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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
최원이 (부경대학교) 이한림 (부경대학교)
저널정보
한국대기환경학회 한국대기환경학회 학술대회논문집 한국대기환경학회 2021년 제64회 정기학술대회 발표논문집 [초록집]
발행연도
2021.10
수록면
228 - 228 (1page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

기계학습을 이용한 위성 에어로졸 타입분류 알고리즘 개발
최원이 ,  이한림 한국대기환경학회 학술대회논문집 2021.10 학술대회자료

2020

기계학습을 이용한 위성기반 타입분류 알고리즘 개발
최원이 ,  이한림 대한환경공학회 학술발표논문집 2020.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구에서는 저궤도 위성센서인 TROPOMI(TROPOspheric Monitoring Instrument)와 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 관측자료를 이용하여 기계학습(Random Forest)을 기반의 에어로졸 타입분류 알고리즘을 개발하였다. 지상기반 선포토미터 기반의 관측자료를 이용하여 에어로졸의 타입을 분류하여 이를 목표 변수(target variable)로 이용하였다. 선포토미터 자료 기반의 에어로졸 타입 데이터셋과 같은 위치와 시간대에 관측한 TROPOMI와 MODIS 위성자료를 추출하고, 이를 학습 데이터(60%)와 검증 ... 전체 초록 보기

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