초록 ▼

II. 연구개발의 목적
도로변 미세먼지 관측을 위하여 CCTV 등 영상/이미지 데이터를 기반으로 대기 이미지 속성정보(HSV(Hue, Saturation, Value), 이미지 경계부 등)와 다양한 기상 환경조건(기상상태, 시·공간 등)에 따른 대기 이미지 상관관계 분석 기술 및 미세먼지 추정 최적 모형을 개발하고, 이를 활용한 미세먼지 3차원 공간정보 기술 개발을 목적으로 한다.

III. 연구개발의 필요성
도로변 미세먼지는 국민 건강을 위협하는 심각한 도시환경 문제로 대두되고 있으며, 현재 제공되고 있는 미

II. 연구개발의 목적
도로변 미세먼지 관측을 위하여 CCTV 등 영상/이미지 데이터를 기반으로 대기 이미지 속성정보(HSV(Hue, Saturation, Value), 이미지 경계부 등)와 다양한 기상 환경조건(기상상태, 시·공간 등)에 따른 대기 이미지 상관관계 분석 기술 및 미세먼지 추정 최적 모형을 개발하고, 이를 활용한 미세먼지 3차원 공간정보 기술 개발을 목적으로 한다.

III. 연구개발의 필요성
도로변 미세먼지는 국민 건강을 위협하는 심각한 도시환경 문제로 대두되고 있으며, 현재 제공되고 있는 미세먼지 정보는 고정형 관측장비를 통한 관측 값으로 정확한 국부적 미세먼지 정보제공에 한계가 있다. 따라서 국부적인 도로변 미세먼지 관측을 위해 추가 장비 설치없이 도입이 가능한 미세먼지 관측 기술의 개발이 시급하며 이를 위하여 미세먼지 환경 모니터링 기술, 미세먼지 AI 분석 기술, 3차원 미세먼지 정보 제공 기술의 개발이 필요하다.

IV. 연구개발의 내용 및 범위
2차년도 연구는 크게 1) 도로변 미세먼지 환경 모니터링 기술 개발, 2) AI 영상인식 기반 도로변 미세먼지 분석 기술 개발, 3) 도로변 미세먼지 3차원 공간정보 통합시스템 구축 기술 개발로 구분된다. 도로변 미세먼지 환경 모니터링 기술 개발을 위해 기상환경정보 수집 장비 및 고도별 미세먼지 정보 수집용 드론 장비를 구축하였다. 영상인식 기반 미세먼지 분석 기술 개발 분야에서는 수집된 영상데이터와 기상환경 데이터의 데이터 셋을 구축하였으며, 전처리된 영상데이터와 기상환경 데이터를 활용하여 딥러닝 분석을 수행하였다. 또한 공공데이터를 적용하여 결측 구간의 보간 방안을 마련하였다. 3차원 공간정보 통합시스템 구축 기술 개발 분야에서는 공간정보 통합시스템 아키텍처를 설계하였으며, 데이터의 수집·저장·분석을 위해 서버 H/W와 S/W를 구축하였다. 데이터의 수집 자동화를 위해 수집 장비와 공간정보 통합시스템 서버간의 연동 모듈을 개발하였다.

V. 차년도 연구 계획
연구의 최종 3차년도 연구에서는 구축한 미세먼지 환경 모니터링 시스템을 운용하고 고도별 미세먼지 분포 및 변화를 분석한다. AI 영상인식 기반 미세먼지 분석 기술 개발을 위해 수집 데이터의 영상분석 최적 데이터 셋을 구축하고, 영상분석 모형의 최적화 및 신뢰도 검증을 수행할 계획이다. 또한 미세먼지 공간정보 통합시스템 개발의 일환으로 결측 구간 보간 적용 및 방법론 고도화, 3차원 미세먼지 표출 및 시각화 모듈 개발, 공간정보 통합시스템 구축 및 성능 검증을 수행할 계획이다.

