WO2015016409A1 - 차량 강우센서, 지상 강우 계측기, 레이더 강우 데이터와 빅 데이터 처리 기술을 접목한 강우 정보 시스템 및 강우 정보 서버 - Google Patents

차량 강우센서, 지상 강우 계측기, 레이더 강우 데이터와 빅 데이터 처리 기술을 접목한 강우 정보 시스템 및 강우 정보 서버 Download PDF

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WO2015016409A1
WO2015016409A1 PCT/KR2013/007134 KR2013007134W WO2015016409A1 WO 2015016409 A1 WO2015016409 A1 WO 2015016409A1 KR 2013007134 W KR2013007134 W KR 2013007134W WO 2015016409 A1 WO2015016409 A1 WO 2015016409A1
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WO
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rainfall
data
vehicle
information
ground
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PCT/KR2013/007134
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김순연
장우정
원영진
제영호
정영심
김남규
문정록
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(주)헤르메시스
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    • G01W1/14—Rainfall or precipitation gauges
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
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    • B60—VEHICLES IN GENERAL
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    • G01W1/02—Instruments for indicating weather conditions by measuring two or more variables, e.g. humidity, pressure, temperature, cloud cover or wind speed
    • G01W1/06—Instruments for indicating weather conditions by measuring two or more variables, e.g. humidity, pressure, temperature, cloud cover or wind speed giving a combined indication of weather conditions

Definitions

  • the present invention relates to a rainfall information system and a rainfall information server, and more particularly, to a rainfall information system and a rainfall information server for generating and correcting rainfall information using vehicle rainfall sensor data.
  • Ground storm data and radar rainfall data are largely data for observation and prediction of rainfall.
  • Ground rainfall data refers to rainfall data generated based on rainfall data measured by rainfall measuring instruments installed on the ground, and radar rainfall data is generated based on data on radar reflectivity obtained by performing volume observation through radar. Means rainfall data.
  • rainfall data may be formed into a raster data structure in the form of a grid.
  • the accuracy of the radar rainfall data is corrected by synthesizing the radar rainfall data based on the ground rainfall data in consideration of the individual characteristics of the rainfall data.
  • various methods have been introduced to correct radar rainfall data, including Japanese Patent Application Laid-open No. Hei 10-170660.
  • the present invention has been proposed to achieve the above object, and to provide a rainfall information system and a rainfall information server for generating rainfall data using the rainfall sensor data provided in the vehicle.
  • the above object is a vehicle having a GPS module for providing position and speed information according to an aspect of the present invention and a rainfall sensor for sensing rainfall information for controlling the operation of the wiper; And a regression equation for converting rainfall information sensed by the rainfall sensor of the vehicle into rainfall data by using rainfall data of a ground rainfall meter installed at a point close to the position of the vehicle, and using the regression equation.
  • the rainfall information system comprising a rainfall information server for generating rainfall raster data based on the obtained rainfall data.
  • the rainfall information server may generate the rainfall raster data by synthesizing the rainfall data calculated from the rainfall information of the vehicle and the rainfall data of the ground rainfall meter according to a preset weight, and the rainfall information server is configured to generate the rainfall raster data.
  • the rainfall raster data may be generated by synthesizing the rainfall data calculated from the rainfall information, the rainfall data of the ground rainfall meter, and the radar rainfall information.
  • the above object is installed on the ground according to another aspect of the present invention the rainfall measuring the rainfall information for controlling the operation of the GPS module and the wiper and the ground rainfall measuring instrument for measuring rainfall and position and speed information of the vehicle
  • An information receiver configured to receive and store information from a vehicle having a sensor; Calculating a regression equation for converting rainfall data of the rainfall sensor into data of rainfall units by deriving a relationship between rainfall data of the ground rainfall measuring instrument installed within a predetermined distance from the position of the vehicle and rainfall information of the rainfall sensor; A regression calculation unit configured to store and manage the ID corresponding to the identification of the vehicle; A rainfall calculator configured to calculate rainfall measured by converting rainfall information sensed by the rainfall sensor into rainfall data based on the calculated regression equation; And a data generation unit for generating rainfall raster data using the vehicle location information and the measured vehicle rainfall value.
  • the regression calculating unit may include at least one of a distance between the vehicle and the ground rainfall meter, a numerical value of the rainfall information, a measurement time of the rainfall information, and an altitude and a speed of the vehicle at the time when the rainfall information is measured. And a regression equation may be calculated by setting a condition related to the and extracting rainfall information of the vehicle that satisfies the condition.
  • the regression calculator may perform correction on the regression equation corresponding to a preset period or aperiodically, and the rainfall calculator calculates a predetermined time from the time when the final correction of the regression equation is performed.
  • the measurement time interval of the data on which the correction is based exceeds a predetermined time interval, or when the rainfall information of a vehicle having a regression equation in which the number of the data on which the correction is based is less than or equal to a predetermined criterion is calculated when the vehicle measurement rainfall is calculated. Exclusion can improve the accuracy of the data.
  • the rainfall calculation unit may exclude the rainfall information of the vehicle when the reliability of the regression equation is less than a predetermined level or the number of data that is the basis of the regression calculation is less than or equal to a predetermined criterion.
  • the generation unit may generate the rainfall raster data by reflecting weights differentially given to each vehicle according to the reliability of the regression equation.
  • the reliability of the regression equation may be defined by the coefficient of determination of the regression equation.
  • the rainfall calculator may set a condition regarding an altitude at which the vehicle is located and a speed of the vehicle, and calculate the vehicle measured rainfall by converting rainfall information of the vehicle that satisfies the condition into rainfall data.
  • the data generator may generate the rainfall raster data by synthesizing the rainfall data calculated from the rainfall information sensed by the rainfall sensor of the vehicle and the rainfall data of the ground rainfall meter according to a predetermined weight.
  • the unit may generate the rainfall raster data by synthesizing the rainfall data calculated from the rainfall information sensed by the rainfall sensor of the vehicle, the rainfall data of the ground rainfall meter, and the radar rainfall information.
  • a large-scale mobile ground rainfall sensor network is constructed by using a rainfall sensor provided in a general vehicle, and the rainfall data is generated by using big data technology, thereby enabling economic operation of the system. This can increase the accuracy of the data.
  • FIG. 1 is a schematic structural diagram of a rainfall information system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram of a rainfall information server according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a process of generating rainfall data by the system of FIG. 1.
  • a rainfall information system according to an embodiment of the present invention includes a vehicle 100 and a rainfall information server 200.
  • the vehicle 100 is a means for providing ground rainfall data together with rainfall data measured by the ground rainfall meter M.
  • the GPS module 101 provides information such as the position, speed, altitude, and time of the vehicle 100.
  • a rainfall sensor 103 for sensing rainfall information.
  • the GPS module 101 provides information on the time when the rainfall information is sensed by the rainfall sensor 103 and the speed, the position, and the altitude information of the vehicle 100 when the rainfall information is sensed. Allows you to determine whether it can be used as rainfall data.
  • the vehicle 100 has a wiper provided to secure the driver's field of view in a rain or snow environment, and uses the rainfall information sensed by the rainfall sensor 103 to adjust the wiper speed according to rainfall or snowfall. It is common to have a system for actively controlling.
  • the rainfall sensor 103 is an infrared sensor and may measure rainfall information based on the amount of light reaching the sensor through the glass window.
  • the rainfall sensor 103 may measure rainfall information through a voltage pulse generated by an impact applied by raindrops as a piezoelectric sensor. As such, if the rainfall sensor 103 can sense rainfall information such as the degree and intensity of the rainfall, the rainfall sensor 103 is not particularly limited to the method or form, and various sensors may be applied.
  • the vehicle 100 includes a wireless communication means for transmitting information obtained from the GPS module 101 and the rainfall sensor 103, the communication method is WIFI, infrared communication, wibro, long term evolution Any communication method such as) may be used, and various protocols may be applied.
