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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

이찬주 (아주대학교, 亞州大學校)

지도교수
홍민선
발행연도
2020
저작권
아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수21

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2020

빅데이터를 이용한 한반도 인근 지역의 미세먼지 시공간 농도변화연구
이찬주 環境安全工學科 2020.01 학위논문

2019

한반도 인근의 미세먼지 시공간 농도 변화 연구
이찬주 ,  홍민선 한국대기환경학회지(국문) 2019.12 학술저널
빅데이터를 이용한 한반도 인근의 미세먼지 시공간 농도변화 연구
이찬주 ,  홍민선 한국대기환경학회 학술대회논문집 2019.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구에서는 한반도와 한반도 인근의 공개된 PM10, PM2.5의 2015~2018년 데이터를 사용하여 미세먼지에 대한 시공간 분석을 하였다.
시공간 분석은 38도 선을 횡단하는 6개 지역과 서해안 지역과 동해안 지역 각 6개 지역을 선정하였으며 연간, 월간, 시간별 미세먼지 변화를 분석하였다.
분석에는 프로그래밍 언어인 Python을 사용하였으며 사용한 패키지는 Numpy, Pandas, Seaborn, Scikit-learn 패키지이다.
농도분석 결과 대상지역 모두 국내 PM2.5 기준인 15 ㎍/m3을 초과하여 PM2.5 저감이 필요한 것으로 판단된다. 서해안 지역의 PM10, PM2.5의 시간에 따른 변화는 동해안 지역의 변화와 차이를 보여 배출원뿐만 아니라 다양한 변수의 영향을 받는 것으로 판단된다.
머신러닝을 이용한 PM2.5 예측분석 결과 랜덤 포레스트(Random Forest) 모델이 가장 높은 정확도를 보인 것으로 나타났다.

목차

목 차 (List of Text)
국문요약
제1장 서 론 1
제1절 연구의 필요성 및 목적 1
제2장 이론적 배경 2
제1절 미세먼지 2
1. 미세먼지 정의 2
2. 미세먼지 관리기준 2
2.1 해외 미세먼지 관리기준 2
2.2 국내 관리기준 4
제2절 통계이론 5
1. 상관분석 6
1.1 상관계수 6
1.2 모상관계수에 관한 가설검정과 추정 7
1.2.1 모상관계수 7
2. 결정계수 7
제3절 인공지능 9
1. 머신러닝 10
2. 인공 신경망 10
2.1 신경망 학습 11
2.1.1 오차역전파법 11
2.1.2 경사하강법 12
2.1.3 확률적 경사하강법 13
2.1.4 배치 정규화 13
3. 원-핫 인코딩 13
4. 드롭아웃 14
제3장 연구방법 14
제1절 데이터 수집 14
제2절 대상 선정 15
1. 대상지역 15
1.1 한반도 38도 선을 횡단하는 지역 15
1.2 한반도 서해안, 동해안 지역 16
2. 대기오염물질 및 기상자료 16
제3절 데이터분석 17
제4장 결과 및 고찰 18
제1절 한반도 미세먼지 특성분석 18
1. 미세먼지 분포 특성 18
2. 요소별 피어슨 상관분석 21
2.1 서해안 지역 피어슨 상관분석 21
2.2 동해안 지역 피어슨 상관분석 21
제2절 한반도 38도선 지역 미세먼지 시계열 분석 23
1. 연평균 미세먼지 23
2. 월평균 미세먼지 26
3. 시간 평균 미세먼지 28
제3절 한반도 서해안, 동해안 지역 미세먼지 시계열 분석 31
1. 연평균 미세먼지 31
1.1 서해안 지역 연평균 31
1.2 동해안 지역 연평균 33
2. 월평균 미세먼지 35
2.1 서해안 지역 월평균 35
2.2 동해안 지역 월평균 37
3. 시간 평균 미세먼지 39
3.1 서해안 지역 시간 평균 39
3.2 동해안 지역 시간 평균 42
제4절 머신러닝을 이용한 예측분석 45
1. 예측분석 대상 선정 46
1.1 대상 지역 46
1.2 대상 데이터 46
1.2.1 예측 대상 데이터 46
1.2.2 기계학습용 데이터 46
2. 모델 선정 47
2.1 모델 평가 방법 49
2.2 모델 선정 결과 49
2.3 선정 모델 최종 평가 50
3. 예측모델 적용 50
제5장 결론 52
참고문헌 54
영문요약 58

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