KR20210023455A - 휴대형 환경 센서 측정 및 보정 시스템, 및 그 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 데이터가 보정된 환경 센서를 이용하여 유해환경 오염도를 측정하는 휴대형 환경 센서 측정 및 보정 시스템, 및 그 방법에 관한 것으로, 환경 센서의 노이즈를 제거하며, 보정 파라미터에 따른 노이즈 제거된 상기 환경 센서의 대기오염물질 농도 값을 기준으로, 측정되는 센싱 값에 따른 기울기 차이를 보정하고, 상기 환경 센서의 특성을 변화시키는 온습도 변화에 따른 환경 센서 값을 보정하는 시스템 보정부, 보정된 값에 따라, 상기 측정되는 센싱 값에 대한 오염도를 측정하여 오염 상태를 표시하는 오염 측정부 및 위치 정보에 따른 국가 측정망 데이터를 이용하여 상기 측정되는 센싱 값의 오차를 보정하는 베이스라인 보정부를 포함한다.

Description

휴대형 환경 센서 측정 및 보정 시스템, 및 그 방법{PORTABLE ENVIRONMENTAL SENSOR MEASURING AND CORRECTING SYSTEM AND THE METHOD THEREOF}

본 발명은 휴대형 환경 센서 측정 및 보정 시스템, 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 데이터가 보정된 환경 센서를 이용하여 유해환경 오염도를 측정하는 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.

산업의 발달 및 도시화에 의한 인구증가로 다양한 대기오염물질이 대기 중으로 배출됨으로써 우리가 생활하고 있는 지역의 대기오염 문제가 심각하다.

다양한 대기오염물질은 눈에 보이지 않는 아주 작은 물질로, 사람들의 여러 가지 실내활동, 실내건축에 사용되는 마감재료 및 생활용품 등에서 배출될 수 있다.

다만, 대기오염물질을 측정하는 기존의 환경 센서는 기 설정된 값을 기준으로 측정되는 센싱 값을 판단하는 것이므로, 지역 및 위치에 따라 서로 다른 대기오염물질 농도 기준에 따르지 못하며, 기상 환경 및 사용 시간에 따른 측정 오류가 잦다는 한계가 존재하였다.

한국공개특허 제10-2008-0018452호(2008.02.28. 공개)

본 발명의 목적은 환경 센서의 노이즈를 제거한 베이스라인(baseline), 및 환경 센서의 특성을 변화시키는 온습도 변화에 따른 대기오염물질 농도 값을 보정하여 오차 보정에 따라 환경 센서의 측정 정확도를 향상시키고자 한다.

본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 환경 센서의 노이즈를 제거하며, 보정 파라미터에 따른 노이즈 제거된 상기 환경 센서의 대기오염물질 농도 값을 기준으로, 측정되는 센싱 값에 따른 기울기 차이를 보정하고, 상기 환경 센서의 특성을 변화시키는 온습도 변화에 따른 환경 센서 값을 보정하는 시스템 보정부, 보정된 값에 따라, 상기 측정되는 센싱 값에 대한 오염도를 측정하여 오염 상태를 표시하는 오염 측정부 및 위치 정보에 따른 국가 측정망 데이터를 이용하여 상기 측정되는 센싱 값의 오차를 보정하는 베이스라인 보정부를 포함한다.

상기 환경 센서는 미세먼지 센서, VOC(Volatile Organic Compound; 휘발성 유기 화합물) 센서 또는 가스 센서일 수 있다.

상기 시스템 보정부는 초기 단계에서, 노이즈 제거 필터를 적용하여 상기 환경 센서의 노이즈를 제거하여 베이스라인(baseline)을 획득하며, 측정 농도가 서로 다른 제1 환경 및 제2 환경에서 획득되는 상기 환경 센서의 기울기 값에 따른 상기 보정 파라미터를 조절하여 상기 베이스라인을 조정할 수 있다.

상기 시스템 보정부는 시스템 상의 상기 보정 파라미터에 따라 상기 조정된 베이스라인을 기준으로, 상기 측정되는 센싱 값에 따른 기울기 차이를 보정할 수 있다.

상기 시스템 보정부는 상기 측정되는 센싱 값과, 레퍼런스 온도와 현재 온도의 차이 값, 및 레퍼런스 습도와 현재 습도의 차이 값을 이용하여 상기 환경 센서의 온습도 값을 보정할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 상기 위치 정보에 따라 현재 위치 및 지역에서의 환경 분포 정보를 이용하여 상기 보정 파라미터를 업데이트하는 파라미터 처리부를 더 포함할 수 있다.

상기 파라미터 처리부는 연동된 모바일 디바이스를 통해 획득되는 상기 위치 정보에 의해 외부 서버에서 검증된 현재 위치 및 지역에서의 상기 환경 분포 정보에 대한 상기 보정 파라미터를 상기 모바일 디바이스로부터 수신하여 업데이트하며, 상기 업데이트된 보정 파라미터에 따라 상기 환경 센서의 베이스라인을 조정할 수 있다.

상기 베이스라인 보정부는 연동된 모바일 디바이스를 통해 획득되는 상기 위치 정보에 따른 상기 국가 측정망 데이터에 따라 상기 환경 센서의 베이스라인을 조정하여 상기 측정되는 센싱 값의 오차를 보정할 수 있다.

상기 베이스라인 보정부는 사용 시간에 따라 발생되는 드리프트(drift)에 의한 상기 환경 센서의 베이스라인(baseline)을 조정하여 상기 측정되는 센싱 값의 오차를 보정할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 방법은 환경 센서의 노이즈를 제거하며, 보정 파라미터에 따른 노이즈 제거된 상기 환경 센서의 대기오염물질 농도 값을 기준으로, 측정되는 센싱 값에 따른 기울기 차이를 보정하고, 상기 환경 센서의 특성을 변화시키는 온습도 변화에 따른 환경 센서 값을 보정하는 단계, 보정된 값에 따라, 상기 측정되는 센싱 값에 대한 오염도를 측정하여 오염 상태를 표시하는 단계 및 위치 정보에 따른 국가 측정망 데이터를 이용하여 상기 측정되는 센싱 값의 오차를 보정하는 단계를 포함한다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 방법은 위치 정보에 따라 현재 위치 및 지역에서의 환경 분포 정보를 이용하여 상기 보정 파라미터를 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 측정되는 센싱 값의 오차를 보정하는 단계는 사용 시간에 따라 발생되는 드리프트(drift)에 의한 상기 환경 센서의 베이스라인(baseline)을 조정하여 상기 측정되는 센싱 값의 오차를 보정할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 환경 센서의 노이즈를 제거한 베이스라인(baseline), 및 환경 센서의 특성을 변화시키는 온습도 변화에 따른 대기오염물질 농도 값을 보정하여 오차 보정에 따라 환경 센서의 측정 정확도를 향상시킬 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 연동되는 모바일 디바이스를 통해 획득되는 위치 정보에 따른 현재 위치 및 지역에서의 대기오염물질 분포 정보에 대한 보정 파라미터를 업데이트하여 각 지역에서의 대기오염물질 측정 시 발생되는 오차를 최소화할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 사용 시간에 따른 환경 센서의 베이스라인을 조정하여 대기오염물질 농도 값의 오차를 최소화할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템의 세부 구성을 블록도로 도시한 것이다.
도 2a 내지 도 2c는 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템의 구조 예를 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템의 동작 방법을 흐름도로 도시한 것이다.
도 4 내지 도 15는 본 발명의 실시예에 따른 실험 그래프를 도시한 것이다.
도 16은 본 발명의 다른 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템의 구조 예를 도시한 것이다.
도 17은 본 발명의 다른 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템의 동작 방법을 흐름도로 도시한 것이다.
도 18 및 도 19는 본 발명의 실시예에 따른 보정 파라미터를 업데이트하는 예를 설명하기 위해 도시한 것이다.
도 20은 본 발명의 실시예에 따른 국가 측정망 데이터를 활용하여 베이스라인을 보정하는 예를 설명하기 위해 도시한 것이다.
도 21은 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 방법의 동작 흐름도를 도시한 것이다.

