KR20220058673A - 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템 및 그 방법 - Google Patents
환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템 및 그 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20220058673A KR20220058673A KR1020200141155A KR20200141155A KR20220058673A KR 20220058673 A KR20220058673 A KR 20220058673A KR 1020200141155 A KR1020200141155 A KR 1020200141155A KR 20200141155 A KR20200141155 A KR 20200141155A KR 20220058673 A KR20220058673 A KR 20220058673A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- diffusion
- gas
- environmental
- facility
- prediction map
- Prior art date
Links
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 title claims abstract description 276
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 title claims abstract description 180
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 79
- 238000003915 air pollution Methods 0.000 title claims abstract description 73
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 239000007789 gas Substances 0.000 claims abstract description 280
- 239000010865 sewage Substances 0.000 claims abstract description 40
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 37
- 239000000809 air pollutant Substances 0.000 claims abstract description 25
- 231100001243 air pollutant Toxicity 0.000 claims abstract description 25
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 32
- UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N Carbon monoxide Chemical compound [O+]#[C-] UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 28
- 229910002091 carbon monoxide Inorganic materials 0.000 claims description 28
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 21
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 20
- 235000019645 odor Nutrition 0.000 claims description 17
- QGZKDVFQNNGYKY-UHFFFAOYSA-N Ammonia Chemical compound N QGZKDVFQNNGYKY-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 16
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 16
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims description 13
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 12
- RWSOTUBLDIXVET-UHFFFAOYSA-N Dihydrogen sulfide Chemical compound S RWSOTUBLDIXVET-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 10
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 claims description 10
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 claims description 10
- 238000004062 sedimentation Methods 0.000 claims description 10
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 9
- CBENFWSGALASAD-UHFFFAOYSA-N Ozone Chemical compound [O-][O+]=O CBENFWSGALASAD-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 8
- 229910021529 ammonia Inorganic materials 0.000 claims description 8
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 8
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 claims description 7
- KZBUYRJDOAKODT-UHFFFAOYSA-N Chlorine Chemical compound ClCl KZBUYRJDOAKODT-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 230000010365 information processing Effects 0.000 claims description 6
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 claims description 6
- 238000005273 aeration Methods 0.000 claims description 5
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 5
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 claims description 5
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 claims description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 4
- 230000008719 thickening Effects 0.000 claims description 4
- FGUUSXIOTUKUDN-IBGZPJMESA-N C1(=CC=CC=C1)N1C2=C(NC([C@H](C1)NC=1OC(=NN=1)C1=CC=CC=C1)=O)C=CC=C2 Chemical compound C1(=CC=CC=C1)N1C2=C(NC([C@H](C1)NC=1OC(=NN=1)C1=CC=CC=C1)=O)C=CC=C2 FGUUSXIOTUKUDN-IBGZPJMESA-N 0.000 claims 1
- 239000000383 hazardous chemical Substances 0.000 description 64
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 21
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 14
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 14
- 230000004044 response Effects 0.000 description 13
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 12
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 10
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 10
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 description 10
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 8
- 206010003497 Asphyxia Diseases 0.000 description 6
- 229910000037 hydrogen sulfide Inorganic materials 0.000 description 5
- 231100001261 hazardous Toxicity 0.000 description 4
- 239000002341 toxic gas Substances 0.000 description 4
- 239000000460 chlorine Substances 0.000 description 3
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 3
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 3
- ZAMOUSCENKQFHK-UHFFFAOYSA-N Chlorine atom Chemical compound [Cl] ZAMOUSCENKQFHK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 229910052801 chlorine Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000003912 environmental pollution Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000004880 explosion Methods 0.000 description 2
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 2
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 239000000779 smoke Substances 0.000 description 2
- 206010021143 Hypoxia Diseases 0.000 description 1
- LSDPWZHWYPCBBB-UHFFFAOYSA-N Methanethiol Chemical compound SC LSDPWZHWYPCBBB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 230000029087 digestion Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 210000003608 fece Anatomy 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 244000144972 livestock Species 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003472 neutralizing effect Effects 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 238000004064 recycling Methods 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 description 1
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 1
- 238000004379 similarity theory Methods 0.000 description 1
- 238000013179 statistical model Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
- 239000002351 wastewater Substances 0.000 description 1
- 238000004065 wastewater treatment Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
- G01N33/0009—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment
- G01N33/0027—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector
- G01N33/0036—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector specially adapted to detect a particular component
- G01N33/0039—O3
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
- G01N33/0009—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment
- G01N33/0027—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector
- G01N33/0036—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector specially adapted to detect a particular component
- G01N33/004—CO or CO2
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
- G01N33/0009—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment
- G01N33/0027—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector
- G01N33/0036—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector specially adapted to detect a particular component
- G01N33/0052—Gaseous halogens
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01W—METEOROLOGY
- G01W1/00—Meteorology
- G01W1/02—Instruments for indicating weather conditions by measuring two or more variables, e.g. humidity, pressure, temperature, cloud cover or wind speed
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01W—METEOROLOGY
- G01W1/00—Meteorology
- G01W1/10—Devices for predicting weather conditions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- G—PHYSICS
- G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
- G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
- G09B29/00—Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram
- G09B29/003—Maps
- G09B29/006—Representation of non-cartographic information on maps, e.g. population distribution, wind direction, radiation levels, air and sea routes
- G09B29/007—Representation of non-cartographic information on maps, e.g. population distribution, wind direction, radiation levels, air and sea routes using computer methods
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
- G16Y20/00—Information sensed or collected by the things
- G16Y20/10—Information sensed or collected by the things relating to the environment, e.g. temperature; relating to location
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
- G16Y40/00—IoT characterised by the purpose of the information processing
- G16Y40/10—Detection; Monitoring
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01W—METEOROLOGY
- G01W1/00—Meteorology
- G01W2001/006—Main server receiving weather information from several sub-stations
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01W—METEOROLOGY
- G01W2203/00—Real-time site-specific personalized weather information, e.g. nowcasting
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Ecology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Immunology (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Atmospheric Sciences (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Economics (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Strategic Management (AREA)
Abstract
상수처리시설, 하수처리시설, 밀폐공간 또는 유해가스 발생 우려가 있는 기타 시설을 포함하는 도심내 점오염원인 다수의 환경시설에서 지진 등 재난으로 발생가능한 대기오염가스의 확산을 모니터링하고, 실시간 측정한 대기오염가스 데이터를 대기확산모델로 해석하고 지리정보에 따라 공간적으로 시각화한 3차원 확산 예측지도를 작성할 수 있어 다수의 환경시설이 위치하는 도심 내의 대기오염가스 확산을 복합적으로 나타낼 수 있고, 또한, 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도를 제공함으로써 사고시 또는 재난시 인근 지역주민은 피해범위를 신속하게 대피할 수 있는 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템 및 그 방법이 제공된다.
Description
본 발명은 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도에 관한 것으로, 보다 구체적으로, 상수처리시설, 하수처리시설, 밀폐공간 또는 유해가스 발생 우려가 있는 기타 시설을 포함하는 도심내 환경시설에서 지진 등 재난으로 발생가능한 대기오염가스의 확산을 모니터링하고, 실시간 측정한 대기오염가스 데이터를 대기확산모델로 해석하여 3차원 확산 예측지도를 작성하는, 가상물리-기반의 3차원 확산 예측지도 작성 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 환경시설의 정의는 환경오염방지시설, 하수도, 공공폐수처리시설, 가축분뇨 처리시설 및 공공처리시설, 재활용시설, 폐기물처리시설, 수도시설, 그 밖에 환경오염물질의 발생을 예방ㅇ저감하거나 오염된 환경을 복원하는 시설,기계,기구 및 설비 등을 말한다.
또한, 재난이라 함은 국민의 생명ㆍ신체 및 재산과 국가에 피해를 주거나 줄 수 있는 것으로 태풍ㆍ홍수ㆍ호우ㆍ폭풍ㆍ해일ㆍ폭설ㆍ가뭄ㆍ지진ㆍ황사ㆍ적조 그 밖에 이에 준하는 자연현상으로 인하여 발생하는 재해와 화재ㆍ붕괴ㆍ폭발ㆍ교통사고ㆍ화생방사고ㆍ환경오염사고 그 밖에 이와 유사한 사고로 대통령이 정하는 규모이상의 피해 에너지ㆍ통신ㆍ교통ㆍ금융ㆍ의료ㆍ수도 등 국가기반체계의 마비와 전염병 확산 등으로 인한 피해로 구분한다.
하지만, 도심내 위치한 다수의 상하수도 시설 내진설계 미적용 및 미래재난피해 대응(비상급수 관리, 내진보강 등)은 미흡한 것으로 알려져 있다.
특히, 상수도 시설 내진현황 분석 결과에 따르면, 전국 지방상수도 시설 5,045개소 중 62.9%(3,174개소)가 내진설계 또는 성능인증이 되어 있지 않고, 상수도시설의 약 70%에 해당하는 상수도관망의 경우 매설관의 내진 성능과 평가와 관련한 세부기준이 마련되어 있지 않은 상황이다.
이러한 재난에 의하여 기능이 정지된 상수도 시설이나 하, 폐수시설로 인한 2차 피해와 이로 인한 경제적인 손실을 고려한다면 재난복구 비용은 훨씬 더 많을 것으로 예상되고 있다.
특히, 지진 등의 재난시 상하수도시설의 2차 피해로 외부 유출 가능성이 높은 암모니아(NH3), 황화수소(H2S), 메탄(CH4), 메르캅탄(Mercatane), 오존(O3), 염소(Cl2)가스 등이 외부로 확산되는 경우, 직접적인 인근 주민에 피해를 주기 때문에 이에 대한 대비책이 필요하다.
또한, 밀폐공간 작업 시 황화수소 등 유해가스로 인한 질식사고를 사전 예방하고, 사고 발생 시 신속한 대처를 통해 인명피해를 최소화시키는 대비책도 필요하다.
하지만, 이와 유사한 분야의 선행기술 사례 대부분은 유해가스 및 악취 종류에 따른 실시간 모니터링 시스템으로 국한되어 있는 실정이다.
한편, 선행기술로서, 대한민국 등록특허번호 제10-1692926호에는 "유해화학물질 누출 감지 및 대응 시스템 및 방법"이라는 명칭의 발명이 개시되어 있는데, 도 1a 및 도 1b를 참조하여 설명한다.
도 1a는 종래의 기술에 따른 유해화학물질 누출 감지 및 대응 시스템의 구성도이고, 도 1b는 유해화학물질 확산모델링 결과를 나타낸 도면이다.
도 1a를 참조하면, 종래의 기술에 따른 유해화학물질 누출 감지 및 대응 시스템은,
설치 영역으로부터 일정 범위에 이내의 유해화학물질의 존재 여부 및 농도를 감지하는 하나 이상의 센서유닛(10); 및 센서유닛(10)으로부터 감지된 정보를 전송받아 해당 센서유닛(10)이 설치된 주변의 유해화학물질의 누출을 분석하는 서버(20)를 포함한다.
