KR20210019313A - Method for constructing of a water hazard platform based on an integrated algorithm - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 통합 알고리즘에 기반하여 수재해 플랫폼을 구축하여 수재해와 관련된 정보를 구축한 플랫폼으로부터 획득하는 기술에 관한 것이다.The present invention relates to a technology for acquiring information related to a flood disaster by building a flood disaster platform based on an integrated algorithm.
온난화 현상 등으로 인해 이상 기후 변화 및 이상 기상 현상이 날로 심해지고 있고, 이러한 이상 현상으로 인해 가뭄, 하천 건천화, 홍수 등과 같은 재연 재해 현상이 날로 증가하여 세계적으로 큰 문제가 되고 있다.Due to warming, etc., abnormal climate change and abnormal weather phenomena are increasing day by day, and due to such abnormal phenomena, recurrence disasters such as drought, river dryness, and flood are increasing day by day, which is a major problem worldwide.
따라서, 기상 관련 데이터를 이용한 기상 예측에 대한 중요성이 날로 증가하고 있고, 예측된 기상 상황을 간편하고 용이하게 이용하여 예측된 환경 재난에 대비하여 많은 인명 피해뿐만 아니라 경제적 손실의 발생을 방지하는 것이 중요하다.Therefore, the importance of weather forecasting using weather-related data is increasing day by day, and it is important to prevent the occurrence of economic losses as well as many human damages in preparation for predicted environmental disasters by using the predicted weather conditions simply and easily. Do.
이를 위해, 많은 기상 관련 데이터를 수집하고, 수집된 기상 관련 데이터를 이용하여 기상 예측을 실시할 수 있는 시스템의 구축이 시급하다.To this end, it is urgent to build a system capable of collecting a lot of weather-related data and predicting weather using the collected weather-related data.
한국항공우주연구원, 기상청 국가기상위성센터, 한국해양과학기술원 해양위성센터 등은 소형위성, 다목적 실용위성, 천리안 위성(Meteorological Imager(MI), Geostationary Ocean Color Imager(GOCI)), GK-2A 등 다양한 위성을 운영하고 있으나, 각 위성에서 생산된 정보를 물 관련 재해에 활용하기 위한 기술이나 시스템은 부재하다.The Korea Aerospace Research Institute, the National Meteorological Satellite Center of the Meteorological Administration, and the Korea Institute of Maritime Science and Technology's Marine Satellite Center, etc. Although satellites are operated, there is no technology or system to utilize the information produced by each satellite for water-related disasters.
레이더(radar)와 자동 기상 관측 시스템(automatic weather system, AWS) 등의 광역 관측장비들의 경우에도 국토교통부, 기상청, 국방부 등이 장비를 구축하고 운용하고 있으나 각 장비로부터 관측된 데이터를 통합하고 활용할 수 있는 시스템은 없는 실정이다.In the case of wide-area observation equipment such as radar and automatic weather system (AWS), the Ministry of Land, Infrastructure and Transport, the Meteorological Administration, and the Ministry of Defense have built and operated the equipment, but the observed data from each equipment can be integrated and utilized. There is no system.
즉, 위성, 레이더 장치, 자동 기상 관측 시스템 등 광역 지역과 국부적 지역을 아우르는 국토 관측 센서 인프라 및 활용 기술을 갖추고 있음에도 불구하고, 이들 각각으로부터 획득한 기상 관련 데이터를 적절하고 효율적으로 융합하고 의미 있는 정보로 해석할 수 있는 통합 시스템이 개발되어 있지 않아, 체계적인 수자원 관리 및 수재해 대응에 한계를 지니고 있다.In other words, despite the fact that it has the infrastructure and utilization technology for land observation sensors covering wide and local regions such as satellites, radar devices, and automatic weather observation systems, it is meaningful information by properly and efficiently fusion of weather-related data obtained from each of them. Since an integrated system that can be interpreted as has not been developed, systematic water resource management and response to flood disasters are limited.
앞서 언급한 문제점을 해결하기 위해 본 발명은 다양한 수재해 알고리즘을 공통적으로 사용할 수 있는 표준적인 인터페이스와 알고리즘의 변경 가능성에 대비하여 유연한 대응력을 확보할 수 있는 수재해 플랫폼을 제공한다.In order to solve the aforementioned problems, the present invention provides a standard interface that can use various flood disaster algorithms in common and a flood disaster platform that can secure flexible response power in preparation for the possibility of changing the algorithm.
본 발명은 특정 레이더에 의해 수집되는 제1 데이터에 따른 수문기상 자료 처리 알고리즘과 SRA(Satellite, Radar, AWS(Automatic Weather System))에 의해 수집되는 제2 데이터에 따른 광역 수재해 대응 자료처리 알고리즘에 기반하여 통합 알고리즘을 생성하는 단계, 상기 통합 알고리즘에 기반하여 데이터 표준화를 수행하는 단계 및 상기 표준화된 데이터에 기반하여 수재해와 관련된 정보를 제공하는 수재해 플랫폼을 구축하는 단계를 포함하는 수재해 플랫폼 구축 방법을 제공한다.The present invention is based on a hydrological weather data processing algorithm according to the first data collected by a specific radar and a wide area water disaster response data processing algorithm according to the second data collected by SRA (Satellite, Radar, AWS (Automatic Weather System)). A flood disaster platform comprising generating an integrated algorithm based on the integrated algorithm, performing data standardization based on the integrated algorithm, and building a flood disaster platform providing information related to a flood disaster based on the standardized data Provides a method of construction.
일 실시예에 따르면, 상기 제1 데이터에 따른 수문기상 자료 처리 알고리즘은 상기 제1 데이터에 기반한 강우 산출 알고리즘, 상기 제1 데이터의 품질관리 알고리즘, 인공신경망 기반 도시 유출 해석 알고리즘을 포함하고, 상기 제2 데이터에 따른 광역 수재해 대응 자료처리 알고리즘은 하도 별 유출량 산출 알고리즘, 가뭄 지수 관련 알고리즘을 포함할 수 있다.According to an embodiment, the hydrological weather data processing algorithm according to the first data includes a rainfall calculation algorithm based on the first data, a quality management algorithm for the first data, an artificial neural network based urban runoff analysis algorithm, and the second 2 The data processing algorithm for responding to a wide area water disaster according to the data may include an algorithm for calculating runoff for each river and an algorithm related to drought index.
일 실시예에 따르면, 상기 통합 알고리즘을 생성하는 단계는 상기 제1 데이터에 따른 수문기상 자료 처리 알고리즘과 상기 제2 데이터에 따른 광역 수재해 대응 자료처리 알고리즘을 구성하는 각 알고리즘의 특성에 기반하여 일 단위 산출이 필요한 제1 알고리즘, 시간 단위 산출이 필요한 제2 알고리즘, 그 외 구동 단위에 대한 제3 알고리즘을 구분하는 단계, 상기 제1 알고리즘에 따른 제1 구동 간격, 상기 제2 알고리즘에 따른 제2 구동 간격, 상기 제3 알고리즘에 따른 제3 구동 간격을 결정하는 단계 및 상기 제1 구동 간격에 따라 제1 알고리즘을 구동하고, 상기 제2 구동 간격에 따라 제2 알고리즘을 구동하며, 상기 제3 구동 간격에 따라 상기 제3 알고리즘을 구동함으로써 상기 통합 알고리즘을 최적화하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the generating of the integrated algorithm is performed based on the characteristics of each algorithm constituting a hydrological weather data processing algorithm according to the first data and a data processing algorithm corresponding to a wide area water disaster according to the second data. Classifying a first algorithm requiring unit calculation, a second algorithm requiring time unit calculation, and a third algorithm for other driving units, a first driving interval according to the first algorithm, and a second algorithm according to the second algorithm A driving interval, determining a third driving interval according to the third algorithm, driving a first algorithm according to the first driving interval, driving a second algorithm according to the second driving interval, and the third driving It may include the step of optimizing the integration algorithm by driving the third algorithm according to the interval.
