군부대 주변에 적용 가능한 기계학습 기반 국지적 미세먼지 예측 시스템

심수연; 신동규; 신동일; Sooyeon Shim; Dongil Shin; Dongkyoo Shin

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2019년도 인터넷정보학회 추계학술발표대회

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한글제목(Korean Title)	군부대 주변에 적용 가능한 기계학습 기반 국지적 미세먼지 예측 시스템
영문제목(English Title)	Machine Learning based Local Particulate Matter Forecast system Applicable to Military Base
저자(Author)	심수연 신동규 신동일 Sooyeon Shim Dongil Shin Dongkyoo Shin
원문수록처(Citation)	VOL 20 NO. 02 PP. 0191 ~ 0192 (2019. 11)
한글내용 (Korean Abstract)	최근 몇 년 동안 발암 물질로 판명된 초미세먼지와 미세먼지가 급격하게 증가하고 있으나 정확한 수치예보모델에 의한 농도의 예측오류가 지나치게 커서 사실상 예보가 무의미한 실정이다. 본 논문에서는 초미세먼지 농도와 미세먼지 농도에 미치는 영향이 큰 기상 및 환경 인자를 데이터로 하여 교사 학습 방식의 기계학습 알고리즘 6가지에 대한 성능을 측정하고 자동으로 정확도를 비교한 후에 가장 예측 정확도가 높은 알고리즘을 자동으로 선택하는 국지적으로 적용이 가능한 초미세먼지 농도와 미세먼지 농도를 예측 시스템을 구상하고 그에 대한 실험을 결과를 명시한다. 인천광역시에 대한 2016년부터 3년 동안의 일일 수집된 데이터를 기반으로 실험을 하였으며 그 결과 KNN(K-Nearest Neighbor)알고리즘이 제일 우수한 결과가 보였다. 해당 결과는 국지적인 군부대 실정에 최적화된 기계 학습 기반에 미세 및 초미세먼지 예보 모델 확립에 기초 연구로 사용이 가능하다.
영문내용 (English Abstract)
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