KR20220095621A - Rainfall Probability Information Providing System Converging Microwave Information with Weather Information in Mobile Base Station and Method using the same - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 이동통신 무선기지국 전파정보와 기상정보를 융합한 강우확률정보 제공 시스템 및 이를 이용한 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a system for providing rainfall probability information in which radio wave information of a mobile communication base station and weather information are fused, and a method using the same.
매년 지구온난화로 인해 집중호우와 폭설 등 기상이변이 증가하고 있지만, 현재의 기상청 제공 기상정보에 대해 사용자 불만족이 높아지고 있는 이유는 강우 확률 측정, 예보 방식과 측정 범위에 그 원인이 있다. Although extreme weather events such as torrential rain and heavy snow are increasing every year due to global warming, the reason users are dissatisfied with the current weather information provided by the Korea Meteorological Administration is increasing due to the rainfall probability measurement, forecast method and measurement range.
기상청의 정보제공은 일정 시간 전에 측정한 과거 데이터로 실시간 변화하는 기상 상황을 반영하지 못하며, 기상청이 사용하는 측정장치는 매우 고가인 바, 1대로 광범위한 지역을 담당할 수밖에 없는 현실적인 한계가 있다. 이에, 이러한 장비로는 국지성 호우에 따른 소규모 지역에 대한 정보를 제공 할 수 없는 문제가 있다. The information provided by the Korea Meteorological Agency does not reflect real-time changing weather conditions with historical data measured before a certain period of time, and the measuring device used by the Meteorological Agency is very expensive, so there is a practical limit to covering a wide area with one unit. Accordingly, there is a problem in that such equipment cannot provide information on a small area due to localized heavy rain.
기상정보는 일반 사용자의 생활에 밀접한 서비스이며, 다양한 산업에도 영향을 미치는 중요 정보이지만, 현재와 같은 장비와 서비스 방식은 실시간 소규모 지역에 대한 강우 확률 정보를 제공할 수 없어 해결 방안이 필요하다.Weather information is a service that is closely related to the lives of ordinary users and is important information that affects various industries.
이동통신사는 무선기지국과 중계기를 설치할 때 강우에 따른 전파 감쇠 손실을 보상하는 연구와 설계를 해 왔으며, 마이크로웨이브 전파세기가 대기중 물방울 입자 농도(강우)에 따라 반사로 인한 감쇠가 발생하고, 이를 고려한 무선기지국간 설치위치 설계로 전파 음영 지역을 해결하였으며, 필요시 전파 출력을 높여 실시간 균일한 전파 세기를 유지하는 기술을 사용하고 있다. 다만, 모든 무선기지국은 실시간 전파세기정보를 가지고 있지만, 이를 별도로 활용하지는 않는 실정이다. Mobile telecommunication companies have been researching and designing to compensate for radio wave attenuation loss due to rain when installing wireless base stations and repeaters. The radio wave shadow area was solved by designing the installation location between radio base stations in consideration, and a technology that maintains a uniform radio wave strength in real time by increasing radio wave output when necessary is used. However, all wireless base stations have real-time radio intensity information, but do not use it separately.
이와 관련된 종래기술로는, 한국등록특허 제10-1976310호인 '전파 감쇠에 의한 기상 악화 판단 방법'이 개시된다. 상기 종래기술은 전파 감쇠에 의한 기상 악화를 판단하는 것으로 정해진 선로 길이에 대한 일정 감쇠량을 제어부에 설정해두고, 일정 시간마다 감쇠량을 측정하여 설정한 상한치를 벗어나는 경우 기상 악화로 판단하는 개념을 개시한다. 종래기술은 전파감쇠에 의해 통신속도가 변화되는 것에 의해 폭풍 등의 기상악화를 용이하게 빨리 파악할 수 있다는 점에서 장점이 있긴 하나, 기상은 지역, 환경 등 다양한 요소에 의해 변동되는 바, 단순히 상한치 설정만으로 정확한 기상정보를 제공하기에는 한계가 있다. As a related art, Korean Patent Registration No. 10-1976310, 'Method for determining weather deterioration by radio wave attenuation' is disclosed. The prior art discloses a concept of determining weather deterioration due to radio wave attenuation when a predetermined amount of attenuation for a determined line length is set in the control unit, and the attenuation amount is measured every predetermined time and deviates from the set upper limit. The prior art has an advantage in that bad weather such as storms can be easily and quickly detected by changing the communication speed due to radio wave attenuation. However, there is a limit to providing accurate weather information.
(특허문헌 1) 한국등록특허 제10-1976310호(Patent Document 1) Korean Patent No. 10-1976310
(특허문헌 2) 한국등록특허 제10-1915665호(Patent Document 2) Korean Patent No. 10-1915665
(특허문헌 3) 한국공개특허 제10-2015-0089282호(Patent Document 3) Korean Patent Publication No. 10-2015-0089282
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로써, 기상변화를 실시간으로 감지할 수 있으며, 소규모 지역단위의 강우정보를 보다 경제적이면서, 정확하게 제공할 수 있는 구성을 제안하고자 한다. The present invention has been devised to solve the above problems, and it is intended to propose a configuration that can detect weather changes in real time and provide rainfall information in a small area unit more economically and accurately.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예는, 무선기지국에서 송수신되는 무선전파신호를 이용하여 강우정보를 제공하는 시스템으로서, 상기 무선전파신호는 미리 설정된 전파세기 및 전파반경을 갖도록 형성되며, 상기 전파반경을 기반으로, 대상지역은 대상셀 단위로 구획되고, 강우정보 연산의 대상이 되는 제n 대상셀(10n)과 대응되는 제n 무선기지국(20n)의 현재 전파정보를 수집하되, 상기 현재 전파정보는 상기 제n 무선기지국(20n)에서 송수신되는 무선전파신호의 전파세기정보를 포함하는, 전파정보수집모듈(30); 및 상기 제n 대상셀(10n)의 현재 기상정보 및 상기 제n 무선기지국(20n)의 현재 전파정보를 미리 설정된 방식으로 이용하여, 상기 제n 무선기지국(20n)의 현재 전파세기정보에 대응되는 상기 제n 대상셀(10n)의 강우정보를 연산하는 강우정보 연산서버(100); 를 포함하며, 상기 강우정보 연산서버(100)는, 상기 제n 무선기지국(20n)에서 송수신되는 무선전파신호의 강우감쇠를 기반으로, 상기 제n 대상셀(10n)의 강우정보를 연산하는, 강우확률정보 제공 시스템을 제공한다. An embodiment of the present invention for solving the above problems is a system for providing rainfall information using a radio wave signal transmitted and received from a radio base station, wherein the radio wave signal is formed to have a preset radio strength and radio wave radius and, based on the propagation radius, the target area is divided into target cells, and the current propagation information of the nth target cell 10n and the corresponding nth wireless base station 20n, which is the target of rainfall information calculation, is collected. , The current radio information includes radio wave intensity information of the radio wave signal transmitted and received by the n-th radio base station (20n), radio wave
또한, 과거의 상기 제n 무선기지국(20n)의 전파정보 히스토리 및 상기 제n 대상셀(10n)의 기상정보 히스토리가 시간 별로 상호 매칭된 과거정보세트로 미리 저장되는 과거정보DB(210); 를 더 포함하며, 상기 과거정보DB(210)의 기상정보 히스토리는, 상기 제n 대상셀(10n)의 강우정보 및 대기정보를 포함하고, 상기 강우정보 연산서버(100)는, 상기 제n 무선기지국(20n)의 현재 전파세기정보에 대응되는 특정시간의 과거정보세트를 로딩하되, 상기 제n 대상셀(10n)의 현재 기상정보를 기반으로, 상기 과거정보세트를 미리 설정된 방식으로 보정함으로써, 상기 제n 대상셀(10n)의 강우정보를 연산할 수 있다. In addition, the