일 실시예에 따르면, 상기 통합 알고리즘을 생성하는 단계는 상기 통합 알고리즘을 구성하는 관측 자료 전처리 알고리즘, 기초 수문 정보 산출 알고리즘, 가뭄/홍수 수재해 정보 산출 알고리즘이 시계열적으로 수행되도록 통합 알고리즘을 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to an embodiment, the generating of the integrated algorithm comprises generating an integrated algorithm such that an observation data preprocessing algorithm constituting the integrated algorithm, a basic hydrological information calculation algorithm, and a drought/flood disaster information calculation algorithm are performed in time series. It can be characterized.
일 실시예에 따르면, 상기 데이터 표준화 수행 단계는 중복 데이터를 감소시키기 위해 중복 처리 과정을 전처리 과정으로 분리하는 단계 및 상기 통합 알고리즘을 구성하는 적어도 하나의 알고리즘이 상기 전처리 과정과 연계하여 수행되도록 설정하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the performing of data standardization includes separating a redundant processing process into a preprocessing process to reduce redundant data, and setting at least one algorithm constituting the integration algorithm to be performed in connection with the preprocessing process. It may include steps.
일 실시예에 따르면, 상기 데이터 표준화 수행 단계는 상기 통합 알고리즘의 수행 과정에서 불필요한 부분을 제거하는 단계를 포함하고, 상기 불필요한 부분은 상기 통합 알고리즘에 이용되지 않는 변수, 상기 통합 알고리즘에 이용되지 않는 함수를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the step of performing the data standardization includes removing an unnecessary part in the process of performing the integration algorithm, and the unnecessary part is a variable not used in the integration algorithm, a function not used in the integration algorithm. It may include.
일 실시예에 따르면, 상기 데이터 표준화 수행 단계는 상기 통합 알고리즘에 의해 생성되는 중간 산출물 중 최종 산출물 생성 이후에는 사용되지 않는 중간 산출물을 확인하는 단계 및 상기 사용되지 않는 중간 산출물을 메모리에서 삭제하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the performing of data standardization includes checking an intermediate product that is not used after generation of a final product among intermediate products generated by the integration algorithm, and deleting the unused intermediate product from the memory. Can include.
일 실시예에 따르면, 상기 데이터 표준화 수행 단계는 상기 통합 알고리즘에 의해 생성되는 산출물에 포함되어 있는 정보 중 시간에 따라 변하지 않는 정보를 확인하는 단계 및 상기 시간에 따라 변하지 않는 정보를 별도의 파일로 분리하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment, in the performing of data standardization, checking information that does not change over time among information included in the product generated by the integration algorithm and separates the information that does not change over time into separate files. It may include the step of.
일 실시예에 따르면, 상기 데이터 표준화 수행 단계는 상기 통합 알고리즘을 구성하는 복수개의 알고리즘 별로 자원 예측 소모량과 플랫폼 내 유휴 자원 정보를 획득하는 단계 및 상기 자원 예측 소모량과 상기 플랫폼 내 유휴 자원 정보에 기반하여 상기 복수개의 알고리즘에 대한 자원 분배량을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the performing of data standardization includes obtaining resource prediction consumption and idle resource information in the platform for each of a plurality of algorithms constituting the integrated algorithm, and based on the estimated resource consumption and idle resource information in the platform. It may include determining the amount of resource distribution for the plurality of algorithms.
본 발명은 서버를 포함하는 적어도 하나의 외부 장치와 송수신하는 송수신부, 특정 레이더에 의해 수집되는 제1 데이터에 따른 수문기상 자료 처리 알고리즘과 SRA(satellite radar)에 의해 수집되는 제2 데이터에 따른 광역 수재해 대응 자료처리 알고리즘에 기반하여 통합 알고리즘을 생성하고, 상기 통합 알고리즘에 기반하여 데이터 표준화를 수행하며, 상기 표준화된 데이터에 기반하여 수재해와 관련된 정보를 제공하는 수재해 플랫폼을 구축하는 제어부 및 상기 표준화된 데이터가 저장되는 메모리를 포함하는 전자 장치를 제공한다.The present invention provides a transceiving unit for transmitting and receiving with at least one external device including a server, a hydrological weather data processing algorithm according to the first data collected by a specific radar, and a wide area according to the second data collected by a satellite radar (SRA). A control unit that creates an integrated algorithm based on a data processing algorithm for water disaster, performs data standardization based on the integrated algorithm, and builds a flood disaster platform that provides information related to water disaster based on the standardized data, and It provides an electronic device including a memory in which the standardized data is stored.
일 실시예에 따르면, 상기 제1 데이터에 따른 수문기상 자료 처리 알고리즘은 상기 제1 데이터에 기반한 강우 산출 알고리즘, 상기 제1 데이터의 품질관리 알고리즘, 인공신경망 기반 도시 유출 해석 알고리즘을 포함하고, 상기 제2 데이터에 따른 광역 수재해 대응 자료처리 알고리즘은 하도 별 유출량 산출 알고리즘, 가뭄 지수 관련 알고리즘을 포함할 수 있다.According to an embodiment, the hydrological weather data processing algorithm according to the first data includes a rainfall calculation algorithm based on the first data, a quality management algorithm for the first data, an artificial neural network based urban runoff analysis algorithm, and the second 2 The data processing algorithm for responding to a wide area water disaster according to the data may include an algorithm for calculating runoff for each river and an algorithm related to drought index.
일 실시예에 따르면, 상기 제어부는 상기 제1 데이터에 따른 수문기상 자료 처리 알고리즘과 상기 제2 데이터에 따른 광역 수재해 대응 자료처리 알고리즘을 구성하는 각 알고리즘의 특성에 기반하여 일 단위 산출이 필요한 제1 알고리즘, 시간 단위 산출이 필요한 제2 알고리즘, 그 외 구동 단위에 대한 제3 알고리즘을 구분하고, 상기 제1 알고리즘에 따른 제1 구동 간격, 상기 제2 알고리즘에 따른 제2 구동 간격, 상기 제3 알고리즘에 따른 제3 구동 간격을 결정하며, 상기 제1 구동 간격에 따라 제1 알고리즘을 구동하고, 상기 제2 구동 간격에 따라 제2 알고리즘을 구동하며, 상기 제3 구동 간격에 따라 상기 제3 알고리즘을 구동함으로써 상기 통합 알고리즘을 최적화할 수 있다.According to an embodiment, the control unit requires a daily calculation based on characteristics of each algorithm constituting a hydrological weather data processing algorithm according to the first data and a data processing algorithm corresponding to a wide area water disaster according to the second data. 1 algorithm, a second algorithm requiring time unit calculation, and a third algorithm for other driving units are classified, and a first driving interval according to the first algorithm, a second driving interval according to the second algorithm, and the third Determining a third driving interval according to an algorithm, driving a first algorithm according to the first driving interval, driving a second algorithm according to the second driving interval, and the third algorithm according to the third driving interval The integration algorithm can be optimized by running.
일 실시예에 따르면, 상기 제어부는 상기 통합 알고리즘에 의해 생성되는 중간 산출물 중 최종 산출물 생성 이후에는 사용되지 않는 중간 산출물을 확인하고, 상기 사용되지 않는 중간 산출물을 상기 메모리에서 삭제할 수 있다.According to an embodiment, the control unit may check an intermediate product that is not used after the final product is generated among intermediate products generated by the integration algorithm, and delete the unused intermediate product from the memory.
일 실시예에 따르면, 상기 제어부는 상기 통합 알고리즘에 의해 생성되는 산출물에 포함되어 있는 정보 중 시간에 따라 변하지 않는 정보를 확인하고, 상기 시간에 따라 변하지 않는 정보를 별도의 파일로 분리하여 상기 메모리에 저장할 수 있다.According to an embodiment, the control unit checks information that does not change over time among information included in the output generated by the integrated algorithm, separates the information that does not change over time into a separate file, and stores the information in the memory. Can be saved.
