딥러닝 기반의 미세먼지 농도 예측

Q: 이 논문에서 정의한 Fusion이란 무엇인가?

서로 다른 두 종류의 데이터를 완전 연결 신경망인 FNN에 동시에 입력하여 데이터 간의 상호 관계를 학습하는 방법이다. 이를 통해 미세먼지, 오염물질, 기상 데이터 사이의 복잡한 상관관계를 효과적으로 파악하여 예측 모델의 학습 효율을 높인다.

Q: CNN과 FNN을 결합한 모델이 미세먼지 예측에서 가지는 강점은 무엇인가?

연구 결과, 제안된 모델은 단기 예측보다 9시간에서 24시간 사이의 장기 예측에서 기존 모델 대비 더 우수한 성능을 보였다. 이는 CNN의 시공간적 특징 추출과 FNN의 관계 학습이 날씨와 같은 장기 영향 요소를 효과적으로 반영했기 때문이다.

최준영; 이동현; 김준영; 정교민

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 최준영 (서울대학교) 이동현 (서울대학교) 김준영 (서울대학교) 정교민 (서울대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2019 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2019.6

수록면: 859 - 861 (3page)

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최근 도시화, 경제성장으로 인하여 한국의 대기환경이 악화되고 있어 미세먼지 문제가 중요한 문제로 떠올라 정확한 미세먼지 농도 예측에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 논문에서는 최근에 각광받고 있는 CNN, FNN을 사용하여 미세먼지, 날씨, 기타 오염물질간의 복잡한 관계를 학습하여 미세먼지 농도를 예측하는 ... 전체 초록 보기

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