KR20210069854A - 미세먼지 간이측정기의 데이터 편차 조정방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 빅데이터를 활용하여 미세먼지 측정시 센서 데이터의 편차를 보정함으로써, 데이터 값의 신뢰도를 유지할 수 있는 것을 특징으로 한다.

Description

미세먼지 간이측정기의 데이터 편차 조정방법{How to adjust the data deviation of the fine dust measuring instrument}

본 발명은 미세먼지 간이측정기의 데이터 편차 조정방법에 관한 것으로서, 빅데이터를 활용하여 미세먼지 측정시 센서 데이터의 편차를 보정함으로써, 데이터 값의 신뢰도를 유지할 수 있는 것을 특징으로 하는 미세먼지 간이측정기의 데이터 편차 조정방법에 관한 것이다.

일반적으로, 눈에 보이지 않는 아주 작은 물질이 대기 중에 오랫동안 떠다니거나 흩날려 내려오는 직경 10㎛ 이하의 입자상 물질을 미세먼지라 한다.

미세먼지는 석탄, 석유 등의 화석연료가 연소될 때 또는 제조업, 자동차 매연 등의 배출가스 등에서 나온다. 미세먼지는 기관지를 거쳐 폐에 흡착되어 각종 폐질환을 유발하는 대기오염물질이다.

한편, 먼지는 입자의 크기에 따라 총먼지(지름이 10㎛ 이상), 지름이 10㎛ 이하인 미세먼지(PM 10), 지름이 2.5㎛ 이하(PM 2.5)인 초미세먼지로 나뉜다. 이들 중 미세먼지는 질산염(NO3-), 암모늄(NH4+), 황산염 (SO42-) 등의 이온 성분과 탄소화합물(carbon compounds), 금속(elements) 화합물 등으로 이루어져 있다. 세 계보건기구(WHO)는 미세먼지 중 디젤에서 배출되는 BC(black carbon)을 1급 발암물질로 지정한 바 있다. 장기 간 미세먼지에 노출될 경우 면역력이 급격히 저하되어 감기, 천식, 기관지염 등의 호흡기 질환은 물론 심혈관 질환, 피부질환, 안구질환 등 각종 질병에 노출될 수 있다. 특히 직경 2.5㎛ 이하의 초미세먼지는 인체 내 기관 지 및 폐 깊숙한 곳까지 침투하기 쉬워 기관지, 폐 등에 붙어 각종 질환을 유발한다.

한편, 환경부는 2017년 3월 우리나라와 국제적으로 사용하는 미세먼지에 대한 용어가 달라 혼란스럽다는 지적에 따라 미세먼지(PM10)는 부유먼지, 초미세먼지(PM2.5)는 미세먼지로 각각 변경한다고 발표하였다. 또한, 부유먼지 와 미세먼지를 함께 아우르는 용어는 흡입성 먼지로 정하고, PM2.5에 붙여온 초미세라는 표현은 앞으로 PM2.5보다 작은 PM1.0이나 PM0.1 등에 사용할 수 있게 남겨두기로 했다.

한편, 기술 및 통신발달에 따라 광역인터넷을 활용하고 저가의 미세먼지 센서가 구비된 미세먼지 측정기가 다양한 장소에 설치되고 있으며, 설치된 미세먼지 측정기를 통해 공기의 질을 검출하여 오염 발생이나 확산, 공기의 질 개선 등을 위한 대응이 어느 때보다 관심있게 진행되고 있는 추세이다.

한편, 이러한 미세먼지 측정기는 미세먼지 센서의 고장이 잦아 오류 데이터 수신 가능성이 존재하고, 미세먼지 측정기로부터 수집되는 정보에 대한 오류 판단이 쉽지 않고, 특히 시간이 지남에 따라 발생하는 데이터 편차 및 기상 환경에 따른 측정 오류가 잦아 평균적으로 신뢰성 있는 데이터 산출이 어렵다는 문제점이 있었다.

본 발명은 상술한 문제점을 해결하고자 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 빅데이터를 활용하여 미세먼지 측정시 센서 데이터의 편차를 보정함으로써, 데이터 값의 신뢰도를 유지할 수 있는 미세먼지 간이측정기의 데이터 편차 조정방법을 제공하는 것이다.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명에 따른 미세먼지 간이측정기의 데이터 편차 조정방법는, 미세먼지 간이측정기에 구비된 센서를 통해 센싱되는 센서 데이터 값과 기상청 데이터 값을 수집하는 단계;와, 상기 센서 데이터 값과 기상청 데이터 값을 비교하고, 평균 값을 산출하는 단계;와, 상기 평균 값을 이용하여 데이터 분산도를 산출하는 단계;와, 상기 데이터 분산도를 이용하여 표준편차 값을 산출하는 단계; 및 상기 표준편차 값을 이용하여 센서 데이터 값을 보정하는 단계;로 구성되는 것을 특징으로 한다.

이상, 상술한 바와 같이 본 발명에 따르면, 빅데이터를 활용하여 미세먼지 측정시 센서 데이터의 편차를 보정함으로써, 데이터 값의 신뢰도를 유지할 수 있다는 장점이 있다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 미세먼지 간이측정기의 데이터 편차 조정방법을 나타낸 블럭도
도 2 및 도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 미세먼지 간이측정기의 데이터 편차 조정을 나타낸 그래프

이하에서는 첨부된 도면을 참조로 하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 미세먼지 간이측정기의 데이터 편차 조정방법을 상세히 설명한다. 우선, 도면들 중, 동일한 구성요소 또는 부품들은 가능한 한 동일한 참조부호로 나타내고 있음에 유의하여야 한다. 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 혹은 구성에 관한 구체적인 설명은 본 발명의 요지를 모호하지 않게 하기 위하여 생략한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 미세먼지 간이측정기의 데이터 편차 조정방법은 미세먼지 간이측정기에 구비된 센서를 통해 센싱되는 센서 데이터 값과 기상청 데이터 값을 수집하는 단계와, 상기 센서 데이터 값과 기상청 데이터 값을 비교하고, 평균 값을 산출하는 단계와, 상기 평균 값을 이용하여 데이터 분산도를 산출하는 단계와, 상기 데이터 분산도를 이용하여 표준편차 값을 산출하는 단계 및 상기 표준편차 값을 이용하여 센서 데이터 값을 보정하는 단계로 구성된다.

평균 값은 아래의 수학식 1을 통해 산출된다.

분산도는 아래의 수학식 2를 통해 산출된다.

표준편차는 아래의 수학식 3을 통해 산출된다.

도면과 명세서에서 최적 실시 예들이 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims (1)

1. 미세먼지 간이측정기에 구비된 센서를 통해 센싱되는 센서 데이터 값과 기상청 데이터 값을 수집하는 단계;
   상기 센서 데이터 값과 기상청 데이터 값을 비교하고, 평균 값을 산출하는 단계;
   상기 평균 값을 이용하여 데이터 분산도를 산출하는 단계;
   상기 데이터 분산도를 이용하여 표준편차 값을 산출하는 단계;
   상기 표준편차 값을 이용하여 센서 데이터 값을 보정하는 단계;로 구성되는 것을 특징으로 하는 미세먼지 간이측정기의 데이터 편차 조정방법.
   
   

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