일 실시예에 따르면, 상기 제어부는 상기 통합 알고리즘을 구성하는 복수개의 알고리즘 별로 자원 예측 소모량과 플랫폼 내 유휴 자원 정보를 획득하고, 상기 자원 예측 소모량과 상기 플랫폼 내 유휴 자원 정보에 기반하여 상기 복수개의 알고리즘에 대한 자원 분배량을 결정할 수 있다.According to an embodiment, the controller obtains resource prediction consumption amount and idle resource information in the platform for each of a plurality of algorithms constituting the integrated algorithm, and the plurality of algorithms based on the estimated resource consumption amount and the idle resource information in the platform. You can determine the amount of resource distribution for
본 발명에서 개시하고 있는 일 실시예에 따르면, 획득한 기상 관련 데이터에 대한 접근 및 배포가 효율적일 수 있으므로, 기상 관련 데이터를 이용하여 수자원 관리 및 수재해 방재를 위한 데이터 취득 지연 시간이 감소할 수 있다.According to an embodiment disclosed in the present invention, since access and distribution of acquired weather-related data may be efficient, delay time for data acquisition for water resource management and disaster prevention by using weather-related data may be reduced. .
뿐만 아니라, 사용자가 필요로 하는 관측 데이터나 예측 데이터 등과 같은 각종 데이터를 구축된 플랫폼을 통해 실시간으로 수집, 처리 및 분석이 가능해지므로 데이터의 효과적인 사용이 가능해질 수 있다.In addition, since it is possible to collect, process, and analyze various data such as observation data or predictive data required by users in real time through a built platform, effective use of data can be made possible.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 수재해 플랫폼 구축에 대한 모식도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 수재해 플랫폼을 구축하는 방법에 대한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 알고리즘을 생성하는 방법에 대한 흐름도이다.
도 4 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 표준화 방법에 대한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.1 is a schematic diagram for building a flood disaster platform according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a method of building a flood disaster platform according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart of a method of generating an integrated algorithm according to an embodiment of the present invention.
4 to 7 are flowcharts of a data standardization method according to an embodiment of the present invention.
8 is a block diagram of an electronic device according to an embodiment of the present invention.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.In the present invention, various modifications may be made and various embodiments may be provided, and specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. However, this is not intended to limit the present invention to a specific embodiment, it is to be understood to include all changes, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention. In describing each drawing, similar reference numerals have been used for similar elements.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.Terms such as first, second, A, and B may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. These terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another component. For example, without departing from the scope of the present invention, a first element may be referred to as a second element, and similarly, a second element may be referred to as a first element. The term and/or includes a combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.When a component is referred to as being "connected" or "connected" to another component, it is understood that it may be directly connected or connected to the other component, but other components may exist in the middle. Should be. On the other hand, when a component is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another component, it should be understood that there is no other component in the middle.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the present application are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In the present application, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate the presence of features, numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof described in the specification, but one or more other features. It is to be understood that the presence or addition of elements or numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof, does not preclude in advance.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. Terms as defined in a commonly used dictionary should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related technology, and should not be interpreted as an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in this application. Does not.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 수재해 플랫폼 구축에 대한 모식도이다.1 is a schematic diagram for building a flood disaster platform according to an embodiment of the present invention.
일 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 수재해 통합 자료처리 프로세스 플랫폼은 다수개의 입력 자료와 다수개의 알고리즘에 기반하여 생성될 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 수재해 통합 자료처리 프로세스 플랫폼은 자료처리를 위한 표준화 인터페이스, 통합 알고리즘 및 다양한 수재해 수행 시나리오를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the water disaster integrated data processing process platform according to the present invention may be generated based on a plurality of input data and a plurality of algorithms. According to various embodiments, a water disaster integrated data processing platform may include a standardized interface for data processing, an integrated algorithm, and various flood disaster performance scenarios.
일 실시예에 따르면, 본 발명에서 개시하고 있는 수재해 플랫폼은 SRA(satellite radar) 입력 자료 사용 및 산출자료 제공을 위한 자료처리 표준화와 수재해 플랫폼 구축 및 운영을 위한 알고리즘 모듈화를 통해 구축될 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 본 발명에서 개시하고 있는 수재해 플랫폼을 통해 다양한 종류의 수재해 정보를 예측 및 모니터링 할 수 있다. 예를 들어 상기 수재해 정보에는 도시 홍수 정보, 광역 홍수 정보 가뭄 정보 등이 포함될 수 있다.According to an embodiment, the water disaster platform disclosed in the present invention can be built through standardization of data processing for the use of satellite radar (SRA) input data and provision of output data, and the modularization of algorithms for building and operating a water disaster platform. . According to various embodiments, various types of flood disaster information may be predicted and monitored through the flood disaster platform disclosed in the present invention. For example, the flood disaster information may include urban flood information, wide area flood information, and drought information.
일 실시예에 따르면, 도 1에서 도시한 플랫폼을 구축함으로써 수재해 감시, 예측, 평가 정보를 제공하는 포탈과 연계하여 신속하고 효과적인 수재해 대응이 가능할 수 있다.According to an embodiment, by establishing the platform shown in FIG. 1, it is possible to quickly and effectively respond to flood disasters in connection with a portal that provides information on monitoring, prediction, and evaluation of flood disasters.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 수재해 플랫폼을 구축하는 방법에 대한 흐름도이다. 도 2에서 도시하고 있는 흐름도는 수재해 플랫폼을 구축하는 전자 장치(예를 들어 도 8에서 도시하고 있는 전자 장치)에 의해 수행될 수 있다.2 is a flowchart illustrating a method of building a flood disaster platform according to an embodiment of the present invention. The flowchart illustrated in FIG. 2 may be performed by an electronic device (eg, an electronic device illustrated in FIG. 8) that establishes a flood disaster platform.
일 실시예에 따르면, 210 단계에서 특정 레이더에 의해 수집되는 제1 데이터에 따른 수문기상 자료 처리 알고리즘과 SRA에 의해 수집되는 제2 데이터에 따른 광역 수재해 대응 자료처리 알고리즘에 기반하여 통합 알고리즘을 생성할 수 있다. 예를 들어, 상기 특정 레이더는 고정밀 수문레이더에 의해 수집되는 레이더 데이터일 수 있다.According to an embodiment, an integrated algorithm is generated based on a hydrological weather data processing algorithm according to the first data collected by a specific radar in
일 실시예에 따르면, 상기 고정밀 수문레이더는 특정 목적을 위해 구축되는 레이더일 수 있다. 반면, SRA는 종래에 배치되어 있는 레이더일 수 있으며, 상기 제2 데이터는 반사도 자료를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 고정밀 수문레이더는 SRA 레이더를 통해서는 획득할 수 없는 데이터를 획득할 수 있다.According to an embodiment, the high-precision hydrological radar may be a radar constructed for a specific purpose. On the other hand, the SRA may be a conventionally deployed radar, and the second data may include reflectivity data. According to various embodiments, a high-precision hydrological radar may acquire data that cannot be obtained through an SRA radar.
일 실시예에 따르면, 상기 제1 데이터에 따른 수문기상 자료 처리 알고리즘은 제1 데이터의 품질관리 알고리즘, 제1 데이터에 기반한 강우 산출 알고리즘, 인공신경망 기반 도시 유출 해석 알고리즘을 포함할 수 있다. According to an embodiment, the hydrometeorological data processing algorithm according to the first data may include a quality management algorithm of the first data, a rainfall calculation algorithm based on the first data, and a city runoff analysis algorithm based on an artificial neural network.
