KR20230109877A - 기상 제보에 따른 블랙 아이스 알림 제공 방법 및 시스템과 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치 - Google Patents
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Abstract
블랙 아이스 알림 제공 방법 및 시스템과 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치가 개시된다. 개시되는 일 실시예에 따른 블랙 아이스 알림 제공 방법은, 하나 이상의 프로세서들, 및 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치에서 수행되는 방법으로서, 위치 정보를 포함하는 기상 제보를 수신하는 단계, 기상 제보에 기반하여 기상 제보의 진단에 사용할 각 기준 기상 요소 값들을 선정하는 단계, 기준 기상 요소 값에 기반하여 기상 제보 지점에 대한 블랙아이스 발생 확률을 산출하는 단계, 및 블랙 아이스 발생 확률이 기 설정된 임계 확률 이상인 경우, 블랙 아이스 위험 알림을 송신하는 단계를 포함한다.
Description
본 발명의 실시예는 블랙 아이스 알림 제공 기술과 관련된다.
블랙아이스는 낮 동안 내린 눈이나 비가 아스팔트 도로의 틈새에 스며들었다가 밤 사이에 도로의 기름 및 먼지 등과 섞여 도로 위에 얇게 얼어 붙는 도로 결빙 현상을 말한다. 블랙아이스는 투명한 얼음이 아스팔트 위를 마치 코팅한 것처럼 뒤덮어 운전자의 눈에는 도로에 얼음이 없는 건조한 상태로 보이게 되는 바, 운전자로서는 예측할 수 없는 교통 사고의 원인이 된다. 따라서, 블랙아이스가 발생할 수 있는 위험 지역에 대해 운전자에게 알림을 제공할 수 있는 방안이 요구된다.
본 발명의 실시예는 블랙 아이스 위험을 알릴 수 있는 블랙 아이스 알림 제공 방법 및 시스템과 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치를 제공하기 위한 것이다.
개시되는 일 실시예에 따른 블랙 아이스 알림 제공 방법은, 하나 이상의 프로세서들, 및 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치에서 수행되는 방법으로서, 위치 정보를 포함하는 기상 제보를 수신하는 단계; 상기 기상 제보에 기반하여 상기 기상 제보의 진단에 사용할 각 기준 기상 요소 값들을 선정하는 단계; 상기 기준 기상 요소 값에 기반하여 기상 제보 지점에 대한 블랙아이스 발생 확률을 산출하는 단계; 및 상기 블랙 아이스 발생 확률이 기 설정된 임계 확률 이상인 경우, 블랙 아이스 위험 알림을 송신하는 단계를 포함한다.
상기 각 기준 기상 요소 값들을 선정하는 단계는, 각 기상 관측 장비의 위치 정보 및 상기 기상 제보의 위치 정보에 기반하여 상기 각 기상 관측 장비에 가중치를 부여하는 단계; 상기 부여된 가중치에 기반하여 상기 기상 관측 장비들 중 하나를 기준 기상 관측 장비로 선정하는 단계; 기상 제보 시간을 기준으로 그 이전의 기 설정된 시간 동안 상기 기준 기상 관측 장비가 측정한 기상 관측 데이터를 획득하는 단계; 및 상기 획득한 기상 관측 데이터에 기반하여 상기 각 기준 기상 요소 값들을 선정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 가중치를 부여하는 단계는, 상기 각 기상 관측 장비들에 대해 상기 기상 제보 지점과의 거리 차에 따라 제1 가중치를 부여하는 단계; 상기 각 기상 관측 장비들에 대해 상기 기상 제보 지점과의 고도 차에 따라 제2 가중치를 부여하는 단계; 및 상기 각 기상 관측 장비들에 대해 상기 제1 가중치와 상기 제2 가중치를 합산하여 합산 가중치를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 기준 기상 관측 장비로 선정하는 단계는, 상기 각 기상 관측 장비들 중 상기 기상 제보 지점과의 거리가 기 설정된 임계 거리를 초과하는 기상 관측 장비를 대상에서 1차 제외시키는 단계; 상기 각 기상 관측 장비들 중 상기 산출된 합산 가중치가 기 설정된 임계 가중치 미만인 기상 관측 장비를 대상에서 2차 제외시키는 단계; 및 상기 각 기상 관측 장비들 중 상기 산출된 합산 가중치가 가장 높은 기상 관측 장비를 상기 기준 기상 관측 장비로 선정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 각 기준 기상 요소 값들을 선정하는 단계는, 상기 획득한 기상 관측 데이터의 각 기상 요소 값 중 실효 기상 요소 값을 추출하는 단계; 및 상기 추출한 실효 기상 요소 값 중 상기 기상 제보 시간과 가장 가까운 시간의 값을 해당 기상 요소의 기준 기상 요소 값으로 선정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 블랙아이스 발생 확률을 산출하는 단계는, 상기 기준 기상 요소 값에 기반하여 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 기 설정된 기초 기상 조건을 만족하는지 확인하는 단계; 및 상기 기초 기상 조건을 만족하는 경우, 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 기 설정된 제1 기상 조건, 제2 기상 조건, 및 제3 기상 조건 중 하나 이상을 만족하는지 여부에 따라 블랙아이스 발생 확률을 산출하는 단계를 포함하고, 상기 제1 기상 조건은, 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점의 대기 온도와 이슬점 온도 간의 차이가 기 설정된 기준 임계값 이하가 되는 조건이고, 상기 제2 기상 조건은, 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점의 상대 습도가 기 설정된 기준 임계 습도 이상이 되는 조건이며, 상기 제3 기상 조건은, 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점의 풍속이 기 설정된 임계 풍속 이하가 되는 조건일 수 있다.
상기 블랙아이스 발생 확률을 산출하는 단계는, 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 기 설정된 제1 기상 조건, 제2 기상 조건, 및 제3 기상 조건 중 하나 이상을 만족하는 경우, 상기 만족하는 기상 조건에 따라 기 설정된 가중치를 부여하는 단계; 및 부여된 가중치를 기반으로 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점의 블랙아이스 발생 확률을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 가중치를 부여하는 단계는, 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 만족하는 기상 조건의 타입에 따라 기 설정된 결합성 가중치를 부여하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 결합성 가중치를 부여하는 단계는, 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 상기 제1 기상 조건의 만족, 상기 제2 기상 조건의 만족, 상기 제3 기상 조건의 만족, 및 상기 제1 기상 조건과 상기 제2 기상 조건의 동시 만족 중 어느 하나에 해당하는 경우, 기 설정된 제1 결합성 가중치 값을 부여하는 단계; 및 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 상기 제1 기상 조건과 상기 제3 기상 조건의 동시 만족, 상기 제2 기상 조건과 상기 제3 기상 조건의 동시 만족, 및 상기 제1 기상 조건과 상기 제2 기상 조건과 상기 제3 기상 조건의 동시 만족 중 어느 하나에 해당하는 경우, 상기 제1 결합성 가중치 값과 다르게 설정된 제2 결합성 가중치 값을 부여하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 가중치를 부여하는 단계는, 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 상기 제1 기상 조건을 만족하는 경우, 상기 대기 온도와 상기 이슬점 온도 간의 차이에 따라 온도성 가중치를 부여하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 온도성 가중치를 부여하는 단계는, 상기 대기 온도와 상기 이슬점 온도 간의 차이가 상기 기준 임계값 이하이면서 기 설정된 제1 임계값을 초과하는 경우, 제1 온도성 가중치 값을 부여하는 단계; 상기 대기 온도와 상기 이슬점 온도 간의 차이가 상기 제1 임계값 이하이면서 상기 제1 임계값 보다 낮게 설정된 제2 임계값을 초과하는 경우, 상기 제1 온도성 가중치 값보다 높은 제2 온도성 가중치 값을 부여하는 단계; 및 상기 대기 온도와 상기 이슬점 온도 간의 차이가 상기 제2 임계값 이하인 경우, 상기 제2 온도성 가중치 값보다 높은 제3 온도성 가중치 값을 부여하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 가중치를 부여하는 단계는, 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 상기 제2 기상 조건을 만족하는 경우, 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점의 상대 습도에 따라 습도성 가중치를 부여하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 습도성 가중치를 부여하는 단계는, 상기 상대 습도가 상기 기준 임계 습도 이상이면서 상기 기준 임계 습도 보다 높게 설정된 제1 임계 습도 미만인 경우, 제1 습도성 가중치 값을 부여하는 단계; 상기 상대 습도가 상기 제1 임계 습도 이상이면서 상기 제1 임계 습도 보다 높게 설정된 제2 임계 습도 미만인 경우, 상기 제1 습도성 가중치 값보다 높은 제2 습도성 가중치 값을 부여하는 단계; 및 상기 상대 습도가 상기 제2 임계 습도 이상인 경우, 상기 제2 습도성 가중치 값보다 높은 제3 습도성 가중치 값을 부여하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 가중치를 부여하는 단계는, 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 만족하는 기상 조건의 타입에 따라 기 설정된 결합성 가중치를 부여하는 단계; 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 상기 제1 기상 조건을 만족하는 경우, 상기 대기 온도와 상기 이슬점 온도 간의 차이에 따라 온도성 가중치를 부여하는 단계; 및 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 상기 제2 기상 조건을 만족하는 경우, 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점의 상대 습도에 따라 습도성 가중치를 부여하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 블랙아이스 발생 확률을 산출하는 단계는, 상기 결합성 가중치, 상기 온도성 가중치, 및 상기 습도성 가중치를 합산한 최대 가중치 값 대비 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점의 합산된 가중치의 비율을 기반으로 상기 블랙아이스 발생 확률을 산출할 수 있다.
