[go: up one dir, main page]

KR102442299B1 - 미생물 모니터링 시스템, 미생물 모니터링 방법 및 미생물 처리 시스템 - Google Patents

미생물 모니터링 시스템, 미생물 모니터링 방법 및 미생물 처리 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR102442299B1
KR102442299B1 KR1020200112875A KR20200112875A KR102442299B1 KR 102442299 B1 KR102442299 B1 KR 102442299B1 KR 1020200112875 A KR1020200112875 A KR 1020200112875A KR 20200112875 A KR20200112875 A KR 20200112875A KR 102442299 B1 KR102442299 B1 KR 102442299B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
data
microbial
control unit
optical
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
KR1020200112875A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20220031211A (ko
Inventor
염정일
Original Assignee
에스디서비스코리아 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 에스디서비스코리아 주식회사 filed Critical 에스디서비스코리아 주식회사
Priority to KR1020200112875A priority Critical patent/KR102442299B1/ko
Publication of KR20220031211A publication Critical patent/KR20220031211A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102442299B1 publication Critical patent/KR102442299B1/ko
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/35Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
    • G01N21/3581Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using far infrared light; using Terahertz radiation
    • G01N21/3586Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using far infrared light; using Terahertz radiation by Terahertz time domain spectroscopy [THz-TDS]
    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C12BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12QMEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/02Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving viable microorganisms
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/02Investigating particle size or size distribution
    • G01N15/0205Investigating particle size or size distribution by optical means

Landscapes

  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Dispersion Chemistry (AREA)
  • Apparatus Associated With Microorganisms And Enzymes (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)

Abstract

본 발명의 일 실시예는 처리 공간에 대하여 광학적 모니터링을 진행하도록 형성된 광학 유닛을 구비하는 광학 모니터링부, 상기 광학 모니터링부를 통하여 얻은 광학 모니터링 데이터를 미생물 측정 데이터와 비교하여 분석하는 비교 제어부; 및 상기 비교 제어부를 통하여 얻은 결과를 이용하여 상기 처리 공간에 대한 미생물의 상대적 분포 여부를 나타내는 미생물 정보를 생성하는 미생물 분포 정보 생성 제어부를 포함하는 미생물 모니터링 시스템을 개시한다.