  • WIFI wireless communication means for transmitting information obtained from the GPS module 101 and the rainfall sensor 103
  • the communication method is WIFI, infrared communication, wibro, long term evolution Any communication method such as) may be used, and various protocols may be applied.
  • the rainfall information server 200 receives, stores, and manages various types of information transmitted from the vehicle 100 and the ground rainfall meter M installed at predetermined intervals on the ground. In addition, regression for converting rainfall information sensed by the rainfall sensor 103 of the vehicle 100 into rainfall unit data using rainfall data of the ground rainfall meter M installed at a point close to the position of the vehicle 100. Calculate the equation. Subsequently, the rainfall information server 200 converts rainfall information of the vehicle 100 into rainfall data using the calculated regression equation, and generates rainfall raster data based on the rainfall information. In this process, the rainfall information server 200 sets filtering criteria regarding an environment or a state in which the vehicle 100 is placed, and filters rainfall information received from the vehicle 100 according to the criteria to calculate a regression equation or rainfall raster. Extracting rainfall information that will actually be used to generate the data may be performed.
  • FIG. 2 is a block diagram of a rainfall information server 200 according to an embodiment of the present invention.
  • the rainfall information server 200 will be described with reference to FIG. 2.
  • the rainfall information server 200 includes an information receiver 210, a regression calculator 230, a rainfall calculator 250, and a data generator 270.
  • the information receiver 210 receives information from the ground rainfall meter M, the GPS module 101 of the vehicle 100, and the rainfall sensor 103, and stores / manages the received information.
  • the information receiving unit 210 includes various wired and wireless communication means for transmitting and receiving various information, in this case, it is not limited to the type or specific method of the communication means.
  • the information receiving unit 210 may utilize a NoSQL (not only sql) technology as well as a general database management system (DBMS) for the storage / management of information.
  • NoSQL technology can leverage MS Azure Windows Table Storage, one of the cloud computing services, or mongoDB, which can be flexibly extended with sharding.
  • MS Azure Windows Table Storage one of the cloud computing services, or mongoDB, which can be flexibly extended with sharding.
  • M ground rainfall meter
  • M ground rainfall meter
  • the following table shows an example of rainfall data received by the information receiver 210 from the ground rainfall meter (M).
  • the identification number is an ID for identifying the ground rainfall meter (M).
  • the information receiving unit 210 may store the identification number for identifying each ground rainfall meter (M) and the position information of the ground rainfall meter (M) in correspondence.
  • the following table shows an example of data received by the information receiver 210 from the GPS module 101 and the rainfall sensor 103 of the vehicle 100.
  • the information receiving unit 210 receives the position, altitude, speed, time information of the vehicle 100 and rainfall information measured by the rainfall sensor 103 provided from the GPS module 101 of the vehicle 100. do.
  • the identification number is an ID for identifying the vehicle 100. In Table 2, it is assumed that an individual ID is assigned to each vehicle 100. However, the identification number is to be identified according to the vehicle type of the vehicle 100 for privacy protection.
  • the regression calculator 230 calculates a regression equation for converting the rainfall information sensed by the rainfall sensor 103 of the vehicle 100 into a data format of a rainfall unit (mm / hour) such as the ground rainfall meter M. do.
  • the rainfall sensor 103 of the vehicle 100 senses the degree of rainfall in order to control the speed of the wiper, but the sensing result is generally not measured in mm / hour, and the rainfall sensor provided in the vehicle 100 The unit of measurement may vary depending on the type of (103). Accordingly, the regression calculator 230 calculates a regression equation for converting the sensed rainfall information into a common rainfall unit (mm / hour) in consideration of the individuality of the rainfall sensor 103 of the plurality of vehicles 100. will be.
  • the reference of the regression calculation is rainfall data of the ground rainfall meter M close to the position of the vehicle 100 at the time when the rainfall information is sensed.
  • the regression calculation unit 230 checks the ground rainfall meter M closest to the position of the vehicle 100 when rainfall information is sensed in the vehicle 100, and time-sensitive sensed by the rainfall sensor 103. The relationship between the rainfall information and the rainfall data of the ground rainfall meter M is derived.
  • 3 shows the regression equation calculated by the regression calculator 230 with a schematic diagram.
  • 3 (a) schematically shows the regression equation of the vehicle 100 identification numbers 47M5151 and (b) identification number 12A1234.
  • the regression calculator 230 calculates a regression equation based on three data.
  • the regression calculator 230 may calculate the regression equation using more data.
  • the regression calculation may be performed by applying various known algorithms that can derive a relationship between data when a plurality of data are given.
  • the regression calculator 230 may filter the information received from the vehicle 100 to exclude more data or some rainfall information associated with some vehicles 100 in order to calculate a more accurate regression equation.
  • the regression calculator 230 may determine the distance between the vehicle 100 and the ground rainfall meter M, the numerical value of the rainfall information, the altitude and speed of the vehicle 100 at the time of measuring the rainfall information, in order to increase the reliability of the regression equation.
  • the content related to the measurement time of the rainfall information sensed by the vehicle 100 is set as a filtering condition, such as a difference between the time when the rainfall information is sensed by the vehicle 100 and the time when the rainfall is measured by the ground rainfall meter M. Only the information that satisfies this condition can be extracted and used as the basis for the regression calculation.
  • the regression calculator 230 calculates a distance to the ground rainfall meter M closest to the vehicle 100 based on the stored information, and the distance is determined in advance. Only within range can be used as the basis for regression calculations. In addition, when the numerical value of the rainfall information sensed by the rainfall sensor 103 is too low, accurate regression calculation may be difficult, so only rainfall information when the numerical value of the rainfall information exceeds a predetermined level may be used. Considering that there may be a difference in the rainfall information sensed according to the altitude and the moving speed of the vehicle 100, the regression calculator 230 sets a range related to the altitude and the speed as a filtering condition, and the information beyond this condition. Can be excluded from the regression calculation.
  • the sensed rainfall information can be used to calculate the regression equation.
  • the regression calculator 230 plots the rainfall information of the vehicle 100 and the rainfall data of the ground rainfall meter M as shown in FIG. Judgment may be excluded from the calculation of the regression equation.
  • the regression calculator 230 may correct the regression equation corresponding to a preset period or aperiodically. This is because the regression equation may change depending on the state of the windshield of the vehicle 100 or the rainfall sensor 103.
  • the regression calculator 230 may store / manage the final correction time and measurement time information of the data used for correction as information on correction.
  • the regression calculator 230 may store the calculated regression equation corresponding to the ID for identification of the vehicle 100 as shown in the following table.
  • the regression calculator 230 may store the regression coefficients a and b, the time points at which the regression coefficients are corrected, the number of data on which the coefficients are corrected, and the measurement time points.
  • Table 4 uses three data values measured between 2013-06-04 11:10:02 and 2013-06-04 11:30:03 for the regression equation of the vehicle 100 having the 47M5151 identification number. The calibration was carried out and the final calibration was performed on 2013-06-04 11:35:13. This is an example of information storage associated with a regression equation and is not necessarily limited thereto.
  • the interpolation R Squre of Table 4 is an example of an index indicating the reliability of the regression equation, that is, an index indicating how well the regression equation reflects the original data.
  • the rainfall calculator 250 measures the vehicle by converting rainfall information sensed by the rainfall sensor 103 of the vehicle 100 into rainfall data (mm / hour) based on the regression equation calculated by the regression calculator 230. Calculate rainfall. Vehicle measurement rainfall is used as a term meaning rainfall derived based on rainfall information sensed by the vehicle 100.
  • the rainfall calculator 250 may calculate vehicle measurement rainfall periodically or non-periodically using the received rainfall information.
  • the rainfall calculator 250 may include the information receiver 210 and the regression calculator 230. May be operated at the same time, but may be operated with a time difference to avoid a computational load.
