KR101885350B1 - 대기오염 통합 관리 시스템 - Google Patents

Abstract

대기오염 통합 관리 시스템에 대해 개시한다. 본 발명의 대기오염 통합 관리 시스템은 대기 상태를 감지하여 유해 물질의 종류별로 누출량을 검출하는 복수의 오염 데이터 수집부, 복수의 오염 데이터 수집부와 그룹을 이루어 유해 물질의 종류별 누출량 데이터를 그룹별로 수집하고 무선 인터넷 통신으로 수집된 누출량 데이터를 전송하는 복수의 게이트웨이 단말, 및 수집된 유해 물질 종류별 누출량 데이터를 모두 전달받아서 검출 지역의 지형지물에 맞추어 시뮬레이션 처리하고, 시뮬레이션 처리 결과에 따라 상기 유해 물질 누출에 따른 방재 방안 및 대피 방안을 구축하는 관리 서버를 포함하는바, 대기오염 상태를 감지하고 있는 지역의 지역성과 대기환경 및 지리적인 특성을 고려해서 실시간으로 오염 상태를 시뮬레이션하고, 오염 물질의 대기 확산 정도를 정확하게 해석 및 예측함으로써, 유해 물질 누출에 따른 방재 방안 및 대피 방안을 신속히 구축할 수 있도록 지원할 수 있다.

Description

대기오염 통합 관리 시스템{SYSTEM FOR INTEGRATED MANAGMENT OF AIR POLLUTION}

본 발명은 대기오염 상태를 감지하고 있는 지역의 지역성과 대기환경 및 지리적인 특성을 고려해서 실시간으로 오염 상태를 시뮬레이션하고, 오염 물질의 대기 확산 정도를 정확하게 해석 및 예측함으로써, 유해 물질 누출에 따른 방재 방안 및 대피 방안을 신속히 구축할 수 있도록 한 대기오염 통합 관리 시스템에 관한 것이다.

최근 국내외 대규모 산업 시설에서 위험성 있는 대기물질 누출사고가 증가함에 따라 산업 시설에 대한 안전관리, 중대형 사고예방 및 위험의 사전예측 등의 중요성이 증대되고 있다.

대규모 산업시설, 특히 화학 공단 내의 공장시설은 유해물질을 생산하거나 이를 다루고 있어 사고 및 누설 발생 시, 환경 및 인명에 심각한 피해를 유발할 수 있다. 특히, 주거 지역의 입지조건이 산업 단지나 공장 시설 등과 상당히 가까운 경우, 주거 지역의 대기질이 산업 단지나 공장 시설의 영향을 상당히 많이 받게 된다.

특히, 산업 단지나 공장 시설이 광범위하게 분포된 경우에는 유해 화학물질 누설 시, 해당 지역의 대기 및 지형 상황에 따라 확산 모형을 쉽게 예측하기 어렵기 때문에, 그 위험성은 더욱 커질 수밖에 없었다.

이에, 대한민국 등록특허 제10-1382507호(2014.04.01, 등록) 등으로 제시된 바와 같이, 종래에는 대기오염 저감 및 확산 방지 대책 수립의 일환으로 대기확산 예측 시스템을 도입하여 시범적으로 적용해보기도 했다.

하지만, 현재 국내에서 많이 사용되고 있는 모델의 대부분은 미국에서 개발된 것으로, 종래에 적용되었던 대기확산 예측 시스템은 지형 및 대기정보에 대한 실시간 동기화가 이루어지지 못하여, 다양한 지역에 범용적으로 적용 및 활용하기엔 한계가 있었다. 특히, 국내에서와 같이 복잡 지형 및 해안가 등에서는 더더욱 신뢰성이 저하되고 의문점들이 제기되고 있는 실정이다.

이에 따라, 국내 실정에 적합한 대기 오염 및 확산 예측 모델 개발을 위해서 적극적인 예산 지원과 관련 전문가들의 노력이 요구되고 있으나, 그 개발 과정이 매우 복잡하고 어려워서 개발 기대에 비해 매우 미비하게 진행될 수밖에 없었다. 대기 오염 및 확산 예측 모델을 개발하기 위해서는 대기질 모사 결과를 올바르게 해석할 수 있어야 하며, 대기질 개선 대책을 실질적으로 이용하기 위해서는 여러 모사를 통한 모사 결과의 타당성 확보와 함께 기상, 배출량 등 입력 자료의 검증이 선행되어야 한다.

