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시계열 데이터와 랜덤 포레스트를 활용한 시간당 초미세먼지 농도 예측

저자

이득우, 이수원

학술지명

정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학

출판/발행연도

2020

주제

#랜덤 포레스트

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대기관리 환경대학원 환경관리학과
전선 / 대학원
대기에서의 오염물질의 발생, 대기에서의 반응, 이동?확산의 원리와 대기오염도 예측기법, 대기오염방지기법에 관한 기본이론을 소개하고 이를 대기관리에 응용할 수 있는 능력을 배양한다.
- # 대기 오염
- # 대기질 지수
- # 품질 경영
환경모델링 농업생명과학대학 생태조경·지역시스템공학부
전선 / 대학원
본 강좌에서는 환경공학 분야를 전공하거나 관심을 갖고 있는 대학원생들을 위하여 무기 및 유기물질로 오염된 하천, 호수, 토양, 그리고 지하수에서 오염물질의 이동, 흡착, 분해와 관련된 환경모델의 원리, 지식, 그리고 모델 적용을 다룬다. 이 강좌에서 다룰 주요 주제는 이동현상, 화학반응 동역학, 평형 화학물질 모델링, 호수의 부영양화, 하천에서 전통적인 오염물질, 독성 유기화학물질, 미량금속 모델링, 지하수 오염 등이다.
- # 환경 과학
- # 오염 물질
- # 부영양화
사회정책 분석 및 평가 응용 사회과학대학 사회복지학과
전선 / 학사
본 교과목은 최신 사회정책 분석·평가 기법에 대한 이해를 통한 실무적 응용 능력 배양을 목표로 한다. 수강생들은 사회정책이 기획, 집행, 평가되는 전 과정에 대한 구조적 이해를 바탕으로, 정책의 효과성을 과학적으로 분석하고 평가하는 데 필요한 핵심적인 '평가·분석 도구상자(analytical toolkit)'를 실무적인 관점에서 체계적으로 학습한다. 구체적으로 과목의 전반부는 교수자의 실무경험에 근거하여 정책 집행의 동학, 정책 네트워크, 정책 실패의 원인 등을 이론과 사례를 통해 학습하여 비판적 시각을 배양한다. 중반부는 미시적 차원 정책평가·분석 방법인 무작위 통제실험(RCT), 이중차분법(DiD), 회귀불연속설계(RD) 등 인과추론(causal inference) 방법론에 집중한다. 후반부는 거시적 차원의 정책평가·분석 방법인 비용편익분석(CBA), 계층화 분석법(AHP) 등 정책 대안을 비교·평가하는 틀을 학습한다. 실무·응용 능력 배양을 목적으로 하는 본 교과목은 프로젝트 기반 학습(PBL)으로 운영되며, 학생들은 팀 프로젝트를 통해 실제 사회정책 데이터를 분석하거나 평가 사례를 심층 분석함으로써, 이론적 지식을 실천적 문제 해결 능력으로 전환하는 경험을 하게 될 것이다. 이를 통해 미래의 사회정책 전문가로서 데이터에 기반하여 합리적인 정책적 판단을 내리고, 그 결과를 효과적으로 소통하는 능력을 갖추게 될 것을 기대한다.
- # 비용 편익 분석
- # 사회 정책
- # 계층 분석법
사회복지특강 사회과학대학 사회복지학과
전선 / 학사
학부과정을 총정리하는 의미에서 지금까지 학습한 철학, 정책, 실천 등을 우리나라의 실제 분야에 적용해 보기 위한 기반을 구축하려는 목적을 지니는 과목이다. 소득구조, 근로조건, 주택, 의료 등의 문제들을 검토하고, 학생들의 공통적인 관심사도 연구과제로 삼게 된다.
