KR20220078165A - 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 및 시각화 방법 - Google Patents

바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 및 시각화 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명에 의한 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 및 시각화 방법은, 미생물 및 미세먼지 검출기를 통해, 공기 중의 부유 미생물(BioPM, Bio particle) 및 미세먼지(PM, Particulate Matter) 입자의 단위 체적당 개수 또는 단위 체적당 중량을 감지하는 단계; 감지된 PM과 BioPM를 기반으로 대기 오염 정도에 대한 공기질 지수를 생성하는 단계; 및 상기 공기질 지수를 사용자에게 시각화하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명에 의한 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 및 시각화 방법은, 바이오파티클 인자가 고려된 BioPM 공기질지수가 체계화되고 시각화됨으로써 종래 대비 실제 공기질의 오염 정도를 정확하고 편리하게 체크할 수 있으며, 시각화 단계를 거침으로써 종래 통합 공기질 지수(AQI: Air Quality Index) 대비 일반 대중들에게 직관적으로 인식되고 쉽게 이해될 수 있다.

Description

바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 및 시각화 방법{METHOD FOR ESTIMATING AIR QUALITY INDEX IN CONSIDERATION WITH BIO PARTICLE}
본 발명은 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 및 시각화 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 미세먼지에 부유 미생물(bio aerosol, bio particle)의 인자도 고려되어 종래 대비 보다 정밀하고 활용가능성이 높으며 직관적일 수 있는 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 및 시각화 방법에 관한 것이다.
대기질에 대한 측정 인자로 대표적인 것이 미세먼지(Particulate Matter, PM) 또는 초미세먼지가 있다. 미세먼지는 일반적으로 지름 10㎛ 이하의 먼지를 말하는데, 크기에 따라 PM10(입자의 크기가 지름 10㎛ 이하)의 미세먼지, PM2.5의 초미세먼지, PM1.0의 극초미세먼지으로 구분한다.
도 1은 대한민국의 통합대기지수와 미국의 대기질지수에서 PM2.5의 초미세먼지일 경우의 분류표를 도시한 도면이다.
이러한 미세먼지나 초미세먼지는 그 유해성이나 위험도가 매스컴에 널리 알려짐에 따라 국가 차원에서도 도 1과 같은 미세먼지 지수를 생산하고 있고 매일마다 미세먼지의 예보를 시행하고 있으며 일반 대중들도 미세먼지의 유해성에 대한 인식 수준이나 관심이 높은 상태이다. 반면, 공기질의 다른 인자인 바이오 에어로졸, 바이오파티클(Bio Aerosol, Bio Particle)에 대해서는 인식 수준이나 관심이 여전히 낮은 실정이다.
특히, 최근 전세계적으로 유행하고 있는 코비드(Covid 19) 사태와 더불어, 감기바이러스, 구제역, 아프리카 돼지열병, 조류 인플루엔자, 중증급성호흡기증후군, 중동호흡기증후군 등 해마다 반복되거나 신규로 창궐하는 전염병은 대표적인 매개물질, 전염경로가 바로 공기이며, 공기를 통해 전달되는 바이오 파티클, 바이오 에어로졸에 대한 관리 및 인지가 절실한 상황이다.
그러나, 기존의 공기질 지수는 대부분 바이오파티클의 인자를 전혀 고려하지 아니하고 미세먼지나 초미세먼지 입자수를 센싱 및 카운팅하여 오염정도를 분류하는데 불과하여 실제 공기질의 오염 정도를 정확히 체크하지 못하는 문제점이 있다.