그러나, 현재 국내의 대기질 모사 연구의 경우 그 모사 결과의 해석에 앞서 이용하는 배출량 자료의 오염원별, 지역별 비교, 모사를 위한 처리과정시 발생하는 불확실성 및 문제점 파악, 개선 방향에 대한 제언 등 기본적인 배출량 자료에 대한 검증에 관한 연구가 미흡한 실정이다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 대기오염 상태를 감지하고 있는 지역의 지역성과 지역별 대기환경 및 지리적인 특성을 고려해서, 실시간으로 오염 상태를 시뮬레이션하고, 오염 물질의 대기확산 정도를 정확하게 해석 및 예측함으로써, 유해 물질 누출에 따른 방재 방안 및 대피 방안을 신속히 구축할 수 있도록 한 대기오염 통합 관리 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.

또한, 과거의 데이터 또는 축적된 데이터를 통해 지역별 누출에 따른 시나리오를 도출하여, 오염 물질 누출에 따른 확산을 미리 확인함으로써, 오염 물질의 대기확산 예측을 기반으로 대피 방안 및 방재 방안을 구축함에 따라 2,3차 적인 피해를 줄일 수 있는 대기오염 통합 관리 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 대기오염 통합 관리 시스템은 대기 상태를 감지하여 유해 물질의 종류별로 누출량을 검출하는 복수의 오염 데이터 수집부, 복수의 오염 데이터 수집부와 그룹을 이루어 유해 물질의 종류별 누출량 데이터를 그룹별로 수집하고 무선 인터넷 통신으로 수집된 누출량 데이터를 전송하는 복수의 게이트웨이 단말, 및 수집된 유해 물질 종류별 누출량 데이터를 모두 전달받아서 검출 지역의 지형지물에 맞추어 시뮬레이션 처리하고, 시뮬레이션 처리 결과에 따라 상기 유해 물질 누출에 따른 방재 방안 및 대피 방안을 구축하는 관리 서버를 포함한다.

관리 서버는 자체 저장된 맵 정보 및 외부로부터의 맵 정보를 이용하여 유해 물질이 검출된 지역을 3D 맵으로 구현하고, 유해 물질의 종류, 유해 물질별 누출량 데이터, 및 외부로부터의 기상 정보를 상기 3D 맵의 지형지물과 조합하여 시뮬레이션 처리하고, 시뮬레이션 처리 결과로부터 대기 유동장을 해석하여 유해 물질 확산 경로를 확인 및 예측하고, 예측 결과에 따라 상기 방재 방안 및 대피 방안을 구축한다.

상기와 같은 다양한 기술 특징을 갖는 본 발명의 실시 예에 따른 대기오염 통합 관리 시스템은 대기오염 상태를 감지하고 있는 지역의 지역성과 지역별 대기환경 및 지리적인 특성을 고려해서, 실시간으로 오염 상태를 시뮬레이션하고, 오염 물질의 대기확산 정도를 정확하게 해석 및 예측함으로써, 유해 물질 누출에 따른 방재 방안 및 대피 방안을 신속히 구축할 수 있는 효과가 있다.

특히, 위험 물질 노출 시, 각 계측 장비에서의 데이터를 통해, 과거에 해석 되어진 대기확산 시뮬레이션과 현재 계측 데이터 피드백을 통해 계속적으로 값을 보정함으로써 시뮬레이션의 신뢰성을 높일 수 있다. 그리고 대기 확산 시뮬레이션 계산시, GPU 해석기법을 활용하고, 고속화 알고리즘을 적용하여 실시간으로 시뮬레이션함으로써 예측 정확성을 높일 수 있다.

또한, 과거의 데이터 또는 축적된 데이터를 통해 지역별 누출에 따른 시나리오를 도출하여, 오염 물질 누출에 따른 확산을 미리 확인함으로써, 오염 물질의 대기확산 예측을 기반으로 대피 방안 및 방재 방안을 구축함에 따라 2,3차 적인 피해를 줄일 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 대기오염 통합 관리 시스템을 구체적으로 나타낸 구성 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 관리 서버를 구체적으로 나타낸 구성 블록도이다.
도 3은 도 2에 도시된 3D 맵 구성부의 지형지물 구성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 도 2에 도시된 3D 맵 구성부의 경계 설정 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 도 2에 도시된 시뮬레이션 처리부의 시뮬레이션 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 도 2에 도시된 대기 유동장 해석 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 도 2에 도시된 대기 상태 예측/판단부의 판단 결과를 나타낸 도면이다.
도 8은 도 2에 도시된 대기 상태 예측/판단부의 판단 결과를 모니터링부에서 표시한 도면이다.
도 9는 도 7은 도 2에 도시된 대기 상태 예측/판단부의 판단 결과를 이동통신 단말기의 응용 프로그램으로 나타낸 도면이다.

