서의 높이에 따른 대기오염측정의 오차를 현저하게 개선할 수 있는 효과가 있다.
한편, 여기에서 명시적으로 언급되지 않은 효과라하더라도, 본 발명의 기술적 특징에 의해 기대되는 이하의 명세서에서 기재된 효과 및 그 잠정적인 효과는 본 발명의 명세서에 기재된 것과 같이 취급됨을 첨언한다.
도 1은 본 발명의 분석하는 미세먼지측정 및 예보시스템의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 국내미세먼지측정장치 및 통합관제서버의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 국내미세먼지측정장치의 하우징에 관한 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 국내미세먼지측정장치의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 통합관제서버의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.
※ 첨부된 도면은 본 발명의 기술사상에 대한 이해를 위하여 참조로서 예시된 것임을 밝히며, 그것에 의해 본 발명의 권리범위가 제한되지는 아니한다.
도 2는 본 발명의 국내미세먼지측정장치 및 통합관제서버의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 국내미세먼지측정장치의 하우징에 관한 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 국내미세먼지측정장치의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 통합관제서버의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.
※ 첨부된 도면은 본 발명의 기술사상에 대한 이해를 위하여 참조로서 예시된 것임을 밝히며, 그것에 의해 본 발명의 권리범위가 제한되지는 아니한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 설명한다. 그리고 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기능에 대하여 이 분야의 기술자에게 자명한 사항으로서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 본 발명의 분석하는 미세먼지측정 및 예보시스템의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.
도 1에서 알 수 있듯이, 본 발명의 분석하는 미세먼지측정 및 예보시스템(100)은 대기오염측정 네트워크(200-NET) 및 통합관제서버(300)를 포함한다.
대기오염측정 네트워크(200-NET)는 대기오염을 측정하는 복수개의 통합대기오염측정장치(200(1) 내지 200(n))를 포함하는 센서네트워크이다. 대기오염측정 네트워크(200-NET)에서 발신된 데이터 신호는 주변의 무선통신망(20)을 통해 통합관제서버(300)로 전달된다.
도시하지 않았지만, 본 발명은 중국을 포함하는 해외지역의 미세먼지정보를 수집하는 해외미세먼지정보수집장치, 상기 중국을 포함하는 해외지역의 풍향정보를 수집하는 해외풍향정보수집장치, 중국, 중국과 대한민국 사이의 바다를 포함하는 지역의 위성영상을 단위 시간마다 수집하는 위성사진분석장치, 해외미세먼지정보수집장치, 해외풍향정보수집장치, 위성사진분석장치에서 수집된 정보를 단위 시간마다 분석하여 중국에서 발생한 미세먼지 중 대한민국으로 유입되는 해외유입미세먼지의 이동속도와 이동량을 분석하는 해외유입미세먼지분석장치를 포함한다.
통합관제서버(300)는 대기오염측정 네트워크(200-NET)에 연결되어 개별 통합대기오염측정장치(200(1) 내지 200(n))를 관제한다. 또한, 통합관제서버(300)는 해외미세먼지정보수집장치, 해외풍향정보수집장치, 위성사진분석장치, 해외유입미세먼지분석장치에 연결되어 데이터를 수신하고 이들을 관제한다.
통합관제서버(300)는 수집한 데이터를 인공지능형 미세먼지예보장치(400)에게 제공한다. 이를 위해 통합관제서버(300)는 개별 국내미세먼지측정장치(200(1) 내지 200(n))를 실시간 관제하여 각종 대기오염측정 데이터를 수집하고, 이를 가공하여 Open API 형태 등으로 가공하여 인공지능형 미세먼지예보장치(400)에게 제공할 수 있다.
미세먼지예보장치(400)는 국내미세먼지측정장치에서 측정된 국내 미세먼지 농도 및 해외유입미세먼지분석장치에서 분석된 상기 해외유입미세먼지의 이동속도와 이동량을 이용하여 해외유입미세먼지가 국내 미세먼지 농도에 미치는 영향을 인공지능을 이용하여 학습하고, 학습된 알고리즘을 이용하여 아직 대한민국에 도달하지 않은 해외유입미세먼지의 이동속도와 이동량을 바탕으로 향후 국내 미세먼지 농도를 사전에 예보한다.