상기 결합성 가중치를 부여하는 단계는, 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 상기 제1 기상 조건의 만족, 상기 제2 기상 조건의 만족, 상기 제3 기상 조건의 만족, 및 상기 제1 기상 조건과 상기 제2 기상 조건의 동시 만족 중 어느 하나에 해당하는 경우, 기 설정된 제1 결합성 가중치 값을 부여하는 단계; 및 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 상기 제1 기상 조건과 상기 제3 기상 조건의 동시 만족, 상기 제2 기상 조건과 상기 제3 기상 조건의 동시 만족, 및 상기 제1 기상 조건과 상기 제2 기상 조건과 상기 제3 기상 조건의 동시 만족 중 어느 하나에 해당하는 경우, 상기 제1 결합성 가중치 값 보다 크게 설정된 제2 결합성 가중치 값을 부여하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 온도성 가중치를 부여하는 단계는, 상기 대기 온도와 상기 이슬점 온도 간의 차이가 상기 기준 임계값 이하이면서 기 설정된 제1 임계값을 초과하는 경우, 제1 온도성 가중치 값을 부여하는 단계; 상기 대기 온도와 상기 이슬점 온도 간의 차이가 상기 제1 임계값 이하이면서 상기 제1 임계값 보다 낮게 설정된 제2 임계값을 초과하는 경우, 상기 제1 온도성 가중치 값보다 높은 제2 온도성 가중치 값을 부여하는 단계; 및 상기 대기 온도와 상기 이슬점 온도 간의 차이가 상기 제2 임계값 이하인 경우, 상기 제2 온도성 가중치 값보다 높은 제3 온도성 가중치 값을 부여하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 습도성 가중치를 부여하는 단계는, 상기 상대 습도가 상기 기준 임계 습도 이상이면서 상기 기준 임계 습도 보다 높게 설정된 제1 임계 습도 미만인 경우, 제1 습도성 가중치 값을 부여하는 단계; 상기 상대 습도가 상기 제1 임계 습도 이상이면서 상기 제1 임계 습도 보다 높게 설정된 제2 임계 습도 미만인 경우, 상기 제1 습도성 가중치 값보다 높은 제2 습도성 가중치 값을 부여하는 단계; 및 상기 상대 습도가 상기 제2 임계 습도 이상인 경우, 상기 제2 습도성 가중치 값보다 높은 제3 습도성 가중치 값을 부여하는 단계를 포함할 수 있다.
개시되는 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치는, 하나 이상의 프로세서들; 메모리; 및 하나 이상의 프로그램들을 포함하고, 상기 하나 이상의 프로그램들은 상기 메모리에 저장되고, 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되도록 구성되며, 상기 하나 이상의 프로그램들은, 위치 정보를 포함하는 기상 제보를 수신하기 위한 명령; 상기 기상 제보에 기반하여 상기 기상 제보의 진단에 사용할 각 기준 기상 요소 값들을 선정하기 위한 명령; 상기 기준 기상 요소 값에 기반하여 기상 제보 지점에 대한 블랙아이스 발생 확률을 산출하기 위한 명령; 및 상기 블랙 아이스 발생 확률이 기 설정된 임계 확률 이상인 경우, 블랙 아이스 위험 알림을 송신하기 위한 명령을 포함한다.
개시되는 일 실시예에 따른 블랙 아이스 알림 제공 시스템은, 위치 정보를 포함하는 기상 제보를 송신하는 제1 사용자 단말; 상기 기상 제보를 수신하고, 상기 기상 제보에 기반하여 상기 기상 제보의 진단에 사용할 각 기준 기상 요소 값들을 선정하며, 상기 기준 기상 요소 값에 기반하여 기상 제보 지점에 대한 블랙아이스 발생 확률을 산출하고, 상기 블랙 아이스 발생 확률이 기 설정된 임계 확률 이상인 경우, 블랙 아이스 위험 알림을 송신하는 서비스 서버; 및 상기 서비스 서버로부터 상기 블랙 아이스 위험 알림을 수신하는 제2 사용자 단말을 포함한다.
개시되는 실시예에 의하면, 사용자들이 도로를 지나다니다가 블랙아이스가 의심되거나 기상 현상으로 블랙아이스의 발생이 염려되는 경우 기상 제보를 하도록 하고, 기상 제보에 기반하여 블랙아이스 발생 확률을 산출함으로써, 기상 제보에 따른 블랙아이스 발생 여부를 진단하고, 블랙 아이스 위험 알림을 다른 사용자들에게 전송하여 블랙아이스에 따른 사고 위험을 줄일 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 블랙아이스 알림 제공 시스템을 나타낸 도면
도 2는 본 발명의 일 실시예에서 서비스 서버가 기상 제보의 진단에 사용할 각 기상 요소 값들을 선정하는 과정을 나타낸 흐름도
도 3은 본 발명의 일 실시예에서 서비스 서버가 블랙아이스 발생 여부를 진단하는 과정을 나타낸 흐름도
도 4는 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경을 예시하여 설명하기 위한 블록도
도 2는 본 발명의 일 실시예에서 서비스 서버가 기상 제보의 진단에 사용할 각 기상 요소 값들을 선정하는 과정을 나타낸 흐름도
도 3은 본 발명의 일 실시예에서 서비스 서버가 블랙아이스 발생 여부를 진단하는 과정을 나타낸 흐름도
도 4는 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경을 예시하여 설명하기 위한 블록도
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시형태를 설명하기로 한다. 이하의 상세한 설명은 본 명세서에서 기술된 방법, 장치 및/또는 시스템에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 그러나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다.
또한, 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 블랙아이스 알림 제공 시스템을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 블랙아이스 알림 제공 시스템(100)은 제1 사용자 단말(102), 서비스 서버(104), 및 제2 사용자 단말(106)를 포함할 수 있다.
제1 사용자 단말(102) 및 제2 사용자 단말(106)은 통신 네트워크(150)를 통해 서비스 서버(104)와 통신 가능하게 연결된다. 몇몇 실시예들에서, 통신 네트워크(150)는 인터넷, 하나 이상의 로컬 영역 네트워크(local area networks), 광역 네트워크(wire area networks), 셀룰러 네트워크, 모바일 네트워크, 그 밖에 다른 종류의 네트워크들, 또는 이러한 네트워크들의 조합을 포함할 수 있다.
제1 사용자 단말(102)은 기상 제보를 하는 제1 사용자의 단말기일 수 있다. 제1 사용자 단말(102)은 제1 사용자의 차량에 설치된 단말(예를 들어, 내비게이션 등)일 수도 있고 제1 사용자가 소지하고 다니는 단말일 수도 있다.
제1 사용자는 차량으로 운행을 하거나 걸어가는 도중 블랙아이스가 의심되거나(또는 블랙아이스를 경험하거나) 기상 현상으로 블랙아이스의 발생이 염려되는 경우 등 제1 사용자 단말(102)을 통해 기상 제보를 할 수 있다. 제1 사용자 단말(102)은 기상 제보를 서비스 서버(104)로 송신할 수 있다. 기상 제보에는 제1 사용자 단말(102)의 위치 정보가 포함될 수 있다.
서비스 서버(104)는 제1 사용자 단말(102)로부터 수신한 기상 제보에 기반하여 해당 지역에 블랙아이스 발생 여부를 진단하고, 진단 결과에 따라 블랙아이스 위험 알림을 제2 사용자 단말(106)로 송신할 수 있다. 이 경우, 제2 사용자 단말(106)은 블랙아이스 위험 알림을 화면에 표시하거나 경고음을 발생시킬 수 있다.