전술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 대기오염 통합 관리 시스템을 구체적으로 나타낸 구성 블록도이다.

도 1에 도시된 대기오염 통합 관리 시스템은 대기 상태를 감지하여 유해 물질의 종류별로 누출량을 검출하는 복수의 오염 데이터 수집부(100), 복수의 오염 데이터 수집부(100)와 그룹을 이루어 유해 물질의 종류별 누출량 데이터를 그룹별로 수집하고, 무선 인터넷 통신(광대역 통신)으로 수집되었던 누출량 데이터를 전송하는 복수의 게이트웨이 단말(200), 및 복수의 게이트웨이 단말(200)을 통해 수집된 각 유해 물질 종류별 누출량 데이터를 모두 전달받아서 검출 지역의 지형지물에 맞추어 시뮬레이션 처리하고, 시뮬레이션 처리 결과에 따라 유해 물질 누출에 따른 방재 방안 및 대피 방안을 구축하는 관리 서버(300)를 포함한다.

각각의 오염 데이터 수집부(100)는 대기 환경을 실시간으로 검출하여 미리 설정된 각각의 유해 물질들을 종류별로 각각 검출한다. 이를 위해, 오염 데이터 수집부(100)는 적어도 하나의 센싱 보드(110), 및 통신 모듈(120)을 포함한다.

오염 데이터 수집부(100)에 구비된 적어도 하나의 센싱 보드(110)는 이산화탄소, 일산화탄소, 이산화질소, 오존, 미세먼지 등의 미리 설정된 유해 물질을 실시간으로 검출하는 유해물질 검출 센서들을 이용해서 각각의 유해물질별로 누출량 데이터를 생성한다.

오염 데이터 수집부(100)의 통신 모듈(120)은 블루투스, 와이 파이, 지그비 등의 근거리 무선통신을 수행하거나 4G, 5G, LTE 등의 광대역 원거리 무선 통신을 수행하여, 각각의 센싱 보드(110)에서 검출된 유해물질 누출량 데이터를 자신의 고유 정보 및 위치 정보와 함께 게이트웨이 단말(200)로 전달한다.

각각의 오염 데이터 수집부(100)는 미리 설정된 하나씩의 게이트웨이 단말(200)과 그룹으로 설정될 수 있다. 이에, 각각의 통신 모듈(120)은 자신과 그룹 설정된 해당 게이트웨이 단말(200)로 유해물질별 누출량 데이터를 전달한다.

각각의 게이트웨이 단말(200)은 적어도 하나씩의 통신 모뎀(210)과 4G, 5G, LTE등의 광대역 인터넷 통신을 수행하는 무선 통신 모듈(220)을 포함한다.

각각의 게이트웨이 단말(200)은 적어도 하나씩의 통신 모뎀(210)으로 미리 설정된 복수의 오염 데이터 수집부(100)와 그룹을 이루어, 해당 그룹 내 오염 데이터 수집부(100)들로부터 유해 물질별 누출량 데이터를 수집한다. 그리고 무선 통신 모듈(220)의 무선 인터넷 통신을 이용해 유해 물질별 누출량 데이터를 각 오염 데이터 수집부(100)의 고유 정보 및 위치 정보와 함께 관리 서버(300)로 전송한다.

각각의 게이트웨이 단말(200)은 5G, LTE 등의 광대역 인터넷 통신을 수행하며, 미리 설정된 네트워크 그룹을 이룬다.

관리 서버(300)는 각각의 게이트웨이 단말(200)과 네트워크 그룹을 형성하고 유지한다. 이에, 관리 서버(300)는 각각의 게이트웨이 단말(200)을 통해 각 오염 데이터 수집부(100)에서 검출된 유해 물질별 누출량 데이터와 해당 오염 데이터 수집부(100)의 고유 정보 및 위치 정보를 모두 전달받는다. 그리고 관리 서버(300)는 수집된 유해 물질 종류별 누출량 데이터를 해당 검출 지역의 지형지물에 맞추어 시뮬레이션 처리한 후, 시뮬레이션 처리 결과에 따라 유해 물질 누출에 따른 방재 방안 및 대피 방안을 구축하게 된다.

구체적으로, 관리 서버(300)는 자체 저장된 맵 정보 및 외부로부터의 맵 정보를 이용하여 유해 물질을 감지하고 있는 지역을 3D 맵으로 구현한다. 그리고 유해 물질 종류, 유해 물질별 누출량 데이터, 각 오염 데이터 수집부(100)의 위치 정보, 및 외부로부터 입력된 기상 정보 등을 3D 맵의 지형지물과 조합하여, 시뮬레이션 처리한다. 이어, 시뮬레이션 처리 결과로부터 대기 유동장을 해석하여 유해 물질 확산 경로를 확인 및 예측하고, 예측 결과에 따라 방재 방안 및 대피 방안을 구축하게 된다.

