오염물질 노출량 예측 장치를 포함하는 예측 시스템의 동작 방법에 있어서,위치 센서를 포함하는 위치 측정 장치를 통해 사용자의 시간별 위치 데이터를 획득하는 단계;건물 정보가 나타난 지도 데이터 및 상기 시간별 위치 데이터에 기초하여 상기 사용자가 시간별로 실내 또는 실외에 있는지 여부를 결정하는 단계;상기 사용자가 상기 실외에 있는 것으로 결정된 경우, 실외 대기질 데이터에 기초하여 상기 사용자의 제1 오염물질 노출량을 추정하는 단계;상기 사용자가 상기 실내에 있는 것으로 결정된 경우, 실내 오염물질 농도 예측 모델을 이용하여 상기 사용자의 제2 오염물질 노출량을 추정하는 단계;상기 제1 오염물질 노출량 및 상기 제2 오염물질 노출량에 기초하여, 실내 및 실외 각각에 대하여 상기 사용자의 시간별 이동 동선에 따른 오염물질 노출량을 결정하는 단계; 및상기 결정된 시간별 이동 동선에 따른 오염물질 노출량을 기초로 딥러닝 기반 모델을 이용하여 상기 사용자의 알러지 질환 발병 가능성을 예측하는 단계를 포함하고,상기 제1 오염물질 노출량을 추정하는 단계는,동일한 레벨의 지역들 간의 공간 상관관계 정보 및 서로 다른 레벨의 지역들 간의 공간 상관 관계 정보를 포함하는 복수의 레벨의 지역들 간의 공간 상관관계 정보에 기초하여 상기 제1 오염물질 노출량을 보정하는 단계를 포함하고,상기 복수의 레벨의 지역들 간의 공간 상관관계 정보는,제1 레벨의 지역들의 인접 여부를 나타내는 행렬 및 상기 제1 레벨의 지역들의 공기질 특징 행렬에 기초한 제1 레벨의 지역들 간의 공간 상관관계 정보; 및 제2 레벨의 지역들의 인접 여부를 나타내는 행렬 및 상기 제2 레벨의 지역들의 공기질 특징 행렬에 기초한 제2 레벨의 지역들 간의 공간 상관관계 정보를 포함하고,상기 오염물질 노출량을 결정하는 단계는,상기 사용자의 심박수를 기초로 상기 사용자의 호흡량을 추정하는 단계;시간별 오염물질 농도와 상기 추정된 사용자의 호흡량을 기초로 상기 사용자의 시간별 오염물질 흡입량을 추정하는 단계; 및상기 추정한 시간별 오염물질 흡입량에 기초하여 상기 오염물질 노출량을 추정하는 단계를 포함하고,상기 딥러닝 기반 모델에는 상기 사용자의 시간별 오염물질 노출량에 대한 정보 및 상기 사용자가 위치한 공간에 포함된 오염물질에 대한 정보가 입력되는 것인,동작 방법.

제1항에 있어서,상기 제1 오염물질 노출량을 추정하는 단계는,상기 사용자가 상기 실외에 있는 것으로 결정된 제1 시간 구간에서는, 상기 제1 시간 구간에서 측정된 실외 대기질 데이터에 기초하여 상기 제1 오염물질 노출량을 추정하는 단계를 포함하고,상기 제2 오염물질 노출량을 추정하는 단계는,상기 사용자가 상기 실내에 있는 것으로 결정된 제2 시간 구간에서는, 상기 제2 시간 구간에서 측정된 실외 대기질 데이터 및 기상 데이터를 입력으로 하는 상기 실내 오염물질 농도 예측 모델을 이용하여 상기 제2 오염물질 노출량을 추정하는 단계를 포함하는 동작 방법.

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제1항에 있어서,상기 오염물질 노출량을 결정하는 단계는,지도 데이터에 상기 사용자의 시간별 이동 동선 및 상기 시간별 이동 동선의 각 구간별로 상기 사용자의 오염물질 노출량을 나타내는 인디케이터를 표시하는 단계를 포함하는 동작 방법.

제2항에 있어서,상기 제1 오염물질 노출량을 추정하는 단계는,기상 데이터 및 상기 사용자가 위치한 장소의 주변 위치들에서 측정된 오염물질 데이터를 기초로 상기 제1 오염물질 노출량을 보정하는 단계를 더 포함하는 동작 방법.

제5항에 있어서,상기 제1 오염물질 노출량을 보정하는 단계는,상기 주변 위치들 각각에서 측정된 상기 오염물질 데이터에 상기 사용자가 위치한 상기 장소로부터 각 주변 위치들까지의 거리에 기초한 가중치를 적용한 결과 값 및 상기 기상 데이터의 각 기상 요소에 가중치를 적용한 결과 값을 기초로 상기 제1 오염물질 노출량을 보정하는 단계를 포함하는 동작 방법.