서비스 서버(104)가 기상 제보에 기반하여 해당 지역에 블랙아이스 발생 여부를 진단하는 구체적인 과정은 후술하기로 한다. 서비스 서버(104)의 예들은 다양한 유형의 서버 컴퓨터, 예를 들어 메인 프레임 기반 또는 오픈 시스템 기반의 서버 컴퓨터 등을 포함할 수 있다.
여기서, 제2 사용자 단말(106)은 기상 제보에 대응하는 지역을 다니고 있는 제2 사용자의 단말일 수 있다. 제2 사용자 단말(106)은 제2 사용자의 차량에 설치된 단말(예를 들어, 내비게이션 등)일 수도 있고 제2 사용자가 소지하고 다니는 단말일 수도 있다.
한편, 서비스 서버(104)가 기상 제보에 기반하여 해당 지역에 블랙아이스 발생 여부를 진단하는 과정은 크게 1) 기상 제보의 진단에 사용할 각 기상 요소 값들을 선정하는 과정 및 2) 각 기상 요소 값에 기반하여 해당 지역에 블랙아이스 발생 여부를 확인하는 과정으로 구분될 수 있다. 이하 이에 대해 각각 나누어 살펴보기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에서 서비스 서버(104)가 기상 제보의 진단에 사용할 각 기상 요소 값들을 선정하는 과정을 나타낸 흐름도이다. 도시된 흐름도에서는 상기 방법을 복수 개의 단계로 나누어 기재하였으나, 적어도 일부의 단계들은 순서를 바꾸어 수행되거나, 다른 단계와 결합되어 함께 수행되거나, 생략되거나, 세부 단계들로 나뉘어 수행되거나, 또는 도시되지 않은 하나 이상의 단계가 부가되어 수행될 수 있다.
먼저, 서비스 서버(104)는 제1 사용자 단말(102)로부터 수신한 기상 제보의 시간 정보(즉, 기상 제보 시간)에 기반하여 기상 관측 장비에서 측정된 기상 관측 데이터를 호출하여 기상 관측 시간 테이블에 저장할 수 있다(S 101). 여기서, 기상 관측 장비로는 AWS(Automatic Weather System), ASOS(Automated Synoptic Observing System) 등이 포함될 수 있다.
구체적으로, 서비스 서버(104)는 기 저장된 기상 관측 시간 테이블에 기상 제보 시간에 대응하는 기상 관측 데이터가 존재하는지 확인할 수 있다. 기 저장된 기상 관측 시간 테이블에 기상 제보 시간에 대응하는 기상 관측 데이터가 존재하지 않는 경우, 서비스 서버(104)는 기상 제보 시간을 기준으로 그 이전 기 설정된 시간 동안(예를 들어, 5분 또는 10분 동안)의 기상 관측 데이터를 호출하여 기상 관측 시간 테이블에 저장할 수 있다.
즉, 기상 관측 시간 테이블은 기상 관측 데이터가 시간 순으로 저장된 것으로, 기상 관측 시간 테이블에는 기상 관측 데이터가 일정 시간 단위(예를 들어, 분 단위)로 저장될 수 있다. 예를 들어, 기상 제보 시간이 10시 10분 2초라고 하면, 서비스 서버(104)는 그 이전 5분 동안(즉, 10시 5분부터 10시 10분까지)의 기상 관측 데이터를 호출할 수 있다.
이때, 10시 10분 55초에 기상 제보가 다시 수신된 경우, 기상 제보 시간을 기준으로 그 이전 기 설정된 시간 동안(즉, 10시 5분부터 10시 10분까지)의 데이터가 기상 관측 시간 테이블에 이미 존재하므로, 이미 존재하는 기상 관측 데이터를 그대로 사용할 수 있다.
여기서, 기상 관측 데이터의 호출은 전국에 설치된 모든 기상 관측 장치로부터 이루어질 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 기상 제보에 대응하는 위치 정보를 기반으로 일정 지역 범위 내의 기상 관측 장치의 기상 관측 데이터를 호출할 수도 있다. 그리고, 기상 제보가 다시 수신되는 경우 기존의 호출한 데이터들은 기상 관측 시간 테이블에서 삭제되고, 기상 제보 시간을 기준으로 다시 기상 관측 데이터를 호출할 수 있다. 예를 들어, 10시 30분 23초에 기상 제보가 다시 수신된 경우, 기존의 호출한 10시 5분부터 10시 10분까지의 기상 관측 데이터는 삭제되고, 10시 30분을 기준으로 그 이전 5분 동안의 기상 관측 데이터가 호출되어 기상 관측 시간 테이블에 저장될 수 있다.
다음으로, 서비스 서버(104)는 기상 제보의 위치 정보(즉, 기상 제보 위치) 및 기상 관측 장비의 위치 정보(기상 관측 장비 위치)에 기반하여 각 기상 관측 장비에 가중치를 부여할 수 있다(S 103).
구체적으로, 서비스 서버(104)는 기상 관측 장비들 중 기상 제보 위치를 기준으로 기 설정된 임계 거리를 초과하는 기상 관측 장비는 대상에서 1차 제외시킬 수 있다. 즉, 서비스 서버(104)는 기상 관측 장비들 중 기상 제보 위치를 기준으로 기 설정된 임계 거리(예를 들어, 10km)를 초과하는 위치에 설치된 기상 관측 장비는 대상에서 1차 제외시킬 수 있다.
서비스 서버(104)는 기상 관측 장비들 중 기상 제보 위치를 기준으로 기 설정된 임계 거리 이내에 위치하는 기상 관측 장비들에 대해 기상 제보 지점과의 거리 차 및 고도 차 중 하나 이상을 기반으로 가중치를 부여할 수 있다. 즉, 기상 관측 장비가 설치된 지점과 기상 제보 지점 간의 거리 차이 및 기상 관측 장비가 설치된 지점의 고도와 기상 제보 지점의 고도 간의 차이 중 하나 이상을 기반으로 가중치를 부여할 수 있다. 여기서, 기상 제보 지점의 고도는 기상 제보 지점의 위치 정보를 통해 확인할 수 있다. 예를 들어, GIS(Geographic Information System)을 통해 기상 제보 지점의 고도를 확인할 수 있다.
표 1은 기상 제보 지점과의 고도 차 및 거리 차 중 하나 이상을 기반으로 기상 관측 장비에 가중치를 부여한 상태를 나타낸 표이다.
| 고도 차 ≤ 100m (2점) | 고도 차 > 100m (1점) | |
| 거리 차 ≤ 5km (2점) | 4점 | 3점 |
| 5km< 거리 차≤ 10km (1.5점) | 3.5점 | 2.5점 |
표 1을 참조하면, 기상 제보 지점과의 거리 차가 5km 이내인 경우 2점의 제1 가중치가 부여되고, 기상 제보 지점과의 거리 차가 5km를 초과하면서 10km 이내인 경우 1.5 점의 제1 가중치가 부여될 수 있다. 또한, 기상 제보 지점과의 고도 차가 100 m이내인 경우 2점의 제2 가중치가 부여되고, 기상 제보 지점과의 고도 차가 100 m를 초과하는 경우 1점의 제2 가중치가 부여될 수 있다.
서비스 서버(104)는 각 기상 관측 장비들에 대해 기상 제보 지점과의 거리 차에 따라 제1 가중치를 부여하고, 기상 제보 지점과의 고도 차에 따라 제2 가중치를 부여한 후, 제1 가중치와 제2 가중치를 합산할 수 있다.
다음으로, 서비스 서버(104)는 각 기상 관측 장비들에 부여된 가중치를 기반으로 기상 제보의 진단에 사용할 기상 관측 장비를 선정할 수 있다(S 105).
구체적으로, 서비스 서버(104)는 기상 관측 장비들 중 제1 가중치와 제2 가중치의 합산된 값(즉, 합산 가중치)이 기 설정된 임계 가중치 미만인 기상 관측 장비는 대상에서 2차 제외시킬 수 있다. 서비스 서버(104)는 합산 가중치가 기 설정된 임계 가중치 이상인 기상 관측 장비들을 합산 가중치가 높은 순으로 정렬할 수 있다. 서비스 서버(104)는 기상 관측 장비들 중 합산 가중치가 가장 높은 기상 관측 장비를 기상 제보의 진단에 사용할 기상 관측 장비(즉, 기준 기상 관측 장비)로 선정할 수 있다. 이때, 합산 가중치가 가장 높은 기상 관측 장비가 복수 개가 있는 경우, 서비스 서버(104)는 기상 제보 지점과의 거리가 가장 가까운 기상 관측 장비를 기상 제보의 진단에 사용할 기상 관측 장비로 선정할 수 있다.