Description

미생물 모니터링 시스템, 미생물 모니터링 방법 및 미생물 처리 시스템 {Microorganism monitoring system, and method of monitoring microorganism and Microorganism treatment system}
본 발명은 미생물 모니터링 시스템, 미생물 모니터링 방법 및 미생물 처리 시스템에 관한 것이다.
인간의 눈에 보이지 않는 미생물, 예를들면 다양한 세균이나 바이러스는 오래전부터 인간들에게 각종 영향을 주고 있다.
특히, 기술과 산업의 발전에 따라 교통 수단이 발전함에 따라 지역간 이동이 늘어남에 따라 이러한 세균이나 바이러스 등의 미생물의 확산은 점점 늘어나고 있는 추세이다.
또한, 교통 수단 발전과 함께 현대화와 세계화가 가속되어 한 지역에서 발생한 바이러스 등이 전세계적으로 확산되는 것이 문제가 되고 있다.
예를들면 중국 우한에서 최근 발생한 코로나 19 바이러스는 몇 개월 사이에 200개국이 넘는 전세계의 사람들을 위협하는 팬데믹 수준에까지 이르렀다.
이러한 유해한 바이러스 등의 미생물이 공공 장소 등 사람이 많이 모이는 곳에 존재할 경우 전염성은 더 커지므로 이에 대한 모니터링 및 처리가 필요하다.
그러나 미생물은 육안으로 쉽게 파악하기 힘들어 미생물의 모니터링 및 이에 대한 살균이나 소독 등의 처리 과정을 진행하는데 한계가 있다.
본 발명은 미생물을 용이하게 모니터링하고 이에 따라 미생물 처리를 효과적으로 진행할 수 있는 미생물 모니터링 시스템, 미생물 모니터링 제어 방법 및 미생물 처리 시스템을 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예는 처리 공간에 대하여 광학적 모니터링을 진행하도록 형성된 광학 유닛을 구비하는 광학 모니터링부, 상기 광학 모니터링부를 통하여 얻은 광학 모니터링 데이터를 미생물 측정 데이터와 비교하여 분석하는 비교 제어부; 및 상기 비교 제어부를 통하여 얻은 결과를 이용하여 상기 처리 공간에 대한 미생물의 상대적 분포 여부를 나타내는 미생물 정보를 생성하는 미생물 분포 정보 생성 제어부를 포함하는 미생물 모니터링 시스템을 개시한다.
본 발명의 다른 실시예는 처리 공간에 대하여 광학적 모니터링을 진행하도록 형성된 광학 유닛을 구비하는 광학 모니터링 단계, 상기 광학 모니터링 단계를 통하여 얻은 광학 모니터링 데이터를 미생물 측정 데이터와 비교하여 분석하는 비교 제어 단계 및 상기 비교 제어 단계를 통하여 얻은 결과를 이용하여 상기 처리 공간에 대한 미생물의 상대적 분포 여부를 나타내는 미생물 정보를 생성하는 미생물 분포 정보 생성 제어 단계를 포함하는 미생물 모니터링 제어 방법을 개시한다.
본 발명의 또 다른 실시예는 처리 공간에 대하여 광학적 모니터링을 진행하도록 형성된 광학 유닛을 구비하는 광학 모니터링부, 상기 광학 모니터링부를 통하여 얻은 광학 모니터링 데이터를 미생물 측정 데이터와 비교하여 분석하는 비교 제어부, 상기 비교 제어부를 통하여 얻은 결과를 이용하여 상기 처리 공간에 대한 미생물의 상대적 분포 여부를 나타내는 미생물 정보를 생성하는 미생물 분포 정보 생성 제어부 및 상기 미생물 분포 정보 생성 제어부를 통하여 얻은 정보를 이용하여 처리 공간에 대한 미생물 처리를 진행하도록 형성된 처리부를 포함하는 미생물 처리 시스템을 개시한다.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.
본 발명에 관한 미생물 모니터링 시스템, 미생물 모니터링 제어 방법 및 미생물 처리 시스템은 미생물을 용이하게 모니터링하고 이에 따라 미생물 처리를 효과적으로 진행할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 관한 미생물 모니터링 시스템을 도시한 개략적인 도면이다.
도 2는 도 1의 미생물 모니터링 시스템의 광학 모니터링부의 선택적 실시예를 도시한 도면이다.
도 3은 도 1의 미생물 모니터링 시스템의 비교 제어부의 선택적 실시예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 관한 미생물 모니터링 시스템을 도시한 개략적인 도면이다.
도 5는 도 4의 배양 미생물 데이터 제어부의 선택적 실시예를 도시한 도면이다.
도 6은 도 4의 실측 미생물 데이터 제어부의 선택적 실시예를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 관한 미생물 처리 시스템을 도시한 개략적인 도면이다.
도 8은 도 7의 이동 제어부의 선택적 실시예를 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 관한 미생물 처리 시스템을 도시한 개략적인 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 관한 광학 모니터링부의 일 예를 도시한 개략적인 사시도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 관한 광학 모니터링 제어 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 관한 배양 미생물 데이터 제어 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 관한 실측 미생물 데이터 제어 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 관한 비교 제어 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 관한 미생물 처리 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 16은 본 발명의 다른 실시예에 관한 미생물 처리 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면 부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다.
이하의 실시예에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
이하의 실시예에서, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징들 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다.
도면에서는 설명의 편의를 위하여 구성 요소들이 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있다. 예컨대, 도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 설명의 편의를 위해 임의로 나타내었으므로, 본 발명이 반드시 도시된 바에 한정되지 않는다.
이하의 실시예에서, x축, y축 및 z축은 직교 좌표계 상의 세 축으로 한정되지 않고, 이를 포함하는 넓은 의미로 해석될 수 있다. 예를 들어, x축, y축 및 z축은 서로 직교할 수도 있지만, 서로 직교하지 않는 서로 다른 방향을 지칭할 수도 있다.
어떤 실시예가 달리 구현 가능한 경우에 특정한 공정 순서는 설명되는 순서와 다르게 수행될 수도 있다. 예를 들어, 연속하여 설명되는 두 공정이 실질적으로 동시에 수행될 수도 있고, 설명되는 순서와 반대의 순서로 진행될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 관한 미생물 모니터링 시스템을 도시한 개략적인 도면이다.
도 1의 본 실시예의 미생물 모니터링 시스템(100)은 처리 공간에 대한 미생물 모니터링을 진행할 수 있다. 예를들면 사람들이 많이 이용하는 공공 영역에서의 바이러스, 균 등의 미생물 모니터링을 진행할 수 있다.
이를 통하여 처리 공간의 바이러스 또는 균을 포함하는 미생물 분포 정도를 용이하게 파악할 수 있다.
도 1을 참조하면 미생물 모니터링 시스템(100)은 광학 모니터링부(110), 비교제어부(150) 및 미생물 분포 정보 생성 제어부(180)를 포함할 수 있다.
광학 모니터링부(110)는 처리 공간에 대하여 광학적 모니터링을 진행하도록 형성된 광학 유닛을 구비할 수 있다.
광학 모니터링부(110)는 처리 공간에 대한 광학적 정보를 포함하는 데이터를 취득할 수 있다.
예를들면 광학 모니터링부(110)는 처리 공간에 대한 스펙트럼 데이터를 취득할 수 있고, 구체적 예로서 분광 카메라 모듈을 포함할 수 있다. 이를 통하여 처리 공간의 미생물 유무, 미생물의 적고 많음 또는 종류 등에 따라 달라지는 스펙트럼 데이터를 확보할 수 있다.
선택적 실시예로서 광학 모니터링부(110)는 초분광(hyperspectral) 카메라를 포함할 수 있고, 초분광 카메라를 이용하여 처리 공간에 대한 연속적인 복수의 분광 밴드에 대하여 정밀한 파장폭을 기반으로 한 초분광 데이터를 확보할 수 있고, 처리 공간에 존재하는 미생물에 의한 정밀한 초분광 데이터 변화를 알 수 있다.
선택적 실시예로서 광학 모니터링부(110)는 열화상 카메라를 포함할 수 있고, 열화상 카메라를 이용하여 처리 공간에 대한 열화상 데이터를 확보할 수 있다. 이러한 열화상 데이터의 분석 결과를 처리 공간에 존재하는 미생물 분포 정보 파악에 사용할 수 있다.
비교 제어부(150)는 상기 광학 모니터링부(110)를 통하여 얻은 광학 모니터링 데이터를 미생물 측정 데이터와 비교하여 분석할 수 있다.
예를들면 미리 저장된 실측 미생물 정보 데이터 세트를 이용할 수 있고, 구체적 예로서 실측 미생물 정보와 광학 데이터 정보의 관계 정보를 이용할 수 있다.
선택적 실시예로서 실험실 또는 처리 공간에서의 미생물 정보 데이터 및 이에 대응하는 초분광 영상 데이터의 관계 정보를 이용할 수 있고, 다른 예로서 미생물 정보 데이터 및 이에 대응하는 열화상 데이터의 관계 정보를 이용할 수 있다. 한편, 부가적으로 초분광 영상 데이터 및 열화상 데이터를 함께 이용하여 정확도를 향상할 수도 있다.
상기에서 미생물 정보 데이터는 실험실 또는 처리 공간에서의 미생물의 유무, 또는 그 양을 직접 또는 간접적으로 유추할 수 있는 다양한 정보를 포함할 수 있고, 예를들면 CFU(Colony-forming unit)을 포함할 수 있고, 이는 배지에서 육안으로 확인이 가능한 세균 증식의 집합체를 단위로 표현한 것으로, 실험실에서 배양을 하여 측정할 수 있고, 다른 예로서 처리 공간에서 접착성 물질을 이용하여 시료를 채취한 후에 측정할 수 있다.
또 다른 예를들면 상기에서 미생물 정보 데이터는 ATP 데이터를 포함할 수 있다. ATP는 살아있는 모든 세포에서 다양한 생명 활동을 수행하기 위해 에너지를 공급하는 유기 화합물로 ATP 수치의 증가는 곧 세균의 활성도의 증가를 의미하며, ATP 기기를 통해 표면을 채취하여 용이하게 세균활성도를 측정할 수 있다.