이하, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 또한, 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.

또한, 본 명세서에서 사용되는 용어(terminology)들은 본 발명의 바람직한 실시예를 적절히 표현하기 위해 사용된 용어들로서, 이는 시청자, 운용자의 의도 또는 본 발명이 속하는 분야의 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서, 본 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템의 세부 구성을 블록도로 도시한 것이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 데이터가 보정된 환경 센서를 이용하여 유해환경 오염도를 측정한다.

이를 위해, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(100)은 시스템 보정부(110), 오염 측정부(120) 및 베이스라인 보정부(130)를 포함하며, 파라미터 처리부(140), 제어부(150) 및 데이터베이스부(160)를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(100)은 환경 센서의 데이터를 보정함으로써, 보다 정확한 대기오염물질 오염도를 측정하고자 하는 것으로, 시스템의 구조물 내에 환경 센서가 포함된 형태일 수 있다. 이때, 환경 센서는 미세먼지 센서, VOC(Volatile Organic Compound; 휘발성 유기 화합물) 센서 또는 가스 센서일 수 있으며, 대기오염물질은 환경 센서로부터 감지되는 모든 물질을 일컫을 수 있다.

시스템 보정부(110)는 환경 센서의 노이즈를 제거하며, 보정 파라미터에 따른 노이즈 제거된 환경 센서의 대기오염물질 농도 값을 기준으로, 측정되는 센싱 값에 따른 기울기 차이를 보정하고, 상기 경 센서의 특성을 변화시키는 온습도 변화에 따른 환경 센서 값을 보정한다.

시스템의 초기 단계에서, 시스템 보정부(110)는 노이즈 제거 필터를 적용하여 환경 센서의 노이즈를 제거하여 베이스라인(baseline)을 획득하며, 측정 농도가 서로 다른 제1 환경 및 제2 환경에서 획득되는 환경 센서의 기울기 값에 따른 보정 파라미터를 조절하여 베이스라인을 조정할 수 있다.

예를 들면, 시스템 보정부(110)는 노이즈 제거 필터를 이용하여 환경 센서에 대한 노이즈를 제거한 후, 해당 환경 센서에 해당하는 베이스라인을 획득할 수 있다. 환경 센서들은 센서들 마다 인식되는 초기 베이스라인 값이 모두 다르므로, 시스템 보정부(110)는 시스템 내의 해당 환경 센서에 대한 베이스라인을 획득하는 것을 우선 수행할 수 있다.

더욱이, 환경 센서들은 각기 다른 베이스라인을 갖고 있기 때문에 이를 대기오염물질이 없는 환경에서 보정을 해주어야 한다. 예를 들면, 시스템 보정부(110)는 미세먼지가 0ug인 제1 환경과 미세먼지가 약 50ug인 제2 환경에서 각각 미세먼지 농도 값을 측정하고, 미세먼지 농도 값에 따른 기울기 값을 조절함으로써, 미세먼지 농도에 따라 변하는 오프셋(offset) 차이를 유추하며, 이로 인해 환경 센서의 보정 파라미터를 조절하여 베이스라인을 조정할 수 있다.

시스템의 다음 단계에서, 시스템 보정부(110)는 시스템 상의 보정 파라미터에 따라 조정된 베이스라인을 기준으로, 측정되는 센싱 값에 따른 기울기 차이를 보정할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(100)은 환경 센서로부터 센싱 값을 획득한다. 이때, 획득 방법은 아날로그 출력인 경우에는 출력 전압을 측정하고, 이를 농도로 변환하는 작업을 수행하며, 디지털 출력인 경우에는 획득되는 값을 그대로 활용할 수 있다. 이후에, 본 발명은 노이즈를 제거하는 과정을 수행하며, 노이즈를 제거하는 과정은 시스템의 초기 단계에서 수행한 작업과 동일하게 노이즈 제거 필터를 적용하여 수행될 수 있다.

이에, 시스템 보정부(110)는 노이즈 제거된 환경 센서의 대기오염물질 농도 값을 기준으로 농도에 따른 오차를 보정하기 위해, 하기의 [수식 1]을 이용하여 베이스라인을 기준으로 측정되는 센싱 값에 따른 기울기 차이를 보정할 수 있다.

[수식 1]

여기서, x는 현재 실측된 대기오염물질의 센싱 값을 나타내고, αD는 현재 대기오염물질 농도(측정 농도 - 레퍼런스(reference) 농도(0ug))를 나타내며, ΔD는 실제 대기오염물질 농도로부터의 오프셋(offset) 값을 나타낸다. 또한, bbaseline은 실제 대기오염물질 농도가 0(제로)일 때, 측정된 오프셋 베이스라인(offset baseline)을 나타낸다.

이후에, 시스템 보정부(110)는 측정되는 센싱 값과, 레퍼런스 온도와 현재 온도의 차이 값, 및 레퍼런스 습도와 현재 습도의 차이 값을 이용하여 환경 센서의 온습도 값을 보정할 수 있다.

대기오염물질을 측정할 때, 온도 및 습도 값이 대기오염물질 농도 값에 영향을 미칠 수 있다. 온습도 값에 의해 대기오염물질 농도 값에 변화가 발생되어 측정에 오차를 발생시키므로, 대기오염물질 측정 시 온습도의 보정이 필요하다. 이에, 시스템 보정부(110)는 하기의 [수식 2] 및 [수식 3]을 통해 레퍼런스 온도와 현재 온도의 차이 값, 및 레퍼런스 습도와 현재 습도의 차이 값을 이용하여 환경 센서의 온습도 값을 보정할 수 있다.

[수식 2]

[수식 3]

여기서, x는 현재 실측된 대기오염물질의 센싱 값을 나타내고, ρ(x)는 실측치로부터 농도값이 보정된 값을 나타내며, ρ(x)' 는 다시 온도값이 보정된 값을 나타낸다.