다음으로, 서비스 서버(104)는 기상 관측 시간 테이블에서 기준 기상 관측 장비의 기상 관측 데이터를 추출할 수 있다(S 107). 즉, 기상 관측 시간 테이블은 기상 제보 시간을 기준으로 그 이전 기 설정된 시간 동안의 모든 기상 관측 장비에서 측정된 기상 관측 데이터가 저장되어 있으므로, 그 중 기준 기상 관측 장비에서 측정된 기상 관측 데이터(기상 제보 시간을 기준으로 그 이전 기 설정된 시간 동안의 기상 관측 데이터)를 추출할 수 있다.
다음으로, 서비스 서버(104)는 추출한 기상 관측 데이터에서 기상 제보의 진단에 사용할 각 기상 요소 값을 추출할 수 있다(S 109).
구체적으로, 서비스 서버(104)는 추출한 기상 관측 데이터의 기상 요소 값 중 실효 기상 요소 값을 추출할 수 있다. 서비스 서버(104)는 실효 기상 요소 값 중 기상 제보 시간과 가장 가까운 시간의 기상 요소 값을 기상 제보의 진단에 사용할 기상 요소 값(즉, 기준 기상 요소 값)으로 추출할 수 있다.
표 2는 서비스 서버(104)가 기상 관측 데이터의 기상 요소 값에서 기상 제보의 진단에 사용할 기상 요소 값을 추출하는 상태를 나타낸 표이다.
| 시간 | 풍속 | 대기온도 | 강수량 | 이슬점온도 | 상대습도 |
| 현재 | -50.0 | -50.0 | -50.0 | 24.3 | -50.0 |
| -1분 | 8.5 | -50.0 | -50.0 | -50.0 | -50.0 |
| -2분 | -50.0 | -50.0 | -50.0 | -50.0 | -50.0 |
| -3분 | 7.6 | 17.2 | -50.0 | -50.0 | -50.0 |
| -4분 | 8.4 | 20.5 | -50.0 | -50.0 | 14.6 |
| -5분 | -50.0 | -50.0 | 25.8 | -50.0 | -50.0 |
표 2를 참조하면, 기상 관측 시간 테이블에는 기상 제보 시간(현재)을 기준으로 그 이전 5분 동안의 기준 기상 관측 장비에서 측정된 기상 관측 데이터가 저장되어 있다. 표 2에서는 기상 관측 데이터가 풍속, 대기온도, 강수량, 이슬점온도, 상대습도 등의 기상 요소에 대한 값(기상 요소 값)을 가지는 것으로 나타내었다.
서비스 서버(104)는 기상 관측 데이터의 기상 요소 값 중 실효 기상 요소 값을 추출할 수 있다. 여기서, 실효 기상 요소 값이란 이상치를 제외한 유효한 값을 의미할 수 있다. 즉, 기상 관측 장비에서 측정된 기상 관측 데이터에는 이상치도 포함되어 있으므로, 이를 제외하고 실제 유효한 값을 가지는 실효 기상 요소 값을 추출할 수 있다.
서비스 서버(104)는 실효 기상 요소 값 중 기상 제보 시간과 가장 가까운 시간의 기상 요소 값을 기상 제보의 진단에 사용할 기상 요소 값(기준 기상 요소 값)으로 추출할 수 있다. 예를 들어, 표 2에서 "풍속"의 경우 기상 제보 시간을 기준으로 1분전, 3분전, 및 4분전에 실효 기상 요소 값을 가지나 그 중에서 기상 제보 시간과 가장 가까운 1분전의 기상 요소 값(즉, 8.5)을 기상 제보의 진단에 사용할 기상 요소 값으로 추출할 수 있다.
한편, 단계 S 105에서, 모든 기상 관측 장비들의 합산 가중치가 기 설정된 임계 가중치 미만인 경우, 서비스 서버(104)는 기상 제보의 위치 정보를 기준으로 수치 예보 모델(예를 들어, KLAPS 모델, VDAPS 모델 등)을 통해 예측된 기상 요소 값을 기상 제보의 진단에 사용할 기상 요소 값으로 설정할 수 있다.
즉, 합산 가중치가 가장 높은 기상 관측 장비라도 그 합산 가중치가 기 설정된 임계 가중치 미만인 경우, 기상 관측 장비에서 측정된 기상 관측 데이터를 사용하지 않고, 수치 예보 모델을 통해 예측된 기상 요소 값을 기준 기상 요소 값으로 사용할 수 있다.
또한, 단계 S 109에서, 기상 관측 데이터의 기상 요소 중 실효 기상 요소 값이 없는 경우(즉, 해당 기상 요소의 측정된 값이 모두 이상치인 경우), 서비스 서버(104)는 해당 기상 요소의 기준 기상 요소 값으로 수치 예보 모델을 통해 예측된 기상 요소 값을 사용할 수 있다.
한편, 여기서는 기상 제보 시간을 기준으로 그 이전 기 설정된 시간 동안의 기상 관측 데이터를 모든 기상 관측 장비로부터 호출하여 기상 관측 시간 테이블에 저장하는 것으로 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며 기준 기상 관측 장비를 선정하고, 기준 기상 관측 장비로부터만 기상 관측 데이터를 호출하여 기준 기상 요소 값들을 선정할 수도 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에서 서비스 서버(104)가 블랙아이스 발생 여부를 진단하는 과정을 나타낸 흐름도이다. 도시된 흐름도에서는 상기 방법을 복수 개의 단계로 나누어 기재하였으나, 적어도 일부의 단계들은 순서를 바꾸어 수행되거나, 다른 단계와 결합되어 함께 수행되거나, 생략되거나, 세부 단계들로 나뉘어 수행되거나, 또는 도시되지 않은 하나 이상의 단계가 부가되어 수행될 수 있다.
도 3을 참조하면, 서비스 서버(104)는 기준 기상 요소 값 중 대기 온도가 기 설정된 임계 온도 이하인지 여부를 확인한다(S 201). 즉, 서비스 서버(104)는 도 2의 과정을 통해 선정된 기준 기상 요소 값 중 대기 온도가 기 설정된 임계 온도 이하인지 여부를 확인할 수 있다. 예를 들어, 임계 온도는 10℃로 설정될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
기준 기상 요소 값 중 대기 온도가 기 설정된 임계 온도를 초과하는 경우, 서비스 서버(104)는 기상 제보 지점에 블랙아이스가 발생하지 않은 것으로 판단할 수 있다.
단계 S 201의 확인 결과, 기준 기상 요소 값 중 대기 온도가 기 설정된 임계 온도 이하인 경우, 서비스 서버(104)는 기준 기상 요소 값 중 강수량에 기반하여 기 설정된 기준 시간 동안 누적 강수량이 기 설정된 임계 강수량 이하인지 여부를 확인한다(S 203).
서비스 서버(104)는 기상 제보 시간을 기준으로 그 이전의 기 설정된 시간 동안(예를 들어, 1시간 동안) 누적 강수량이 기 설정된 임계 강수량(예를 들어, 1.5mm) 이하인지 여부를 확인할 수 있다. 이때, 상기 누적 강수량이 기 설정된 임계 강수량을 초과하는 경우, 서비스 서버(104)는 기상 제보 지점에 블랙아이스가 발생하지 않은 것으로 판단할 수 있다.
단계 S 203의 확인 결과, 기상 제보 시간을 기준으로 기 설정된 기준 시간 동안 누적 강수량이 기 설정된 임계 강수량 이하인 경우, 서비스 서버(104)는 기준 기상 요소 값 중 풍속이 기 설정된 제1 임계 풍속 이하인지 여부를 확인한다(S 205). 예시적인 실시예에서, 제1 임계 풍속은 9m/s로 설정될 수 있다.
기준 기상 요소 값 중 풍속이 기 설정된 제1 임계 풍속을 초과하는 경우, 서비스 서버(104)는 기상 제보 지점에 블랙아이스가 발생하지 않은 것으로 판단할 수 있다.
단계 S 205의 확인 결과, 기준 기상 요소 값 중 풍속이 기 설정된 제1 임계 풍속 이하인 경우, 서비스 서버(104)는 해당 기상 제보 시간을 기준으로 해당 기상 제보 지점이 기 설정된 제1 기상 조건, 제2 기상 조건, 및 제3 기상 조건 중 하나 이상을 만족하는지 여부를 확인한다(S 207).