여기서, 센서유닛(10)은 유해화학물질의 누출을 감지하며, 유해화학물질의 누출이 발생될 수 있는 탱크로리와 같은 이동체에 설치될 수 있다.
센서유닛(10)은 해당 센서유닛의 위치정보를 획득하는 GPS 모듈(12)과 서버(20)와 통신하는 통신모듈(14)을 포함하며, 유해화학물질의 농도가 미리 설정된 수치 이상으로 감지될 경우, GPS 모듈(12)로부터 획득된 센서유닛(20)의 위치정보와 유해화학물질의 누출정보를 통신모듈(14)을 통해 서버(20)로 전송한다.
서버(20)는, 센서유닛(10)의 감지정보에 따라 유해화학물질의 누출을 분석 및 처리하며, 통신모듈(14)과 통신하며,
센서유닛(10)의 위치정보에 대한 주변 지리정보 및 기상정보 전송 요청을 관계기관(31)(예를 들면, 기상청 서버, 위성지도 및 GIS 정보를 취급하는 서버 등)으로 전송하는 통신부(22);
관계기관(31)으로부터 전송된 주변 지리정보 및 기상정보와 상기 센서유닛(10)으로부터 전송된 유해화학물질의 누출정보를 분석 및 처리하여 유해화학물질의 배출량 농도를 연산하여 유해화학물질 확산모델링을 수행하는 제1 처리부(24); 및 제1 처리부(24)에서 획득된 유해화학물질 확산모델링 결과를 지도상에 등농도곡선으로 도식화하여 디스플레이에 출력시키는 제2 처리부(26)를 포함한다.
여기서, 통신부(22)는 제1 및 제2 처리부(24, 26)에서 획득된 유해화학물질 확산모델링 결과 및 위치정보가 포함된 유해화학물질의 누출정보를 대응기관(32)(예를 들면, 소방서 등 유관기관 서버)으로 전송한다.
또한, 제1 처리부(24)에서 수행되는 유해화학물질 확산모델링은 초기확산모델로 설정되며, 제2 처리부(26)는 초기확산모델로 설정된 유해화학물질 확산모델링 결과에 해당 위치에서의 기상정보를 반영하여 등농도곡선을 도식화한다.
예를 들면, 도 1b는 유해화학물질 누출 감지 및 대응 시스템의 제2 처리부(26)에서 출력된 유해화학물질 확산모델링 결과를 나타낸다.
종래의 기술에 따른 유해화학물질 누출 감지 및 대응 시스템에 따르면, 유해화학물질의 누출에 따른 신속한 유해화학물질 확산예측을 통해 즉각적인 대응을 유도할 수 있다.
또한, 초기확산모델로 설정된 유해화학물질 확산모델링 결과에 해당 위치에서의 기상정보를 반영하여 등농도곡선을 도식화하고, 유해화학물질 확산모델링 결과 및 위치정보가 포함된 유해화학물질의 누출정보를 대응기관으로 전송할 수 있다.
하지만, 종래의 기술에 따른 유해화학물질 누출 감지 및 대응 시스템의 경우, 화학사고 발생시 해당 유해화학물질을 관리하는 것에 국한되어 있기 때문에,
다수의 환경시설 인프라 또는 산업시설에서 인위적 오동작에 의한 사고 또는 지진 등의 재난 등의 사고시 점오염원에서 발생되는 유해가스 및 악취와 같은 대기오염가스의 확산 경로 등을 추정하기 어렵다는 한계점이 있다.
한편, 다른 선행기술로서, 대한민국 등록특허번호 제10-1695596호에는 "이동통신 단말기를 이용한 유해가스 모니터링 시스템"이라는 명칭의 발명이 개시되어 있는데, 도 2를 참조하여 설명한다.
도 2는 종래의 기술에 따른 이동통신 단말기를 이용한 유해가스 모니터링 시스템을 설명하기 위한 구성도이다.
도 2를 참조하면, 종래의 기술에 따른 이동통신 단말기를 이용한 유해가스 모니터링 시스템은, 크게 휴대용 유해가스 검출장치(41), 이동통신 단말기(42) 및 유해가스 관리서버(43)를 포함한다다.
휴대용 유해가스 검출장치(41)는 별도의 인쇄회로기판에 착탈가능하게 결합되는 복수개의 반도체 가스센서를 이용하여 실내 또는 실외에 존재하는 유해가스를 실시간으로 감지하고, 이를 분석하여 각 반도체 가스센서의 유해가스 종류별 농도데이터를 산출하여 무선으로 전송한다.
이동통신 단말기(42)는 별도의 GPS 모듈을 통해 위도, 경도 및 고도에 따른 3차원의 현재 위치정보를 획득하고,
미리 설치된 유해가스 모니터링관련 애플리케이션을 통해 휴대용 유해가스 검출장치(41)로부터 전송된 각 반도체 가스센서의 유해가스 종류별 농도데이터를 제공받아, 이를 기반으로 각 반도체 가스센서의 유해가스 종류별 농도데이터를 수치로 변환하여 디스플레이 화면에 표시되도록 제어한다.
또한, 이동통신 단말기(42)는 휴대용 유해가스 검출장치(41)로부터 전송된 각 반도체 가스센서의 유해가스 종류별 농도데이터와 함께 각 반도체 가스센서의 고유식별정보를 제공받아,
미리 설정된 각반도체 가스센서의 고유식별정보와 비교하여 동일할 경우, 각 반도체 가스센서의 유해가스 종류별 농도데이터를 수치로 변환하여 별도의 메모리에 데이터베이스(DB)화하여 저장 및 관리한다.
유해가스 관리서버(43)는 유/무선 통신망을 통해 이동통신 단말기(42)와 연결되고,
이동통신 단말기(42)로부터 전송된 현재 위치정보와 함께 수치화된 각 반도체 가스센서의 유해가스 종류별 농도데이터를 제공받아,
이를 기반으로 현재 위치에 대한 각 반도체 가스센서의 유해가스 종류별 농도 수치를 데이터베이스(DB)화하여 저장 및 관리하며, 또한, 현재 위치에 대한 각반도체 센서의 유해가스 종류별 농도 수치를 미리 설정된 2D 또는 3D 지도상에 매핑(Mapping)하여 관리자 화면에 디스플레이되는 서비스를 제공한다.
종래의 기술에 따른 이동통신 단말기를 이용한 유해가스 모니터링 시스템에 따르면,
복수개의 반도체 가스센서를 구비한 휴대용 유해가스 검출장치를 통해 실내 또는 실외에 존재하는 유해가스를 실시간으로 감지하여 각 반도체 가스센서의 유해가스 종류별 농도데이터를 산출 및 전송하고,
이동통신 단말기를 통해 휴대용 유해가스 검출장치로부터 전송된 각 반도체 가스센서의 유해가스 종류별 농도데이터를 수치로 변환하여 디스플레이 화면에 표시함으로써,
사용자는 자신이 휴대하고 있는 이동통신 단말기를 통해 언제 어디서나 주변환경의 유해가스 상태를 실시간으로 항상 모니터링하여 통합적으로 관리할 수 있으며, 유해가스의 위험성을 미연에 방지할 수 있다.
하지만, 종래의 기술에 따른 이동통신 단말기를 이용한 유해가스 모니터링 시스템의 경우, 다수의 환경시설 인프라 또는 산업시설에서 인위적 오동작에 의한 사고 또는 지진 등의 재난 등의 사고시 점오염원에서 발생되는 유해가스 및 악취와 같은 대기오염가스의 확산 경로 등을 추정하기 어렵고,
이에 따라, 사고 발생시 피해 범위 추정, 인근 주민 대피 정보전달 등이 어렵다는 문제점이 있다. 또한, 환경시설을 정기적으로 점검하는 밀폐공간에서 황화수소 등 유해가스로 인한 질식사고가 빈번하게 발생됨에도 불구하고,
밀폐공간 내부의 유해가스 발생 이력에 대한 감시 없이 작업을 수행할 경우, 작은 농도로도 짧은 시간에 질식사고를 유발할 수 있는데, 이에 대한 정보전달 등이 어렵다는 문제점이 있다.
한편, 또 다른 선행기술로서, 대한민국 등록특허번호 제10-1778891호에는 "가스 확산 모델링 및 위험성 평가 장치 및 방법"이라는 명칭의 발명이 개시되어 있는데, 도 3a 및 도 3b를 참조하여 설명한다.
도 3a는 종래의 기술에 따른 가스 확산 모델링 및 위험성 평가 장치의 개략적인 구성도이고, 도 3b는 종래의 기술에 따른 가스 확산 모델링 및 위험성 평가 장치를 통해 2차원 평면상의 가스농도 데이터를 2차원의 지도 이미지에 매칭시켜 표시하는 예를 나타내는 도면이다.
도 3a를 참조하면, 종래의 기술에 따른 가스 확산 모델링 및 위험성 평가 장치는,
모델링 대상이 되는 지역을 입력받는 지역정보 입력부(51);
날짜를 입력받고 입력된 날짜 및 지역에 기초하여 기상정보를 획득하는 기상정보 획득부(52);
모델링 대상이 되는 가스정보를 입력받는 가스정보 입력부(53);
누출원에 저장된 가스의 저장정보를 입력받는 저장정보 입력부(54);
지역별로 그리드정보에 따른 3차원 공간상의 지형정보가 저장된 데이터베이스(56); 및
입력된 가스정보에 기초하여 시간에 따른 가스 누출량을 연산하고, 데이터베이스(56)로부터 지역에 대응되는 3차원 공간상의 지형정보를 추출하고, 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics)을 이용하여 추출된 3차원 공간상에서 기상정보 및 연산된 가스 누출량에 따른 가스농도 데이터를 모델링하는 모델링부(55)를 포함한다
여기서, 모델링부(55)는 모델링된 가스농도 데이터를 2차원 평면상의 가스농도 데이터로 변환하고, 2차원 평면상의 가스농도 데이터를 입력된 지역에 대응되는 2차원의 지도 이미지에 매칭시켜 디스플레이(57)에 표시할 수 있다.
종래의 기술에 따른 가스 확산 모델링 및 위험성 평가 장치는,
도 3b에 도시된 바와 같이, 2차원 평면상의 가스농도 데이터를 2차원의 지도 이미지에 매칭시켜 표시할 수 있으며, 예를 들면, 기상정보 및 지형정보 등에 따라 가스의 농도 데이터가 누출원(R)으로부터 일정한 형태로 나타나지 않는다는 것을 확인할 수 있다.