또한, 관리 서버(300)는 과거의 대기 확산 시뮬레이션에 적용된 유해 물질 종류별 누출량 데이터와 실시간으로 수집된 유해 물질 종류별 누출량 데이터를 비교하고, 피드백 과정을 통해 실시간으로 수집된 유해 물질 종류별 누출량 데이터를 보정할 수 있다. 그리고 보정된 유해 물질 종류별 누출량 데이터를 해당 검출 지역의 지형지물에 맞추어 시뮬레이션 처리할 수 있다. 이 경우 일시적인 기간의 데이터뿐이 아닌 과거 소정 기간 보정된 광범위하고 정확한 데이터들을 이용해 시뮬레이션할 수 있으므로, 시뮬레이션 신뢰성이 더 향상될 수 있다. 이러한 관리 서버(300)의 구성 및 주요 동작 특징에 대해서는 첨부된 참조 도면을 이용하여 좀 더 구체적으로 설명하기로 한다.

도 2는 도 1에 도시된 관리 서버를 구체적으로 나타낸 구성 블록도이다.

도 2에 도시된 관리 서버(300)는 네트워크 통신부(310), 데이터 수집부(320), 중앙 처리부(330), 모니터링부(340), 데이터베이스(350), 응용프로그램 지원부(360)를 포함한다.

네트워크 통신부(310)는 각각의 게이트웨이 단말(200)과 인터넷 네트워크 그룹을 이룬다. 이에, 네트워크 통신부(310)는 각각의 게이트웨이 단말(200)을 통해 그룹별 오염 데이터 수집부(100)에서 검출된 유해 물질별 누출량 데이터와 오염 데이터 수집부(100)들의 고유 정보 및 위치 정보를 모두 전달받는다.

데이터 수집부(320)는 오염 데이터 수집부(100)의 고유 정보와 위치 정보에 따라 검출 지역별로 분류하여 유해 물질별 누출량 데이터를 데이터베이스(350)에 저장한다.

중앙 처리부(330)는 수집된 유해 물질 종류별 누출량 데이터를 모두 전달받아서 검출 지역의 지형지물에 맞추어 시뮬레이션 처리한다. 그리고 시뮬레이션 처리 결과로부터 해당 검출 지역의 대기 유동장을 해석하여 유해 물질의 확산 경로를 예측한다. 구체적으로, 중앙 처리부(330)는 데이터베이스(350)에 자체 저장된 맵 정보 및 외부로부터의 맵 정보를 이용하여 유해 물질을 감지하고 있는 지역을 3D 맵으로 구현한다. 그리고 유해 물질 종류, 유해 물질별 누출량 데이터, 각 오염 데이터 수집부(100)의 위치 정보, 및 외부로부터 입력된 기상 정보 등을 3D 맵의 지형지물과 조합하여, 시뮬레이션 처리한다. 시뮬레이션 처리 결과로부터는 대기 유동장을 해석하여 유해 물질 확산 경로를 확인 및 예측한다.

중앙 처리부(330)는 유해 물질 종류별 누출량 데이터를 검출 지역의 지형지물에 맞추어 시뮬레이션 처리하고, 해당 검출 지역의 대기 유동장을 해석하여 유해 물질의 확산 경로를 예측하기 위해, 3D 맵 구성부(331), 시뮬레이션 처리부(332), 대기 유동장 해석부(333), 대기상태 예측/판단부(334)를 구비한다. 3D 맵 구성부(331), 시뮬레이션 처리부(332), 대기 유동장 해석부(333), 대기상태 예측/판단부(334)의 세부 기능에 대해서는 이후에 첨부된 도면을 참조하여 구체적으로 설명하기로 한다.

모니터링부(340)는 중앙 처리부(330)의 시뮬레이션 처리 결과와 유해 물질 확산 경로, 및 예측 결과를 관리자나 관계자들이 확인할 수 있도록 모니터로 표시한다. 이에, 모니터링부(340)는 중앙 처리부(330)의 예측 결과에 따라 관리자들이 방재 방안 및 대피 방안을 구축할 수 있도록 지원한다.

응용프로그램 지원부(360)는 시뮬레이션 처리 결과, 유해 물질 확산 경로, 및 예측 결과가 응용프로그램 화면이나 웹 화면 등으로 표시될 수 있도록, 응용 프로그램 설치 파일과 소스 파일, 홈페이지 및 URL 정보 등을 모니터링부(340)와 관리자의 모바일 통신기기 등으로 제공한다.