단계 S 201부터 단계 S 205의 과정은 해당 기상 제보 시간을 기준으로 해당 기상 제보 지점이 기 설정된 기초 기상 조건을 만족하는지 확인하는 과정일 수 있다. 이때, 기초 기상 조건은 기준 기상 요소 값 중 대기 온도가 기 설정된 임계 온도 이하이고, 기상 제보 시간을 기준으로 기 설정된 기준 시간 동안 누적 강수량이 기 설정된 임계 강수량 이하이며, 기준 기상 요소 값 중 풍속이 기 설정된 제1 임계 풍속 이하인 경우일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 이 중 어느 하나만을 포함할 수도 있다.
이와 같이, 해당 기상 제보 시간을 기준으로 해당 기상 제보 지점이 기 설정된 기초 기상 조건을 만족하는 경우, 서비스 서버(104)는 해당 기상 제보 시간을 기준으로 해당 기상 제보 지점이 기 설정된 제1 기상 조건, 제2 기상 조건, 및 제3 기상 조건 중 하나 이상을 만족하는지 여부를 확인할 수 있다.
여기서, 제1 기상 조건은 기준 기상 요소 값 중 대기 온도(T)와 이슬점 온도(Td) 간의 차이가 기 설정된 기준 임계값 이하가 되는 조건일 수 있다. 예를 들어, 상기 기준 임계값은 6.7이 될 수 있다.
제2 기상 조건은 기준 기상 요소 값 중 상대 습도가 기 설정된 기준 임계 습도 이상이 되는 조건일 수 있다. 예를 들어, 상기 기준 임계 습도는 60%가 될 수 있다.
제3 기상 조건은 기준 기상 요소 값 중 풍속이 기 설정된 제2 임계 풍속 이하가 되는 조건일 수 있다. 여기서, 제2 임계 풍속은 제1 임계 풍속보다 작은 풍속 값이다. 예를 들어, 제2 임계 풍속은 3m/s로 설정될 수 있다.
해당 기상 제보 시간을 기준으로 해당 기상 제보 지점이 기 설정된 제1 기상 조건, 제2 기상 조건, 및 제3 기상 조건 중 어느 것도 만족하지 않는 경우, 서비스 서버(104)는 기상 제보 지점에서 블랙아이스가 발생하지 않은 것으로 판단할 수 있다.
단계 S 207의 확인 결과, 해당 기상 제보 시간을 기준으로 해당 기상 제보 지점이 기 설정된 제1 기상 조건, 제2 기상 조건, 및 제3 기상 조건 중 하나 이상을 만족하는 경우, 서비스 서버(104)는 만족된 기상 조건에 따라 기 설정된 가중치를 부여하고 이를 기반으로 블랙아이스 발생 확률을 산출한다(S 209).
구체적으로, 서비스 서버(104)는 해당 기상 제보 시간을 기준으로 해당 기상 제보 지점이 기 설정된 제1 기상 조건, 제2 기상 조건, 및 제3 기상 조건 중 어느 기상 조건을 만족하는지(즉, 만족하는 기상 조건의 타입)에 따라 결합성 가중치를 부여할 수 있다.
표 3은 본 발명의 실시예에서 제1 기상 조건, 제2 기상 조건, 및 제3 기상 조건 중 하나 이상을 만족하는 경우의 수 및 그에 따른 결합성 가중치 값을 나타낸 표이다.
| 기상 조건을 만족하는 경우의 수 | 만족하는 기상 조건의 타입 | 결합성 가중치 값 |
| 제1 기상 조건 | 제1 타입 | 0.4 |
| 제2 기상 조건 | 제2 타입 | 0.4 |
| 제3 기상 조건 | 제3 타입 | 0.4 |
| 제1 기상 조건 + 제2 기상 조건 | 제4 타입 | 0.4 |
| 제1 기상 조건 + 제3 기상 조건 | 제5 타입 | 0.6 |
| 제2 기상 조건 + 제3 기상 조건 | 제6 타입 | 0.6 |
| 제1 기상 조건 + 제2 기상 조건 + 제3 기상 조건 | 제7 타입 | 0.6 |
표 3에서, 서비스 서버(104)는 해당 기상 제보 시간을 기준으로 해당 기상 제보 지점이 제1 타입 내지 제4타입 중 어느 하나를 만족하는 경우, 기 설정된 제1 결합성 가중치 값을 부여할 수 있다. 또한, 서비스 서버(104)는 해당 기상 제보 시간을 기준으로 해당 기상 제보 지점이 제5 타입 내지 제7타입 중 어느 하나를 만족하는 경우, 기 설정된 제2 결합성 가중치 값을 부여할 수 있다. 여기서, 제2 결합성 가중치 값은 제1 결합성 가중치 값보다 큰 값일 수 있다. 예를 들어, 제1 결합성 가중치 값은 0.4이고, 제2 결합성 가중치 값은 0.6일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
또한, 서비스 서버(104)는 해당 기상 제보 시간을 기준으로 해당 기상 제보 지점이 제1 기상 조건(즉, 대기 온도(T)와 이슬점 온도(Td) 간의 차이가 기 설정된 기준 임계값 이하가 되는 조건)을 만족하는 경우, 대기 온도(T)와 이슬점 온도(Td) 간의 차이에 따라 온도성 가중치를 부여할 수 있다.
예시적인 실시예에서, 서비스 서버(104)는 해당 기상 제보 시간을 기준으로 해당 기상 제보 지점이 대기 온도(T)와 이슬점 온도(Td) 간의 차이가 기준 임계값 이하이면서 기 설정된 제1 임계값을 초과하는 경우, 제1 온도성 가중치 값을 부여할 수 있다. 이때, 제1 임계값은 기준 임계값 보다 낮은 값일 수 있다. 예를 들어, 제1 임계값은 4로 설정될 수 있다.
또한, 서비스 서버(104)는 해당 기상 제보 시간을 기준으로 해당 기상 제보 지점이 대기 온도(T)와 이슬점 온도(Td) 간의 차이가 제1 임계값 이하이면서 기 설정된 제2 임계값을 초과하는 경우, 제2 온도성 가중치 값을 부여할 수 있다. 여기서, 제2 온도성 가중치 값은 제1 온도성 가중치 값보다 큰 값일 수 있다. 그리고, 제2 임계값은 제1 임계값 보다 낮은 값일 수 있다. 예를 들어, 제2 임계값은 2로 설정될 수 있다.
또한, 서비스 서버(104)는 해당 기상 제보 시간을 기준으로 해당 기상 제보 지점이 대기 온도(T)와 이슬점 온도(Td) 간의 차이가 제2 임계값 이하인 경우, 제3 온도성 가중치 값을 부여할 수 있다. 여기서, 제3 온도성 가중치 값은 제2 온도성 가중치 값보다 큰 값일 수 있다. 예를 들어, 제1 온도성 가중치 값은 0.2이고, 제2 온도성 가중치 값은 0.3이며, 제3 온도성 가중치 값은 0.5로 설정될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
표 4는 본 발명의 실시예에서 대기 온도와 이슬점 온도 간의 차이에 따른 온도성 가중치를 나타낸 표이다.
| 대기온도와 이슬점 온도 간의 차이(α) | 4 < α ≤ 6.7 | 2 < α ≤ 4 | α ≤ 2 |
| 온도성 가중치 값 | 0.2 | 0.3 | 0.5 |
또한, 서비스 서버(104)는 해당 기상 제보 시간을 기준으로 해당 기상 제보 지점이 제2 기상 조건(즉, 상대 습도가 기 설정된 기준 임계 습도 이상이 되는 조건)을 만족하는 경우, 해당 기상 제보 시간을 기준으로 해당 기상 제보 지점의 상대 습도에 따라 습도성 가중치를 부여할 수 있다.
예시적인 실시예에서, 서비스 서버(104)는 해당 기상 제보 시간을 기준으로 해당 기상 제보 지점의 상대 습도가 기준 임계 습도 이상이면서 제1 임계 습도 미만인 경우, 제1 습도성 가중치 값을 부여할 수 있다. 이때, 제1 임계 습도는 기준 임계 습도 보다 높을 수 있다. 예를 들어, 제1 임계 습도는 70%로 설정될 수 있다.
또한, 서비스 서버(104)는 해당 기상 제보 시간을 기준으로 해당 기상 제보 지점의 상대 습도가 제1 임계 습도 이상이면서 제2 임계 습도 미만인 경우, 제2 습도성 가중치 값을 부여할 수 있다. 여기서, 제2 습도성 가중치 값은 제1 습도성 가중치 값보다 큰 값일 수 있다. 그리고, 제2 임계 습도는 제1 임계 습도 보다 높일 수 있다. 예를 들어, 제2 임계 습도는 80%로 설정될 수 있다.