또한, 종래 통합 공기질 지수(AQI: Air Quality Index)의 수치가 일반 대중들에게 직관적으로 인식되기 불편하고 난해한 문제점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 바이오파티클 인자가 고려된 BioPM 공기질지수가 체계화되고 시각화됨으로써 종래 대비 실제 공기질의 오염 정도를 정확하고 편리하게 체크할 수 있으며, 시각화 단계를 거침으로써 종래 통합 공기질 지수(AQI: Air Quality Index) 대비 일반 대중들에게 직관적으로 인식되고 쉽게 이해될 수 있는 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 및 시각화 방법를 제공한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 의한 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 및 시각화 방법은, 미생물 및 미세먼지 검출기를 통해, 공기 중의 부유 미생물(BioPM, Bio particle) 및 미세먼지(PM, Particulate Matter) 입자의 단위 체적당 개수 또는 단위 체적당 중량을 감지하는 단계; 감지된 PM과 BioPM를 기반으로 대기 오염 정도에 대한 공기질 지수를 생성하는 단계; 및 상기 공기질 지수를 사용자에게 시각화하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 공기질 지수를 생성하는 단계에서는, 미세먼지(PM, Particulate Matter) 입자의 단위 체적당 개수 또는 단위 체적당 중량을 그룹핑하는 단계; 부유 미생물(BioPM, Bio particle) 입자의 단위 체적당 개수를 그룹핑하는 단계; 그룹핑된 상기 결과로부터
Figure pat00001
,
Figure pat00002
를 도출하는 단계; 및
Figure pat00003
에 따라,
Figure pat00004
값을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 시각화하는 단계는, X축,Y축 및 보더라인을 도식화하는 단계; 상기 도식화된 그래프 상에
Figure pat00005
값을 디스플레이하는 단계; 및 상기
Figure pat00006
값에 해당되는 해당 존(zone)을 컬러별로 디스플레이하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 도식화하는 단계에서, 각 축에는 감지된 부유 미생물 또는 미세먼지를 카운팅하는 단위가 병기될 수 있다.
상기 시각화하는 단계는, 상기 해당 존에 미리 설정된 대기품질 상태를 디스플레이하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 비례상수는 1000 에서 2000 사이의 값일 수 있다.
상기 대기품질 상태는, Good, Moderate, Unhealthy for Sensitive inviduals, Unhealthy, Very Unhealthy, Hazardous 중 어느 하나일 수 있다.
본 발명에 의한 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 및 시각화 방법은, 바이오파티클 인자가 고려된 BioPM 공기질지수가 체계화되고 시각화됨으로써 종래 대비 실제 공기질의 오염 정도를 정확하고 편리하게 체크할 수 있으며, 시각화 단계를 거침으로써 종래 통합 공기질 지수(AQI: Air Quality Index) 대비 일반 대중들에게 직관적으로 인식되고 쉽게 이해될 수 있다.
도 1은 대한민국의 통합대기지수와 미국의 대기질지수에서 PM2.5의 초미세먼지일 경우의 분류표를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 방법의 플로우차트이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 방법에서 공기질 지수를 산정하는 단계의 플로우차트이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 방법에서 시각화 단계의 플로우차트이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 방법에서 부유 미생물(BioPM, Bio particle) 및 미세먼지(PM, Particulate Matter)를 감지하는 장치 구성의 일례를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 및 시각화 방법으로 제작된 공기질 지수 그래프이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 및 시각화 방법으로 제작된 공기질 지수 그래프에서 4개의 지점 별로 공기질을 분류한 상태를 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 및 시각화 방법으로 제작된 공기질 지수 그래프에서 very unhealthy 상태를 시각화한 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 방법이 적용되는 시스템 또는 모듈 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 의한 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 및 시각화 방법의 일 실시예를 상세히 설명한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 방법에서 공기질 지수를 산정하는 단계의 플로우차트이고, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 방법에서 시각화 단계의 플로우차트이고, 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 방법에서 부유 미생물(BioPM, Bio particle) 및 미세먼지(PM, Particulate Matter)를 감지하는 장치 구성의 일례를 도시한 도면이다.