바람직한 실시예에서 미세먼지예보장치(400)는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks : GAN)을 이용하여 국내 미세먼지 농도를 예보한다. 이를 위해 미세먼지예보장치(400)는 미세먼지생성망 및 미세먼지감별망을 포함할 수 있다.
미세먼지생성망은 가상의 국내 미세먼지 농도를 생성하고, 미세먼지감별망으로 하여금 가상의 국내 미세먼지 농도가 진실이라고 믿도록 하는 신경망이다. 이를 위해 미세먼지생성망은 해외유입미세먼지의 이동속도와 이동량을 입력받아 가상의 국내 미세먼지 농도를 추측한다.
미세먼지감별망은 미세먼지생성망에서 추측한 가상의 국내 미세먼지 농도의 진실인지 여부를 검증하는 신경망이다.
인공지능형 미세먼지예보장치(400)는 이중 피드백 구조를 통해 미세먼지 농도 예보의 정확성을 스스로 향상시킨다. 이는 인간이 학습데이터를 제공하여 직접 학습시키는 것이 아니고 인공지능 자체가 스스로 학습하여 예보의 정확성을 향상시킨다는 의미가 있다.
구체적으로 미세먼지감별망은 미세먼지생성망이 추측한 가상의 국내 미세먼지 농도가 진실인지 여부를 판별하여 미세먼지생성망에게 제1피드백을 전달한다. 제1피드백이 거짓이면 미세먼지생성망은 자신이 생성한 가상의 미세먼지 농도가 거짓임을 들킨 것이므로 보다 정교하게 가상의 미세먼지 농도를 생성할 것이다. 이와 같이 미세먼지생성망은 제1피드백을 이용하여 자신이 생성한 가상의 국내 미세먼지 농도가 진실로 판별될 수 있도록 스스로 추측의 정확성을 개선한다.
미세먼지감별망은 국내미세먼지측정장치가 실제로 측정한 국내 미세먼지 농도로부터 제2피드백을 받는다. 자신이 판별한 가상의 미세먼지 농도가 실제로 측정된 국내 미세먼지 농도와 다름에도 불구하고 제1피드백을 참으로 판별했다면 미세먼지감별망은 자신의 판별능력을 더욱 정확하게 향상시키려고 노력한다. 이와 같이 미세먼지감별망은 가상의 국내 미세먼지 농도 판별의 정확성을 스스로 개선한다.
도 2는 본 발명의 국내미세먼지측정장치 및 통합관제서버의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.
도 2에서 알 수 있듯이, 국내미세먼지측정장치(200)는 통합관제서버(300)의 관제를 받아 대기오염측정데이터를 전송한다.
바람직한 실시예에서 국내미세먼지측정장치(200)는 센서모듈 및 데이터통신모듈을 내장하는 하우징을 포함하는데, 하우징은 지상에 기 설치된 구조물(10A, 10B)에 설치된다.
지상에 기 설치된 구조물(10A, 10B)은 유선통신회선이 매설된 컴퓨팅장치로서, 공중전화박스(10A) 또는 자동입출금기(Automatic Teller Machine: ATM)(10B)를 포함한다.
국내미세먼지측정장치(200)는 예를 들면, 공중전화박스(10A)의 상부 판넬, 측면 기둥 등에 내장될 수 있으며, 마찬가지로 자동입출금기(10B)의 상부 판넬, 측면 프레임 등에 내장될 수 있다.
국내미세먼지측정장치(200)를 지상에 기 설치된 구조물(10A, 10B)에 설치하면 아래와 같이 다양한 장점이 있다.
1) 높이
우선, 지상에 기 설치된 구조물(10A, 10B)은 구조물의 용도와 특성 상 사람이 통행하는 보행로 상에 설치된다. 즉, 공중전화박스 또는 자동입출금기는 통행량이 많은 도로변 등에 주로 설치되며 건물 옥상에 설치된다거나 하지 않는다. 따라서, 국내미세먼지측정장치(200)를 공중전화박스 또는 자동입출금기에 설치하게 되면 대기오염측정센서의 높이를 대략 1~3미터 안팎으로 통일시킬 수 있다. 따라서, 본 발명에 따르면 국내미세먼지측정장치(200)의 설치 높이를 일정하게 할 수 있다. 그러므로 본 발명은 종래기술에서 문제가 되었던 센서를 설치하는 '높이 차이에 의한 측정오차'가 발생하지 않는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 국내미세먼지측정장치(200)가 설치되는 높이는 사람이 숨을 쉬는 공기가 분포하는 높이와 일치한다. 따라서 본 발명은 실제 사람이 호흡하는 높이에 존재하는 공기의 오염을 측정할 수 있는 효과가 있다. 반대로 본 발명은 사람이 호흡하는 위치와 무관한 건물 옥상 높이의 대기오염을 측정하지 않으므로 보다 정확하고 실질적인 대기오염측정데이터를 측정할 수 있다.
