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학술대회자료
저자정보
박용비 (성균관대학교) 문태섭 (성균관대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2018년도 대한전자공학회 하계종합학술대회
발행연도
2018.6
수록면
1,363 - 1,366 (4page)

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Estimating PM2.5 concentration of unmeasurable region is an important issue in environmental studies because PM2.5 is not measurable in most region unless costly physical ground monitoring sensors are deployed. This paper proposes a deep convolutional neural network model to estimate the PM2.5 concentration of overall region of US using various data such as nearby PM2.5 measurements, AOD, meteorological fields, land-use variable and regional and temporal dummy variables. This model uses not only the target point data but also the surrounding points data as input and convolutional neural network is used to reflect on the spatial characteristic. The model suggested in this paper gives more accurate estimations compared to other state-of-the-art models and the visualization of estimated values in overall US region shows plausible estimation results.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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