일 실시예에 따르면, 상기 특정 레이더로 관측된 원시자료의 품질관리를 통해 상기 제1 데이터의 활용 능력을 개선시킬 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 상기 품질관리 알고리즘은 원시자료를 호출하고 레이더 관측에서 발생할 수 있는 차폐 관련 문제를 보완하기 위해 차폐 보간 기법을 상기 원시자료에 적용하여 품질관리를 할 수 있다.According to an embodiment, the ability to utilize the first data may be improved through quality control of the raw data observed by the specific radar. According to various embodiments, the quality control algorithm may perform quality control by calling the raw data and applying a shielding interpolation technique to the raw data to compensate for problems related to shielding that may occur in radar observation.
일 실시예에 따르면, 제1 데이터에 기반한 강우 산출 알고리즘을 통해 상기 제1 데이터를 바탕으로 특정 지역의 강우를 계산할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 제1 데이터의 데이터 포맷을 강우산출 알고리즘에 활용하기 위한 포맷으로 변경한 후, 포맷이 변경된 제1 데이터를 통해 강우를 계산할 수 있다. 예를 들어, 제1 데이터의 포맷이 NetCDF라면 이를 UF 포맷으로 변환하고, 변환된 UF 포맷을 통해 특정 지역의 강우를 계산할 수 있다.According to an embodiment, rainfall in a specific area may be calculated based on the first data through a rainfall calculation algorithm based on the first data. According to various embodiments, after changing the data format of the first data into a format for use in a rainfall calculation algorithm, rainfall may be calculated using the first data whose format is changed. For example, if the format of the first data is NetCDF, it may be converted into a UF format, and rainfall in a specific area may be calculated through the converted UF format.
일 실시예에 따르면, 인공신경망 기반 도시 유출 해석 알고리즘을 통해 특정 레이더가 관측한 강우 데이터로부터 지정된 배수분구의 맨홀 별 월류량 및 해당 배수분구의 침수심 격자자료를 산출할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 인공신경망을 통해 맨홀 별 월류량을 산출할 수 있으며, 배수분구 별로 각각 다른 신경망 자료가 생성될 수 있다.According to an embodiment, through an artificial neural network-based urban runoff analysis algorithm, the amount of overflow per manhole of a designated drainage basin and the flood depth grid data of the drainage basin may be calculated from rainfall data observed by a specific radar. According to various embodiments, the amount of overflow per manhole may be calculated through an artificial neural network, and different neural network data may be generated for each drainage division.
일 실시예에 따르면, 상기 제2 데이터에 따른 광역 수재해 대응 자료처리 알고리즘은 하도 별 유출량 산출 알고리즘, 가뭄 지수 관련 알고리즘, 실시간 위성정보 기반 수문학적 가뭄지수 산출 알고리즘, 실시간 위성정보 기반 중장기 가뭄 전망 알고리즘, 위상자료 기반 북한 유출량 산출 알고리즘을 포함할 수 있다.According to an embodiment, the data processing algorithm for large-area water disasters according to the second data is a runoff calculation algorithm for each river, a drought index related algorithm, a hydrological drought index calculation algorithm based on real-time satellite information, and a mid- to long-term drought prediction algorithm based on real-time satellite information In addition, an algorithm for calculating North Korean spills based on topology data may be included.
일 실시예에 따르면, 하도 별 유출량 산출 알고리즘을 통해 목적지점에 대한 하도 별 유출량을 계산하고, 배수분구단위 별 홍수발생 여부를 파악하여 정보를 제공할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 하도 별 유출량을 계산하기 위해 흐름방향 가중치, 지표면 거칠기 자료, 흡입양정, 수리전도도, 공극률, 수치표고 자료, 토양 유형 등의 자료가 이용될 수 있다.According to an embodiment, an outflow amount for each stream channel to a destination point is calculated through an outflow rate calculation algorithm for each stream channel, and information may be provided by determining whether a flood occurs for each drainage division unit. According to various embodiments, data such as flow direction weight, surface roughness data, suction lift, hydraulic conductivity, porosity, numerical elevation data, soil type, and the like may be used to calculate the runoff amount for each stream.
일 실시예에 따르면, 가뭄 지수 관련 알고리즘과 실시간 위성정보 기반 수문학적 가뭄지수 산출 알고리즘은 월 단위로 자료를 입력 받을 수 있으며, 산출되는 자료도 월 단위로 산출될 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 실시간 위성정보 기반 중장기 가뭄 전망 알고리즘은 베이지안 네트워크(bayesian network)를 이용해 향후 6개월 동안의 수문학적 가뭄지수를 월 단위로 예측할 수 있다.According to an embodiment, the drought index related algorithm and the hydrological drought index calculation algorithm based on real-time satellite information may receive data on a monthly basis, and calculated data may be calculated on a monthly basis. According to various embodiments, a mid- to long-term drought forecasting algorithm based on real-time satellite information may predict a hydrological drought index for the next six months on a monthly basis using a Bayesian network.
일 실시예에 따르면, 위성자료 기반 북한 유출량 산출 알고리즘은 위성 자료를 기반으로 북한 수계역의 유출량을 산출할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 위성자료 기반 북한 유출량 산출 알고리즘에 따를 경우, 10분 단위로 위성 자료를 호출하여 1시간 단위의 누적 자료를 생성할 수 있으며, 황강댐 유역 안쪽에 해당하는 총 강우량을 면적으로 나누어 면적평균강우를 산출할 수 있고, 산출된 총 강우량 자료 및 면적평균강우 자료에 기반하여 유출량을 산출할 수 있다.According to an embodiment, an algorithm for calculating the amount of outflow to North Korea based on satellite data may calculate the amount of outflow in the North Korean watershed based on satellite data. According to various embodiments, if the satellite data-based North Korea runoff calculation algorithm is followed, satellite data can be called every 10 minutes to generate cumulative data for one hour, and the total rainfall in the Hwanggang Dam basin can be used as an area. By dividing, the area average rainfall can be calculated, and the runoff can be calculated based on the calculated total rainfall data and the area average rainfall data.
일 실시예에 따르면, 통합 알고리즘은 MODIS 위성 관련 알고리즘, GRACE 위성 관련 알고리즘, 북한 접경 레이더 관련 알고리즘, 위상 강우 보정 알고리즘을 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, MODIS 위성 관련 알고리즘은 증발산량 산출 알고리즘, 토양수분 산출 알고리즘, 토양수분 가뭄지수 산출 알고리즘, 수문학적 가뭄지수 산출 알고리즘, 광역홍수감시 알고리즘을 포함할 수 있고, GRACE 위성 관련 알고리즘은 북한지역 수자원 변동량 산출 알고리즘을 포함할 수 있으며, 북한접경 레이더 관련 알고리즘은 북한수계 미계측유역 홍수 예측 알고리즘을 포함할 수 있다.According to an embodiment, the integrated algorithm may include a MODIS satellite-related algorithm, a GRACE satellite-related algorithm, a North Korean border radar-related algorithm, and a phase rainfall correction algorithm. According to various embodiments, the MODIS satellite-related algorithm may include an evapotranspiration calculation algorithm, a soil moisture calculation algorithm, a soil moisture drought index calculation algorithm, a hydrological drought index calculation algorithm, a global flood monitoring algorithm, and the GRACE satellite-related algorithm is North Korea. An algorithm for calculating the amount of fluctuations in local water resources may be included, and an algorithm related to a radar bordering North Korea may include an algorithm for predicting floods in the North Korean watershed unmeasured.
