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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 125 - 143 (19page)
- DOI
- 10.5572/KOSAE.2021.37.1.125
이용수
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Air quality management is significant to guarantee public health and ecosystem. For the effective control and management of atmospheric environment through different forms of approaches, analyzing of monitoring data and emission inventory should be firstly considered. Air monitoring stations and their real-time data play important roles to understand pollution circumstance around certain region. However, many of atmospheric researchers frequently face difficulties to overview large volumes of monitoring data, because it requires a lot of time and efforts. Local outlier factor (LOF) broadly applied in different research fields is useful data analysis technique to discover particular values have different pattern or/and characteristic in a data group. The authors in this paper has attempted to apply the LOF algorithm to one-year of air quality monitoring data covers the whole Korean territory for suggesting easy way to preliminarily identify the high-level of PM episodes as their occurrence causes i.e. yellow dust, non-yellow dust and domestic wildfire events. As a result, it was effective to figure out particular LOF ranges as the high-level of PM<SUB>2.5</SUB> episodes, because LOF values show comparatively high numbers when concentrations of PM<SUB>2.5</SUB> are rapidly increased or decreased due to LOF algorithm characteristic. The attempt of this research has found the LOF algorithm would be useful to apply as preliminary methodology for understanding which certain episode has been occurred in tremendous data group. Therefore, it would bring further consideration for effectively analyzing the environmental big data in order to establish the air quality management strategy to environmental scientists and policy makers.
목차
Abstract
1. 서론
2. 연구자료 및 방법
3. 이상치 탐지기법 적용 사례
4. 고농도 발생 사례와 LOF를 적용한 탐지
5. 결론 및 시사점
References
참고문헌 (43)
참고문헌 신청
Aman, M. / 2015 / A review of Safety, Health and Environmental(SHE)issues of solar energy system / Renewable and Sustainable Energy Reviews 41:1190~1204
배창한 / 2017 / 수도권 초미세먼지 농도모사 : (III) 관측농도 대비 모사농도 비율 적용에 따른 기여도 변화 검토 / 한국대기환경학회지 33(5):445~457
백승아 / 2008 / 서울지역 라돈농도의 분포예측을 위한 공간분석법 연구 / 한국대기환경학회지 24(5):538~550
Breunig, M. M. / 2000 / LOF:identifying density-based local outliers / Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD international conference on Management of data :93~104
조성환 / 2016 / 강원도 춘천에서 측정한 PM2.5의 탄소 및 이온성분 농도 특성 및 고농도 사례 분석 / 한국대기환경학회지 32(4):435~447
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