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다중선형회귀와 기계학습 모델을 이용한 PM10 농도 예측 및 평가

Author

손상훈, 김진수

Journal Title

대한원격탐사학회지

Publication Year

2020

Topics

#Machine learning
#Linear regression

Summary

This study predicted PM10 concentration in Seoul using meteorological factors with MLR, SVM, and RF models and compared their performance. The RF model showed the highest prediction performance (R2 = 0.793), and the distance between air quality monitoring sites and weather stations affected model accuracy. Specifically, high accuracy was observed in the Gwanak-gu and Gangnam-daero AQMS for the SVM and RF models.

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Calculation of PM2.5 in Seoul 12-hours in Advance Using Simple Artificial Neural Network with Measurements of Background Sites, and Analysis of Contribution of Input Variables

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인공신경망 모델과 배경대기 측정자료를 활용한 서울시 PM2.5 농도 단기예측 및 입력변수의 기여도 분석

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A Wavelet PM2.5 Prediction System Using Optimized Kernel Extreme Learning with Boruta-XGBoost Feature Selection

Heidari A.A.,Akhoondzadeh M.,Chen H. · 2022

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Xayasouk, Thanongsak; Lee, HwaMin; Lee, Giyeol · 2020

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Deep learning algorithms for prediction of PM10 dynamics in urban and rural areas of Korea

Choi, Han-Soo; Song, Kyungmin; Kang, Myungjoo; Kim, Yongcheol; Lee, Kang-Kun; Choi, Hanna · 2022

Earth Science Informatics

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Estimating ground-level PM2.5 concentrations by developing and optimizing machine learning and statistical models using 3 km MODIS AODs: case study of Tehran, Iran