제2항에 있어서,상기 제2 오염물질 노출량을 추정하는 단계는,상기 실내에 배치된 공기질 측정 장치로부터 수신한 공기질 데이터 및 상기 사용자가 휴대한 휴대용 공기질 측정 장치로부터 수신한 공기질 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제2 오염물질 노출량을 보정하는 단계를 더 포함하는 동작 방법.

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하드웨어와 결합되어 제1항, 제2항 및 제4항 내지 제7항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.

예측 시스템에 있어서,적어도 하나의 프로세서; 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 통신적으로 연결되고, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는 인스트럭션들을 저장하는 메모리를 포함하는 오염물질 노출량 예측 장치를 포함하고,상기 메모리에 저장된 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 위치 센서를 포함하는 위치 측정 장치를 통해 사용자의 시간별 위치 데이터를 획득하는 동작;건물 정보가 나타난 지도 데이터 및 상기 시간별 위치 데이터에 기초하여 상기 사용자가 시간별로 실내 또는 실외에 있는지 여부를 결정하는 동작;상기 사용자가 상기 실외에 있는 것으로 결정된 경우, 실외 대기질 데이터에 기초하여 상기 사용자의 제1 오염물질 노출량을 추정하는 동작;상기 사용자가 상기 실내에 있는 것으로 결정된 경우, 실내 오염물질 농도 예측 모델을 이용하여 상기 사용자의 제2 오염물질 노출량을 추정하는 동작; 및상기 제1 오염물질 노출량 및 상기 제2 오염물질 노출량에 기초하여, 실내 및 실외 각각에 대하여 상기 사용자의 시간별 이동 동선에 따른 오염물질 노출량을 결정하는 동작을 수행하도록 하고,상기 메모리에 저장된 인스트럭션들은, 상기 프로세서로 하여금, 동일한 레벨의 지역들 간의 공간 상관관계 정보 및 서로 다른 레벨의 지역들 간의 공간 상관 관계 정보를 포함하는 복수의 레벨의 지역들 간의 공간 상관관계 정보에 기초하여 상기 제1 오염물질 노출량을 보정하는 동작을 더 수행하도록 하는상기 복수의 레벨의 지역들 간의 공간 상관관계 정보는,제1 레벨의 지역들의 인접 여부를 나타내는 행렬 및 상기 제1 레벨의 지역들의 공기질 특징 행렬에 기초한 제1 레벨의 지역들 간의 공간 상관관계 정보; 및 제2 레벨의 지역들의 인접 여부를 나타내는 행렬 및 상기 제2 레벨의 지역들의 공기질 특징 행렬에 기초한 제2 레벨의 지역들 간의 공간 상관관계 정보를 포함하고,상기 메모리에 저장된 인스트럭션들은, 상기 프로세서로 하여금, 상기 사용자의 심박수를 기초로 상기 사용자의 호흡량을 추정하는 동작;시간별 오염물질 농도와 상기 추정된 사용자의 호흡량을 기초로 상기 사용자의 시간별 오염물질 흡입량을 추정하는 동작; 및상기 추정한 시간별 오염물질 흡입량에 기초하여 상기 오염물질 노출량을 추정하는 동작을 수행하도록 하고,상기 예측 시스템은,상기 사용자의 시간별 이동 동선에 따른 오염물질 노출량을 기초로 딥러닝 기반 모델을 이용하여 상기 사용자의 알러지 질환 발병 가능성을 예측하고,상기 딥러닝 기반 모델에는 상기 사용자의 시간별 오염물질 노출량에 대한 정보 및 상기 사용자가 위치한 공간에 포함된 오염물질에 대한 정보가 입력되는 것인,예측 시스템.

제11항에 있어서,상기 메모리에 저장된 인스트럭션들은, 상기 프로세서로 하여금, 상기 사용자가 상기 실외에 있는 것으로 결정된 제1 시간 구간에서는, 상기 제1 시간 구간에서 측정된 실외 대기질 데이터에 기초하여 상기 제1 오염물질 노출량을 추정하는 동작; 및상기 사용자가 상기 실내에 있는 것으로 결정된 제2 시간 구간에서는, 상기 제2 시간 구간에서 측정된 실외 대기질 데이터 및 기상 데이터를 입력으로 하는 상기 실내 오염물질 농도 예측 모델을 이용하여 상기 제2 오염물질 노출량을 추정하는 동작을 더 수행하도록 하는 예측 시스템.