또한, αT는 레퍼런스 온도 - 현재 온도 값을 나타내고, ΔT는 오프셋 값(1도 변화당 0.5ug)을 나타낸다. 이때, 상기 오프셋 값은 광 소스(source)와 수광소자의 특성에 따라 변경될 수 있다.

또한, βH는 레퍼런스 습도 - 현재 습도 값을 나타내며, ΔH는 오프셋 값(1%RH 당 0.1ug)을 나타낸다. 이때, 상기 오프셋 값은 광 소스(source)와 수광소자의 특성에 따라 변경될 수 있다.

오염 측정부(120)는 보정된 값에 따라, 상기측정되는 센싱 값에 대한 오염도를 측정하여 오염 상태를 표시한다.

예를 들면, 오염 측정부(120)는 측정되는 센싱 값에 따라 오염도를 약 5단계로 분류할 수 있으며, 저위험 내지 고위험까지의 단계별 분류를 통해 오염도를 측정하여 현재 대기오염물질의 오염 상태를 LED, 디스플레이 및 출력음 중 적어도 어느 하나 이상을 통해 표시할 수 있다.

베이스라인 보정부(130)는 위치 정보에 따른 국가 측정망 데이터를 이용하여 측정되는 센싱 값의 오차를 보정한다.

베이스라인 보정부(130)는 연동된 모바일 디바이스를 통해 획득되는 위치 정보에 따른 국가 측정망 데이터에 따라 환경 센서의 베이스라인을 조정하여 측정되는 센싱 값의 오차를 보정할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(100)은 통신 모듈(미도시)을 더 포함할 수 있으며, 통신 모듈을 통해 사용자가 소지하는 모바일 디바이스와 연동할 수 있다. 이때, 모바일 디바이스는 스마트폰, 데스크탑 PC, 모바일 단말, PDA, 노트북, 태블릿 PC 및 웨어러블 기기 중 적어도 어느 하나의 단말기일 수 있으며, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(100)과 연동하기 위한 애플리케이션(Application)이 설치된 것일 수 있다. 나아가, 모바일 디바이스는 사용자의 선택 입력을 수신할 수 있으며, 터치-감지 영역을 포함하는 스크린을 통해 소정의 기능 집합의 동작을 수행할 수 있는 터치 스크린 형태의 디스플레이를 포함하는 것일 수 있고, 하나 이상의 물리적 버튼 또는 가상의 버튼을 포함하는 기기일 수 있으므로 종류 및 형태는 이에 한정되지 않는다.

이에, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(100)은 모바일 디바이스를 통해 위치 정보를 실시간으로 수신할 수 있으며, 위치 정보를 기반으로 근접한 국가 측정망으로부터 베이스라인 업데이트에 필요한 데이터를 수신할 수 있다. 이에, 베이스라인 보정부(130)는 국가 측정망으로부터 수신되는 베이스라인으로 업데이트하여 측정되는 센싱 값의 오차를 보정할 수 있다.

예를 들어, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(100)에서 센싱된 미세먼지 농도가 55ug이고, 가까운 국가 측정망 기기의 데이터가 50ug으로 나타나는 경우, 5ug의 오차가 발생하게 된다. 이 오차가 베이스라인에 대한 오차로 판단되며, 베이스라인 보정부(130)는 상기 오차를 베이스라인 오프셋(baseline offset)으로 보정하도록 할 수 있다. 다만, 이때에는 일회성이나 짧은 시간에 대한 데이터만 수집하게 되면 측정에 대한 오차들이 포함될 수 있으므로, 많은 데이터를 수집하여 최적의 값을 찾아낸 후 오프셋(offset)을 보정하는 것이 바람직하다.

또한, 베이스라인 보정부(130)는 사용 시간에 따라 발생되는 드리프트(drift)에 의한 환경 센서의 베이스라인(baseline)을 조정하여 측정되는 센싱 값의 오차를 보정할 수 있다.

미세먼지 센서 또는 반도체식 가스 센서의 경우, 시간이 지남에 따라 에이징(aging)이 되고, 센서에 도포된 물질로 인해 환경 센서의 성능이 저하된다. 이에 따라, 시간에 따른 드리프트(drift)가 발생되며, 측정치의 지속적인 오차를 유발하기 때문에 이를 보정하는 작업이 필요하다. 이때, 전체적인 보정보다는 베이스라인에 대한 보정이 필요하다.

이로 인하여, 베이스라인 보정부(130)는 사용 시간에 따라 발생되는 드리프트(drift)에 의한 환경 센서의 베이스라인(baseline)을 조정하여 측정되는 센싱 값의 오차를 보정할 수 있다. 예를 들어, 베이스라인 보정부(130)는 미세먼지가 0ug인 환경에서 환경 센서의 베이스라인 값이 0ug으로 표시될 수 있도록 오프셋(offset) 값을 보정할 수 있다.

파라미터 처리부(140)는 위치 정보에 따라 현재 위치 및 지역에서의 환경 분포 정보를 이용하여 보정 파라미터를 업데이트할 수 있다.

파라미터 처리부(140)는 연동된 모바일 디바이스를 통해 획득되는 위치 정보에 의해 외부 서버에서 검증된 현재 위치 및 지역에서의 환경 분포 정보에 대한 보정 파라미터를 모바일 디바이스로부터 수신하여 업데이트하며, 업데이트된 보정 파라미터에 따라 환경 센서의 베이스라인을 조정할 수 있다.

예를 들면, 서울에 거주하는 사용자 A가 부산으로 이동하여 대기오염물질 농도를 측정하고자 하는 경우, 서울에서 보정된 환경 센서를 가지고 측정하기 때문에 서울의 대기오염물질 분포와 부산의 대기오염물질 분포가 다름에 따라 오차가 발생할 수 있다. 이에, 파라미터 처리부(140)는 부산에 대한 대기오염물질 분포 정보에 대한 보정 파라미터를 업데이트하여 환경 센서의 베이스라인을 조정할 수 있다.

제어부(150)는 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(100)의 시스템 보정부(110), 오염 측정부(120), 베이스라인 보정부(130) 및 파라미터 처리부(140)의 동작을 제어할 수 있으며, 각 구성요소에서 발생되는 데이터를 데이터베이스부(160)에 저장할 수 있다.

데이터베이스부(160)는 환경 센서 보정 과정에서 보정된 환경 센서의 베이스라인 값을 저장하며, 환경 센서로 측정되는 센싱 값에 따른 기울기 값 및 측정된 온도와 습도에 대한 보정 값을 저장하여 유지할 수 있다.

도 2a 내지 도 2c는 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템의 구조 예를 도시한 것이다.

도 2a는 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템의 사시도를 도시한 것이고, 도 2b는 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템의 평면도를 도시한 것이며, 도 2c는 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템의 측면도를 도시한 것이다.