2) 위치
공중전화박스 또는 자동입출금기와 같은 구조물은 야외에 설치되며, 특히 사람의 왕래가 잦은 위치에 설치되어 있기 때문에, 대기오염측정에 대한 니즈가 기본적으로 매우 높은 지정학적 위치에 설치된다. 따라서, 이와 같은 위치에 국내미세먼지측정장치(200)를 설치하면 사람들이 궁금해하는 지정학적 위치에 대한 정확한 대기오염데이터를 측정할 수 있다.
3) 부지비용
본 발명의 국내미세먼지측정장치(200)는 이미 설치된 구조물에 내장할 수 있으므로 별도의 부지를 마련하지 않아도 된다. 따라서, 설치를 위한 비용을 큰 폭으로 절약할 수 있는 효과가 있다.
4) 통신회선 활용
공중전화박스 또는 자동입출금기와 같은 구조물에는 이미 유선통신회선이 매설되어 있기 때문에 이를 활용할 수 있는 효과가 있다. 예를들어 국내미세먼지측정장치(200)에 무선통신모듈을 장착하지 않아도 구조물에 기 설치된 유선통신회선을 이용하여 데이터를 통합관제서버(300)에 전달 할 수 있다.
도 3은 본 발명의 국내미세먼지측정장치의 하우징에 관한 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.
도 3을 이용하여 본 발명의 국내미세먼지측정장치(200)의 외관에 대해 좀 더 상세하게 설명한다.
국내미세먼지측정장치(200)는 복수의 대기오염 측정센서를 포함하는 센서모듈(210) 및 센서모듈에서 수집된 데이터를 통합관제서버로 전송하는 데이터통신모듈(220)을 포함한다. 또한, 국내미세먼지측정장치(200)는 센서모듈 및 데이터통신모듈을 내장하는 하우징을 포함하고, 하우징은 앞서 설명한 바와 같이 지상에 기 설치된 구조물에 설치된다. 하우징은 구조물에 내장되거나 외장될 수 있으며, 방진 및 방수처리될 수 있다.
도 4는 본 발명의 국내미세먼지측정장치의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.
도 4에서 알 수 있듯이, 본 발명의 국내미세먼지측정장치(200)는 센서모듈(210), 데이터통신모듈(220), 상태진단모듈(230), 및 원격설정모듈(240)을 포함한다.
바람직한 실시예에서 센서모듈(210)은 환경오염측정센서(211), 계수센서(213), 데이터수집모듈(215)을 포함할 수 있다.
환경오염측정센서(211)는 일산화탄소, 이산화탄소, 이산화질소, 오존, 미세먼지, 조도, 기압 중 적어도 하나 이상을 측정하기 위한 복수의 센서를 포함한다. 계수센서(213)는 사람의 통행량을 측정하기 위한 무인계수센서이다. 데이터수집모듈(215)은 환경오염측정센서(211) 및 계수센서(213)에서 데이터를 수집한다.
데이터통신모듈(220)은 데이터수신부(221), 데이터가공부(223), 및 데이터통신부(225)를 포함한다.
데이터수신부(221)는 데이터수집모듈로부터 데이터를 수신한다. 데이터가공부(223)는 수신된 데이터를 가공한다. 데이터통신부(225)는 가공된 데이터를 전송한다. 데이터통신부(225)는 유선통신부(227) 및/또는 무선통신부(229)를 포함할 수 있다. 유선통신부(227)는 유선회선에 접속하여 데이터를 전송한다. 앞서 설명한 바와 같이 바람직한 실시예에서 유선회선은 공중전화박스 또는 자동입출금기와 같은 구조물에 매설된 회선을 이용할 수 있다. 유선통신부(227)와 별도로 무선통신부(229)가 설치될 수 있다. 무선통신부(229)는 공중전화박스 또는 자동입출금기와 같은 구조물의 통신회선과 별개로 본 발명의 통합대기오염측정장치(200)가 독자적으로 무선통신할 수 있는 환경을 제공한다.