또한, 상기 강우정보 연산서버(100)는, 상기 제n 대상셀(10n)의 현재 기상정보 및 대기정보가 입력되며, 상기 대기정보는 대기온도, 대기습도 및 대기풍속 중 적어도 어느 하나를 포함하는, 기상정보입력부(110); 상기 과거정보DB(210)로부터 로딩된 상기 제n 무선기지국(20n)의 전파세기정보 및 상기 제n 대상셀(10n)의 강우정보를 이용하여, 상기 제n 대상셀(10n)에 대한 전파세기정보 및 강우정보 사이의 상관계수를 도출하는, 상관계수 연산부(120); 현재의 전파세기정보에 상기 상관계수를 미리 설정된 방식으로 반영하여, 현재의 상기 제n 대상셀(10n)에 대한 예비강우정보를 도출하고, 상기 예비강우정보 및 현재 대기정보를 포함하는 예비강우정보세트를 생성하는, 예비강우정보 연산부(130); 상기 예비강우정보세트에 포함된 상기 현재의 전파세기정보 및 예비강우정보와 대응되는 특정시간의 과거정보세트를 상기 과거정보DB(210)로부터 로딩하되, 상기 과거정보세트는 상기 특정시간에서의 대기정보를 포함하며, 현재 대기정보 및 상기 특정시간에서의 대기정보의 비교를 통해 보정이 필요한 상관지수를 도출하는, 상관지수 연산부(140); 및 상기 현재 대기정보를 기준으로 하여, 상기 과거정보세트의 대기정보를 상기 상관지수를 이용하여 보정함으로써, 현재에 대한 최종강우정보를 도출하는, 최종강우정보 연산부(150); 를 포함할 수 있다. In addition, in the rainfall
또한, 상기 상관지수 연산부(140)는, 상기 제n 무선기지국(20n)이 설치된 위치의 지형정보를 더 반영하여 상기 상관지수를 결정하되, 상기 지형정보는 산악, 도심, 평지 및 해안 중 적어도 어느 하나를 선택하도록 구성될 수 있다. In addition, the
또한, 상기 강우확률정보 제공 시스템은, 상기 최종강우정보 연산부(150)에 의해 연산된 상기 최종강우정보가 실시간 저장되는 제1 강우확률정보DB(221); 상기 제1 강우확률정보 DB(221)에 저장된 상기 현재에 대한 최종강우정보를 미리 결정된 방식으로 분석함으로써, 현재로부터 미리 설정된 시간까지의 예측강우정보를 예측하는, 강우예보 연산부(160); 및 상기 강우예보 연산부(160)로부터 연산된 상기 예측강우정보가 저장되는, 제2 강우확률정보DB(222); 를 더 포함할 수 있다. In addition, the rainfall probability information providing system includes: a first rainfall probability information DB 221 in which the final rainfall information calculated by the final rainfall
또한, 상기 제2 강우확률정보 DB(222)에 저장된 상기 예측강우정보의 정확도를 검증하는 강우정보정확도 검증서버(300); 를 더 포함하며, 상기 강우정보정확도 검증서버(300)는, 상기 제1 강우확률정보DB(221)에 업데이트되는 제K 시간의 최종강우정보 및 상기 예측강우정보 중 상기 제K 시간의 강우정보를 포함하는 예측강우정보를 비교하되, 머신러닝방식을 이용하여 상기 예측강우정보의 정확도를 검증하는, 제1 정확도검증부(310); 를 더 포함할 수 있다. In addition, the rain information
또한, 상기 강우정보정확도 검증서버(300)는, 제K 시간의 실제 측정된 측정강우정보 및 상기 예측강우정보 중 상기 제K 시간의 강우정보를 포함하는 예측강우정보를 비교하되, 머신러닝방식을 이용하여 상기 예측강우정보의 정확도를 검증하는, 제2 정확도검증부(320); 를 더 포함할 수 있다. In addition, the rainfall information
또한, 상기 제1 및 제2 정확도검증부(310, 320)는, 상기 제K 시간의 강우정보를 포함하는 예측강우정보와, 상기 제1 강우확률정보DB(221)에 업데이트되는 제K시간의 최종강우정보 또는 제K시간의 실제 측정된 측정강우정보 사이의 오차를 상관계수 연산부(140)로 전송하며, 상기 오차를 기반으로, 상기 상관계수를 미리 설정된 방식으로 보정할 수 있다. In addition, the first and second
또한, 상기 강우정보정확도 검증서버(300)는, 상기 제1 및 제2 강우확률정보DB(310, 320)에 각각 저장된, 최종강우정보 및 예측강우정보를 상기 과거정보DB(210)로 전송함으로써, 상기 과거정보DB(210)를 업데이트하며, 상기 상관계수 연산부(140)는, 업데이트된 상기 과거정보DB(210)를 이용하여 상기 상관계수를 미리 설정된 방식으로 보정할 수 있다. In addition, the rainfall information
또한, 사용자 위치정보가 입력되며, 상기 위치정보에 대응되는 대상셀에 대한 강우정보를 출력하는 사용자단말기(400); 를 더 포함하며, 상기 사용자단말기(400)는, 미리 설정된 시간을 주기로, 상기 사용자 위치정보를 업데이트하도록 설정될 수 있다. In addition, the user location information is input, the
또한, 미리 설정된 시간을 주기로, 상기 제1 및 제2 강우확률정보DB(310, 320)로부터 최종강우정보 및 예측강우정보를 전송받아 업데이트하는 기준DB(231)와 변경DB(232); 및 상기 기준DB(231) 및 변경DB(232)와 외부 API서버(500)를 중계하여 연동하는 강우정보 연동서버(610); 를 더 포함하며, 상기 변경DB(232)는, 상기 기준DB(231)에 저장된 최종강우정보 및 예측강우정보와 정합성을 검증하되, 상기 기준DB(231)의 최종강우정보 및 예측강우정보의 변경정보가 있을 경우, 상기 변경정보를 구분하여 저장할 수 있다. In addition, the
한편, 본 발명은 전술한 강우확률정보 제공 시스템을 이용한 강우확률정보 제공 방법으로서, (a) 사용자단말기(400)를 통해, 강우정보 연산의 대상이 되는 제n 대상셀(10n)이 입력되고, 상기 제n 대상셀(10n)에 대응되는 제n 무선기지국(20n)이 결정되는 단계(S110); (b) 상기 전파정보수집모듈(30)에 의해, 상기 제n 무선기지국에서 송수신되는 무선전파신호의 전파세기정보가 수집되는 단계(S120); (c) 상기 강우정보 연산서버(100)에 의해, 특정시간의 상기 제n 대상셀(10n)에 대한 강우정보가 미리 설정된 방식으로 연산되는 단계로서, 상기 미리 설정된 방식은, 상기 제n 무선기지국(20n)에서 송수신되는 무선전파신호의 강우감쇠를 기반으로, 상기 제n 대상셀(10n)의 강우정보가 연산되는, 단계(S130); 및 (d) 상기 사용자단말기(400)에 상기 제n 대상셀(10n)의 강우정보를 출력하는 단계로서, 상기 사용자단말기(400)는, 대상셀 단위로 구획되어 맵핑된 전자지도를 제공하며, 상기 제n 대상셀(10n)의 강우정보를 시각적으로 표시하여 출력하는, 단계(S140); 를 포함하는, 방법을 제공한다. On the other hand, the present invention is a method for providing rainfall probability information using the above-described rainfall probability information providing system, (a) through the
또한, 상기 (b) 단계는, 기상정보입력부(110)를 통해, 상기 제n 대상셀(10n)의 현재 기상정보가 더 입력되며, 상기 기상정보는 대기온도, 대기습도 및 대기풍속 중 적어도 어느 하나를 포함하며, 상기 (c) 단계는, (c1) 상관계수 연산부(120)에 의해, 과거정보DB(210)로부터 로딩된 상기 제n 무선기지국(20n)의 전파세기정보 및 상기 제n 대상셀(10n)의 강우정보를 이용하여, 상기 제n 대상셀(10n)에 대한 상관계수를 도출하는 단계(S131); (c2) 예비강우정보 연산부(130)에 의해, 현재의 전파세기정보에 상기 상관계수를 미리 설정된 방식으로 반영하여, 현재의 상기 제n 대상셀(10n)에 대한 예비강우정보를 도출하고, 상기 예비강우정보 및 현재 대기정보를 포함하는 예비강우정보세트를 생성하는 단계(S132); (c3) 상관지수 연산부(140)에 의해, 상기 과거정보DB(210)로부터, 상기 예비강우정보세트 중 상기 현재의 전파세기정보 및 예비강우정보와 대응되는 특정시간의 과거정보세트를 로딩하되, 상기 과거정보세트는 상기 특정시간의 대기정보를 포함하며, 현재 대기정보 및 상기 특정시간의 대기정보의 비교를 통해 보정이 필요한 상관지수를 도출하는 단계(S133); 및 (c4) 최종강우정보 연산부(150)에 의해, 상기 현재 대기정보를 기준으로 하여, 상기 과거정보세트의 대기정보를 상기 상관지수를 이용하여 보정함으로써, 현재에 대한 최종강우정보를 도출하는 단계(S134); 를 포함할 수 있다. In addition, in step (b), current weather information of the n-th target cell 10n is further inputted through the weather information input unit 110, and the meteorological information is at least any one of atmospheric temperature, atmospheric humidity, and atmospheric wind speed. Including one, the step (c) includes: (c1) the radio wave intensity information of the n-th radio base station 20n and the n-th target loaded from the
본 발명은 사용자에게 정확한 내 주변 실시간 기상 정보 서비스를 제공하며, 기상 정보 정확도 향상을 위해 고가의 시스템 도입이 아닌, 무선기지국 전파세기를 응용하여 실시간 전국 소규모 지역단위의 강우정보를 제공할 수 있는 효과를 발휘한다. The present invention provides an accurate real-time weather information service in and around me to the user, and provides real-time nationwide small-scale local rainfall information by applying the radio wave strength of a wireless base station rather than introducing an expensive system to improve the accuracy of the weather information. to perform
도 1은 본 발명에 따른 강우확률정보 제공 시스템의 개념도이다.
도 2는 본 발명에 따른 강우확률정보 제공 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 3은 본 발명에 따른 강우확률정보 제공 시스템의 전체 구성도이다.
도 4는 본 발명에 따른 강우확률정보 제공 시스템에서, 상관계수 및 상관지수를 산출하는 과정을 개략적으로 도시하는 개념도이다.
도 5는 본 발명의 제1 및 제2 정확도검증부를 통해, 상관계수를 보정하는 과정을 개략적으로 도시하는 개념도이다.
도 6은 본 발명의 기준DB와 변경DB를 이용하여 외부 API서버로 정보를 강우정보를 송신하는 과정을 개략적으로 도시하는 개념도이다.
도 7은 본 발명을 이용하여 사용자단말기에 대상셀 단위로 기상정보를 제공하는 UI의 일 예시를 도시한다.
도 8은 사용자단말기를 통해 위치정보 및 전파세기정보가 수집되는 UI의 일 예시를 도시한다.
도 9는 본 발명에 따른 강우확률정보 제공 방법의 순서도이다.
도 10은 본 발명의 강우정보 연산서버를 통해, 최종강우정보를 도출하는 방법의 순서도이다.
도 11은 본 발명의 LSTM(Long Short Term Memory) 모델의 개략적인 모식도이다.
도 12는 본 발명에 따른 강우확률정보 제공 시스템의 인공지능 연산서버를 이용하는 방법의 순서도이다. 1 is a conceptual diagram of a system for providing rainfall probability information according to the present invention.
2 is a schematic configuration diagram of a system for providing rainfall probability information according to the present invention.
3 is an overall configuration diagram of a system for providing rainfall probability information according to the present invention.
4 is a conceptual diagram schematically illustrating a process of calculating a correlation coefficient and a correlation index in the rainfall probability information providing system according to the present invention.