도 2a에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(200)은 원형의 구조물로 나타낼 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(200)은 미세먼지 양을 측정하는 미세먼지 센서, 환경 측정을 위한 VOC(Volatile Organic Compound; 휘발성 유기 화합물) 센서 및 가스 센서 중 어느 하나 이상을 탑재할 수 있으며, 센서는 단일 또는 다수 개일 수 있다. 또한, 온습도 센서를 포함할 수 있으며, 온습도 센서는 실제 온도 및 습도를 측정하는데 이용되지만, 온습도 데이터는 미세먼지 센서, VOC 센서 또는 가스 센서의 데이터를 보정하는데 사용된다.

본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(200)은 블루투스 또는 WiFi의 통신 모듈을 탑재할 수 있으며, 통신 모듈을 통해 모바일 디바이스로 데이터를 송수신하거나, 인터넷에 연결할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(200)은 배터리를 통해 전원을 공급 받고, USB를 통해 배터리를 충전할 수 있으며, 선택적으로 코일(coil)을 추가하여 무선 충전할 수도 있다. 이에, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(200)은 배터리 모니터를 통해 측정되는 배터리 잔량을 디스플레이(210)에 디스플레이하거나, 모바일 디바이스 또는 서버로 전송할 수 있다.

도 2b 및 도 2c를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(200)은 측정되는 대기오염물질의 농도 값에 대한 오염도를 나타내는 디스플레이 창(210)을 포함하며, 온습도를 측정할 수 있는 통풍구인 온습도 측정 통기(vent, 220)와 버튼(230)을 포함할 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(200)은 상단에 배치되어 대기오염물질 유입을 위한 배출구(outlet, 241) 및 주입구(inlet, 242)를 더 포함할 수 있다.

디스플레이(210)는 기구의 상단에 위치하며, 1.5인치의 디스플레이(OLED)일 수 있다. 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(200)은 디스플레이(210)를 통해 측정된 데이터와 기타 필요한 정보를 디스플레이할 수 있으며, 디스플레이(210) 및 RGB LED를 통해 미세먼지 또는 주변 대기 오염에 대한 오염도를 5단계(예를 들어, 매우 나쁨, 나쁨, 보통, 좋음, 매우 좋음 등)로 나누어 표시할 수 있다.

버튼(230)은 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(200)의 저전력 모드 또는 측정 모드로 모드 변환할 수 있으며, 전원을 온(on)/오프(off)할 수 있다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템의 동작 방법을 흐름도로 도시한 것이고, 도 4 내지 도 13은 본 발명의 실시예에 따른 실험 그래프를 도시한 것이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 초기 전원이 인가되면, 하드웨어 초기화에 따라 팩토리 세팅(factory setting 또는 보정 파라미터)을 확인하여 환경 센서들의 보정이 수행되었는지 여부를 확인한다(단계 311 내지 단계 313). 단계 311 내지 단계 313의 과정은 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템에 전원이 들어오는 초기 단계에서만 수행된다.

미세먼지 센서, VOC 센서 또는 가스 센서는 센서들 마다 인식되는 초기 베이스라인(baseline) 값이 다르다. 예를 들어, 미세먼지가 10ug/m³인 상황에서 제1 미세먼지 센서는 미세먼지 농도를 15ug으로 측정하고, 제2 미세먼지 센서는 미세먼지 농도를 8ug으로 측정하여 표시할 수 있다. 이에, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 단계 311 내지 단계 317의 과정을 통해 각기 다른 환경 센서의 베이스라인을 측정 및 보정하고, 이를 시스템 메모리(또는 데이터베이스부)에 저장하고자 한다.

도 4에 도시된 그래프는 7개의 미세먼지 센서를 통해 측정하고 노이즈를 제거하였을 때의 결과 값을 나타내는 것으로, 모두 다른 베이스라인(baseline)을 나타내는 것을 확인할 수 있다. 또한, 도 5에 도시된 그래프는 7개의 미세먼지 센서를 통해 측정된 측정 값을 나타내는 것으로, 측정된 미세먼지 농도 값에 많은 노이즈가 포함되어 있는 것을 확인할 수 있다.

이에, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 단계 314 및 단계 315에서 환경 센서의 노이즈를 제거하여 베이스라인을 보정할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 도 6의 노이즈 제거 필터 및 [수식 4]를 사용하여 환경 센서의 노이즈를 제거할 수 있다. 도 6에서의 결과는 매 1초당 표시되고, 이 값은 전체 프레임(Frame)의 가중이동평균(weighted moving average)을 사용한다. 또한, 윈도우 사이즈(window size)는 15 내지 30 사이에서 결정되며, 측정하고자 하는 환경에 따라 다르게 적용될 수 있다.

[수식 4]

여기서, xi는 현재 측정값을 나타내고, 터는 이전 측정값의 평균을 나타낸다. 본 발명은

를 통해 현재 측정값과 이전 측정값의 가중치를 조절하는 저역 필터(low pass filter)를 적용할 수 있다. 이때, 각 1초 단위의 측정값은 서브 프레임(sub-frame)에 의해 결정되며, 메디안(median) 값을 사용한다.

본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 노이즈 제거 필터가 적용되면, 도 7에 도시된 바와 같이 신호를 추출할 수 있다. 다만, 도 7에서 7개의 미세먼지 센서 각각은 각기 다른 베이스라인을 가지고 있기 때문에 이를 미세먼지가 없는 환경에서 보정을 해주어야 한다.

이에, 단계 314 및 단계 315에서 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 대기오염물질이 0(제로)인 환경에서 환경 센서의 농도 값을 획득하여 메모리에 기록하고, 대기오염물질이 없는 환경에서 보정된 환경 센서의 베이스라인을 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 미세먼지가 0ug인 환경에서 미세먼지 농도가 5ug으로 측정되면, 오프셋(offset)이 5ug이 되므로 측정 때마다 이 값을 빼주면 된다.

도 8 및 도 9를 참조하면, 7개의 미세먼지 센서 각각이 베이스라인 값이 다르므로, 실제 측정되는 미세먼지 농도에 따른 오차도 발생하게 된다. 즉, 미세먼지 농도에 따른 기울기 값이 달라질 수 있다. 예를 들어, 미세먼지가 0ug인 환경에서 제1 미세먼지 센서가 5ug의 미세먼지 농도를 측정하고, 미세먼지가 50ug인 환경에서 제1 미세먼지 센서가 55ug의 미세먼지 농도를 측정하는 것이 정상적이라 가정하면, 미세먼지가 0ug인 환경에서 제2 미세먼지 센서가 10ug의 미세먼지 농도를 측정하는 경우, 미세먼지가 50ug인 환경에서 제2 미세먼지 센서는 60ug의 미세먼지 농도를 측정하는 것이 아닌, 55ug 또는 56ug의 미세먼지 농도를 측정하게 된다.

이는 미세먼지 센서의 포토다이오드(수광부)와 아날로그 회로에 의한 것으로, 미세먼지 센서의 회로가 3V로 동작할 경우, 신호는 3V 출력까지 획득이 가능하다. 즉, 최대 경계치(upper boundary)가 고정(fix)되어 있고, 최소 경계치(lower boundary)가 가변적이게 됨에 따라 생기는 문제이다.