  • the rainfall calculator 250 may set a restriction condition on data that is the basis of the rainfall calculation. For example, the rainfall calculator 250 determines that the data is the basis of correction when a predetermined time has elapsed since the final correction of the regression equation or the measurement time interval of the data on which the correction is based exceeds the predetermined time interval. Rainfall information of the vehicle 100 having a regression equation whose number is less than or equal to a predetermined number may be excluded when calculating a vehicle measurement rainfall. Alternatively, rainfall information of the vehicle 100 whose reliability of the regression equation is less than or equal to a predetermined level or less than the predetermined number of data that is the basis of the regression calculation is excluded because the accuracy of the converted value is inferior. It may be possible to set a reference regarding the altitude and speed information of the vehicle 100 when the rainfall information is sensed, and the rainfall information of the vehicle 100 that does not satisfy the criterion may be excluded in the rainfall calculation.
  • the data generator 270 generates rainfall raster data using the vehicle location information and the measured rainfall value calculated by the rainfall calculator 250.
  • Rainfall raster data is a grid-like data arranged with different numerical values according to rainfall data values.
  • Rainfall raster units can be applied to mm / hour, which is the rainfall unit.
  • the formation of rainfall rasters can be accomplished using known raster interpolation techniques, such as kriging, inverse distance weighting (IDW), and triangulate network model (TIN).
  • the data generator 270 may generate the rainfall raster data by reflecting the weight that is differentially given to each vehicle 100 according to the reliability of the regression equation or the regression correction time.
  • the following table is an example of weighting according to the time of correction.
  • Ground Sensing means rainfall data measured by the ground rainfall meter (M), which is high in accuracy, so that the weight is 1, and the weight of rainfall information of the vehicle 100 is adjusted according to the time of correction. Granted differentially. Since the accuracy of the regression equation cannot be guaranteed for the vehicle 100 two months after the correction, the weight is set to 0 so that it is not used to generate rainfall raster data.
  • the data generation unit 270 is determined for each vehicle 100, the regression equation may be different for each vehicle 100 in consideration of the reliability of the different regression equation, and the accuracy may vary depending on the time of correction. As a result, more accurate data can be obtained by reflecting weights.
  • the data generator 270 may generate rainfall raster data by synthesizing the vehicle measured rainfall data and the rainfall data of the ground rainfall meter M according to a preset weight. For example, if the weight is 0 for the vehicle measurement rainfall data and 1 for the rainfall data of the ground rainfall meter M, the rainfall raster data reflects only the rainfall data of the ground rainfall meter M. There is no particular limitation on the setting of the weight, but it is preferable to set the weight in consideration of the more accurate rainfall data of the ground rainfall meter (M).
  • the data generating unit 270 may generate more rainfall raster data by further synthesizing radar rainfall information in addition to the ground rainfall data consisting of the rainfall data of the vehicle 100 and the ground rainfall measuring instrument M. You can get the data. At this time, it is a matter of course that the synthesis can be made by reflecting the weight is given differently according to each data. In this case, the synthesis of the radar rainfall information may be performed using various known methods for correcting radar rainfall data such as conditional synthesis.
  • the rainfall information system in view of the fact that the ground rainfall measuring device M is realistically installed at a predetermined interval, there is a limit in obtaining rainfall data of all regions, and the rainfall provided in the driving vehicle 100 is provided.
  • the accuracy of the rainfall data may be increased by obtaining rainfall data using rainfall information sensed by the sensor 103.
  • the vehicle 100 includes a GPS module 101 and the rainfall sensor 103 is sufficient, there is no particular limitation on the conditions of the vehicle 100 that can be applied to this system, so the vehicle 100 in the whole country is utilized. It is possible to build a mobile ground rainfall sensor network.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a process of generating rainfall raster data by the rainfall information system according to an embodiment of the present invention.
  • time, position, altitude, and speed information provided from the GPS module 101 of the vehicle 100, rainfall information sensed by the rainfall sensor 103, and rainfall data provided from the ground rainfall meter M are provided. Receive the information, and stores it (S10).
  • the relationship between the rainfall data of the ground rainfall meter M closest to the position of the vehicle 100 and the rainfall information of the rainfall sensor 103 is derived, and the rainfall information of the rainfall sensor 103 is determined by the rainfall unit.
  • a regression equation for converting into data is calculated and stored in correspondence with the vehicle 100 (S11).
  • filtering is performed based on the distance between the vehicle 100 and the ground rainfall meter M, the numerical value of the rainfall information, the measurement time of the rainfall information, the altitude and the speed of the vehicle 100, and the like.
  • the formula may be calculated as described above. Meanwhile, the regression equation calculated once may be continuously used when calculating rainfall as long as there is no change in the sensing accuracy of the vehicle rainfall sensor 103.
  • rainfall information of the vehicle 100 is converted into data of rainfall unit (mm / h) using the regression equation (S13).
  • a standard considering the reliability of the regression equation, the time of correction of the regression equation, the number and time intervals of the data on which the correction is based is prepared, and the rainfall data is calculated using only the regression equation of the vehicle 100 satisfying the criteria. can do. This is to improve the accuracy of rainfall data calculation.
  • Rainfall raster data is generated based on the converted data (S15).
  • the vehicle 100 may be generated based on a weight that is differently given to each vehicle 100.
  • rainfall data of the ground rainfall meter M and radar rainfall information may be synthesized in addition to the rainfall data by the rainfall information of the vehicle 100 in order to secure the accuracy of the rainfall data and the rainfall data of a wider area. Data synthesis may be made according to weights given based on the accuracy of each data.
  • each step described above may be flexibly changed or added depending on the situation. For example, further correcting the regression equation periodically or aperiodically may be added.
  • this result value is generated at the time of generating the rainfall raster data. It may further comprise an exclusion step.
  • the regression equation is described as a straight line having a first order form, but a regression equation having a multiple order form may also be derived, and the data table may be flexibly managed in response to the regression equation.
  • the rainfall information system and the server according to the present invention may provide the generated rainfall raster data in response to a request of the user terminal, and operations in each configuration of the system may be performed in parallel to shorten time.
  • the regression calculation operation in the regression calculator 230 may be performed in parallel in a plurality of cloud computing nodes.
  • each step is expressed as being performed over time, but when a regression equation is calculated based on initially received information, information reception / storage, regression correction, rainfall calculation, and rainfall raster data generation are performed. Steps may be performed in parallel, or each step may be performed with a time difference to avoid computational load.

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Abstract

본 발명은 차량 강우센서 데이터를 활용한 강우 정보 시스템 및 강우 정보 서버에 관한 것으로, 본 발명에 따른 강우 정보 시스템은 위치 및 속도 정보를 제공하는 GPS 모듈과 와이퍼의 동작 제어를 위해 강우 정보를 센싱하는 강우센서를 구비하는 차량; 및 상기 차량의 위치와 근접한 지점에 설치된 지상 강우 계측기의 강우량 데이터를 이용하여 상기 차량의 강우센서에서 센싱된 강우 정보를 강우량 단위의 데이터로 변환하기 위한 회귀식을 산출하고, 상기 회귀식을 이용하여 구해진 강우량 데이터를 기초로 강우 래스터 자료를 생성하는 강우 정보 서버를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

차량 강우센서, 지상 강우 계측기, 레이더 강우 데이터와 빅 데이터 처리 기술을 접목한 강우 정보 시스템 및 강우 정보 서버
본 발명은 강우 정보 시스템 및 강우 정보 서버에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 차량 강우센서 데이터를 이용하여 강우 정보를 생성 및 보정하는 강우 정보 시스템 및 강우 정보 서버에 관한 것이다.
최근 집중호우나 돌발홍수에 따른 자연재해가 크게 증가함에 따라, 이로 인한 피해를 줄이기 위한 방안으로서 강우에 대한 정확한 관측 및 예측에 대한 중요성이 점점 증대되고 있는 실정이다.
