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상시 교통량 조사장비(210)가 제공하는 상시 교통량 데이터, ITS 검지기(220)가 제공하는 ITS 검지기 데이터, 내비게이션 데이타 제공자(230)가 제공하는 내비게이션 데이터를 각각 수집하며, 연료분포 데이터 제공자(240)가 제공하는 차종별 연료분포 데이터를 수집하는 교통 데이터 수집부(110);상기 교통 데이터 수집부(110)가 수집하는 상시 교통량 데이터, ITS 검지기 데이터 및 내비게이션 데이터를 포함하는 교통 데이터를 융합하여 전체 도로구간에 대한 차종별 교통량 및 차종별 속도를 추정하는 차종별 교통량 및 속도 추정부(120);상기 차종별 교통량 및 속도 추정부(120)에서 추정된 차종별 교통량, 차종별 속도 및 지형정보 제공자(250)가 제공하는 지형정보에 따라 서로 유사한 성질을 나타내는 구간을 동질구간으로 분류하여 설정하는 동질구간 설정부(130);상기 설정된 동질구간 각각에 대해 차종별 교통량, 연료분포, 구간 차량 평균속도를 포함한 교통 데이터를 활용하여 자동차 배기가스 추정치를 산출하고 구간별 대기오염도를 추정하는 구간별 대기오염도 추정부(140);상기 추정된 구간별 대기오염도 추정치를 보정하되, 대기오염도 추정치 보정모형에 따라 해당 동질구간의 지형정보 및 기상정보를 반영하여 자동차 배기가스 추정치를 보정하여 구간별 대기오염도를 생성하는 대기오염도 추정치 보정부(150); 및상기 생성된 구간별 대기오염도를 가시화하여 동질구간별 도로변 대기오염정보를 도로이용자에게 제공하는 대기오염정보 제공부(160)를 포함하되,상기 상시 교통량 데이터는 교통량, 지점속도 및 차종 데이터이고, 상기 ITS 검지기 데이터는 교통량 및 지점속도 데이터이며, 상기 내비게이션 데이터는 구간속도 데이터이며, 상기 차종별 연료분포 데이터는 도로를 주행중인 차량이 휘발유, 경유 또는 LPG를 이용하는지 구별하는 데이터이고;상기 동질구간 설정부(130)는 차종별 교통량, 차종별 속도 및 지형정보에 대한 데이터 분석을 통해 유사한 성질을 나타내는 구간을 동질구간으로 분류하여 설정하며; 그리고상기 지형정보는 터널, 교량, 산악지형 및 평지 정보를 포함하며, 상기 기상정보는 기상정보 제공자(260)가 제공하며, 풍속 및 강수량을 포함하는 교통 데이터를 이용한 실시간 도로변 대기오염 추정 시스템
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제1항에 있어서, 상기 상시 교통량 조사장비(210)는 도로를 주행하는 차종을 분류하는 데이터를 제공하며, 상기 ITS 검지기(220)는 설치 지점의 교통량 및 지점속도 데이터를 제공하고, 상기 내비게이션 데이터 제공자(230)는 전체 구간의 속도정보를 제공하며, 상기 차종별 교통량 및 속도 추정부(120)는 서로 다른 종류의 교통 데이터를 융합하여 전체 도로구간에 대한 차종별 교통량 및 차종별 속도를 추정하는 것을 특징으로 하는 교통 데이터를 이용한 실시간 도로변 대기오염 추정 시스템
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제1항에 있어서, 상기 자동차 배기가스 추정치를 산출하는 배출계수 추정모형은 환경부에서 제공하는 자동차 배기가스 배출계수 추정모형을 적용하는 것을 특징으로 하는 교통 데이터를 이용한 실시간 도로변 대기오염 추정 시스템
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제1항에 있어서, 상기 대기오염도 추정치 보정모형은 인공지능을 이용한 기계학습 알고리즘을 통해 도출된 대기오염도 추정치 보정모형을 적용하는 것을 특징으로 하는 교통 데이터를 이용한 실시간 도로변 대기오염 추정 시스템
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제1항에 있어서, 상기 도로변 대기오염정보는 CO(일산화탄소), VOC(휘발성 유기화합물), NOx(질소산화물) 및 PM(미세먼지) 정보를 포함하는 교통 데이터를 이용한 실시간 도로변 대기오염 추정 시스템
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제1항에 있어서, 상기 도로변 대기오염정보는 도로전광판, 웹 또는 앱을 포함한 매체를 통해 도로이용자가 확인할 수 있도록 가시화된 실시간 도로변 대기오염 현황으로 제공되는 것을 특징으로 하는 교통 데이터를 이용한 실시간 도로변 대기오염 추정 시스템
