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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박홍진 (상지대학교)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제14권 제4호
발행연도
2021.8
수록면
328 - 337 (10page)

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석면, 벤젠과 같이 발암물질 1급인 미세먼지는 각종 질병에 원인이 되고 있다. 초 미세먼지 확산은 코로나 바이러스 확산의 중요한 원인중 하나이다. 본 논문은 2015년부터 2019년까지 서울시 평균 기온, 강수량, 평균 풍속등의 기상 데이터와 SO2, NO2, O3,등의 대기 환경 데이터를 기반으로 미세먼지와 초 미세먼지를 분석하고 예측한다. 계절별과 월별로 미세먼지와 초미세먼지 현황을 파악 분석하며 미세먼지를 예측하기 위해 기계학습 모델 중 선형회귀, SVM, 앙상블 모델을 이용하여 비교 분석하였다. 또한 미세먼지와 초 미세먼지 발생에 영향을 미치는 중요한 피쳐(속성)를 파악한다. 본 논문이 파악한 결과 3월에 가장 (초)미세먼지가 높았고, 8월에서 9월까지 (초)미세먼지가 가장 낮았다. 기상 데이터일 경우 (초)미세먼지에 가장 영향을 미치는 데이터가 평균 기온이며, 기상 데이터와 대기 환경 데이터일 경우 NO2가 (초)미세먼지 발생에 가장 크게 작용하였다.
#Air pollution #Ultra-air pollution #Meteorological data #Atmospheric environment data #Linear regression #SVM #Ensemble models

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 선행 연구
3. 미세먼지 분석과 예측
3. 결론
REFERENCES

참고문헌 (4)

참고문헌 신청
이개초 / 2015 / 통계분석을 이용한 경산 지역의 초미세먼지 (PM2.5) 농도 특성 파악 / 한국대기환경학회지 31(6):520~529 Crossref 성상하 / 2020 / 미세먼지 예측을 위한 기계학습 모델 간 성능 비교 연구:국내 발생 데이터를 중심으로 / 한국혁신학회지 15(4):339~357 dbpia 황철현 / 2020 / 미세먼지 예측 성능 개선을 위한 CNN-LSTM 결합 방법 / 한국정보통신학회논문지 24(1):57~64 dbpia 이종영 / 2019 / 미세먼지, 악취 농도 예측을 위한 앙상블 방법 / 한국산업경영시스템학회지 42(4):203~210 dbpia

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