종래의 기술에 따른 가스 확산 모델링 및 위험성 평가 장치에 따르면,
가스 누출량에 영향을 미치는 다양한 요인을 반영하여 시간에 다른 가스 누출량을 보다 정확하게 연산할 수 있으며,
많은 비용과 시간이 소용되는 실험에 의한 풍동시험 등에 비해서 빠르고 경제적인 전산유체 역학을 이용하여 가스 확산을 간단하게 모델링할 수 있다.
또한, 모델링된 가스 입자의 확산 상태에 따라 각각의 위치별로 위험성 평가 결과를 제공함으로써 가스 확산으로 인한 피해를 사용자가 바로 인식할 수 있다.
하지만, 종래의 기술에 따른 가스 확산 모델링 및 위험성 평가 장치의 경우, 다수의 환경시설 인프라 또는 산업시설에서 인위적 오동작에 의한 사고 또는 지진 등의 재난 등의 사고시 점오염원에서 발생되는 유해가스 및 악취와 같은 대기오염가스의 확산 경로 등을 추정하기 어렵다는 한계점이 있다.
한편, 또 다른 선행기술로서, 대한민국 등록특허번호 제10-1846794호에는 "클라우드컴퓨팅 시스템과 휴대용 유해화학물질 측정 장치의 내장 GPS를 이용한 위치에 기반 유해화학물질 측정방법"이라는 명칭의 발명이 개시되어 있는데,
도 4를 참조하여 설명한다.
도 4는 종래의 기술에 따른 클라우드컴퓨팅 시스템과 휴대용 유해화학물질 측정장치의 내장 GPS를 이용한 위치에 기반 유해화학물질 측정 시스템의 구성도이다.
도 4를 참조하면,
종래의 기술에 따른 클라우드컴퓨팅 시스템과 휴대용 유해화학물질 측정장치의 내장 GPS를 이용한 위치에 기반 유해화학물질 측정 시스템(60)은,
휴대용 유해화학물질 측정장치(61), 블루투스 통신 장치(62), GPS 위치정보 획득장치(63), 무선통신 네트워크 기지국(64) 및 유해화학물질 통합 관리서버(65)를 포함하며, 상기 휴대용 유해화학물질 측정장치(61)는 GPS 모듈, LCD 및 키패드, 메인 프로세서, 유해화학물질 측정 센서부를 포함할 수 있다.
특히, GPS 모듈은 사고 현장의 위치를 자동으로 인식하기 위한 위치 측위 모듈로서, 측위된 위치는 무선통신 네트워크를 통해, 유해화학물질 통합 관리 서버(65)로 전달된다.
유해화학물질 통합 관리서버(65)는 수신된 위치정보를 이용하여, 건물의 종류, 건물의 건축일, 건물의 건축자재 및 내부 인테이리어 자재와 건물의 용도에 따른 건물 내부에 비치되거나 구비 또는 보관 중인 내용물을 유해화학물질 통합 관리서버 DB로부터 검색하여, 당해 화재 현장에서 발생할 수 있는 후보 유해화학물질 리스트를 휴대용 유해화학물질 측정 장치(61)로 전달한다.
종래의 기술에 따른 클라우드컴퓨팅 시스템과 휴대용 유해화학물질 측정장치의 내장 GPS를 이용한 위치에 기반 유해화학물질 측정 시스템(60)의 경우,
유해화학물질에 의한 2차 피해가 없도록 신속히 경고하고, 유해물질측정 방법 또는 순서를 변경하는 측정알고리즘을 유해화학물질 통합 관리서버(65)로부터 휴대용 유해화학물질 측정 장치(61)로 전송하여 신속하고, 빠른 유해물질측정이 이루어질 수 있도록 하며,
또한, 유해화학물질 통합 관리서버(65)는 추가적인 피해가 없도록 현장에 필요하다고 판단되는 경우 해독물질이나 중화제 등을 현장에 배송하는 지시를 함으로써 신속하게 유해물질을 제거할 수 있다.
종래의 기술에 따른 클라우드컴퓨팅 시스템과 휴대용 유해화학물질 측정장치의 내장 GPS를 이용한 위치에 기반 유해화학물질 측정 시스템에 따르면, 화재시 발생하는 유해화학물질을 신속히 검사하여 추가적인 피해가 없도록 초치할 수 있다.
하지만, 종래의 기술에 따른 클라우드컴퓨팅 시스템과 휴대용 유해화학물질 측정장치의 내장 GPS를 이용한 위치에 기반 유해화학물질 측정 시스템의 경우에도,
다수의 환경시설 인프라 또는 산업시설에서 인위적 오동작에 의한 사고 또는 지진 등의 재난 등의 사고시 점오염원에서 발생되는 유해가스 및 악취와 같은 대기오염가스의 확산 경로 등을 추정하기 어렵다는 한계점이 있다.
또한, 휴대용 장비의 경우, 일시적인 유해화학물질 측정이 가능하지만, 유해화학물질 확산 등을 공간분석하기 위해서는 유해지점 인근의 기상 데이터를 실시간으로 취득하고,
이를 확산 모델에 연동해야 하는데, 이에 대한 추가 분석이 어려운 점이 있다. 또한, 유해가스 누출 우려가 있는 고위험 환경시설 밀폐공간에 대해서 장기간 연속적으로 유해가스 누출 위험에 대한 추이를 분석하는 등 사전예방 대책이 필요하다.
전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 상수처리시설, 하수처리시설, 밀폐공간 또는 유해가스 발생 우려가 있는 기타 시설을 포함하는 도심내 점오염원인 다수의 환경시설에서 지진 등 재난으로 발생가능한 대기오염가스의 확산을 모니터링하고, 실시간 측정한 대기오염가스 데이터를 대기확산모델로 해석하고 지리정보에 따라 공간적으로 시각화한 3차원 확산 예측지도를 작성할 수 있는, 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 다른 기술적 과제는, 사전 설정된 입력정보와 실시간 측정된 대기오염가스 측정정보를 클라우드 오픈형 지리정보체계로부터 제공되는 지리정보에 정합시킴으로써 가상물리-기반의 공간정보로 시각화함에 따라 3차원 확산 예측지도를 용이하게 작성할 수 있는, 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 또 다른 기술적 과제는, 환경시설별로 각각 설치된 IoT 센서로부터 측정된 대기오염가스 종류별로 대기확산모델을 적용하는 3차원 확산 예측지도를 각각 작성함으로써, 다수의 환경시설이 위치하는 도심 내의 대기오염가스 확산을 복합적으로 나타낼 수 있는, 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.
전술한 기술적 과제를 달성하기 위한 수단으로서, 본 발명에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템은, 도심에 위치하는 점오염원 시설로서, 대기오염가스를 검출하는 IoT(사물인터넷) 센서가 설치되는 적어도 하나 이상의 환경시설; 상기 환경시설이 위치하는 지역의 기상정보를 실시간 제공하는 기상정보 제공자; 상기 환경시설이 위치하는 지역에 대한 지리정보를 제공하는 지리정보 제공자; 및 상기 환경시설에 설치된 IoT 센서로부터 측정된 대기오염가스 데이터에 따라 대기오염가스 확산을 모니터링하고, 기설정한 입력정보와 상기 지리정보 제공자가 제공하는 지리정보를 정합시켜 가상물리-기반의 공간정보로 표시하고, 상기 기상정보 제공자에서 제공하는 기상정보에 대응하는 대기확산모델에 따라 상기 환경시설의 대기오염가스의 확산분포를 공간적으로 시각화한 3차원 확산 예측지도를 작성하는 3차원 확산 예측지도 작성 서버를 포함하되, 상기 3차원 확산 예측지도 작성 서버는, 환경시설별로 각각 설치된 IoT 센서로부터 측정된 대기오염가스 종류별로 대기확산모델을 적용하는 3차원 확산 예측지도를 각각 작성함으로써, 다수의 환경시설이 위치하는 도심 내의 대기오염가스 확산을 복합적으로 나타내는 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 대기오염가스는 유해가스 및 악취를 포함하며, 상기 환경시설은 상수처리시설, 하수처리시설, 밀폐공간 또는 유해가스 발생 우려가 있는 기타 시설일 수 있다.
여기서, 상기 환경시설이 상수처리시설인 경우, 상기 상수처리시설에 설치되는 IoT 센서는 오존 및 염소가스를 검출하는 것이 바람직하다.
여기서, 상기 환경시설이 하수처리시설인 경우, 상기 하수처리시설은 부패하기 쉬운 물질이 들어있는 집수조, 침사지, 침전조, 농축조, 포기조, 소화조, 암거, 맨홀, 펌프장 및 하수관로를 포함하며, 상기 하수처리시설에 설치되는 IoT 센서는 메탄, 일산화탄소, 이산화탄소 및 암모니아를 검출하는 것이 바람직하다.
여기서, 상기 환경시설이 밀폐공간인 경우, 상기 밀폐공간에 설치되는 IoT 센서는 18% 이상 23.5% 미만의 산소 농도, 1.5% 미만의 이산화탄소 농도, 30ppm 미만의 일산화탄소 농도 및 10ppm 미만의 황화수소 농도를 검출하는 것이 바람직하다.
여기서, 상기 환경시설이 유해가스 발생 우려가 있는 기타 시설인 경우, 상기 기타 시설에 설치되는 IoT 센서는 현장상황에 따라 기설정된 유해가스 종류별 발생 농도를 검출하는 것이 바람직하다.
여기서, 상기 3차원 확산 예측지도 작성 서버는, 상기 환경시설의 위치에 따른 지리좌표 및 대기오염가스 종류를 포함하는 입력정보를 사전 설정하는 입력정보 설정부; 상기 환경시설에 설치되어 대기오염가스를 측정하는 IoT 센서로부터 각각 대기오염가스 데이터를 수집하는 IoT 센서 데이터 수집부; 상기 기상정보 제공자로부터 상기 환경시설이 위치하는 지역의 실시간 기상정보를 수집하는 실시간 기상정보 수집부; 상기 IoT 센서 데이터 수집부가 수집한 대기오염가스 데이터에 따라 대기오염가스 확산을 모니터링하는 대기오염가스 확산 모니터링 모듈; 상기 입력정보 설정부가 설정한 입력정보와 상기 지리정보 제공자가 제공하는 지리정보를 정합시켜 가상물리-기반의 공간정보로 표시하는 가상물리-기반 공간정보 처리부; 상기 기상정보 수집부가 수집한 실시간 기상정보을 대기확산모델에 적용하여 상기 환경시설의 IoT 센서 위치별 대기오염가스의 확산분포를 해석하는 대기확산모델 해석부; 상기 가상물리-기반으로 표시되는 공간정보에 따라 상기 대기확산모델 해석부가 해석한 대기오염가스의 확산분포를 공간적으로 시각화하여 3차원 확산 예측지도를 작성하는 3차원 확산 예측지도 작성 모듈; 및 상기 3차원 확산 예측지도 작성 모듈이 작성한 3차원 확산 예측지도를 제공하는 3차원 확산 예측지도 제공부를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 대기확산모델은, 다음의 수학식에 따라 상기 대기오염가스 농도(
)를 나타내는 수치모델로 해석하되, 
, 여기서, 
는 풍하방향(Down wind direction)의 좌표를 나타내고, 
는 
축에 직각인 풍횡방향(Cross wind direction)의 좌표를 나타내며, 
는 연직방향(Vertical direction)의 좌표를 나타내고, 
는 배출 지점에서 대기오염가스 배출량을 나타내고, U는 대기풍속을 나타내며, D는 1차반응에 의한 오염물질 감쇄영향을 나타내고, 
는 
축 방향의 확산계수를 나타내고, 
는 
축 방향의 확산계수를 나타내는 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 기상정보 제공자는 기상청이거나 상기 환경시설이 위치하는 지역에 설치된 기상측정장치일 수 있다.
