초록

도로변 미세먼지는 국민 건강을 위협하는 심각한 도시환경 문제로, 현재 제공되고 있는 고정형 관측정보로는 공간 연속적 정보제공에 한계가 있다. 이에 추가장비 설치없이 기구축 CCTV 영상데이터를 기반으로 AI 영상인식 기반의 미세먼지 관측 기술 개발 및 내주변 3차원 공간정보 제공이 가능한 플랫폼 개발 연구를 수행하였다.

(출처 : 서지자료 - 초록 74p)

Abstract ▼

II. Objectives
To observe fine dust along the road, this study develops the atmospheric image correlation analysis technology according to Atmospheric image attribute information(HSV, Edge, etc.) and various weather environmental conditions(weather conditions, time and space, etc.) and Optimal mo

II. Objectives
To observe fine dust along the road, this study develops the atmospheric image correlation analysis technology according to Atmospheric image attribute information(HSV, Edge, etc.) and various weather environmental conditions(weather conditions, time and space, etc.) and Optimal model for fine dust estimation based on video/image data such as CCTV. Using this, we intend to develop a web platform that can provide 3D spatial information of fine dust.

III. Necessities
Fine dust along the road is emerging as a serious urban environment problem that threatens public health. The currently provided fine dust information is an observation value through a fixed observation device, and there is a limitation in providing accurate local fine dust information. Therefore, it is urgent to develop a fine dust observation technology that can be introduced without installing additional equipment for local roadside fine dust observation. To this end, it is necessary to develop fine dust environmental monitoring technology, fine dust AI analysis technology, and 3D fine dust information provision technology.

IV. Contents and Scopes
For the observation of fine dust along the road, the final goal is to develop a technology for analyzing and providing 3D fine dust spatial information based on image data such as CCTV. This study provides Life-friendly fine dust information through Public big data linkage analysis without installation of additional equipment, fine dust level 4 observation information(good/medium/bad/very bad), 3D high-resolution fine dust spatial information.

(출처 : Executive Summary 5p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 3
• 요약문 ... 4
• Executive Summary ... 5
• 목차 ... 6
• 표목차 ... 8
• 그림목차 ... 9
• 제1장 서론 ... 11
• 1. 연구 배경 및 필요성 ... 11
• 1.1 연구 배경 ... 11
• 1.2 연구 필요성 ... 12
• 2. 연구 개발 목표 및 내용 ... 13
• 2.1 최종 목표 ... 13
• 2.2 연구 내용 ... 14
• 제2장 도로변 미세먼지 환경 모니터링 기술 개발 ... 15
• 1. 기구축 인프라 활용/연계 방안 마련 ... 15
• 1.1 CCTV 영상 활용방안 ... 15
• 1.2 공공 환경데이터 연계방안 ... 16
• 1.3 기수행 연구성과 연계방안 ... 16
• 1.4 지자체 연계방안 ... 18
• 2. 기상환경 데이터 수집 및 저장 시스템 설계 ... 22
• 2.1 미세먼지 영상분석을 위한 수집·저장 데이터 유형 ... 22
• 2.2 기상환경 관측을 위한 장비 구축 ... 25
• 2.3 기상환경 데이터 수집·저장 시스템 설계 ... 28
• 3. 도로 정보 수집 인프라의 영상/이미지 데이터 수집 및 저장 시스템 설계 ... 32
• 3.1 CCTV 영상데이터 ... 32
• 3.2 CCTV 영상데이터 수집 및 저장 시스템 설계 ... 33
• 4. 미세먼지 실측값 관측을 위한 적정 대상지 분석 ... 37
• 4.1 적정 대상지 선정요소 ... 37
• 4.2 적정 대상지 선정 ... 39
• 4.3 미세먼지 실측값 관측을 통한 적정 대상지 분석 ... 50
• 제3장 AI 영상인식 기반 도로변 미세먼지 분석 기술 개발 ... 53
• 1. AI 영상분석의 최적 환경 및 딥러닝 모형 선정 ... 53
• 1.1 미세먼지 기상환경 영상분석 사례 조사 ... 53
• 1.2 미세먼지 영상분석을 위한 딥러닝 모형 선정 ... 54
• 1.3 딥러닝 모형에서의 최적 분석 환경 ... 56
• 1.4 미세먼지 영상분석 테스트 ... 58
• 2. 이미지분석을 통한 전처리 알고리즘 개발 ... 62
• 2.1 영상분석을 위한 데이터 전처리 기술 ... 62
• 2.2 영상분석 전처리 모듈 개발 ... 64
• 제4장 결론 ... 68
• 참고문헌 ... 71
• 서지자료 ... 74
• 끝페이지 ... 75