5 is a conceptual diagram schematically illustrating a process of correcting a correlation coefficient through the first and second accuracy verification units of the present invention.
6 is a conceptual diagram schematically illustrating a process of transmitting rainfall information to an external API server using the reference DB and the change DB of the present invention.
7 shows an example of a UI for providing weather information in units of target cells to a user terminal using the present invention.
8 illustrates an example of a UI in which location information and radio wave strength information are collected through a user terminal.
9 is a flowchart of a method for providing rainfall probability information according to the present invention.
10 is a flowchart of a method of deriving final rainfall information through the rainfall information calculation server of the present invention.
11 is a schematic schematic diagram of a Long Short Term Memory (LSTM) model of the present invention.
12 is a flowchart of a method of using an artificial intelligence calculation server of the rainfall probability information providing system according to the present invention.
이하에서는, 도면을 참고하여 본 발명에 따른 강우확률정보 제공 시스템을 설명한다. 본원에서 '무선전파신호'라는 용어는 일 예로 마이크로파(microwave)를 의미하며, '강우정보'라는 용어는 강우확률 및 강우량을 포함하는 개념임을 미리 명시한다. Hereinafter, a system for providing rainfall probability information according to the present invention will be described with reference to the drawings. As used herein, the term 'radio signal' refers to microwaves as an example, and the term 'rainfall information' specifies in advance that it is a concept including rainfall probability and rainfall amount.
도 1은 본 발명에 따른 강우확률정보 제공 시스템의 개념도이다. 1 is a conceptual diagram of a system for providing rainfall probability information according to the present invention.
본 발명에 따른 강우확률정보 제공 시스템은 대상영역에 대한 강우정보를 제공하며, 대상지역은 행정구역 상 특정 시, 군, 구 등으로 구분되는 넓은 개념으로 구성될 수 있다. 대상지역은 복수의 대상셀로 구분되며, 개별 무선기지국의 전파반경을 기반으로 대상셀은 구분된다. 일 예시로, 개별 무선기지국의 전파반경은 0.5km 내지 3.5km로 설정될 수 있는 바, 대상셀은 무선기지국의 최소반경인 500m의 반경을 갖는 범위로 설정될 수 있다. 도 7을 먼저 참조하면, 대상셀의 형태는 원형보다는 육각형(벌집형상을 의미함)으로 형성됨으로써, 대상셀들을 통해, 대상지역의 모든 공간을 커버하도록 구성되는 것이 바람직하다. 다만, 대상셀의 형태는 본원에 도시된 육각형으로 제한되는 것은 아니며, 설계자의 선택에 따라, 최적의 형태로 설정될 수 있음을 미리 명시한다. The rainfall probability information providing system according to the present invention provides rainfall information for a target area, and the target area can be configured as a broad concept divided into specific cities, counties, and wards in administrative districts. The target area is divided into a plurality of target cells, and the target cells are divided based on the radio wave radius of each radio base station. As an example, the propagation radius of each radio base station may be set to 0.5 km to 3.5 km, and the target cell may be set in a range having a radius of 500 m, which is the minimum radius of the radio base station. Referring to FIG. 7 first, the shape of the target cell is preferably a hexagon (meaning a honeycomb shape) rather than a circle, so that it is preferably configured to cover all the spaces of the target area through the target cells. However, the shape of the target cell is not limited to the hexagon shown herein, and it is specified in advance that it can be set to an optimal shape according to the designer's choice.
도 1은 개략적인 개념도이며, 사용자가 특정 대상셀에 위치하는 경우, 상기 대상셀에 대응되는 무선기지국의 전파세기정보를 통해 해당 대상셀의 강우정보를 연산하도록 구성된다. 참고로, 현재 대한민국을 기준으로, 기상청 강우측정레이더는 총 19개, 기상청 기상관측장비(ASOS)는 총 96개가 설치된 상태이나, 이동통신사의 4G 무선기지국은 총 832,390개가 설치된 상태인 바, 강우정보를 판단함에 있어서, 무선기지국으로부터 수집되는 정보를 이용할 경우, 더욱 정밀하고 세분화된 강우정보를 획득할 수 있다. 추가적으로, 이동통신 주파수는 1GHz 이상의 4G, 5G 뿐만 아니라, 추후 제공될 그 이상의 주파수 대역에서도 의미 있는 강우정보를 획득할 수 있다. 도 1을 참조하면, 기상청 강우측정레이더는 상대적으로 넓은 범위를 커버하도록 구성된다. 다만, 그 넓이가 매우 크기 때문에, 정밀한 강우정보의 분석은 다소 어렵다. 1 is a schematic conceptual diagram, and when a user is located in a specific target cell, it is configured to calculate rainfall information of the corresponding target cell through radio intensity information of a wireless base station corresponding to the target cell. For reference, based on the current Republic of Korea, a total of 19 rainfall measuring radars at the Korea Meteorological Administration and 96 ASOS are installed. In determining , when information collected from a wireless base station is used, more precise and detailed rainfall information can be obtained. In addition, the mobile communication frequency can acquire meaningful rainfall information not only in 4G and 5G above 1 GHz, but also in frequency bands that will be provided later. Referring to FIG. 1 , the Meteorological Agency rainfall measurement radar is configured to cover a relatively wide range. However, since the area is very large, accurate analysis of rainfall information is somewhat difficult.
도 2 및 3을 참조하여, 본 발명에 따른 강우확률정보 제공 시스템의 구성을 설명한다. The configuration of the rainfall probability information providing system according to the present invention will be described with reference to FIGS. 2 and 3 .
본 발명은 강우정보연산서버(100), 과거정보DB(210) 및 강우정보정확도 검증서버(300)를 포함한다. The present invention includes a rainfall
먼저, 강우정보연산서버(100)는 제n 대상셀(10n)의 현재 기상정보 및 제n 무선기지국(20n)의 현재 전파정보를 미리 설정된 방식으로 이용하여, 제n 무선기지국(20n)의 현재 전파세기정보에 대응되는 제n 대상셀(10n)의 강우정보를 연산하도록 구성된다. 이 때, 강우정보 연산서버(100)는 제n 무선기지국(20n)에서 송수신되는 무선전파신호의 강우감쇠를 기반으로, 제n 대상셀(10n)의 강우정보를 연산한다. 제n 무선기지국(20n)는 사용자단말기(400) 또는 다른 무선기지국과 무선전파신호를 송수신하도록 구성되며, 송수신 과정에서 발생되는 무선전파신호의 강우감쇠를 역으로 연산하여 해당 대상셀의 강우정보를 도출하도록 구성된다. 이 때, ITU-R 국제 표준을 활용하여 강우에 의한 감쇠계수를 산정할 수 있다. 무선전파신호는 대기 중의 입자에 의해 간섭을 받는 바, 대기 중에 물방울 입자가 많은 경우에는 이에 의한 간섭에 의해 전파세기가 상대적으로 감소하는 현상이 발생된다. 이러한 현상을 역으로 연산함으로써, 대기 중의 물방울 입자를 판단하여, 최종적으로 강우정보를 도출한다. 여기서, 강우정보는 확률정보로 제공되는 것이 바람직하며, 0% 내지 100%로 제공될 수 있다. 강우정보에서 100%는 현재 비 또는 눈이 내리는 상태를 의미한다. 다만, 대상셀마다 지형적 특성, 기후적 특성 등이 다소 상이할 수 있는 바, 해당 대상셀에 대한 과거정보를 기반으로 강우정보를 도출하는 것이 바람직하다. First, the rainfall
