2019년 춘계학술대회
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| 한글제목(Korean Title) |
다층 퍼셉트론 신경망을 이용한 미세먼지 AQI 지수 예측 |
| 영문제목(English Title) |
Particulate Matter AQI Index Prediction using Multi-Layer Perceptron Network |
| 저자(Author) |
조경우
이종성
오창헌
Kyoung-woo Cho
Jong-sung Lee
Chang-heon Oh
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 01 PP. 0540 ~ 0542 (2019. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
미세먼지로 인한 대기오염 및 인체 영향에 대한 많은 발표로 인해 미세먼지 예보는 많은 대중의 관심을 받고 있다. 이로 인해 통계 모델링 기법과 함께 기계학습 기법을 사용하여 미세먼지 예보 정확도를 올리기 위한 다양한 노력이 수행되고 있다. 본 논문에서는 미세먼지 예측을 위해 다층 퍼셉트론 신경망을 활용한 미세먼지 AQI 지수 예측을 수행한다. 이를 위해 다수의 연구에서 공통적으로 사용된 기상 인자와 미세먼지 농도값을 이용하여 예측 모델을 설계하고 4단계의 미세먼지 AQI 예측 정확도를 비교한다. |
영문내용
(English Abstract) |
With many announcements on air pollution and human effects from particulate matters, particulate matter forecasts are attracting a lot of public attention. As a result, various efforts have been made to increase the accuracy of particulate matter forecasting by using statistical modeling and machine learning technique. In this paper, the particulate matter AQI index prediction is performed using the multilayer perceptron neural network for particulate matter prediction. For this purpose, a prediction model is designed by using the meteorological factors and particulate matter concentration values commonly used in a number of studies, and the accuracy of the particulate matter AQI prediction is compared. |
| 키워드(Keyword) |
Particulate matter
Multi-layer perceptron
Neural network
Deep learning
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