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미세먼지 분석 서비스를 위한 NoSQL 기반 센서 웹 시스템
NoSQL-based Sensor Web System for Fine Particles Analysis Services 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.19 no.2, 2019년, pp.119 - 125  

김정준 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학과) ,  곽광진 (한국산업기술대학교 스마트팩토리융합학과) ,  박정민 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학과)

초록
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최근 미세먼지로 인한 문제가 대두되고 있다. 마스크 착용 및 기상 경보가 발령하게 되면서 많은 관심을 받고 있으며 미세먼지의 원인과 절감 방안 등에 대한 연구와 정책 등이 활발하게 벌어지고 있으나 연구결과는 다양하게 나타나고 있다. 기상학적으로 미세먼지로 인한 피해가 가장 큰 경우는 기온역전이 함께 발생하는 경우이다. 본 연구에서는 기온역전과 풍향 등을 함께 분석하여 미세먼지를 사전에 경고할 수 있는 시스템을 구상하였다. 이러한 기상정보 시스템은 다양한 센서 정보를 센서 제어 및 데이터 교환 등을 위해 OGC Sensor Web Enablement(SWE)를 따르는 시스템과 NoSQL 스토리지를 사용하여 확장성과 병렬 처리성을 높이는 시스템을 제안한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, it has become a social problem due to fine particles. There are more people wearing masks, weather alerts and disaster notices. Research and policy are actively underway. Meteorologically, the biggest damage caused by fine particles is the inversion layer phenomenon. In this study, we desi...

주제어

#NoSQL   #Fine particles   #Sensor Web Enablement   #Inversion Layer   #Local Analyze  

표/그림 (6)

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 기상현상과 미세먼지간의 관련성을 사전에 조사한 논문으로 기상요소와 미세먼지에 관해 분석하였다[4].
  • 기온 역전의 조건과 분지 지역, 해안 지역, 내륙 산간지역 등에서 미세먼지 수치에 영향을 미칠 수 있는 요인에 대하여 알아보았다. 지역적 특성에 따라 입수하여야 할 정보가 달라져야 하고 분석할 정보가 다르다고 할 수 있다.
  • 이를 통해 미세먼지의 원인과 기온역전 현상을 미리 발견하고 국지적으로 사전에 경보 할 수 있는 시스템을 만들고자 한다. 또한, OGC에서 제안한 시스템을 충족시키면서 대용량 확장이 가능한 시스템을 목표로 한다.
  • 본 논문에서는 미세먼지 분석을 위해 다양한 분석을 하기 위해 NoSQL 기반 센서 웹 시스템의 설계를 제시하고자 한다. 2장에서는 센서 웹 시스템, NoSQL에 대한 소개와 이를 통한 연구와 기온역전 조건을 소개한다.
  • 본 논문에서는 미세먼지 수치가 증가하는 큰 원인으로 기온 역전현상에 대하여 이야기 하였고, 기온역전 현상을 찾기 위한 방법론을 고찰하였다. 또한 효율적인 데이터 수집 및 분석을 위한 시스템을 제안하였다.
  • 본 연구에서 목표로 하는 가설은 미세먼지와 기온역전의 상관관계이며, 기온역전의 발견 및 해제의 체크이다.
  • 본 연구에서는 기온역전과 미세먼지를 관측하기 위한 센서 웹 가능 시스템을 구현하는 것을 목적으로 하며 전체 시스템 아키텍처는 다음과 같다.
  • 이를 통해 미세먼지의 원인과 기온역전 현상을 미리 발견하고 국지적으로 사전에 경보 할 수 있는 시스템을 만들고자 한다. 또한, OGC에서 제안한 시스템을 충족시키면서 대용량 확장이 가능한 시스템을 목표로 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
NoSQL가 센서 웹 스토리지로 적용하기에 적합한 구조인 이유는 무엇인가? NoSQL의 구조는 센서 웹 스토리지로 적용하기에 적합한 구조이다. 기존의 RDB(Relational Database)에 비해 자유로운 스키마를 가지고 있어 테이블 형태의 데이터 뿐만 아니라 Key-Value, Document 등으로 표현할 수 있으므로, SensorML이나 O&M과 같은 마크업 언어를 효율적으로 처리하기에 더 적합하다. 또한 분산 확장성에 효율적이기 때문에 이는 로그 데이터와 유사한 형태로 증가하는 센서 데이터를 효율적으로 저장할 수 있다. 또한, 많은 NoSQL이 In-memory 기반 데이터베이스를 체택하여 쓰기와 읽기 속도가 빠르며, 스트리밍 데이터 처리에도 효율적이기 때문에 센서 데이터와 잘 맞는다고 볼 수 있다[5].
SODAR는 무엇인가? 대기상층의 기온과 기압, 습도 풍향, 풍속을 관측하기 위해서 다양한 방법들이 연구 되어왔다. 풍선이나 기구와 같은 형태로 상공으로 보내 관측하게 하는 라디오존데(RaidoSonde), 레이져나 마이크로웨이브를 활용하여 기상정보를 탐지하는 LIDAR(Light Detection And Ranging), 음파를 이용하여 발신된 신호음이 각 기층에서 반사되어 올 때 기층의 이동에 의한 주파수 변화가 나타나는 것을 Doppler 이론에 의해 수평, 수직 방향의 풍향을 컴퓨터로 계산하는 SODAR(Sonic Detection And Ranging), 고층 철탑에 고도에 따른 기상 센서를 설치하여 바람, 온도, 습도 난류 등을 측정하는 고층기상탑(Meteorological Tower) 등이 있다.
기온역전의 원인에는 어떤 것들이 있는가? 기온역전의 원인으로는 침강 역전층, 이류 역전층, 복사 역전층, 전선 역전층의 4가지의 원인에 의해 생성되어진다.
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참고문헌 (9)