도 2는 도 1의 미생물 모니터링 시스템의 광학 모니터링부의 선택적 실시예를 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면 광학 모니터링부(110')는 분광 카메라부(111') 또는 열화상 카메라부(112')를 포함할 수 있다.
분광 카메라부(111')는 처리 공간에 대한 분광 데이터를 확보할 수 있고, 분광 카메라부(111')를 통하여 처리 공간의 미생물 유무, 미생물의 적고 많음 또는 종류 등에 따라 달라지는 분광 데이터를 확보할 수 있다.
선택적 실시예로서 분광 카메라부(111')는 초분광(hyperspectral) 카메라를 포함할 수 있고, 초분광 카메라를 이용하여 처리 공간에 대한 연속적인 복수의 분광 밴드에 대하여 정밀한 파장폭을 기반으로 한 초분광 데이터를 확보할 수 있고, 처리 공간에 존재하는 미생물에 의한 정밀한 초분광 데이터 변화를 알 수 있다.
열화상 카메라부(112')는 처리 공간에 대한 열화상 데이터를 확보할 수 있다. 이러한 열화상 데이터의 분석 결과를 처리 공간에 존재하는 미생물 분포 정보 파악에 사용할 수 있다.
선택적 실시예로서 광학 모니터링부(110')는 분광 카메라부(111') 및 열화상 카메라부(112')를 한 개의 하우징에 배치된 형태를 가질 수 있다. 또한, 추가적 예로서 광학 모니터링부(110')는 분광 카메라부(111') 및 열화상 카메라부(112')의 각각으로부터 받은 데이터를 처리하는 회로부를 포함할 수 있고, 선택적 실시예로서 이러한 회로부도 하우징 내에 배치된 형태를 가질 수도 있다.
도 3은 도 1의 미생물 모니터링 시스템의 비교 제어부의 선택적 실시예를 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면 비교 제어부(150')는 분광 데이터 분석 제어부(151') 또는 열화상 데이터 분석 제어부(152')를 포함할 수 있다.
분광 데이터 분석 제어부(151')는 광학 모니터링부의 분광 카메라부를 이용하여 획득한 처리 공간에 대한 데이터를 미생물 측정 데이터와 비교하여 분석할 수 있다. 선택적 실시예로서 분광 데이터 분석 제어부(151')는 초분광 카메라부를 이용하여 획득한 처리 공간에 대한 초분광 데이터를 이용할 수 있다.
열화상 데이터 분석 제어부(152')는 광학 모니터링부의 열화상 카메라부를 이용하여 획득한 처리 공간에 대한 데이터를 미생물 측정 데이터와 비교하여 분석할 수 있다.
상기 미생물 측정 데이터는 예를들면 미리 저장된 실측 미생물 정보 데이터 세트를 이용할 수 있다.
또한, 구체적 예로서 일 측정 영역에서 측정한 실측 미생물 정보 데이터와 상기 일 측정 영역에서 측정한 초분광 데이터의 세트를 미리 확보한 후에, 이러한 세트를 복수 개를 확보하여 각 세트 간의 경향성 및 상관 관계를 파악할 수 있다.
이를 통하여 분광 데이터 분석 제어부(151')가 처리 공간에서 분광 데이터를 획득한 후에, 상기 처리 공간에서의 분광 데이터에 대응하는 미생물 정보 데이터를 유추할 수 있다.
또한, 이와 유사한 방법으로 일 측정 영역에서 측정한 실측 미생물 정보 데이터와 상기 일 측정 영역에서 측정한 열화상 데이터의 세트를 미리 확보한 후에, 이러한 세트를 복수 개를 확보하여 각 세트 간의 경향성 및 상관 관계를 파악할 수 있다.
이를 통하여 열화상 데이터 분석 제어부(152')가 처리 공간에서 열화상 데이터를 획득한 후에, 상기 처리 공간에서의 열화상 데이터에 대응하는 미생물 정보 데이터를 유추할 수 있다.
선택적 실시예로서 분광 데이터 분석 제어부(151')의 분석 정보 및 열화상 데이터 분석 제어부(152')의 분석 정보를 혼합하거나 동시에 이용할 수 있고, 예를들면 하나를 메인 정보로 하고 나머지는 서브 정보로 하여 보정 등의 후처리에 이용할 수 있다. 또한, 다른 예로서 각각을 동등한 정보로서 동일 분율로 조합할 수도 있다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 관한 미생물 모니터링 시스템을 도시한 개략적인 도면이다.
도 4를 참조하면 미생물 모니터링 시스템(1000)은 배양 미생물 데이터 제어부(200), 실측 미생물 데이터 제어부(500), 비교 제어부(700) 및 미생물 분포 정보 생성 제어부(800)를 포함할 수 있다.
배양 미생물 데이터 제어부(200)는 처리 공간에 대한 미생물 모니터링을 하기 전에 실험실에서 미생물을 복수 회 배양한 후 각각 그때의 미생물 데이터 및 이에 대응하는 광학 데이터의 세트를 생성할 수 있다.
도 5는 도 4의 배양 미생물 데이터 제어부의 선택적 실시예를 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면 배양 미생물 데이터 제어부(200')는 미생물 정보 제어부(210') 및 광학 데이터 정보 제어부(220')를 포함할 수 있다.
미생물 정보 제어부(210')는 실험실에서 미생물을 배양한 후 측정한 데이터 정보를 이용할 수 있다.
예를들면 미생물 정보 제어부(210')는 총량 데이터 정보 제어부(211') 또는 활성화 데이터 정보 제어부(212')를 포함할 수 있다.
선택적 실시예로서 실험실에서 총균수 별로 균을 배양한 후에, 총량 데이터 정보 제어부(211')로서 예를들면 CFU 정보를 이용할 수 있고, 활성화 데이터 정보 제어부(212')로서 ATP 정보를 이용할 수 있다.
광학 데이터 정보 제어부(220')는 실험실에서 미생물을 배양한 후 측정한 데이터를 이용할 수 있다.
예를들면 광학 데이터 정보 제어부(220')는 분광 데이터 정보 제어부(221') 또는 열화상 데이터 정보 제어부(222')를 포함할 수 있다.
선택적 실시예로서 실험실에서 총균수 별로 균을 배양한 후에, 배양한 균에 대하여 분광 데이터 정보 제어부(221')를 통하여 분광 데이터 정보를 이용하고, 예를들면 분광 카메라를 통하여 측정한 정보, 더 구체적이고 바람직한 예로서 초분광 카메라를 통하여 측정한 정보를 이용할 수 있다. 또한 열화상 데이터 정보 제어부(222')를 통하여 배양한 균에 대한 열화상 데이터를 이용하고, 예를들면 열화상 카메라를 통하여 획득한 정보를 이용할 수 있다.
미생물 정보 제어부(210') 및 광학 데이터 정보 제어부(220')를 통하여 실험실에서 다양한 총균수별로 미생물 정보 및 광학 데이터의 세트의 데이터 세트를 생성할 수 있다.
예를들면 특정한 총균수 값(예를들면 A)일 때의 미생물 정보(CFU 정보 또는 ATP정보) 및 이에 대응하는 광학 데이터 정보(초분광 데이터 정보 또는 열화상 데이터 정보)의 쌍을 복수 개 생성할 수 있다. 이를 통하여 총균수의 감소 또는 증가에 따라 광학 데이터 정보의 변화 특성을 분석할 수 있고, 예를들면 변화 추이를 분석할 수 있다.
또한, 선택적 실시예로서 미생물 정보 및 초분광 데이터 정보의 쌍과 미생물 정보 및 열화상 데이터 정보의 쌍을 이용할 수 있고, 구체적 예로서 4가지의 상관 관계로서 1)CFU와 초분광 데이터, 2)CFU와 열화상 데이터, 3)ATP와 초분광 데이터 및 4)ATP와 열화상 데이터를 이용할 수 있고, 이러한 4가지의 각각에서의 미생물 정보와 광학 데이터 간의 상관 관계를 분석하여 정밀한 분석 결과를 얻을 수 있다.
선택적 실시예로서 상기 4가지의 상관 관계를 1000회 이상의 결과가 나오도록 실험실에서 배양한 후 측정 정보를 생성할 수 있다.
실측 미생물 데이터 제어부(500)는 처리 공간에 대한 실제 미생물 모니터링을 하기 전에 실험실 이외의 기타 공간, 예를들면 하나 이상의 환경 요소에 적용 받는 처리 공간에 대한 미생물 데이터 및 이에 대응하는 광학 데이터의 세트를 생성할 수 있다. 구체적 예로서 실측 미생물 데이터 제어부(500)는 현장에서의 채취를 통하여 획득한 정보를 이용할 수 있다.
도 6은 도 4의 실측 미생물 데이터 제어부의 선택적 실시예를 도시한 도면이다.
도 6을 참조하면 실측 미생물 데이터 제어부(500')는 미생물 정보 제어부(510'), 광학 데이터 정보 제어부(520') 및 환경 정보 제어부(530)를 포함할 수 있다.
미생물 정보 제어부(510')는 실험실 밖의 처리 공간의 미생물 정보 데이터를 이용할 수 있다. 예를들면 처리 공간 등에서 복수 회에 걸쳐 채취 과정을 통하여 얻은 결과물에 대한 분석한 데이터를 이용할 수 있다. 구체적으로 접착 물질을 포함하는 채취 부재를 통하여 채취 과정을 진행한 후에 채취 부재를 실험실등에서 배양 등의 방법을 통하여 총균수 파악할 수 있다. 또한, 다른 예로서 상기 채취 과정을 진행한 영역에 대하여 ATP기기 측정을 통하여 용이하게 ATP 정보를 획득할 수 있다.
예를들면 미생물 정보 제어부(510')는 총량 데이터 정보 제어부(511') 또는 활성화 데이터 정보 제어부(512')를 포함할 수 있다.
선택적 실시예로서 처리 공간에서 복수 회, 가급적 많은 회수에 걸쳐 처리 공간에서 채취 과정을 진행한 후에 채취한 결과물에 대하여 총량 데이터 정보 제어부(511')를 통하여 CFU 정보를 이용할 수 있고, 채취한 결과물에 대한 활성화 데이터 정보 제어부(512')로서 ATP 정보를 이용할 수 있다.
광학 데이터 정보 제어부(520')는 처리 공간, 구체적으로 상기 채취 과정을 진행 시 채취를 진행한 영역에서 측정한 데이터를 이용할 수 있다.
예를들면 광학 데이터 정보 제어부(520')는 분광 데이터 정보 제어부(521') 또는 열화상 데이터 정보 제어부(222')를 포함할 수 있다.
선택적 실시예로서 처리 공간, 구체적 예로서 상기 채취 과정을 진행한 영역에 대하여 분광 데이터 정보 제어부(521')를 통하여 분광 데이터 정보 이용하고, 예를들면 분광 카메라를 통하여 측정한 정보, 더 구체적이고 바람직한 예로서 초분광 카메라를 통하여 측정한 정보를 이용할 수 있다. 또한, 열화상 데이터 정보 제어부(522')를 통하여 열화상 데이터를 이용하고, 예를들면 열화상 카메라를 통하여 획득한 정보를 이용할 수 있다.
환경 정보 제어부(530')는 처리 공간, 구체적으로 상기 채취 과정을 진행 시 채취를 진행한 영역에서 측정한 데이터를 이용할 수 있다.
예를들면 환경 정보 제어부(530')는 온도 데이터 정보 제어부(531'), 습도 데이터 정보 제어부(532') 또는 광량 데이터 정보 제어부(533')를 포함할 수 있다.