한편, 본 명세서에서 개시하고 있는 통합 알고리즘을 생성하기 위한 알고리즘은 본 발명의 실시를 위한 일 실시예에 불과하므로 본 특허의 권리범위가 앞서 언급한 실시예에 국한되어서는 안 될 것이다. 예를 들어, 하천건천화 알고리즘, 광역 홍수 관련 알고리즘, UAV 영상 활용 침수심 산출 알고리즘, 홍수 피해액 산출 알고리즘 등도 통합 알고리즘 생성을 위해 이용될 수 있다. 더불어, 210 단계에 따른 통합 알고리즘 생성 방법의 구체적인 동작에 대해서는 도 3에 대한 설명을 통해 후술한다.On the other hand, the algorithm for generating the integrated algorithm disclosed in this specification is only one embodiment for the implementation of the present invention, so the scope of the present patent should not be limited to the above-mentioned embodiment. For example, river drying algorithms, wide area flood-related algorithms, flood depth calculation algorithms using UAV images, and flood damage calculation algorithms may also be used to generate an integrated algorithm. In addition, a detailed operation of the method for generating an integrated algorithm according to step 210 will be described later with reference to FIG. 3.
일 실시예에 따르면, 220 단계에서 210 단계를 통해 생성된 통합 알고리즘에 기반하여 데이터 표준화를 수행할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 데이터를 표준화함으로써 플랫폼을 체계적으로 구성할 수 있을 뿐만 아니라, 플랫폼 구축 이후 데이터 활용을 최대화할 수 있다. 220 단계에 대한 구체적인 설명은 도 4 내지 도 7에 대한 설명을 통해 후술한다.According to an embodiment, data standardization may be performed based on an integrated algorithm generated through
일 실시예에 따르면, 230 단계에서 표준화된 데이터에 기반하여 수재해와 관련된 정보를 제공하는 수재해 플랫폼을 구출할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 구축된 상기 수재해 플랫폼을 통해 광역적인 가뭄을 예방 및 관리할 수 있으며, 강우에 대한 도시방재 시스템을 보강할 수 있고, 홍수 등에 대한 지방자치단체의 재해 경감 및 예방을 수행할 수 있다.According to an embodiment, a flood disaster platform that provides information related to a flood disaster may be rescued based on data standardized in
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 알고리즘을 생성하는 방법에 대한 흐름도이다. 도 3에서 도시하고 있는 흐름도는 수재해 플랫폼을 구축하는 전자 장치(예를 들어 도 8에서 도시하고 있는 전자 장치)에 의해 수행될 수 있다.3 is a flowchart of a method of generating an integrated algorithm according to an embodiment of the present invention. The flowchart illustrated in FIG. 3 may be performed by an electronic device (eg, an electronic device illustrated in FIG. 8) that establishes a flood disaster platform.
일 실시예에 따르면, 310 단계에서 상기 제1 데이터에 따른 수문기상 자료 처리 알고리즘과 상기 제2 데이터에 따른 광역 수재해 대응 자료처리 알고리즘을 구성하는 각 알고리즘의 특성에 기반하여 일 단위 산출이 필요한 제1 알고리즘, 시간 단위 산출이 필요한 제2 알고리즘, 그 외 구동 단위에 대한 제3 알고리즘을 구분할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 제1 알고리즘은 위성 기반 알고리즘일 수 있으며, 제2 알고리즘은 레이더 관련 알고리즘일 수 있고, 제3 알고리즘은 도수 유출 계산과 관련된 알고리즘일 수 있다.According to an embodiment, in
일 실시예에 따르면, 320 단계에서 상기 제1 알고리즘에 따른 제1 구동 간격, 상기 제2 알고리즘에 따른 제2 구동 간격, 상기 제3 알고리즘에 따른 제3 구동 간격을 결정할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 상기 제1 구동 간격은 1시간일 수 있으며, 상기 제2 구동 간격은 1분일 수 있고, 상기 제3 구동 간격은 10분일 수 있다.According to an embodiment, in
일 실시예에 따르면, 품질관리 알고리즘에 따른 구동 간격은 1분 일 수 있으며, 특정 레이더에 따른 합성 강우량 생산을 위한 알고리즘의 구동 간격은 1분일 수 있고, 도시홍수 예보 알고리즘의 구동 간격은 10분일 수 있으며, 하도 별 유출량 산출 알고리즘의 구동 간격은 10분 일 수 있다.According to an embodiment, the driving interval according to the quality management algorithm may be 1 minute, the driving interval of the algorithm for producing synthetic rainfall according to a specific radar may be 1 minute, and the driving interval of the urban flood forecasting algorithm may be 10 minutes. In addition, the driving interval of the flow rate calculation algorithm for each river may be 10 minutes.
일 실시예에 따르면, 330 단계에서 상기 제1 구동 간격에 따라 제1 알고리즘을 구동하고, 상기 제2 구동 간격에 따라 제2 알고리즘을 구동하며, 상기 제3 구동 간격에 따라 상기 제3 알고리즘을 구동함으로써 상기 통합 알고리즘을 최적화할 수 있다.According to an embodiment, in
일 실시예에 따르면, 통합 알고리즘을 구성하는 관측 자료 전처리 알고리즘, 기초 수문 정보 산출 알고리즘, 가뭄/홍수 수재해 정보 산출 알고리즘이 시계열적으로 수행되도록 통합 알고리즘이 생성될 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 각 알고리즘 연계 시나리오에 따른 자동 수행 기간 조정을 통해 알고리즘의 효율적인 연계 수행이 가능해질 수 있다. 예를 들어, 알고리즘 연계 수행 시 선행 알고리즘의 시간 정보를 확인함으로써 알고리즘 연계가 수행될 수 있다.According to an embodiment, an integrated algorithm may be generated such that an observation data preprocessing algorithm, a basic hydrological information calculation algorithm, and a drought/flood disaster information calculation algorithm constituting the integrated algorithm are performed in time series. According to various embodiments, efficient linkage execution of an algorithm may be possible through automatic execution period adjustment according to each algorithm linkage scenario. For example, when performing algorithm linkage, algorithm linkage may be performed by checking time information of a preceding algorithm.
도 4 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 표준화 방법에 대한 흐름도이다. 도 4 내지 도 7에서 도시하고 있는 흐름도는 수재해 플랫폼을 구축하는 전자 장치(예를 들어 도 8에서 도시하고 있는 전자 장치)에 의해 수행될 수 있다.4 to 7 are flowcharts of a data standardization method according to an embodiment of the present invention. The flowcharts illustrated in FIGS. 4 to 7 may be performed by an electronic device (eg, an electronic device illustrated in FIG. 8) building a flood disaster platform.
일 실시예에 따르면, 410 단계에서 중복 데이터를 감소시키기 위해 중복 처리 과정을 전처리 과정으로 분리할 수 있으며, 420 단계에서 상기 통합 알고리즘을 구성하는 적어도 하나의 알고리즘이 상기 전처리 과정과 연계하여 수행되도록 설정할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 도 4에서 도시하고 있는 방식을 통해 플랫폼을 구성하는 데이터를 표준화함으로써 수재해 플랫폼의 계산 효율을 향상시킬 수 있다.According to an embodiment, in
일 실시예에 따르면, 상기 통합 알고리즘의 수행 과정에서 불필요한 부분을 제거하는 과정이 데이터 표준화 수행 단계 중에 수행될 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 제거되는 상기 불필요한 부분은 상기 통합 알고리즘에 이용되지 않는 변수, 상기 통합 알고리즘에 이용되지 않는 함수를 포함할 수 있다. 예를 들어 상기 통합 알고리즘에 이용되지 않는 변수 및 함수에는 과거 개발 내용의 기록 및 재사용 또는 복구의 필요성을 위해 잔존하는 정보 등이 포함될 수 있다.According to an embodiment, a process of removing unnecessary portions in the process of executing the integration algorithm may be performed during the data standardization process. According to various embodiments, the unnecessary portion to be removed may include a variable not used in the integration algorithm and a function not used in the integration algorithm. For example, variables and functions that are not used in the integrated algorithm may include information remaining for the necessity of recording and reusing or recovering past developments.