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제9항에 있어서, 상기 실시간 도로변 대기오염 현황은 전자지도와 결합하여 도로변 대기오염 정보를 대기오염도의 좋고 나쁨에 따라 색상의 농도로 구별하여 표시하는 것을 특징으로 하는 교통 데이터를 이용한 실시간 도로변 대기오염 추정 시스템
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a) 상시 교통량 조사장비(210)가 제공하는 상시 교통량 데이터, ITS 검지기(220)가 제공하는 ITS 검지기 데이터, 내비게이션 데이타 제공자(230)가 제공하는 내비게이션 데이터를 각각 수집하며, 연료분포 데이터 제공자(240)가 제공하는 차종별 연료분포 데이터를 수집하는 단계;b) 차종별 교통량 및 속도 추정부(120)가 상기 상시 교통량 데이터, ITS 검지기 데이터 및 내비게이션 데이터를 융합하여 차종별 교통량 및 속도를 추정하는 단계;c) 상기 차종별 교통량 및 속도와 지형정보를 고려하여 동질구간을 설정하는 단계;d) 상기 차종별 교통량, 속도 및 차량 연료분포에 따른 배출계수 추정모형을 이용하여 구간별 대기오염도를 추정하는 단계;e) 지형정보 및 기상정보에 따른 배출계수 보정모형을 이용하여 대기오염도 추정치를 보정하여 구간별 대기오염도를 생성하는 단계; 및f) 상기 구간별 대기오염도를 가시화하여 도로이용자에게 실시간 도로변 대기오염정보를 제공하는 단계를 포함하되,상기 a) 단계의 상시 교통량 데이터는 교통량, 지점속도 및 차종 데이터이고, 상기 ITS 검지기 데이터는 교통량 및 지점속도 데이터이며, 상기 내비게이션 데이터는 구간속도 데이터이며, 상기 차종별 연료분포 데이터는 도로를 주행중인 차량이 휘발유, 경유 또는 LPG를 이용하는지 구별하는 데이터이고;상기 c) 단계는 차종별 교통량, 차종별 속도 및 지형정보에 대한 데이터 분석을 통해 유사한 성질을 나타내는 구간을 동질구간으로 분류하여 설정하며; 그리고상기 e) 단계의 지형정보는 터널, 교량, 산악지형 및 평지 정보를 포함하며, 상기 기상정보는 기상정보 제공자(260)가 제공하며, 풍속 및 강수량을 포함하는 교통 데이터를 이용한 실시간 도로변 대기오염 추정 방법
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제11항에 있어서, 상기 a) 단계의 상시 교통량 조사장비(210)는 도로를 주행하는 차종을 분류하는 데이터를 제공하며, 상기 ITS 검지기(220)는 설치 지점의 교통량 및 지점속도 데이터를 제공하고, 상기 내비게이션 데이터 제공자(230)는 전체 구간의 속도정보를 제공하며, 상기 차종별 교통량 및 속도 추정부(120)는 서로 다른 종류의 교통 데이터를 융합하여 전체 도로구간에 대한 차종별 교통량 및 차종별 속도를 추정하는 것을 특징으로 하는 교통 데이터를 이용한 실시간 도로변 대기오염 추정 방법
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제11항에 있어서, 상기 d) 단계의 배출계수 추정모형은 자동차 배기가스 추정치를 산출하는 배출계수 추정모형으로서 환경부에서 제공하는 자동차 배기가스 배출계수 추정모형을 적용하는 것을 특징으로 하는 교통 데이터를 이용한 실시간 도로변 대기오염 추정 방법
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제11항에 있어서, 상기 e) 단계의 배출계수 보정모형은 대기오염도 추정치 보정모형으로서, 인공지능을 이용한 기계학습 알고리즘을 통해 도출된 대기오염도 추정치 보정모형을 적용하는 것을 특징으로 하는 교통 데이터를 이용한 실시간 도로변 대기오염 추정 방법
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제11항에 있어서, 상기 도로변 대기오염정보는 CO(일산화탄소), VOC(휘발성 유기화합물), NOx(질소산화물) 및 PM(미세먼지) 정보를 포함하며, 상기 도로변 대기오염정보는 도로전광판, 웹 또는 앱을 포함한 매체를 통해 도로이용자가 확인할 수 있도록 가시화된 실시간 도로변 대기오염 현황으로 제공되는 것을 특징으로 하는 교통 데이터를 이용한 실시간 도로변 대기오염 추정 방법
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제18항에 있어서, 상기 실시간 도로변 대기오염 현황은 전자지도와 결합하여 도로변 대기오염 정보를 대기오염도의 좋고 나쁨에 따라 색상의 농도로 구별하여 표시하는 것을 특징으로 하는 교통 데이터를 이용한 실시간 도로변 대기오염 추정 방법
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