여기서, 상기 지리정보 제공자는 상기 환경시설이 위치하는 지역에 대한 지리정보를 제공하는 클라우드 오픈형 지리정보 시스템이고, 상기 3차원 확산 예측지도 작성 서버는 클라우드 컴퓨팅이 가능한 클라우드 서버로 구현될 수 있다.
여기서, 상기 3차원 확산 예측지도 작성 서버가 작성한 3차원 확산 예측지도를 제공받는 사용자 단말을 추가로 포함하며, 상기 사용자 단말은 관할 행정기관이 구비한 단말이거나 또는 인근 주민이 구비한 단말일 수 있다.
한편, 전술한 기술적 과제를 달성하기 위한 다른 수단으로서, 본 발명에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 방법은, a) 환경시설별 위치정보 및 대기오염가스 종류를 포함한 입력정보를 사전 설정하는 단계; b) 기상정보 제공자로부터 상기 환경시설 위치에 따른 기상정보를 실시간 수집하는 단계; c) 상기 환경시설에 각각 설치된 IoT 센서를 통해 대기오염가스를 실시간 측정하는 단계; d) 3차원 확산 예측지도 작성 서버가 상기 IoT 센서별로 측정된 대기오염가스 데이터를 수신하여 모니터링하는 단계; e) 상기 사전 설정된 입력정보와 상기 실시간 측정된 측정정보를 지리정보 제공자가 제공하는 지리정보에 정합시켜 가상물리-기반 공간정보로 표시하는 단계; f) 대기확산모델 해석 알고리즘에 따라 환경시설별 대기오염가스의 확산분포를 공간적으로 시각화하는 단계; 및 g) 상기 대기오염가스의 확산분포에 따른 3차원 확산 예측지도를 작성하는 단계를 포함하되, 상기 3차원 확산 예측지도 작성 서버는, 환경시설별로 각각 설치된 IoT 센서로부터 측정된 대기오염가스 종류별로 대기확산모델을 적용하는 3차원 확산 예측지도를 각각 작성함으로써, 다수의 환경시설이 위치하는 도심 내의 대기오염가스 확산을 복합적으로 나타내는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 상수처리시설, 하수처리시설, 밀폐공간 또는 유해가스 발생 우려가 있는 기타 시설을 포함하는 도심내 점오염원인 다수의 환경시설에서 지진 등 재난으로 발생가능한 대기오염가스의 확산을 모니터링하고, 실시간 측정한 대기오염가스 데이터를 대기확산모델로 해석하고 지리정보에 따라 공간적으로 시각화한 3차원 확산 예측지도를 작성할 수 있다.
이에 따라, 도심내 위치한 상하수도 시설, 소각시설, 산업시설 등 고정된 대형시설물인점오염원에서 평상시 뿐만 아니라 오작동으로 인한 사고 또는 지진 등 자연재난에 의해 고농도의 유해가스 및 악취 등의 대기오염가스가 발생하는 경우에 대비할 수 있다. 특히, 상하수도 등 환경시설 내 밀폐공간 보수ㅇ정비 작업 시 안전수칙 미준수 등으로 인한 질식, 추락 등 인명 사고 발생을 사전에 방지할 수 있다.
본 발명에 따르면, 사전 설정된 입력정보와 실시간 측정된 대기오염가스 측정정보를 클라우드 오픈형 지리정보체계로부터 제공되는 지리정보에 정합시킴으로써 가상물리-기반의 공간정보로 시각화함에 따라 3차원 확산 예측지도를 용이하게 작성할 수 있다.
본 발명에 따르면, 환경시설별로 각각 설치된 IoT 센서로부터 측정된 대기오염가스 종류별로 대기확산모델을 적용하는 3차원 확산 예측지도를 각각 작성함으로써, 다수의 환경시설이 위치하는 도심 내의 대기오염가스 확산을 복합적으로 나타낼 수 있다.
본 발명에 따르면, 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도를 제공함으로써 사고시 또는 재난시 인근 지역주민은 피해범위를 신속하게 대피할 수 있고, 관할 행정기관에서는 피해범위를 신속하게 예상하여 대응체계를 수립할 수 있다.
도 1a는 종래의 기술에 따른 유해화학물질 누출 감지 및 대응 시스템의 구성도이고, 도 1b는 유해화학물질 확산모델링 결과를 나타낸 도면이다.
도 2는 종래의 기술에 따른 이동통신 단말기를 이용한 유해가스 모니터링 시스템을 설명하기 위한 구성도이다.
도 3a는 종래의 기술에 따른 가스 확산 모델링 및 위험성 평가 장치의 개략적인 구성도이고, 도 3b는 종래의 기술에 따른 가스 확산 모델링 및 위험성 평가 장치를 통해 2차원 평면상의 가스농도 데이터를 2차원의 지도 이미지에 매칭시켜 표시하는 예를 나타내는 도면이다.
도 4는 종래의 기술에 따른 클라우드컴퓨팅 시스템과 휴대용 유해화학물질 측정장치의 내장 GPS를 이용한 위치에 기반 유해화학물질 측정 시스템의 구성도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템의 구체적인 구성도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템이 구현된 것을 예시하는 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템에서 환경시설을 가상물리-기반으로 3차원으로 구현한 것을 예시하는 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템에 의해 작성된 확산 예측지도를 예시하는 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 방법의 동작흐름도이다.
도 2는 종래의 기술에 따른 이동통신 단말기를 이용한 유해가스 모니터링 시스템을 설명하기 위한 구성도이다.
도 3a는 종래의 기술에 따른 가스 확산 모델링 및 위험성 평가 장치의 개략적인 구성도이고, 도 3b는 종래의 기술에 따른 가스 확산 모델링 및 위험성 평가 장치를 통해 2차원 평면상의 가스농도 데이터를 2차원의 지도 이미지에 매칭시켜 표시하는 예를 나타내는 도면이다.
도 4는 종래의 기술에 따른 클라우드컴퓨팅 시스템과 휴대용 유해화학물질 측정장치의 내장 GPS를 이용한 위치에 기반 유해화학물질 측정 시스템의 구성도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템의 구체적인 구성도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템이 구현된 것을 예시하는 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템에서 환경시설을 가상물리-기반으로 3차원으로 구현한 것을 예시하는 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템에 의해 작성된 확산 예측지도를 예시하는 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 방법의 동작흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
[환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템(100)]
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템은,
3차원 확산 예측지도 작성 서버(100), 환경시설(200), 기상정보 제공자(300), 지리정보 제공자(400) 및 사용자 단말(500)을 포함한다.
환경시설(200)은 도심에 위치하는 적어도 하나 이상의 시설로서, 예를 들면, 상하수도 시설, 소각시설, 산업시설 등 고정된 대형시설물, 즉, 유해가스 및 악취와 같은 대기오염가스를 발생할 수 있는 점오염원에 해당하며,
각각의 환경시설(200)에는 대기오염가스를 검출하는 적어도 하나 이상의 IoT(사물인터넷) 센서(210a~210n)가 설치된다.
이러한 환경시설(200)에 설치되는 IoT(사물인터넷) 센서(210a~210n)는 평상시 뿐만 아니라 오작동으로 인한 사고 또는 지진 등 자연재난에 의해 고농도의 유해가스 및 악취 등이 발생하는 경우를 대비하여 설치된다.
여기서, 상기 환경시설(200)별 위치정보는 지리좌표로 표시되고, 상기 대기오염가스는 유해가스 및 악취를 포함하며, 이때, 상기 환경시설(200)은 상수처리시설, 하수처리시설, 밀폐공간 또는 유해가스 발생 우려가 있는 기타 시설일 수 있다.
특히, 여기서, 상기 밀폐공간은 환기가 불충분한 상태에서 산소의 결핍이 발생할 수 있고, 이러한 밀폐공간에서 발생하는 유해가스로 인해 거주자의 건강에 장해를 발생시키거나 인화성물질에 의한 화재폭발 등의 위험이 있기 때문에, 상기 밀폐공간에서 발생하는 유해가스를 검출할 필요가 있다.
이에 따라, 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템은 상기 밀폐공간에서 발생하는 유해가스를 검출함으로써, 상하수도 등 환경시설 내 밀폐공간 보수, 정비 작업 시 안전수칙 미준수 등으로 인한 질식, 추락 등 인명 사고 발생을 사전에 방지할 수 있다.
예를 들면, 상기 환경시설(200)이 상수처리시설인 경우, 상기 상수처리시설에 설치되는 IoT 센서는 오존 및 염소가스를 검출할 수 있고,
상기 환경시설(200)이 하수처리시설인 경우, 상기 하수처리시설은 부패하기 쉬운 물질이 들어있는 집수조, 침사지, 침전조, 농축조, 포기조, 소화조, 암거, 맨홀, 펌프장 및 하수관로를 포함하며,
상기 하수처리시설에 설치되는 IoT 센서는 메탄(CH4), 일산화탄소(CO), 이산화탄소(CO2) 및 암모니아(NH3)를 검출할 수 있다.
또한, 상기 환경시설(200)이 밀폐공간인 경우, 상기 밀폐공간에 설치되는 IoT 센서는 18% 이상 23.5% 미만의 산소(O2) 농도, 1.5% 미만의 이산화탄소(CO2) 농도, 30ppm 미만의 일산화탄소(CO) 농도 및 10ppm 미만의 황화수소(H2S) 농도를 검출하며,
이러한 조건에 부합하지 않은 경우 3차원 확산 예측지도 작성 서버(100)와 연계하여 공간적으로 감시하고 분석할 수 있다.
또한, 상기 환경시설(200)이 유해가스 발생 우려가 있는 기타 시설인 경우, 상기 기타 시설에 설치되는 IoT 센서는 현장상황에 따라 기설정된 유해가스 종류별 발생 농도를 검출할 수 있다.
구체적으로, 사물인터넷(Internet of Things: IoT)은 사물이 인터넷에 접속하여 사물에 대한 정보를 인터넷을 통해 연관된 네트워크로 전송하거나 네트워크로부터 제어신호를 전달받을 수 있는 기술이다.
