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최근 국내 미세먼지 발생의 증가에 따라 발생하는 인체에 유해한 영향을 줄이기 위하여, 미세먼지 수치를 예측하고 사전 조치를 취할 수 있도록 돕는 기술이 필요해지고 있다. 본 논문에서는 국내 미세먼지 위험 수준을 예측하기 위한 1D Convolutional to Recurrent Neural Network (1-D CRNN) 모델을 제안한다. 제안 된 모델은 딥러닝 신경망의 CNN과 RNN을 결합한 구조이며, 다른 종류의 데이터로 구성된 시계열 데이터 세트에서 데이터 예측을 수행 할 수 있다. 데이터 예측을 위해 국내·외 미세먼지, 풍향, 풍속 데이터를 사용한다. 제안된 모델은 약 76%(부분 최대 84%)의 정확도를 달성했으며, 일반 RNN 모델(53%)보다 정확한 예측 결과를 얻었을 수 있었다. 제안된 모델은 향후 여러 개의 시계열 데이터 세트를 고려해야 하는 데이터 예측 모델 학습 및 실험을 목표로 한다.
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H. S. Kim / 2012 / Relationship between mortality and fine particles during Asian dust, smog–Asian dust, and smog days in Korea / International journal of environmental health research 22(6):518~530
Y. P. Kim / 2006 / (Invited paper)Air Pollution in Seoul Caused by Aerosols / KOSAE 22(5):535~553
전성현 / 2018 / 심층 신경망모형을 사용한 미세먼지 PM10의 예측 / 응용통계연구 31(2):265~285
Kim, H. S. / 2012 / Relationship between mortality and fine particles during Asian dust, smog–Asian dust, and smog days in Korea / International journal of environmental health research 22(6):518~530
Graves, A. / 2009 / Offline handwriting recognition with multidimensional recurrent neural networks / Advances in neural information processing systems :545~552
Y. P. Kim / 2006 / (Invited paper)Air Pollution in Seoul Caused by Aerosols / KOSAE 22(5):535~553
전성현 / 2018 / 심층 신경망모형을 사용한 미세먼지 PM10의 예측 / 응용통계연구 31(2):265~285
Kim, H. S. / 2012 / Relationship between mortality and fine particles during Asian dust, smog–Asian dust, and smog days in Korea / International journal of environmental health research 22(6):518~530
Graves, A. / 2009 / Offline handwriting recognition with multidimensional recurrent neural networks / Advances in neural information processing systems :545~552
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