본 발명의 실시예에 따른 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 및 시각화 방법은 도 2 내지 도 5에 도시된 바와 같이, 미생물 및 미세먼지 검출기를 통해, 공기 중의 부유 미생물(BioPM, Bio particle) 및 미세먼지(PM, Particulate Matter) 입자를 감지하는 단계; 감지된 PM과 BioPM를 기반으로 대기 오염 정도에 대한 공기질 지수를 생성하는 단계; 및 상기 공기질 지수를 사용자에게 시각화하는 단계를 포함할 수 있다.
미생물 및 미세먼지 검출기를 간략히 설명한다. 검출기는 주로 도 5에 도시된 바와 같이, 타원경(120)이 배치되어 내부에 샘플실(110)을 제공하는 샘플실 몸체(100), 샘플실(110)에 광을 조사하는 송광부(200), 샘플실(110)로부터 사출되는 산란광 및 형광을 검출하는 수광부(300)를 포함한다.
샘플실 몸체(100)는 상부 몸체(130)와 하부 몸체(140)로 구성될 수 있으며, 샘플 유입구(141), 광입사구(150),제1광출사구(160) 및 제2광출사구(170)를 구비한다.샘플실(110)에 광을 조사하는 송광부(200)는 광원부(210), 제1광학계(230), 제1광조절부(250) 및 제3광학계(270)를 포함할 수 있다.
광원부(210)는 단일의 LED를 이용한 UV광을 제1광학계(230) 및 제3광학계(270)를 통하여 샘플실(110) 내의 측정샘플에 조사하며, 상기 조사된 UV광은 샘플실(110)로 유입되는 에어로졸 입자와 충돌하여 산란광과 형광을 발생시킨다.
이러한 검출기를 통해, 공기 중의 부유 미생물(BioPM, Bio particle) 및 미세먼지(PM, Particulate Matter) 입자를 감지하는 단계가 수행될 수 있다(S100).
즉, 부유 미생물(BioPM, Bio particle) 및 미세먼지(PM, Particulate Matter) 입자를 감지하는 단계에서는 미세먼지(PM, Particulate Matter) 입자의 단위 체적당 개수(count/m3) 또는 단위 체적당 중량(ug/m3)을 감지할 수 있다. 또한, 부유 미생물(BioPM, Bio particle) 입자의 단위 체적당 개수(count/m3, count/L, CFU/m3)를 감지할 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 및 시각화 방법으로 제작된 공기질 지수 그래프이고, 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 및 시각화 방법으로 제작된 공기질 지수 그래프에서 4개의 지점 별로 공기질을 분류한 상태를 도시한 도면이다.
상기 공기질 지수를 생성하는 단계는 주로 도 3 및 도 6을 참조하면, 미세먼지(PM, Particulate Matter) 입자의 단위 체적당 개수 또는 단위 체적당 중량을 그룹핑하는 단계; 부유 미생물(BioPM, Bio particle) 입자의 단위 체적당 개수를 그룹핑하는 단계; 그룹핑된 상기 결과로부터
Figure pat00007
,
Figure pat00008
를 도출하는 단계; 및
Figure pat00009
에 따라,
Figure pat00010
값을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
미세먼지(PM, Particulate Matter) 입자의 단위 체적당 개수 또는 단위 체적당 중량을 그룹핑하는 단계가 수행될 수 있다(S210). 본 실시예에서 미세먼지는 주로 도 6에 도시된 것처럼, p1에서 p26까지 26개 그룹으로 그룹핑이 될 수 있다.
그리고 부유 미생물(BioPM, Bio particle) 입자의 단위 체적당 개수를 그룹핑하는 단계가 수행될 수 있다(S220). 부유 미생물은 B1에서부터 B9까지 9개 그룹으로 그룹핑될 수 있다. 한편, 부유 미생물의 그룹핑은 필요에 따라 본 실시예의 그룹핑보다 더 세분화하여 구성될 수도 있다.
Figure pat00011
,
Figure pat00012
를 도출하는 단계가 수행될 수 있다(S230).
Figure pat00013
,
Figure pat00014
는 그룹핑된 미세먼지 또는 부유 미생물을 카운팅한 개수를 말한다.