또한, 응용프로그램 지원부(360)는 중앙 처리부(330)로부터 시뮬레이션 처리 결과, 유해 물질 확산 경로, 및 예측 결과를 받아서, 모바일 통신기기의 응용프로그램에 시뮬레이션 처리 결과, 유해 물질 확산 경로, 및 예측 결과가 표시될 수 있도록 지원한다. 이에, 관리자는 스마트폰, 태블릿 통신기기, 개인 PC 등으로 시뮬레이션 처리 결과, 유해 물질 확산 경로, 및 예측 결과를 실시간 확인하여, 실시간으로 방재 방안 및 대피 방안을 구축할 수 있다.

관리자가 방재 방안 및 대피 방안을 구축하여 응용 프로그램으로 입력하면 이는 중앙 처리부(330)를 통해 데이터베이스(350)에 저장되고, 방재 방안 및 대피 방안은 모니터링부(340)와 응용프로그램 지원부(360)를 통해, 미리 설정된 다른 관제 기관이나 관계자들에게 전달 및 통보될 수 있다.

도 3은 도 2에 도시된 3D 맵 구성부의 지형지물 구성 방법을 설명하기 위한 도면이다. 그리고 도 4는 도 2에 도시된 3D 맵 구성부의 경계 설정 방법을 설명하기 위한 도면이다.

먼저, 도 3을 참조하면, 중앙 처리부(330)의 3D 맵 구성부(331)는 데이터베이스(350)에 자체 저장된 맵 정보, 항공사진, 위성사진, 구글 등의 웹 사이트에서 지원되는 맵 정보, 거리 뷰 사진과 데이터 등을 조합 및 이용해서 유해 물질을 감지하고 있는 지역을 3D 맵으로 구현한다.

3D 맵이 구현되면, 3D 맵에 도시된 지형 및 지물의 경계 조건에 따라 지형지물의 경계를 설정한다. 구체적으로, 지형지물은 3D 맵의 깊이 정보와 명암, 및 라인 등을 따라 공간적으로 분할하여 구분할 수 있다. 그리고 경계 조건은 지물이 없는 면적과 공간을 연장 선상의 경계로 구분할 수 있다. 이에, 지형지물 요소와 지형지물이 없는 대기 요건을 경계하여 구분할 수 있다.

도 5는 도 2에 도시된 시뮬레이션 처리부의 시뮬레이션 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 5를 참조하면, 중앙 처리부(330)의 시뮬레이션 처리부(332)는 유해 물질 종류, 유해 물질별 누출량 데이터, 각 오염 데이터 수집부(100)의 위치 정보, 및 외부로부터 입력된 기상 정보 등을 3D 맵의 지형지물과 조합하여, 시뮬레이션 처리한다.

구체적으로, 시뮬레이션 처리부(332)는 시뮬레이션 수행시, 도 5와 같이 병진 과정(streaming step)과 충돌 과정(collision step) 등으로 나뉘어 시뮬레이션을 진행한다. 병진과정은 다음 격자점으로 한 스텝씩 이동하는 상태를 시뮬레이션 하는 과정이다. 그리고 충돌과정은 해당 격자점으로 이동한 분포 함수와 평형 분포함수 간의 변화량을 처리하는 과정이다.

지형지물과 대기 공간이 경계적으로 구분된 3D 맵에 유해 물질 종류별로 색을 달리하여, 유해 물질별 누출량 데이터와 각 오염 데이터 수집부(100)의 위치 정보를 조합함으로써, 3D 맵에 대기 오염 상태가 적용될 수 있도록 한다. 그리고 외부로부터 입력된 기상 정보에 따라 기상 변화에 맞추어 미리 설정된 시간 간격으로 유해 물질별 누출량과 이동 경로가 시뮬레이션 되도록 한다.

도 6은 도 2에 도시된 대기 유동장 해석 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 6에 도시된 바와 같이, 대기 유동장 해석부(333)는 래티스 볼츠만 기법(Lattice Boltzmann Method)을 이용해서 시뮬레이션 되는 유해 물질별 누출량과 유해 물질들의 이동 경로를 모사하고 수치적으로 해석한다.

래티스 볼츠만 기법은 각 격자점에서의 입자충돌 알고리즘을 구현한 것으로, 기존의 수치해석 방법인 유한체적법(finite volume method, FVM), 유한요소법(finite element method, FEM)과는 다르게 유한한 개수의 입자는 운동학 이론(kinetic theory)을 기반으로 하는 볼츠만 격자를 따라 움직이고 서로 충돌하며 운동량을 주고받아 유체입자의 확률 분포가 변화하는 과정을 통해 유동을 모사하는 수치 해석 방법이다.

