제 1 항에 있어서,상기 관측 이산화탄소 농도 데이터는, 지상 관측원 및 위성 관측원으로부터 관측되는, 방법.

제 1 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하기 위하여 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.

제 7 항에 있어서,상기 전처리하는 단계는, 상기 초기 이산화탄소 배출량 데이터 중 온실가스 다량 배출원의 위치를 실제 위치로 재배치하는 단계를 포함하는, 방법.

제 7 항에 있어서,상기 변수 데이터를 수집하는 단계에서, 대상 지역의 시공간별 이산화탄소 흡수량 데이터가 더 수집되고,상기 전처리하는 단계에서, 상기 초기 이산화탄소 배출량 데이터 및 상기 관측 이산화탄소 농도 데이터 중 적어도 하나에 상기 이산화탄소 흡수량 데이터가 반영되는, 방법.

상향식(bottom-up) 및 하향식(top-down) 변수를 동시에 고려한 도심 이산화탄소 배출량 산정 방법으로서,i) 상향식(bottom-up)으로 계산된 대상 지역의 시공간별 초기 이산화탄소 배출량 데이터; 및 ii) 적어도 하나의 관측원으로부터 측정된 대상 지역의 시공간별 관측 이산화탄소 농도 데이터;를 포함하는, 복수의 변수 데이터를 수집하는 단계; 및상기 변수 데이터를 베이즈 정리(Bayes perspective)에 기초한 이산화탄소 배출량 최적화 모델에 대입하여, 이산화탄소 배출량 최적값을 산정하는 단계;를 포함하는, 방법.

제 1 항에 있어서,상기 이산화탄소 배출량 최적화 모델은, 하기 003c#수식 1003e#로 표시되는, 방법:003c#수식 1003e# 상기 003c#수식 1003e# 중,는 이산화탄소 배출량 최적값이고,는 상향식으로 계산된 초기 이산화탄소 배출량이고,는 관측 이산화탄소 농도이고,는 주위 배출 지역에 대한 관측 지점의 민감도이고,는 초기 이산화탄소 배출량 오차 공분산이고,은 관측 이산화탄소 농도 오차 공분산이다.

제 2 항에 있어서,상기 주위 배출 지역에 대한 관측 지점의 민감도는, WRF-STILT(Weather Research and Forecasting-Stochastic Time-Inverted Lagrangian Transport) 대기 수송 모델에 의해 산정되는, 방법.

제 2 항에 있어서,상기 초기 이산화탄소 배출량 오차 공분산은, 하기 003c#수식 2003e#를 통해 계산되는, 방법:003c#수식 2003e# 상기 003c#수식 2003e# 중,는 초기 이산화탄소 배출량의 불확실도이고,는 초기 이산화탄소 배출량의 시간 공분산이고,는 초기 이산화탄소 배출량의 공간 공분산이다.

제 2 항에 있어서,상기 관측 이산화탄소 농도 오차 공분산은 상대적 잔차 오차 방법(residual error method)을 이용하여 계산되는, 방법.

제 1 항에 있어서,상기 대상 지역이 소정의 공간 해상도로 분할됨에 따라 복수의 격자 영역이 생성되고,상기 격자 영역 각각에 대하여 상기 초기 이산화탄소 배출량 데이터 및 관측 이산화탄소 농도 데이터가 수집되는, 방법.

제 1 항에 있어서,상기 변수 데이터를 전처리하는 단계를 더 포함하는 방법.

제 1 항에 있어서,상기 초기 이산화탄소 배출량 데이터는, 오픈 데이터베이스로부터 획득된 연도별 또는 월별 이산화탄소 배출량 데이터이고,상기 전처리하는 단계는, 상기 초기 이산화탄소 배출량 데이터에 시간적 스케일링 인자(temporal scaling factor)를 적용하여 시간 해상도를 변환하는 단계를 포함하는, 방법.

상향식(bottom-up) 및 하향식(top-down) 변수를 동시에 고려한 도심 이산화탄소 배출량 산정을 위한 컴퓨팅 장치로서,적어도 하나의 프로세서; 및상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램을 저장하는 메모리를 포함하고,상기 프로세서는, i) 상향식(bottom-up)으로 계산된 대상 지역의 시공간별 초기 이산화탄소 배출량 데이터; 및 ii) 적어도 하나의 관측원으로부터 측정된 대상 지역의 시공간별 관측 이산화탄소 농도 데이터;를 포함하는, 복수의 변수 데이터를 수집하고, 상기 변수 데이터를 베이즈 정리(Bayes perspective)에 기초한 이산화탄소 배출량 최적화 모델에 대입하여, 이산화탄소 배출량 최적값을 산정하는, 장치.