이를 위해, 제n 무선기지국(20n)에서 송수신되는 무선전파신호의 전파세기정보를 수집하는 전파정보수집모듈(30)이 필요하다. 여기서, 전파정보수집모듈(30)은 제n 대상셀(10n)에 별도의 장치로 구비될 수도 있으며, 사용자단말기(400)를 통해 수집될 수도 있다. 사용자단말기(400)에 제n 무선기지국(20n)의 전파정보를 수집할 수 있는 어플리케이션의 설치를 통해 쉽게 수집될 수 있는 바, 후자의 방식이 보다 간편할 수 있다. 해당 어플리케이션에서는 제n 무선기지국(20n)에서 송수신되는 무선전파신호만을 필터링하도록 구성될 수 있고, 이를 통해, 다수의 무선기지국으로부터 전송되는 무선전파신호 중에서 선별할 수 있다. To this end, a radio wave
과거정보DB(210)는 제n 무선기지국(20n)에 대한 과거의 전파정보 히스토리 및 제n 대상셀(10n)의 기상정보 히스토리가 시간 별로 상호 매칭된 과거정보세트로 미리 저장된다. 도 4에는 이러한 과거정보세트의 일 예시가 도시된다. 예를 들어, 과거정보세트는 시간정보/전파세기정보/전파감쇠정보/강우정보/대기온도/대기습도/지형정보 등을 포함한 다양한 인자들로 구성된 그룹이다. 뿐만 아니라, 과거정보세트는 풍속정보 및 풍향정보까지 더 포함할 수 있다. 시간정보를 포함함으로써, 동일한 시점(또는 시간)에 대해 모두 매칭된 상태로 저장되는 것이다. 여기서, 강우정보는 실측된 정보를 의미할 수 있다. 즉, 기상청으로부터 제공된 실제의 강우상태를 의미할 수 있으며, 비 또는 눈이 내린 경우, 강수량 또는 강설량까지 포함하여 제공되는 것이 바람직하다. 과거정보DB(210)에 저장된 정보들을 구체적으로 적용하는 방식은 후술하도록 한다. The
본 발명은 다수의 DB를 포함하며, 전술한 과거정보DB(210) 역시, 통합데이터베이스에 포함될 수 있다. 즉, 후술하는 다수의 DB는 기능적으로 이를 구분한 것이며, 물리적으로는 하나의 통합데이터베이스로 형성될 수 있다. The present invention includes a plurality of DBs, and the above-described
통합데이터베이스는 제1 강우확률정보DB(221) 및 제2 강우확률정보DB(222)를 포함한다. 제1 강우확률정보DB(221)는 강우정보연산서버(100)에 의해 도출된 최종강우정보(제M 최종강우정보를 의미하며, 이는 시계열적으로 증가하는 바, 한 주기가 지나면, 제M+1 최종강우정보가 생성됨)가 실시간 저장된다. 제2 강우확률정보DB(222)는 예측강우정보가 저장된다. 본 발명은 현재 시점에 대한 최종강우정보를 제공할 뿐만 아니라, 현재 시점 이후 소정의 시간까지의 예측강우정보 역시 함께 제공할 수 있다. 이를 위해, 강우정보연산서버(100)는 강우예보 연산부(160)를 포함한다. 제1 강우확률정보 DB(221)에 저장된 현재에 대한 최종강우정보를 미리 결정된 방식으로 분석함으로써, 현재로부터 미리 설정된 시간까지의 예측강우정보를 예측하는 것이다. 즉, 생성된 현재에 대한 최종강우정보를 빅데이터 분석을 수행함으로써, 최대 6시간까지의 예측강우정보를 생성할 수 있다. The integrated database includes a first rainfall
강우정보정확도 검증서버(300)는 제2 강우확률정보 DB(222)에 저장된 상기 예측강우정보의 정확도를 검증한다. 여기서, 강우정보정확도 검증서버(300)는 예측강우정보의 신뢰도를 향상시키기 위해, 복수의 검증을 수행하도록 구성된다. The rainfall information
먼저, 제1 정확도검증부(310)는 제1 강우확률정보DB(221)에 업데이트되는 제K 시간의 최종강우정보 및 예측강우정보 중 제K 시간의 강우정보를 포함하는 예측강우정보를 비교하되, 머신러닝방식을 이용하여 예측강우정보의 정확도를 검증하도록 구성된다. 즉, 제K 시간보다 이전에 연산된 예측강우정보를 대상으로 하는 것이며, 다수의 예측강우정보들 중에서, 제K 시간에 대한 예측정보가 포함된 예측강우정보만 그 대상이 될 수 있다. 만약, 제K 시간의 최종강우정보(즉, 현재 시점의 최종강우정보를 의미함)와 과거에 연산된 예측강우정보 중 동일 시점인 제K 시간에 대한 예측값을 포함하는 경우, 이들을 비교한 후, 오차가 미리 설정된 범위를 벗어나면, 오차가 크게 발생된 이유를 파악하고, 이를 보정하기 위함이다. 보정 대상이 되는 인자는 머신러닝방식의 빅데이터 분석을 통해 판단될 수 있다. First, the first
제2 정확도검증부(320)는 제K 시간의 실제 측정된 측정강우정보 및 예측강우정보 중 상기 제K 시간의 강우정보를 포함하는 예측강우정보를 비교하되, 머신러닝방식을 이용하여 예측강우정보의 정확도를 검증한다. 전술한 제1 정확도검증부(310)와 그 원리는 동일하나, 비교의 객체가 실제 측정된 측정강우정보라는 점에서 차이가 있다. 전술한 제1 정확도검증부(310)에서의 최종강우정보는 연산된 값이나, 제2 정확도검증부(320)는 실제의 값을 사용하여 비교하는 것이다. The second
이를 위해, 강우정보정확도 검증서버(300)는 검증용 샘플DB(330)를 더 포함한다. 제1 및 제2 강우확률정보DB(221, 222)로부터 전송되는 모든 정보들을 대상으로 할 수도 있으나, 서버에 과부하가 인가되는 문제가 발생될 수 있는 바, 일부의 샘플정보들만 선별하여, 이들을 머신러닝방식으로 분석한다. To this end, the rainfall information
이하에서는, 도 3 내지 5를 참조하여, '최종강우정보'를 연산하는 과정을 설명한다. Hereinafter, a process of calculating 'final rainfall information' will be described with reference to FIGS. 3 to 5 .
강우정보 연산서버(100)는, 제n 무선기지국(20n)의 현재 전파세기정보에 대응되는 특정시간의 과거정보세트를 로딩하되, 제n 대상셀(10n)의 현재 기상정보를 기반으로, 과거정보세트를 미리 설정된 방식으로 보정함으로써, 제n 대상셀(10n)의 강우정보를 연산하도록 구성된다. The rainfall
이를 위해, 강우정보 연산서버(100)는 기능적으로 구분된 상관계수 연산부(120), 예비강우정보 연산부(130), 상관지수 연산부(140) 및 최종강우정보 연산부(150)를 포함한다. 또한, 그 전제로 기상정보입력부(110)를 포함한다. To this end, the rainfall
기상정보입력부(110)는 제n 대상셀(10n)의 현재 기상정보 및 대기정보가 입력되며, 대기정보는 대기온도, 대기습도 및 대기풍속을 포함한다. 기상정보입력부(110)는 기상청 서버로부터 공급받을 수 있다. The weather information input unit 110 receives current weather information and atmospheric information of the n-th target cell 10n, and the atmospheric information includes atmospheric temperature, atmospheric humidity, and atmospheric wind speed. The weather information input unit 110 may be supplied from a server of the Korea Meteorological Administration.
상관계수 연산부(120)는 과거정보DB(210)로부터 로딩된 제n 무선기지국(20n)의 전파세기정보 및 제n 대상셀(10n)의 강우정보를 이용하여, 제n 대상셀(10n)에 대한 전파세기정보 및 강우정보 사이의 상관계수를 도출하도록 구성된다. 여기서, 상관계수는 강우정보생성 프로그램을 통해 자동으로 연산될 수 있으며, 상기 프로그램은 다중 회귀분석을 이용할 수 있다. 과거정보DB(210)에는 제n 무선기지국(20n)에 대한 많은 정보들이 저장되는 바, 이들을 이용하여 전파세기정보 및 강우정보 사이의 관계를 도출하는 것이다. 여기서, 상관계수를 도출하면, 전파세기정보를 입력할 경우, 1차적으로 현재의 제n 대상셀(10n)에 대한 강우정보(후술하는 '예비강우정보'를 의미함)가 연산될 수 있다. The correlation
예비강우정보 연산부(130)는 현재의 전파세기정보에 상관계수를 미리 설정된 방식으로 반영하여, 현재의 제n 대상셀(10n)에 대한 예비강우정보를 도출함으로써, 예비강우정보를 생성한다. 또한, 이들에 현재 대기정보를 더 포함하는 예비강우정보세트를 생성한다. 즉, 예비강우정보세트는 '전파세기정보/(예비)강우정보/대기정보'를 포함한다. 이 때, 과거정보DB(210)로부터 예비강우정보세트의 전파세기정보 및 (예비)강우정보와 대응되는 과거정보세트를 검색하여 로딩한다. 이는 상관지수 연산부(140)에서 수행되며, 과거정보세트는 특정시간에서의 대기정보를 포함하는 바, 현재 대기정보 및 상기 특정시간에서의 대기정보의 비교를 통해 보정이 필요한 상관지수를 도출하도록 구성된다. 여기서, 상관지수는 제n 무선기지국(20n)이 설치된 위치의 지형정보를 더 반영하여 산출되며, 지형정보는 산악, 도심, 평지 및 해안 중 적어도 어느 하나를 선택하도록 구성된다. 지형적 특성에 따라, 전파의 송수신 특성 역시 달라질 수 있는 바, 이들을 반영함으로써, 연산의 정확도를 증대시킬 수 있다. The preliminary rainfall
최종강우정보 연산부(150)는 현재 대기정보를 기준으로 하여, 과거정보세트의 대기정보를 상기 상관지수를 이용하여 보정함으로써, 현재에 대한 최종강우정보를 도출하도록 구성되며, 전술한 바와 같이, 최종강우정보는 제1 강우확률정보DB(221)로 전송되어 저장된다. The final rainfall
즉, 제n 대상셀(10n)에 대한 전파세기정보 및 강우정보 사이의 상관관계는 표준 상관지수로 변환하여, 무선기지국 전파세기정보를 입력하면 실시간 해당 무선기지국 위치의 강우 수준을 수치로 자동 계산할 수 있다. That is, the correlation between the radio wave intensity information and the rainfall information for the n-th target cell 10n is converted into a standard correlation index, and when the radio base station radio wave intensity information is input, the rainfall level at the location of the radio base station in real time is automatically calculated numerically. can
도 5를 참조하여, 본 발명의 제1 및 제2 정확도검증부를 통해, 상관계수를 보정하는 과정을 설명한다. A process of correcting the correlation coefficient through the first and second accuracy verification units of the present invention will be described with reference to FIG. 5 .