선택적 실시예로서 처리 공간, 구체적 예로서 상기 채취 과정을 진행한 영역에 대하여 온도 데이터 정보 제어부(531')를 통하여 온도 데이터 정보를 이용하고, 예를들면 온도 측정 부재를 통하여 측정한 정보를 이용할 수 있다. 또한, 습도 데이터 정보 제어부(532')를 통하여 습도 데이터 정보를 이용하고, 예를들면 습도 측정 부재를 통하여 획득한 정보를 이용할 수 있다. 또한, 광량 데이터 정보 제어부(533')를 통하여 채취 영역에 대한 광량 데이터를 측정하고, 예를들면 광량 측정 부재를 통하여 측정한 정보를 이용할 수 있다.
미생물 정보 제어부(510'), 광학 데이터 정보 제어부(520') 및 환경 정보 제어부(530')를 통하여 처리 공간에서 복수 회에 걸쳐서 측정한 다양한 미생물 정보, 광학 데이터 정보 및 환경 정보의 데이터 세트를 생성할 수 있다.
예를들면 처리 공간에서 채취한 특정 총균수 값(예를들면 A)일 때의 미생물 정보(CFU 정보 또는 ATP정보), 이에 대응하는 채취 영역에서의 광학 데이터 정보(초분광 데이터 정보 또는 열화상 데이터 정보) 및 이에 대응하는 채취 영역에서의 환경 정보의 세트를 복수 개 생성할 수 있다. 이를 통하여 총균수의 감소 또는 증가에 따라 광학 데이터 정보의 변화 특성을 분석할 수 있고, 환경 정보에 따른 변화를 파악할 수 있다.
비교 제어부(700)는 처리 공간에 대하여 획득한 광학 모니터링 정보를 이용하여 미생물 정보를 분석할 수 있다. 구체적으로 배양 미생물 데이터 제어부(200) 및 실측 미생물 데이터 제어부(500)를 통하여 분석한 결과를 이용할 수 있다.
예를들면 배양 미생물 데이터 제어부(200) 및 실측 미생물 데이터 제어부(500)를 통하여 광학 데이터와 총균수와의 상관 관계를 1차적으로 분석 후에, 환경 정보에 따른 변화 정도를 반영하여 처리 공간에서의 미생물 분석 과정을 수행할 수 있다.
구체적 예로서 배양 미생물 데이터 제어부(200)를 이용하여 총균수 별로 광학 데이터 정보의 상관 관계를 1차로 분석하고, 실측 미생물 데이터 제어부(500)를 이용하여 실험실 이외의 현장의 공간인 처리 공간에서의 여러 가지 조건의 총균수 별로 광학 데이터 정보 및 환경 정보의 상관 관계를 2차로 분석할 수 있다.
그리고 나서 1차 분석 결과 및 2차 분석 결과에서 동일한 또는 거의 유사한 총균수에 대응하는 실험실에서의 광학 데이터 및 처리 공간에서의 광학 데이터를 비교하고, 그 차이와 환경 정보를 여러 가지 조건에 대하여 분석한다.
최종적으로 1차로 분석한 상과 관계에 대하여 처리 공간에서의 환경 정보의 영향 변수 정보를 생성할 수 있다.
이를 통하여 미생물 정보, 예를들면 바이러스나 세균과 같은 것을 모니터링하고 싶은 처리 공간에 대하여 광학 모니터링부를 통하여 광학 데이터 정보를 획득하고, 처리 공간에 대한 온도, 습도 또는 광량 정보를 획득하면 상기 분석 결과를 통하여 얻은 관계를 통하여 광학 데이터 정보에 대응한 미생물 정보의 총균수를 예비적으로 파악하고, 환경 정보를 통하여 미세 조정하여 정확도가 향상된 미생물 정보를 용이하게 파악할 수 있다.
미생물 분포 정보 생성 제어부(800)는 상기 비교 제어부(700)를 통하여 얻은 결과를 이용하여 상기 처리 공간에 대한 미생물의 상대적 분포 여부를 나타내는 미생물 정보를 생성할 수 있다.
예를들면 상기 비교 제어부(700)를 통하여 얻은 결과를 이용하여 상기 처리 공간에 미생물 유무, 구체적 예로서 바이러스 또는 균을 포함하는 미생물 유무에 대한 정보를 생성할 수 있다.
선택적 실시예로서 상기 비교 미생물 분포 정보 생성 제어부(800)는 상기 비교 제어부(700)를 통하여 얻은 결과를 이용하여 상기 처리 공간의 영역 별 미생물 유무 또는 미생물의 분포 정도를 포함하는 정보를 생성할 수 있다. 이 때, 처리 공간의 영역 별 환경 정보를 함께 포함하여 매칭하여 정보를 생성할 수 있다.
또한 구체적 예로서 상기 처리 공간에 대한 영역 별 미생물 분포 정도를 지수로 표시하여 영역 별 미생물 분포를 용이하게 표현하는 미생물 지수맵을 생성할 수 있고, 이러한 지수맵은 환경 정보로서 온도, 습도 또는 광량 정보를 포함할 수 있다.
이를 통하여 미생물 모니터링 시스템(1000)은 광학 모니터링, 예를들면 초분광 카메라 또는 열화상 카메라, 바람직하게는 초분광 카메라 및 열화상 카메라를 동시에 이용하여 처리 공간에 대한 광학적 모니터링을 한 후에 처리 공간에 대한 미생물, 예를들면 코로나 바이러스 등과 같은 바이러스나 균의 유무, 나아가 분포 정도를 용이하게 파악할 수 있고, 선택적 실시예로서 영역 별 지수맵을 생성하여 어떤 곳에 바이러스나 균이 더 많이 분포하는 지 용이하게 알 수 있다.
또한, 이러한 처리 공간에 대한 미생물 지수맵 정보를 이용할 경우 처리 공간에 대한 방역 처리 과정을 용이하게 수행할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 관한 미생물 처리 시스템을 도시한 개략적인 도면이다.
도 7을 참조하면 본 실시예의 미생물 처리 시스템(2000)은 이동 제어부(2200), 이동부(2300) 및 처리부(2500)를 포함할 수 있다.
이동 제어부(2200)는 미생물 처리를 진행할 처리 영역에 대한 위치 또는 이동할 영역에 대한 정보를 이용하여 이동부(2300)의 이동 방향을 제어할 수 있다.
도 8은 도 7의 이동 제어부의 선택적 실시예를 도시한 도면이다.
도 8을 참조하면 이동 제어부(2200')는 미생물 분포 정보 제어부(2210') 및 지수맵 제어부(2250')를 포함할 수 있다.
미생물 분포 정보 제어부(2210')는 처리 공간에 대한 미생물 분포 정보를 이용할 수 있고, 예를들면 전술한 실시예의 미생물 분포 정보 생성 제어부(180)를 통하여 얻은 처리 공간에서의 미생물, 구체적 예로서 바이러스나 세균 분포 정보를 이용할 수 있다.
또한, 미생물 분포 정보 제어부(2210')는 처리 공간에 대한 미생물 분포 정보를 이용할 수 있고, 예를들면 전술한 실시예의 미생물 분포 정보 생성 제어부(800)를 통하여 얻은 처리 공간에서의 미생물, 구체적 예로서 바이러스나 세균 분포 정보를 이용할 수 있다.
지수맵 제어부(2250')는 처리 공간에 대한 지수맵 생성하거나 생성된 지수맵을 이용할 수 있다.
여기서 지수맵은 미생물 분포를 나타내는 지수로서, 예를들면 0, 1, 2, 3, 4, 5까지 순차적인 크기를 갖는 지수를 처리 공간의 영역별로 표시한 것일 수 있다. 또한, 선택적 실시예로서 0 내지 10까지 세분화된 지수를 가질 수 있고, 반대로 0 내지 3까지의 지수 등 다양한 종류의 크기로 세분화된 지수를 갖는 지수를 포함하는 지수맵을 이용할 수 있다.
이동부(2300)는 이동 제어부(2200)를 통하여 제어되어 이동하도록 형성될 수 있고, 예를들면 바퀴나 레일을 포함할 수 있고, 다른 예로서 비행 모듈을 포함할 수 있다.
선택적 실시예로서 이동 제어부(2200)를 통하여 처리 공간에 대응된 미생물 분포를 용이하게 파악할 수 있는 미생물 지수맵에 따라 처리가 필요한 높은 지수 값을 갖는 영역으로 이동부(2300)를 통하여 이동할 수 있다.
구체적 일 예로서 이동부(2300)는 무인 모듈로서 무인 운반 차량(AGV)을 포함할 수 있다. 또한 다른 예로서 이동부(2300)는 무인 모듈로서 드론을 포함할 수 있다. 이 경우 유인 조작이 필요하지 않을 수 있고, 이동부(2300)의 제어에 따라 이동할 수 있다.
선택적 실시예로서 이동부(2300)는 기타 유인 탑승 또는 유인 제어 모듈의 다양한 종류를 포함할 수도 있다.
처리부(2500)는 미생물에 대한 처리, 예를들면 미생물을 제거 또는 감소할 하거나, 활성화 정도를 낮추는 부재를 포함할 수 있다.
선택적 실시예로서 처리부(2500)는 분사 모듈을 포함할 수 있고, 예를들면 미생물 제거용 약물이나 기체를 처리 공간에 분사하는 분사 모듈을 포함할 수 있다. 이 때, 상기 지수에 따라 분사되는 기체나 약물의 분사량과 분사 시간이 제어될 수 있다.
선택적 실시예로서 처리부(2500)는 광조사 모듈을 포함할 수 있고, 예를들면 자외선을 조사하기 위한 다이오드 등의 발광 모듈을 포함할 수 있다. 이 때, 상기 지수에 따라 광조사 모듈의 동작을 개시 또는 종료하거나 광조사 모듈의 조사 세기가 제어될 수 있다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 관한 미생물 처리 시스템을 도시한 개략적인 도면이다.
도 9를 참조하면 본 실시예의 미생물 처리 시스템(3000)은 광학 모니터링부(3100), 미생물 분포 정보 제어부(3150), 지수맵 제어부(3200), 이동부(3300) 및 처리부(3500)를 포함할 수 있다.
광학 모니터링부(3100)는 처리 공간에 대한 미생물 유무, 미생물 분포 등을 확인하기 위한 광학 부재를 포함할 수 있고, 전술한 실시예들에서 설명한 바와 같이 분광 카메라를 포함할 수 있고, 더 바람직하게 초분광 카메라를 포함할 수 있다.
또한, 광학 모니터링부(3100)는 처리 공간에 대한 열화상을 취득할 수 있는 열화상 카메라를 포함할 수 있다.
이 때, 광학 모니터링부(3100)는 초분광 카메라와 열화상 카메라를 모두 포함하여 동시에 사용할 수 있도록 형성될 수 있고, 이를 통하여 처리 공간에 대한 정밀한 스펙트럼을 통한 분석 시 열화상을 통한 이미지 데이터를 추가하여 정밀한 광학 모니터링을 할 수 있다.
미생물 분포 정보 제어부(3150) 및 지수맵 제어부(3200)는 전술한 실시예의 미생물 분포 정보 제어부(2210') 및 지수맵 제어부(2250')와 동일하거나 이를 전술한 실시예들에 비추어 유사한 범위 내에서 설계 변경할 수 있으므로 구체적 설명은 생략한다.
이동부(3300)는 전술한 이동 제어부(2200)와 동일하거나 유사한 범위 내에서 선택적으로 변형하여 적용할 수 있는 바 구체적인 설명은 생략한다.
처리부(3500)는 전술한 처리부(2500)와 동일하거나 유사한 범위 내에서 선택적으로 변형하여 적용할 수 있는 바 구체적인 설명은 생략한다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 관한 광학 모니터링부의 일 예를 도시한 개략적인 사시도이다.
도 10을 참조하면 광학 모니터링부(ESM)의 일 예를 도시하고 있다. 이러한 광학 모니터링부(ESM)에는 전술한 실시예들에도 선택적으로 적용될 수 있다.
광학 모니터링부(ESM)은 모니터링 방향(OP)으로 처리 공간에 대하여 한 가지 이상의 종류의 광학 데이터를 취득할 수 있다.
예를들면 광학 모니터링부(ESM)은 처리 공간에서의 분광 데이터를 획득할 수 있도록 분광 카메라 모듈을 포함할 수 있고, 구체적으로 초분광 카메라 모듈을 포함할 수 있다.
또한, 광학 모니터링부(ESM)은 처리 공간에 대한 열화상 이미지 데이터를 취득하도록 열화상 카메라 모듈을 포함할 수 있다.
