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미세먼지 주요 발생원 추론 및 지진 피해 위험성 분석 데이터 인공지능 예측 기술

전수책임자
김현종
참여자
강태규, 김현종, 신광무
기술이전수
1
이전연도
2023
협약과제
19VR1800, AI기술을 활용한 공공데이터 기반 지역현안 솔루션 개발 및 실용화 - 세부4 ETRI 인공지능 신산업 거점육성 테스트베드 구축, 강태규
20VR1800, AI기술을 활용한 공공데이터 기반 지역현안 솔루션 개발 및 실용화 - 세부4 ETRI 인공지능 신산업 거점육성 테스트베드 구축, 강태규
21IR4800, AI기술을 활용한 공공데이터 기반 지역현안 솔루션 개발 및 실용화 - 세부4 ETRI 인공지능 신산업 거점육성 테스트베드 구축, 강태규
본 기술은 공공 데이터를 이용하여 지역 미세먼지 주요 발생원 추론 및 지진 피해 위험성 분석 데이터 인공지능 예측 기술이다.
본 기술은 미세먼지 및 지진 인공지능 신산업 거점육성 테스트베드 구축 기술에서 읍면동단위 미세먼지 농도를 예측하고, 고농도 미세먼지 발생 시 주요 발생원을 추론할 수 있다. 또한, 미세먼지와 관련된 공공 데이터 분석 결과를 토대로 미세먼지 저감에 효과적인 정책에 대해 의사결정을 지원할 수 있다.
인공지능 학습을 위한 미세먼지 관련 공공 데이터를 확보하여 학습하고, 미세먼지와의 상관성을 분석하여야 하며, 미세먼지 추론 결과와 정책 실행 후 미세먼지 농도 변화에 대한 데이터 관리를 해야 한다. 부산광역시 자연재해 미세먼지에 대한 지역 현안 문제를 고농도 미세먼지 발생시에 주요 발생원과 효율적인 미세먼지 저감 정책 가이드 등에 대한 정보를 제공하여 해결한다.
지진 인공지능 신산업 거점육성 테스트베드 구축 기술에서 지진 규모에따라 진도를 예측하고, 내진 건축물에 따라 지진 피해 여부를 판단할 수 있다. 또한, 구도심에서 노후화된 건물 또는 건축 형태에 따라 지진 피해의 영향을 받게 된다.
인공지능 학습을 위한 지진 데이터를 확보하여 학습하고, 건축물 정보를 분석하여야 하며, 인구 유동성을 파악하여야 한다. 부산광역시 자연재해 지진에 대한 지역 현안 문제를 자연재난 지진 발생시에 진도 예측 및 건축물 피해, 인구 피해 등에 대한 정보를 제공하여 해결한다.
● 우리나라에서 미세먼지에 대한 관심이 급증한 이래로, 기존 구축된 다양한 인프라를 통한 전구구의 대기오염 측정 및 공개와 미세먼지 자료 축적 및 분석 측면에서 꾸준한 발전이 진행 중임
● 그러나 미세먼지 성분 및 생성 기구 분석, 이를 반영한 저감 방안 등 다양한 발생원으로부터 나오는 1차 미세먼지 배출, 그리고 다양한 발생원에 의한 2차 미세먼지 생성 과정 등이 복잡해 어디서 얼마나 배출되는 지 측정하기 어려움
● 미세먼지 저감 관련 우선 과제로서 다양한 배출원별로 미세먼지 성분 및 생성 기구에 대한 과학적 분석이 필요함
● 경주지진, 포항지진을 통하여 한반도 내에서도 큰 피해를 동반하는 지진 발생 가능함이 근래 확인됨에 따라 지역 특성에 의한 지진 발생 시 건물 및 인구 밀집 지역에 대한 지진 피해 위험 분석 및 대비가 필요함
본 기술은 공공 데이터를 이용하여 지역 미세먼지 주요 발생원 추론 및 지진 피해 위험성 분석 데이터 인공지능 예측 기술로서, 기존 순환 신경망을 이용하여 예측 시간이 길어질 경우 발생하는 문제를 해결하기 위해 미세먼지 발생 상황을 정의하고 CNN 분류 모델을 활용하여 발생원 추론이 가능하며, 지진 발생 규모, 깊이, 거리 등에 따른 현 위치의 피해 정보 예측이 가능한 기술이다.

1. 공공데이터 및 AI 학습 모델을 이용한 미세먼지 농도 및 주요 발생원 예측 기술
- 미세먼지 관리 지역 전지역에 대한 미세먼지 보간 데이터 및 농도 예측 데이터 정보 제공
- 미세먼지 발생과 관련된 지역 공공데이터를 학습 데이터셋으로 사용하여 미세먼지 등급 예측과 동시에 주요 발생원 추론 가능

2. 지역 공공데이터와 AI 학습 모델을 이용한 지진 피해 분석 기술
- 지진 발생 규모, 깊이, 거리에 따른 현 위치의 피해 예측 정보 제공
- 지역 건축물 및 인구 공공데이터 기반 지역 피해 가능성 분석 정보 제공
A. 세부 기술 A : AI기반 미세먼지 주요 발생원 추론 기술

- 미세먼지 시계열 데이터 학습 데이터셋 구성을 위한 데이터 전처리 기술
- 미세먼지 발생원 추론용 이미지 데이터 생성 기술
- 미세먼지 미측정 지역 IDW기반 데이터 보간 기술
- 미세먼지 실시간 데이터 기반 농도 예측 기술
- 미세먼지 관련 데이터를 활용한 주요 발생원 추론 및 기여율 도출 기술

B. 세부 기술 B : AI기반 지진 피해 분석 기술

- 지진 발생 데이터 학습 데이터셋 구성을 위한 데이터 전처리 기술
- 지진 발생 규모, 깊이, 거리에 따른 현 위치 MMI 추론 기술
- 추론 MMI 정보기반 지역 건축물 및 유동인구 피해 분석 기술
A. 세부 기술 A : AI기반 미세먼지 주요 발생원 추론 기술

- AI기반 미세먼지 주요 발생원 추론 프로그램 소스코드(Python)
- AI기반 미세먼지 주요 발생원 추론 학습을 위한 학습 데이터셋
- 공공데이터를 활용한 AI 기반 미세먼지 실시간 모니터링 시스템 상세 설계서
- 미세먼지 주요 발생원 추론 및 지진 피해 위험성 분석 데이터 인공지능 예측 기술 시험 절차 및 결과서
※ 해당 기술의 특허, 기술문서, 프로그램 목록 참고

B. 세부 기술 B : AI기반 지진 피해 분석 기술

- AI기반 지진 피해 분석 프로그램 소스코드(Python)
- AI기반 지진 피해 분석 학습을 위한 학습 데이터셋
- 자연재해 지진 빅데이터 인공지능 테스트베드 구조 설계서
- 미세먼지 주요 발생원 추론 및 지진 피해 위험성 분석 데이터 인공지능 예측 기술 시험 절차 및 결과서
※ 해당 기술의 특허, 기술문서, 프로그램 목록 참고
● 실시간으로 추론된 미세먼지 주요 발생원에 효율적인 저감 조치를 선택하여 선제적인 미세먼지 비상 저감 조치 대응이 가능함
● 학습 모델 성능 관리를 통해 일정 성능 이하로 저하될 경우 최신 데이터셋으로의 재학습 여부 결정함으로써 시스템 예측 성능 유지/관리가 가능함
● 인공지능 AI 모델로 지진 피해 진도 MMI 예측 및 지역 특성에 따른 진도 예측이 가능함