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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 416 - 423 (8page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2022.32.5.416
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고농도 미세먼지 발생 빈도가 높아지면서 사회 전반적으로 미세먼지 문제에 대한 관심이 급증하고 있다. 미세먼지 관리의 중요성이 대두되고 있어 체계적인 관리를 위해서는 정확도 높은 미세먼지 예측이 중요하다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술의 발전으로 미세먼지 농도예측과 관련된 다양한 연구가 수행되고 있으며, 주로 시계열 데이터 특성을 반영할 수 있는 RNN, LSTM모델을 활용하고 있다. 대기정체, 국외 유입, 미세먼지 2차 생성 등 다양한 요인이 복합적으로 미세먼지 발생에 영향을 미칠 수 있어 시계열 데이터 특성뿐만 아니라 미세먼지 예측에 영향을 줄 수 있는 변수를 집중적으로 반영한 모델 연구가 필요하다. 본 논문에서는 미세먼지 생성에 영향을 줄 수 있는 요소를 외부요인과 내부요인으로 나누어 고려하고 그 특성을 집중적으로 반영할 수 있는 듀얼어텐션 메커니즘 기반 미세먼지 예측방안을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 모델의 예측 성능 및 적합성을 판단하기 위해 실측데이터를 사용하여 시계열 교차검증을 수행하였으며 제안 방법, LSTM, DA-RNN을 통해 시간당 PM<SUB>2.5</SUB> 예측을 하여 MSE를 비교 분석하였다. 예측 결과 MSE는 각각 22.7142, 24.6134, 23.9693로 제안된 모델의 성능이 DA-RNN보다 5.53%, LSTM 보다 8.37% 좋음을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 미세먼지 예측 방안
4. 실험 결과
5. 결론
References
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
Gookyoung Heo, Soojin Ban, Misuk Jung, Okgil Kim, Taehee Kim,Jisu Myong, Kipyo Nam, Hansol Lee, Ki-Chul Choi and Lim-Seok Chang, A Study on developing conceptual models to improve forecast accuracy for high-concentration particulate matter (PM2.5) events, Air Quality Forecasting Center Climate and Air Quality Research Department, National Institute of Environmental Research, 2018.
Min Ju Yeo and Yong Pyo Kim, “Trends of the PM10 Concentrations and High PM10 Concentration Cases in Korea,” Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, vol. 35, no. 2, pp. 249-264, 2019.
Joon-Mook Lim, “An Estimation Model of Fine Dust Concentration Using Meteorological Environment Data and Machine Learning,” Journal of Information Technology Services, vol. 18, no. 1, pp. 173-186, 2019.
Seo, Yang-Mo and Yom, Jae-Hong, “Comparison of LSTM-based Fine Dust Concentration Prediction Method using Meteorology Data,” Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartograph, pp. 117-120, April., 2019.
Hong-Jin Park, “Analysis and Prediction of (Ultra) Air Pollution based on Meteorological Data and Atmospheric Environment Data,” The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology, vol. 14, no. 4. pp. 328-337, 2021.
Min Ju Yeo and Yong Pyo Kim, “Trends of the PM10 Concentrations and High PM10 Concentration Cases in Korea,” Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, vol. 35, no. 2, pp. 249-264, 2019.
Joon-Mook Lim, “An Estimation Model of Fine Dust Concentration Using Meteorological Environment Data and Machine Learning,” Journal of Information Technology Services, vol. 18, no. 1, pp. 173-186, 2019.
Seo, Yang-Mo and Yom, Jae-Hong, “Comparison of LSTM-based Fine Dust Concentration Prediction Method using Meteorology Data,” Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartograph, pp. 117-120, April., 2019.
Hong-Jin Park, “Analysis and Prediction of (Ultra) Air Pollution based on Meteorological Data and Atmospheric Environment Data,” The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology, vol. 14, no. 4. pp. 328-337, 2021.
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