선택적 실시예로서 광학 모니터링부(ESM)은 모니터링 방향(OP)으로 처리 공간에 대한 초분광 데이터 및 열화상 이미지 데이터를 동시에 취득하도록 하나의 하우징 내에 배치된 초분광 카메라 모듈 및 열화상 카메라 모듈을 포함할 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 관한 광학 모니터링 제어 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 11을 참조하면 본 실시예의 미생물 모니터링 제어 방법은 처리 공간에 대한 미생물 모니터링을 진행할 수 있다. 예를들면 사람들이 많이 이용하는 공공 영역에서의 바이러스, 균 등의 미생물 모니터링을 진행할 수 있다.
이를 통하여 처리 공간의 바이러스 또는 균을 포함하는 미생물 분포 정도를 용이하게 파악할 수 있다.
도 11을 참조하면 미생물 모니터링 제어 방법은 배양 미생물 데이터 제어 단계(S200), 실측 미생물 데이터 제어 단계(S500), 비교 제어 단계(S700) 및 미생물 분포 정보 생성 제어 단계(S800)를 포함할 수 있다.
배양 미생물 데이터 제어 단계(S200)에서는 처리 공간에 대한 미생물 모니터링을 하기 전에 실험실에서 미생물을 복수 회 배양한 후 각각 그때의 미생물 데이터 및 이에 대응하는 광학 데이터의 세트를 생성할 수 있다.
예를들면 배양 미생물 데이터 제어 단계(S200)는 미생물 정보 제어 단계 및 광학 데이터 정보 제어 단계를 포함할 수 있다.
배양 미생물 데이터 제어 단계(S200)의 미생물 정보 제어 단계에서는 실험실에서 미생물을 배양한 후 측정한 데이터 정보를 이용할 수 있고, 예를들면 총량 데이터 정보 제어 단계 또는 활성화 데이터 정보 제어 단계를 포함할 수 있다.
선택적 실시예로서 실험실에서 총균수 별로 균을 배양한 후에, 총량 데이터 정보 제어 단계로서 예를들면 CFU 정보를 이용할 수 있고, 활성화 데이터 정보 제어 단계로서 ATP 정보를 이용할 수 있다.
배양 미생물 데이터 제어 단계(S200)의 광학 데이터 정보 제어 단계에서는 실험실에서 미생물을 배양한 후 측정한 데이터를 이용할 수 있고, 예를들면 광학 데이터 정보 제어 단계는 분광 데이터 정보 제어 단계 또는 열화상 데이터 정보 제어 단계를 포함할 수 있다.
선택적 실시예로서 실험실에서 총균수 별로 균을 배양한 후에, 배양한 균에 대하여 분광 데이터 정보 제어 단계를 통하여 분광 데이터 정보를 이용하고, 예를들면 분광 카메라를 통하여 측정한 정보, 더 구체적이고 바람직한 예로서 초분광 카메라를 통하여 측정한 정보를 이용할 수 있다. 또한 열화상 데이터 정보 제어 단계를 통하여 배양한 균에 대한 열화상 데이터를 이용하고, 예를들면 열화상 카메라를 통하여 획득한 정보를 이용할 수 있다.
배양 미생물 데이터 제어 단계(S200)에서 미생물 정보 제어 단계 및 광학 데이터 정보 제어 단계를 통하여 실험실에서 다양한 총균수별로 미생물 정보 및 광학 데이터의 세트의 데이터 세트를 생성할 수 있다.
예를들면 특정한 총균수 값(예를들면 A)일 때의 미생물 정보(CFU 정보 또는 ATP정보) 및 이에 대응하는 광학 데이터 정보(초분광 데이터 정보 또는 열화상 데이터 정보)의 쌍을 복수 개 생성할 수 있다. 이를 통하여 총균수의 감소 또는 증가에 따라 광학 데이터 정보의 변화 특성을 분석할 수 있고, 예를들면 변화 추이를 분석할 수 있다.
또한, 선택적 실시예로서 미생물 정보 및 초분광 데이터 정보의 쌍과 미생물 정보 및 열화상 데이터 정보의 쌍을 이용할 수 있고, 구체적 예로서 4가지의 상관 관계로서 1)CFU와 초분광 데이터, 2)CFU와 열화상 데이터, 3)ATP와 초분광 데이터 및 4)ATP와 열화상 데이터를 이용할 수 있고, 이러한 4가지의 각각에서의 미생물 정보와 광학 데이터 간의 상관 관계를 분석하여 정밀한 분석 결과를 얻을 수 있다.
선택적 실시예로서 상기 4가지의 상관 관계를 1000회 이상의 결과가 나오도록 실험실에서 배양한 후 측정 정보를 생성할 수 있다.
실측 미생물 데이터 제어 단계(S500)는 처리 공간에 대한 실제 미생물 모니터링을 하기 전에 실험실 이외의 기타 공간, 예를들면 하나 이상의 환경 요소에 적용 받는 처리 공간에 대한 미생물 데이터 및 이에 대응하는 광학 데이터의 세트를 생성할 수 있다. 구체적 예로서 실측 미생물 데이터 제어 단계(S500)는 현장에서의 채취를 통하여 획득한 정보를 이용할 수 있다.
선택적 실시예로서 실측 미생물 데이터 제어 단계(S500)는 미생물 정보 제어 단계, 광학 데이터 정보 제어 단계 및 환경 정보 제어 단계를 포함할 수 있다.
실측 미생물 데이터 제어 단계(S500)의 미생물 정보 제어 단계는 실험실 밖의 처리 공간의 미생물 정보 데이터를 이용할 수 있다. 예를들면 처리 공간 등에서 복수 회에 걸쳐 채취 과정을 통하여 얻은 결과물에 대한 분석한 데이터를 이용할 수 있다. 구체적으로 접착 물질을 포함하는 채취 부재를 통하여 채취 과정을 진행한 후에 채취 부재를 실험실등에서 배양 등의 방법을 통하여 총균수 파악할 수 있다. 또한, 다른 예로서 상기 채취 과정을 진행한 영역에 대하여 ATP기기 측정을 통하여 용이하게 ATP 정보를 획득할 수 있다.
실측 미생물 데이터 제어 단계(S500)의 광학 데이터 정보 제어 단계는 처리 공간, 구체적으로 상기 채취 과정을 진행 시 채취를 진행한 영역에서 측정한 데이터를 이용할 수 있고, 예를들면 처리 공간, 구체적 예로서 상기 채취 과정을 진행한 영역에 대하여 분광 데이터 정보 제어 단계를 통하여 분광 데이터 정보 이용하고, 더 구체적이고 바람직한 예로서 초분광 카메라를 통하여 측정한 정보를 이용할 수 있다. 또한, 열화상 데이터 정보 제어 단계를 통하여 열화상 데이터를 이용하고, 예를들면 열화상 카메라를 통하여 획득한 정보를 이용할 수 있다.
실측 미생물 데이터 제어 단계(S500)의 환경 정보 제어 단계에서는 처리 공간, 구체적으로 상기 채취 과정을 진행 시 채취를 진행한 영역에서 측정한 데이터를 이용할 수 있고, 예를들면 환경 정보 제어 단계는 온도 데이터 정보 제어 단계, 습도 데이터 정보 제어 단계 또는 광량 데이터 정보 제어 단계를 포함할 수 있다.
선택적 실시예로서 처리 공간, 구체적 예로서 상기 채취 과정을 진행한 영역에 대하여 온도 데이터 정보 제어 단계를 통하여 온도 데이터 정보를 이용하고, 예를들면 온도 측정 부재를 통하여 측정한 정보를 이용할 수 있다. 또한, 습도 데이터 정보 제어 단계를 통하여 습도 데이터 정보를 이용하고, 예를들면 습도 측정 부재를 통하여 획득한 정보를 이용할 수 있다. 또한, 광량 데이터 정보 제어 단계를 통하여 채취 영역에 대한 광량 데이터를 측정하고, 예를들면 광량 측정 부재를 통하여 측정한 정보를 이용할 수 있다.
실측 미생물 데이터 제어 단계(S500)의 미생물 정보 제어 단계, 광학 데이터 정보 제어 단계 및 환경 정보 제어 단계를 통하여 처리 공간에서 복수 회에 걸쳐서 측정한 다양한 미생물 정보, 광학 데이터 정보 및 환경 정보의 데이터 세트를 생성할 수 있다.
예를들면 처리 공간에서 채취한 특정 총균수 값(예를들면 A)일 때의 미생물 정보(CFU 정보 또는 ATP정보), 이에 대응하는 채취 영역에서의 광학 데이터 정보(초분광 데이터 정보 또는 열화상 데이터 정보) 및 이에 대응하는 채취 영역에서의 환경 정보의 세트를 복수 개 생성할 수 있다. 이를 통하여 총균수의 감소 또는 증가에 따라 광학 데이터 정보의 변화 특성을 분석할 수 있고, 환경 정보에 따른 변화를 파악할 수 있다.
비교 제어 단계(S700)는 처리 공간에 대하여 획득한 광학 모니터링 정보를 이용하여 미생물 정보를 분석할 수 있다. 구체적으로 배양 미생물 데이터 제어 단계(S200) 및 실측 미생물 데이터 제어 단계(S500)를 통하여 분석한 결과를 이용할 수 있다.
예를들면 배양 미생물 데이터 제어 단계(S200) 및 실측 미생물 데이터 제어 단계(S500)를 통하여 광학 데이터와 총균수와의 상관 관계를 1차적으로 분석 후에, 환경 정보에 따른 변화 정도를 반영하여 처리 공간에서의 미생물 분석 과정을 수행할 수 있다.
구체적 예로서 배양 미생물 데이터 제어 단계(S200)를 이용하여 총균수 별로 광학 데이터 정보의 상관 관계를 1차로 분석하고, 실측 미생물 데이터 제어 단계(S500)를 이용하여 실험실 이외의 현장의 공간인 처리 공간에서의 여러 가지 조건의 총균수 별로 광학 데이터 정보 및 환경 정보의 상관 관계를 2차로 분석할 수 있다.
그리고 나서 1차 분석 결과 및 2차 분석 결과에서 동일한 또는 거의 유사한 총균수에 대응하는 실험실에서의 광학 데이터 및 처리 공간에서의 광학 데이터를 비교하고, 그 차이와 환경 정보를 여러 가지 조건에 대하여 분석한다.
최종적으로 1차로 분석한 상과 관계에 대하여 처리 공간에서의 환경 정보의 영향 변수 정보를 생성할 수 있다.
이를 통하여 미생물 정보, 예를들면 바이러스나 세균과 같은 것을 모니터링하고 싶은 처리 공간에 대하여 광학 모니터링부를 통하여 광학 데이터 정보를 획득하고, 처리 공간에 대한 온도, 습도 또는 광량 정보를 획득하면 상기 분석 결과를 통하여 얻은 관계를 통하여 광학 데이터 정보에 대응한 미생물 정보의 총균수를 예비적으로 파악하고, 환경 정보를 통하여 미세 조정하여 정확도가 향상된 미생물 정보를 용이하게 파악할 수 있다.
미생물 분포 정보 생성 제어 단계(S800)는 상기 비교 제어 단계(S700)를 통하여 얻은 결과를 이용하여 상기 처리 공간에 대한 미생물의 상대적 분포 여부를 나타내는 미생물 정보를 생성할 수 있다.
예를들면 상기 비교 제어 단계(S700)를 통하여 얻은 결과를 이용하여 상기 처리 공간에 미생물 유무, 구체적 예로서 바이러스 또는 균을 포함하는 미생물 유무에 대한 정보를 생성할 수 있다.
선택적 실시예로서 상기 비교 미생물 분포 정보 생성 제어 단계(S800)는 상기 비교 제어 단계(S700)를 통하여 얻은 결과를 이용하여 상기 처리 공간의 영역 별 미생물 유무 또는 미생물의 분포 정도를 포함하는 정보를 생성할 수 있다. 이 때, 처리 공간의 영역 별 환경 정보를 함께 포함하여 매칭하여 정보를 생성할 수 있다.
또한 구체적 예로서 상기 처리 공간에 대한 영역 별 미생물 분포 정도를 지수로 표시하여 영역 별 미생물 분포를 용이하게 표현하는 미생물 지수맵을 생성할 수 있고, 이러한 지수맵은 환경 정보로서 온도, 습도 또는 광량 정보를 포함할 수 있다.