일 실시예에 따르면, 510 단계에서 상기 통합 알고리즘에 의해 생성되는 중간 산출물 중 최종 산출물 생성 이후에는 사용되지 않는 중간 산출을 확인할 수 있으며, 520 단계에서 상기 사용되지 않는 중간 산출물을 메모리에서 삭제할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 상기 사용되지 않는 중간 산출물을 상기 통합 알고리즘 구동 시 메모리 변수로 활용할 수도 있다. 도 5에서 도시하고 있는 데이터 표준화 방법에 따를 경우, 플랫폼을 구축하는 전자 장치 내 메모리 공간이 넓어질 수 있다.According to an embodiment, among intermediate products generated by the integration algorithm in
일 실시예에 따르면, 610 단계에서 통합 알고리즘에 의해 생성되는 산출물에 포함되어 있는 정보 중 시간에 따라 변하지 않는 정보를 확인할 수 있으며, 620 단계에서 상기 시간에 따라 변하지 않는 정보를 별도의 파일로 분리할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 상기 시간에 따라 변하지 않는 정보는 좌표 정보를 포함할 수 있다. According to an embodiment, information that does not change over time among the information included in the output generated by the integration algorithm in
일 실시예에 따르면, 710 단계에서 상기 통합 알고리즘을 구성하는 복수개의 알고리즘 별로 자원 예측 소모량과 플랫폼 내 유휴 자원 정보를 획득할 수 있으며, 720 단계에서 상기 자원 예측 소모량과 상기 플랫폼 내 유휴 자원 정보에 기반하여 상기 복수개의 알고리즘에 대한 자원 분배량을 결정할 수 있다.According to an embodiment, in
알고리즘에 따라 활용 가능한 계산 자원을 고정하는 것은 시스템 안정성 유지 측면에서는 바람직할 수 있으나, 효율성은 떨어질 수 있는바, 본 발명에서는 도 7에서 도시하고 있는 동작을 통해 플랫폼 내 유휴 자원 정보를 획득하고 분배함으로써 통합 알고리즘의 계산 시간을 단축시킬 수 있다.Fixing the available computational resources according to the algorithm may be desirable in terms of maintaining system stability, but the efficiency may be reduced.In the present invention, by acquiring and distributing idle resource information in the platform through the operation shown in FIG. It is possible to shorten the calculation time of the integrated algorithm.
일 실시예에 따르면, 도 7에서 도시하고 있는 동작에 따른 자원의 유동적 분배 과정에서 발생 가능한 알고리즘 수행 병목 현상의 발생을 억제하기 위해 백업 자원을 확보하거나 통합 알고리즘의 시나리오를 조정할 수 있다.According to an embodiment, backup resources may be secured or a scenario of an integrated algorithm may be adjusted in order to suppress the occurrence of an algorithm execution bottleneck that may occur in the process of dynamically distributing resources according to the operation illustrated in FIG. 7.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.8 is a block diagram of an electronic device according to an embodiment of the present invention.
일 실시예에 따르면, 수재해 플랫폼을 포함하는 전자 장치(800)는 서버를 포함하는 적어도 하나의 외부 장치와 송수신하는 송수신부(810), 특정 레이더에 의해 수집되는 제1 데이터에 따른 수문기상 자료 처리 알고리즘과 SRA(satellite radar)에 의해 수집되는 제2 데이터에 따른 광역 수재해 대응 자료처리 알고리즘에 기반하여 통합 알고리즘을 생성하고, 상기 통합 알고리즘에 기반하여 데이터 표준화를 수행하며, 상기 표준화된 데이터에 기반하여 수재해와 관련된 정보를 제공하는 수재해 플랫폼을 구축하는 제어부(820) 및 상기 표준화된 데이터가 저장되는 메모리(830)를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the
일 실시예에 따르면, 상기 제어부(820)는 제1 데이터에 따른 수문기상 자료 처리 알고리즘과 상기 제2 데이터에 따른 광역 수재해 대응 자료처리 알고리즘을 구성하는 각 알고리즘의 특성에 기반하여 일 단위 산출이 필요한 제1 알고리즘, 시간 단위 산출이 필요한 제2 알고리즘, 그 외 구동 단위에 대한 제3 알고리즘을 구분하고, 상기 제1 알고리즘에 따른 제1 구동 간격, 상기 제2 알고리즘에 따른 제2 구동 간격, 상기 제3 알고리즘에 따른 제3 구동 간격을 결정하며, 상기 제1 구동 간격에 따라 제1 알고리즘을 구동하고, 상기 제2 구동 간격에 따라 제2 알고리즘을 구동하며, 상기 제3 구동 간격에 따라 상기 제3 알고리즘을 구동함으로써 상기 통합 알고리즘을 최적화할 수 있다.According to an embodiment, the
일 실시예에 따르면, 상기 제어부는 상기 통합 알고리즘을 구성하는 관측 자료 전처리 알고리즘, 기초 수문 정보 산출 알고리즘, 가뭄/홍수 수재해 정보 산출 알고리즘이 시계열적으로 수행되도록 통합 알고리즘을 생성할 수 있다.According to an embodiment, the controller may generate an integrated algorithm such that an observation data preprocessing algorithm, a basic hydrological information calculation algorithm, and a drought/flood disaster information calculation algorithm constituting the integrated algorithm are performed in a time series.
일 실시예에 따르면, 상기 제어부는 중복 데이터를 감소시키기 위해 중복 처리 과정을 전처리 과정으로 분리하고, 상기 통합 알고리즘을 구성하는 적어도 하나의 알고리즘이 상기 전처리 과정과 연계하여 수행되도록 설정할 수 있다.According to an embodiment, in order to reduce redundant data, the controller may separate the redundant processing process into a preprocessing process, and set at least one algorithm constituting the integrated algorithm to be performed in connection with the preprocessing process.
일 실시예에 따르면, 상기 제어부는 상기 통합 알고리즘의 수행 과정에서 불필요한 부분을 제거할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 상기 불필요한 부분은 상기 통합 알고리즘에 이용되지 않는 변수, 상기 통합 알고리즘에 이용되지 않는 함수를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the control unit may remove unnecessary portions in the process of executing the integration algorithm. According to various embodiments, the unnecessary portion may include a variable not used in the integration algorithm and a function not used in the integration algorithm.
일 실시예에 따르면, 상기 제어부는 상기 통합 알고리즘에 의해 생성되는 중간 산출물 중 최종 산출물 생성 이후에는 사용되지 않는 중간 산출물을 확인하고, 상기 사용되지 않는 중간 산출물을 메모리에서 삭제할 수 있다.According to an embodiment, the controller may check an intermediate product that is not used after the final product is generated among intermediate products generated by the integration algorithm, and delete the unused intermediate product from the memory.
일 실시예에 따르면, 상기 제어부는 상기 통합 알고리즘에 의해 생성되는 산출물에 포함되어 있는 정보 중 시간에 따라 변하지 않는 정보를 확인하고, 상기 시간에 따라 변하지 않는 정보를 별도의 파일로 분리할 수 있다.According to an embodiment, the control unit may check information that does not change over time among information included in a product generated by the integrated algorithm, and divide the information that does not change over time into a separate file.
일 실시예에 따르면, 상기 제어부는 상기 통합 알고리즘을 구성하는 복수개의 알고리즘 별로 자원 예측 소모량과 플랫폼 내 유휴 자원 정보를 획득하고, 상기 자원 예측 소모량과 상기 플랫폼 내 유휴 자원 정보에 기반하여 상기 복수개의 알고리즘에 대한 자원 분배량을 결정할 수 있다.According to an embodiment, the controller obtains resource prediction consumption amount and idle resource information in the platform for each of a plurality of algorithms constituting the integrated algorithm, and the plurality of algorithms based on the estimated resource consumption amount and the idle resource information in the platform. You can determine the amount of resource distribution for
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 사람이라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The above description is merely illustrative of the technical idea of the present invention, and those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains will be able to make various modifications and variations without departing from the essential characteristics of the present invention. Accordingly, the embodiments disclosed in the present invention are not intended to limit the technical idea of the present invention, but to explain the technical idea, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present invention should be interpreted by the following claims, and all technical ideas within the scope equivalent thereto should be interpreted as being included in the scope of the present invention.