전술한 바와 같이, 도 5의 (a)는 제K 시간에서의 최종강우정보를 통해, 예측강우정보를 검증하는 과정을 도시하며, 도 5의 (b)는 제K 시간에서의 실제 측정강우정보를 통해 예측강우정보를 검증하는 과정을 도시한다. As described above, Fig. 5 (a) shows a process of verifying predicted rainfall information through the final rainfall information at the K-th time, and Fig. 5 (b) is the actual measured rainfall information at the K-th time. It shows the process of verifying the predicted rainfall information through
이 때, 제1 및 제2 정확도검증부(310, 320)는, 제K 시간의 강우정보를 포함하는 예측강우정보와, 제1 강우확률정보DB(221)에 업데이트되는 제K시간의 최종강우정보 또는 제K시간의 실제 측정된 측정강우정보 사이의 오차를 상관계수 연산부(140)로 전송하도록 구성되며, 상관계수 연산부(140)에서는 상기의 오차를 기반으로, 상관계수를 미리 설정된 방식으로 보정하도록 구성된다. 즉, 과거정보DB(210)는 고정된 개념이 아니라, 시간의 흐름에 따라, 누적되는 개념인 바, 누적된 과거정보세트가 점차 많아지면서, 상관계수 역시 보정이 필요할 수 있으며, 상관계수의 보정을 통해, 강우정보 연산의 정확성을 증대시킬 수 있다. At this time, the first and second
도 3을 다시 참조하면, 강우정보정확도 검증서버(300)는, 제1 및 제2 강우확률정보DB(310, 320)에 각각 저장된, 최종강우정보 및 예측강우정보를 과거정보DB(210)로 전송함으로써, 과거정보DB(210)를 업데이트하며, 상관계수 연산부(140)는, 업데이트된 상기 과거정보DB(210)를 이용하여 상관계수를 미리 설정된 방식으로 보정하도록 구성된다. 상관계수의 보정에 따라, 상관지수 역시 함께 보정될 수 있다. Referring back to FIG. 3 , the rainfall information
본 발명은 사용자 위치정보가 입력되며, 위치정보에 대응되는 대상셀에 대한 강우정보를 출력하는 사용자단말기(400)를 더 포함하며, 사용자단말기(400)는, 미리 설정된 시간을 주기로, 사용자 위치정보를 업데이트하도록 설정되도록 구성된다. 사용자단말기(400)는 GPS모듈을 포함하는 바, GPS모듈을 통해 수신되는 사용자단말기의 위치정보를 기반으로, 가장 가까운 무선기지국을 결정할 수 있다. 일 예시로, 제n 대상셀(10n)의 선택은 사용자단말기의 GPS모듈을 통해 자동으로 선택되며, 제n 대상셀(10n)의 선택에 따라, 제n 무선기지국(20n) 역시 자동으로 결정된다. The present invention further includes a
도 6은 본 발명의 기준DB와 변경DB를 이용하여 외부 API서버로 정보를 강우정보를 송신하는 과정을 개략적으로 도시하는 개념도이다. 도 6을 참조하면, 본 발명에 따른 강우확률정보 제공 시스템은 기준DB(231), 변경DB(232) 및 강우정보 연동서버(610)를 포함한다. 6 is a conceptual diagram schematically illustrating a process of transmitting rainfall information to an external API server using the reference DB and the change DB of the present invention. Referring to FIG. 6 , the rainfall probability information providing system according to the present invention includes a
기준DB(231) 및 변경DB(232)는 미리 설정된 시간을 주기로, 상기 제1 및 제2 강우확률정보DB(310, 320)로부터 최종강우정보 및 예측강우정보를 전송받아 업데이트하도록 구성된다. 강우정보 연동서버(610)는 기준DB(231) 및 변경DB(232)와 외부 API서버(500)를 중계하여 연동하도록 구성된다. The
변경DB(232)는, 기준DB(231)에 저장된 최종강우정보 및 예측강우정보와 정합성을 검증하되, 기준DB(231)의 최종강우정보 및 예측강우정보의 변경정보가 있을 경우, 변경정보를 구분하여 저장할 수 있다. 부연하여 설명하면, 외부 API서버(500) 연동을 통한 실시간 정보요청은 외부 API서버(500)로 분산 처리하여 안정적으로 운영할 수 있다. 기상청 기상예보정보, 이동통신 무선기지국의 실시간 전파세기정보 분석을 통해 이미 생성한 예측강우정보를 지속적으로 업데이트하며, 업데이트는 2개의 DB서버(기준DB(231), 변경DB(232))에 동시 전송한다. 특정 위치 및 시간에 따른 예측강우정보 신규요청은 기준DB(231)를 통해 처리하며, 일정 시간내 동일 조건의 예측강우정보 요청 시에는 강우 예측강우정보 변경사항을 체크한 후, 변경DB(232)에서 변경된 정보만 처리한다. 또한, 기준DB(231)와 변경DB(232)는 실시간 정보의 Sync를 실행하여 최신 정보 상태를 유지하도록 구성될 수 있다. The
도 7은 본 발명을 이용하여 사용자단말기에 대상셀 단위로 기상정보를 제공하는 UI의 일 예시를 도시하며, 도 8은 사용자단말기를 통해 위치정보 및 전파세기정보가 수집되는 UI의 일 예시를 도시한다. 7 shows an example of a UI for providing weather information in units of target cells to a user terminal using the present invention, and FIG. 8 shows an example of a UI in which location information and radio wave intensity information are collected through the user terminal do.
도 7 및 8은 서비스에 관한 내용을 도시한다. 최종강우정보를 전자지도 위에 표시하며, 사용자단말기로 서비스에 접속하면 사용자 위치정보를 추출하여 해당 위치에 가장 가까운 무선기지국 좌표를 전자지도 중심 위치로 설정하도록 구성될 수 있다. 사용자 위치를 중심으로 전자지도 위에 주변 무선기지국 반경을 벌집 모양으로 구분하여 표시하고, 각 벌집 영역 안에 해당 무선기지국 전파 세기로부터 생성한 최종강우정보(강우 확률 데이터 수치)를 가지고 각 강우 확률의 수치를 구간별로 색깔로 구분하여 표시를 한다. 일 예시로, 강우 확률 데이터는 0%~100%의 값으로 생성되는 바, 이를 총 5가지 색깔(빨강> 주황>노랑>초록>파랑)로 구간을 나누어 표시하며 확률이 클수록 빨강을 값이 작을수록 파랑으로 표시한다. 색상은 투명하게 하여 배경의 전자 지도가 일정 수준까지 같이 확인할 수 있어야 한다.7 and 8 show the contents of the service. The final rainfall information is displayed on the electronic map, and when the service is accessed through the user terminal, the user location information is extracted and the coordinates of the wireless base station closest to the location are set as the center location of the electronic map. The radius of the wireless base station is divided and displayed in a honeycomb shape on the electronic map centered on the user's location, and the numerical value of each rainfall probability is calculated with the final rainfall information (rainfall probability data value) generated from the radio wave intensity of the wireless base station in each honeycomb area. Each section is marked by color. As an example, rainfall probability data is generated with a value of 0% to 100%, which is divided into five colors (Red> Orange> Yellow> Green> Blue) and displayed in sections. The higher the probability, the smaller the value of red. are displayed in blue. The color should be transparent so that the electronic map in the background can be checked to a certain level.
사용자가 서비스를 통해 특정 무선기지국의 강우 확률 정보 표시 영역을 선택하면 해당 위치에 대한 강우 확률 수치가 표시된다. 전자지도 아래에 강우 예보 시간별 조회 기능을 이용해서 사용자는 최대 6시간까지의 강우 확률 정보 서비스를 확인 할 수 있고 특정 시간을 선택하면 전자지도의 무선기지국 각 벌집 모양 영역의 색상도 예보 생성 데이터에 따라 변한다.When the user selects the rainfall probability information display area of a specific wireless base station through the service, the rainfall probability value for the location is displayed. By using the rainfall forecast hourly inquiry function under the electronic map, the user can check the rainfall probability information service for up to 6 hours. If a specific time is selected, the color of each honeycomb-shaped area of the wireless base station of the electronic map is also displayed according to the forecast generation data. change
사용자가 특정 위치(무선기지국)을 선택하여 알림 기능을 설정하거나, 사용자 현위치 기준 일정 시간 주기별 알림 기능을 설정하면, 해당 시간에 맞춰 생성 강우 확률 정보와 일정 시간 후 예보 정보를 알림 메시지로 자동 발송한다. 알림 메시지의 예시는 다음과 같다. When the user selects a specific location (wireless base station) and sets the notification function, or sets the notification function for a certain period of time based on the user's current location, the generated rainfall probability information and the forecast information after a certain period of time are automatically sent as a notification message. send it out An example of a notification message is as follows.
"서초구 주흥5길, 비올 확률이 85%입니다. 1시간 후 비올 확률이 93%로 올라갈 예정입니다. 외출 시 우산을 준비하세요.""There is a 85% chance of rain on Juheung 5-gil, Seocho-gu. The probability of rain is expected to rise to 93% in an hour. Bring an umbrella when you go out."
이하에서는 도 9 및 10을 참조하여, 본 발명에 따른 강우확률정보 제공 방법 및 강우정보 연산서버를 통한 최종강우정보 도출 방법을 설명한다. Hereinafter, a method for providing rainfall probability information and a method for deriving final rainfall information through a rainfall information calculation server according to the present invention will be described with reference to FIGS. 9 and 10 .
도 9를 참조하면, 본 방법은 단계(S110) 내지 단계(S140)을 포함한다. Referring to FIG. 9 , the method includes steps S110 to S140 .
단계(S110)은 사용자단말기(400)를 통해, 강우정보 연산의 대상이 되는 제n 대상셀(10n)이 입력되고, 상기 제n 대상셀(10n)에 대응되는 제n 무선기지국(20n)이 결정되는 단계이다. In step S110, the n-th target cell 10n, which is the target of rainfall information calculation, is input through the
단계(S120)은 전파정보수집모듈(30)에 의해, 상기 제n 무선기지국에서 송수신되는 무선전파신호의 전파세기정보가 수집되는 단계이다. Step S120 is a step in which radio wave strength information of a radio wave signal transmitted and received from the n-th radio base station is collected by the radio wave
단계(S130)은 강우정보 연산서버(100)에 의해, 특정시간의 상기 제n 대상셀(10n)에 대한 강우정보가 미리 설정된 방식으로 연산되는 단계로서, 상기 미리 설정된 방식은, 상기 제n 무선기지국(20n)에서 송수신되는 무선전파신호의 강우감쇠를 기반으로, 상기 제n 대상셀(10n)의 강우정보가 연산되는 단계이다. Step S130 is a step in which rainfall information for the n-th target cell 10n at a specific time is calculated in a preset manner by the rainfall
단계(S140)은 사용자단말기(400)에 상기 제n 대상셀(10n)의 강우정보를 출력하는 단계로서, 상기 사용자단말기(400)는, 대상셀 단위로 구획되어 맵핑된 전자지도를 제공하며, 상기 제n 대상셀(10n)의 강우정보를 시각적으로 표시하여 출력하는 단계이다. Step S140 is a step of outputting rainfall information of the n-th target cell 10n to the
도 10을 참조하면, 강우정보 연산서버를 통한 최종강우정보 도출 방법은 전술한 단계(S130)에 관한 것이다. Referring to FIG. 10 , the method of deriving final rainfall information through the rainfall information calculation server relates to the aforementioned step S130 .
