| 1 |
1
측정구역 내 고정형 측정 장치로부터 대기질에 대한 고정형 측정 데이터를 획득하는 단계;상기 측정구역 내를 이동하는 이동체에 설치된 이동형 측정 장치로부터 대기질에 대한 이동형 측정 데이터를 획득하는 단계;상기 이동형 측정 데이터에 대하여 외부 환경요인을 고려한 편차 보정을 수행하는 보정단계;상기 고정형 측정 데이터 및 상기 보정 수행된 이동형 측정 데이터를 연계하여, 상기 측정구역 내 대기질이 미 측정된 지점의 측정 데이터를 계산하여 추정하는 추정단계; 및상기 고정형 측정 데이터와 상기 보정 수행된 이동형 측정 데이터 및 상기 추정한 측정 데이터를 반영하여, 상기 측정구역에 대한 대기질 데이터를 생성하는 단계를 포함하며,상기 보정단계는,특정 이동형 측정 장치의 이동형 측정 데이터와 측정 데이터가 겹치게 되는 특정 고정형 측정 장치를 식별하고,상기 특정 이동형 측정 장치의 이동형 측정 데이터와 상기 특정 고정형 측정 장치의 고정형 측정 데이터가 겹치는 구간에서 상기 특정 이동형 측정 장치의 이동형 측정 데이터와 상기 특정 고정형 측정 장치의 고정형 측정 데이터를 수집하고,상기 겹치는 구간에서 외부 환경요인 별 요인값을 수집하며,상기 겹치는 구간에서 수집된 외부 환경요인 별 요인값을 기준으로 상기 특정 이동형 측정 장치의 이동형 측정 데이터와 상기 특정 고정형 측정 장치의 고정형 측정 데이터 간 상관관계를 분석하여 외부 환경요인 별 영향도를 설정하며,상기 특정 이동형 측정 장치의 이동형 측정 데이터에 상기 외부 환경요인 별 영향도를 이용하여 계산되는 보정수치를 반영하여 상기 특정 이동형 측정 장치의 이동형 측정 데이터에 대한 편차 보정을 수행하는 것을 특징으로 하는 대기질 측정 방법
|
| 2 |
2
제 1 항에 있어서,상기 외부 환경요인은,이동형 측정 장치가 설치된 이동체가 이동하는 이동속도, 이동 지점의 습도가 포함된 기상정보, 이동 경로의 교통량을 포함하는 것을 특징으로 하는 대기질 측정 방법
|
| 3 |
3
삭제
|
| 4 |
4
삭제
|
| 5 |
5
제 1 항에 있어서,상기 보정단계는,이동형 측정 데이터, 고정형 측정 데이터 및 외부 환경요인 별 요인값을 기반으로 학습되는 인공지능 모델을 이용하여,특정 이동형 측정 장치의 이동형 측정 데이터에 대한 편차 보정을 수행하는 것을 특징으로 하는 대기질 측정 방법
|
| 6 |
6
제 5 항에 있어서,상기 인공지능 모델은,이동형 측정 장치가 설치된 이동체가 이동하는 이동 경로에서 고정형 측정 장치가 존재하는 지점 별로, 상기 지점에서 수집되는 이동형 측정 데이터 및 외부 환경요인 별 요인값을 입력값으로 하여 상기 지점에서 수집되는 고정형 측정 데이터를 정답값으로 출력하도록 학습 및 구성되는 모델인 것을 특징으로 하는 대기질 측정 방법
|
| 7 |
7
제 1 항에 있어서,상기 추정단계는,상기 측정구역 내 대기질이 미 측정된 특정 지점을 기준으로, 기 정의된 거리 이내의 고정형 측정 장치로부터 획득한 고정형 측정 데이터를 확인하고, 상기 특정 지점과 가장 가까운 거리의 지점에서 획득된 이동형 측정 데이터에 대해 보정 수행된 이동형 측정 데이터를 확인하고,상기 확인한 고정형 측정 데이터 및 이동형 측정 데이터를 이용하여 상기 특정 지점의 측정 데이터를 계산하는 것을 특징으로 하는 대기질 측정 방법
|
| 8 |
8