이를 위해, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 미세먼지 농도포함하는 대기오염물질 농도에 따른 보정을 수행해야 하며, 이는 선형 함수(linear function)에서 기울기 값을 획득 및 조절함으로써 보정 가능하다.

초기 팩토리 캘리브레이션(factory calibration)에서, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 적어도 두 개의 환경 센서를 통해 획득되는 대기오염물질 농도 값으로 입력 가능하다. 예를 들어, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 대기오염물질 농도가 0(제로)인 환경에서 대기오염물질 농도 값을 획득하고, 농도가 100인 환경에서 두 번째 대기오염물질 농도 값을 획득하여 기울기 값을 구할 수 있다. 이에, 대기오염물질 농도 값에 따라 변하는 오프셋(offset) 차이를 유추할 수 있다.

앞서 미세먼지 센서를 예를 들어 설명하였으나, 반도체식 가스 센서인 VOC 센서를 예를 들어 설명하면, 도 10은 16개의 반도체식 VOC 센서의 신호 출력값을 결과 그래프로 도시한 것이다.

도 10을 참조하면, VOC 센서들은 모두 다른 베이스라인과 다른 반응을 보이는 것을 확인할 수 있다. 반도체식 가스 센서의 경우도 같은 방법으로 베이스라인을 획득할 수 있다. 다만, 반도체식 가스 센서의 경우 미세먼지 센서와 달리 센서가 안정화되는 시간(heating time or warming up time)이 필요하므로, 일정 시간 이후에 베이스라인을 획득한다. 이 시간은 도 10에 도시된 그래프를 보면 알 수 있듯이 저항값이 급격히 변화하다가 변화하지 않는 구간으로 확인할 수 있으며, 본 발명은 확인되는 구간에서 데이터를 취득하여 메모리에 저장한다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 다음 부팅 이후의 데이터 획득 시, 사용하기 위해 워밍업 시간(warming up time)을 함께 저장한다.

나아가, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 반도체식 VOC 센서로 획득되는 대기오염물질 농도에 따른 기울기 값도 앞서 전술한 미세먼지 센서와 같은 방법으로 진행하여 보정할 수 있다.

환경 센서를 보정하는 과정에서는 반도체식 가스 센서의 베이스라인 값을 저장하고, 반도체식 가스 센서가 안정화되는 시간을 산출하여 저장한다. 이후에 시스템이 온(on)되는 경우, 이 안정화 시간 이후에 정상적인 데이터를 추출할 수 있다.

이 과정에서는 반도체식 가스 센서의 농도에 따른 기울기 값을 메모리 또는 데이터베이스부에 저장하며, 측정되는 온습도에 대한 데이터 또한 저장할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 단계 314에서, 가스 센서의 안정화 시간을 측정하고 기록할 수 있다. 도 11에 도시된 바와 같이, 안정화 시간은 시스템이 전력을 최소화하기 위해 아이들(idle)이나 슬립(sleep) 모드에 진입하고, 웨이크업(wake-up)한 후에 다시 수행하여야 한다. 즉, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템이 재 시작할 경우에는 반도체식 센서의 안정화 시간이 필요하다.

이에, 안정화 시간을 모르는 경우, 매 리셋(reset) 마다 오랜 시간 동안 안정화를 위해 보내야 하기 때문에, 초기 보정 시에 한번 측정한 후 저장하여 이후부터는 해당 시간이되면 바로 가스 센싱을 할 수 있다. 이에, VOC 및 포름알데히드와 같은 반도체식으로 가스 농도를 측정하기 전에는 안정화 시간이 반드시 필요하다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템에서, 가스 센서를 이용하여 측정하는 경우에는 기구 내 공기 순환을 위한 설계가 중요하다. 신속한 측정을 위해서는 가스 기구 내에 위치하는 본 발명의 실시예에 따른 시스템으로 빨리 가스가 유입되고, 정확한 측정을 위해서 유입된 가스는 신속히 빠져나가야 한다.

도 12a는 기구 설계가 잘되고, 센서가 외부로 돌출되어 공기 순환이 잘 이루어지는 경우에 센서의 회복(recovery) 시간을 도시한 것이다. 도 12a에 도시된 바와 같이, 반도체 센서가 대략 38초 만에 안정화 시간으로 돌아오는 것을 확인할 수 있다.

반면에, 도 12b는 기구 내에 가스 센서가 들어가 있는 경우에 센서의 회복(recovery) 시간을 도시한 것이며, 기구 설계가 제대로 이루어지지 않아 회복 시간이 18분 가량 소요되는 것을 확인할 수 있다.

단계 317에서, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 메모리에 저장된 팩토리 세팅(factory setting 또는 보정 파라미터) 값을 불러와서 실측과 보정에 필요한 함수로 업데이트할 수 있다. 이에, 본 발명은 매 측정치 마다 단계 321 내지 단계 324의 센서 보정작업을 수행할 수 있다.

단계 321에서, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 환경 센서로부터 대기오염물질 농도 값을 획득할 수 있다. 이때, 획득 방법은 아날로그 출력인 경우, 출력 전압을 측정하고, 이를 농도로 변환하는 작업이 수행되며, 디지털 출력인 경우, 획득 값을 그대로 활용할 수 있다. 이후에, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 노이즈를 제거하는 과정을 수행하며, 이때 노이즈 제거 과정은 노이즈 제거 필터 및 저역 필터를 사용하는 것으로, 앞서 설명하였으므로 생략하기로 한다.

노이즈 제거된 환경 센서를 이용한 대기오염물질 농도 값을 기준으로, 농도에 따른 오차를 보정할 수 있다. 보다 상세하게, 실제 측정되는 대기오염물질 농도 값에 따른 오차가 발생될 수 있으며, 농도에 따른 기울기 값이 달라질 수 있다. 예를 들어, 미세먼지가 0ug인 환경에서 제1 미세먼지 센서가 5ug의 미세먼지 농도를 측정하고, 미세먼지가 50ug인 환경에서 제1 미세먼지 센서가 55ug의 미세먼지 농도를 측정하는 것이 정상적이라 가정하면, 미세먼지가 0ug인 환경에서 제2 미세먼지 센서가 10ug의 미세먼지 농도를 측정하는 경우, 미세먼지가 50ug인 환경에서 제2 미세먼지 센서는 60ug의 미세먼지 농도를 측정하는 것이 아닌, 55ug 또는 56ug의 미세먼지 농도를 측정하게 된다.

이에 단계 322에서, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 도 13에 도시된 바와 같이, 노이즈가 제거된 환경 센서의 업데이트된 베이스라인(updated baseline)에 따라 앞서 설명한 [수식 1]을 통해 대기오염물질 농도에 따른 오차를 보정할 수 있다.