Sotoudeheian S.,Arhami M. · 2021

Journal of Environmental Health Science and Engineering

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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.
- # Air pollution
- # Air quality index
- # Quality management
도시 빅데이터 분석 공과대학 건설환경공학부
전선 / 대학원
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.
- # Big data
- # Smart city
대기관리모형연구 환경대학원 환경관리학과
전선 / 대학원
대기오염물질의 이동, 확산을 거친 후의 대기오염도를 예측하는 기법과 실제 적용하는 방법을 배우며 전산모형들을 이용하여 이를 익힌다.
- # Air quality index
- # Air pollution
- # Quality management
기후환경데이터머신러닝기초 환경대학원 환경관리학과
전선 / 대학원
본 강좌는 다양한 머신러닝기법을 활용한 기후환경데이터 분석 방법을 소개한다. Linear regression, Logistic regression, Support Vector Machine (SVM), Random Forest, XGBoost, LightGBM 등과 같은 지도 학습 기법에 더불어,K-mean clustering, Principal Component Analysis, Singular Value Decomposition,Self-Organizing Map (SOM) 등의 비지도 학습 머신러닝 기법들의 구동 원리를 파악할 수 있는 이론 강의와, 이 중 일부를 활용한 실습 과정으로 구성된다. 다양한 머신러닝 기법 기반의 데이터 분석 방법을 비교함으로서 머신러닝 기법들의 장단점을 파악할 수 있도록 한다.
- # Support vector machine
- # Machine learning
- # Principal component analysis
(공유)기후변화대응 그린인프라설계 혁신공유학부 혁신공유학부
전선 / 학사
기후변화로 인한 재난(홍수, 폭염 등)을 그린인프라를 활용하여 저감하는 기초이론 및 설계기법을 학습한다. 도시홍소와 관련된 수문학적 개념을 이해하고, SWMM(Storm Water Management Model)을 이용한 근거기반의 그린인프라계획 및 설계법을 학습한다. 또한 도시열섬의 개념과 대응 방안을 학습하고, 전산유체역학을 활용한 그린인프라와 그레이인프라의 상호작용 분석 및 도시에 최적화된 인프라설계를 실습한다.
- # Computational fluid dynamics
- # Fluid dynamics
- # Climate change adaptation
대기오염의 측정 및 응용 보건대학원 환경보건학과
전선 / 대학원
대기 및 생활 환경 내 주요 현상들은 이해하기 위한 다양한 최신의 미량 원소 및 실시간 분석 기술 (MS & Chrom. techniques) 들의 물리 화학적 원리등을 소개하고자 한다. 뿐만 아니라 해당 기술들의 적용 분야. 데이터의 활용 범위, 장점 및 한계등에 대해 소개하여, 기기 활용의 능력을 배양하고자 한다. 또한 실제 측정을 통해 얻어진 데이터를 분석함으로써, 필요한 프로그래밍, 결과 도시법등의 데이터 분석법등의 기술을 익힘으로써, 데이터 해석의 기본을 습득할 수 있도록 한다.
- # Interpretation
- # Air pollution
- # Computer Science
기상기후모델링 및 실습 1 자연과학대학 지구환경과학부
전선 / 대학원
대기과학연구에 필수적으로 이용되는 대기 전지구 모델 및 일기예보 모델의 근간을 구성하는 대기역학 코어 및 자료동화 시스템에 이용되는 다양한 수치적인 방법들을 공부한다. 실습시간에는 실제 현업 모델 혹은 단순화된 현업 모델을 이용하여, 대기역학 코어 및 자료동화 시스템이 실제 기상현상의 수치모의에 있어 어떻게 이용되는지 연습할 수 있는 기회를 갖는다.
- # Data assimilation
- # Climate model
- # Climatology
에어로졸오염관리개론 보건대학원 환경보건학과
전선 / 대학원
공기중에 존재하는 입자상 물질은 먼지, 미스트, 스모그, 안개 등 여러 가지 다른 형태로 이루어져 있다. 이러한 에어로졸은 시정, 기후 및 우리들의 건강과 생활양식에 영향을 미친다. 이 과목은 이러한 에어로졸의 특성, 성질, 측정방법을 강의하여 산업위생, 대기오염제어, 방사선 방호, 기타 환경과학 분야에 종사하면서 공기 중 입자상 물질을 측정하거나 연구, 제어하는 사람에게 기초적인 지식을 제공하고자 한다.
- # Aerosol
- # Air pollution
- # Environmental Science
예보학 및 실험 자연과학대학 지구환경과학부
전선 / 학사
일기와 관련한 지구상 각 지역의 특징적인 기상 현상을 설명한다. 특히 동아시아지역의 몬순, 중위도 고·저기압계, 태풍, 강수를 다룬다. 컴퓨터를 이용한 기본 일기도의 작성과 분석을 실험하며 기본 일기도를 이용하여 보조 일기도의 작성한다. 강의에서 다룬 일기계의 실제 예보법을 습득하고 일기예보 브리핑을 수행한다.
- # Climatology
- # Meteorology
재료기계학습 공과대학 재료공학부
전선 / 학사
인공지능의 발전 및 데이터의 축적으로 최근 재료공학분야에서 기계학습이 활발히 적용되고 있고 새로운 재료설계방법으로 떠오르고 있다. 본 강좌에서는 학생들에게 기계학습 및 통계추론에 대한 기초 이론 및 파이썬을 이용한 라이브러리 활용 방법을 강의한다. 이를 바탕으로 학생이 실제 재료 데이터에 기계학습을 적용하고 해석하는 방법을 익히도록 한다.
- # Machine learning
- # Inference
- # Artificial intelligence(AI)
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.
- # Environmental Science
- # Pollutant
- # Eutrophication
(공유)클라우드 시스템 혁신공유학부 혁신공유학부
전선 / 학사
본 과목은 빅데이터를 활용하는 ML/AI/인지과학의 서비스를 개발할 때, 특히 많이 접하면서 까다로운 시계열 데이터 처리와, 파이썬 등으로 서비스를 개발을 효과적으로 할 수 있는 MLOps/DevOps 실전 가이드를 다루고자 한다. 연구 성과를 검증/공유하기 위해 패키지로 deploy하기 위한 도커/쿠버네티스 기술과 마이크로서비스 구축에 필요한 방법을 학습한다.
- # Cloud computing
- # Computer Science
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.
- # Environmental Science
- # Environmental planning
- # Environmental resource management
건축환경시스템 공과대학 건축학과
전선 / 학사
건축물의 환경생태학적 특성에 대한 이해를 바탕으로 다양한 환경성능을 만족시킬 수 있는 건축적 요구사항, 건축환경이론에 근거한 환경시스템의 분석, 평가에 의하여 건축환경시스템의 개념 및 기본원리를 파악하고 건축환경계획에 응용하는 방법에 대하여 학습한다.
- # Architecture
- # Architectural engineering
- # Environmental Science
지역연구방법론 사회과학대학 지리학과
전선 / 대학원
한 지역에 대한 체계적이고 종합적인 이해는 본래 지리학이 추구해 온 목표였다. 이러한 목표를 이루기 위한 방법은 시대별, 지역별로 다소 상이한 형태를 띠며 발전해 왔다. 본 과목에서는 지역연구의 방법론이 전체 지리학의 발전과정 속에서 어떻게 변모해 왔는가를 고찰하고 각각의 방법론들이 지니는 장단점들을 파악해 봄으로써 지역연구의 새로운 방법론을 모색해 보는 데 주안점을 둔다.
- # Geography
- # Regional science
- # Regional geography
대기오염과 기후변화 자연과학대학 지구환경과학부
전선 / 대학원
대기난류 및 대기 경계층(혹은 미기상학)의 지식을 이용하여 실제대기에서 각종오염 물질이 어떻게 확산되고 수송되어 가는 지를 추정할 수 있는 모델 및 그 방법론에 대하여 강의한다.
- # Air pollution
- # Meteorology
- # Atmospheric sciences
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.
- # Artificial intelligence(AI)
- # Internship
- # Local government
교통계획연구 환경대학원 도시계획학과
전선 / 대학원
표준적 도시교통계획과정의 이론적 구조와 문제점 그리고 실천모형의 장단점을 비교검토하고, 보다 일반적인 교통계획모형의 구성을 위한 여러 방법론과 고급이론을 소개함과 아울러 새로운 연구방향에 관해 연구한다.
- # Transportation engineering
- # Statistics
- # Transport
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.
- # Atmospheric sciences
- # Standard atmosphere
- # Earth science
고급 확률 그래프 모형 자연과학대학 통계학과
전선 / 대학원
고급 확률 그래프 모형(PGM)은 많은 수의 변수가 상호작용하는 복잡한 도메인에 대한 확률 분포를 표현하는 효과적인 방법이다. 따라서 확률 그래프 모형은 의료진단, 이미지 및 음성인식, 스포츠통계, 생물정보학 등과 같은 다양한 분야에 적용되는 머신러닝 방법들의 핵심적인 역할을 한다. 이 강의는 방향성 그래프를 이용하는 베이지안 네트워크; 무방향성 그래프를 사용하는 마르코프 네트워크의 이론적 성질과 학습 방법 그리고 실제 적용 사례를 설명한다.
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