상태진단모듈(230)은 센서모듈(210) 또는 데이터통신모듈(220)의 오동작여부를 진단한다.
원격설정모듈(240)은 원격에서 센서모듈(210) 또는 데이터통신모듈(220)의 설정을 변경하거나, 온오프시킨다.
상태진단모듈(230)과 원격설정모듈(240)을 이용하면 원격에서 통합대기오염측정장치(200)의 오류를 점검하거나, 설정을 업데이트하거나, 문제를 해결할 수 있다. 따라서 본 발명은 직접 기술인력을 파견하지 않아도 원격에서 이와 같은 조치를 취할 수 있으므로 시간과 비용면에서 유지보수비용을 현격하게 감소시킬 수 있는 효과가 있다.
도 5는 본 발명의 통합관제서버의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.
도 5에서 알 수 있듯이, 통합관제서버(300)는 대기오염측정 네트워크에 연결되어 개별 통합대기오염측정장치를 관제하며, 정보수집부(310), 모니터링부(320), 무선통신관제부(330), 서비스제공모듈(340), 데이터베이스(350), 정보제공부(360)를 포함할 수 있다.
정보수집부(310)는 수신한 데이터를 파싱하는 데이터파싱모듈, 저장/조회모듈, 명령제어모듈, 이력모듈, 단말인증모듈, 데이터컨버팅모듈, 명령제어큐, 이력가공모듈, 암호화모듈을 포함할 수 있다.
모니터링부(320)는 지도를 표시하는 지도모듈, 지도상에 환경센서현황을 표시하는 센서현황모듈, 무인계수센서의 계수량을 표시하는 계수모듈, 통계 및 리포팅모듈을 포함한다.
무선통신관제부(330)는 접속된 통합대기오염측정장치의 상태정보감시모듈, 데이터사용량측정모듈, 펌웨어관리모듈, 및 제어정보관리모듈을 포함한다.
서비스제공모듈(340)은 수집된 데이터를 가공하여 제3자에게 유의미한 정보를 도출한다. 그 밖에도 서비스제공모듈(340)은 통합대기오염측정장치의 인증정보를 관리하고, 내장된 환경오염측정센서를 상태를 관리하고, 펌웨어를 업데이트할 수 있다.
데이터베이스(350)는 통합대기오염측정장치의 인증데이터 및 제어데이터, 수집된 대기오염측정데이터를 포함한다.
정보제공부(360)는 수집된 대기오염측정데이터를 비롯하여 각종 통계데이터를 제3자에게 제공하는 정보제공모듈을 포함한다. 정보제공모듈은 Open API형태로 제3자에게 데이터를 제공할 수 있다.
본 발명은 본 발명의 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있음은 당업자에게 자명하다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
Claims (6)
- 중국을 포함하는 해외지역의 미세먼지정보를 수집하는 해외미세먼지정보수집장치;
상기 중국을 포함하는 해외지역의 풍향정보를 수집하는 해외풍향정보수집장치;
중국, 중국과 대한민국 사이의 바다를 포함하는 지역의 위성영상을 단위 시간마다 수집하는 위성사진분석장치;
해외미세먼지정보수집장치, 해외풍향정보수집장치, 위성사진분석장치에서 수집된 정보를 단위 시간마다 분석하여 중국에서 발생한 미세먼지 중 대한민국으로 유입되는 해외유입미세먼지의 이동속도와 이동량을 분석하는 해외유입미세먼지분석장치;
국내 미세먼지 농도를 측정하는 국내미세먼지측정장치로서, 복수의 대기오염 측정센서를 포함하는 센서모듈, 상기 센서모듈에서 수집된 데이터를 통합관제서버로 전송하는 데이터통신모듈, 상기 센서모듈 또는 데이터통신모듈의 오동작여부를 진단하는 상태진단모듈, 원격에서 상기 센서모듈 또는 데이터통신모듈의 설정을 변경하고, 원격지의 통신에 문제가 있는 경우 통신망 리셋을 위해 국내미세먼지측정장치를 온오프시킬 수 있는 원격설정모듈, 및 상기 센서모듈 및 데이터통신모듈을 내장하는 하우징을 포함하는 국내미세먼지측정장치;
