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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 8 - 14 (7page)
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미세먼지의 인체 영향이 밝혀지며 예보정확도 개선에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 기계 학습 기법을 도입하여 예측 정확성을 높이려는 노력이 수행되고 있으나, 저농도 발생 비율이 매우 큰 미세먼지 데이터로 인해 전체 예측성능이 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 PM<SUB>10</SUB> 미세먼지 예보 정확도 향상을 위해 농도별 분리 예측 모델을 제안한다. 이를 위해 천안 지역의 기상 및 대기오염 인자를 활용하여 저, 고농도별 예측 모델을 설계하고 전 영역 예측 모델과의 성능 비교를 수행하였다. RMSE, MAPE, 상관계수 및 AQI 정확도를 통한 성능 비교 결과, 전체 기준에서 예측 성능이 향상됨을 확인하였으며, AQI 고농도 예측 성능의 경우 20.62%의 성능 향상이 나타났음을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 미세먼지 발생 요인
Ⅲ. Deep neural network 기반 농도별 분리 예측 모델
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
K. Kuklinska, L. Wolska, and J. Namiesnik, “Air quality policy in US and the EU-A review,” Atmospheric Pollution Research, vol. 6, no. 1, pp.129-137, Jan. 2015.
J. Y. Ye, “Global environment institution and middle power : The case of the convention on long-range transboundary air pollution (CLTAP),” Journal of International Politics, vol. 14, no. 1, pp.33-57, Mar. 2009.
J. Y. Choi, “The convention on long-range transboundary air pollution (CLRTAP) and international cooperation for the resolution of particulate matters,” National Assembly Reaearch Service, Issues and Perspectives, vol. 1296, Apr. 2017.
J. Y. Moon, E. M. Kim, and E. H. Choi, “International responses to transboundary air pollution and there implications,” Korea Institute for International Economic Policy, Research paper 17-11, Dec. 2017.
A. Valavanidis, K. Fiotakis, and T. Vlachogianni, “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, vol. 26, no. 4, pp. 339-362, 2008.
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