또한, 서비스 서버(104)는 해당 기상 제보 시간을 기준으로 해당 기상 제보 지점의 상대 습도가 제2 임계 습도 이상인 경우, 제3 습도성 가중치 값을 부여할 수 있다. 여기서, 제3 습도성 가중치 값은 제2 습도성 가중치 값보다 큰 값일 수 있다. 예를 들어, 제1 습도성 가중치 값은 0.2이고, 제2 습도성 가중치 값은 0.3이며, 제3 습도성 가중치 값은 0.5로 설정될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
표 5는 본 발명의 실시예에서 상대 습도에 따른 습도성 가중치를 나타낸 표이다.
| 상대 습도(β) | 60 ≤ β < 70 | 70 ≤ β < 80 | 80 ≤ β |
| 습도성 가중치 값 | 0.2 | 0.3 | 0.5 |
서비스 서버(104)는 해당 기상 제보 시간을 기준으로 해당 기상 제보 지점에 대해 산출한 결합성 가중치, 온도성 가중치, 및 습도성 가중치 중 하나 이상을 기반으로 블랙아이스 발생 확률을 산출할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 서비스 서버(104)는 결합성 가중치, 온도성 가중치, 및 습도성 가중치를 합산한 최대 가중치 값 대비 해당 기상 제보 시간을 기준으로 해당 기상 제보 지점의 합산 가중치의 비율을 기반으로 블랙아이스 발생 확률을 산출할 수 있다.예시적인 실시예에서, 결합성 가중치, 온도성 가중치, 및 습도성 가중치를 합산한 최대 가중치 값은 0.6(결합성 가중치의 최대값) + 0.5(온도성 가중치의 최대값) + 0.5(습도성 가중치의 최대값) = 1.6이 될 수 있다. 예를 들어, 해당 기상 제보 시간을 기준으로 해당 기상 제보 지점이 제1 기상 조건을 만족하고, 대기 온도(T)와 이슬점 온도(Td) 간의 차이가 기준 임계값 이하이면서 기 설정된 제1 임계값을 초과하는 경우, 해당 기상 제보 시간을 기준으로 해당 기상 제보 지점에 결합성 가중치 값으로 제1 결합성 가중치 값인 0.4가 부여되고, 온도성 가중치 값으로 제1 온도성 가중치 값인 0.2가 부여되므로, 합산 가중치는 0.4 + 0.2 = 0.6이 된다.
여기서, 결합성 가중치, 온도성 가중치, 및 습도성 가중치를 합산한 최대 가중치 값을 가졌을 때 블랙아이스 발생 확률을 95%로 설정한다고 하면, 해당 기상 제보 시간을 기준으로 해당 기상 제보 지점의 블랙아이스 발생 확률은 으로 약 35.6%가 된다.
표 6은 본 발명의 실시예에서 각 경우에 따른 블랙아이스 발생 확률을 나타낸 표이다.
| 가중치 | 발생확률 | 가중치 | 발생확률 | 가중치 | 발생확률 | |||||
| A | B | C | ||||||||
| A1 | 0.4+0.2 | 35.6% | B1 | 0.4+0.2 | 35.6% | C | 0.4 | 23.8% | ||
| A2 | 0.4+0.3 | 41.6% | B2 | 0.4+0.3 | 41.6% | |||||
| A3 | 0.4+0.5 | 53.4% | B3 | 0.4+0.5 | 53.4% | |||||
| AB | BC | AC | ||||||||
| A1B1 | 0.4+0.2 | 35.6% | B1C | 0.6+0.2 | 47.5% | A1C | 0.6+0.2 | 47.5% | ||
| A1B2 | 0.4+0.3 | 41.6% | B2C | 0.6+0.3 | 53.4% | A2C | 0.6+0.3 | 53.4% | ||
| A1B3 | 0.4+0.5 | 53.4% | B3C | 0.6+0.5 | 65.3% | A3C | 0.6+0.5 | 65.3% | ||
| A2B1 | 0.4+0.2 | 35.6% | ||||||||
| A2B2 | 0.4+0.3 | 41.6% | ||||||||
| A2B3 | 0.4+0.5 | 53.4% | ||||||||
| A3B1 | 0.4+0.2 | 35.6% | ||||||||
| A3B2 | 0.4+0.3 | 41.6% | ||||||||
| A3B3 | 0.4+0.5 | 53.4% | ||||||||
| ABC | ||||||||||
| A1B1C | 0.6+0.2+0.2 | 59.4% | A2B1C | 0.6+0.3+0.2 | 65.3% | A3B1C | 0.6+0.5+0.2 | 77.2% | ||
| A1B2C | 0.6+0.2+0.3 | 65.3% | A2B2C | 0.6+0.3+0.3 | 71.3% | A3B2C | 0.6+0.5+0.3 | 83.1% | ||
| A1B3C | 0.6+0.2+0.5 | 77.2% | A2B3C | 0.6+0.3+0.5 | 83.1% | A3B3C | 0.6+0.5+0.5 | 95.0% | ||
A : 제1 타입(제1 기상 조건)을 만족하는 경우
A1 : 제1 기상 조건에서 제1 온도성 가중치 값을 부여 받는 경우
A2 : 제1 기상 조건에서 제2 온도성 가중치 값을 부여 받는 경우
A3 : 제1 기상 조건에서 제3 온도성 가중치 값을 부여 받는 경우
B : 제2 타입(제2 기상 조건)을 만족하는 경우
B1 : 제2 기상 조건에서 제1 습도성 가중치 값을 부여 받는 경우
B2 : 제2 기상 조건에서 제2 습도성 가중치 값을 부여 받는 경우
B3 : 제2 기상 조건에서 제3 습도성 가중치 값을 부여 받는 경우
C : 제3 타입(제3 기상 조건)을 만족하는 경우
AB : 제4 타입(제1 기상 조건 + 제2 기상 조건)을 만족하는 경우
AC : 제5 타입(제1 기상 조건 + 제3 기상 조건)을 만족하는 경우
BC : 제6 타입(제2 기상 조건 + 제3 기상 조건)을 만족하는 경우
ABC : 제7 타입(제1 기상 조건 + 제2 기상 조건 + 제3 기상 조건)을 만족하는 경우
다음으로, 서비스 서버(104)는 블랙아이스 발생 확률이 기 설정된 임계 확률 이상인 경우, 블랙 아이스 위험 알림을 제2 사용자 단말(106)로 전송한다(S 211). 즉, 블랙아이스 발생 확률이 기 설정된 임계 확률 이상인 경우, 서비스 서버(104)는 기상 제보 지점을 기준으로 기 설정된 범위 내에 위치하는 제2 사용자 단말(106)로 기상 제보 지점의 블랙 아이스 위험 알림을 전송할 수 있다.
개시되는 실시예에 의하면, 사용자들이 도로를 지나다니다가 블랙아이스가 의심되거나 기상 현상으로 블랙아이스의 발생이 염려되는 경우 기상 제보를 하도록 하고, 기상 제보에 기반하여 블랙아이스 발생 확률을 산출함으로써, 기상 제보에 따른 블랙아이스 발생 여부를 진단하고, 블랙 아이스 위험 알림을 다른 사용자들에게 전송하여 블랙아이스에 따른 사고 위험을 줄일 수 있게 된다.
도 4는 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경(10)을 예시하여 설명하기 위한 블록도이다. 도시된 실시예에서, 각 컴포넌트들은 이하에 기술된 것 이외에 상이한 기능 및 능력을 가질 수 있고, 이하에 기술된 것 이외에도 추가적인 컴포넌트를 포함할 수 있다.
도시된 컴퓨팅 환경(10)은 컴퓨팅 장치(12)를 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 장치(12)는 제1 사용자 단말(102)일 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(12)는 서비스 서버(104)일 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(12)는 제2 사용자 단말(106)일 수 있다.
컴퓨팅 장치(12)는 적어도 하나의 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16) 및 통신 버스(18)를 포함한다. 프로세서(14)는 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 앞서 언급된 예시적인 실시예에 따라 동작하도록 할 수 있다. 예컨대, 프로세서(14)는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 하나 이상의 프로그램들을 실행할 수 있다. 상기 하나 이상의 프로그램들은 하나 이상의 컴퓨터 실행 가능 명령어를 포함할 수 있으며, 상기 컴퓨터 실행 가능 명령어는 프로세서(14)에 의해 실행되는 경우 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 예시적인 실시예에 따른 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다.
컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 컴퓨터 실행 가능 명령어 내지 프로그램 코드, 프로그램 데이터 및/또는 다른 적합한 형태의 정보를 저장하도록 구성된다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 프로그램(20)은 프로세서(14)에 의해 실행 가능한 명령어의 집합을 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 메모리(랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 또는 이들의 적절한 조합), 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스들, 광학 디스크 저장 디바이스들, 플래시 메모리 디바이스들, 그 밖에 컴퓨팅 장치(12)에 의해 액세스되고 원하는 정보를 저장할 수 있는 다른 형태의 저장 매체, 또는 이들의 적합한 조합일 수 있다.
통신 버스(18)는 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)를 포함하여 컴퓨팅 장치(12)의 다른 다양한 컴포넌트들을 상호 연결한다.
컴퓨팅 장치(12)는 또한 하나 이상의 입출력 장치(24)를 위한 인터페이스를 제공하는 하나 이상의 입출력 인터페이스(22) 및 하나 이상의 네트워크 통신 인터페이스(26)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(22) 및 네트워크 통신 인터페이스(26)는 통신 버스(18)에 연결된다. 입출력 장치(24)는 입출력 인터페이스(22)를 통해 컴퓨팅 장치(12)의 다른 컴포넌트들에 연결될 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 포인팅 장치(마우스 또는 트랙패드 등), 키보드, 터치 입력 장치(터치패드 또는 터치스크린 등), 음성 또는 소리 입력 장치, 다양한 종류의 센서 장치 및/또는 촬영 장치와 같은 입력 장치, 및/또는 디스플레이 장치, 프린터, 스피커 및/또는 네트워크 카드와 같은 출력 장치를 포함할 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 컴퓨팅 장치(12)를 구성하는 일 컴포넌트로서 컴퓨팅 장치(12)의 내부에 포함될 수도 있고, 컴퓨팅 장치(12)와는 구별되는 별개의 장치로 컴퓨팅 장치(12)와 연결될 수도 있다.
이상에서 본 발명의 대표적인 실시예들을 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
100 : 블랙 아이스 알림 제공 시스템
102 : 제1 사용자 단말
104 : 서비스 서버
106 : 제2 사용자 단말
102 : 제1 사용자 단말
104 : 서비스 서버
106 : 제2 사용자 단말
Claims (20)
- 하나 이상의 프로세서들, 및
상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치에서 수행되는 방법으로서,
위치 정보를 포함하는 기상 제보를 수신하는 단계;
상기 기상 제보에 기반하여 상기 기상 제보의 진단에 사용할 각 기준 기상 요소 값들을 선정하는 단계;
상기 기준 기상 요소 값에 기반하여 기상 제보 지점에 대한 블랙아이스 발생 확률을 산출하는 단계; 및
상기 블랙 아이스 발생 확률이 기 설정된 임계 확률 이상인 경우, 블랙 아이스 위험 알림을 송신하는 단계를 포함하는, 블랙 아이스 알림 제공 방법.
- 청구항 1에 있어서,
상기 각 기준 기상 요소 값들을 선정하는 단계는,
각 기상 관측 장비의 위치 정보 및 상기 기상 제보의 위치 정보에 기반하여 상기 각 기상 관측 장비에 가중치를 부여하는 단계;
상기 부여된 가중치에 기반하여 상기 기상 관측 장비들 중 하나를 기준 기상 관측 장비로 선정하는 단계;
기상 제보 시간을 기준으로 그 이전의 기 설정된 시간 동안 상기 기준 기상 관측 장비가 측정한 기상 관측 데이터를 획득하는 단계; 및
상기 획득한 기상 관측 데이터에 기반하여 상기 각 기준 기상 요소 값들을 선정하는 단계를 포함하는, 블랙 아이스 알림 제공 방법.
- 청구항 2에 있어서,
상기 가중치를 부여하는 단계는,
상기 각 기상 관측 장비들에 대해 상기 기상 제보 지점과의 거리 차에 따라 제1 가중치를 부여하는 단계;
상기 각 기상 관측 장비들에 대해 상기 기상 제보 지점과의 고도 차에 따라 제2 가중치를 부여하는 단계; 및
상기 각 기상 관측 장비들에 대해 상기 제1 가중치와 상기 제2 가중치를 합산하여 합산 가중치를 산출하는 단계를 포함하는, 블랙 아이스 알림 제공 방법.
- 청구항 3에 있어서,
상기 기준 기상 관측 장비로 선정하는 단계는,
상기 각 기상 관측 장비들 중 상기 기상 제보 지점과의 거리가 기 설정된 임계 거리를 초과하는 기상 관측 장비를 대상에서 1차 제외시키는 단계;
상기 각 기상 관측 장비들 중 상기 산출된 합산 가중치가 기 설정된 임계 가중치 미만인 기상 관측 장비를 대상에서 2차 제외시키는 단계; 및
상기 각 기상 관측 장비들 중 상기 산출된 합산 가중치가 가장 높은 기상 관측 장비를 상기 기준 기상 관측 장비로 선정하는 단계를 포함하는, 블랙 아이스 알림 제공 방법.
- 청구항 2에 있어서,
상기 각 기준 기상 요소 값들을 선정하는 단계는,
상기 획득한 기상 관측 데이터의 각 기상 요소 값 중 실효 기상 요소 값을 추출하는 단계; 및
상기 추출한 실효 기상 요소 값 중 상기 기상 제보 시간과 가장 가까운 시간의 값을 해당 기상 요소의 기준 기상 요소 값으로 선정하는 단계를 포함하는, 블랙 아이스 알림 제공 방법.
- 청구항 1에 있어서,
상기 블랙아이스 발생 확률을 산출하는 단계는,
상기 기준 기상 요소 값에 기반하여 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 기 설정된 기초 기상 조건을 만족하는지 확인하는 단계; 및
상기 기초 기상 조건을 만족하는 경우, 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 기 설정된 제1 기상 조건, 제2 기상 조건, 및 제3 기상 조건 중 하나 이상을 만족하는지 여부에 따라 블랙아이스 발생 확률을 산출하는 단계를 포함하고,
상기 제1 기상 조건은, 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점의 대기 온도와 이슬점 온도 간의 차이가 기 설정된 기준 임계값 이하가 되는 조건이고,
상기 제2 기상 조건은, 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점의 상대 습도가 기 설정된 기준 임계 습도 이상이 되는 조건이며,
상기 제3 기상 조건은, 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점의 풍속이 기 설정된 임계 풍속 이하가 되는 조건인, 블랙 아이스 알림 제공 방법.
- 청구항 6에 있어서,
상기 블랙아이스 발생 확률을 산출하는 단계는,
상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 기 설정된 제1 기상 조건, 제2 기상 조건, 및 제3 기상 조건 중 하나 이상을 만족하는 경우, 상기 만족하는 기상 조건에 따라 기 설정된 가중치를 부여하는 단계; 및
부여된 가중치를 기반으로 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점의 블랙아이스 발생 확률을 산출하는 단계를 포함하는, 블랙 아이스 알림 제공 방법.
- 청구항 7에 있어서,
상기 가중치를 부여하는 단계는,
상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 만족하는 기상 조건의 타입에 따라 기 설정된 결합성 가중치를 부여하는 단계를 포함하는, 블랙 아이스 알림 제공 방법.
- 청구항 8에 있어서,
상기 결합성 가중치를 부여하는 단계는,
상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 상기 제1 기상 조건의 만족, 상기 제2 기상 조건의 만족, 상기 제3 기상 조건의 만족, 및 상기 제1 기상 조건과 상기 제2 기상 조건의 동시 만족 중 어느 하나에 해당하는 경우, 기 설정된 제1 결합성 가중치 값을 부여하는 단계; 및
상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 상기 제1 기상 조건과 상기 제3 기상 조건의 동시 만족, 상기 제2 기상 조건과 상기 제3 기상 조건의 동시 만족, 및 상기 제1 기상 조건과 상기 제2 기상 조건과 상기 제3 기상 조건의 동시 만족 중 어느 하나에 해당하는 경우, 상기 제1 결합성 가중치 값과 다르게 설정된 제2 결합성 가중치 값을 부여하는 단계를 포함하는, 블랙 아이스 알림 제공 방법.
- 청구항 7에 있어서,
상기 가중치를 부여하는 단계는,
상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 상기 제1 기상 조건을 만족하는 경우, 상기 대기 온도와 상기 이슬점 온도 간의 차이에 따라 온도성 가중치를 부여하는 단계를 포함하는, 블랙 아이스 알림 제공 방법.
