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원동준 (현대트랜시스) 김선겸 (한국건설기술연구원) 김영훈 (차세대융합기술연구원) 송규원 (차세대융합기술연구원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.7
발행연도
2021.7
수록면
764 - 773 (10page)
DOI
10.5626/JOK.2021.48.7.764

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최근 미세먼지의 다양한 예측 모델들을 통한 연구가 이루어지고 있지만 현재 PM<SUB>10</SUB> 농도 예측에 치중되어 있어 PM<SUB>2.5</SUB> 농도를 예측할 수 있는 모델 개발이 필요한 상황이다. 본 논문은 최근 약 2년간의 반월시화국가산업단지의 대기질, 기상, 교통 데이터를 수집하여 미세먼지(PM<SUB>2.5</SUB>)와 미세먼지(PM<SUB>10</SUB>), 이산화황(SO₂), 이산화질소(NO₂), 일산화탄소(CO), 오존(O₃), 온도, 습도, 풍향, 풍속, 강수량, 도로 구간별 차량속도 변수간의 상관관계 분석 및 회귀분석을 통해 변수의 유의성을 파악하고, 산업단지의 시간대별 PM<SUB>2.5</SUB>를 예측하는 데 활용하였다. 인공지능 기반의 Random Forest, XGBoost, LightGBM, Deep neural network과 Voting 모델을 통해 산업단지의 시간별 PM<SUB>2.5</SUB> 농도를 예측하고, RMSE를 기준으로 비교분석을 진행하였다. 예측 결과 RMSE는 각각 6.27, 6.41, 6.22, 6.64, 6.12로 각 모델 모두 에어코리아에서 예측하는 모델의 10.77에 비해 매우 높은 성능을 보여주었다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구 및 배경 지식
3. 데이터 분석
4. 예측
5. 결론
References

참고문헌 (19)

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