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길준수 (고려대학교) 이미혜 (고려대학교) 김정환 (한국외국어대학교) 이강웅 (한국외국어대학교) 안준영 (국립환경과학원)
저널정보
한국기상학회 한국기상학회 학술대회 논문집 2021년 한국기상학회 가을학술대회 초록집
발행연도
2021.10
수록면
118 - 118 (1page)

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대기 중 총질소산화물 (NO<SUB>y</SUB>)은 O₃와 PM<SUB>2.5</SUB> 생성에 중요한 영향을 끼치는 물질이다. 일차적으로 배출되는 NO<SUB>x</SUB> (NO, NO₂)와는 달리 주로 대기 중 화학반응을 통해 형성되는 NO<SUB>z</SUB> (HONO, HNO₃, ...)는 생성과정이 완벽하게 규명되지 않았으며, 낮은 농도로 인해 측정에 어려움이 있다. 이러한 NO<SUB>z</SUB>의 결측은 O₃과 PM<SUB>2.5</SUB> 예측을 어렵게 하는 주된 요소이다. 따라서 O₃ 과 PM<SUB>2.5</SUB> 예측 시 결측된 NO<SUB>z</SUB> 자료의 확보가 중요하며, 심층신경망 (Deep Neural Network)을 활용하면 비교적 높은 정확도 내에서 NO<SUB>z</SUB> 농도자료를 획득할 수 있다.
본 연구에서는 현재 개발중인 Reactive Nitrogen species in urban atmosphere using D ... 전체 초록 보기
#총질소산화물 (NOy) 모델 #심층신경망 #RND #여름철 HONO

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