Claims (15)
상기 통합 알고리즘에 기반하여 데이터 표준화를 수행하는 단계; 및
상기 표준화된 데이터에 기반하여 수재해와 관련된 정보를 제공하는 수재해 플랫폼을 구축하는 단계를 포함하는,
수재해 플랫폼 구축 방법.Integration based on a hydrological weather data processing algorithm according to the first data collected by a specific radar and a wide area water disaster response data processing algorithm according to the second data collected by SRA (Satellite, Radar, AWS (Automatic Weather System)) Generating an algorithm;
Performing data standardization based on the integration algorithm; And
Including the step of building a flood disaster platform that provides information related to the flood disaster based on the standardized data,
How to build a flood disaster platform.
상기 제1 데이터에 따른 수문기상 자료 처리 알고리즘은 상기 제1 데이터에 기반한 강우 산출 알고리즘, 상기 제1 데이터의 품질관리 알고리즘, 인공신경망 기반 도시 유출 해석 알고리즘을 포함하고, 상기 제2 데이터에 따른 광역 수재해 대응 자료처리 알고리즘은 하도 별 유출량 산출 알고리즘, 가뭄 지수 관련 알고리즘을 포함하는 것을 특징으로 하는,
수재해 플랫폼 구축 방법.The method of claim 1,
The hydrological weather data processing algorithm according to the first data includes a rainfall calculation algorithm based on the first data, a quality control algorithm for the first data, an artificial neural network based urban runoff analysis algorithm, and a wide area number according to the second data The disaster response data processing algorithm is characterized in that it includes an algorithm for calculating the amount of runoff for each river, and an algorithm related to the drought index.
How to build a flood disaster platform.
상기 통합 알고리즘을 생성하는 단계는,
상기 제1 데이터에 따른 수문기상 자료 처리 알고리즘과 상기 제2 데이터에 따른 광역 수재해 대응 자료처리 알고리즘을 구성하는 각 알고리즘의 특성에 기반하여 일 단위 산출이 필요한 제1 알고리즘, 시간 단위 산출이 필요한 제2 알고리즘, 그 외 구동 단위에 대한 제3 알고리즘을 구분하는 단계;
상기 제1 알고리즘에 따른 제1 구동 간격, 상기 제2 알고리즘에 따른 제2 구동 간격, 상기 제3 알고리즘에 따른 제3 구동 간격을 결정하는 단계; 및
상기 제1 구동 간격에 따라 제1 알고리즘을 구동하고, 상기 제2 구동 간격에 따라 제2 알고리즘을 구동하며, 상기 제3 구동 간격에 따라 상기 제3 알고리즘을 구동함으로써 상기 통합 알고리즘을 최적화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
수재해 플랫폼 구축 방법.The method of claim 1,
Generating the integration algorithm,
Based on the characteristics of each algorithm constituting the hydrological weather data processing algorithm according to the first data and the data processing algorithm corresponding to a wide area water disaster according to the second data, a first algorithm that requires a daily calculation, a first algorithm that requires a time unit calculation Classifying a second algorithm and a third algorithm for the driving unit;
Determining a first driving interval according to the first algorithm, a second driving interval according to the second algorithm, and a third driving interval according to the third algorithm; And
Optimizing the integration algorithm by driving a first algorithm according to the first driving interval, driving a second algorithm according to the second driving interval, and driving the third algorithm according to the third driving interval. Characterized in that it comprises,
How to build a flood disaster platform.
상기 통합 알고리즘을 생성하는 단계는,
상기 통합 알고리즘을 구성하는 관측 자료 전처리 알고리즘, 기초 수문 정보 산출 알고리즘, 가뭄/홍수 수재해 정보 산출 알고리즘이 시계열적으로 수행되도록 통합 알고리즘을 생성하는 것을 특징으로 하는,
수재해 플랫폼 구축 방법.The method of claim 1,
Generating the integration algorithm,
An integrated algorithm is generated such that an observation data preprocessing algorithm, a basic hydrological information calculation algorithm, and a drought/flood disaster information calculation algorithm constituting the integrated algorithm are performed in time series,
How to build a flood disaster platform.
상기 데이터 표준화 수행 단계는,
중복 데이터를 감소시키기 위해 중복 처리 과정을 전처리 과정으로 분리하는 단계; 및
상기 통합 알고리즘을 구성하는 적어도 하나의 알고리즘이 상기 전처리 과정과 연계하여 수행되도록 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
수재해 플랫폼 구축 방법.The method of claim 1,
The data standardization performing step,
Separating the redundant processing process into a preprocessing process to reduce redundant data; And
It characterized in that it comprises the step of setting at least one algorithm constituting the integration algorithm to be performed in conjunction with the pre-processing process,
How to build a flood disaster platform.
상기 데이터 표준화 수행 단계는 상기 통합 알고리즘의 수행 과정에서 불필요한 부분을 제거하는 단계를 포함하고,
상기 불필요한 부분은 상기 통합 알고리즘에 이용되지 않는 변수, 상기 통합 알고리즘에 이용되지 않는 함수를 포함하는 것을 특징으로 하는,
수재해 플랫폼 구축 방법.The method of claim 1,
The step of performing the data standardization includes removing unnecessary parts in the process of performing the integration algorithm,
The unnecessary part is characterized in that it includes a variable not used in the integration algorithm, a function not used in the integration algorithm,
How to build a flood disaster platform.
상기 데이터 표준화 수행 단계는,
상기 통합 알고리즘에 의해 생성되는 중간 산출물 중 최종 산출물 생성 이후에는 사용되지 않는 중간 산출물을 확인하는 단계; 및
상기 사용되지 않는 중간 산출물을 메모리에서 삭제하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
수재해 플랫폼 구축 방법.The method of claim 1,
The data standardization performing step,
Identifying an intermediate product that is not used after the final product is generated among the intermediate products generated by the integration algorithm; And
And deleting the unused intermediate product from the memory,
How to build a flood disaster platform.
상기 데이터 표준화 수행 단계는,
상기 통합 알고리즘에 의해 생성되는 산출물에 포함되어 있는 정보 중 시간에 따라 변하지 않는 정보를 확인하는 단계; 및
상기 시간에 따라 변하지 않는 정보를 별도의 파일로 분리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
수재해 플랫폼 구축 방법.The method of claim 1,
The data standardization performing step,
Checking information that does not change with time among information included in the product generated by the integrated algorithm; And
It characterized in that it comprises the step of separating the information that does not change over time into a separate file,
How to build a flood disaster platform.
상기 데이터 표준화 수행 단계는,
상기 통합 알고리즘을 구성하는 복수개의 알고리즘 별로 자원 예측 소모량과 플랫폼 내 유휴 자원 정보를 획득하는 단계; 및
상기 자원 예측 소모량과 상기 플랫폼 내 유휴 자원 정보에 기반하여 상기 복수개의 알고리즘에 대한 자원 분배량을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
수재해 플랫폼 구축 방법.The method of claim 1,
The data standardization performing step,
Acquiring resource prediction consumption information and idle resource information in the platform for each of a plurality of algorithms constituting the integrated algorithm; And
It characterized in that it comprises the step of determining a resource distribution amount for the plurality of algorithms based on the estimated resource consumption amount and the idle resource information in the platform,
How to build a flood disaster platform.