- # 사회 복지
- # 복지
지능형에코사이언스 실무응용 환경대학원 협동과정 조경학
전선 / 대학원
본 과목은 현장에서 적용 가능한 지능형 환경서비스를 제공할수 있는 실무인재로의 성장을 위해 필요한 지식, 태도, 기술 등을 습득하기 위해 현장실습교육 중심으로 설계된 교과목이다. 본 수업은 학기중 국내외의 4차 산업혁명 요소기술 (인공지능, 센싱, 모니터링, 예측, 빅데이터 분석, 플랫폼 구축 등)을 가진 환경산업분야 기업, 국제기구, 지자체, 특허법인에서 인턴십 또는 일·학습병행제의 형태로 이루어진다. 또한, 이론교육을 포함한 실습은 4주 이상 전일제로 운영되며, 실습을 위한 현장 및 기관은 담당교수가 제공한다.
- # 인공지능(AI)
- # 인턴제
- # 지방 정부
지구환경과 에너지문제 학부대학 연합전공 글로벌환경경영학
전선 / 학사
본 강의는 다양한 지구환경문제와 에너지문제의 특성과 함께 이 두 문제 영역간의 연관성에 대해 살피는 것을 목적으로 한다. 기후변화와 산성비, 성층권의 오존층 파괴, 유조선에 의한 해양 오염 등 다양한 지구 환경문제는 에너지의 생산과 유통, 소비와 연관되어 있기에 지구환경문제의 해결은 에너지문제의 해결과 맞닿아 있다. 에너지문제는 과학기술적 처치를 통해서만이 아니라 에너지문제를 둘러싼 국가간 관계에 대한 정치경제학적 이해와 현대 산업사회와 에너지의 상호연계에 대한 이해를 통해 풀어갈 수 있다. 본 강의는 교수의 강의와 외부강사 초청 강연, 소 그룹별 주제 발표 등으로 구성된다. 수강생들은 본 강의를 통해 21세기에 새롭게 주목받고 있는 에너지문제에 대한 기본 지식을 습득하고 에너지와 환경의 상호연관성에 대한 이해를 높일 수 있을 것이다
- # 국제 관계
- # 환경 과학
- # 정치경제학
기계공학을 위한 머신러닝 공과대학 기계공학부
전선 / 학사
본 과정에서는 머신러닝의 기초를 수업한다. 수업 초반에는 머신러닝의 기초가 되는 확률, 선형대수, 최적화, 신호처리를 간단히 리뷰한다. 중반부에서는 대표적인 머신러닝 문제인 Classification, regression, clustering을 소개하고 예시를 통하여 개념을 학습한다. 후반부에서는 스마트 제조를 위한 센싱, 공간정보구축, 로보틱스 적용의 실습을 조별로 진행한다. 독립전원으로 구동가능한 미니PC 상에 리눅스를 운용하고, ROS SLAM 등 로보틱스와 공간지능 관련 소프트웨어를 배운다. 마지막으로는 실제 센서를 함께 구동하고 직접 데이터를 취득한 후, 수업에서 학습한 머신러닝 알고리즘을 적용해보기 위한 실습을 수행한다.
- # 공학
- # 기계 학습
- # 기계 공학
비모수함수추정론특강 자연과학대학 통계학과
전선 / 대학원
확률밀도함수, 회귀함수, 프론티어함수 등에 대한 최근의 연구내용들을 논문강독 중심으로 강의한다.
- # 비모수 통계
데이터마이닝기법 공과대학 산업공학과
전선 / 대학원
데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량 데이터베이스에 존재하는 데이터 간의 관계, 패턴, 규칙 등을 찾아내고 모형화해서 의사결정을 돕고, 유용한 정보로 변환하는 일련의 과정이다. 본 강좌에서는 기술모델링과 예측모델링에 사용되는 통계학, 기계학습, 신경회로망 기법들을 공부하고, 응용 사례 연구와 패키지를 이용한 프로젝트를 수행한다.
