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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임준묵 (한밭대학교 공과대학 창의융합학과)
저널정보
한국IT서비스학회 한국IT서비스학회지 한국IT서비스학회지 제18권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
173 - 186 (14page)

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Recently, as the amount of fine dust has risen rapidly, our interest is increasing day by day. It is virtually impossible to remove fine dust. However, it is best to predict the concentration of fine dust and minimize exposure to it. In this study, we developed a mathematical model that can predict the concentration of fine dust using various information related to the weather and air quality, which is provided in real time in 'Air Korea (http://www.airkorea.or.kr/)' and 'Weather Data Open Portal (https://data.kma.go.kr/).' In the mathematical model, various domestic seasonal variables and atmospheric state variables are extracted by multiple regression analysis. The parameters that have significant influence on the fine dust concentration are extracted, and using ANN (Artificial Neural Network) and SVM (Support Vector Machine), which are machine learning techniques, we proposed a prediction model. The proposed model can verify its effectiveness by using past dust and weather big data.
#Fine Dust #Machine Learning #Weather Data #Bigdata

목차

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차진욱 / 2018 / 미세먼지 수치 예측 모델 구현을 위한 데이터마이닝 알고리즘 개발 / 한국정보통신학회논문지 22(4):595~601 dbpia Cortes, C. / 1995 / Support-vector networks / Machine Learning 20(3):273~297 google schola Hagan, M. T. / 2014 / Neural Network Design / Martin Hagan google schola 전송완 / 2017 / 미세먼지 농도 예측 알고리즘 성능 비교 / 한국정보과학회 학술발표논문집 (12):775~777 dbpia 강태천 / 2017 / Domain Adaptation 방법을 이용한 기계학습 기반의 미세먼지 농도 예측 / 멀티미디어학회논문지 20(8):1208~1215 dbpia

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