기상데이터와 머신러닝을 활용한 미세먼지농도 예측 모델

• 영문명: An estimation model of fine dust concentration using weather data and machine learning
• 발행기관: 한국IT서비스학회
• 저자명: 임준묵(Lim, Joon-Mook) 고선호(Ko, Sunho) 김제완(Kim, Jewan)
• 간행물 정보: 『한국IT서비스학회 학술대회 논문집』2018추계학술대회, 691~694쪽, 전체 4쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2018.11.30

국문 초록

본 연구에서는 에어코리아의 미세먼지 농도 측정치와 기상자료개방포털에서 실시간 으로 제공하는 기상관련 다양한 정보를 활용하여 미세먼지의 농도를 예측할 수 있는 수리적 모델을 개발하였다. 수리모델에서는 다양한 국내 계절성 변수들과 대기상태 변수들을 다중회귀분석을 통해 미세먼지농도에 유의한 영향을 미치는 변수를 추출하고그 변수들을 토대로 머신러닝기법인 ANN(Artificial　 Neural　 Network)과 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 미세먼지농도를 예측할 수 있는 모형을 제안하였다. 제안 모형은 과거의 미세먼지 및 기상데이터를 활용하여 그 효과성을 검증할 수 있었다.

목차

1. 서론

2. 기상과 미세먼지의 빅데이터 수집 및처리

3. 머신러닝기법을 활용한 미세먼지의 예측모형

4. 결론