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미리 정해진 지역별로 기상 환경 데이터와 영상 데이터를 수집하는 데이터 수집부;상기 수집된 영상 데이터와 상기 기상 환경 데이터를 매칭시켜 데이터 셋으로 그룹화하는 데이터 전처리부;상기 그룹화된 데이터 셋을 기초로 미리 정해진 딥러닝 학습 모델을 학습시키는 데이터 학습부; 및상기 학습된 딥러닝 학습 모델에 실시간으로 수집되는 영상 데이터 내 ROI 영역의 이미지 데이터를 입력하여 미세먼지 농도를 추정하고, 상기 추정된 미세먼지 농도를 기초로 3차원 미세먼지 공간정보를 생성하는 데이터 추정부를 포함하고,상기 ROI 영역은 미리 정해진 건축물 또는 구조물의 적어도 일부 영역이고,상기 3차원 미세먼지 공간정보는 상기 ROI 영역을 기준으로, 상기 추정된 미세먼지 농도가 부여된 다수의 육면체로 구성된 큐브 형태이고,상기 데이터 전처리부는,상기 영상 데이터로부터 프레임 단위의 이미지를 추출하고,상기 추출된 프레임 단위의 이미지로부터 ROI 영역의 이미지 데이터를 추출하고,상기 추출된 이미지 데이터와 상기 기상 환경 데이터의 미세먼지 농도를 시간과 공간에 따라 매칭시켜 데이터 셋으로 그룹화하는, 3차원 미세먼지 정보 구축 시스템
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제1항에 있어서,상기 프레임 단위의 이미지는 키 프레임의 이미지인, 3차원 미세먼지 정보 구축 시스템
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제1항에 있어서,상기 데이터 셋은 학습을 위한 제1 데이터 셋과 검증을 위한 제2 데이터 셋을 포함하고,상기 데이터 학습부는,상기 제1 데이터 셋을 기초로 제1 딥러닝 학습 모델을 학습시켜 상기 학습된 제1 딥러닝 학습 모델에 제2 데이터 셋을 입력하여 학습용 미세먼지 농도를 추정하고,상기 추정된 학습용 미세먼지 농도와 상기 기상 환경 데이터를 포함하는 통합 데이터 셋을 생성하고,상기 생성된 통합 데이터 셋을 기초로 제2 딥러닝 학습 모델을 학습시켜 상기 딥러닝 학습 모델로 결정하는, 3차원 미세먼지 정보 구축 시스템
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제4항에 있어서,상기 데이터 셋은 상기 이미지 데이터와 상기 미세먼지 농도를 포함하고,상기 통합 데이터 셋은 상기 이미지 데이터, 상기 미세먼지 농도, 미리 정해진 적어도 하나의 기상환경 인자를 포함하는, 3차원 미세먼지 정보 구축 시스템
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제1항에 있어서,상기 지역은 상기 ROI 영역을 포함하는 제1 영역과 상기 ROI 영역을 포함하지 않는 제2 영역을 포함하고,상기 데이터 추정부는,상기 지역의 제1 영역에 대한 미세먼지 농도를 상기 제1 영역 내 ROI 영역에 대한 미세먼지 농도로 추정하고,상기 지역의 제2 영역에 대한 미세먼지 농도를 상기 제1 영역에 대한 미세먼지 농도를 이용하여 보간 방식으로 추정하는, 3차원 미세먼지 정보 구축 시스템
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제1항에 있어서,상기 데이터 추정부는,상기 지역의 3차원 지도 상에 상기 생성된 3차원 미세먼지 공간정보를 중첩시켜 지역별로 미세먼지 정보를 공간적으로 표시하는, 3차원 미세먼지 정보 구축 시스템
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미리 정해진 지역별로 기상 환경 데이터와 영상 데이터를 수집하는 데이터 수집단계;상기 수집된 영상 데이터와 상기 기상 환경 데이터를 매칭시켜 데이터 셋으로 그룹화하는 데이터 전처리단계;상기 그룹화된 데이터 셋을 기초로 미리 정해진 딥러닝 학습 모델을 학습시키는 데이터 학습단계; 및상기 학습된 딥러닝 학습 모델에 실시간으로 수집되는 영상 데이터 내 ROI 영역의 이미지 데이터를 입력하여 미세먼지 농도를 추정하고, 상기 추정된 미세먼지 농도를 기초로 3차원 미세먼지 공간정보를 생성하는 데이터 추정단계를 포함하고,상기 ROI 영역은 미리 정해진 건축물 또는 구조물의 적어도 일부 영역이고,상기 3차원 미세먼지 공간정보는 상기 ROI 영역을 기준으로, 상기 추정된 미세먼지 농도가 부여된 다수의 육면체로 구성된 큐브 형태이고,상기 데이터 전처리단계는,상기 영상 데이터로부터 프레임 단위의 이미지를 추출하고,상기 추출된 프레임 단위의 이미지로부터 ROI 영역의 이미지 데이터를 추출하고,상기 추출된 이미지 데이터와 상기 기상 환경 데이터의 미세먼지 농도를 시간과 공간에 따라 매칭시켜 데이터 셋으로 그룹화하는, 3차원 미세먼지 정보 구축 방법
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제8항에 있어서,상기 프레임 단위의 이미지는 키 프레임의 이미지인, 3차원 미세먼지 정보 구축 방법
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제8항에 있어서,상기 데이터 셋은 학습을 위한 제1 데이터 셋과 검증을 위한 제2 데이터 셋을 포함하고,상기 데이터 학습단계는,상기 제1 데이터 셋을 기초로 제1 딥러닝 학습 모델을 학습시켜 상기 학습된 제1 딥러닝 학습 모델에 제2 데이터 셋을 입력하여 학습용 미세먼지 농도를 추정하고,상기 추정된 학습용 미세먼지 농도와 상기 기상 환경 데이터를 포함하는 통합 데이터 셋을 생성하고,상기 생성된 통합 데이터 셋을 기초로 제2 딥러닝 학습 모델을 학습시켜 상기 딥러닝 학습 모델로 결정하는, 3차원 미세먼지 정보 구축 방법
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제11항에 있어서,상기 데이터 셋은 상기 이미지 데이터와 상기 미세먼지 농도를 포함하고,상기 통합 데이터 셋은 상기 이미지 데이터, 상기 미세먼지 농도, 미리 정해진 적어도 하나의 기상환경 인자를 포함하는, 3차원 미세먼지 정보 구축 방법
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제8항에 있어서,상기 지역은 상기 ROI 영역을 포함하는 제1 영역과 상기 ROI 영역을 포함하지 않는 제2 영역을 포함하고,상기 데이터 추정단계는,상기 지역의 제1 영역에 대한 미세먼지 농도를 상기 제1 영역 내 ROI 영역에 대한 미세먼지 농도로 추정하고,상기 지역의 제2 영역에 대한 미세먼지 농도를 상기 제1 영역에 대한 미세먼지 농도를 이용하여 보간 방식으로 추정하는, 3차원 미세먼지 정보 구축 방법
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제8항에 있어서,상기 데이터 추정단계는,상기 지역의 3차원 지도 상에 상기 생성된 3차원 미세먼지 공간정보를 중첩시켜 지역별로 미세먼지 정보를 공간적으로 표시하는, 3차원 미세먼지 정보 구축 방법
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