이를 통하여 미생물 모니터링 제어 방법은 광학 모니터링, 예를들면 초분광 카메라 또는 열화상 카메라, 바람직하게는 초분광 카메라 및 열화상 카메라를 동시에 이용하여 처리 공간에 대한 광학적 모니터링을 한 후에 처리 공간에 대한 미생물, 예를들면 코로나 바이러스 등과 같은 바이러스나 균의 유무, 나아가 분포 정도를 용이하게 파악할 수 있고, 선택적 실시예로서 영역 별 지수맵을 생성하여 어떤 곳에 바이러스나 균이 더 많이 분포하는 지 용이하게 알 수 있다.
또한, 이러한 처리 공간에 대한 미생물 지수맵 정보를 이용할 경우 처리 공간에 대한 방역 처리 과정을 용이하게 수행할 수 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 관한 배양 미생물 데이터 제어 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 12를 참조하면 배양 플레이트(PL)에서 다양한 총균수별로 균(SB)을 배양한 후에 광학 부재로서 초분광 카메라(SOC)를 이용하여 초분광 데이터를 취득할 수 있다.
그리고 나서 이러한 초분광 데이터를 이용한 정밀 스펙트럼 분석 정보(SF)를 얻을 수 있고, 이에 대응하여 다양한 총균수별 균 데이터인 CFU 정보(CFUM)를 획득하고, 이러한 스펙트럼 분석 정보(SF) 및 CFU 정보(CFUM)의 세트 정보로서 대응 세트 정보(SBD)를 얻을 수 있다.
선택적 실시예로서 이러한 복수의 측정을 통하여 스펙트럼 정보(ISP), 초분광 이미지 정보(IMS) 및 CFU 정보(ICF)가 저장될 수 있다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 관한 실측 미생물 데이터 제어 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 13을 참조하면 처리 공간의 채취 영역 표면(SF)에 대하여 채취 부재를 통하여 시료(SFC)를 얻을 수 있고, 채취 영역에 대한 ATP기기 측정을 통하여 ATP 정보(ATPM)을 획득할 수 있고, 광학 부재로서 초분광 카메라(SOC)를 이용하여 초분광 데이터를 취득할 수 있다. 또한 채취 영역에 대한 온도, 습도 또는 광량 정보를 포함하는 환경 정보(SUT)를 획득할 수 있다.
그리고 나서 이러한 시료(SFC)에 대한 분석을 통하여 CFU 정보(CFUM)를 획득하고, 초분광 데이터, 환경 정보 데이터, ATP 정보와 함께 대응 세트 정보(SBD)를 얻을 수 있다.
선택적 실시예로서 이러한 복수의 측정을 통하여 처리 영역에서의 환경 정보(ISM), 스펙트럼 정보(ISP), 초분광 이미지 정보(IMS), CFU 정보(ICF) 및 ATP 정보(IAF)가 저장될 수 있다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 관한 비교 제어 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 14를 참조하면 스펙트럼 정보(ISP), CFU 정보(ICF), ATP 정보(IAF), 초분광 이미지 정보(IMS)를 이용하여 통계 분석(SCOP) 및 빅데이터 분석(BDCN)을 진행할 수 있고, 이를 통하여 세균 오염과 광학 데이터 상관 관계(DRP)의 증명 분석 및 세균 오염과 광학 데이터 분류(CSO)를 진행할 수 있다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 관한 미생물 처리 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 15를 참조하면 처리 공간 영역(SF)에 대한 모니터링을 진행하고, 예를들면 드론(DR), 주행 로봇(FRB)을 이용할 수 있고, 이 때 광학 모니터링으로서 초분광 카메라(SOC) 또는 열화상 카메라를 함께 이용할 수 있다. 구체적으로 초분광 카메라(SOC) 또는 열화상 카메라를 드론(DR) 또는 주행 로봇(FRB)에 장착할 수 있다.
전술한 것과 같은 세균 오염과 광학 데이터의 정밀한 분석 과정(IND)을 진행할 수 있고, 이에 따라 감염 지수 정보(MIND)를 생성할 수 있고, 구체적 예로서 처리 공간에 대한 지수맵 정보를 생성할 수 있다.
이러한 감염 지수 정보(MIND)를 사용자(UAR)에 고지할 수 있고, 항균 서비스 실행(SVM)을 위한 정보로 이용할 수 있다.
도 16은 본 발명의 다른 실시예에 관한 미생물 처리 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 16을 참조하면 감염 지수 정보(MIND)를 이용하여 처리 공간에 대한 오염 여부 판단(OD), 방역 처리 요청(BN), 이동 요청(MV)을 진행함을 도시하고 있다.
이 때, 방역 처리 요청(BN) 등의 제어를 위하여 제어 모듈(EMS)을 이용할 수 있고, 선택적 실시예로서 제어 모듈(EMS)은 약물이나 기체를 분사하는 분사 모듈(DPM)의 동작, 분사량과 시간을 제어할 수 있고, 자외선 조사 모듈(UVM)을 제어할 수 있다.
처리 공간 영역에 대한 광학 모니터링시 드론이나 주행 로봇과 같은 이동 모듈(RSM)을 이용할 수 있고, 선택적 실시예로서 분사 모듈(DPM) 또는 자외선 조사 모듈(UVM)을 이동 모듈(RSM)에 연결하거나 장착하여 동시에 이동할 수 있다.
또한, 이러한 이동 모듈(RSM)의 이동 시 인식 센서(RCO), 예를들면 RGB카메라와 같은 광학 부재를 이용하여 주의 대상(OPG)의 존재 또는 접근을 감지하여 이동 모듈(RSM)의 이동을 제한하거나 분사 모듈(DPM) 또는 자외선 조사 모듈(UVM)의 동작을 제한할 수 있다.
여기서 주의 대상(OPG)은 주의를 요하는 모든 대상일 수 있고, 예를들면 사람, 동물 또는 귀중품 기타 다양한 대상일 수 있다.
본 발명에 포함된 실시예들에서 전술한 것과 같이 처리 영역에서 광학 데이터를 이용하여 미생물 정보, 예를들면 세균이나 바이러스 등과 같은 정보를 용이하게 파악할 수 있고, 이를 통하여 처리 공간에서의 오염 정도를 파악할 수 있다. 구체적 예로서 코로나 바이러스 등의 경우도 용이하게 파악할 수 있다.
한편, 처리 공간에서 광학 모니터링을 통한 데이터는 초분광 카메라를 통하여 취득한 데이터를 이용할 수 있고, 다른 예로서 열화상 카메라를 통하여 취득한 데이터를 이용할 수 있고, 이를 통하여 처리 공간에서의 광학적 데이터의 정밀한 획득을 용이하게 할 수 있다.
또한, 이러한 처리 공간에서의 광학 모니터링 전에 미리 실험실에서 총균수별로 획득한 세균 데이터 및 이에 대응하는 광학 데이터를 이용하여 미생물 및 이에 대응하는 광학 데이터, 예를들면 스펙트럼 분석과 열화상 이미지 분석을 종합적으로 이용한 정보 세트를 구할 수 있다.
추가적으로 실측 공간에서 미생물 채취 정보, 이에 대응하는 광학 데이터 정보 및 환경 정보를 이용하여 실측 공간에서 환경 정보에 기한 광학 데이터 변화를 분석할 수 있고, 구체적 예로서 실험실 분석 결과에 환경 정보를 통한 광학 데이터 변화 요소를 접목하여 최종적으로 정밀한 광학 모니터링 대응 세트를 구할 수 있다.
결과적으로 처리 공간에서 광학 모니터링을 통한 광학 데이터를 구하면 빠른 시간 내에, 또는 실시간으로 이에 대응하는 미생물 정보를 구할 수 있고, 이를 이용하여 처리 공간에서의 미생물 분포 정보를 지수맵으로 형성할 수도 있다.
선택적 실시예로서 이러한 지수맵을 이용하여 처리 공간에서 방역 처리 과정을 용이하게 진행할 수 있고, 원격 방역 또는 자동화 방역 과정을 용이하게 수행할 수 있다.
이와 같이 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.
실시예는 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들은 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 또는/및 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예는 하나 이상의 마이크로프로세서들의 제어 또는 다른 제어 장치들에 의해서 다양한 기능들을 실행할 수 있는, 메모리, 프로세싱, 로직(logic), 룩 업 테이블(look-up table) 등과 같은 직접 회로 구성들을 채용할 수 있다.
본 발명에의 구성 요소들이 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있는 것과 유사하게, 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 실시 예는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다. "매커니즘", "요소", "수단", "구성"과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다. 상기 용어는 프로세서 등과 연계하여 소프트웨어의 일련의 처리들(routines)의 의미를 포함할 수 있다.
실시예에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시 예들로서, 어떠한 방법으로도 실시 예의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 방법들, 소프트웨어, 상기 방법들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, "필수적인", "중요하게" 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.
실시예의 명세서(특히 특허청구범위에서)에서 "상기"의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 실시 예에서 범위(range)를 기재한 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 적용한 발명을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 상세한 설명에 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다. 마지막으로, 실시 예에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 실시 예들이 한정되는 것은 아니다. 실시 예에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 실시 예를 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 실시 예의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.
100: 미생물 모니터링 시스템
110: 광학 모니터링부
150: 비교 제어부
180: 미생물 분포 정보 생성 제어부