(출처 : 요약문 4p)

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
The 2nd year of research consists of 1) development of fine dust environmental monitoring system, 2) development of AI image analysis-based fine dust estimating technology development, and 3) development of fine dust 3D spatial information integration system. For the development of fine dust environment monitoring system, weather environment observation equipment and drone equipment for collecting fine dust data by altitude were built. A data set was constructed using the collected CCTV image data and weather environment data. Deep learning analysis was performed using pre-processed image data and weather environment data. Also, an interpolation plan for missing sections was prepared by applying public data. To develop the 3D spatial information integration system, the spatial information system architecture was designed, and server H/W and S/W were established for data collection, storage, and analysis. To automate data collection, an interworking module between the weather environment observation equipments and the spatial information integrated system server was developed.

V. 3rd year research plan
In the final third year of the study, the established fine dust environmental monitoring system is operated and the distribution and change of fine dust by altitude are analyzed. To develop AI image analysis-based fine dust estimating technology, we plan to establish an optimal data set for image analysis of collected data, optimize image analysis models, and verify reliability. In addition, as part of the development of the 3D spatial information integration system, it is planned to apply interpolation to missing sections and upgrade the methodology, develop a 3D fine dust display and visualization module, build an integrated spatial information system, and perform performance verification.

(source: Executive Summary 6p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 3
• 요약문 ... 4
• Executive Summary ... 6
• 목차 ... 8
• 표목차 ... 11
• 그림목차 ... 13
• 제1장 연구개발 과제개요 ... 19
• 1. 개념 및 정의 ... 19
• 2. 추진배경 및 필요성 ... 20
• 제2장 연구개발과제의 수행과정 및 수행내용 ... 22
• 1. 연구개발 수행과정 ... 22
• 1.1 연구개발 추진 로드맵 ... 22
• 1.2 추진체계 ... 23
• 2. 수행내용 ... 24
• 2.1 최종 연구개발 목표 ... 24
• 2.2 2차년도 연구 WBS 및 세부 수행내용 ... 24
• 제3장 연구개발과제의 수행결과 및 목표달성 정도 ... 27
• WBS 1 : 도로변 미세먼지 환경 모니터링 기술 개발 ... 27
• 1. 미세먼지 영향 기상 및 환경정보(풍속, 풍향등) 수집장비 구축 ... 27
• 2. 고도별 미세먼지 정보 수집용 드론 장비 구축 및 운용 시스템 개발 ... 35
• WBS 2 : AI 영상인식 기반 도로변 미세먼지 분석 기술 개발 ... 47
• 3. 수집 영상/이미지 데이터와 기상데이터의 Data set 구축 ... 47
• 4. 영상/이미지 데이터와 기상데이터 전처리 및 딥러닝 분석 ... 101
• 5. 미세먼지 관련 공공데이터 및 Open API를 적용한 보간 ... 126
• WBS 3 : 도로변 미세먼지 3차원 공간정보 시스템 구축 기술 개발 ... 150
• 6. 공간정보 시스템 아키텍처 설계 ... 150
• 7. 통합시스템(수집/저장/분석) HW 및 SW 구축 ... 181
• 8. 정보 수집 장치와 공간정보 시스템의 정보 수신 모듈 개발 ... 187
• 9. 정량적 연구개발 성과 ... 191
• 제4장 차년도 연구개발 계획 ... 192
• 1. 연구개발 목표 및 내용 ... 192
• 1.1 차년도 연구 목표 ... 192
• 1.2 차년도 성과지표 및 수행내용 ... 193
• 2. 국내외 관련 분야 환경변화 ... 195
• 2.1 정책·기술적 동향 분석 ... 195
• 2.2 시장·산업 동향 분석 ... 201
• 3. 연구개발 추진전략 ... 202
• 4. 연구개발 일정 및 기대성과 ... 203
• 4.1 연구개발 일정 ... 203
• 4.2 기대성과 ... 204
• 5. 연구비 사용계획 ... 205
• 5.1 연구 예산 설계 ... 205
• 5.2 집행계획 ... 206
• 6. 성과활용방안 ... 206
• 6.1 현장적용 및 실용화 방안 ... 206
• 7. 기대효과 ... 207
• 7.1 과학기술적 기대효과 ... 207
• 7.2 경제적 기대효과 ... 207
• 7.3 사회적 기대효과 ... 208
• 참고문헌 ... 209
• 서지자료 ... 213
• 끝페이지 ... 214