예를 들면, 상기 환경시설(200)별로 설치되는 IoT 센서(210a~210n)는 상기 환경시설(200)로부터 누출되는 대기오염가스를 측정하여, 사물인터넷 네트워크를 통해 상기 측정된 대기오염가스 데이터를 3차원 확산 예측지도 작성 서버(100)에서 확인할 수 있다.
기상정보 제공자(300)는 상기 환경시설(200)이 위치하는 주변지역의 실시간 기상정보를 제공한다. 여기서, 상기 기상정보 제공자(300)는 기상청이거나 상기 환경시설(200)이 위치하는 지역에 설치되는 기상측정장치일 수 있다.
지리정보 제공자(400)는 상기 환경시설(200)이 위치하는 지역에 대한 지리정보를 제공한다. 예를 들면, 상기 지리정보 제공자(400)는 클라우드 오픈형 지리정보 시스템일 수 있다.
3차원 확산 예측지도 작성 서버(100)는 상기 IoT 센서(210a~210n)로부터 각각 측정된 대기오염가스 데이터에 따라 대기오염가스 확산을 모니터링하고, 기설정한 입력정보와 상기 지리정보 제공자(400)가 제공하는 지리정보를 정합시켜 가상물리-기반의 공간정보로 표시하고,
상기 기상정보 제공자(300)에서 제공하는 기상정보에 대응하는 대기확산모델에 따라 상기 환경시설(200)의 대기오염가스의 확산분포를 공간적으로 시각화한 3차원 확산 예측지도를 작성한다. 이때, 상기 3차원 확산 예측지도 작성 서버(100)는 클라우트 컴퓨팅이 가능하도록 클라우드 서버로 구현될 수 있다.
이때, 상기 3차원 확산 예측지도 작성 서버(100)는 다수의 환경시설 또는 산업시설에서 사용하고 있거나 배출되고 있는 유해가스 및 악취에 대한 환경정보는 이미 사전에 정의되어 있기 때문에 다수의 환경정보가 실시간으로 수집되면 실시간으로 오픈형 지리정보체계상에 공간적으로 시각화하여 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도를 작성할 수 있다.
이에 따라, 상기 3차원 확산 예측지도 작성 서버(100)는,
환경시설(200)별로 각각 설치된 IoT 센서(210a~210n)로부터 측정된 대기오염가스 종류별로 대기확산모델을 적용하는 3차원 확산 예측지도를 각각 작성함으로써, 다수의 환경시설이 위치하는 도심 내의 대기오염가스 확산을 복합적으로 나타낼 수 있다.
사용자 단말(500)은 상기 3차원 확산 예측지도 작성 서버(100)에서 작성한 3차원 확산 예측지도를 제공받을 수 있고,
예를 들면, 상기 사용자 단말(500)은 관할 행정기관이 구비한 단말이거나 또는 인근 주민이 구비한 단말일 수 있지만, 이에 국한되는 것은 아니다. 즉, 상기 3차원 확산 예측지도 작성 서버(100)가 작성한 3차원 확산 예측지도는 사고시 또는 재난시 관할 행정기관 또는 인근 주민에게 정보를 신속하게 전달될 수 있다.
한편, 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템의 구체적인 구성도이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템에서,
3차원 확산 예측지도 작성 서버(100)는 입력정보 설정부(110), IoT 센서 데이터 수집부(120), 실시간 기상정보 수집부(130), 대기오염가스 확산 모니터링 모듈(140), 가상물리-기반 공간정보 처리부(150), 대기확산모델 해석부(160), 3차원 확산 예측지도 작성 모듈(170) 및 3차원 확산 예측지도 제공부(180)를 포함한다.
입력정보 설정부(110)는 상기 환경시설(200) 각각의 위치에 따른 지리좌표 및 대기오염가스 종류를 포함하는 입력정보를 사전 설정한다.
이때, 상기 입력정보 설정부(110)는 도심내 상수처리시설, 하수처리시설 등 환경시설(200)의 위치정보 및 각 단지내 지점별 사용 또는 배출되는 유해가스 및 악취 종류 등을 입력정보로 설정한다.
예를 들면, 상기 환경시설(200)이 상수처리시설인 경우, 상기 대기오염가스는 오존, 염소가스 등을 포함하고, 또는 상기 환경시설(200)이 하수처리시설인 경우, 상기 대기오염가스는 메탄, 황화수소, 암모니아, 일산화탄소 등을 포함할 수 있다.
IoT 센서 데이터 수집부(120)는 IoT 네트워크를 통해 상기 환경시설(200)에 설치되어 대기오염가스를 실시간 측정하는 IoT 센서(210a~210n)로부터 각각 대기오염가스 데이터를 수집한다.
실시간 기상정보 수집부(130)는 상기 기상정보 제공자(300)로부터 상기 환경시설(200)이 위치하는 지역의 실시간 기상정보를 수집한다. 예를 들면, 상기 실시간 기상정보 수집부(130)는 대상시설에 근거리 지점의 기상청 정보를 추출하거나 기상측정장치를 설치하여 실시간 기상정보를 수집한다.
대기오염가스 확산 모니터링 모듈(140)은 상기 IoT 센서 데이터 수집부(120)가 수집한 대기오염가스 데이터에 따라 대기오염가스 확산을 모니터링한다.
가상물리-기반 공간정보 처리부(150)는 상기 입력정보 설정부(110)가 설정한 입력정보와 상기 지리정보 제공자(400)가 제공하는 지리정보를 정합시켜 가상물리-기반으로 표시한다.
대기확산모델 해석부(160)는 상기 기상정보 수집부(130)가 수집한 실시간 기상정보을 대기확산모델에 적용하여 상기 환경시설(200)의 IoT 센서(210a~210n) 위치별 대기오염가스의 확산분포를 해석한다.
여기서, 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템에 적용되는 대기확산모델은 미국 EPA에서 사용하고 있는 AERMOD(The AMS/EPA Regulatory Model) 해석 모델을 적용하는데,
이러한 AERMOD 해석 모델은 고도에 따른 연기확산계수 및 풍속의 변화를 대기 경계층 상사이론을 이용하여 계산하여 확산모델에 반영된 모델이다.
구체적으로, 통상적인 대기확산모델은 크게 가우시안 모델(Gaussian Model), 수치 모델(Numerical Model), 통계적 모델(Statistical Model), 물리적 모델(Physical Model) 등으로 분류하는데,
본 발명의 실시예에 따른 대기확산모델에 적용되는 AERMOD 해석 모델은 형성경계층(Planetary Boundary Layer) 기상에 대한 개선을 이룬 정상상태의 가우시안 수치모델이다.
이러한 가우시안 모델은 오염농도가 연기 중심축으로부터 거리에 따라 정규분포(가우시안 분포)를 이룬다는 가정하에 대기오염물질의 확산 현상을 예측하고, 해석 알고리즘이 복잡하지 않은 장점이 있다.
구체적으로 본 발명의 실시예에 따른 대기확산모델에 적용되는 AERMOD 해석 모델이 구현된 알고리즘에서는, 크게 기상처리용 파트, 지형정보 입력자료 파트 및 확산계산 파트로 구성되는데, 대상 지점의 대기오염가스 농도(
)를 다음의 [수학식 1]과 같이 수치모델로 해석할 수 있다.
[수학식 1]
여기서, 
는 풍하방향(Down wind direction)의 좌표를 나타내고, 
는 
축에 직각인 풍횡방향(Cross wind direction)의 좌표를 나타내며, 
는 연직방향(Vertical direction)의 좌표를 나타내고, 
는 배출 지점에서 대기오염가스 배출량을 나타내고, U는 대기풍속을 나타내며, D는 1차반응에 의한 오염물질 감쇄영향을 나타내고, 
는 
축 방향의 확산계수를 나타내고, 
는 
축 방향의 확산계수를 나타낸다.
따라서, 이러한 표준 대기확산모델(AERMOD) 해석 알고리즘을 구현하기 위해서는 유해가스 배출지점 지리좌표를 처리하고, 기상정보를 입력 처리하며, 확산계수 및 반응계수를 고려하여 x, y, z 축 방향으로 수치모델로 해석함으로써, 후술하는 도 9에 도시된 바와 같이 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도로 표출될 수 있다.
도 6을 다시 참조하면, 3차원 확산 예측지도 작성 모듈(170)은 상기 가상물리-기반으로 표시되는 공간정보에 따라 상기 대기확산모델 해석부(160)가 해석한 대기오염가스의 확산분포를 공간적으로 시각화하여 3차원 확산 예측지도를 작성한다.
이때, 상기 3차원 확산 예측지도 작성 모듈(170)은 해석된 정보들을 기간별로 추출하여 시계열로 분석할 수 있다.
3차원 확산 예측지도 제공부(180)는 상기 3차원 확산 예측지도 작성 모듈(170)이 작성한 3차원 확산 예측지도를 상기 사용자 단말(500)에게 제공한다.
이에 따라, 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템은,
도심내 위치한 상하수도 시설 등을 포함한 환경시설(200), 즉, 점오염원에서 평상시 조건의 배출정보 이외에 오작동으로 인한 사고 또는 지진 등 자연재난에 의해 고농도의 유해가스 및 악취 등의 대기오염가스가 발생할 경우,
3차원 확산 예측지도 작성 서버(100)가 대기오염가스 데이터를 표준 대기확산모델(AERMOD) 해석 알고리즘으로 해석하여 클라우드 오픈형 지리정보 시스템에 따라 공간정보로 시각화함으로써, 비상시 안전대책을 수립하는 의사결정을 지원할 수 있다.
한편, 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템이 구현된 것을 예시하는 도면이다.
도 7에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템의 경우, 상수처리시설, 하수처리시설 및 지하공동구 등의 환경시설에서 실시간 대기오염가스를 측정하는 IoT 센서와 연계되어 표준 대기확산모델(AERMOD) 해석 알고리즘에 따라 3차원 확산 예측지도를 작성할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템은
크게 게이트웨이 레이어와 플랫폼 레이어로 구분할 수 있는데, 상기 환경시설(200) 및 기상정보 제공자(300)는 게이트웨이 레이어에 해당하고,
클라우드 서버로 구현되는 상기 3차원 확산 예측지도 작성 서버(100)는 플랫폼 레이어에 해당한다. 이때, 상기 게이트웨이 레이어에서 제공되는 데이터는 내부망 또는 클라우드를 통해 상기 3차원 확산 예측지도 작성 서버(100)로 전달될 수 있다.
구체적으로, 제1 환경시설이 상수도 시설인 경우 IoT 센서(210a)는 오존이나 염소 등을 측정하는 복합센서일 수 있고,
제2 환경시설이 하수도 시설인 경우 IoT 센서는 메탄, 황화수소, 암모니아, 일산화탄소 등을 측정하는 복합센서일 수 있다.
