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기계학습 Adaboost에 기초한 미세먼지 등급 지도 = Particulate Matter Rating Map based on Machine Learning with Adaboost Algorithm
저자
정종철 (남서울대학교) ; Jeong, Jong-Chul 연구자관계분석
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학술지명
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발행연도
2021
작성언어
Korean
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KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
141-150(10쪽)
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미세먼지는 사람의 건강에 많은 영향을 미치는 물질로서 이와 관련하여 다양한 연구가 이루어지고 있다. 미세먼지의 인체 영향으로 인해 서울시 모니터링 네트워크에서 측정된 과거 데이터를 활용하여 미세먼지를 예측하려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 2019년 5월 서울시의 미세먼지를 중점으로 진행하였으며, 학습에 사용한 변수는 SO<sub>2</sub>, CO, NO<sub>2</sub>, O<sub>3</sub>와 같은 대기오염물질 데이터를 활용하였다. 예측모델은 Adaboost에 기반하여 구축하였고, 훈련모델은 PM<sub>10</sub>과 PM<sub>2.5</sub>로 구분하였다. 에러 메트릭스를 통한 예측모델의 정확도 평가 결과로 Adaboost가 시도되었다. 대기오염물질은 초미세먼지와 더 높은 상관성을 보이는 것으로 나타났지만, 보다 효과적인 분포등급을 제시하기 위해서는 많은 양의 데이터를 학습하고, PM<sub>10</sub>과 PM<sub>2.5</sub>의 공간분포 등급을 효과적으로 예측하기 위해서 교통량 등의 추가적인 변수를 활용할 필요성이 있다고 판단된다.
더보기Fine dust is a substance that greatly affects human health, and various studies have been conducted in this regard. Due to the human influence of particulate matter, various studies are being conducted to predict particulate matter grade using past data measured in the monitoring network of Seoul city. In this paper, predictive model have focused on particulate matter concentration in May, 2019, Seoul. The air pollutant variables were used to training such as SO<sub>2</sub>, CO, NO<sub>2</sub>, O<sub>3</sub>. The predictive model based on Adaboost, and training model was dividing PM<sub>10</sub> and PM<sub>2.5</sub>. As a result of the prediction performance comparison through confusion matrix, the Adaboost model was more conformable for predicting the particulate matter concentration grade. Although air pollutant variables have a higher correlation with PM2.5, training model need to train a lot of data and to use additional variables such as traffic volume to predict more effective PM<sub>10</sub> and PM<sub>2.5</sub> distribution grade.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2015-07-27 | 학회명변경 | 한글명 : 대한국토정보공사 -> 한국국토정보공사영문명 : Korea Cadastral Survey Corporation -> Korea Land and Geospatial InformatiX corporation | KCI등재 |
2015-06-29 | 학회명변경 | 한글명 : 대한국토정보공사 -> 한국국토정보공사영문명 : Korea Cadastral Survey Corporation -> Korea Land and Geospatial InformatiX Corporation | KCI등재 |
2015-06-23 | 학술지명변경 | 외국어명 : Journal of Cadastre & Land Informatix -> Journal of Cadastre & Land InformatiX | KCI등재 |
2015-04-30 | 학술지명변경 | 한글명 : 地籍(지적) -> 지적과 국토정보외국어명 : Journal of Cadastre -> Journal of Cadastre & Land Informatix | KCI등재 |
2014-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2012-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (기타) | KCI후보 |
2011-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보2차) | KCI후보 |
2010-06-28 | 학회명변경 | 영문명 : 미등록 -> Korea Cadastral Survey Corporation | KCI후보 |
2010-06-17 | 학술지명변경 | 외국어명 : 미등록 -> Journal of Cadastre | KCI후보 |
2010-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.16 | 0.16 | 0.13 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.12 | 0.1 | 0.253 | 0.03 |
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