단계(S130)은 단계(S131) 내지 단계(S134)를 포함한다. Step S130 includes steps S131 to S134.
단계(S131)은 상관계수 연산부(120)에 의해, 과거정보DB(210)로부터 로딩된 상기 제n 무선기지국(20n)의 전파세기정보 및 상기 제n 대상셀(10n)의 강우정보를 이용하여, 상기 제n 대상셀(10n)에 대한 상관계수를 도출하는 단계이다. Step S131 is performed using the radio wave intensity information of the n-th wireless base station 20n and rainfall information of the n-th target cell 10n loaded from the
단계(S132)는 예비강우정보 연산부(130)에 의해, 현재의 전파세기정보에 상기 상관계수를 미리 설정된 방식으로 반영하여, 현재의 상기 제n 대상셀(10n)에 대한 예비강우정보를 도출하고, 상기 예비강우정보 및 현재 대기정보를 포함하는 예비강우정보세트를 생성하는 단계이다. In step S132, the preliminary rainfall information for the current n-th target cell 10n is derived by reflecting the correlation coefficient in the current radio intensity information in a preset manner by the preliminary rainfall
단계(S133)은 상관지수 연산부(140)에 의해, 상기 과거정보DB(210)로부터, 상기 예비강우정보세트 중 상기 현재의 전파세기정보 및 예비강우정보와 대응되는 특정시간의 과거정보세트를 로딩하되, 상기 과거정보세트는 상기 특정시간의 대기정보를 포함하며, 현재 대기정보 및 상기 특정시간의 대기정보의 비교를 통해 보정이 필요한 상관지수를 도출하는 단계이다. Step S133 is to load, from the
단계(S134)는 최종강우정보 연산부(150)에 의해, 상기 현재 대기정보를 기준으로 하여, 상기 과거정보세트의 대기정보를 상기 상관지수를 이용하여 보정함으로써, 현재에 대한 최종강우정보를 도출하는 단계이다. In step S134, the final rainfall information for the present is derived by correcting the atmospheric information of the past information set using the correlation index on the basis of the current atmospheric information by the final rainfall
본 발명은 사용자단말기(400)로 서비스 조회시 사용자 위치정보에 해당하는 무선기지국 또는 행정주소 인근 무선기지국 주변 강우정보를 표시하며, 사용자가 예보 시간을 선택하여 조회할 경우 해당 수치를 변환하여 전자지도 위에 표시할 수도 있다. 또한, 사용자단말기(400)는 인터넷이 지원되는 데스크탑PC, 노트북PC, 스마트폰, 태블릿PC, 스마트TV와 이와 유사한 기능을 제공하여 기상 정보 서비스를 이용할 수 있는 모든 장치를 포함한다. The present invention displays rainfall information around a wireless base station or an administrative address nearby wireless base station corresponding to the user location information when inquiring a service with the
도 11 및 12를 참조하여, 본 발명에 적용되는 머신러닝방식의 일 예시를 설명한다. 본 발명의 일 실시예에서는, LSTM 모델의 머신러닝방식을 이용하여 전파세기정보를 통해 기상예보정보를 제공할 수 있다. An example of a machine learning method applied to the present invention will be described with reference to FIGS. 11 and 12 . In one embodiment of the present invention, it is possible to provide weather forecast information through radio intensity information using the machine learning method of the LSTM model.
도 11은 LSTM(long short term memory) 방식을 개략적으로 도시한다. LSTM의 설계시, 최적의 노드 수, Epoch, 배치 크기, 하이퍼 파라미터를 찾아 기본 모델 구축함으로써, LSTM 모델을 이용하여 추출된 기상변화 패턴 데이터 머신러닝을 수행하여 기상예보를 생성하고 실제 측정된 기상 정보 및 분석 작업 진행할 수 있다. 또한, 관측소 위치정보 및 지리적 특성을 추가로 입력하여 기계학습을 수행하고 생성된 예측강우정보와 기존에 생성된 강우정보를 비교하여 성능평가를 수행할 수 있다. 이 때, K 근접 이웃 알고리즘을 통해 무선통신기지국과 유클리드 거리가 가장 낮은 K개의 기지국에서 수집한 데이터를 기계학습 모델에 추가하여 예측강우정보를 생성하고 기존 강우정보들과 비교를 통해 성능평가 수행할 수도 있다. 11 schematically illustrates a long short term memory (LSTM) scheme. When designing an LSTM, by building a basic model by finding the optimal number of nodes, epoch, batch size, and hyperparameters, machine learning is performed on the weather change pattern data extracted using the LSTM model to generate a weather forecast and actually measured weather information and analysis may proceed. In addition, it is possible to perform machine learning by additionally inputting observatory location information and geographic characteristics, and perform performance evaluation by comparing the generated predicted rainfall information with the previously generated rainfall information. At this time, the predicted rainfall information is generated by adding the data collected from the K base stations with the lowest Euclidean distance to the wireless communication base station through the K nearest neighbor algorithm to the machine learning model, and performance evaluation is performed by comparing it with the existing rainfall information. may be
LSTM은 RNN(Recurrent Neural Network)의 일종으로 학습을 할 때 현재 입력값 뿐만 아니라 이전에 들어온 입력값을 고려하기 때문에 시계열 데이터 학습에 적합하다. RNN은 역전파(Backpropagation)라는 방법을 통해 학습을 하며 만약 그래디언트가 너무 작아져 학습이 잘 안 되는 문제가 발생하며, 이를 해결하기 위해 LSTM이 도입된다. LSTM은 셀스테이트라는 개념을 도입하여 그 내부에 있는 게이트들을 통해 어떤 정보를 기억하고 어떤 정보를 버릴지 추가적인 학습을 가능하게 하여 강우정보 내지 기상정보 생성 후 평가 과정에서 입력 값을 조정하여 예측 결과에 어떠한 영향을 주는지 확인이 용이한 장점을 갖는다. LSTM is a type of Recurrent Neural Network (RNN) and is suitable for learning time series data because it considers not only the current input value but also the previous input value when learning. RNN learns through a method called backpropagation, and if the gradient is too small, a problem of poor learning occurs, and LSTM is introduced to solve this problem. LSTM introduces the concept of cell state and enables additional learning about what information to remember and what information to discard through the gates inside it. It has the advantage that it is easy to check whether it has an effect.
전술한 LSTM 모델의 머신러닝방식을 이용하는 방법의 일 예시를 설명한다. An example of a method using the machine learning method of the above-described LSTM model will be described.
본 방법은 단계(S210) 내지 단계(S250)를 포함한다. The method includes steps S210 to S250.
단계(S210)는 기상청 공공데이터서버로부터 기상영상정보를 전송받는 단계이다. Step S210 is a step of receiving meteorological image information from the public data server of the Korea Meteorological Administration.
단계(S220)는 기상영상정보 분류모듈에 의해, 상기 기상영상정보를 대상셀 단위로 구분하여, 상기 제N 대상셀(10-N)의 영역에 대응되는 기상영상정보를 추출하는 단계이다. Step S220 is a step of classifying the weather image information by the target cell unit by the weather image information classification module, and extracting the weather image information corresponding to the area of the N-th target cell 10-N.
단계(S230)는 단계(S220)에서 추출된 기상영상정보 및 상기 전파정보수집모듈에 의해 수집된 상기 제N 대상셀(10-N)에 대한 전파세기정보를 학습정보로 하여, 인공지능모델을 생성하는 단계이다. Step S230 uses the weather image information extracted in step S220 and the radio wave intensity information for the N-th target cell 10-N collected by the radio wave information collection module as learning information, and creates an artificial intelligence model. This is the creation step.
단계(S240)는 제N 대상셀(10-N)에 대한 제1 시점의 강우정보와 상기 기상영상정보를 상기 인공지능모델에 입력함으로써, 상기 제N 대상셀(10-N)의 제2 시점에 대한 예측강우정보가 연산되는 단계이다. Step S240 is a second time point of the N-th target cell 10-N by inputting the rainfall information and the weather image information of the first time point for the N-th target cell 10-N into the AI model. It is a step in which predicted rainfall information for
단계(S250)는 기상청 공공데이터서버로부터 전송된 상기 제2 시점에 대한 측정강우정보 및 기상영상정보를 기반으로, 상기 (d) 단계에서 연산된 상기 제2 시점에 대한 예측강우정보의 정확도를 평가하는 단계이다. Step S250 evaluates the accuracy of the predicted rainfall information for the second time point calculated in step (d) based on the measured rainfall information and the meteorological image information for the second time point transmitted from the Meteorological Administration public data server is a step to
이상, 본 명세서에는 본 발명을 당업자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 도면에 도시한 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당업자라면 본 발명의 실시예로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 보호범위는 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다. In the above, the present specification has been described with reference to the embodiments shown in the drawings so that those skilled in the art can easily understand and reproduce the present invention, but these are merely exemplary, and those skilled in the art can make various modifications and equivalent other modifications from the embodiments of the present invention. It will be appreciated that embodiments are possible. Therefore, the protection scope of the present invention should be defined by the claims.