Claims (3)

  1. 처리 공간에 대하여 광학적 모니터링을 진행하도록 형성된 광학 유닛을 구비하는 광학 모니터링부;
    상기 광학 모니터링부를 통하여 얻은 광학 모니터링 데이터를 미생물 측정 데이터와 비교하여 분석하는 비교 제어부; 및
    상기 비교 제어부를 통하여 얻은 결과를 이용하여 상기 처리 공간에 대한 미생물의 상대적 분포 여부를 나타내는 미생물 정보를 생성하는 미생물 분포 정보 생성 제어부를 포함하고,
    상기 광학 모니터링부는 상기 처리 공간에 대한 스펙트럼 데이터 및 상기 처리 공간에 대한 열화상 데이터를 확보하도록 형성되고,
    상기 비교 제어부는, 미리 저장된 실측 미생물 정보 데이터를 이용하여 상기 미리 저장된 실측 미생물 정보 데이터를 상기 스펙트럼 데이터 및 상기 열화상 데이터와 비교하여 분석하도록 형성된 것을 포함하고,
    상기 처리 공간에 대한 미생물 모니터링을 하기 전에 실험실 또는 상기 처리 공간에서 미생물을 측정한 미생물 측정 정보를 이용하는 미생물 정보 제어부;
    상기 처리 공간에 대한 미생물 모니터링을 하기 전에 상기 실험실 또는 상기 처리 공간에서 측정한 미생물 측정 정보에 대응되는 분광 데이터 정보 또는 열화상 데이터 정보를 포함하는 광학 데이터 정보를 이용하는 광학 데이터 정보 제어부;
    상기 미생물 정보 제어부가 이용하는 미생물 측정 정보에 대응하는 미생물 측정 시 측정을 진행한 영역의 환경 정보를 이용하는 환경 정보 제어부;
    상기 미생물 정보 제어부, 상기 광학 데이터 정보 제어부 및 상기 환경 정보 제어부를 통하여 획득한 상기 미생물 측정 정보, 상기 광학 데이터 정보 및 상기 환경 정보를 포함하는 데이터 세트를 복수 개로 생성하고,
    상기 비교 제어부는 상기 광학 모니터링부를 통하여 얻은 광학 모니터링 데이터를, 상기 복수 개의 데이터 세트와 비교하여 상기 광학 모니터링 데이터에 대응된 상기 미생물 측정 정보를 예비적으로 선택하는 것을 포함하는, 미생물 모니터링 시스템.
  2. 처리 공간에 대하여 광학적 모니터링을 진행하도록 형성된 광학 유닛을 구비하는 광학 모니터링 단계;
    상기 광학 모니터링 단계를 통하여 얻은 광학 모니터링 데이터를 미생물 측정 데이터와 비교하여 분석하는 비교 제어 단계; 및
    상기 비교 제어 단계를 통하여 얻은 결과를 이용하여 상기 처리 공간에 대한 미생물의 상대적 분포 여부를 나타내는 미생물 정보를 생성하는 미생물 분포 정보 생성 제어 단계를 포함하고,
    상기 광학 모니터링 단계는 상기 처리 공간에 대한 스펙트럼 데이터를 확보하는 단계 및 상기 처리 공간에 대한 열화상 데이터를 확보하는 단계를 포함하고,
    상기 비교 제어 단계는, 미리 저장된 실측 미생물 정보 데이터를 이용하여 상기 미리 저장된 실측 미생물 정보 데이터를 상기 스펙트럼 데이터 및 상기 열화상 데이터와 비교하여 분석하는 단계를 포함하고,
    상기 처리 공간에 대한 미생물 모니터링을 하기 전에 실험실 또는 상기 처리 공간에서 미생물을 측정한 미생물 측정 정보를 이용하는 미생물 정보 제어 단계;
    상기 처리 공간에 대한 미생물 모니터링을 하기 전에 상기 실험실 또는 상기 처리 공간에서 측정한 미생물 측정 정보에 대응되는 분광 데이터 정보 또는 열화상 데이터 정보를 포함하는 광학 데이터 정보를 이용하는 광학 데이터 정보 제어 단계;
    상기 미생물 정보 제어 단계에서 이용하는 미생물 측정 정보에 대응하는 미생물 측정 시 측정을 진행한 영역의 환경 정보를 이용하는 환경 정보 제어 단계;
    상기 미생물 정보 제어 단계, 상기 광학 데이터 정보 제어 단계 및 상기 환경 정보 제어 단계를 통하여 획득한 상기 미생물 측정 정보, 상기 광학 데이터 정보 및 상기 환경 정보를 포함하는 데이터 세트를 복수 개로 생성하고,
    상기 비교 제어 단계는 상기 광학 모니터링 단계를 통하여 얻은 광학 모니터링 데이터를, 상기 복수 개의 데이터 세트와 비교하여 상기 광학 모니터링 데이터에 대응된 상기 미생물 측정 정보를 예비적으로 선택하는 것을 포함하는, 미생물 모니터링 제어 방법.
  3. 처리 공간에 대하여 광학적 모니터링을 진행하도록 형성된 광학 유닛을 구비하는 광학 모니터링부;
    상기 광학 모니터링부를 통하여 얻은 광학 모니터링 데이터를 미생물 측정 데이터와 비교하여 분석하는 비교 제어부;
    상기 비교 제어부를 통하여 얻은 결과를 이용하여 상기 처리 공간에 대한 미생물의 상대적 분포 여부를 나타내는 미생물 정보를 생성하는 미생물 분포 정보 생성 제어부; 및
    상기 미생물 분포 정보 생성 제어부를 통하여 얻은 정보를 이용하여 처리 공간에 대한 미생물 처리를 진행하도록 형성된 처리부를 포함하고,
    상기 광학 모니터링부는 상기 처리 공간에 대한 스펙트럼 데이터 및 상기 처리 공간에 대한 열화상 데이터를 확보하도록 형성되고,
    상기 비교 제어부는, 미리 저장된 실측 미생물 정보 데이터를 이용하여 상기 미리 저장된 실측 미생물 정보 데이터를 상기 스펙트럼 데이터 및 상기 열화상 데이터와 비교하여 분석하도록 형성된 것을 포함하고,
    상기 처리 공간에 대한 미생물 모니터링을 하기 전에 실험실 또는 상기 처리 공간에서 미생물을 측정한 미생물 측정 정보를 이용하는 미생물 정보 제어부;
    상기 처리 공간에 대한 미생물 모니터링을 하기 전에 상기 실험실 또는 상기 처리 공간에서 측정한 미생물 측정 정보에 대응되는 분광 데이터 정보 또는 열화상 데이터 정보를 포함하는 광학 데이터 정보를 이용하는 광학 데이터 정보 제어부;
    상기 미생물 정보 제어부가 이용하는 미생물 측정 정보에 대응하는 미생물 측정 시 측정을 진행한 영역의 환경 정보를 이용하는 환경 정보 제어부;
    상기 미생물 정보 제어부, 상기 광학 데이터 정보 제어부 및 상기 환경 정보 제어부를 통하여 획득한 상기 미생물 측정 정보, 상기 광학 데이터 정보 및 상기 환경 정보를 포함하는 데이터 세트를 복수 개로 생성하고,
    상기 비교 제어부는 상기 광학 모니터링부를 통하여 얻은 광학 모니터링 데이터를, 상기 복수 개의 데이터 세트와 비교하여 상기 광학 모니터링 데이터에 대응된 상기 미생물 측정 정보를 예비적으로 선택하는 것을 포함하는, 미생물 처리 시스템.
KR1020200112875A 2020-09-04 2020-09-04 미생물 모니터링 시스템, 미생물 모니터링 방법 및 미생물 처리 시스템 Active KR102442299B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200112875A KR102442299B1 (ko) 2020-09-04 2020-09-04 미생물 모니터링 시스템, 미생물 모니터링 방법 및 미생물 처리 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200112875A KR102442299B1 (ko) 2020-09-04 2020-09-04 미생물 모니터링 시스템, 미생물 모니터링 방법 및 미생물 처리 시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220031211A KR20220031211A (ko) 2022-03-11
KR102442299B1 true KR102442299B1 (ko) 2022-09-22