래티스 볼츠만 기법을 적용한 이유는 유동해석에 쓰이는 지배 방정식의 차이로 인해 같은 물리현상을 해석하는데 있어서, 2nd order의 편미분 방정식이 쓰이던 부분을 1st order로 간소화해서 이산화가 편리해졌고 따라서 고속화와 병렬화 효율이 높기 때문이다. 또한, 격자와 격자 사이에서 유동장 정보를 주고받을 때 비선형 방정식을 푸는 대신 단순한 스트리밍 과정으로 대체되어서 계산 속도가 빠르다.

특히, 유동장 내부 압력을 나타낼 때 간단하게 이상기체 상태 방정식으로 접근해서 행렬을 구성하는 부분이 존재하기 않기 때문에 대형 문제를 푸는데 적합하고 병렬화 효율도 높은 측면이 있다. 그리고 경계 조건을 처리하는데, 직관적인 부분이 많아서 다중물리 해석의 적용이 쉽고 빠르게 이루어질 수 있기 때문이다.

이렇게, 래티스 볼츠만 기법에서는 유체가 복잡한 미분 방정식이나 적분 방정식에 의해 모사되는 대신 입자의 집합으로 모사가 되기 때문에 유동 현상이 직관적으로 표현될 수 있다. 이러한 특징은 유동 이외의 다른 물리 현상과의 상호작용을 표현하는 데 있어 운동방정식을 이용하여 그 움직임을 결정하는 라그란지안(Lagrangian method)의 형태로 간편하게 연동(2-way coupling)할 수 있다. 따라서 복잡한 물체의 움직임을 표현하거나 다중물리 해석을 수행하는 데 있어서 강점을 가진다.

도 7은 도 2에 도시된 대기 상태 예측/판단부의 판단 결과를 나타낸 도면이다.

도 7에 도시된 바와 같이, 대기상태 예측/판단부(334)는 GPGPU(General Purpose Graphics Processing Unit)을 이용하여 유해 물질별 누출량과 유해 물질들의 이동 경로를 그래픽 처리하고, 대기 유동장을 해석결과에 따라 유해 물질 확산 경로를 확인 및 예측한다.

GPGPU는 과학 기술용 계산작업(general purpose computing)에 사용할 수 있도록 개발된 것으로, 일반적인 GPU(Graphics Processing Unit)에 포함되어 있는 수백 내지 수천 개의 코어(core)를 동시적으로 활용하는 계산이 가능하다. 이에, GPGPU의 활용으로 일반 퍼스널 컴퓨터나 태블릿 PC 등에서 기존의 통상적인 CPU에 의한 해석의 경우에 비해 대략 수십배 이상의 가속화(speed-up)효과를 얻을 수 있게 된다. 특히, GPGPU는 병렬 컴퓨팅 플랫폼으로 대량의 GPU 코어로 컴퓨팅 속도를 현격히 향상시킬 수 있는 프로그래밍 모델이기에, C언어 기반의 직관적인 GPI 프로그래밍을 제공하며, 공유 메모리를 사용하여 빠른 연산을 가능하게 한다.

도 7을 참조하면, 대기상태 예측/판단부(334)는 GPGPU을 이용하여 유해 물질별 누출량과 유해 물질들의 이동 경로를 그래픽 처리하고, 대기 유동장을 해석결과에 따라 유해 물질 확산 경로를 확인 및 예측한다.

구체적으로, 격자망 DEM으로 산출된 3D 표출 값을 GPU를 이용하여 1만개 단위의 입자가 5초 내에 화면에 표시되도록 함으로써, 대기확산 유동장에 대한 해석 결과를 가시화할 수 있다. 이때는 유동장 확산 결과를 격자망과 결과정보를 맵핑하여 그래프로 메모리 로딩한 후, 시스템에 빠르게 표출함으로써 격자망에 표시되는 농도로 확산 결과를 판단할 수 있다. 그리고 확산 결과는 그 농도에 따라 서로 다른 색으로 표시되도록 함으로써, 더욱 명확하게 오염 농도를 확인할 수 있도록 한다.

도 8은 도 2에 도시된 대기 상태 예측/판단부의 판단 결과를 모니터링부에서 표시한 도면이다. 그리고 도 9은 도 7은 도 2에 도시된 대기 상태 예측/판단부의 판단 결과를 이동통신 단말기의 응용 프로그램으로 나타낸 도면이다.