강우의 관측 및 예측을 위한 자료로서 크게 지상 강우 자료와 레이더 강우 자료를 들 수 있다. 지상 강우 자료는 지상에 설치되는 강우 계측기를 통하여 계측된 강우량 데이터를 기초로 생성된 강우 자료를 의미하며, 레이더 강우 자료는 레이더를 통하여 볼륨 관측을 수행하여 획득되는 레이더 반사량에 관한 자료를 기초로 생성되는 강우 자료를 의미한다. 한편, 강우 자료는 격자 형태의 래스터 자료구조로 형성될 수 있다.
지상 강우 계측기는 공인기관의 시험 검정 등을 통하여 주기적인 점검 및 관리가 이루어지므로 상대적으로 정확한 강우 데이터가 획득될 수 있는 반면, 현실적으로 지상에 소정의 거리 간격을 가지고 설치될 수밖에 없으므로 강우 분석을 요하는 모든 지역을 조밀하게 아우르는 것이 사실상 불가능하다는 문제가 있다. 이에 반하여, 레이더 강우 자료는 분석대상 지역 전체에 대하여 연속적인 데이터를 획득할 수 있다는 장점이 있으나, 지상 강우 자료에 비하여 신뢰성이 떨어진다는 문제가 존재한다.
종래에는 위와 같은 강우 자료의 개별적 특성을 고려하여 지상 강우 자료를 기초로 레이더 강우 자료를 합성하여 레이더 강우 자료를 보정함으로써 그 정확도를 보완하였다. 예컨대, 일본공개특허 평 제10-170660호를 비롯하여 다양한 문헌에서 레이더 강우 자료를 보정하는 방법들이 소개된 바 있다.
그러나, 위와 같은 방법의 적용에도 불구하고, 지상 강우 계측기의 설치 지점이 충분히 조밀하지 못한 경우에는 여전히 데이터 정확성을 담보하지 못하는 문제점이 존재하며, 이를 해결하기 위하여 계측기 설치 지점을 과도하게 조밀히 설정하는 경우에는 계측기의 설치/운영비로 인하여 경제성이 낮아지는 문제가 있으며, 공간적 소모도 배제할 수 없다.
따라서, 경제적으로 시스템을 운용하는 것이 가능하면서도 데이터의 정확성을 보장할 수 있는 강우 정보를 제공할 수 있는 방안이 요구된다.
본 발명은 상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여 제안된 것으로서, 차량에 구비되는 강우센서 데이터를 활용하여 강우 자료를 생성하는 강우 정보 시스템 및 강우 정보 서버를 제공하기 위한 것이다.
상기한 목적은 본 발명의 일 양태에 따른 위치 및 속도 정보를 제공하는 GPS 모듈과 와이퍼의 동작 제어를 위해 강우 정보를 센싱하는 강우센서를 구비하는 차량; 및 상기 차량의 위치와 근접한 지점에 설치된 지상 강우 계측기의 강우량 데이터를 이용하여 상기 차량의 강우센서에서 센싱된 강우 정보를 강우량 단위의 데이터로 변환하기 위한 회귀식을 산출하고, 상기 회귀식을 이용하여 구해진 강우량 데이터를 기초로 강우 래스터 자료를 생성하는 강우 정보 서버를 포함하는 것을 특징으로 하는 강우 정보 시스템에 의하여 달성될 수 있다.
한편, 상기 강우 정보 서버는 상기 차량의 강우 정보로부터 산출되는 강우량 데이터와 상기 지상 강우 계측기의 강우량 데이터를 미리 설정된 가중치에 따라 합성하여 상기 강우 래스터 자료를 생성할 수 있으며, 상기 강우 정보 서버는 상기 차량의 강우 정보로부터 산출되는 강우량 데이터, 상기 지상 강우 계측기의 강우량 데이터, 및 레이더 강우 정보를 합성하여 상기 강우 래스터 자료를 생성할 수도 있다.
또한, 상기한 목적은 본 발명의 또 다른 양태에 따른 지상에 설치되어 강우량을 측정하는 지상 강우 계측기 및 차량의 위치, 속도 정보를 제공하는 GPS모듈과 와이퍼의 동작 제어를 위해 강우 정보를 센싱하는 강우센서를 구비하는 차량으로부터 정보를 수신하고 저장하는 정보 수신부; 상기 차량의 위치에서 미리 결정된 거리 이내에 설치된 상기 지상 강우 계측기의 강우량 데이터와 상기 강우센서의 강우 정보의 관계를 도출하여, 상기 강우센서의 강우 정보를 강우량 단위의 데이터로 변환하기 위한 회귀식을 산출하고, 상기 차량의 식별을 위한 식별ID와 대응하여 저장관리하는 회귀식 산출부; 산출된 상기 회귀식을 기초로 상기 강우센서에서 센싱된 강우 정보를 강우량 데이터로 변환하여 차량 측정 강우량을 산출하는 강우량 산출부; 및 상기 차량의 위치 정보와 상기 차량 측정 강우량 수치를 이용하여 강우 래스터 자료를 생성하는 자료 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 강우 정보 서버에 의하여도 달성될 수 있다.
한편, 상기 회귀식 산출부는 상기 차량과 상기 지상 강우 계측기와의 거리, 상기 강우 정보의 수치, 상기 강우 정보의 측정 시점, 및 상기 강우 정보가 측정된 시점의 상기 차량의 고도와 속도 중 적어도 어느 하나와 관련된 조건을 설정하고, 상기 조건을 만족하는 상기 차량의 강우 정보를 추출하여 상기 회귀식을 산출할 수 있다.
그리고, 상기 회귀식 산출부는 기설정된 주기에 대응하여 또는 비주기적으로 상기 회귀식에 대한 보정을 수행할 수 있으며, 상기 강우량 산출부는 상기 회귀식의 최종 보정이 이루어진 시점으로부터 미리 결정된 시간이 경과되었거나, 상기 보정의 기초가 된 데이터의 측정시간 간격이 미리 결정된 시간간격을 넘는 경우, 또는 상기 보정의 기초가 된 데이터의 개수가 기설정된 기준 이하인 회귀식을 가지는 차량의 강우 정보는 상기 차량 측정 강우량 산출시 제외하여 데이터의 정확성을 도모할 수 있다.
또한, 상기 강우량 산출부는 상기 회귀식의 신뢰성이 미리 결정된 수준 이하이거나 상기 회귀식 산출의 기초가 된 데이터 개수가 기설정된 기준 이하인 차량의 강우 정보는 상기 차량 측정 강우량 산출시 제외할 수 있으며, 상기 자료 생성부는 상기 회귀식의 신뢰성에 따라 차량마다 차등적으로 부여되는 가중치를 반영하여 상기 강우 래스터 자료를 생성할 수 있다. 이때, 상기 회귀식의 신뢰성은 상기 회귀식의 결정계수에 의하여 정의될 수 있다.
그리고, 상기 강우량 산출부는 상기 차량이 위치한 고도, 및 상기 차량의 속도에 관한 조건을 설정하고, 상기 조건을 만족하는 상기 차량의 강우 정보만을 강우량 데이터로 변환하여 상기 차량 측정 강우량을 산출할 수 있다.
한편, 상기 자료 생성부는 상기 차량의 강우센서에서 센싱된 강우 정보로부터 산출되는 강우량 데이터와 상기 지상 강우 계측기의 강우량 데이터를 미리 결정된 가중치에 따라 합성하여 상기 강우 래스터 자료를 생성할 수 있으며, 상기 자료 생성부는 상기 차량의 강우센서에서 센싱된 강우 정보로부터 산출되는 강우량 데이터, 상기 지상 강우 계측기의 강우량 데이터, 및 레이더 강우 정보를 합성하여 상기 강우 래스터 자료를 생성할 수도 있다.