또한, 상기 대기오염가스 확산 모니터링 모듈(140)는 환경시설 안전을 모니터링하며, 예를 들면, GIS 및 Fusion 감시를 수행하거나 SCADA 감시를 수행할 수 있다. 또한, 상기 3차원 확산 예측지도 작성 모듈(170)는 취약시설 안전을 분석할 수도 있으며, 이를 위해 빅데이터 수집 및 분석하고, 대시보드 및 정보를 공개할 수 있다.
한편, 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템에서 환경시설을 가상물리-기반으로 3차원으로 구현한 것을 예시하는 도면이다.
도 8에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템에서, 환경시설(200)은 가상물리-기반으로 3차원으로 구현될 수 있다.
구체적으로, 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템에 의해 구현되는 공간정보를 제공하기 위해서는 데이터를 시각화하는 방법과 처리하는 방법이 고려되어야 한다.
이러한 공간정보 분야에서 사용되는 지리정보는 크게 벡터 데이터와 레스터 데이터로 구분될 수 있다.
이때, 상기 벡터 데이터는 지형도 형태로 제공되며 점, 선, 면으로 이루어진 데이터로서 관심지점(POI: Point of Interest), 건물, 길 등을 표현할 수 있고, 상기 벡터 데이터는 일반인에게 제공될 때는 캐드(CAD) 형식 데이터 파일 구조인 DXF(Drawing exchange Format)으로 제공되거나 공간정보 벡터형 파일구조에 특화된 Shape 파일로 제공된다.
또한, 상기 레스터 데이터는 이미지 데이터라고 볼 수 있고, 일반 지도 서비스에서 많이 사용되는 항공지도 또는 위성 지도 데이터들을 예로 들을 수 있으며, 이러한 레스터 데이터는 여러 장의 데이터들을 타일 형식으로 전처리 가공되어 제공된다.
이렇게 제공되는 벡터 데이터 및 레스터 데이터는 통상적으로 웹(Web)상에서 바로 시각화할 수 없는 형태의 데이터들이기 때문에 이를 시각화하기 위해서는 시각화 처리가 필요하다.
따라서, 상기 가상물리-기반 공간정보 처리부(150)는 상기 입력정보 설정부(110)가 설정한 입력정보와 상기 지리정보 제공자(400)가 제공하는 지리정보를 정합시켜 시각화하게 된다.
한편, 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템에 의해 작성된 확산 예측지도를 예시하는 도면이다.
본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템의 경우, 도 9에 도시된 바와 같이, 환경시설 G에 위치한 배출 지점에서 확산되는 결과를 보여주고 있다.
해석결과에 따르면, 풍향에 따라 대기오염가스가 시계열로 확산되는 것을 알 수 있다.
결국, 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템에 따르면, 사전 설정된 입력정보와 실시간 측정된 대기오염가스 측정정보를 클라우드 오픈형 지리정보체계로부터 제공되는 지리정보에 정합시킴으로써 가상물리-기반의 공간정보로 시각화함에 따라 3차원 확산 예측지도를 용이하게 작성할 수 있다. 또한, 상하수도 등 환경시설 내 밀폐공간 보수,정비 작업 시 안전수칙 미준수 등으로 질식, 추락 등 인명 사고 발생을 사전에 방지할 수 있다.
또한, 환경시설별로 각각 설치된 IoT 센서로부터 측정된 대기오염가스 종류별로 대기확산모델을 적용하는 3차원 확산 예측지도를 각각 작성함으로써, 다수의 환경시설이 위치하는 도심 내의 대기오염가스 확산을 복합적으로 나타낼 수 있고, 또한, 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도를 제공함으로써 사고시 또는 재난시 인근 지역주민은 피해범위를 신속하게 대피할 수 있고, 관할 행정기관에서는 피해범위를 신속하게 예상하여 대응체계를 수립할 수 있다.
[환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 방법]
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 방법의 동작흐름도로서,
상수처리시설, 하수처리시설 및 지하공동구 등의 환경시설에서 실시간 대기오염가스 측정 센서와 연계되어 표준 대기확산모델(AERMOD) 해석 알고리즘이 구현된 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 방법의 동작흐름도이다.
도 10을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 방법은,
먼저, 환경시설(200)별 위치정보 및 대기오염가스 종류를 포함한 입력정보를 사전 설정한다(S110).
여기서, 상기 환경시설(200)별 위치정보는 지리좌표로 표시되고, 상기 대기오염가스는 유해가스 및 악취를 포함하며, 이때, 상기 환경시설(200)은 도심에 위치하는 점오염원 시설로서, 대기오염가스를 검출하는 IoT(사물인터넷) 센서(210a~210n)가 설치되는 상수처리시설, 하수처리시설, 밀폐공간 또는 유해가스 발생 우려가 있는 기타 시설일 수 있다.
구체적으로, 상기 환경시설(200)이 상수처리시설인 경우,
상기 상수처리시설에 설치되는 IoT 센서는 오존 및 염소가스를 검출할 수 있고, 상기 환경시설(200)이 하수처리시설인 경우, 상기 하수처리시설은 부패하기 쉬운 물질이 들어있는 집수조, 침사지, 침전조, 농축조, 포기조, 소화조, 암거, 맨홀, 펌프장 및 하수관로를 포함하며, 상기 하수처리시설에 설치되는 IoT 센서는 메탄(CH4), 일산화탄소(CO), 이산화탄소(CO2) 및 암모니아(NH3)를 검출할 수 있다.
또한, 상기 환경시설(200)이 밀폐공간인 경우, 상기 밀폐공간에 설치되는 IoT 센서는 18% 이상 23.5% 미만의 산소(O2) 농도, 1.5% 미만의 이산화탄소(CO2) 농도, 30ppm 미만의 일산화탄소(CO) 농도 및 10ppm 미만의 황화수소(H2S) 농도를 검출하며, 이러한 조건에 부합하지 않은 경우 3차원 확산 예측지도 작성 서버(100)와 연계하여 공간적으로 감시하고 분석할 수 있다.
또한, 상기 환경시설(200)이 유해가스 발생 우려가 있는 기타 시설인 경우, 상기 기타 시설에 설치되는 IoT 센서는 현장상황에 따라 기설정된 유해가스 종류별 발생 농도를 검출할 수 있다.
다음으로, 기상정보 제공자(300)로부터 상기 환경시설(200) 위치에 따른 기상정보를 실시간 수집한다(S120).
이때, 상기 기상정보 제공자(300)는 기상청이거나 상기 환경시설(200)이 위치하는 지역에 설치되는 기상측정장치일 수 있다.
예를 들면, 기상청 오픈 애플리케이션을 통해 기상정보를 수집할 수 있는데, 상기 기성정보는 상기 환경시설(200)이 위치하는 지역의 풍향, 풍속, 온도 등일 수 있다.
다음으로, 상기 환경시설(200)에 각각 설치된 IoT 센서(210a~210n)를 통해 대기오염가스를 실시간 측정한다(S130).
다음으로, 3차원 확산 예측지도 작성 서버(100)가 상기 IoT 센서(210a~210n)별로 측정된 대기오염가스 데이터를 수신하여 모니터링한다(S140).
다음으로, 상기 사전 설정된 입력정보와 실시간 측정된 측정정보를 상기 지리정보 제공자(400)가 제공하는 지리정보에 정합시켜 가상물리-기반의 공간정보로 처리하여 표시한다(S150).
다음으로, 상기 환경시설(200)별 대기오염가스의 확산분포를 파악하도록 대기확산모델을 해석한다(S160). 즉, 전술한 바와 같이, 수학식 1에 따라 환경시설(200)별 대기오염가스의 확산분포를 해석할 수 있다.
다음으로, 상기 대기오염가스의 확산분포를 공간적으로 시각화하여 3차원 확산 예측지도를 작성한다(S170).
이때, 피해지점, 예상 피해구역 등이 상기 3차원 확산 예측지도에 표시되며, 또한, 상기 3차원 확산 예측지도는 지리정보를 포함한 대시보드로 가시화될 수 있다.
후속적으로, 상기 3차원 확산 예측지도를 사용자 단말(500)에게 제공한다(S180).
즉, 상기 3차원 확산 예측지도는 모바일 또는 웹기반으로 사용자 단말(500)에게 전달될 수 있고, 이에 따라, 관계자에 의해 위험지역을 등급화하고 접근을 금지시키는 등의 후속조치를 시행할 수 있다.
결국, 본 발명의 실시예에 따르면, 상수처리시설, 하수처리시설, 밀폐공간 또는 유해가스 발생 우려가 있는 기타 시설을 포함하는 도심내 점오염원인 다수의 환경시설에서 지진 등 재난으로 발생가능한 대기오염가스의 확산을 모니터링하고,
실시간 측정한 대기오염가스 데이터를 대기확산모델로 해석하고 지리정보에 따라 공간적으로 시각화한 3차원 확산 예측지도를 작성할 수 있다.