다음,
Figure pat00015
값을 결정하는 단계가 수행될 수 있다(S240).
Figure pat00016
값은
Figure pat00017
에 의해 결정될 수 있다. 여기서 상기 비례상수는 1000 에서 2000 사이의 값일 수 있으며, 보다 바람직하게는 비례상수는 1250일 수 있다.
도 7을 참조하면, 바이오파티클 인자가 고려된 공기질 지수를 확인할 수 있다.
S1 S2 S3 S4
(P7,B1) (P7,B5) (P2,B7) (P2,B9)
기존 AQI Unhealthy Unhealthy Moderate Moderate
New BioAQI Unhealthy Very Unhealthy Very Unhealthy Hazardous
우선, S3, S4은 기존 대한민국의 AQI(통합 대기질 지수)로 분류하면 같은 카테고리인 Moderate 그룹으로 묶이게 되나, 본 실시예에서의 지수 산정 방법으로는 세분화되어 Very Unhealthy와 Hazardous 그룹으로 나뉘게 된다.
또한, 도 7에서의 S1(P7, B1) 포인트와 S2(P7, B5) 포인트를 비교하기로 한다. S1과 S2의 경우, 기존 AQI에서는 모두 동일한 Unhealthy 그룹으로 묶이게 되나, 본 실시예에서의 지수 산정 방법으로는 표 1에 도시된 것처럼 S1과 S2가 세분화되어 S1은 기존과 동일한 Unhealthy이나, S2는 Very Unhealthy 그룹으로 나뉠 수 있다.
또한, 도 7의 S3, S4의 경우 기존 AQI에서는 Moderate로 보통 수준의 공기질 상태로 분류되나, 본 지수 산정 방법으로는 S3과 S4 모두 바이오파티클 수준이 B7과 B9 수준으로 아주 높아, 이들 인자가 고려되기 때문에 S3 지점은 Very Unhealthy로, S4 지점은 Hazardous로 정밀하고 정확하게 분류될 수 있다.
이와 같이, 바이오파티클 인자가 고려된 BioPM 공기질지수가 체계화됨으로써 종래 대비 실제 공기질의 오염 정도를 정확하고 편리하게 체크할 수 있다.
다음, 사용자에 시각화되는 단계가 수행될 수 있다(S300).
상기 시각화하는 단계(S300)는, X축,Y축 및 보더라인을 도식화하는 단계(S310); 상기 도식화된 그래프 상에
Figure pat00018
값을 디스플레이하는 단계(S320); 및 상기
Figure pat00019
값에 해당되는 해당 존(zone)을 컬러별로 디스플레이하는 단계(S330); 상기 해당 존에 미리 설정된 대기품질 상태를 디스플레이하는 단계(S340)를 포함할 수 있다.
X축,Y축 및 보더라인을 도식화하는 단계가 수행될 수 있다(S310). X축은 미세먼지가 카운팅되고, Y축은 바이오파티클이 카운팅되며, 보더라인이 도식화될 수 있다.
그리고 상기 도식화하는 단계(S310)에서, 각 축에는 감지된 부유 미생물 또는 미세먼지를 카운팅하는 단위가 병기될 수 있다. 미세먼지의 경우 count/m3, ug/m3 중 어느 하나일 수 있고, 부유 미생물은 count/m3, count/L, CFU/m3 중 어느 하나의 단위가 병기될 수 있다.
다음, 도식화된 그래프 상에
Figure pat00020
값을 디스플레이하는 단계(S320)가 수행될 수 있다. 전술한 바대로,
Figure pat00021
값은
Figure pat00022
에 의해 결정될 수 있으며, 도 8에 도시된 것처럼,
Figure pat00023
값이 한 포인트로 디스플레이될 수 있다.
다음, 상기
Figure pat00024
값에 해당되는 해당 존(zone)을 컬러별로 디스플레이하는 단계(S330)가 수행될 수 있다. 즉, 도 8에 도시된 것처럼
Figure pat00025
값이 포함되는 그래프 상의 보더라인 내의 해당 면적이 지정 컬러로 디스플레이될 수 있다.
