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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
차진욱 (수원대학교) 김장영 (수원대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제22권 제4호
발행연도
2018.4
수록면
595 - 601 (7page)

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최근 미세먼지 수치가 급격히 상승함에 따라 이에 대한 관심도가 굉장히 높아지고 있다. 미세먼지의 노출은 호흡기 및 심혈관계 질환의 발생과 관련이 있으며, 사망률도 증가시키는 것으로 보고되고 있다. 뿐만 아니라, 산업현장에서도 미세먼지에 대한 피해가 속출한다. 그러나 현대인의 삶에서 미세먼지 노출은 불가피하다. 그러므로 미세먼지를 예측하여, 이에 대한 노출을 최소화하는 것이 건강 및 산업 피해축소에 가장 효율적인 방법일 것이다. 기존의 미세먼지 예측 모델은 농도 수치가 아닌 미세먼지의 농도 범위에 따라 좋음, 보통, 나쁨, 매우 나쁨으로만 나누어 예보하고 있다. 본 논문은 기존의 실제 기상 및 대기 질 데이터를 이용, 기계학습 알고리즘인 Artificial Neural Network (ANN)알고리즘과 K-Nearest Neighbor (K-NN)알고리즘을 상호 응용하여 미세먼지 수치 (PM 10)를 예측하고자 하였다.
#미세먼지 #데이터 마이닝 #ANN 알고리즘 #K-NN 알고리즘 #Fine Dust #Data Mining #ANN Algorithm #K-NN Algorithm

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구 및 배경 지식
Ⅲ. 제안 알고리즘
Ⅳ. 실험과정 및 실험결과
Ⅴ. 결론 및 향후과제
REFERENCES

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
오지수 / 2017 / 대기 중 미세먼지 농도와 응급실을 방문하는 만성 폐쇄성 폐 질환 환자와의 상관관계 / 대한응급의학회지 28(1):32~39 dbpia 배현주 / 2014 / 서울시 미세먼지(PM10)와 초미세먼지(PM2.5)의 단기노출로 인한 사망영향 / 한국환경보건학회지 40(5):346~354 dbpia B. D. Oh / 2016 / Prediction of the concentration of PM10 using Machine-Learning / Journal of Korea Information Science Society 20(12):1674~1676 google schola 구윤서 / 2010 / 미세먼지 예보시스템 개발 / 한국대기환경학회지 26(6):666~682 dbpia 0000 / Artificial neural network [Internet] google schola

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