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자료유형
학술저널
저자정보
이명준 (LG에너지솔루션) 조경상 (오브젠) 송성주 (고려대학교)
저널정보
한국리스크관리학회 리스크 관리연구 리스크관리연구 제32권 제3호
발행연도
2021.9
수록면
147 - 190 (44page)

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인체에 유해하다고 알려진 미세먼지의 수준을 건강에 대한 영향과 연계하여 보고하기 위해 우리나라를 비롯한 세계 각국은 대기질 지수를 발표한다. 우리나라의 경우 미세먼지, 초미세먼지와 4가지 기타 대기오염물질의 측정치를 바탕으로 통합대기환경지수를 계산하여 발표 및 예보하고 있다. 예보를 위해서는 정확한 예측이 필수적이며 하나의 값으로 예측하는 것보다 분포적합을 통해 예측구간을 제공하는 것이 더 많은 정보를 줄 수 있다. Value-at-Risk (VaR) 와 같은 리스크 측도 계산을 위해서도 적절한 예측값의 분포를 찾아내는 것이 필요하며, 통합대기환경지수처럼 여러 오염물질의 관측값을 이용하는 경우 상관관계를 고려한 다변량분포를 적합할 필요가 있다. 오염물질 관측값 자체는 랜덤표본이라고 보기 어려우므로 이 논문에서는 대기오염에 영향을 줄 수 있는 설명변수를 선택하여 예측모형을 적합한 후, 그 잔차에 다변량분포를 적합하는 2단계 모형으로 미세먼지의 리스크를 측정하고자 하였다. 설명변수로는 대기오염물질의 과거 관측치와 기상변수 등을, 예측모형으로는 선형회귀모형, 랜덤포레스트와 시계열모형을, 잔차의 분포로는 코퓰라를 이용한 결합분포 및 다변량 정규분포, 다변량 normal inverse Gaussian (MNIG) 분포를 사용하였다. 잔차의 다변량 분포적합 후에는 이 분포와 예측모형 적합결과로부터 대기오염물질 예측값의 분포를 생성하고, 통합대기환경지수의 VaR를 계산하여 분포적합 결과를 검증하였다. VaR의 violation rate 계산 결과 선형회귀모형과 다변량 정규분포, MNIG 분포를 적용한 경우의 성능이 가장 좋았다.
#미세먼지 #대기오염물질 #예측모형 #코퓰라 #normal inverse Gaussian 분포 #Value at Risk #find dust #air pollutants #prediction model #copula #normal inverse Gaussian distribution #Value at Risk

목차

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김진형 / 2018 / 국내미세먼지 오염도에 영향을 미치는 요인에 대한 분석 / 한국환경경제학회 하계학술대회논문집 2018:779~791 google schola 김태우 / 2011 / NIG분포와 VG분포를 이용한 Value-at-Risk의 추정 / Journal of The Korean Data Analysis Society 13(4):1775~1788 dbpia 선제우 / 2018 / 포트폴리오 리스크 측정을 위한 Copula-normal inverse Gaussian모형 / 리스크관리연구 29(1):113~148 dbpia 손상훈 / 2020 / 다중선형회귀와 기계학습 모델을 이용한 PM10 농도 예측 및 평가 / 대한원격탐사학회지 36(6):1711~1720 dbpia 신문기 / 2007 / 기상인자가 미세먼지 농도에 미치는 영향 / 한국대기환경학회지 23(3):323~331 dbpia

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