AirVisual 센서는 접근 가능한 가격으로 매우 신뢰할 수 있는 PM2.5 측정값을 제공하여 누구나 자신이 호흡하는 공기를 더 잘 이해할 수 있는 기회를 제공합니다.

에어비주얼 센서는 여러 기술의 조합을 통해 정부의 베타 감쇠 기준 모니터와 높은 상관관계를 안정적으로 제공합니다. 이러한 적용 기술은 다음과 같습니다:
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에어비주얼 센서는 내부적으로 개발한 고급 광산란 레이저 센서를 사용하여 미세먼지를 측정합니다. 레이저 센서는 소비자 기기에서 미세먼지를 가장 정확하게 측정할 수 있는 수단입니다.

이 센서는 측정 챔버 내에서 레이저를 비추고 미세한 입자상 물질(0.3~10μm 크기)에서 반사된 조사광을 세는 방식으로 작동합니다.

정확하게 설명되지 않는 교란된 공기 흐름은 저가형 모니터에서 흔히 발생하는 측정 오류의 원인입니다. 에어비주얼 센서는 장치의 센서 챔버 내에 있는 소형 팬을 사용하여 측정 챔버를 통해 일정하고 계산된 공기 흐름을 보장합니다.

그림 1. 에어비주얼의 레이저 기반 PM2.5 센서의 간단한 다이어그램

각 모니터는 공장 출하 시 세심한 테스트와 보정을 거칩니다. 제어된 오염 환경을 사용하여 다양한 오염 수준에 노출된 기기를 컴퓨터 제어 시스템을 통해 보정합니다. 이 방법은 기준 모니터에 대한 높은 정밀도와 낮은 모델 내 변동성을 보장합니다.

그림 2. 전문 모니터링 장비와 0.99의 상관관계를 보이는 AirVisual Pro 모니터
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광산란 레이저 센서의 판독값은 습도, 온도, 오염 성분과 같은 환경적 요인의 영향을 받습니다.

예를 들어 습도가 높으면 빛이 더 많이 조사되고 입자가 더 조밀하게 보이게 되어 PM2.5 농도 수치가 부풀려집니다.

이러한 환경적 요인의 영향을 줄이기 위해 클라우드 기반 보정 알고리즘을 사용하여 측정값을 추가로 조정하고, 현지 환경 조건을 고려하여 정확도를 향상시킵니다.

이 클라우드 보정 방법은 데이터 과학자들이 머신러닝을 사용하여 기상 데이터, 위성 이미지 오염 성분, 정부 및 저비용 출처의 종합적인 PM2.5 측정치를 분석하여 자체적으로 개발했습니다. 이 시스템은 과거 데이터 추세와 상관관계를 인식하여 다양한 환경 매개변수와 레이저 센서 PM2.5 측정값 간의 관계를 레퍼런스 모니터와 비교하여 학습했습니다. 이를 통해 글로벌 환경에서 AirVisual 센서의 정확도를 개선하기 위한 보정 알고리즘을 만들었습니다.

공개된 실외에 배치된 AirVisual 센서는 인근 기준 모니터와 비교하여 추가 교차 보정 및 검증을 거칩니다. 데이터 포인트는 주변 모니터의 일반적인 추세에 부합하는 경우에만 AirVisual 플랫폼에 게시됩니다. 실시간 및 과거 대기질 데이터 포인트를 처리하고 학습할 때, 시스템은 비정상적인 값을 식별하고 과도한 허위 표시를 유발하기 전에 이를 공개에서 제거할 수 있습니다.