[논문]인공지능을 이용한 수도권 학교 미세먼지 취약성 평가: Part I - 미세먼지 예측 모델링

손상훈; 김진수

doi:10.7780/kjrs.2021.37.6.2.10

[국내논문] 인공지능을 이용한 수도권 학교 미세먼지 취약성 평가: Part I - 미세먼지 예측 모델링
Vulnerability Assessment for Fine Particulate Matter (PM2.5) in the Schools of the Seoul Metropolitan Area, Korea: Part I - Predicting Daily PM2.5 Concentrations 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.37 no.6 pt.2, 2021년, pp.1881 - 1890

손상훈 (부경대학교 지구환경시스템과학부 공간정보시스템전공) , 김진수 (부경대학교 공간정보시스템공학과)

초록
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미세먼지는 인체에는 물론 생태계, 날씨 등에도 많은 영향을 끼치며, 인구와 건물, 차량 등이 밀집된 대도시에서의 미세먼지의 예측과 모니터링은 중요하다. 특히 자동차, 연소 등에서 발생하는 PM_2.5 농도는 독성 물질을 포함할 수 있어 체계적인 관리가 필요하다. 따라서 본 연구는 화학 인자, 위성 기반의 aerosol optical depth (AOD), 기상 인자 등을 입력 자료로 하여 수도권PM_2.5 농도를 예측하고자 한다. PM_2.5 농도 예측을 위해 기계 학습 모델 중 PM 농도 예측에 우수한 성능을 보이는 random forest (RF) 모델을 선정하였으며, 모델 평가를 위해 통계 지표인 R², RMSE, MAE, MAPE를 산출하였다. RF 모델의 모델 정확도는 R², RMSE, MAE, MAPE는 각각 0.97, 3.09, 2.18, 13.31로 나타났으며, 예측 정확도는 각각 0.82, 6.03, 4.36, 25.79로 본 연구에서 사용한 인자들을 이용하여 PM_2.5를 예측 시 높은 정확도와 상관성을 나타내었다. 따라서 향후 학교 미세먼지 예측 및 범주화를 위해 본 연구에서 사용한 인자들을 RF 모델에 적용하였을 때 신뢰할만한 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Particulate matter (PM) affects the human, ecosystems, and weather. Motorized vehicles and combustion generate fine particulate matter (PM2.5), which can contain toxic substances and, therefore, requires systematic management. Consequently, it is important to monitor and predict PM2.5 concentrations, especially in large cities with dense populations and infrastructures. This study aimed to predict PM2.5 concentrations in large cities using meteorological and chemical variables as well as satellite-based aerosol optical depth. For PM2.5 concentrations prediction, a random forest (RF) model showing excellent performance in PM concentrations prediction among machine learning models was selected. Based on the performance indicators R2, RMSE, MAE, and MAPE with training accuracies of 0.97, 3.09, 2.18, and 13.31 and testing accuracies of 0.82, 6.03, 4.36, and 25.79 for R2, RMSE, MAE, and MAPE, respectively. The variables used in this study showed high correlation to PM2.5 concentrations. Therefore, we conclude that these variables can be used in a random forest model to generate reliable PM2.5 concentrations predictions, which can then be used to assess the vulnerability of schools to PM2.5.

Keyword

표/그림 (7)

그림 Fig. 1. The research area in this study; red circles represent 125 training AQMS, blue circles represent 31 validation AQMS, and green squares represent 102 AWS.
표 Table 1. Summary of the dataset used in this study
그림 Fig. 2. The Density scatter plots of RF model; (a) model accuracy, (b) prediction accuracy.
그림 Fig. 3. The Density scatter plots of RF model; (a) prediction accuracy in Seoul, (b) prediction accuracy in Gyeonggi-do, (c) prediction accuracy in Incheon.
그림 Fig. 4. The important measure for each variable according to %IncMSE and IncNodePurity.
그림 Fig. 5. The accuracy and spatial distribution of each validation AQMS; (a) R2, (b) RMSE, (c) MAE, (d) MAPE.
표 Table 2. R2, RMSE, MAE, and MAPE at 31 AQMS

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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