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[IT뉴스]AI로 분석한 동별 미세먼지 정보에 건설사, 공기가전 등 수요 증가

온카뱅크관리자

2025-03-13 09:17:34

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">케이웨더, 인공지능 기술 적용해 차별화된 행정동별 미세먼지 데이터 생산<br> 행정구에 동일한 미세먼지 값이 아닌 세분화된 정확한 동별 미세먼지 정보 제공</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="qYKtpko9DM">
          <p contents-hash="18d4d6b08c5c0920fb7a7af57914df99b8d3a80220ddcbd1d42ed5188a04df14" dmcf-pid="BG9FUEg2sx" dmcf-ptype="general">“강남구의 모든 미세먼지 농도는 똑같나요?”, “강남구 논현동 등 내가 사는 행정동의 미세먼지 농도는 어떤가요?” 등은 미세먼지와 관련해서 가장 많이 발생하는 질문이다. 현재 미세먼지 정보는 정부가 행정구역마다 1개씩 설치한 국가 미세먼지 관측망에 의존하기 때문에 해당 구에 포함된 모든 행정동이 동일한 미세먼지 값으로 제공된다. 따라서 내가 사는 동네의 정확한 미세먼지 농도 값을 알 수 없다는 문제점이 있었다.</p>
          <p contents-hash="5b3972a3f991b072f80eb16992dd7a11c879c1856e20842fd724b3c93a36b0cd" dmcf-pid="bH23uDaVmQ" dmcf-ptype="general">이러한 문제를 해결하기 위해 날씨 빅데이터플랫폼 기업 케이웨더가 나섰다. 케이웨더는 인공지능 기술을 활용해 상세하게 분석한 행정동별 미세먼지 실황 정보를 생산해 제공하고 있다. 케이웨더의 동별 미세먼지 정보는 600여 곳의 국가관측망 정보와 3,700여 곳의 케이웨더 IoT 실외공기측정기가 측정하는 자체측정정보에 오염배출정보, 인구밀도, 지역적특성 등을 고려하고 케이웨더의 AI기술을 결합해 실시간으로 행정동별로 생산되는 정보다.</p>
          <p contents-hash="7837f8fb4db2456603f9153a7de459a8fbbecb1cd08ec5bf1c205acb72a939c6" dmcf-pid="K7d28TOJsP" dmcf-ptype="general">최근 날이 풀리고 대기가 정체되면서 미세먼지 농도가 높아져 수도권에 비상저감조치가 시행되고 있는 상황에서 케이웨더의 인공지능 기술이 적용된 상세한 동별 미세먼지 정보에 대한 건설사, 공기가전 등 다양한 산업군에서의 수요가 증가하고 있다.</p>
          <p contents-hash="b5b57e000a233f46d90e9d1704a01df04b03dbec8263aa590a3da7d8d70fbb6f" dmcf-pid="9zJV6yIiw6" dmcf-ptype="general">현재 미세먼지 정보는 대부분의 포털이나 앱에서는 해당 측정 데이터를 동이나 구 단위로 매칭하여 서비스하고 있어 근거리에서도 큰 차이가 나는 공기질을 제대로 반영하지 못하고 있다. 또한 환경부 측정소는 부피가 크고 관리의 어려움 등으로 인해 일반 시민들이 생활하는 곳이 아닌 숲속이나 건물의 옥상 등에 설치하는 경우가 많아 사람들이 생활하는 곳과 동떨어진 위치의 미세먼지 농도를 측정하는 문제점이 있다. 또한 국가관측망은 측정 데이터를 수집해서 분석하기까지 최소 1시간 20분 이상이 소요되기 때문에 실시간으로 공기질 정보를 파악하기에는 적절하지 않은 측면이 있다.</p>
          <p contents-hash="2d71dfb714e92ebe6cef48f8f40b242f0c3ca54a1ec238a6068e7eb536256984" dmcf-pid="2qifPWCns8" dmcf-ptype="general">케이웨더는 이러한 단점을 보완하기 위해 도로변, CCTV 폴대, 가로등, 스마트폴, 아파트단지 등에 IoT 실외공기측정기를 설치하여 국민이 실제 호흡하는 공간의 공기질을 실시간으로 측정하여 공기데이터를 수집한다. 이렇게 수집된 데이터와 국가관측망 데이터를 통합 분석하여 생산된 동별 미세먼지 정보를 고객이 활용할 수 있도록 언론사, 포털 등 다양한 정보서비스 기관과 기업에게 제공하게 된 것이다.<br></p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e58dd7280cc364b7478b6a3d58e80e7a7704b0e31d45ba10ee10993bf9e88ce3" dmcf-pid="VBn4QYhLw4" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="케이웨더 Air365 동별 미세먼지 실황" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202503/13/etimesi/20250313090624872ypyj.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="z9GshP9HmR" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202503/13/etimesi/20250313090624872ypyj.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            케이웨더 Air365 동별 미세먼지 실황
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="57b8d4f201f11ebe24743f87ce74d400a8395f28464fe784dab612a548e76fa9" dmcf-pid="fbL8xGloIf" dmcf-ptype="general">최근 들어 내가 살고 있는 집이나 아파트 단지 내의 정확한 미세먼지 정보를 알고 싶어하는 수요가 크게 증가하고 있다. 일반 국민들은 언제 창문을 열어 환기를 해야 하는지를 판단하기 위해 내가 사는 동네의 정확한 미세먼지 데이터가 필요하며 환기가전 업체는 환기장치의 가동시기와 가동시간을 조정하기 위해 정확한 동별 미세먼지 정보를 활용하여 최적의 실내공기질을 유지하고 에너지를 절감하는 등의 효과를 얻고 있다. 또한 건설사에서는 동별 미세먼지 정보를 통해 건설 현장의 공사 일정을 조정하거나 작업자에 대한 보호 조치 계획을 세우는 등 다방면에서 활용하고 있다.</p>
          <p contents-hash="626b5236f5af2d24acc52b26270a8d9fdeef5b745e286dbe5973d8979fbf8418" dmcf-pid="4Ko6MHSgDV" dmcf-ptype="general">케이웨더는 앞으로도 공기질 분석에 최적화된 다양한 인공지능 기술을 적용해 동별 미세먼지 실황 정보를 지속적으로 고도화할 계획이다. 또한 4월부터는 매달 동별 미세먼지 정보 분석해 동별로 미세먼지가 좋은 동과 좋지 못한 동을 구분해서 알려주는 등 생활하는 공간의 정확한 미세먼지 정보를 제공할 계획이다.</p>
          <p contents-hash="ef891d2f709af2ffbcabee2e671c2db6a3b129cfc86d753abbcd95bd5da315ac" dmcf-pid="89gPRXvas2" dmcf-ptype="general">김동식 케이웨더 대표이사는“미세먼지 정보는 같은 도시 내에서도 지역별로 차이가 심하게 나타나기 때문에 동별 미세먼지 정보는 일반 국민들과 다양한 기업에게 꼭 필요한 정보로 인식되고 있다”고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="047fe205f01145c38dbd727161b38ce7dd9764130aad9a3e1d8cb09bb2b6a4d1" dmcf-pid="62aQeZTNr9" dmcf-ptype="general">이경민 기자 kmlee@etnews.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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