KCI등재
SCOPUS
서울 지역 지상 NO<sub>2</sub> 농도 공간 분포 분석을 위한 회귀 모델 및 기계학습 기법 비교 = Comparative Assessment of Linear Regression and Machine Learning for Analyzing the Spatial Distribution of Ground-level NO<sub>2</sub> Concentrations: A Case Study for Seoul, Korea
저자
강은진 ( Eunjin Kang ) ; 유철희 ( Cheolhee Yoo ) ; 신예지 ( Yeji Shin ) ; 조동진 ( Dongjin Cho ) ; 임정호 ( Jungho Im )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2021
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-주제어
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KCI등재,SCOPUS,ESCI
자료형태
학술저널
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수록면
1739-1756(18쪽)
제공처
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대기 중 이산화질소(NO<sub>2</sub>)는 주로 인위적인 배출요인으로 발생하며 화학 반응을 통해 이차오염 물질 및 오존 형성에 매개 역할을 하는 인체 건강에 악영향을 미치는 물질이다. 우리나라는 지상 관측소에 의한 실시간 NO<sub>2</sub> 모니터링을 수행하고 있지만, 이는 점 기반의 관측 값으로써 미관측 지역의 공간 분포 분석이 어렵다는 한계점을 지닌다. 본 연구에서는 선형 회귀 기반 모델인 다중 선형 회귀와 회귀 크리깅, 기계학습 알고리즘인 Random Forest (RF), Support Vector Regression (SVR)을 적용한 공간 내삽 모델링을 통해 서울 지역의 지상 NO<sub>2</sub> 농도 지도를 제작하였고, 일별 Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV) 교차 검증을 시행하였다. 2020년 연구 기간 내 일별 LOOCV에서 MLR, RK, SVR 모델의 일별 평균 Index of agreement (IOA)는 약 0.57로 유사한 성능을 보였으며, RF (0.50)보다 높은 성능이 확인되었다. RK의 일별 평균 nRMSE는 0.9483%으로MLR (0.9501%)보다 상대적으로 낮은 오차를 나타냈다. MLR과 RK, RF 모델의 계절별 공간 분포는 비슷한 양상을 보였으며, RF는 다른 모델에 비해 좁은 NO<sub>2</sub> 농도 범위가 확인되었다. 본 연구에서 제안된 선형 회귀 기반 공간 내삽은 지상 NO<sub>2</sub> 뿐 아니라 다른 대기 오염 물질의 도시 지역 공간 내삽을 위해 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.
더보기Atmospheric nitrogen dioxide (NO<sub>2</sub>) is mainly caused by anthropogenic emissions. It contributes to the formation of secondary pollutants and ozone through chemical reactions, and adversely affects human health. Although ground stations to monitor NO<sub>2</sub> concentrations in real time are operated in Korea, they have a limitation that it is difficult to analyze the spatial distribution of NO<sub>2</sub> concentrations, especially over the areas with no stations. Therefore, this study conducted a comparative experiment of spatial interpolation of NO<sub>2</sub> concentrations based on two linear-regression methods (i.e., multi linear regression (MLR), and regression kriging (RK)), and two machine learning approaches (i.e., random forest (RF), and support vector regression (SVR)) for the year of 2020. Four approaches were compared using leave-one-out-cross validation (LOOCV). The daily LOOCV results showed that MLR, RK, and SVR produced the average daily index of agreement (IOA) of 0.57, which was higher than that of RF (0.50). The average daily normalized root mean square error of RK was 0.9483%, which was slightly lower than those of the other models. MLR, RK and SVR showed similar seasonal distribution patterns, and the dynamic range of the resultant NO<sub>2</sub> concentrations from these three models was similar while that from RF was relatively small. The multivariate linear regression approaches are expected to be a promising method for spatial interpolation of ground-level NO<sub>2</sub> concentrations and other parameters in urban areas.
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