System for predicting the concentration of atmospheric harmful substances

The present invention relates to a system for predicting the concentration of an atmospheric harmful substance. According to the present invention, since fine dust and atmospheric harmful gas in an urban area are mostly caused from vehicle exhaust gas, a sensor is attached to a moving vehicle to collect data on atmospheric harmful substances (SOx, NOx, VOC, and fine dust) floating on a road. Also, a managing institution can analyze and process the vast amount of data collected by a pre-developed atmospheric harmful substance measuring device using the space-time analysis engine Geo-Hiker of a distributed and parallel method, in real time. In addition, collected data is mapped on a map and a correlation analysis is performed thereon with real-time weather information and vehicle electronic control unit (ECU) data to provide diffusion simulation and to predict the concentration, such that the concentration of the atmospheric harmful substance can be predicted. Also, a domestic public transportation infrastructure is utilized for temporal atmospheric harmful substance mapping and diffusion prediction, such that a missing area rarely occurs. In addition, find dust is measured by attachment to a moving means, such that measurement labor and additional devices are not required, thereby easily predicting the concentration of an atmospheric harmful substance. 본 발명은 대기 유해물질의 농도를 예측하는 시스템에 관한 것으로, 도심에서의 미세먼지 및 대기유해가스는 대부분 자동차 배기가스에서 기인함에 따라 이동차량에 센서를 부착하여 도로에 부유하는 대기유해물질(SOx, NOx, VOc, 미세먼지) 데이터를 수집하고, 주관기관에서 기개발된 대기유해물질 측정장치로 수집되는 방대한 양의 데이터를 분산병렬 방식의 시공간 분석엔진 지오-하이커(Geo-Hiker)를 활용하여 실시간 분석, 처리하며, 수집된 데이터를 지도상 매핑하여 이를 실시간 기상정보, 차량 ECU(Electronic control unit) 데이터와 상관분석 하여 확산 시뮬레이션 제공 및 농도를 예측할 수 있는 대기 유해물질의 농도를 예측하는 것을 특징으로 하며, 시간 대기유해물질 매핑 및 확산 예측을 국내 대중교통 인프라를 활용하기 때문에 누락 구역이 거의 발생하지 않는 것은 물론 미세먼지 측정정을 이동수단에 부착해 측정하기 때문에 측정 인력, 부가 장치 불필요함으로써 대기 유해물질의 농도를 예측이 용이한 효과가 있다.