이상 설명한 바와 같이 본 발명에 따르면, 일반 차량에 구비된 강우센서를 활용하여 대규모의 이동형 지상 강우 센서망을 구축하고, 빅데이터 기술을 활용하여 강우 자료를 생성함으로써 시스템의 경제적 운용이 가능하고, 강우 자료의 정확성을 높일 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 강우 정보 시스템의 개략적인 구성도;
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 강우 정보 서버의 블록도;
도 3은 회귀식의 산출을 개략적으로 도식화한 도면; 및
도 4는 도 1의 시스템에 의하여 강우 자료가 생성되는 과정을 나타낸 흐름도이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시예들에 대해 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 강우 정보 시스템의 개략적인 구성도이다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 강우 정보 시스템은 차량(100) 및 강우 정보 서버(200)를 포함한다.
차량(100)은 지상 강우 계측기(M)에서 측정되는 강우량 데이터와 함께 지상 강우량 데이터를 제공하기 위한 수단으로서, 차량(100)의 위치, 속도, 고도, 시간 등의 정보를 제공하는 GPS 모듈(101)과 강우 정보를 센싱하는 강우센서(103)를 포함한다.
GPS 모듈(101)은 강우센서(103)에서 강우 정보가 센싱된 시각, 강우 정보가 센싱될 때의 차량(100)의 속도, 위치, 고도 정보를 제공하며, 이를 기초로 센싱된 강우 정보가 지상 강우량 데이터로서 활용될 수 있는지 여부를 판단할 수 있도록 해준다. 한편, 차량(100)에는 비나 눈이 오는 환경에서 운전자의 시야 확보를 위하여 마련되는 와이퍼(wiper)가 존재하며, 강우센서(103)에서 센싱된 강우 정보를 이용하여 강우량 또는 강설량에 따라 와이퍼 속도를 능동적으로 제어하는 시스템을 구비하고 있는 것이 일반적이다. 예컨대, 강우센서(103)는 적외선 센서로서, 유리창을 통해 센서에 도달하는 광의 양을 기초로 강우 정보를 측정할 수 있다. 또는 강우센서(103)는 압전체식 센서로서 빗방울에 의해 가해지는 충격에 의하여 발생하는 전압 펄스를 통하여 강우 정보를 측정할 수도 있을 것이다. 이와 같이, 강우센서(103)는 강우의 정도 및 세기 등의 강우 정보를 센싱할 수 있다면, 그 방식이나 형태에 특별히 한정되지 않으며, 다양한 센서가 적용될 수 있을 것이다.
또한, 차량(100)은 GPS 모듈(101) 및 강우센서(103)에서 얻어지는 정보를 송신하기 위한 무선통신수단을 포함하며, 통신방식은 WIFI, 적외선 통신, 와이브로(wibro), LTE(long term evolution) 등 어떠한 통신방식이 활용되어도 무방하고, 각종 프로토콜이 적용될 수도 있을 것이다.
강우 정보 서버(200)는 차량(100) 및 지상에 소정의 간격으로 설치되는 지상 강우 계측기(M)로부터 송신되는 각종 정보를 수신하고, 저장/관리한다. 또한, 차량(100)의 위치와 근접한 지점에 설치된 지상 강우 계측기(M)의 강우량 데이터를 이용하여 차량(100)의 강우센서(103)에서 센싱된 강우 정보를 강우량 단위의 데이터로 변환하기 위한 회귀식을 산출한다. 이어서, 강우 정보 서버(200)는 산출된 회귀식을 이용하여 차량(100)의 강우 정보를 강우량 데이터로 변환하고, 이를 기초로 강우 래스터 자료를 생성한다. 이 과정에서 강우 정보 서버(200)는 차량(100)이 놓여있는 환경이나 상태에 관한 필터링 기준을 설정하고, 이 기준에 따라 차량(100)으로부터 수신된 강우 정보를 필터링하여 회귀식 산출이나 강우 래스터 자료를 생성하는데 실질적으로 이용될 강우 정보를 추출하는 단계를 거칠 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 강우 정보 서버(200)의 블록도이다. 도 2를 참조하여 강우 정보 서버(200)에 대하여 좀 더 살펴보기로 한다.
본 발명의 실시예에 따른 강우 정보 서버(200)는 정보 수신부(210), 회귀식 산출부(230), 강우량 산출부(250), 및 자료 생성부(270)를 포함한다.
정보 수신부(210)는 지상 강우 계측기(M)와 차량(100)의 GPS 모듈(101), 및 강우센서(103)로부터 정보를 수신하고, 수신된 정보를 저장/관리한다. 이를 위하여 정보 수신부(210)는 각종 정보를 송수신하기 위한 각종 유무선 통신 수단을 포함하며, 이때, 통신 수단의 종류나 특정 방식에 한정되는 것은 아니다.
한편, 정보 수신부(210)는 정보의 저장/관리를 위하여 일반적인 DBMS(Database Management System) 뿐만 아니라 NoSQL(not only sql) 기술을 활용할 수 있다. NoSQL 기술은 클라우드(cloud) 컴퓨팅 서비스의 하나인 MS Azure Windows Table Storage, 또는 샤딩(sharding)으로 유연한 확장이 가능한 mongoDB 등을 활용할 수 있다. 다만, 정보 수신부(210)는 시간별로 전국의 지상 강우 계측기(M)와 수백, 수천대의 다수의 차량(100)으로부터 정보를 수신하게 되므로 대용량 정보를 효율적으로 처리하는 방법을 고려하는 것이 필요하다.
다음에 제시되는 표는 정보 수신부(210)가 지상 강우 계측기(M)로부터 수신하는 강우량 데이터의 일 예를 나타낸 것이다.
[규칙 제26조에 의한 보정 25.09.2013]　
표 1 [표1]
Figure WO-DOC-FIGURE-39
표 1에 나타난 바와 같이, 전국에 배치된 복수의 지상 강우 계측기(M)로부터 강우량 데이터(mm/hour)를 수신하여 저장한다. 이때, 식별번호는 지상 강우 계측기(M)을 식별하기 위한 ID이다. 또한, 정보 수신부(210)는 각각의 지상 강우 계측기(M)를 식별하기 위한 식별번호와 지상 강우 계측기(M)의 위치정보를 대응시켜 저장하고 있을 수 있다.
이어서 다음의 표는 정보 수신부(210)가 차량(100)의 GPS 모듈(101)과 강우센서(103)로부터 수신하는 데이터의 일 예를 나타낸 것이다.
[규칙 제26조에 의한 보정 25.09.2013]　
표 2 [표2]
Figure WO-DOC-FIGURE-42
표 2와 같이, 정보 수신부(210)는 차량(100)의 GPS 모듈(101)로부터 제공되는 차량(100)의 위치, 고도, 속도, 시간 정보와 강우센서(103)에서 계측되는 강우정보를 수신한다. 식별번호는 차량(100)을 식별할 수 있는 ID로서, 표 2에서는 차량(100)마다 개별적인 ID가 부여되는 것으로 가정하였으나, 프라이버시(privacy) 보호를 위하여 차량(100)의 차종에 따라 식별하도록 할 수도 있을 것이다.
회귀식 산출부(230)는 차량(100)의 강우센서(103)에서 센싱된 강우 정보를 지상 강우 계측기(M)와 같은 강우량 단위(mm/hour)의 데이터 형식으로 변환하기 위한 회귀식을 산출한다. 차량(100)의 강우센서(103)는 와이퍼의 속도를 제어하기 위하여 강우 정도를 센싱하지만, 그 센싱 결과값이 mm/hour 단위로 측정되지 않는 것이 일반적이며, 차량(100)에 구비된 강우센서(103)의 종류에 따라 측정단위가 다를 수 있다. 따라서, 회귀식 산출부(230)는 다수의 차량(100)의 강우센서(103)의 개별성 등을 고려하여 센싱된 강우 정보를 공통된 강우량 단위(mm/hour)로 변환하기 위한 회귀식을 산출하는 것이다.