이후에 단계 323 및 단계 324에서, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 온습도를 측정하여 온습도에 따른 환경 센서 값을 보정할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 환경 센서는 광학식 방식을 사용하여 대기오염물질 량을 환산하는 것으로, 환경 센서에 사용되는 포토다이오드는 광이 입사할 때 역방향 전류가 입사 광량에 비례하여 흐르게 되고, 이를 측정하여 먼지량으로 환산한다. 한편, 수광소자에 입사광이 없을 때도 흐르는 전류를 암전류(Dark Current)라고 하며, 암전류는 매 5도 또는 10도씩마다 2배씩 증가한다. 또한, 파장에 따라 응답 특성이 달라질 수 있다.

도 14를 참조하여 설명하면, 도 14는 미세먼지가 0ug일 때, 온도를 변화시키는 경우에 발생되는 출력값을 그래프로 도시한 것으로, 온도가 1도 변화할 때, 약 0.5ug의 미세먼지 농도로 환산되는 것을 확인할 수 있으며, 이는 미세먼지 측정치에 오차를 포함하는 결과를 초래하여 온도가 40도로 변할 경우에 미세먼지의 오차는 20ug까지 증가하는 것을 알 수 있다.

이러한 오차를 보정하기 위해, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 앞서 설명한 [수식 2]를 이용하며, 이를 룩업 테이블(lookup table)로 저장하여 매 측정시 마다 온도 값을 보정하여 사용할 수 있다.

습도 또한 환경 센서의 특성을 변화시키는 중요한 요소이다. 수증기는 환경 센서의 광산란을 일으키게 하고 이는 대기오염물질로 인식되게 하며, 여러 대기오염물질 입자들을 뭉치게 하여 더 크고 더 많은 농도로 표시되게 한다. 따라서, 이에 따른 보정이 필요하다.

도 15를 참조하여 설명하면, 도 15는 습도별 출력값을 그래프로 도시한 것으로, 실제 미세먼지가 0ug인 상황에서도 습도의 양에 따라 미세먼지 양이 증가하는 것을 확인할 수 있으며, 약 60%RH의 변화가 있는 경우에는 미세먼지 농도가 6.5ug 증가하는 것을 알 수 있다.

이러한 오차를 보정하기 위해, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 앞서 설명한 [수식 3]를 이용하며, 이를 룩업 테이블(lookup table)로 저장하여 매 측정시 마다 습도 값을 보정하여 사용할 수 있다.

이후의 단계 325에서, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 환경 센서의 보정된 베이스라인 값과 보정된 온습도 값을 메모리 또는 데이터베이스부에 저장할 수 있다.

이와 동시에, 단계 331 및 단계 332에서, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 보정된 환경 센서 및 온습도 센서를 이용하여 측정되는 대기오염물질 농도 값에 대한 오염도를 총 5단계 예를 들면, 매우 나쁨, 나쁨, 보통, 좋음, 매우 좋음에 따라 분류하고, 이를 오염 상태로 LED 또는 디스플레이할 수 있다.

도 16은 본 발명의 다른 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템의 구조 예를 도시한 것이다.

본 발명의 다른 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(1600)은 빠른 안정화 시간과 정확한 VOC 측정을 위해 공기 순환 시스템을 가지는 것이 필요하다. 이를 위해, 배출구(1621)와 같은 별도의 팬(fan)을 사용하여 공기 순환을 가지는 간이 측정 시스템을 제안한다. 본 발명의 다른 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(1600)은 동작하는 동안 상시로 팬(fan)이 기구 내의 공기를 외부로 빼 내도록 설계될 수 있다.

실시예에 따라서, 본 발명의 다른 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(1600)은 저전력 동작을 위해 VOC 센서(1630)를 통해 VOC가 측정되는 시점에서만 기구 내의 공기 순환을 이루어지게 할 수도 있다.

이때, 독립적인 팬(fan)을 사용할 수도 있지만, 미세먼지 센서(1610)가 대류를 일으키기 위해 센서 내에 마이크로 팬(micro fan)을 장착하고 있기 때문에 미세먼지 센서(1610)의 주입구(1622) 앞에 VOC 센서(1630)를 위치시켜 VOC용 공기 순환 시스템을 구성할 수 있다.

도 17은 본 발명의 다른 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템의 동작 방법을 흐름도로 도시한 것이다.

도 17을 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 VOC 센서 측정 및 보정을 위한 흐름도를 도 3에 도시된 바와 동일하게 나타낼 수 있다. 도 3에서의 환경 센서 대신에 VOC 센서를 이용하는 것에 차이가 있다.

이에, 도 3에서 흐름도에 대해 상세히 설명하였으므로, 이하에서는 도 17의 본 발명의 다른 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템의 동작 방법에 대한 설명은 생략하기로 한다.

도 18 및 도 19는 본 발명의 실시예에 따른 보정 파라미터를 업데이트하는 예를 설명하기 위해 도시한 것이다.

도 18를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(1810)은 통신 모듈을 이용하여 모바일 디바이스(1820)와 연동할 수 있으며, 모바일 디바이스(1820)는 외부 서버(1830)와 통신할 수 있다.

대기오염물질의 경우, 광학식으로 측정하기 때문에 입자의 크기와 모양에 따라 다르게 산란을 하며, 이로 인해 같은 크기라도 산란되는 입자의 모양에 따라 다른 양으로 인식된다.

이를 위해 사용되는 위치 및 지역에 따라 서로 다른 보정 파라미터들이 적용되어야 한다. 하지만, 서울 거주하는 사용자 A가 부산으로 이동하여 대기오염물질 농도를 측정하고자 하는 경우, 서울서 보정된 환경 센서를 가지고 측정하기 때문에 이에 대한 오차들이 발생한다. 즉, 서울의 대기오염물질 분포와 부산의 대기오염물질 분포가 다름에 따라 발생하는 오차이다.

예를 들어, 서울에서는 공기중에 10ug의 미세먼지 농도가 50%, 5ug의 미세먼지 농도가 20%, 25ug 이하의 미세먼지 농도가 30% 존재할 수 있다. 반면에, 부산에서는 10ug의 미세먼지 농도가 40%, 5ug의 미세먼지 농도가 10%, 2.5ug 이하의 미세먼지 농도가 50% 존재한다고 가정하면, 이 분포에 맞춘 최적의 보정 파라미터를 가져야 측정의 오차를 최소화할 수 있다.

하지만, 휴대형 미세먼지 측정기인 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(1810)은 이러한 모든 지역 및 위치에 대한 보정 파라미터를 기록하기 어렵고, 또한 위치를 측정하는 것이 어렵다. 따라서, 휴대형 미세먼지 측정기인 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(1810)에 디폴트(default) 보정 수치 값이 입력되어 있는 경우, 모바일 디바이스(1820)를 통해 위치가 변경될 때에 보정 파라미터를 업데이트할 수 있다.