100: 강우정보 연산서버
110: 기상정보입력부
120: 상관계수 연산부
130: 예비강우정보 연산부
140: 상관지수 연산부
150: 최종강우정보 연산부
160: 강우예보 연산부
210: 과거정보DB
221: 제1 강우확률정보DB
222: 제2 강우확률정보DB
300: 강우정보정확도 검증서버
310: 제1 정확도검증부
320: 제2 정확도검증부
400: 사용자단말기
500: 외부 API서버
610: 강우정보 연동서버100: rainfall information calculation server
110: weather information input unit
120: correlation coefficient calculator
130: preliminary rainfall information calculation unit
140: correlation index calculation unit
150: final rainfall information calculation unit
160: rainfall forecast calculation unit
210: past information DB
221: first rainfall probability information DB
222: second rainfall probability information DB
300: rainfall information accuracy verification server
310: first accuracy verification unit
320: second accuracy verification unit
400: user terminal
500: external API server
610: rainfall information interworking server
Claims (10)
강우정보 연산의 대상이 되는 제n 대상셀(10n)과 대응되는 제n 무선기지국(20n)의 현재 전파정보를 수집하되, 상기 현재 전파정보는 상기 제n 무선기지국(20n)에서 송수신되는 무선전파신호의 전파세기정보를 포함하는, 전파정보수집모듈(30); 및
상기 제n 대상셀(10n)의 현재 기상정보 및 상기 제n 무선기지국(20n)의 현재 전파정보를 미리 설정된 방식으로 이용하여, 상기 제n 무선기지국(20n)의 현재 전파세기정보에 대응되는 상기 제n 대상셀(10n)의 강우정보를 연산하는 강우정보 연산서버(100); 를 포함하며,
상기 강우정보 연산서버(100)는,
상기 제n 무선기지국(20n)에서 송수신되는 무선전파신호의 강우감쇠를 기반으로, 상기 제n 대상셀(10n)의 강우정보를 연산하는,
강우확률정보 제공 시스템.
A system for providing rainfall information using a radio wave signal transmitted and received from a radio base station, wherein the radio wave signal is formed to have preset radio wave strength and radio wave radius, and based on the radio wave radius, the target area is a target cell unit compartmentalized,
The current radio wave information of the n-th radio base station 20n corresponding to the n-th target cell 10n, which is the target of the rainfall information calculation, is collected, and the current radio wave information is a radio wave transmitted and received by the n-th radio base station 20n. The radio wave information collecting module 30, which includes radio wave intensity information of the signal; and
By using the current weather information of the n-th target cell 10n and the current radio wave information of the n-th radio base station 20n in a preset manner, the current radio wave strength information of the n-th radio base station 20n is used. a rainfall information calculation server 100 for calculating rainfall information of the n-th target cell 10n; includes,
The rainfall information calculation server 100,
Calculating the rainfall information of the n-th target cell 10n based on the rainfall attenuation of the radio wave signal transmitted and received by the n-th wireless base station 20n,
Rain probability information provision system.
과거의 상기 제n 무선기지국(20n)의 전파정보 히스토리 및 상기 제n 대상셀(10n)의 기상정보 히스토리가 시간 별로 상호 매칭된 과거정보세트로 미리 저장되는 과거정보DB(210); 를 더 포함하며,
상기 과거정보DB(210)의 기상정보 히스토리는, 상기 제n 대상셀(10n)의 강우정보 및 대기정보를 포함하고,
상기 강우정보 연산서버(100)는,
상기 제n 무선기지국(20n)의 현재 전파세기정보에 대응되는 특정시간의 과거정보세트를 로딩하되, 상기 제n 대상셀(10n)의 현재 기상정보를 기반으로, 상기 과거정보세트를 미리 설정된 방식으로 보정함으로써, 상기 제n 대상셀(10n)의 강우정보를 연산하는,
강우확률정보 제공 시스템.
The method according to claim 1,
a past information DB (210) in which the radio wave information history of the past n-th radio base station (20n) and the weather information history of the n-th target cell (10n) are stored in advance as a past information set that is matched with each other by time; further comprising,
The meteorological information history of the past information DB 210 includes rainfall information and standby information of the n-th target cell 10n,
The rainfall information calculation server 100,
A method in which a past information set of a specific time corresponding to the current radio intensity information of the n-th radio base station 20n is loaded, and the past information set is preset based on the current weather information of the n-th target cell 10n By correcting with , calculating the rainfall information of the n-th target cell 10n,
Rain probability information provision system.
상기 강우정보 연산서버(100)는,
상기 제n 대상셀(10n)의 현재 기상정보 및 대기정보가 입력되며, 상기 대기정보는 대기온도, 대기습도 및 대기풍속 중 적어도 어느 하나를 포함하는, 기상정보입력부(110);
상기 과거정보DB(210)로부터 로딩된 상기 제n 무선기지국(20n)의 전파세기정보 및 상기 제n 대상셀(10n)의 강우정보를 이용하여, 상기 제n 대상셀(10n)에 대한 전파세기정보 및 강우정보 사이의 상관계수를 도출하는, 상관계수 연산부(120);
현재의 전파세기정보에 상기 상관계수를 미리 설정된 방식으로 반영하여, 현재의 상기 제n 대상셀(10n)에 대한 예비강우정보를 도출하고, 상기 예비강우정보 및 현재 대기정보를 포함하는 예비강우정보세트를 생성하는, 예비강우정보 연산부(130);
상기 예비강우정보세트에 포함된 상기 현재의 전파세기정보 및 예비강우정보와 대응되는 특정시간의 과거정보세트를 상기 과거정보DB(210)로부터 로딩하되,
상기 과거정보세트는 상기 특정시간에서의 대기정보를 포함하며, 현재 대기정보 및 상기 특정시간에서의 대기정보의 비교를 통해 보정이 필요한 상관지수를 도출하는, 상관지수 연산부(140); 및
상기 현재 대기정보를 기준으로 하여, 상기 과거정보세트의 대기정보를 상기 상관지수를 이용하여 보정함으로써, 현재에 대한 최종강우정보를 도출하는, 최종강우정보 연산부(150); 를 포함하는,
강우확률정보 제공 시스템.
3. The method according to claim 2,
The rainfall information calculation server 100,
a weather information input unit 110 to which current weather information and atmospheric information of the n-th target cell 10n are input, the atmospheric information including at least one of atmospheric temperature, atmospheric humidity, and atmospheric wind speed;
Using the radio wave intensity information of the n-th wireless base station 20n loaded from the past information DB 210 and the rainfall information of the n-th target cell 10n, the radio wave intensity for the n-th target cell 10n a correlation coefficient calculating unit 120 for deriving a correlation coefficient between information and rainfall information;
By reflecting the correlation coefficient in current radio intensity information in a preset manner, preliminary rainfall information for the current n-th target cell 10n is derived, and preliminary rainfall information including the preliminary rainfall information and current atmospheric information. Preliminary rainfall information calculating unit 130 for generating a set;
Loading the past information set of a specific time corresponding to the current radio intensity information and preliminary rainfall information included in the preliminary rainfall information set from the past information DB 210,
The past information set includes the waiting information at the specific time, and a correlation index calculating unit 140 for deriving a correlation index requiring correction through comparison of the current waiting information and the waiting information at the specific time; and
a final rainfall information calculating unit 150 for deriving final rainfall information for the present by correcting atmospheric information of the past information set using the correlation index based on the current atmospheric information; containing,
Rain probability information provision system.
상기 상관지수 연산부(140)는,
상기 제n 무선기지국(20n)이 설치된 위치의 지형정보를 더 반영하여 상기 상관지수를 결정하되, 상기 지형정보는 산악, 도심, 평지 및 해안 중 적어도 어느 하나를 선택하도록 구성된,
강우확률정보 제공 시스템.
4. The method according to claim 3,
The correlation index calculating unit 140,
The correlation index is determined by further reflecting the topographic information of the location where the n-th wireless base station 20n is installed, wherein the topographic information is configured to select at least one of a mountain, a city center, a flat land, and a coast,
Rain probability information provision system.
상기 강우확률정보 제공 시스템은,
상기 최종강우정보 연산부(150)에 의해 연산된 상기 최종강우정보가 실시간 저장되는 제1 강우확률정보DB(221);
상기 제1 강우확률정보 DB(221)에 저장된 상기 현재에 대한 최종강우정보를 미리 결정된 방식으로 분석함으로써, 현재로부터 미리 설정된 시간까지의 예측강우정보를 예측하는, 강우예보 연산부(160);
상기 강우예보 연산부(160)로부터 연산된 상기 예측강우정보가 저장되는, 제2 강우확률정보DB(222); 및
상기 제2 강우확률정보 DB(222)에 저장된 상기 예측강우정보의 정확도를 검증하는 강우정보정확도 검증서버(300); 를 더 포함하며,
상기 강우정보정확도 검증서버(300)는,
상기 제1 강우확률정보DB(221)에 업데이트되는 제K 시간의 최종강우정보 및 상기 예측강우정보 중 상기 제K 시간의 강우정보를 포함하는 예측강우정보를 비교하되, 머신러닝방식을 이용하여 상기 예측강우정보의 정확도를 검증하는, 제1 정확도검증부(310); 를 더 포함하는,
강우확률정보 제공 시스템.
4. The method according to claim 3,
The rainfall probability information providing system,
a first rainfall probability information DB 221 in which the final rainfall information calculated by the final rainfall information calculating unit 150 is stored in real time;
a rainfall forecast calculation unit 160 for predicting predicted rainfall information from the present to a preset time by analyzing the final rainfall information for the present stored in the first rainfall probability information DB 221 in a predetermined manner;
a second rainfall probability information DB (222) in which the predicted rainfall information calculated from the rainfall forecast calculation unit (160) is stored; and
a rainfall information accuracy verification server 300 for verifying the accuracy of the predicted rainfall information stored in the second rainfall probability information DB 222; further comprising,
The rainfall information accuracy verification server 300,
The final rainfall information of the K-th time updated in the first rainfall probability information DB 221 and the predicted rainfall information including the rainfall information of the K-th time among the predicted rainfall information are compared, but using a machine learning method A first accuracy verification unit 310 that verifies the accuracy of the predicted rainfall information; further comprising,
Rain probability information provision system.