측정구역 내 고정형 측정 장치로부터 대기질에 대한 고정형 측정 데이터를 획득하고, 상기 측정구역 내를 이동하는 이동체에 설치된 이동형 측정 장치로부터 대기질에 대한 이동형 측정 데이터를 획득하는 데이터획득부;상기 이동형 측정 데이터에 대하여 외부 환경요인을 고려한 편차 보정을 수행하는 보정부;상기 고정형 측정 데이터 및 상기 보정 수행된 이동형 측정 데이터를 연계하여, 상기 측정구역 내 대기질이 미 측정된 지점의 측정 데이터를 계산하여 추정하는 추정부; 및상기 고정형 측정 데이터와 상기 보정 수행된 이동형 측정 데이터 및 상기 추정한 측정 데이터를 반영하여, 상기 측정구역에 대한 대기질 데이터를 생성하는 데이터생성부를 포함하며,상기 보정부는,특정 이동형 측정 장치의 이동형 측정 데이터와 측정 데이터가 겹치게 되는 특정 고정형 측정 장치를 식별하고,상기 특정 이동형 측정 장치의 이동형 측정 데이터와 상기 특정 고정형 측정 장치의 고정형 측정 데이터가 겹치는 구간에서 상기 특정 이동형 측정 장치의 이동형 측정 데이터와 상기 특정 고정형 측정 장치의 고정형 측정 데이터를 수집하고,상기 겹치는 구간에서 외부 환경요인 별 요인값을 수집하며,상기 겹치는 구간에서 수집된 외부 환경요인 별 요인값을 기준으로 상기 특정 이동형 측정 장치의 이동형 측정 데이터와 상기 특정 고정형 측정 장치의 고정형 측정 데이터 간 상관관계를 분석하여 외부 환경요인 별 영향도를 설정하며,상기 특정 이동형 측정 장치의 이동형 측정 데이터에 상기 외부 환경요인 별 영향도를 이용하여 계산되는 보정수치를 반영하여 상기 특정 이동형 측정 장치의 이동형 측정 데이터에 대한 편차 보정을 수행하는 것을 특징으로 하는 대기질 측정 시스템
|
| 9 |
9
제 8 항에 있어서,상기 외부 환경요인은,이동형 측정 장치가 설치된 이동체가 이동하는 이동속도, 이동 지점의 습도가 포함된 기상정보, 이동 경로의 교통량을 포함하는 것을 특징으로 하는 대기질 측정 시스템
|
| 10 |
10
삭제
|
| 11 |
11
삭제
|
| 12 |
12
제 8 항에 있어서,상기 보정부는,이동형 측정 데이터, 고정형 측정 데이터 및 외부 환경요인 별 요인값을 기반으로 학습되는 인공지능 모델을 이용하여,특정 이동형 측정 장치의 이동형 측정 데이터에 대한 편차 보정을 수행하는 것을 특징으로 하는 대기질 측정 시스템
|
| 13 |
13
제 12 항에 있어서,상기 인공지능 모델은,이동형 측정 장치가 설치된 이동체가 이동하는 이동 경로에서 고정형 측정 장치가 존재하는 지점 별로, 상기 지점에서 수집되는 이동형 측정 데이터 및 외부 환경요인 별 요인값을 입력값으로 하여 상기 지점에서 수집되는 고정형 측정 데이터를 정답값으로 출력하도록 학습 및 구성되는 모델인 것을 특징으로 하는 대기질 측정 시스템
|
| 14 |
14
제 8 항에 있어서,상기 추정부는,상기 측정구역 내 대기질이 미 측정된 특정 지점을 기준으로, 기 정의된 거리 이내의 고정형 측정 장치로부터 획득한 고정형 측정 데이터를 확인하고, 상기 특정 지점과 가장 가까운 거리의 지점에서 획득된 이동형 측정 데이터에 대해 보정 수행된 이동형 측정 데이터를 확인하고,상기 확인한 고정형 측정 데이터 및 이동형 측정 데이터를 이용하여 상기 특정 지점의 측정 데이터를 계산하는 것을 특징으로 하는 대기질 측정 시스템
|