이때, 회귀식 산출의 기준이 되는 것은 강우 정보가 센싱된 시점에 차량(100)의 위치에 근접한 지상 강우 계측기(M)의 강우량 데이터이다. 이를 위하여, 회귀식 산출부(230)는 차량(100)에서 강우 정보가 센싱되었을 때 차량(100)의 위치에서 가장 근접한 지상 강우 계측기(M)를 확인하고, 강우센서(103)에서 센싱된 시간별 강우 정보와 지상 강우 계측기(M)의 강우량 데이터 간의 관계성을 도출한다.
도 3은 회귀식 산출부(230)에서 산출되는 회귀식을 도식과 함께 나타낸 것이다. 도 3의 (a)는 차량(100) 식별번호 47M5151, (b)는 식별번호 12A1234의 회귀식을 도식적으로 나타낸 것이다. 참고로 본 예에서는 회귀식이 1차식(R = a x M + b)으로 산출된 것을 가정하였으나, 회귀식의 차수는 변경될 수 있을 것이다.
도 3을 참조하면, 회귀식 산출부(230)는 3개의 데이터를 기초로 회귀식을 산출하는 것을 예로 들었으나, 더 많은 데이터를 이용하여 회귀식을 산출할 수 있음은 물론이다. 또한, 회귀식 산출은 복수의 데이터가 주어졌을 때, 데이터 간의 관계성을 도출할 수 있는 다양한 공지 알고리즘을 적용하여 이루어질 수 있을 것이다. 한편, 회귀식 산출부(230)는 더욱 정확한 회귀식 산출을 위하여 차량(100)에서 수신된 정보를 필터링하여 일부 차량(100)과 관련된 데이터 또는 일부 강우 정보를 배제시킬 수 있다.
예컨대, 회귀식 산출부(230)는 회귀식의 신뢰성을 높이기 위하여 차량(100)과 지상 강우 계측기(M)와의 거리, 강우 정보의 수치, 강우 정보 측정 시점의 차량(100)의 고도와 속도, 차량(100)에서 강우 정보가 센싱된 시간과 지상 강우 계측기(M)에서 강우량이 측정된 시간의 차이와 같이 차량(100)에서 센싱된 강우 정보의 측정 시점과 관련된 내용 등을 필터링 조건으로 설정하고, 이 조건을 만족하는 정보만을 추출하여 회귀식 산출의 기초로 활용할 수 있다.
이에 대하여 표 3을 참조하여 좀 더 설명하기로 한다.
[규칙 제26조에 의한 보정 25.09.2013]　
표 3 [표3]
Figure WO-DOC-FIGURE-50
거리가 멀리 떨어진 곳에서는 강우량이 서로 다를 수 있으므로 회귀식 산출부(230)는 저장된 정보를 기초로 차량(100)과 가장 가까운 지상 강우 계측기(M)까지의 거리를 산출하고, 이 거리가 미리 결정된 거리 이내인 경우만 회귀식 산출의 기초로 삼을 수 있다. 그리고, 강우센서(103)에서 센싱된 강우 정보의 수치가 지나치게 낮은 상태에서는 정확한 회귀식 산출이 어려울 수 있으므로 강우 정보의 수치가 기설정된 수준을 넘는 경우의 강우 정보만 이용할 수 있다. 차량(100)의 고도와 이동속도에 따라 센싱되는 강우 정보의 차이가 있을 수 있음을 고려하여 회귀식 산출부(230)는 고도 및 속도와 관련된 범위를 필터링 조건으로 설정하고, 이 조건을 넘어서는 정보는 회귀식 산출에서 배제되도록 할 수 있다. 예컨대, 지상 강우 계측기(M)가 위치한 고도와 가장 유사한 고도에서 센싱된 강우 정보를 추출하여 이용할 수 있으며, 지상 강우 계측기(M)는 정지해 있는 상태가 일반적이므로 이와 유사하게 속도가 매우 작은 상태에서 센싱된 강우 정보를 회귀식 산출에 이용할 수 있을 것이다.
또한, 강우량은 시간에 따라 가변적인 경우가 많으므로 강우 정보가 센싱된 시간과 지상 강우 계측기(M)에서 강우량이 측정된 시간의 차이가 소정의 범위를 넘어서는 강우 정보는 회귀식 산출에서 제외할 수 있을 것이다. 한편, 위에서 제시된 필터링 조건은 예시적인 것으로서 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
한편, 회귀식 산출부(230)는 도 3과 같이 차량(100)의 강우 정보와 지상 강우 계측기(M)의 강우량 데이터를 도식화하였을 때, 도식화된 정보 중 일련의 주기성을 지나치게 벗어나는 정보는 노이즈로 판단하여 회귀식 산출시 제외되도록 할 수도 있을 것이다.
회귀식 산출부(230)는 기설정된 주기에 대응하여 또는 비주기적으로 회귀식에 대한 보정을 수행할 수 있다. 차량(100)의 유리창이나 강우센서(103)의 상태에 따라 회귀식이 변할 가능성이 있기 때문이다. 회귀식 산출부(230)는 보정에 관한 정보로서 최종 보정시점, 및 보정에 사용된 데이터의 측정 시간 정보를 저장/관리할 수 있다.
회귀식 산출부(230)는 산출된 회귀식을 다음의 표와 같이 차량(100)의 식별을 위한 ID와 대응하여 저장할 수 있다.
[규칙 제26조에 의한 보정 25.09.2013]　
표 4 [표4]
Figure WO-DOC-FIGURE-56
표 4에 나타난 바와 같이, 회귀식 산출부(230)는 회귀식 계수(a,b), 회귀식 계수를 보정한 시점, 계수 보정의 기초가 된 데이터의 개수, 및 측정 시점을 저장할 수 있다. 예컨대, 표 4에서는 47M5151 식별번호를 가지는 차량(100)의 회귀식에 대하여 2013-06-04 11:10:02부터 2013-06-04 11:30:03 사이에 측정된 데이터 값 3개를 이용하여 보정을 수행하였으며, 최종 보정 시점은 2013-06-04 11:35:13에 수행되었다. 이는 회귀식과 관련된 정보 저장의 일 예이고 반드시 이에 제한되는 것은 아니다.
한편, 표 4의 보간 R Squre는 회귀식의 신뢰성을 나타내는 지표의 일 예로서, 즉 회귀식이 원래의 자료를 얼마나 잘 반영하는지의 정도를 나타내는 지표가 된다. 여기서 회귀식의 신뢰성은 회귀식의 결정계수에 따라 정의될 수 있다. 결정계수는 회귀선이 실제 관측치를 어느 정도 대표하여 적합성(goodness of fit)을 보여주고 있는지 여부를 측정하는 계수로서, 두 변수 사이의 상관관계의 정도를 나타내는 상관계수를 제곱한 것과 같으며, R2으로 표시한다. R2=1일 경우 모든 표본 관측치가 추정된 회귀선 상에만 있다는 것을 의미한다.
강우량 산출부(250)는 회귀식 산출부(230)에서 산출된 회귀식을 기초로 차량(100)의 강우센서(103)에서 센싱된 강우 정보를 강우량 데이터(mm/hour)로 변환하여 차량 측정 강우량을 산출한다. 차량 측정 강우량이란, 차량(100)에서 센싱된 강우 정보를 기초로 도출된 강우량을 의미하는 용어로 사용한 것이다. 강우량 산출부(250)는 수신된 강우 정보를 이용하여 주기적, 또는 비주기적으로 차량 측정 강우량을 산출할 수 있으며, 이때, 강우량 산출부(250)는 정보 수신부(210)와 회귀식 산출부(230)와 동시에 동작할 수도 있을 것이나, 연산 부하를 피하기 위하여 시간차를 두어 동작할 수도 있다.