도 18을 참조하여 예를 들면, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(1810)에는 서울의 보정 파라미터가 입력되어 있으므로, 모바일 디바이스(1820)의 위치가 부산으로 이동할 경우, 사용자에게 팝업을 통해 위치가 변경되었으니 보정 파라미터도 업데이트할 것이지 여부를 확인할 수 있다. 이에, 사용자 확인에 따라 업데이트 또는 자동으로 변경 시마다 업데이트의 설정 값에 따라 보정 파라미터를 업데이트할 수 있다.

보다 상세하게, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(1810)은 모바일 디바이스(1820)와 연동하고, 모바일 디바이스(1820)의 애플리케이션의 위치가 바뀌는 경우, 모바일 디바이스(1820)는 해당 위치 정보에 해당하는 지역의 보정 파라미터를 외부 서버(1830)에 제공하여 검증 후, 회신되는 보정 파라미터를 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(1810)에 제공하며, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(1810)은 변경된 보정 파라미터를 업데이트할 수 있다.

또한, 사용자는 모바일 디바이스(1820)를 이용하여 휴대형 미세먼지 측정기인 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(1810)에 보정 파라미터를 직접 입력할 수도 있다.

도 19를 참조하여 예를 들면, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(1810)과 모바일 디바이스(1820)가 연동된 상태에서, 사용자는 각종 다운로드하고자 하는 위치 및 지역에서의 보정 파라미터를 입력할 수 있다(단계 1901 및 단계 1902).

이에, 단계 1903 내지 단계 1905를 통해, 모바일 디바이스(1820)는 해당 위치 및 지역에 대한 미세먼지 분포 정보를 제공하여 외부 서버(1830)로부터 검증된 보정 파라미터를 수신할 수 있다.

단계 1906에서, 모바일 디바이스(1820)는 외부 서버(1830)로부터 수신된 보정 파라미터를 기록하여 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(1810)에 제공하며, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(1810)은 검증된 보정 파라미터를 업데이트한 후, ACK 신호를 모바일 디바이스(1820)에 전송할 수 있다(단계 1907 및 단계 1908).

즉, 모바일 디바이스(1820)의 위치가 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(1810)의 보정 파라미터와 다른 경우, 사용자는 모바일 디바이스(1820)를 통해 위치 변경에 따른 보정 파라미터를 직접 입력할 수 있으며, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템(1810)은 사용자에 의해 입력된 후, 외부 서버(1830)를 통해 검증된 보정 파라미터를 업데이트할 수도 있다.

도 20은 본 발명의 실시예에 따른 국가 측정망 데이터를 활용하여 베이스라인을 보정하는 예를 설명하기 위해 도시한 것이다.

본 발명의 레퍼런스(reference)는 국가 측정망 데이터를 사용한다. 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 모바일 디바이스로부터 획득되는 위치 정보를 기반으로 가까운 국가 측정망을 찾을 수 있다. 이때, 측정망과 모바일 디바이스 간의 거리가 멀면 오차가 증가할 수 있기 때문에, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 기 설정된 반경 이내 예를 들어, 200m의 측정망이 있을 경우에만 드리프트(drift)에 따른 베이스라인을 보정한다.

예를 들어, 본 발명에서 측정된 미세먼지 데이터가 55ug이고, 근처의 국가 측정망 기기의 데이터가 50ug을 나타내는 경우, 5ug의 오차가 발생한다. 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 발생한 차이 값을 베이스라인에 대한 오차로 판단하고, 환경 센서의 베이스라인 오프셋(baseline offset)을 보정할 수 있다. 다만, 일회성이나 짧은 시간에 대한 데이터만 수집하게 되면 측정에 대한 오차들이 포함될 수 있으므로, 본 발명은 많은 데이터를 수집하여 최적의 값을 찾아낸 후 오프셋을 보정할 수 있다.

국가 측정망 데이터를 사용하는 과정을 설명하면, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 환경 센서를 이용하여 대기오염물질을 측정하고, 데이터베이스부 또는 모바일 디바이스로 데이터를 저장할 수 있다.

이때, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 주기적으로 환경 센서의 베이스라인 업데이트가 필요한 시점이거나, 근접한 국가 측정망 데이터와 오차가 발생되는 경우, 오차가 특정 문턱값(threshold)을 초과하는 경우, 또는 연속 10일 이상 오차가 특정 문턱값을 초과하는 경우에 베이스라인을 업데이트하고자 한다.

상세히 설명하자면, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 도 20에 도시된 바와 같이 현재 위치에서 가장 좋은 데이터 취득이 가능할 것 같은 국가 측정망 기기를 선택(복수 선택 가능)하거나 기 설정된 반경 이내에 가장 많은 측정 데이터를 포함하는 국가 측정망 기기를 선택하며, 선택된 국가 측정망 기기를 중심으로 기 설정된 반경 내의 모든 측정 데이터와 국가 측정망 측정기와의 차이를 산출하여 이들의 평균 값으로 오프셋(offset)을 획득하고, 오프셋에 따라 환경 센서의 베이스라인을 업데이트할 수 있다.

다른 예로, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 kNN(k-nearest neighbor)이나 인공 지능을 이용하여 보다 정확한 오프셋(offset) 데이터를 산출하고, 오프셋에 따라 환경 센서의 베이스라인을 업데이트할 수도 있다.

본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템은 모바일 디바이스와의 연동을 통해 환경 센서에 대한 베이스라인 오프셋을 업데이트하며, 이때 모바일 디바이스를 통해 사용자에게 업데이트 여부를 물어볼 수 있다.

도 21은 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 방법의 동작 흐름도를 도시한 것이다.

도 21의 방법은 도 1에 도시된 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 시스템에 의해 수행된다.

도 21을 참조하면, 단계 2110에서, 환경 센서의 노이즈를 제거하며, 보정 파라미터에 따른 노이즈 제거된 환경 센서의 대기오염물질 농도 값을 기준으로, 측정되는 센싱 값에 따른 기울기 차이를 보정하고, 환경 센서의 특성을 변화시키는 온습도 변화에 따른 환경 센서 값을 보정한다.

단계 2110은 노이즈 제거 필터를 적용하여 환경 센서의 노이즈를 제거하여 베이스라인(baseline)을 획득하며, 측정 농도가 서로 다른 제1 환경 및 제2 환경에서 획득되는 환경 센서의 기울기 값에 따른 보정 파라미터를 조절하여 베이스라인을 조정할 수 있다.

예를 들면, 단계 2110은 노이즈 제거 필터를 이용하여 환경 센서에 대한 노이즈를 제거한 후, 해당 환경 센서에 해당하는 베이스라인을 획득할 수 있다. 환경 센서들은 센서들 마다 인식되는 초기 베이스라인 값이 모두 다르므로, 단계 2110은 시스템 내의 해당 환경 센서에 대한 베이스라인을 획득하는 것을 우선 수행할 수 있다.

이후에, 단계 2110은 시스템 상의 보정 파라미터에 따라 조정된 베이스라인을 기준으로, 측정되는 센싱 값에 따른 기울기 차이를 보정할 수 있다.

