미세먼지 예측을 위한 기계 학습 알고리즘의 적합성 평가

조경우; 정용진; 강철규; 오창헌

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조경우 (한국기술교육대학교) 정용진 (한국기술교육대학교) 강철규 (세메스) 오창헌 (한국기술교육대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제23권 제1호

발행연도: 2019.1

수록면: 20 - 26 (7page)

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미세먼지의 인체 영향으로 인해 기존 대기 환경 모니터링 네트워크에서 측정된 과거 데이터를 활용하여 미세먼지를 예측하려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존 설계된 예측 모델의 측정 환경, 세부 조건을 정확히 설정하기 어려우며, 측정된 기상 데이터의 누락과 같은 문제로 기존 연구 결과에 기반 한 새로운 예측 모델의 설계가 필요하다. 본 논문에서는 미세먼지 예측을 위한 선행 연구로서 다수의 연구에서 사용된 기계 학습 알고리즘인 다중 선형 회귀와 인공 신경망을 통해 예측 모델을 설계하여 미세먼지 예측을 위한 알고리즘의 적합성을 평가하였다. RMSE를 통한 예측 성능 비교 결과, MLR 모델의 경우 18.13, MLP 모델의 경우 14.31의 값을 보여 미세먼지 농도를 예측함에 있어 인공 신경망 모델이 예측에 더 적합함을 보였다.

#미세먼지 #예측 #기계 학습 #딥 러닝 #인공 신경망 #Particulate matter #Prediction #Machine learning #Deep learning #Artificial neural network

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C. A. Pope III / 2006 / Health effects of fine particulate air pollution: Lines that connect / Journal of the Air & Waste Management Association 56(6):709~742

S. Fuzzi / 2015 / Particulate matter, air quality and climate: Lessons learned and future needs / Atmospheric chemistry and physics 15(14):8217~8299

World Health Organization (WHO) / 2013 / Health effects of particulate matter: Policy implications for countries in eastern europe, caucasus and central asia

A. Valavanidis / 2008 / Airborne particulate matter and human health: Toxicological assessment and importance of size and composition of particles for oxidative damage and carcinogenic mechanisms / Journal of Environmental Science and Health, Part C 26(4):339~362

J. O. Anderson / 2012 / Clearing the air: A review of the effects of particulate matter air pollution on human health / Journal of Medical Toxicology 8(2):166~175

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