복수의 국내미세먼지측정장치를 포함하는 대기오염측정 네트워크에 연결되어 개별 국내미세먼지측정장치를 관제하는 통합관제서버; 및
국내미세먼지측정장치에서 측정된 국내 미세먼지 농도 및 해외유입미세먼지분석장치에서 분석된 상기 해외유입미세먼지의 이동속도와 이동량을 이용하여 해외유입미세먼지가 국내 미세먼지 농도에 미치는 영향을 인공지능을 이용하여 학습하고, 학습된 알고리즘을 이용하여 아직 대한민국에 도달하지 않은 해외유입미세먼지의 이동속도와 이동량을 바탕으로 향후 국내 미세먼지 농도를 사전에 예보하는 인공지능형 미세먼지예보장치를 포함하고,
인공지능을 이용하여 해외유입미세먼지가 국내 미세먼지 농도에 미치는 영향을 분석하는 미세먼지측정 및 예보시스템. - 청구항 1에 있어서,
상기 인공지능형 미세먼지예보장치는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks : GAN)을 이용하여 국내 미세먼지 농도를 예보하며, 이를 위해 해외유입미세먼지의 이동속도와 이동량을 입력받아 가상의 국내 미세먼지 농도를 추측하는 미세먼지생성망; 및
미세먼지생성망에서 추측한 가상의 국내 미세먼지 농도의 진실인지 여부를 검증하는 미세먼지감별망을 포함하는 것인,
인공지능을 이용하여 해외유입미세먼지가 국내 미세먼지 농도에 미치는 영향을 분석하는 미세먼지측정 및 예보시스템. - 청구항 2에 있어서,
미세먼지감별망은 미세먼지생성망이 추측한 가상의 국내 미세먼지 농도가 진실인지 여부를 판별하여 미세먼지생성망에게 제1피드백을 전달하고, 미세먼지생성망은 제1피드백을 이용하여 자신이 생성한 가상의 국내 미세먼지 농도가 진실로 판별될 수 있도록 스스로 추측의 정확성을 개선하고,
미세먼지감별망은 국내미세먼지측정장치가 실제로 측정한 국내 미세먼지 농도로부터 제2피드백을 받아 가상의 국내 미세먼지 농도 판별의 정확성을 스스로 개선함으로서,
인공지능형 미세먼지예보장치가 이중 피드백 구조를 통해 미세먼지 농도 예보의 정확성을 스스로 향상시키도록 하는 것인,
인공지능을 이용하여 해외유입미세먼지가 국내 미세먼지 농도에 미치는 영향을 분석하는 미세먼지측정 및 예보시스템. - 청구항 1에 있어서,
상기 데이터통신모듈은 센서모듈에서 수집된 데이터를 통합관제서버로 전송하는 무선통신부를 포함하고,
상기 무선통신부는 상기 구조물의 유선통신회선과 별개로 국내미세먼지측정장치가 독자적으로 통합관제서버와 무선통신하도록 하는 것인,
인공지능을 이용하여 해외유입미세먼지가 국내 미세먼지 농도에 미치는 영향을 분석하는 미세먼지측정 및 예보시스템. - 청구항 1에 있어서,
상기 통합관제서버는 국내미세먼지측정장치의 상태진단모듈로부터 오동작여부를 수신하면, 해당 국내미세먼지측정장치의 원격설정모듈을 이용하여 센서모듈 또는 데이터통신모듈의 설정을 변경하고, 원격지의 통신에 문제가 있는 경우 통신망 리셋을 위해 국내미세먼지측정장치를 온오프시키는 방식으로 원격에서 국내미세먼지측정장치를 유지보수하는 것인,
인공지능을 이용하여 해외유입미세먼지가 국내 미세먼지 농도에 미치는 영향을 분석하는 미세먼지측정 및 예보시스템. - 청구항 1에 있어서,
상기 하우징은 지상에 기 설치된 구조물에 설치되고, 상기 구조물은 유선통신회선이 매설된 컴퓨팅장치로서, 상기 구조물은 공중전화박스 또는 자동입출금기(Automatic Teller Machine: ATM)인 것인,
인공지능을 이용하여 해외유입미세먼지가 국내 미세먼지 농도에 미치는 영향을 분석하는 미세먼지측정 및 예보시스템.
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