상기 해당 존에 미리 설정된 대기품질 상태를 디스플레이하는 단계(S340)가 수행될 수 있다. 상기 대기품질 상태는, Good, Moderate, Unhealthy for Sensitive inviduals, Unhealthy, Very Unhealthy, Hazardous 중 어느 하나일 수 있으며 도 8에서는 Very Unhealthy로 표시될 수 있다. 디스플레이되는 매개는 스마트폰, 가전기기의 표시창 등이 될 수 있을 것이다.
이러한 단계 구성을 통해, 바이오파티클 인자가 고려된 BioPM 공기질지수가 체계화되고 시각화됨으로써 종래 대비 실제 공기질의 오염 정도를 정확하고 편리하게 체크할 수 있다.
또한, 시각화 단계를 거침으로써 종래 통합 공기질 지수(AQI: Air Quality Index) 대비 일반 대중들에게 직관적으로 인식되고 쉽게 이해될 수 있다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 방법이 적용되는 시스템 또는 모듈 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 9에서의 (a)의 경우 시스템 구성이고, (b)는 모듈 타입으로 마련될 수 있다. (b)의 경우 외부 가전기기(예컨대, 살균기, 공기청정기 등)에 인스톨되어 같이 동작 및 구동될 수 있기 때문에 별도의 외부창(LCD) 등의 표시수단이 생략될 수 있다.
이상, 본 발명을 바람직한 실시 예를 사용하여 상세히 설명하였으나, 본 발명의 범위는 특정 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 첨부된 특허청구범위에 의하여 해석되어야 할 것이다. 또한, 이 기술분야에서 통상의 지식을 습득한 자라면, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않으면서도 많은 수정과 변형이 가능함을 이해하여야 할 것이다.
31 : 샘플실 32 : 타원경
33 : 광원부

Claims (7)

  1. 미생물 및 미세먼지 검출기를 통해, 공기 중의 부유 미생물(BioPM, Bio particle) 및 미세먼지(PM, Particulate Matter)를 감지하는 단계;
    감지된 PM과 BioPM를 기반으로 대기 오염 정도에 대한 공기질 지수를 생성하는 단계; 및
    상기 공기질 지수를 사용자에게 시각화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 및 시각화 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 공기질 지수를 생성하는 단계에서는,
    미세먼지(PM, Particulate Matter) 입자의 단위 체적당 개수 또는 단위 체적당 중량을 그룹핑하는 단계;
    부유 미생물(BioPM, Bio particle) 입자의 단위 체적당 개수를 그룹핑하는 단계;
    그룹핑된 상기 결과로부터
    Figure pat00026
    ,
    Figure pat00027
    를 도출하는 단계; 및
    Figure pat00028
    에 따라,
    Figure pat00029
    값을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 및 시각화 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 시각화하는 단계는,
    X축,Y축 및 보더라인을 도식화하는 단계;
    상기 도식화된 그래프 상에
    Figure pat00030
    값을 디스플레이하는 단계; 및
    상기
    Figure pat00031
    값에 해당되는 해당 존(zone)을 컬러별로 디스플레이하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 및 시각화 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 도식화하는 단계에서, 각 축에는 감지된 부유 미생물 또는 미세먼지를 카운팅하는 단위가 병기되는 것을 특징으로 하는 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 및 시각화 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 시각화하는 단계는, 상기 해당 존에 미리 설정된 대기품질 상태를 디스플레이하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 및 시각화 방법.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 비례상수는 1000 에서 2000 사이의 값인 것을 특징으로 하는 것읕 특징으로 하는 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 및 시각화 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 대기품질 상태는, Good, Moderate, Unhealthy for Sensitive inviduals, Unhealthy, Very Unhealthy, Hazardous 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 바이오파티클 인자가 고려되는 공기질 지수 산정 및 시각화 방법.
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