상기 강우정보정확도 검증서버(300)는,
제K 시간의 실제 측정된 측정강우정보 및 상기 예측강우정보 중 상기 제K 시간의 강우정보를 포함하는 예측강우정보를 비교하되, 머신러닝방식을 이용하여 상기 예측강우정보의 정확도를 검증하는, 제2 정확도검증부(320); 를 더 포함하며,
상기 제1 및 제2 정확도검증부(310, 320)는,
상기 제K 시간의 강우정보를 포함하는 예측강우정보와, 상기 제1 강우확률정보DB(221)에 업데이트되는 제K시간의 최종강우정보 또는 제K시간의 실제 측정된 측정강우정보 사이의 오차를 상관계수 연산부(140)로 전송하며,
상기 오차를 기반으로, 상기 상관계수를 미리 설정된 방식으로 보정하는,
강우확률정보 제공 시스템.
6. The method of claim 5,
The rainfall information accuracy verification server 300,
Comparing the predicted rainfall information including the K-th time rainfall information among the actually measured rainfall information of the K-th time and the predicted rainfall information, verifying the accuracy of the predicted rainfall information using a machine learning method 2 accuracy verification unit 320; further comprising,
The first and second accuracy verification units 310 and 320,
The error between the predicted rainfall information including the rainfall information of the K-th time and the final rainfall information of the K-th time updated in the first rainfall probability information DB 221 or the actually measured rainfall information of the K-th time It is transmitted to the correlation coefficient calculating unit 140,
Based on the error, correcting the correlation coefficient in a preset manner,
Rain probability information provision system.
상기 강우정보정확도 검증서버(300)는,
상기 제1 및 제2 강우확률정보DB(310, 320)에 각각 저장된, 최종강우정보 및 예측강우정보를 상기 과거정보DB(210)로 전송함으로써, 상기 과거정보DB(210)를 업데이트하며,
상기 상관계수 연산부(140)는,
업데이트된 상기 과거정보DB(210)를 이용하여 상기 상관계수를 미리 설정된 방식으로 보정하는,
강우확률정보 제공 시스템.
6. The method of claim 5,
The rainfall information accuracy verification server 300,
By transmitting the final rainfall information and predicted rainfall information stored in the first and second rainfall probability information DBs 310 and 320, respectively, to the past information DB 210, the past information DB 210 is updated,
The correlation coefficient calculating unit 140,
Correcting the correlation coefficient in a preset manner using the updated past information DB 210,
Rain probability information provision system.
강우확률정보 제공 시스템은,
미리 설정된 시간을 주기로, 상기 제1 및 제2 강우확률정보DB(310, 320)로부터 최종강우정보 및 예측강우정보를 전송받아 업데이트하는 기준DB(231)와 변경DB(232); 및
상기 기준DB(231) 및 변경DB(232)와 외부 API서버(500)를 중계하여 연동하는 강우정보 연동서버(610); 를 더 포함하며,
상기 변경DB(232)는,
상기 기준DB(231)에 저장된 최종강우정보 및 예측강우정보와 정합성을 검증하되, 상기 기준DB(231)의 최종강우정보 및 예측강우정보의 변경정보가 있을 경우, 상기 변경정보를 구분하여 저장하는,
강우확률정보 제공 시스템.
6. The method of claim 5,
The rainfall probability information providing system is
a reference DB 231 and a change DB 232 for receiving and updating final rainfall information and predicted rainfall information from the first and second rainfall probability information DBs 310 and 320 at a preset time period; and
a rainfall information interworking server 610 that relays the reference DB 231 and the change DB 232 and an external API server 500 and interworks; further comprising,
The change DB 232 is,
Verifies the consistency with the final rainfall information and predicted rainfall information stored in the reference DB 231, but if there is change information of the final rainfall information and predicted rainfall information of the reference DB 231, the changed information is stored separately ,
Rain probability information provision system.
(a) 사용자단말기(400)를 통해, 강우정보 연산의 대상이 되는 제n 대상셀(10n)이 입력되고, 상기 제n 대상셀(10n)에 대응되는 제n 무선기지국(20n)이 결정되는 단계(S110);
(b) 상기 전파정보수집모듈(30)에 의해, 상기 제n 무선기지국에서 송수신되는 무선전파신호의 전파세기정보가 수집되는 단계(S120);
(c) 상기 강우정보 연산서버(100)에 의해, 특정시간의 상기 제n 대상셀(10n)에 대한 강우정보가 미리 설정된 방식으로 연산되는 단계로서, 상기 미리 설정된 방식은, 상기 제n 무선기지국(20n)에서 송수신되는 무선전파신호의 강우감쇠를 기반으로, 상기 제n 대상셀(10n)의 강우정보가 연산되는, 단계(S130); 및
(d) 상기 사용자단말기(400)에 상기 제n 대상셀(10n)의 강우정보를 출력하는 단계로서, 상기 사용자단말기(400)는, 대상셀 단위로 구획되어 맵핑된 전자지도를 제공하며, 상기 제n 대상셀(10n)의 강우정보를 시각적으로 표시하여 출력하는, 단계(S140); 를 포함하는,
방법.
A method for providing rainfall probability information using the system for providing rainfall probability information according to any one of claims 1 to 8, comprising:
(a) Through the user terminal 400, the n-th target cell 10n, which is the target of the calculation of rainfall information, is input, and the n-th wireless base station 20n corresponding to the n-th target cell 10n is determined step (S110);
(b) collecting, by the radio wave information collection module 30, radio wave strength information of the radio wave signal transmitted and received from the n-th radio base station (S120);
(c) a step of calculating, by the rainfall information calculation server 100, rainfall information for the n-th target cell 10n at a specific time in a preset manner, wherein the preset method is the n-th wireless base station Based on the rainfall attenuation of the radio wave signal transmitted and received in (20n), the rain information of the n-th target cell (10n) is calculated, step (S130); and
(d) outputting the rainfall information of the n-th target cell 10n to the user terminal 400, wherein the user terminal 400 provides an electronic map partitioned and mapped in units of the target cell, A step (S140) of visually displaying and outputting rainfall information of the n-th target cell (10n); containing,
Way.
상기 (b) 단계는,
기상정보입력부(110)를 통해, 상기 제n 대상셀(10n)의 현재 기상정보가 더 입력되며, 상기 기상정보는 대기온도, 대기습도 및 대기풍속 중 적어도 어느 하나를 포함하며,
상기 (c) 단계는,
(c1) 상관계수 연산부(120)에 의해, 과거정보DB(210)로부터 로딩된 상기 제n 무선기지국(20n)의 전파세기정보 및 상기 제n 대상셀(10n)의 강우정보를 이용하여, 상기 제n 대상셀(10n)에 대한 상관계수를 도출하는 단계(S131);
(c2) 예비강우정보 연산부(130)에 의해, 현재의 전파세기정보에 상기 상관계수를 미리 설정된 방식으로 반영하여, 현재의 상기 제n 대상셀(10n)에 대한 예비강우정보를 도출하고, 상기 예비강우정보 및 현재 대기정보를 포함하는 예비강우정보세트를 생성하는 단계(S132);
(c3) 상관지수 연산부(140)에 의해, 상기 과거정보DB(210)로부터, 상기 예비강우정보세트 중 상기 현재의 전파세기정보 및 예비강우정보와 대응되는 특정시간의 과거정보세트를 로딩하되, 상기 과거정보세트는 상기 특정시간의 대기정보를 포함하며, 현재 대기정보 및 상기 특정시간의 대기정보의 비교를 통해 보정이 필요한 상관지수를 도출하는 단계(S133); 및
(c4) 최종강우정보 연산부(150)에 의해, 상기 현재 대기정보를 기준으로 하여, 상기 과거정보세트의 대기정보를 상기 상관지수를 이용하여 보정함으로써, 현재에 대한 최종강우정보를 도출하는 단계(S134); 를 포함하는,
방법.
10. The method of claim 9,
The step (b) is,
Through the weather information input unit 110, the current weather information of the n-th target cell 10n is further input, the meteorological information includes at least one of atmospheric temperature, atmospheric humidity, and atmospheric wind speed,
Step (c) is,
(c1) Using the radio wave intensity information of the n-th wireless base station 20n and the rainfall information of the n-th target cell 10n loaded from the past information DB 210 by the correlation coefficient calculating unit 120, the deriving a correlation coefficient for the n-th target cell 10n (S131);
(c2) by the preliminary rainfall information calculating unit 130, the correlation coefficient is reflected in the current radio intensity information in a preset manner to derive preliminary rainfall information for the current n-th target cell 10n, and the generating a preliminary rainfall information set including preliminary rainfall information and current standby information (S132);
(c3) loading the past information set of a specific time corresponding to the current radio intensity information and preliminary rainfall information among the preliminary rainfall information sets from the past information DB 210 by the correlation index calculating unit 140, The past information set includes the waiting information of the specific time, and deriving a correlation index requiring correction through comparison of the current waiting information and the waiting information of the specific time (S133); and
(c4) deriving final rainfall information for the present by correcting the atmospheric information of the past information set using the correlation index based on the current atmospheric information by the final rainfall information calculating unit 150 ( S134); containing,
Way.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200187311A KR20220095621A (en) | 2020-12-30 | 2020-12-30 | Rainfall Probability Information Providing System Converging Microwave Information with Weather Information in Mobile Base Station and Method using the same |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200187311A KR20220095621A (en) | 2020-12-30 | 2020-12-30 | Rainfall Probability Information Providing System Converging Microwave Information with Weather Information in Mobile Base Station and Method using the same |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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Family
ID=82398159
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020200187311A KR20220095621A (en) | 2020-12-30 | 2020-12-30 | Rainfall Probability Information Providing System Converging Microwave Information with Weather Information in Mobile Base Station and Method using the same |
Country Status (1)
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| KR (1) | KR20220095621A (en) |
-
2020
- 2020-12-30 KR KR1020200187311A patent/KR20220095621A/en not_active Application Discontinuation
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