Family

ID=80814272

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200112875A Active KR102442299B1 (ko) 2020-09-04 2020-09-04 미생물 모니터링 시스템, 미생물 모니터링 방법 및 미생물 처리 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102442299B1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102630291B1 (ko) * 2023-07-05 2024-01-29 (주)경동이앤에스 공중부유균 자동 측정 장치 및 그의 측정 방법

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017524935A (ja) * 2014-07-24 2017-08-31 ユニバーシティー ヘルス ネットワーク 診断目的のためのデータの収集および解析
JP2017189626A (ja) 2008-05-20 2017-10-19 ユニバーシティー ヘルス ネットワーク 螢光に基づく画像化およびモニタリング用装置ならびにその方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB201319079D0 (en) * 2013-10-29 2013-12-11 Univ St Andrews Random Wavelength Meter
KR102652472B1 (ko) * 2016-11-16 2024-03-29 주식회사 더웨이브톡 혼돈파 센서를 이용한 시료 특성 탐지 장치

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017189626A (ja) 2008-05-20 2017-10-19 ユニバーシティー ヘルス ネットワーク 螢光に基づく画像化およびモニタリング用装置ならびにその方法
JP2017524935A (ja) * 2014-07-24 2017-08-31 ユニバーシティー ヘルス ネットワーク 診断目的のためのデータの収集および解析

Also Published As

Publication number Publication date
KR20220031211A (ko) 2022-03-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7072770B1 (en) Method for identifying components of a mixture via spectral analysis
Ngo-Thi et al. Characterization and identification of microorganisms by FT-IR microspectrometry
Novais et al. MALDI-TOF mass spectrometry as a tool for the discrimination of high-risk Escherichia coli clones from phylogenetic groups B2 (ST131) and D (ST69, ST405, ST393)
Moritz et al. Effect of cefazolin treatment on the nonresonant Raman signatures of the metabolic state of individual Escherichia coli cells
JP2006526765A (ja) 微生物の自動特徴づけおよび分類
US20240417772A1 (en) Laser-scatter measurement instrument for organism detection and related network
Marcoux et al. Optical forward-scattering for identification of bacteria within microcolonies
KR102763678B1 (ko) 미생물을 동정하는 방법 및 시스템
Thomsen et al. Accurate and fast identification of minimally prepared bacteria phenotypes using Raman spectroscopy assisted by machine learning
US20130052636A1 (en) Rapid detection of metabolic activity
US10233481B2 (en) Multi-sample laser-scatter measurement instrument with incubation feature and systems for using the same
KR102442299B1 (ko) 미생물 모니터링 시스템, 미생물 모니터링 방법 및 미생물 처리 시스템
WO2017177111A1 (en) A multi-level, laboratory-based surveillance system for detection of intraoperative "eskape" bacterial pathogens for hcai prevention
CN116964435A (zh) 有问题的细胞实体的基于荧光的检测
Li et al. Using field asymmetric ion mobility spectrometry for odor assessment of automobile interior components
Gómez-Mejia et al. Rapid detection of Staphylococcus aureus and Streptococcus pneumoniae by real-time analysis of volatile metabolites
Shirai et al. Detection of fluorescence signals from ATP in the second derivative excitation–emission matrix of a pork meat surface for cleanliness evaluation
RU2406078C2 (ru) Способ определения и идентификации биологических микрообъектов и их нанокомпонентов и устройство для его осуществления
Druckenmueller et al. Development of a methodological approach for the characterization of bioaerosols in exhaust air from pig fattening farms with MALDI-TOF mass spectrometry
Jaton et al. Clinical microbiologists facing an anthrax alert
JP5189906B2 (ja) 菌の異常集積検出方法および装置、並びに菌異常集積検出の警告スコア累積のグラフ化方法および装置
Matsumura et al. Detection of Escherichia coli sequence type 131 clonal group among extended-spectrum β-lactamase-producing E. coli using VITEK MS Plus matrix-assisted laser desorption ionization-time of flight mass spectrometry
Chrysostomou et al. Prediction of influenza a virus infections in humans using an artificial neural network learning approach
EP3227664B1 (en) Multi-sample laser-scatter measurement instrument with incubation feature, and systems for using the same
Kapil Accreditation of microbiology laboratories: A perspective

Legal Events

Date Code Title Description
PA0109 Patent application

Patent event code: PA01091R01D

Comment text: Patent Application

Patent event date: 20200904

PA0201 Request for examination
PE0902 Notice of grounds for rejection

Comment text: Notification of reason for refusal

Patent event date: 20210622

Patent event code: PE09021S01D

PE0902 Notice of grounds for rejection

Comment text: Final Notice of Reason for Refusal

Patent event date: 20211208

Patent event code: PE09021S02D

PG1501 Laying open of application
E701 Decision to grant or registration of patent right
PE0701 Decision of registration

Patent event code: PE07011S01D

Comment text: Decision to Grant Registration

Patent event date: 20220606

PR0701 Registration of establishment

Comment text: Registration of Establishment

Patent event date: 20220906

Patent event code: PR07011E01D

PR1002 Payment of registration fee

Payment date: 20220907

End annual number: 3

Start annual number: 1

PG1601 Publication of registration