이에 따라, 도심내 위치한 상하수도 시설, 소각시설, 산업시설 등 고정된 대형시설물인점오염원에서 평상시 뿐만 아니라 오작동으로 인한 사고 또는 지진 등 자연재난에 의해 고농도의 유해가스 및 악취 등의 대기오염가스가 발생하는 경우에 대비할 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 3차원 확산 예측지도 작성 서버
200: 환경시설
300: 기상정보 제공자 400: 지리정보 제공자
500: 사용자 단말 210a~210n: IoT(사물인터넷) 센서
110: 입력정보 설정부
120: IoT 센서 데이터 수집부
130: 실시간 기상정보 수집부
140: 대기오염가스 확산 모니터링 모듈
150: 가상물리-기반 공간정보 처리부
160: 대기확산모델 해석부
170: 3차원 확산 예측지도 작성 모듈
180: 3차원 확산 예측지도 제공부
300: 기상정보 제공자 400: 지리정보 제공자
500: 사용자 단말 210a~210n: IoT(사물인터넷) 센서
110: 입력정보 설정부
120: IoT 센서 데이터 수집부
130: 실시간 기상정보 수집부
140: 대기오염가스 확산 모니터링 모듈
150: 가상물리-기반 공간정보 처리부
160: 대기확산모델 해석부
170: 3차원 확산 예측지도 작성 모듈
180: 3차원 확산 예측지도 제공부
Claims (21)
- 도심에 위치하는 점오염원 시설로서, 대기오염가스를 검출하는 IoT(사물인터넷) 센서(210a~210n)가 설치되는 적어도 하나 이상의 환경시설(200);
상기 환경시설(200)이 위치하는 지역의 기상정보를 실시간 제공하는 기상정보 제공자(300);
상기 환경시설(200)이 위치하는 지역에 대한 지리정보를 제공하는 지리정보 제공자(400); 및
상기 환경시설(200)에 설치된 IoT 센서(210a~210n)로부터 측정된 대기오염가스 데이터에 따라 대기오염가스 확산을 모니터링하고, 기설정한 입력정보와 상기 지리정보 제공자(400)가 제공하는 지리정보를 정합시켜 가상물리-기반의 공간정보로 표시하고, 상기 기상정보 제공자(300)에서 제공하는 기상정보에 대응하는 대기확산모델에 따라 상기 환경시설(200)의 대기오염가스의 확산분포를 공간적으로 시각화한 3차원 확산 예측지도를 작성하는 3차원 확산 예측지도 작성 서버(100)를 포함하되,
상기 3차원 확산 예측지도 작성 서버(100)는, 환경시설(200)별로 각각 설치된 IoT 센서(210a~210n)로부터 측정된 대기오염가스 종류별로 대기확산모델을 적용하는 3차원 확산 예측지도를 각각 작성함으로써, 다수의 환경시설이 위치하는 도심 내의 대기오염가스 확산을 복합적으로 나타내는 것을 특징으로 하는 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 대기오염가스는 유해가스 및 악취를 포함하며, 상기 환경시설(200)은 상수처리시설, 하수처리시설, 밀폐공간 또는 유해가스 발생 우려가 있는 기타 시설인 것을 특징으로 하는 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템. - 제2항에 있어서,
상기 환경시설(200)이 상수처리시설인 경우, 상기 상수처리시설에 설치되는 IoT 센서는 오존 및 염소가스를 검출하는 것을 특징으로 하는 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템. - 제2항에 있어서,
상기 환경시설(200)이 하수처리시설인 경우, 상기 하수처리시설은 부패하기 쉬운 물질이 들어있는 집수조, 침사지, 침전조, 농축조, 포기조, 소화조, 암거, 맨홀, 펌프장 및 하수관로를 포함하며, 상기 하수처리시설에 설치되는 IoT 센서는 메탄(CH4), 일산화탄소(CO), 이산화탄소(CO2) 및 암모니아(NH3)를 검출하는 것을 특징으로 하는 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템. - 제2항에 있어서,
상기 환경시설(200)이 밀폐공간인 경우, 상기 밀폐공간에 설치되는 IoT 센서는 18% 이상 23.5% 미만의 산소(O2) 농도, 1.5% 미만의 이산화탄소(CO2) 농도, 30ppm 미만의 일산화탄소(CO) 농도 및 10ppm 미만의 황화수소(H2S) 농도를 검출하는 것을 특징으로 하는 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템. - 제2항에 있어서,
상기 환경시설(200)이 유해가스 발생 우려가 있는 기타 시설인 경우, 상기 기타 시설에 설치되는 IoT 센서는 현장상황에 따라 기설정된 유해가스 종류별 발생 농도를 검출하는 것을 특징으로 하는 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템. - 제1항에 있어서, 상기 3차원 확산 예측지도 작성 서버(100)는,
상기 환경시설(200)의 위치에 따른 지리좌표 및 대기오염가스 종류를 포함하는 입력정보를 사전 설정하는 입력정보 설정부(110);
상기 환경시설(200)에 설치되어 대기오염가스를 측정하는 IoT 센서(210a~210n)로부터 각각 대기오염가스 데이터를 수집하는 IoT 센서 데이터 수집부(120);
상기 기상정보 제공자(300)로부터 상기 환경시설(200)이 위치하는 지역의 실시간 기상정보를 수집하는 실시간 기상정보 수집부(130);
상기 IoT 센서 데이터 수집부(120)가 수집한 대기오염가스 데이터에 따라 대기오염가스 확산을 모니터링하는 대기오염가스 확산 모니터링 모듈(140);
상기 입력정보 설정부(110)가 설정한 입력정보와 상기 지리정보 제공자(400)가 제공하는 지리정보를 정합시켜 가상물리-기반의 공간정보로 표시하는 가상물리-기반 공간정보 처리부(150);
상기 기상정보 수집부(130)가 수집한 실시간 기상정보을 대기확산모델에 적용하여 상기 환경시설(200)의 IoT 센서(210a~210n) 위치별 대기오염가스의 확산분포를 해석하는 대기확산모델 해석부(160);
상기 가상물리-기반으로 표시되는 공간정보에 따라 상기 대기확산모델 해석부(160)가 해석한 대기오염가스의 확산분포를 공간적으로 시각화하여 3차원 확산 예측지도를 작성하는 3차원 확산 예측지도 작성 모듈(170); 및
상기 3차원 확산 예측지도 작성 모듈(170)이 작성한 3차원 확산 예측지도를 제공하는 3차원 확산 예측지도 제공부(180)를 포함하는 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템. - 제7항에 있어서,
상기 대기확산모델은, 다음의 수학식에 따라 상기 대기오염가스 농도()를 나타내는 수치모델로 해석하되,
여기서,는 풍하방향(Down wind direction)의 좌표를 나타내고,
는
축에 직각인 풍횡방향(Cross wind direction)의 좌표를 나타내며,
는 연직방향(Vertical direction)의 좌표를 나타내고,
는 배출 지점에서 대기오염가스 배출량을 나타내고, U는 대기풍속을 나타내며, D는 1차반응에 의한 오염물질 감쇄영향을 나타내고,
는
축 방향의 확산계수를 나타내고,
는
축 방향의 확산계수를 나타내는 것을 특징으로 하는 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 기상정보 제공자(300)는 기상청이거나 상기 환경시설(200)이 위치하는 지역에 설치된 기상측정장치인 것을 특징으로 하는 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 지리정보 제공자(400)는 상기 환경시설(200)이 위치하는 지역에 대한 지리정보를 제공하는 클라우드 오픈형 지리정보 시스템이고, 상기 3차원 확산 예측지도 작성 서버(100)는 클라우드 컴퓨팅이 가능한 클라우드 서버로 구현되는 것을 특징으로 하는 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 3차원 확산 예측지도 작성 서버(100)가 작성한 3차원 확산 예측지도를 제공받는 사용자 단말(500)을 추가로 포함하며, 상기 사용자 단말(500)은 관할 행정기관이 구비한 단말이거나 또는 인근 주민이 구비한 단말인 것을 특징으로 하는 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템. - a) 환경시설(200)별 위치정보 및 대기오염가스 종류를 포함한 입력정보를 사전 설정하는 단계;
b) 기상정보 제공자(300)로부터 상기 환경시설(200) 위치에 따른 기상정보를 실시간 수집하는 단계;
c) 상기 환경시설(200)에 각각 설치된 IoT 센서(210a~210n)를 통해 대기오염가스를 실시간 측정하는 단계;
d) 3차원 확산 예측지도 작성 서버(100)가 상기 IoT 센서(210a~210n)별로 측정된 대기오염가스 데이터를 수신하여 모니터링하는 단계;
e) 상기 사전 설정된 입력정보와 상기 실시간 측정된 측정정보를 지리정보 제공자(400)가 제공하는 지리정보에 정합시켜 가상물리-기반 공간정보로 표시하는 단계;
f) 대기확산모델 해석 알고리즘에 따라 환경시설별 대기오염가스의 확산분포를 공간적으로 시각화하는 단계; 및
g) 상기 대기오염가스의 확산분포에 따른 3차원 확산 예측지도를 작성하는 단계를 포함하되,
상기 3차원 확산 예측지도 작성 서버(100)는, 환경시설(200)별로 각각 설치된 IoT 센서(210a~210n)로부터 측정된 대기오염가스 종류별로 대기확산모델을 적용하는 3차원 확산 예측지도를 각각 작성함으로써, 다수의 환경시설이 위치하는 도심 내의 대기오염가스 확산을 복합적으로 나타내는 것을 특징으로 하는 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 방법. - 제12항에 있어서,
h) 상기 3차원 확산 예측지도를 사용자 단말(500)에게 제공하는 단계를 추가로 포함하되, 상기 사용자 단말(500)은 관할 행정기관이 구비한 단말이거나 또는 인근 주민이 구비한 단말인 것을 특징으로 하는 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 방법. - 제12항에 있어서,
상기 환경시설(200)은 도심에 위치하는 점오염원 시설로서, 대기오염가스를 검출하는 IoT(사물인터넷) 센서(210a~210n)가 설치되는 상수처리시설, 하수처리시설, 밀폐공간 또는 유해가스 발생 우려가 있는 기타 시설이고, 상기 대기오염가스는 유해가스 및 악취인 것을 특징으로 하는 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 방법. - 제14항에 있어서,
상기 환경시설(200)이 상수처리시설인 경우, 상기 상수처리시설에 설치되는 IoT 센서는 오존 및 염소가스를 검출하는 것을 특징으로 하는 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 방법. - 제14항에 있어서,
상기 환경시설(200)이 하수처리시설인 경우, 상기 하수처리시설은 부패하기 쉬운 물질이 들어있는 집수조, 침사지, 침전조, 농축조, 포기조, 소화조, 암거, 맨홀, 펌프장 및 하수관로를 포함하며, 상기 하수처리시설에 설치되는 IoT 센서는 메탄(CH4), 일산화탄소(CO), 이산화탄소(CO2) 및 암모니아(NH3)를 검출하는 것을 특징으로 하는 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 방법. - 제14항에 있어서,
상기 환경시설(200)이 밀폐공간인 경우, 상기 밀폐공간에 설치되는 IoT 센서는 18% 이상 23.5% 미만의 산소(O2) 농도, 1.5% 미만의 이산화탄소(CO2) 농도, 30ppm 미만의 일산화탄소(CO) 농도 및 10ppm 미만의 황화수소(H2S) 농도를 검출하는 것을 특징으로 하는 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 방법. - 제14항에 있어서,
상기 환경시설(200)이 유해가스 발생 우려가 있는 기타 시설인 경우, 상기 기타 시설에 설치되는 IoT 센서는 현장상황에 따라 기설정된 유해가스 종류별 발생 농도를 검출하는 것을 특징으로 하는 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 방법. - 제12항에 있어서,
상기 b) 단계의 기상정보 제공자(300)는 기상청이거나 상기 환경시설(200)이 위치하는 지역에 설치된 기상측정장치인 것을 특징으로 하는 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 방법. - 제12항에 있어서,
상기 e) 단계의 지리정보 제공자(400)는 상기 환경시설(200)이 위치하는 지역에 대한 지리정보를 제공하는 클라우드 오픈형 지리정보 시스템이고, 상기 3차원 확산 예측지도 작성 서버(100)는 클라우드 컴퓨팅이 가능한 클라우드 서버로 구현되는 것을 특징으로 하는 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 방법. - 제12항에 있어서,
상기 f) 단계의 대기확산모델은, 다음의 수학식에 따라 상기 대기오염가스 농도()를 나타내는 수치모델로 해석하되,
여기서,는 풍하방향(Down wind direction)의 좌표를 나타내고,
는
축에 직각인 풍횡방향(Cross wind direction)의 좌표를 나타내며,
는 연직방향(Vertical direction)의 좌표를 나타내고,
는 배출 지점에서 대기오염가스 배출량을 나타내고, U는 대기풍속을 나타내며, D는 1차반응에 의한 오염물질 감쇄영향을 나타내고,
는
축 방향의 확산계수를 나타내고,
는
