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지역별 미세먼지 발생 데이터 클러스터링 메소드 설계 및 구현
Designing and Implementing Clustering Method of Particulate Matter Data by Region 원문보기

한국재난정보학회 2016년 정기학술대회, 2016 Nov. 18, 2016년, pp.424 - 425  

문주환 (성균관대학교 방재안전공학협동과정) ,  윤홍식 (성균관대학교 건설환경시스템공학과)

초록
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본 연구는 우리나라의 지역별 미세먼지 발생 데이터에 대한 수집과 그에 대한 분석, 처리 방법에 대한 연구로 수집된 미세먼지 데이터에 대한 클러스터링 메소드를 설계하고 구현하는 것을 목표로한다. 본 연구에서는 기상청 산하의 30여개의 관측소에서 측정된 미세먼지 데이터를 기반으로 클러스터링 작업에 대한 전처리를 실시한다. 이러한 전 처리에는 각 관측소의 미세먼지 데이터의 시계열 그래프의 유사도를 비교하기 위하여 Dynamic Time Warping알고리즘을 활용하였으며 이를 통해 산출되는 DTW값을 통하여 유사도가 높은 미세먼지 측정 지역별 클러스터링을 수행해 클러스터링 군별 미세먼지 발생 원인에 대한 분석과 대비, 피해저감 방안등의 대책 마련을 위한 자료로서 활용됨을 목적으로 한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구는 우리나라의 대표적 재해중 하나인 미세먼지에 대하여 미세먼지의 발생 원인에 대한 분석과 그에 대한 예방 및 피해저감 방안 마련을 위한 자료를 제시하기 위하여 진행 되었다. 우리나라는 중국에서 날아오는 분진을 비롯하여 자동차와 생활분진, 공장과 발전소로부터의 공해 등 다양한 오염을 통해서 미세먼지 및 초 미세먼지가 생성되고 이렇게 생성된 미세먼지로 인하여 전반적으로 다른 국가들에 비하여 높은 미세먼지 농도를 보이고 있으며, 이러한 미세먼지에 대한 관심 및 우려는 날로 증가되고 있는 추세이다.
  • 우리나라는 중국에서 날아오는 분진을 비롯하여 자동차와 생활분진, 공장과 발전소로부터의 공해 등 다양한 오염을 통해서 미세먼지 및 초 미세먼지가 생성되고 이렇게 생성된 미세먼지로 인하여 전반적으로 다른 국가들에 비하여 높은 미세먼지 농도를 보이고 있으며, 이러한 미세먼지에 대한 관심 및 우려는 날로 증가되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 이러한 미세먼지로 인한 재해에 대한 분석과 대비, 피해저감 방안 마련을 위한 방법으로서 DTW 기법을 통한 지역별 클러스터링 메소드를 설계하고 이를 구현함으로서 미세먼지 발생 및 농도에 대하여 클러스터링 군을 분류해 내고 분류된 지역에 대한 미세먼지 발생 및 농도 데이터의 상관관계 및 인과관계에 대한 분석을 통해 보다 효율적인 미세먼지 대책 마련을 위한 자료를 구축한다.
  • 또한 본 연구에 서는 시간의 경과에 따른 가중치를 부여하기 위하여 동적인 시간 개념 하에서 지점에 대한 거리 측정을 Pythagorean방식을 적용하여 계산함으로써 측정 지역 간 발생하는 시간별 딜레이를 고려한 미세먼지 농도의 변화와 지역별 상관관계에 대한 데이터 분석이 가능하였다. 본 연구에서는 이를 위한 가중치로 시간별 미세먼지 데이터 변화 값의 표준 편차 평균값을 기반으로 추출한 임의의 값으로 가중치를 지정하였으며 이는 차후 연구를 통해 변경 및 보완한다.
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