  1. Jeon, I. C., Choi, S. J., Lee, Y. T., & Hong, S. D., "A Development of a System for Earthquake Warning Using Scocial Media," The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication, Vol. 12, No. 5, pp. 169-175, 2012. 

    원문보기 상세보기 crossref

  2. Nobumitsu T., et al. "Extensive dust outbreaks following the morning inversion breakup in the Taklimakan Desert," Journal of Geophysical Research, Vol. 110, D21. 2005. DOI: https://doi.org/10.1029/2005JD005994 

    상세보기 crossref

  3. Choi, G. Y, Lee B. R., Kang S. K & Tengunen J., "Intra-annual Variations of the Temperature Inversion Layer Formation in a Mountain Basin of Korea : A case of Punch Bowl in Yanggu, Korea," Journal of The Korean Association of Regional Geograhpers, Vol. 24, No. 3, pp. 496-511, Sept, 2012 DOI: https://doi.org/10.26863/JKARG,2018.08.24.3.496 

  4. Jeon, B. I., "Meteorological Relations and Characteristics of Fine Particles at Guducksan in Busan." Journal of Environmental Science International, Vol. 24, No. 7, pp. 883-892, 2015. 

    원문보기 상세보기 crossref

  5. "Sensor data storage performance: SQL or NoSQL, physical or virtual. In Cloud computing (CLOUD)," 2012 IEEE 5th international conference on, pp. 431-438, 2012. 

  6. http://weather.uwyo.edu, Wyoming Weather Web 

  7. http://earth.nullschool.net, Natural Earth 

  8. Botts, M., Percivall, G., Reed, C., & Davidson, J., "OGC(R) Sensor Web Enablement: Overview and High level Architecture." Proc. of the 5th International ISCRAM Conference, Washington, USA, May, pp. 175-190, 2008. 

  9. Simmon, C., "Observations and Measuremnts - XML Implementation," OpenGIS Implementation Standard, OGC, 2011. 

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