축 방향의 확산계수를 나타내는 것을 특징으로 하는 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200141155A KR102443718B1 (ko) | 2020-10-28 | 2020-10-28 | 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템 및 그 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200141155A KR102443718B1 (ko) | 2020-10-28 | 2020-10-28 | 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템 및 그 방법 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20220058673A true KR20220058673A (ko) | 2022-05-10 |
| KR102443718B1 KR102443718B1 (ko) | 2022-09-19 |
Family
ID=81592194
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020200141155A KR102443718B1 (ko) | 2020-10-28 | 2020-10-28 | 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템 및 그 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102443718B1 (ko) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102514560B1 (ko) * | 2022-07-19 | 2023-03-27 | (주)파이브텍 | 하수관거 악취발생 예측 및 통합관리시스템 |
| KR102557961B1 (ko) * | 2023-02-02 | 2023-07-24 | 한국환경안전관리주식회사 | 사물인터넷 센서 및 빅 데이터를 이용한 사업장의 대기환경 오염 물질 관리 방법 및 장치 |
| KR102565379B1 (ko) | 2023-01-05 | 2023-08-08 | 국방과학연구소 | 화생방 실내 오염확산 예측 시스템 및 방법 |
| KR102575840B1 (ko) * | 2022-10-26 | 2023-09-08 | (주)에코프랑 | 측정값 기반 하수악취 실태조사 시스템 |
| CN116973523A (zh) * | 2023-09-22 | 2023-10-31 | 深圳市智芯微纳科技有限公司 | 基于mems气体传感器阵列的气体检测方法及系统 |
| CN117079442A (zh) * | 2023-10-18 | 2023-11-17 | 合肥航谱时代科技有限公司 | 基于数据分析的化工园区危化气体泄漏扩散监测系统 |
| CN117216667A (zh) * | 2023-11-08 | 2023-12-12 | 深圳市芯科云科技有限公司 | 一种基于智能手表监测环境污染度的处理方法及系统 |
| CN117419769A (zh) * | 2023-11-14 | 2024-01-19 | 中科迈航信息技术有限公司 | 一种物联网环保监控系统及方法 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101505022B1 (ko) | 2013-07-23 | 2015-03-30 | (주) 동우엔지니어링 | 공기 오염 검출 모니터링 시스템 |
| KR101692926B1 (ko) | 2014-12-29 | 2017-01-04 | 이투엠쓰리(주) | 유해화학물질 누출 감지 및 대응 시스템 및 방법 |
| KR101695596B1 (ko) | 2016-06-16 | 2017-01-11 | 정상권 | 이동통신 단말기를 이용한 유해가스 모니터링 시스템 |
| KR20170079609A (ko) | 2015-12-30 | 2017-07-10 | 한국 전기안전공사 | 가상 물리 시스템을 이용한 통합 안전관리 시스템 |
| KR101778891B1 (ko) | 2016-08-22 | 2017-09-15 | 서울대학교산학협력단 | 가스 확산 모델링 및 위험성 평가 장치 및 방법 |
| KR20170137629A (ko) * | 2016-06-03 | 2017-12-13 | 삼성전자주식회사 | 무선 통신 시스템에서 환경 정보 송/수신 장치 및 방법 |
| KR101846794B1 (ko) | 2017-10-18 | 2018-05-18 | (주)세성 | 클라우드컴퓨팅 시스템과 휴대용 유해화학물질 측정 장치의 내장 gps를 이용한 위치에 기반 유해화학물질측정방법 |
| KR101885350B1 (ko) * | 2017-07-25 | 2018-08-03 | 주식회사 비전아이티 | 대기오염 통합 관리 시스템 |
| KR20200119397A (ko) * | 2019-03-27 | 2020-10-20 | 주식회사 과학기술분석센타 | IoT기반의 스마트 대기 환경 측정 및 통합 관리 시스템 |
-
2020
- 2020-10-28 KR KR1020200141155A patent/KR102443718B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101505022B1 (ko) | 2013-07-23 | 2015-03-30 | (주) 동우엔지니어링 | 공기 오염 검출 모니터링 시스템 |
| KR101692926B1 (ko) | 2014-12-29 | 2017-01-04 | 이투엠쓰리(주) | 유해화학물질 누출 감지 및 대응 시스템 및 방법 |
| KR20170079609A (ko) | 2015-12-30 | 2017-07-10 | 한국 전기안전공사 | 가상 물리 시스템을 이용한 통합 안전관리 시스템 |
| KR20170137629A (ko) * | 2016-06-03 | 2017-12-13 | 삼성전자주식회사 | 무선 통신 시스템에서 환경 정보 송/수신 장치 및 방법 |
| KR101695596B1 (ko) | 2016-06-16 | 2017-01-11 | 정상권 | 이동통신 단말기를 이용한 유해가스 모니터링 시스템 |
| KR101778891B1 (ko) | 2016-08-22 | 2017-09-15 | 서울대학교산학협력단 | 가스 확산 모델링 및 위험성 평가 장치 및 방법 |
| KR101885350B1 (ko) * | 2017-07-25 | 2018-08-03 | 주식회사 비전아이티 | 대기오염 통합 관리 시스템 |
| KR101846794B1 (ko) | 2017-10-18 | 2018-05-18 | (주)세성 | 클라우드컴퓨팅 시스템과 휴대용 유해화학물질 측정 장치의 내장 gps를 이용한 위치에 기반 유해화학물질측정방법 |
| KR20200119397A (ko) * | 2019-03-27 | 2020-10-20 | 주식회사 과학기술분석센타 | IoT기반의 스마트 대기 환경 측정 및 통합 관리 시스템 |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102514560B1 (ko) * | 2022-07-19 | 2023-03-27 | (주)파이브텍 | 하수관거 악취발생 예측 및 통합관리시스템 |
| KR102575840B1 (ko) * | 2022-10-26 | 2023-09-08 | (주)에코프랑 | 측정값 기반 하수악취 실태조사 시스템 |
| KR102565379B1 (ko) | 2023-01-05 | 2023-08-08 | 국방과학연구소 | 화생방 실내 오염확산 예측 시스템 및 방법 |
| KR102557961B1 (ko) * | 2023-02-02 | 2023-07-24 | 한국환경안전관리주식회사 | 사물인터넷 센서 및 빅 데이터를 이용한 사업장의 대기환경 오염 물질 관리 방법 및 장치 |
| CN116973523A (zh) * | 2023-09-22 | 2023-10-31 | 深圳市智芯微纳科技有限公司 | 基于mems气体传感器阵列的气体检测方法及系统 |
| CN116973523B (zh) * | 2023-09-22 | 2023-12-15 | 深圳市智芯微纳科技有限公司 | 基于mems气体传感器阵列的气体检测方法及系统 |
| CN117079442A (zh) * | 2023-10-18 | 2023-11-17 | 合肥航谱时代科技有限公司 | 基于数据分析的化工园区危化气体泄漏扩散监测系统 |
| CN117079442B (zh) * | 2023-10-18 | 2024-01-02 | 合肥航谱时代科技有限公司 | 基于数据分析的化工园区危化气体泄漏扩散监测系统 |
| CN117216667A (zh) * | 2023-11-08 | 2023-12-12 | 深圳市芯科云科技有限公司 | 一种基于智能手表监测环境污染度的处理方法及系统 |
| CN117216667B (zh) * | 2023-11-08 | 2024-02-06 | 深圳市芯科云科技有限公司 | 一种基于智能手表监测环境污染度的处理方法及系统 |
| CN117419769A (zh) * | 2023-11-14 | 2024-01-19 | 中科迈航信息技术有限公司 | 一种物联网环保监控系统及方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102443718B1 (ko) | 2022-09-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102443718B1 (ko) | 환경시설의 대기오염가스 확산을 모니터링하기 위한 가상물리-기반 3차원 확산 예측지도 작성 시스템 및 그 방법 | |
| Zamorano et al. | Evaluation of a municipal landfill site in Southern Spain with GIS-aided methodology | |
| RU2680652C2 (ru) | Способ комплексного мониторинга природной среды | |
| KR101885350B1 (ko) | 대기오염 통합 관리 시스템 | |
| CN110597932B (zh) | 一种基于遥感影像的环境综合评估预测方法 | |
| KR20190018192A (ko) | 유해화학물질의 다층적 확산분석정보 제공방법 | |
| US20130218471A1 (en) | Method, apparatus and system for rapid assesment | |
| KR101943758B1 (ko) | 도시내 위험물질 확산에 따른 보행자환경에서의 위험영향 평가 방법 및 장치 | |
| KR102093180B1 (ko) | 토양오염사고에 따른 의사결정 지원 시스템 | |
| Vitali et al. | A Lagrangian modelling approach to assess the representativeness area of an industrial air quality monitoring station | |
| Prueksakorn et al. | Applications of WRF/CALPUFF modeling system and multi-monitoring methods to investigate the effect of seasonal variations on odor dispersion: a case study of Changwon City, South Korea | |
| Zeiger et al. | Demonstration abstract: participatory sensing enabled environmental monitoring in smart cities | |
| KR101919993B1 (ko) | 산업단지 내 위험확산 방지 방법 | |
| Kissas et al. | Annual upscaling of methane emission field measurements from two Danish landfills, using empirical emission models | |
| Jitt-Aer et al. | Use of GIS and dasymetric mapping for estimating tsunami-affected population to facilitate humanitarian relief logistics: A case study from Phuket, Thailand | |
| KR101728611B1 (ko) | 3차원 바람 유동 화학 수송 모델 시스템 및 이를 이용한 모델링 방법 | |
| JP2004157898A (ja) | 環境監視システム | |
| US8190376B2 (en) | System and method for source identification for a chemical release | |
| KR20180117024A (ko) | 위험물질 확산 시뮬레이션에 의한 피해 방지방법 | |
| Hong et al. | Using 3D WebGIS to support the disaster simulation, management and analysis–examples of tsunami and flood | |
| Chen et al. | Air pollution directional risk assessment for siting a landfill | |
| Li et al. | A real-time GIS platform for high sour gas leakage simulation, evaluation and visualization | |
| KR20180087495A (ko) | 화학 사고에 따른 토양 및 지하수 오염에 대한 의사 결정 지원 시스템 | |
| Vladut | Integrated system for digital monitoring of CO2 storage and information of the social partners | |
| Stojanović et al. | Gepsus: simulation-based decision making system for air pollution accidents |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E701 | Decision to grant or registration of patent right |