- 청구항 10에 있어서,
상기 온도성 가중치를 부여하는 단계는,
상기 대기 온도와 상기 이슬점 온도 간의 차이가 상기 기준 임계값 이하이면서 기 설정된 제1 임계값을 초과하는 경우, 제1 온도성 가중치 값을 부여하는 단계;
상기 대기 온도와 상기 이슬점 온도 간의 차이가 상기 제1 임계값 이하이면서 상기 제1 임계값 보다 낮게 설정된 제2 임계값을 초과하는 경우, 상기 제1 온도성 가중치 값보다 높은 제2 온도성 가중치 값을 부여하는 단계; 및
상기 대기 온도와 상기 이슬점 온도 간의 차이가 상기 제2 임계값 이하인 경우, 상기 제2 온도성 가중치 값보다 높은 제3 온도성 가중치 값을 부여하는 단계를 포함하는, 블랙 아이스 알림 제공 방법.
- 청구항 7에 있어서,
상기 가중치를 부여하는 단계는,
상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 상기 제2 기상 조건을 만족하는 경우, 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점의 상대 습도에 따라 습도성 가중치를 부여하는 단계를 포함하는, 블랙 아이스 알림 제공 방법.
- 청구항 12에 있어서,
상기 습도성 가중치를 부여하는 단계는,
상기 상대 습도가 상기 기준 임계 습도 이상이면서 상기 기준 임계 습도 보다 높게 설정된 제1 임계 습도 미만인 경우, 제1 습도성 가중치 값을 부여하는 단계;
상기 상대 습도가 상기 제1 임계 습도 이상이면서 상기 제1 임계 습도 보다 높게 설정된 제2 임계 습도 미만인 경우, 상기 제1 습도성 가중치 값보다 높은 제2 습도성 가중치 값을 부여하는 단계; 및
상기 상대 습도가 상기 제2 임계 습도 이상인 경우, 상기 제2 습도성 가중치 값보다 높은 제3 습도성 가중치 값을 부여하는 단계를 포함하는, 블랙 아이스 알림 제공 방법.
- 청구항 7에 있어서,
상기 가중치를 부여하는 단계는,
상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 만족하는 기상 조건의 타입에 따라 기 설정된 결합성 가중치를 부여하는 단계;
상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 상기 제1 기상 조건을 만족하는 경우, 상기 대기 온도와 상기 이슬점 온도 간의 차이에 따라 온도성 가중치를 부여하는 단계; 및
상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 상기 제2 기상 조건을 만족하는 경우, 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점의 상대 습도에 따라 습도성 가중치를 부여하는 단계를 포함하는, 블랙 아이스 알림 제공 방법.
- 청구항 14에 있어서,
상기 블랙아이스 발생 확률을 산출하는 단계는,
상기 결합성 가중치, 상기 온도성 가중치, 및 상기 습도성 가중치를 합산한 최대 가중치 값 대비 상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점의 합산된 가중치의 비율을 기반으로 상기 블랙아이스 발생 확률을 산출하는, 블랙 아이스 알림 제공 방법.
- 청구항 14에 있어서,
상기 결합성 가중치를 부여하는 단계는,
상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 상기 제1 기상 조건의 만족, 상기 제2 기상 조건의 만족, 상기 제3 기상 조건의 만족, 및 상기 제1 기상 조건과 상기 제2 기상 조건의 동시 만족 중 어느 하나에 해당하는 경우, 기 설정된 제1 결합성 가중치 값을 부여하는 단계; 및
상기 기상 제보 시간을 기준으로 상기 기상 제보 지점이 상기 제1 기상 조건과 상기 제3 기상 조건의 동시 만족, 상기 제2 기상 조건과 상기 제3 기상 조건의 동시 만족, 및 상기 제1 기상 조건과 상기 제2 기상 조건과 상기 제3 기상 조건의 동시 만족 중 어느 하나에 해당하는 경우, 상기 제1 결합성 가중치 값 보다 크게 설정된 제2 결합성 가중치 값을 부여하는 단계를 포함하는, 블랙 아이스 알림 제공 방법.
- 청구항 16에 있어서,
상기 온도성 가중치를 부여하는 단계는,
상기 대기 온도와 상기 이슬점 온도 간의 차이가 상기 기준 임계값 이하이면서 기 설정된 제1 임계값을 초과하는 경우, 제1 온도성 가중치 값을 부여하는 단계;
상기 대기 온도와 상기 이슬점 온도 간의 차이가 상기 제1 임계값 이하이면서 상기 제1 임계값 보다 낮게 설정된 제2 임계값을 초과하는 경우, 상기 제1 온도성 가중치 값보다 높은 제2 온도성 가중치 값을 부여하는 단계; 및
상기 대기 온도와 상기 이슬점 온도 간의 차이가 상기 제2 임계값 이하인 경우, 상기 제2 온도성 가중치 값보다 높은 제3 온도성 가중치 값을 부여하는 단계를 포함하는, 블랙 아이스 알림 제공 방법.
- 청구항 17에 있어서,
상기 습도성 가중치를 부여하는 단계는,
상기 상대 습도가 상기 기준 임계 습도 이상이면서 상기 기준 임계 습도 보다 높게 설정된 제1 임계 습도 미만인 경우, 제1 습도성 가중치 값을 부여하는 단계;
상기 상대 습도가 상기 제1 임계 습도 이상이면서 상기 제1 임계 습도 보다 높게 설정된 제2 임계 습도 미만인 경우, 상기 제1 습도성 가중치 값보다 높은 제2 습도성 가중치 값을 부여하는 단계; 및
상기 상대 습도가 상기 제2 임계 습도 이상인 경우, 상기 제2 습도성 가중치 값보다 높은 제3 습도성 가중치 값을 부여하는 단계를 포함하는, 블랙 아이스 알림 제공 방법.
- 하나 이상의 프로세서들;
메모리; 및
하나 이상의 프로그램들을 포함하고,
상기 하나 이상의 프로그램들은 상기 메모리에 저장되고, 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되도록 구성되며,
상기 하나 이상의 프로그램들은,
위치 정보를 포함하는 기상 제보를 수신하기 위한 명령;
상기 기상 제보에 기반하여 상기 기상 제보의 진단에 사용할 각 기준 기상 요소 값들을 선정하기 위한 명령;
상기 기준 기상 요소 값에 기반하여 기상 제보 지점에 대한 블랙아이스 발생 확률을 산출하기 위한 명령; 및
상기 블랙 아이스 발생 확률이 기 설정된 임계 확률 이상인 경우, 블랙 아이스 위험 알림을 송신하기 위한 명령을 포함하는, 컴퓨팅 장치.
- 위치 정보를 포함하는 기상 제보를 송신하는 제1 사용자 단말;
상기 기상 제보를 수신하고, 상기 기상 제보에 기반하여 상기 기상 제보의 진단에 사용할 각 기준 기상 요소 값들을 선정하며, 상기 기준 기상 요소 값에 기반하여 기상 제보 지점에 대한 블랙아이스 발생 확률을 산출하고, 상기 블랙 아이스 발생 확률이 기 설정된 임계 확률 이상인 경우, 블랙 아이스 위험 알림을 송신하는 서비스 서버; 및
상기 서비스 서버로부터 상기 블랙 아이스 위험 알림을 수신하는 제2 사용자 단말을 포함하는, 블랙 아이스 알림 제공 시스템.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220005666A KR20230109877A (ko) | 2022-01-14 | 2022-01-14 | 기상 제보에 따른 블랙 아이스 알림 제공 방법 및 시스템과 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220005666A KR20230109877A (ko) | 2022-01-14 | 2022-01-14 | 기상 제보에 따른 블랙 아이스 알림 제공 방법 및 시스템과 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20230109877A true KR20230109877A (ko) | 2023-07-21 |
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ID=87429869
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020220005666A KR20230109877A (ko) | 2022-01-14 | 2022-01-14 | 기상 제보에 따른 블랙 아이스 알림 제공 방법 및 시스템과 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20230109877A (ko) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102244143B1 (ko) | 2020-12-17 | 2021-04-22 | 전남대학교산학협력단 | 기계학습한 엣지 서버환경에서 블랙아이스, 포트홀, 안개 등을 포함하는 도로 상태를 파악하여 사고발생을 예측함으로써 교통사고를 예방하는 사고발생 예측 장치 및 그 제어방법 |
-
2022
- 2022-01-14 KR KR1020220005666A patent/KR20230109877A/ko unknown
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102244143B1 (ko) | 2020-12-17 | 2021-04-22 | 전남대학교산학협력단 | 기계학습한 엣지 서버환경에서 블랙아이스, 포트홀, 안개 등을 포함하는 도로 상태를 파악하여 사고발생을 예측함으로써 교통사고를 예방하는 사고발생 예측 장치 및 그 제어방법 |
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