도 8에 도시된 바와 같이, 모니터링부(340)에는 중앙 처리부(330)의 시뮬레이션 처리 결과와 유해 물질 확산 경로, 및 예측 결과를 관리자나 관계자들이 확인할 수 있도록 모니터로 표시한다. 이에, 관리자들이 중앙 처리부(330)의 예측 결과에 따라 모니터로 시뮬레이션 처리 결과와 유해 물질 확산 경로, 및 예측 결과를 확인하여 방재 방안 및 대피 방안을 구축할 수 있도록 한다.

한편으로, 중앙 처리부(330)의 응용프로그램 지원부(360)에서는 시뮬레이션 처리 결과, 유해 물질 확산 경로, 및 예측 결과가 응용프로그램 화면이나 웹 화면 등으로 표시될 수 있도록, 응용 프로그램 설치 파일과 소스 파일, 홈페이지 및 URL 정보 등을 모니터링부(340)와 관리자의 모바일 통신기기 등으로 제공한다.

이에, 도 8과 같이, 모바일 통신기기로도 시뮬레이션 처리 결과, 유해 물질 확산 경로, 및 예측 결과를 제공받아서 확인할 수 있다. 이에, 관리자는 스마트폰, 태블릿 통신기기, 개인 PC 등으로 시뮬레이션 처리 결과, 유해 물질 확산 경로, 및 예측 결과를 실시간 확인하여, 실시간으로 방재 방안 및 대피 방안을 구축할 수 있다.

이상 상술한 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 대기오염 통합 관리 시스템은 대기오염 상태를 감지하고 있는 지역성과 지역별 대기환경 및 지리적인 특성을 고려해서, 실시간으로 오염 상태를 시뮬레이션하고, 오염 물질의 대기확산 정도를 정확하게 해석 및 예측함으로써, 유해 물질 누출에 따른 방재 방안 및 대피 방안을 신속히 구축할 수 있다.

특히, 위험물질 노출 시, 각 계측 장비에서의 데이터를 통해, 과거에 해석 되어진 대기확산 시뮬레이션과 현재 계측 데이터 피드백을 통해 계속적으로 값을 보정함으로써 시뮬레이션의 신뢰성을 높일 수 있다. 그리고 대기 확산 시뮬레이션 계산시, GPU 해석기법을 활용하고, 고속화 알고리즘을 적용하여 실시간으로 시뮬레이션함으로써 예측 정확성을 높일 수 있다.

또한, 과거의 데이터 또는 축적된 데이터를 통해 지역별 누출에 따른 시나리오를 도출하여, 오염 물질 누출에 따른 확산을 미리 확인함으로써, 오염 물질의 대기확산 예측을 기반으로 대피 방안 및 방재 방안을 구축함에 따라 2,3차 적인 피해를 줄일 수 있다.

상기에서는 도면 및 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 실시 예의 기술적 사상으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 실시 예는 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음은 이해할 수 있을 것이다.

100: 오염 데이터 수집부
110: 센싱 보드
120: 통신 모듈
200: 게이트웨이 모듈
210: 통신 모뎀
220: 투선 통신 모듈
300: 관리 서버
310: 네트워크 통신부
320: 데이터 수집부
330: 중앙 처리부
340: 모니터링부

Claims (7)

1. 대기 상태를 감지하여 유해 물질의 종류별로 누출량을 검출하는 복수의 오염 데이터 수집부;
   상기 복수의 오염 데이터 수집부와 그룹을 이루어 상기 유해 물질의 종류별 누출량 데이터를 그룹별로 수집하고 무선 인터넷 통신으로 상기 수집된 누출량 데이터를 전송하는 복수의 게이트웨이 단말; 및
   상기 수집된 유해 물질 종류별 누출량 데이터를 모두 전달받아서 검출 지역의 지형지물에 맞추어 시뮬레이션 처리하고, 상기 시뮬레이션 처리 결과에 따라 상기 유해 물질 누출에 따른 방재 방안 및 대피 방안을 구축하는 관리 서버를 포함하고,
   상기 관리 서버는
   격자점에서 입자 충돌 알고리즘을 구현한 래티스 볼츠만 기법(Lattice Boltzmann Method)을 이용하여, 시뮬레이션 되는 상기 유해 물질의 종류별 누출량과 상기 유해 물질들이 볼츠만 격자를 따라 이동하는 이동 경로를 모사하고 수치적으로 해석함으로써 대기 유동장을 해석한 후,
   GPGPU(General Purpose Graphics Processing Unit)을 이용하여 상기 유해 물질 종류별 누출량과 상기 유해 물질들의 이동 경로를 격자망에 맵핑하여 그래픽 처리하고, 상기 격자망에 표시되는 농도로 확산 결과와 상기 대기 유동장을 해석결과에 따라 상기 유해 물질별 확산 경로를 확인 및 예측함으로써, 상기 방재 방안 및 대피 방안을 구축하는,
   대기오염 통합 관리 시스템.
   
