다중 선형 회귀에 의한 광산란 초미세먼지 측정기의 황사 보정 기법

백승훈

doi:https://doi.org/10.22156/CS4SMB.2021.11.08.092

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자료유형: 학술저널

저자정보: 백승훈 (중원대학교)

저널정보: 중소기업융합학회 융합정보논문지 융합정보논문지 제11권 제8호

발행연도: 2021.8

수록면: 92 - 99 (8page)

DOI: https://doi.org/10.22156/CS4SMB.2021.11.08.092

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광산란법을 이용한 초미세먼지 측정기는 초 단위의 측정이 가능하고 휴대할 수 있는 크기로 설계될 수 있다. 또한 하나의 센서로 여러 크기별 (PM1.0, PM2.5, PM4.0, 및 PM10) 농도를 측정할 수 있다. 이 방식은 입자의 개수와 크기를 측정하고 이를 단위 부피당 무게인 농도로 변환하는 과정 때문에 큰 밀도를 가지는 황사에 대해서는 큰 오차를 나타낸다. 본 논문은 광산란 초미세먼지 측정기가 여러 크기별 PM 농도를 이용하여 황사 발생 시 초미세먼지(PM2.5)의 농도의 오차를 정확히 보정할 수 있고, 황사가 발생하지 않을 때도 영향을 받지 않는, 다중 선형 외기 기법의 기계학습에 의한 보정 기법을 제시한다. 두 가지 또는 세 가지의 PM 크기 입력만으로도 광산란 미세먼지 측정 장치의 황사 오류를 크게 보정할 수 있음을 보인다. 한 달 동안 중부권대기환경연구소의 베타레이 측정기와 광산란 측정기의 측정값을 비교·분석하였다. 황사가 없는 구간에서 이 두 장비의 상관계수(R2)는 0.927이었고, 황사를 포함한 전 구간에서 상관계수는 0.763이었지만, 기계학습을 통하여 상관계수가 0.944로 향상되었다.

#기계학습 #초미세먼지 #황사 #센서 #융합 #Machine learning #Fine particulate matter #Yellow dust #Sensor #Convergence

참고문헌 (20)

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J. Lelieveld / 2019 / Cardiovascular disease burden from ambient air pollution in Europe reassessed using novel hazard ratio functions / European heart journal 40(20):1590~1596

B. Choubin / 2020 / Spatial hazard assessment of the PM10using machine learning models in Barcelona, Spain / Science of The Total Environment 701:134474

Kampa, M. / 2008 / Human health effects of air pollution / Environmental pollution 151(2):362~367

X. Wu / 2020 / Exposure to air pollution and COVID-19 mortality in the United States / MedRxiv

Teledyne Advanced Pollution Instrumentation / User manual model T640 PM mass monitor / Teledyne API [

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