한편, 강우량 산출부(250)는 강우량 산출의 기초가 되는 데이터에 제한 조건을 설정할 수 있다. 예컨대, 강우량 산출부(250)는 회귀식의 최종 보정이 이루어진 시점으로부터 미리 결정된 시간이 경과되었거나, 보정의 기초가 된 데이터의 측정시간 간격이 미리 결정된 시간간격을 넘는 경우, 보정의 기초가 된 데이터의 개수가 기설정된 개수 이하인 회귀식을 가지는 차량(100)의 강우 정보는 차량 측정 강우량 산출시 제외되도록 할 수 있다. 또는, 회귀식의 신뢰성이 미리 결정된 수준 이하인 차량(100)의 강우 정보나 회귀식 산출의 기초가 된 데이터가 기설정된 개수보다 적은 차량(100)의 강우 정보는 변환된 값의 정확도가 떨어지는 것이므로 제외할 수 있으며, 강우 정보가 센싱되었을 때의 차량(100)의 고도, 속도 정보에 관한 기준을 설정하고, 기준을 만족하지 못하는 차량(100)의 강우 정보는 강우량 산출시에 제외할 수 있을 것이다.
이어서 다시 도 2를 참조하면, 자료 생성부(270)는 차량(100)의 위치 정보와 강우량 산출부(250)에서 산출된 차량 측정 강우량 수치를 이용하여 강우 래스터 자료를 생성한다. 강우 래스터 자료는 강우량 데이터 값에 따라 수치값을 달리하여 배열한 격자형 자료로서 강우 래스터 단위는 강우량 단위인 mm/hour가 적용될 수 있다. 강우 래스터의 형성은 크리깅(kriging), IDW(inverse distance weighting), 불규칙삼각망(triangulate network model, TIN) 등 공지된 래스터 보간(interpolation) 기술을 활용하여 이루어질 수 있다.
한편, 자료 생성부(270)는 회귀식의 신뢰성 또는 회귀식 보정 시점에 따라 차량(100)마다 차등적으로 부여되는 가중치를 반영하여 강우 래스터 자료를 생성할 수 있다. 이하의 표는 보정 시점에 따라 가중치를 부여하는 것의 일 예이다.
[규칙 제26조에 의한 보정 25.09.2013]　
표 5 [표5]
Figure WO-DOC-FIGURE-63
표 5를 참조하면, Ground Sensing은 지상 강우 계측기(M)에서 측정된 강우량 데이터를 의미하며, 이는 정확도가 높으므로 가중치를 1로 두고, 차량(100)의 강우 정보에 대해서는 보정 시점에 따라 가중치를 차등적으로 부여하였다. 보정 후 2달이 경과한 차량(100)에 대해서는 그 회귀식의 정확성을 보장할 수 없으므로 가중치를 0으로 두어 강우 래스터 자료를 생성하는데 사용되지 않도록 한다.
즉, 자료 생성부(270)는 회귀식은 차량(100)마다 결정되고, 서로 다른 회귀식의 신뢰성을 가질 수 있으며, 보정 시점에 따라 정확도가 달라질 수 있음을 고려하여 각각의 차량(100)마다 차등적으로 부여된 가중치를 반영함으로써 더 정확한 자료를 얻을 수 있다.
자료 생성부(270)는 차량 측정 강우량 데이터와 지상 강우 계측기(M)의 강우량 데이터를 미리 설정된 가중치에 따라 합성하여 강우 래스터 자료를 생성할 수 있다. 예컨대, 가중치가 차량 측정 강우량 데이터에 대하여 0이고, 지상 강우 계측기(M)의 강우량 데이터에 대해 1이라면, 강우 래스터 자료는 지상 강우 계측기(M)의 강우량 데이터만을 반영하게 된다. 가중치의 설정에는 특별한 제한이 없으나, 지상 강우 계측기(M)의 강우량 데이터가 상대적으로 더 정확하다는 것을 고려하여 가중치를 정하는 것이 바람직하다.
여기서 더 나아가, 자료 생성부(270)는 차량(100) 및 지상 강우 계측기(M)의 강우량 데이터로 이루어지는 지상 강우량 데이터 이외에 레이더 강우 정보를 추가로 합성하여 강우 래스터 자료를 생성함으로써 지역적으로 더욱 조밀한 자료를 얻을 수 있다. 이때, 각 데이터에 따라 달리 부여되는 가중치를 반영하여 합성이 이루어질 수 있음은 물론이다. 이때, 레이더 강우 정보의 합성은 조건부 합성 등 레이더 강우 자료를 보정하는 공지된 다양한 방법을 이용하여 이루어질 수 있다.
이와 같이 본 발명에 따른 강우 정보 시스템에 의하면, 지상 강우 계측기(M)는 현실적으로 소정의 간격으로 설치되어 모든 지역의 강우량 데이터를 얻는데 한계가 있다는 점을 고려하여, 운행 차량(100)에 구비된 강우센서(103)에서 센싱되는 강우 정보를 이용하여 강우량 데이터를 획득함으로써 강우 자료의 정확성을 높일 수 있다. 한편, 차량(100)에 GPS 모듈(101) 및 강우센서(103)가 포함되어 있으면 족하고, 본 시스템에 적용될 수 있는 차량(100) 조건에 대한 별다른 제한이 없으므로 전국에 있는 차량(100)들을 활용하여 이동형 지상 강우 센서망을 구축할 수 있게 된다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 강우 정보 시스템에 의하여 강우 래스터 자료가 생성되는 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 차량(100)의 GPS 모듈(101)로부터 제공되는 시간, 위치, 고도, 속도 정보와 강우센서(103)에서 센싱된 강우 정보 및 지상 강우 계측기(M)로부터 제공되는 강우량 데이터 정보를 수신하고, 이를 저장한다(S10).
저장된 정보를 기초로 차량(100)의 위치에서 가장 가까운 지상 강우 계측기(M)의 강우량 데이터와 강우센서(103)의 강우 정보의 관계를 도출하여, 강우센서(103)의 강우 정보를 강우량 단위의 데이터로 변환하기 위한 회귀식을 산출하고, 차량(100)과 대응하여 저장한다(S11). 회귀식 산출시, 차량(100)과 지상 강우 계측기(M)와의 거리, 강우 정보의 수치, 강우 정보의 측정 시점, 차량(100)의 고도 및 속도 등의 기준에 따라 필터링을 수행하여 더욱 정확한 회귀식을 산출할 수도 있음은 전술한 바와 같다. 한편, 한번 산출된 회귀식은 차량 강우센서(103)의 센싱 정확도에 변경이 없는 한 강우량 산출시 지속적으로 이용될 수 있다.
회귀식이 산출되면, 그 회귀식을 이용하여 차량(100)의 강우 정보를 강우량 단위(mm/h)의 데이터로 변환한다(S13). 변환 수행시 회귀식의 신뢰성, 회귀식의 보정 시점, 보정의 기초가 된 데이터 개수 및 시간 간격 등을 고려한 기준을 마련하고, 기준을 만족한 차량(100)의 회귀식만을 이용하여 강우량 데이터를 산출할 수 있다. 이는 강우량 데이터 산출의 정확성을 도모하기 위함이다.
변환된 데이터를 기초로 강우 래스터 자료를 생성한다(S15). 이때, 차량(100)마다 달리 부여되는 가중치에 근거하여 생성할 수 있다. 또한, 강우 자료의 정확성과 더 넓은 지역의 강우 데이터를 확보하기 위하여 차량(100)의 강우 정보에 의한 강우량 데이터 이외에도 지상 강우 계측기(M)의 강우량 데이터, 및 레이더 강우 정보를 합성할 수도 있다. 데이터 합성은 각 데이터의 정확도에 기초하여 부여된 가중치에 따라 이루어질 수 있을 것이다.