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 관리 서버는
   자체 저장된 맵 정보 및 외부로부터의 맵 정보를 이용하여 유해 물질이 검출된 지역을 3D 맵으로 구현하고, 상기 유해 물질의 종류, 상기 유해 물질별 누출량 데이터, 및 외부로부터의 기상 정보를 상기 3D 맵의 지형지물과 조합하여 시뮬레이션 처리하고,
   상기 시뮬레이션 처리 결과로부터 대기 유동장을 해석하여 상기 유해 물질 확산 경로를 확인 및 예측하고 상기 예측 결과에 따라 상기 방재 방안 및 대피 방안을 구축하는
   대기오염 통합 관리 시스템.
   
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 관리 서버는
   과거의 대기 확산 시뮬레이션에 적용된 유해 물질 종류별 누출량 데이터와 상기 수집된 유해 물질 종류별 누출량 데이터를 비교하고, 피드백 과정을 통해 상기 수집된 유해 물질 종류별 누출량 데이터를 보정하고,
   상기 보정된 유해 물질 종류별 누출량 데이터를 상기 유해 물질 검출 지역의 지형 지물에 맞추어 시뮬레이션 처리하는
   대기오염 통합 관리 시스템.
   
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 관리 서버는
   상기 각 게이트웨이 단말과 인터넷 네트워크 그룹을 이루어 상기 각 게이트웨이 단말을 통해 상기 각 오염 데이터 수집부의 고유 정보, 위치 정보 및 유해 물질별 누출량 데이터를 모두 전달받는 네트워크 통신부;
   상기 오염 데이터 수집부의 고유 정보와 위치 정보에 따라 검출 지역별로 분류하여 유해 물질별 누출량 데이터를 데이터베이스에 저장하는 데이터 수집부;
   상기 수집된 유해 물질 종류별 누출량 데이터를 모두 전달받아서 검출 지역의 지형지물에 맞추어 시뮬레이션 처리하고, 상기 시뮬레이션 처리 결과에 따라 유해 물질 확산 경로를 예측하는 중앙 처리부;
   상기 중앙 처리부의 시뮬레이션 처리 결과와 상기 유해 물질 확산 경로, 및 상기 예측 결과를 모니터로 표시하는 모니터링부를 포함하는
   대기오염 통합 관리 시스템.
   
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 중앙 처리부는
   데이터베이스에 자체 저장된 맵 정보, 항공사진, 위성사진, 웹 사이트에서 지원되는 맵 정보, 거리 뷰 사진과 데이터 중 적어도 하나의 사진과 데이터를 조합 및 이용해서 상기 유해 물질을 감지하고 있는 지역을 3D 맵으로 구현하는 3D 맵 구성부;
   유해 물질 종류, 상기 유해 물질별 누출량 데이터, 상기 각 오염 데이터 수집부의 위치 정보, 및 3D 맵의 지형지물과 조합하여 시뮬레이션 처리하는 시뮬레이션 처리부;
   상기 래티스 볼츠만 기법을 이용해서 상기 유해 물질별 누출량과 상기 유해 물질들의 이동 경로를 해석하는 대기 유동장 해석부;
   상기 GPGPU으로 상기 유해 물질별 누출량과 상기 유해 물질들의 이동 경로를 그래픽 처리하고, 상기 유해 물질 확산 경로를 확인 및 예측하는 대기상태 예측/판단부를 포함하는
   대기오염 통합 관리 시스템.
   
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 3D 맵 구성부는
   3D 맵에 도시된 3D 맵의 깊이 정보와 명암, 및 라인 등을 따라 공간적으로 분할하여 지형지물을 구분하고, 지물이 없는 면적과 공간을 연장 선상의 경계로 구분하여, 지형지물의 경계와 지형지물이 없는 대기 요건을 경계하여 구분하는
   대기오염 통합 관리 시스템.
   
7. 제 6 항에 있어서,
   상기 시뮬레이션 처리부는
   지형지물과 대기 공간이 경계적으로 구분된 3D 맵에 유해 물질 종류별로 색을 달리하여, 상기 유해 물질별 누출량 데이터와 상기 각 오염 데이터 수집부의 위치 정보를 조합함으로써, 상기 3D 맵에 대기 오염 상태가 적용될 수 있도록 하고,
   외부로부터 입력된 기상 정보에 따라 기상 변화에 맞추어 미리 설정된 시간 간격으로 유해 물질별 누출량과 이동 경로가 시뮬레이션 되도록하는
   대기오염 통합 관리 시스템.
   

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