About Solution
NOx/O2 센서를 이용한 빅데이터 분석 및 모니터링과 AI 인공신경망을 통하여 질소산화물의 수치를 예측 및 분석 하는 서비스 플랫폼이다.
client가 웹서버에 접속하여 있을 때, 혹은 수시로 초단위로 수많은 양의 데이터를 받은 후 RNN의 일종인 LSTM(추후 바뀔수 있음)을 통해 시퀀스 데이터를 생성 및 해당 데이터를 이용하여 몇 초 뒤의 데이터를 예측한다. 만약 해당 결과값이 위험범위를 넘을 경우 웹서버에 접속해 있는 client에게 알린다. 시계열 데이터 분석을 통해 과거의 데이터를 기반으로 미래의 데이터의 위험 범위를 예측하여 결과 값을 반환한다.
수도권 연평균 농도가 2010년 18ppb까지 증가함에 따라 주의보 발령 횟수가 증가하고 고농도 빈도가 높아지고 있어 대기 환경관리의 필요성이 대두되고 있다. 이에 O^3의 전구 물질인 NOx 배출량 저감의 필요성도 제기되고 있다. NOx는 사업장이나 발전소 등의 오염원 또는 이동 오염원에서 주로 배출되는데 경유나 LPG 등과 같은 연료들의 연소 때문에 인위적으로 생성되어 대기오염의 문제를 일으키고 있다. 그러므로 산업용 보일러 기반의 NOx/ O2 측정 데이터를 실시간으로 모니터링하고 측정 데이터를 기계학습에 필요한 빅데이터와 로지스틱 회귀 알고리즘을 활용하여 오염 데이터를 분석하는 시스템 개발을 목표로 한다.