- # 데이터 마이닝
- # 기계 학습
- # 컴퓨터 과학
환경모니터링과 평가 환경대학원 환경설계학과
전선 / 대학원
대상지의 환경 상태를 과학적으로 진단하고 정확하게 평가하는 것은 더 나은 환경계획 수립을 위한 선결조건이다. 최근에는 다양한 환경모니터링 기술의 발전과 함께, 보다 높은 시공간적 스케일에서 양질의 환경자료를 보다 효율적으로 취득하는 것이 가능해지고 있다. 또한 다양한 환경분야에서 서로 다른 목적과 강도로 수집된 자료들 또한 빅데이터 기술을 통해 융합, 분석됨으로써 환경평가에 활용하는 것이 기대되고 있다. 본 수업에서는 이러한 생태환경을 구성하는 다양한 생물적, 비생물적 인자들에 대한 모니터링 방법론과 기술들을 소개하고, 워크숍을 통해 그 효용성과 한계를 토론하는 시간을 가진다. 이를 통해 수강자들은 환경자료에 대한 이해를 높이며, 이를 바탕으로 보다 합리적인 환경평가방법을 고민하게 된다.
- # 환경 과학
- # 환경 계획
- # 환경 자원 관리
기후환경데이터딥러닝 자연과학대학 지구환경과학부
전선 / 대학원
기후환경데이터의 기본적인 특성을 이해하고, 다양한 기후환경 현상들의 특성 변동 및 변화를 분석/예측하기 위한 다양한 딥러닝 기법의 원리를 학습하고 실습한다. Feed-forward Neural Networks, Convolutional Neural Network, Long-Short Term Memory, Generative Adversarial Networks, Vision Transformer 등 딥러닝 기법의 작동 원리와, 해당 기법들의 기후환경데이터에의 적용 예시를 학습한다. 실습과 소규모 프로젝트를 통한 기후환경데이터에의 딥러닝 기법의 적용을 통해 기후환경분야 공공기관 및 연구소에서 요구하는 자료분석 능력을 습득한다.
- # 딥 러닝
- # 합성곱 신경망
- # 환경 과학
소셜빅데이터 조경계획 환경대학원 환경설계학과
전선 / 대학원
- # 빅 데이터
- # 조경 계획
문제는 통계야 : 빅데이터 시대의 데이터 문해력 자연과학대학 통계학과
교양 / 학사
이 과목의 목적은 데이터 문해력에 대한 기본지식을 함양하고 이를 통하여 데이터 기반 의사결정능력과 올바른 정보를 취사선택하는 방법을 익히는 데 있다. 이 과목을 통하여 다양한 통계의 오용사례를 살펴보고 데이터를 전달하는 미디어를 올바르게 이해하고 데이터를 기반으로 효율적으로 본인의 주장을 제시하는 방법에 대해 배운다.
- # 빅 데이터
- # 통계학
- # 데이터 과학
소셜 네트워크 데이터마이닝과 분석 사회과학대학 언론정보학과
전선 / 대학원
소셜 컴퓨팅과 라지데이터 분석 등이 커뮤니케이션 분야에서도 중요한 이슈로 부상함에 따라 컴퓨터공학을 전공하지 않은 연구자들도 소셜 네트웍 시스템의 기술적, 구조적 특성을 이해할 필요가 있다. 이 수업에서는 Ruby나 Python 등을 사용한 기초 프로그래밍 학습과, 웹 기반 기술(web technology), 데이터베이스 등의 관련 기술에 대한 학습을 통해 실제로 소셜 네트웍을 개발하고 분석하는 방법을 배운다. 또한, 이 과정에서 트위터 등의 소셜 네트웍의 데이터 마이닝 기법을 배우고 소셜 네트웍 분석을 실습을 통해 학습한다.
- # 소셜 네트워크
- # 데이터 마이닝
- # 소셜 컴퓨팅
시계열분석 및 실습 자연과학대학 통계학과
전선 / 학사