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제11항에 있어서,상기 메모리에 저장된 인스트럭션들은, 상기 프로세서로 하여금, 지도 데이터에 상기 사용자의 시간별 이동 동선 및 상기 시간별 이동 동선의 각 구간별로 상기 사용자의 오염물질 노출량을 나타내는 인디케이터를 표시하는 동작을 더 수행하도록 하는 예측 시스템.

제12항에 있어서,상기 메모리에 저장된 인스트럭션들은, 상기 프로세서로 하여금, 기상 데이터 및 상기 사용자가 위치한 장소의 주변 위치들에서 측정된 오염물질 데이터를 기초로 상기 제1 오염물질 노출량을 보정하는 동작을 더 수행하도록 하는 예측 시스템.

제15항에 있어서,상기 메모리에 저장된 인스트럭션들은, 상기 프로세서로 하여금, 상기 주변 위치들 각각에서 측정된 상기 오염물질 데이터에 상기 사용자가 위치한 상기 장소로부터 각 주변 위치들까지의 거리에 기초한 가중치를 적용한 결과 값 및 상기 기상 데이터의 각 기상 요소에 가중치를 적용한 결과 값을 기초로 상기 제1 오염물질 노출량을 보정하는 동작을 더 수행하도록 하는 예측 시스템.

제12항에 있어서,상기 메모리에 저장된 인스트럭션들은, 상기 프로세서로 하여금, 상기 실내에 배치된 공기질 측정 장치로부터 수신한 공기질 데이터 및 상기 사용자가 휴대한 휴대용 공기질 측정 장치로부터 수신한 공기질 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제2 오염물질 노출량을 보정하는 동작을 더 수행하도록 하는 예측 시스템.

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예측 시스템에 있어서,오염물질 노출량 예측 장치를 포함하고,상기 오염 물질 노출량 예측 장치는,적어도 하나의 프로세서; 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 통신적으로 연결되고, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는 인스트럭션들을 저장하는 메모리를 포함하고,상기 메모리에 저장된 인스트럭션들은, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 위치 센서를 포함하는 위치 측정 장치를 통해 사용자의 시간별 위치 데이터를 획득하는 동작;건물 정보가 나타난 지도 데이터 및 상기 시간별 위치 데이터에 기초하여 상기 사용자가 시간별로 실내 또는 실외에 있는지 여부를 결정하는 동작;상기 사용자가 상기 실외에 있는 것으로 결정된 제1 시간 구간에서는, 상기 제1 시간 구간에서 측정된 실외 대기질 데이터에 기초하여 제1 오염물질 노출량을 추정하는 동작;상기 사용자가 상기 실내에 있는 것으로 결정된 제2 시간 구간에서는, 상기 제2 시간 구간에서 측정된 실외 대기질 데이터 및 기상 데이터를 입력으로 하는 실내 오염물질 농도 예측 모델을 이용하여 상 제2 오염물질 노출량을 추정하는 동작;상기 제1 오염물질 노출량 및 상기 제2 오염물질 노출량에 기초하여 실내 및 실외 각각에 대하여 상기 사용자의 시간별 이동 동선에 따른 최종 오염물질 노출량을 결정하는 동작; 및지도 데이터에 상기 사용자의 시간별 이동 동선 및 상기 시간별 이동 동선의 각 구간별로 상기 사용자의 오염물질 노출량을 나타내는 인디케이터를 표시하는 동작을 수행하도록 하고,상기 제1 오염물질 노출량을 추정하는 단계는,동일한 레벨의 지역들 간의 공간 상관관계 정보 및 서로 다른 레벨의 지역들 간의 공간 상관 관계 정보를 포함하는 복수의 레벨의 지역들 간의 공간 상관관계 정보에 기초하여 상기 제1 오염물질 노출량을 보정하는 단계를 포함하고,상기 복수의 레벨의 지역들 간의 공간 상관관계 정보는,제1 레벨의 지역들의 인접 여부를 나타내는 행렬 및 상기 제1 레벨의 지역들의 공기질 특징 행렬에 기초한 제1 레벨의 지역들 간의 공간 상관관계 정보; 및 제2 레벨의 지역들의 인접 여부를 나타내는 행렬 및 상기 제2 레벨의 지역들의 공기질 특징 행렬에 기초한 제2 레벨의 지역들 간의 공간 상관관계 정보를 포함하는,상기 예측 시스템은,상기 사용자의 시간별 이동 동선에 따른 오염물질 노출량을 기초로 딥러닝 기반 모델을 이용하여 상기 사용자의 알러지 질환 발병 가능성을 예측하고,상기 딥러닝 기반 모델에는 상기 사용자의 시간별 오염물질 노출량에 대한 정보 및 상기 사용자가 위치한 공간에 포함된 오염물질에 대한 정보가 입력되는 것인,예측 시스템.