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환경 빅데이터
노바코스 - 도로인접 시가지 오염물질 차이정보
고속도로 인접 지역과 시가지와의 오염물질을 비교할 수 있는 정보입니다 고속도로 인접 지역과 시가지와의 오염물질 발생량 비교를 통해 지역별 오염물질 배출량 심각도 확인과 오염물질 배출량 감축정책 수립에 활용할 수 있습니다
데이터 정보
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고속도로 주변 지가정보에 대한 통계 데이터입니다 고속도로 주변의 인구증감에 대한 통계 데이터로써 지점별 지가정보를 제공하며 오염물질배출량과 지가와 상관관계를 파악하기 한 기초 데이터로 사용할 수 있습니다
노바코스 - 도로강수 및 강우정보
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고속도로 주변의 강수 및 강우정보에 대한 자료입니다 고속도로 주변의 강수 및 강우에 대한 정보로 오염물질 배출량을 추적하기위한 입력자료로 활용할 수 있습니다
노바코스 - 15분 오염물질 비산정보
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차량으로 대표되는 고속도로 도로이동오염원이 배출하는 대기오염물질의 비산 정보입니다ROAD_KND_CN(도로종류) 데이터는 데이터 수집기관을 의미합니다. SPOT_ID(지점) 데이터는 도로 종류, 지역에 따라 할당되고, DRC_NO(방향) 데이터는 E(1)는 상행, S(2)는 하행을 의미합니다. MESURE_SCTN_CN은 측정구간, MESURE_DE는 측정일, MESURE_HM은 측정시간을 의미합니다. 대기오염물질의 비산정보(_CO_QY, _NOX_QY, _HC_QY, _PM_QY, _CO2_QY, _TSP_QY, _PM_TEN_QY)는 CO, Nox, HC, PM, CO2, TSP, PM10 7가지로 분류하여 제공됩니다. 고속도로 측정지점에서 인근 지역으로의 대기오염물질 확산에 대한 정보를 정량적으로 제공해 줌으로써 GIS기반의 모델링을 통해 대기오염물질 확산 정보를 시각적으로 생성하는데 활용할 수 있습니다
노바코스 - 1일 오염물질 비산정보
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차량으로 대표되는 고속도로의 도로이동오염원이 배출하는 대기오염물질의 비산 정보입니다ROAD_KND_CN(도로종류) 데이터는 데이터 수집기관을 의미합니다. SPOT_ID(지점) 데이터는 도로 종류, 지역에 따라 할당되고, DRC_NO(방향) 데이터는 E(1)는 상행, S(2)는 하행을 의미합니다. MESURE_SCTN_CN은 측정구간, MESURE_DE는 측정일, MESURE_HM은 측정시간을 의미합니다. 대기오염물질의 비산정보(_CO_QY, _NOX_QY, _HC_QY, _PM_QY, _CO2_QY, _TSP_QY, _PM_TEN_QY)는 CO, Nox, HC, PM, CO2, TSP, PM10 7가지로 분류하여 제공됩니다. 고속도로 측정지점 인근 지역으로의 대기오염물질 확산에 대한 정보를 정량적으로 제공해 줌으로써 GIS기반의 모델링을 통해 대기오염물질 확산 정보를 시각적으로 생성하는데 활용할 수 있습니다
노바코스 - 1시간 오염물질 비산정보
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차량으로 대표되는 고속도로의 도로이동오염원이 배출하는 대기오염물질의 비산 정보입니다ROAD_KND_CN(도로종류) 데이터는 데이터 수집기관을 의미합니다. SPOT_ID(지점) 데이터는 도로 종류, 지역에 따라 할당되고, DRC_NO(방향) 데이터는 E(1)는 상행, S(2)는 하행을 의미합니다. MESURE_SCTN_CN은 측정구간, MESURE_DE는 측정일, MESURE_HM은 측정시간을 의미합니다. 대기오염물질의 비산정보(_CO_QY, _NOX_QY, _HC_QY, _PM_QY, _CO2_QY, _TSP_QY, _PM_TEN_QY)는 CO, Nox, HC, PM, CO2, TSP, PM10 7가지로 분류하여 제공됩니다. 고속도로 측정지점 인근 지역으로의 대기오염물질 확산에 대한 정보를 정량적으로 제공해 줌으로써 GIS기반의 모델링을 통해 대기오염물질 확산 정보를 시각적으로 생성하는데 활용할 수 있습니다
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