이후에, 단계 2110은 측정되는 센싱 값과, 레퍼런스 온도와 현재 온도의 차이 값, 및 레퍼런스 습도와 현재 습도의 차이 값을 이용하여 환경 센서의 온습도 값을 보정할 수 있다.

단계 2120에서, 보정된 값에 따라, 측정되는 센싱 값에 대한 오염도를 측정하여 오염 상태를 표시한다.

예를 들면, 단계 2120은 측정되는 센싱 값에 따라 오염도를 약 5단계로 분류할 수 있으며, 저위험 내지 고위험까지의 단계별 분류를 통해 오염도를 측정하여 현재 대기오염물질의 오염 상태를 LED, 디스플레이 및 출력음 중 적어도 어느 하나 이상을 통해 표시할 수 있다.

단계 2130에서, 위치 정보에 따른 국가 측정망 데이터를 이용하여 측정되는 센싱 값의 오차를 보정한다.

단계 2130은 연동된 모바일 디바이스를 통해 획득되는 위치 정보에 따른 국가 측정망 데이터에 따라 환경 센서의 베이스라인을 조정하여 측정되는 센싱 값의 오차를 보정할 수 있다.

또한, 단계 2130은 사용 시간에 따라 발생되는 드리프트(drift)에 의한 환경 센서의 베이스라인(baseline)을 조정하여 측정되는 센싱 값의 오차를 보정할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 측정 및 보정 방법은 위치 정보에 따라 현재 위치 및 지역에서의 환경 분포 정보를 이용하여 보정 파라미터를 업데이트하는 단계(미도시)를 더 포함할 수 있다.

상기 보정 파라미터를 업데이트하는 단계는 연동된 모바일 디바이스를 통해 획득되는 위치 정보에 의해 외부 서버에서 검증된 현재 위치 및 지역에서의 환경 분포 정보에 대한 보정 파라미터를 모바일 디바이스로부터 수신하여 업데이트하며, 업데이트된 보정 파라미터에 따라 환경 센서의 베이스라인을 조정할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(Field Programmable Gate Array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (12)

1. 환경 센서의 노이즈를 제거하며, 보정 파라미터에 따른 노이즈 제거된 상기 환경 센서의 대기오염물질 농도 값을 기준으로, 측정되는 센싱 값에 따른 기울기 차이를 보정하고, 상기 환경 센서의 특성을 변화시키는 온습도 변화에 따른 환경 센서 값을 보정하는 시스템 보정부;
   보정된 값에 따라, 상기 측정되는 센싱 값에 대한 오염도를 측정하여 오염 상태를 표시하는 오염 측정부; 및
   위치 정보에 따른 국가 측정망 데이터를 이용하여 상기 측정되는 센싱 값의 오차를 보정하는 베이스라인 보정부
   를 포함하는 환경 센서 측정 및 보정 시스템.
2. 제1항에 있어서,
   상기 환경 센서는
   미세먼지 센서, VOC(Volatile Organic Compound; 휘발성 유기 화합물) 센서 또는 가스 센서인 것을 특징으로 하는, 환경 센서 측정 및 보정 시스템.
3. 제1항에 있어서,
   상기 시스템 보정부는
   초기 단계에서, 노이즈 제거 필터를 적용하여 상기 환경 센서의 노이즈를 제거하여 베이스라인(baseline)을 획득하며, 측정 농도가 서로 다른 제1 환경 및 제2 환경에서 획득되는 상기 환경 센서의 기울기 값에 따른 상기 보정 파라미터를 조절하여 상기 베이스라인을 조정하는, 환경 센서 측정 및 보정 시스템.
4. 제3항에 있어서,
   상기 시스템 보정부는
   시스템 상의 상기 보정 파라미터에 따라 상기 조정된 베이스라인을 기준으로, 상기 측정되는 센싱 값에 따른 기울기 차이를 보정하는, 환경 센서 측정 및 보정 시스템.
5. 제4항에 있어서,
   상기 시스템 보정부는
   상기 측정되는 센싱 값과, 레퍼런스 온도와 현재 온도의 차이 값, 및 레퍼런스 습도와 현재 습도의 차이 값을 이용하여 상기 환경 센서의 온습도 값을 보정하는, 환경 센서 측정 및 보정 시스템.
6. 제1항에 있어서,
   상기 위치 정보에 따라 현재 위치 및 지역에서의 환경 분포 정보를 이용하여 상기 보정 파라미터를 업데이트하는 파라미터 처리부
   를 더 포함하는 환경 센서 측정 및 보정 시스템.
7. 제6항에 있어서,
   상기 파라미터 처리부는
   연동된 모바일 디바이스를 통해 획득되는 상기 위치 정보에 의해 외부 서버에서 검증된 현재 위치 및 지역에서의 상기 환경 분포 정보에 대한 상기 보정 파라미터를 상기 모바일 디바이스로부터 수신하여 업데이트하며, 상기 업데이트된 보정 파라미터에 따라 상기 환경 센서의 베이스라인을 조정하는 것을 특징으로 하는, 환경 센서 측정 및 보정 시스템.
8. 제1항에 있어서,
   상기 베이스라인 보정부는
   연동된 모바일 디바이스를 통해 획득되는 상기 위치 정보에 따른 상기 국가 측정망 데이터에 따라 상기 환경 센서의 베이스라인을 조정하여 상기 측정되는 센싱 값의 오차를 보정하는, 환경 센서 측정 및 보정 시스템.
9. 제1항에 있어서,
   상기 베이스라인 보정부는
   사용 시간에 따라 발생되는 드리프트(drift)에 의한 상기 환경 센서의 베이스라인(baseline)을 조정하여 상기 측정되는 센싱 값의 오차를 보정하는, 환경 센서 측정 및 보정 시스템.
10. 환경 센서의 노이즈를 제거하며, 보정 파라미터에 따른 노이즈 제거된 상기 환경 센서의 대기오염물질 농도 값을 기준으로, 측정되는 센싱 값에 따른 기울기 차이를 보정하고, 상기 환경 센서의 특성을 변화시키는 온습도 변화에 따른 환경 센서 값을 보정하는 단계;
    보정된 값에 따라, 상기 측정되는 센싱 값에 대한 오염도를 측정하여 오염 상태를 표시하는 단계; 및
    위치 정보에 따른 국가 측정망 데이터를 이용하여 상기 측정되는 센싱 값의 오차를 보정하는 단계
    를 포함하는 환경 센서 측정 및 보정 방법.
11. 제10항에 있어서,
    위치 정보에 따라 현재 위치 및 지역에서의 환경 분포 정보를 이용하여 상기 보정 파라미터를 업데이트하는 단계
    를 더 포함하는 환경 센서 측정 및 보정 방법.
12. 제10항에 있어서,
    상기 측정되는 센싱 값의 오차를 보정하는 단계는
    사용 시간에 따라 발생되는 드리프트(drift)에 의한 상기 환경 센서의 베이스라인(baseline)을 조정하여 상기 측정되는 센싱 값의 오차를 보정하는, 환경 센서 측정 및 보정 방법.

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