한편, 전술된 각 단계는 상황에 따라 유연하게 변경, 또는 추가될 수 있을 것이다. 예컨대, 주기적 또는 비주기적으로 회귀식을 보정하는 단계가 더 추가될 수 있다. 또한, 회귀식을 기초로 차량(100)의 강우 정보를 변환한 결과값이 근접 지상 강우 계측기(M)의 강우량 데이터 값의 차이가 미리 결정된 수치를 넘는 경우, 강우 래스터 자료 생성시 이 결과값을 제외하는 단계를 추가로 포함할 수 있을 것이다.
지금까지 본 발명의 몇몇 실시예에 대해 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 당업자는 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 안에서 상기 본 발명의 실시예의 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
예컨대, 상술된 실시예에서는 회귀식이 1차 형식을 가지는 직선으로 설명되었으나, 다차 형식을 가지는 회귀식도 도출될 수 있으며, 회귀식에 대응하여 데이터 테이블도 유연하게 관리할 수 있을 것이다.
한편, 본 발명에 따른 강우 정보 시스템 및 서버는 생성된 강우 래스터 자료를 사용자 단말기의 요청에 부합하여 제공할 수도 있으며, 시스템의 각 구성에서의 연산은 시간을 단축하기 위하여 병렬적으로 수행될 수 있을 것이다. 예컨대, 회귀식 산출부(230)에서 회귀식 산출 연산은 복수의 클라우드 컴퓨팅 노드에서 병렬적으로 수행될 수 있다. 또는, 도 4의 흐름도에서는 편의상 각 단계가 시간에 흐름에 따라 수행되는 것으로 표현되었으나, 초기에 수신된 정보로 회귀식이 산출되면, 정보 수신/저장, 회귀식 보정, 강우량 산출, 및 강우 래스터 자료 생성 단계가 병렬적으로 수행될 수도 있으며, 연산 부하를 피하기 위하여 각 단계가 시간차를 두어 수행될 수도 있다.
따라서, 본 발명의 실시예는 단지 예시적인 것으로 이해되어야 하며, 본 발명의 기술적 사상은 특허청구범위의 기재로부터 정의되고, 그 보호범위는 균등물에 미치는 것으로 보아야 할 것이다.

Claims (12)

  1. 위치 및 속도 정보를 제공하는 GPS 모듈과 와이퍼의 동작 제어를 위해 강우 정보를 센싱하는 강우센서를 구비하는 차량; 및
    상기 차량의 위치와 근접한 지점에 설치된 지상 강우 계측기의 강우량 데이터를 이용하여 상기 차량의 강우센서에서 센싱된 강우 정보를 강우량 단위의 데이터로 변환하기 위한 회귀식을 산출하고, 상기 회귀식을 이용하여 구해진 강우량 데이터를 기초로 강우 래스터 자료를 생성하는 강우 정보 서버를 포함하는 것을 특징으로 하는 강우 정보 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 강우 정보 서버는 상기 차량의 강우 정보로부터 산출되는 강우량 데이터와 상기 지상 강우 계측기의 강우량 데이터를 미리 설정된 가중치에 따라 합성하여 상기 강우 래스터 자료를 생성하는 것을 특징으로 하는 강우 정보 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 강우 정보 서버는 상기 차량의 강우 정보로부터 산출되는 강우량 데이터, 상기 지상 강우 계측기의 강우량 데이터, 및 레이더 강우 정보를 합성하여 상기 강우 래스터 자료를 생성하는 것을 특징으로 하는 강우 정보 시스템.
  4. 지상에 설치되어 강우량을 측정하는 지상 강우 계측기 및 차량의 위치, 속도 정보를 제공하는 GPS모듈과 와이퍼의 동작 제어를 위해 강우 정보를 센싱하는 강우센서를 구비하는 차량으로부터 정보를 수신하고 저장하는 정보 수신부;
    상기 차량의 위치에서 미리 결정된 거리 이내에 설치된 상기 지상 강우 계측기의 강우량 데이터와 상기 강우센서의 강우 정보의 관계를 도출하여, 상기 강우센서의 강우 정보를 강우량 단위의 데이터로 변환하기 위한 회귀식을 산출하고, 상기 차량의 식별을 위한 식별ID와 대응하여 저장관리하는 회귀식 산출부;
    산출된 상기 회귀식을 기초로 상기 강우센서에서 센싱된 강우 정보를 강우량 데이터로 변환하여 차량 측정 강우량을 산출하는 강우량 산출부; 및
    상기 차량의 위치 정보와 상기 차량 측정 강우량 수치를 이용하여 강우 래스터 자료를 생성하는 자료 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 강우 정보 서버.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 회귀식 산출부는 상기 차량과 상기 지상 강우 계측기와의 거리, 상기 강우 정보의 수치, 상기 강우 정보의 측정 시점, 및 상기 강우 정보가 측정된 시점의 상기 차량의 고도와 속도 중 적어도 어느 하나와 관련된 조건을 설정하고, 상기 조건을 만족하는 상기 차량의 강우 정보를 추출하여 상기 회귀식을 산출하는 것을 특징으로 하는 강우 정보 서버.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 회귀식 산출부는 기설정된 주기에 대응하여 또는 비주기적으로 상기 회귀식에 대한 보정을 수행하는 것을 특징으로 하는 강우 정보 서버.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 강우량 산출부는 상기 회귀식의 최종 보정이 이루어진 시점으로부터 미리 결정된 시간이 경과되었거나, 상기 보정의 기초가 된 데이터의 측정시간 간격이 미리 결정된 시간간격을 넘는 경우, 또는 상기 보정의 기초가 된 데이터의 개수가 기설정된 기준 이하인 회귀식을 가지는 차량의 강우 정보는 상기 차량 측정 강우량 산출시 제외하는 것을 특징으로 하는 강우 정보 서버.
  8. 제4항에 있어서,
    상기 강우량 산출부는 상기 회귀식의 신뢰성이 미리 결정된 수준 이하이거나 상기 회귀식 산출의 기초가 된 데이터 개수가 기설정된 기준 이하인 차량의 강우 정보는 상기 차량 측정 강우량 산출시 제외하며,
    상기 회귀식의 신뢰성은 상기 회귀식의 결정계수에 의하여 정의되는 것을 특징으로 하는 강우 정보 서버.
  9. 제4항에 있어서,
    상기 강우량 산출부는 상기 차량이 위치한 고도, 및 상기 차량의 속도에 관한 조건을 설정하고, 상기 조건을 만족하는 상기 차량의 강우 정보만을 강우량 데이터로 변환하여 상기 차량 측정 강우량을 산출하는 것을 특징으로 하는 강우 정보 서버.
  10. 제4항에 있어서,
    상기 자료 생성부는 상기 회귀식의 신뢰성에 따라 차량마다 차등적으로 부여되는 가중치를 반영하여 상기 강우 래스터 자료를 생성하며,
    상기 회귀식의 신뢰성은 상기 회귀식의 결정계수에 의하여 정의되는 것을 특징으로 하는 강우 정보 서버.
  11. 제4항에 있어서,
    상기 자료 생성부는 상기 차량의 강우센서에서 센싱된 강우 정보로부터 산출되는 강우량 데이터와 상기 지상 강우 계측기의 강우량 데이터를 미리 결정된 가중치에 따라 합성하여 상기 강우 래스터 자료를 생성하는 것을 특징으로 하는 강우 정보 서버.
  12. 제4항에 있어서,
    상기 자료 생성부는 상기 차량의 강우센서에서 센싱된 강우 정보로부터 산출되는 강우량 데이터, 상기 지상 강우 계측기의 강우량 데이터, 및 레이더 강우 정보를 합성하여 상기 강우 래스터 자료를 생성하는 것을 특징으로 하는 강우 정보 서버.
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