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미세먼지 및 악취 예측 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2021009500
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 미세먼지 및 악취 농도 예측 시스템에 관한 것으로, 이는 딥 러닝 방식으로 대기질 정보 및 기상 정보에 대응되는 대기질 예측치를 획득 및 출력하는 시계열 예측모델; 지리적 가중 회귀모델(GWR)을 통해 상기 대기질 정보의 공간적 변이값을 지역 단위로 획득 및 출력하는 공간속성 기반 예측모델; 딥 러닝 방식으로 상기 시계열 예측모델과 상기 공간속성 기반 예측모델의 출력들에 대응되는 대기질 최종 예측치를 획득 및 출력하는 시공간 예측모델; 및 예측 대상 지역이 선택되면, 상기 시계열 예측모델과 상기 공간속성 기반 예측모델을 통해 상기 예측 대상 지역의 대기질 예측치와 대기질 정보의 공간적 변이값을 우선 획득한 후, 상기 시공간 예측모델을 통해 상기 대기질 예측치와 대기질 정보의 공간적 변이값에 대응되는 대기질 최종 예측지를 최종 획득 및 출력하는 대기질 예측부를 포함하며, 상기 대기질 정보는 미세먼지 정보와 악취 정보로 구성되는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G06N 3/04 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06Q 50/26 (2012.01.01) G01W 1/02 (2006.01.01) G06Q 10/04 (2012.01.01)
CPC G06N 3/049(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06Q 50/26(2013.01) G01W 1/02(2013.01) G06Q 10/04(2013.01)
출원번호/일자 1020190178098 (2019.12.30)
출원인 전북대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0086786 (2021.07.09) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.12.30)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 전북대학교산학협력단 대한민국 전라북도 전주시 덕진구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 양재경 서울특별시 서초구
2 배성훈 경기도 고양시 덕양구
3 김성태 서울특별시 금천구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 다해 대한민국 서울시 서초구 서운로**, ***호(서초동, 중앙로얄오피스텔)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2019.12.30 수리 (Accepted) 1-1-2019-1355898-81
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.07.06 수리 (Accepted) 4-1-2020-5149086-79
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
딥 러닝 방식으로 대기질 정보 및 기상 정보에 대응되는 대기질 예측치를 획득 및 출력하는 시계열 예측모델;지리적 가중 회귀모델(GWR)을 통해 상기 대기질 정보의 공간적 변이값을 지역 단위로 획득 및 출력하는 공간속성 기반 예측모델; 및딥 러닝 방식으로 상기 시계열 예측모델과 상기 공간속성 기반 예측모델의 출력들에 대응되는 대기질 최종 예측치를 획득 및 출력하는 시공간 예측모델; 예측 대상 지역이 선택되면, 상기 시계열 예측모델과 상기 공간속성 기반 예측모델을 통해 상기 예측 대상 지역의 대기질 예측치와 대기질 정보의 공간적 변이값을 우선 획득한 후, 상기 시공간 예측모델을 통해 상기 대기질 예측치와 대기질 정보의 공간적 변이값에 대응되는 대기질 최종 예측지를 최종 획득 및 출력하는 대기질 예측부를 포함하며, 상기 대기질 정보는 미세먼지 정보와 악취 정보로 구성되는 것을 특징으로 하는 미세먼지 및 악취 농도 예측 시스템
2 2
제1항에 있어서, 상기 대기질 정보 및 기상 정보와 상기 대기질 예측지간의 상관관계를 상기 시계열 예측모델에 학습시킨 후, 이에 연속하여 상기 시계열 예측모델 및 공간속성 기반 예측모델의 출력과 상기 대기질 최종 예측치간의 상관관계를 상기 시공간 예측모델에 추가 학습시키는 예측 모델 학습부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 미세먼지 및 악취 농도 예측 시스템
3 3
제2항에 있어서, 상기 시계열 예측모델은순환신경망(RNN)의 LSTM(Long Short Term Memory)으로 구현되는 것을 특징으로 하는 미세먼지 및 악취 농도 예측 시스템
4 4
제2항에 있어서, 대기질 정보, 기상 정보 및 공간 정보를 지역 단위로 획득 및 저장하되, 공간 속성에 기반하여 지역 클러스터링을 수행한 후, 대기질 측정소를 통해 측정한 대기질 정보 및 기상 정보를 클러스터 단위로 공유하는 데이터 수집부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 미세먼지 및 악취 농도 예측 시스템
5 5
딥 러닝 방식으로 대기질 정보 및 기상 정보에 대응되는 대기질 예측치를 획득 및 출력하는 시계열 예측모델; 지리적 가중 회귀모델(GWR)을 통해 상기 대기질 정보의 공간적 변이값을 지역 단위로 획득 및 출력하는 공간속성 기반 예측모델; 및 딥 러닝 방식으로 상기 시계열 예측모델과 상기 공간속성 기반 예측모델의 출력들에 대응되는 대기질 최종 예측치를 획득 및 출력하는 시공간 예측모델를 구비하는 앙상블 예측모델을 이용한 미세먼지 및 악취 농도 예측 방법에 있어서, 상기 대기질 정보 및 기상 정보와 상기 대기질 예측지간의 상관관계를 상기 시계열 예측모델에 반복 학습시키고, 이와 동시에 상기 시계열 예측모델 및 공간속성 기반 예측모델의 출력과 상기 대기질 최종 예측치간의 상관관계를 상기 시공간 예측모델에 반복 학습시키는 단계; 및 예측 대상 지역이 선택되면, 상기 시계열 예측모델과 상기 공간속성 기반 예측모델을 통해 상기 예측 대상 지역의 대기질 예측치와 대기질 정보의 공간적 변이값을 우선 획득한 후, 상기 시공간 예측모델을 통해 상기 대기질 예측치와 대기질 정보의 공간적 변이값에 대응되는 대기질 최종 예측지를 최종 획득 및 출력하는 단계를 포함하는 미세먼지 및 악취 농도 예측 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 국토교통부 전북대학교 산학협력단 산학협력 R＆D 자유과제 사업 공간정보 및 IoT 기반의 대기질(악취, 미세먼지) 분석 시스템