서버를 포함하는 적어도 하나의 외부 장치와 송수신하는 송수신부;
특정 레이더에 의해 수집되는 제1 데이터에 따른 수문기상 자료 처리 알고리즘과 SRA(satellite radar)에 의해 수집되는 제2 데이터에 따른 광역 수재해 대응 자료처리 알고리즘에 기반하여 통합 알고리즘을 생성하고, 상기 통합 알고리즘에 기반하여 데이터 표준화를 수행하며, 상기 표준화된 데이터에 기반하여 수재해와 관련된 정보를 제공하는 수재해 플랫폼을 구축하는 제어부; 및
상기 표준화된 데이터가 저장되는 메모리를 포함하는,
전자 장치.In the electronic device including the flood disaster platform,
Transmitting and receiving unit for transmitting and receiving with at least one external device including a server;
An integrated algorithm is created based on a hydrological weather data processing algorithm according to the first data collected by a specific radar and a wide area water disaster response data processing algorithm according to the second data collected by a satellite radar (SRA), and the integrated algorithm A control unit that standardizes data based on and builds a flood disaster platform that provides information related to a flood disaster based on the standardized data; And
Including a memory in which the standardized data is stored,
Electronic device.
상기 제1 데이터에 따른 수문기상 자료 처리 알고리즘은 상기 제1 데이터에 기반한 강우 산출 알고리즘, 상기 제1 데이터의 품질관리 알고리즘, 인공신경망 기반 도시 유출 해석 알고리즘을 포함하고, 상기 제2 데이터에 따른 광역 수재해 대응 자료처리 알고리즘은 하도 별 유출량 산출 알고리즘, 가뭄 지수 관련 알고리즘을 포함하는 것을 특징으로 하는,
전자 장치.The method of claim 10,
The hydrological weather data processing algorithm according to the first data includes a rainfall calculation algorithm based on the first data, a quality control algorithm for the first data, an artificial neural network based urban runoff analysis algorithm, and a wide area number according to the second data The disaster response data processing algorithm is characterized in that it includes an algorithm for calculating the amount of runoff for each river and an algorithm related to drought index
Electronic device.
상기 제어부는 상기 제1 데이터에 따른 수문기상 자료 처리 알고리즘과 상기 제2 데이터에 따른 광역 수재해 대응 자료처리 알고리즘을 구성하는 각 알고리즘의 특성에 기반하여 일 단위 산출이 필요한 제1 알고리즘, 시간 단위 산출이 필요한 제2 알고리즘, 그 외 구동 단위에 대한 제3 알고리즘을 구분하고, 상기 제1 알고리즘에 따른 제1 구동 간격, 상기 제2 알고리즘에 따른 제2 구동 간격, 상기 제3 알고리즘에 따른 제3 구동 간격을 결정하며, 상기 제1 구동 간격에 따라 제1 알고리즘을 구동하고, 상기 제2 구동 간격에 따라 제2 알고리즘을 구동하며, 상기 제3 구동 간격에 따라 상기 제3 알고리즘을 구동함으로써 상기 통합 알고리즘을 최적화하는 것을 특징으로 하는,
전자 장치.The method of claim 10,
The control unit calculates a first algorithm requiring daily calculation based on the characteristics of each algorithm constituting a hydrological weather data processing algorithm according to the first data and a data processing algorithm corresponding to a wide area water disaster according to the second data The required second algorithm and a third algorithm for other driving units are classified, and a first driving interval according to the first algorithm, a second driving interval according to the second algorithm, and a third driving according to the third algorithm The integrated algorithm by determining an interval, driving a first algorithm according to the first driving interval, driving a second algorithm according to the second driving interval, and driving the third algorithm according to the third driving interval Characterized in that to optimize,
Electronic device.
상기 제어부는 상기 통합 알고리즘에 의해 생성되는 중간 산출물 중 최종 산출물 생성 이후에는 사용되지 않는 중간 산출물을 확인하고, 상기 사용되지 않는 중간 산출물을 상기 메모리에서 삭제하는 것을 특징으로 하는,
전자 장치.The method of claim 10,
The control unit is characterized in that, among the intermediate products generated by the integration algorithm, the control unit checks the intermediate products that are not used after the creation of the final product, and deletes the unused intermediate products from the memory,
Electronic device.
상기 제어부는 상기 통합 알고리즘에 의해 생성되는 산출물에 포함되어 있는 정보 중 시간에 따라 변하지 않는 정보를 확인하고, 상기 시간에 따라 변하지 않는 정보를 별도의 파일로 분리하여 상기 메모리에 저장하는 것을 특징으로 하는,
전자 장치.The method of claim 10,
Wherein the control unit checks information that does not change over time among information included in the product generated by the integrated algorithm, separates the information that does not change over time into a separate file, and stores the information in the memory. ,
Electronic device.
상기 제어부는 상기 통합 알고리즘을 구성하는 복수개의 알고리즘 별로 자원 예측 소모량과 플랫폼 내 유휴 자원 정보를 획득하고, 상기 자원 예측 소모량과 상기 플랫폼 내 유휴 자원 정보에 기반하여 상기 복수개의 알고리즘에 대한 자원 분배량을 결정하는 것을 특징으로 하는,
전자 장치.The method of claim 10,
The control unit obtains resource prediction consumption amount and idle resource information in the platform for each of a plurality of algorithms constituting the integrated algorithm, and calculates the resource distribution amount for the plurality of algorithms based on the estimated resource consumption amount and the idle resource information in the platform. Characterized in that to determine,
Electronic device.
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190098353A KR102252801B1 (en) | 2019-08-12 | 2019-08-12 | Method for constructing of a water hazard platform based on an integrated algorithm |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113256077A (en) * | 2021-04-30 | 2021-08-13 | 兰州有色冶金设计研究院有限公司 | Implementation method for zero discharge of tailing pond water |
| CN116776238A (en) * | 2023-08-25 | 2023-09-19 | 汇杰设计集团股份有限公司 | Dynamic risk assessment method and system for flood and drought disasters based on multi-source information |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20140103589A (en) * | 2013-02-18 | 2014-08-27 | 아주대학교산학협력단 | Flood estimation method using MAPLE forecasted precipitation data and apparatus thereof |
| KR20180082007A (en) * | 2017-01-09 | 2018-07-18 | 한국전자통신연구원 | System and method for generating and delivering disaster information and contents |
| KR101954570B1 (en) * | 2018-02-08 | 2019-03-05 | 세종대학교산학협력단 | System and method for estimating drought outlook information using meteorological forecast data |
| KR20190065015A (en) * | 2017-12-01 | 2019-06-11 | 부산대학교 산학협력단 | Support method for responding to stream disaster, and support system for responding to stream disaster |
-
2019
- 2019-08-12 KR KR1020190098353A patent/KR102252801B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20140103589A (en) * | 2013-02-18 | 2014-08-27 | 아주대학교산학협력단 | Flood estimation method using MAPLE forecasted precipitation data and apparatus thereof |
| KR20180082007A (en) * | 2017-01-09 | 2018-07-18 | 한국전자통신연구원 | System and method for generating and delivering disaster information and contents |
| KR20190065015A (en) * | 2017-12-01 | 2019-06-11 | 부산대학교 산학협력단 | Support method for responding to stream disaster, and support system for responding to stream disaster |
| KR101954570B1 (en) * | 2018-02-08 | 2019-03-05 | 세종대학교산학협력단 | System and method for estimating drought outlook information using meteorological forecast data |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| KSCE MAGAZINE, ‘국토관측센서 기반 수재해 정보플랫폼 융합기술연구단 소개’, 2017년 3월* * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113256077A (en) * | 2021-04-30 | 2021-08-13 | 兰州有色冶金设计研究院有限公司 | Implementation method for zero discharge of tailing pond water |
| CN116776238A (en) * | 2023-08-25 | 2023-09-19 | 汇杰设计集团股份有限公司 | Dynamic risk assessment method and system for flood and drought disasters based on multi-source information |
| CN116776238B (en) * | 2023-08-25 | 2023-11-03 | 汇杰设计集团股份有限公司 | Dynamic risk assessment method and system for flood and drought disasters based on multi-source information |
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|---|---|
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