시계열자료의 분석법 및 여러가지 종류의 시계열자료 분석용 패키지의 사용법에 대해 공부한다. 주로 다루어지는 내용은 ARIMA모형, 계절 ARIMA 모형, 이분산성 (GARCH) 모형, 이산형 시계열 모형 등이며, 이들 모형에서 모수 추론 방법론 및 변화점 탐지 이론 등을 다룬다.
- # 자기회귀 누적 이동 평균
- # 시계열
대기지구과학및실험 1 사범대학 지구과학교육과
전필 / 학사
이 과목은 대기에서 발생하는 다양한 현상들의 원인과 특성을 이해하는 데 중점을 두고 있으며, 이는 세분화된 대기 과학 분야의 기초 지식으로 활용된다. 학습 내용에는 대기의 구조 및 특성, 대기 복사와 에너지 균형, 대기의 안정성, 구름의 형성과 강수 과정, 대기의 수평/연직 순환, 기후 변화 등이 포함된다.
- # 대기 과학
- # 기압
- # 지구과학
기후환경데이터딥러닝 환경대학원 환경관리학과
전선 / 대학원
기후환경데이터의 기본적인 특성을 이해하고, 다양한 기후환경 현상들의 특성 변동 및 변화를 분석/예측하기 위한 다양한 딥러닝 기법의 원리를 학습하고 실습한다. Feed-forward Neural Networks, Convolutional Neural Network, Long-Short Term Memory, Generative Adversarial Networks, Vision Transformer 등 딥러닝 기법의 작동 원리와, 해당 기법들의 기후환경데이터에의 적용 예시를 학습한다. 실습과 소규모 프로젝트를 통한 기후환경데이터에의 딥러닝 기법의 적용을 통해 기후환경분야 공공기관 및 연구소에서 요구하는 자료분석 능력을 습득한다.
- # 딥 러닝
- # 합성곱 신경망
- # 환경 과학
유도초음파해석및응용 공과대학 기계공학부
전선 / 대학원
초음파 현상을 이해하기 위해서는 특성에 따른 파동의 전파 특성을 이해할 필요가 있다. 본 강좌에서는 무한/반무한 탄성체에서의 기본적인 파동 현상을 공부한 다음, 오일러보, 티모센코보에서의 굽힘파, 평판에서의 램파와 전단파, 실린더에서의 포크햄머-크리파 등 다양한 유도초음파를 다룬다. 또한 파동전파 특성을 조절하는데 사용되는 최근의 기술에 대해서도 공부한다.
- # 파동 전파
- # 종파
공공 데이터 기반 탐구 사범대학 과학교육과
전선 / 대학원
세계적으로 정부나 연구 기관에서 제공하는 공공 데이터는 매년 증가 추세에 있으며, 다양한 데이터들을 활용하는 것은 연구나 정책 결정 등의 활용에 있어 점점 더 중요해지고 있다. 본 교과목에서는 공공 데이터 수집과 정제 기술, 데이터 분석 및 시각화 방법을 학습한다. 이를 통해 과학적 분석력을 강화하고, 사회적 문제를 해결하기 위한 데이터 기반 탐구 능력을 습득하는 것을 목표로 한다.
- # 시각화
- # 컴퓨터 과학
정수최적화 공과대학 산업공학과
전선 / 대학원
정수계획법은 변수의 값이 정수로 제한되는 문제로, 현실에서 가장 많이 응용되는 최적화모형이다. 이 수업에서는 선형계획의 이론과 기본적인 수리적 기법으로 NP-hard 정수계획문제들을 해결하는 다양한 해법을 살펴본다. 분지한계법, 절단평면법, 라그랑지 쌍대기법, 열생성기법, 그리고 발견적 기법을 포함한다. 특히 학생들은 자신들의 문제를 모형화하고 해법을 개발, 구현하는 프로젝트를 수행하게 된다.
- # 정수 계획법
- # 휴리스틱

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