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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정종철 (남서울대학교)
저널정보
한국국토정보공사 지적과 국토정보 지적과 국토정보 제51권 제2호
발행연도
2021.12
수록면
141 - 150 (10page)
DOI
10.22640/lxsiri.2021.51.2.141

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미세먼지는 사람의 건강에 많은 영향을 미치는 물질로서 이와 관련하여 다양한 연구가 이루어지고있다. 미세먼지의 인체 영향으로 인해 서울시 모니터링 네트워크에서 측정된 과거 데이터를 활용하여미세먼지를 예측하려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 2019년 5월 서울시의 미세먼지를 중점으로 진행하였으며, 학습에 사용한 변수는 SO2, CO, NO2, O3와 같은 대기오염물질 데이터를 활용하였다. 예측모델은 Adaboost에 기반하여 구축하였고, 훈련모델은 PM10과 PM2.5로 구분하였다. 에러 메트릭스를 통한 예측모델의 정확도 평가 결과로 Adaboost가 시도되었다. 대기오염물질은 초미세먼지와 더 높은 상관성을 보이는 것으로 나타났지만, 보다 효과적인 분포등급을 제시하기 위해서는 많은 양의 데이터를 학습하고, PM10과 PM2.5의 공간분포등급을 효과적으로 예측하기 위해서 교통량 등의 추가적인 변수를 활용할 필요성이 있다고 판단된다.
#미세먼지 #기계학습 #Adaboost #대기오염물질 #Particulate Matter(PM) #Machine Learning #Adaboost #Air Pollutants

목차

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참고문헌 (18)

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환경부 / 2020 / 환경통계연감 google schola 강민성 / 2016 / 한반도 주요 대도시의 PM10 농도 특성 및 배출량과의 상관성 분석 / 한국환경과학회지 25(8):1065~1076 Crossref 김윤기 / 2019 / Prediction of Citizens’ Emotions on Home Mortgage Rates Using Machine Learning Algorithms / 지적과 국토정보 49(1):65~84 dbpia 김운수 / 2014 / 서울시 e미세먼지(PM2.5) 관리방안 google schola 성선용 / 2019 / 미세먼지 농도의 시·공간적 분포 현황및 잠재영향인자 고찰 google schola

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