딥러닝 알고리즘 기반의 초미세먼지(PM2.5) 예측 성능 비교 분석

김영희; 장관종

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김영희 (호서대학교) 장관종 (호서대학교)

저널정보: 중소기업융합학회 융합정보논문지 융합정보논문지 제11권 제3호

발행연도: 2021.1

수록면: 7 - 13 (7page)

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본 연구는 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘 GAN 모델을 기반으로 초미세먼지(PM2.5) 인공지능 예측시스템을 개발한다. 실험 데이터는 시계열 축으로 생성된 온도, 습도, 풍속, 기압의 기상변화와 SO2, CO, O3, NO2, PM10와 같은 대기오염물질 농도와 밀접한 관련이 있다. 데이터 특성상, 현재시간 농도가 이전시간 농도에 영향을 받기 때문에 반복지도학습(Recursive Supervised Learning) 예측 모델을 적용하였다. 기존 모델인 CNN, LSTM의 정확도(Accuracy)를 비교분석을 위해 관측값(Observation Value)과 예측값(Prediction Value)간의 차이를 분석하고 시각화했다. 성능분석 결과 제안하는 GAN이 LSTM 대비 평가항목 RMSE, MAPE, IOA에서 각각 15.8%, 10.9%, 5.5%로 향상된 것을 확인하였다.

#딥런닝 #초미세먼지(PM2.5) #CNN #LSTM #GAN #시계열데이터

참고문헌 (17)

참고문헌 신청

유혁균 / 2020 / 기상 조건이 서울의 PM 2.5와 PM 10에 미치는 영향 / 한국기후변화학회지 11(5):521~528

이세행 / 2019 / 인자분석을 이용한 광주지역 초미세먼지(PM2.5)의 특성 연구 / 한국환경과학회지 28(4):413~422

S. J. Oh / 2017 / Concentration Prediction Technique Based on Locality of Fine Dust Generation / The Institute of Electronics and Information Engineers :1357~1360

A. Chaloulakou / 2003 / Neural Network and multiple regression model for PM10 prediction in Athens: A comparative assessment / Journal of the Air & Waste Management Association 53(10):1183~1190

M. M. Dedovic / 2016 / Forecasting PM10concentrations using neural networks and system for improving air quality / Proceeding of 2016 XI International Symposium on Telecommunications :1~6

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이 논문의 저자 정보

김영희

소속기관 호서대학교

주요연구분야 사회과학 > 문헌정보학

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장관종

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