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환경 빅데이터 분석 및 서비스 개발

Big Data Analysis: Application to Environmental Research and Service

보고서 정보
주관연구기관 한국환경정책ㆍ평가연구원
Korea Environment Institute
연구책임자 강성원
참여연구자 이동현 , 장기복 , 진대용 , 홍한움 , 한국진 , 김진형 , 강선아 , 김도연
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2018-12
과제시작연도 2018
주관부처 국무조정실
The Office for Government Policy Coordination
등록번호 TRKO201900017292
과제고유번호 1105013615
사업명 한국환경정책평가연구원(R&D)
DB 구축일자 2019-11-16
키워드 빅데이터.기계학습.심층신경망.자연언어분석.감성분석.Big Data.Machine Learning.Neural Network.Deep Learning.Sentiment Analysis.

초록

본 연구는 2017년부터 시작된 계속사업으로서, 환경연구에 기계학습(Machine Learning) 연구방법론을 접목하여 환경정책 개발 가능성을 모색하는 연구이다. 본 연구는 환경연구에 빅데이터 방법론을 적용하는 ‘환경 빅데이터 연구’, 환경 빅데이터 연구에 필요한 대용량 데이터 수집 및 처리 인프라를 구축하는 ‘환경 빅데이터 인프라 구축’, 환경 빅데이터 연구성과를 기반으로 원내·외 서비스를 개발하는 ‘원내·외 빅데이터 서비스 개발’ 등 3개 영역으로 구성되며, 연구단계별로 각 3년씩 총 3단계에 걸쳐 진행한다. 2018년은 환경

Abstract

This report reports the result from second year research of ‘Big Data analysis: Application to Environmental Research and Service’ project. In this project, we try to take advantage of machine learning in Environmental Research. This project consists of three sub-projects. The first one ‘Big Data En

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 서 언 ... 3
  • 국문요약 ... 5
  • 목차 ... 13
  • 표목차 ... 16
  • 그림목차 ... 18
  • 제1부 서 론 ... 23
  • 1. 연구의 필요성 및 목적 ... 25
  • 2. 연구의 범위 ... 26
  • 3. 연구 내용 및 방법론 ... 29
  • 4. 보고서의 구성 ... 31
  • 제2부 환경 빅데이터 연구 ... 35
  • 제1장 컨벌루션 신경망을 활용한 미세먼지 예측 ... 37
  • 1. 서 론 ... 37
  • 2. 선행연구 ... 39
  • 3. Interpolation Convolutional Neural Network(ICNN) ... 46
  • 4. 결과 ... 55
  • 5. 결론 ... 60
  • 제2장 데이터 기반 한강 수질 예측모형 개발 ... 62
  • 1. 서 론 ... 62
  • 2. 수질 예측 방법론 ... 66
  • 3. 한강 수질 데이터 구축 ... 80
  • 4. 예측모형 구축 및 평가 ... 83
  • 5. 결론 ... 94
  • 제3장 기계학습 기반 환경이슈 감성분류기 개발 :기후변화 중심으로 ... 95
  • 1. 서 론 ... 95
  • 2. 학습 데이터 구축 ... 109
  • 3. 기계학습을 이용한 감성분류기 구축 ... 119
  • 4. 요약 및 결론 ... 134
  • 제4장 미세먼지 오염이 서울시 지하철 이용에 미치는 영향 분석 ... 136
  • 1. 서 론 ... 136
  • 2. 지하철 승하차 인원 예측 모델 구축 ... 148
  • 3. 미세먼지가 유동인구에 미치는 영향 ... 151
  • 4. 요약 및 결론 ... 159
  • 제5장 딥러닝을 이용한 국내 COPD 노인 질환자의 사망위험 추정 ... 161
  • 1. 서 론 ... 161
  • 2. 선행연구 ... 164
  • 3. 연구방법론 ... 169
  • 4. 요약 ... 191
  • 제3부 환경 빅데이터 플랫폼/환경 빅데이터 서비스 ... 193
  • 제1장 오픈데이터맵 서비스 구축 ... 195
  • 1. 서 론 ... 195
  • 2. 오픈데이터맵 구축 ... 197
  • 3. 데이터 소스 목록 및 메타정보 검증 ... 201
  • 4. 오픈데이터맵 웹 서비스 구축 ... 204
  • 5. 요약 및 결론 ... 206
  • 제2장 대용량 데이터 분석 기능 ... 207
  • 1. 서 론 ... 207
  • 2. 분석플랫폼 동향 분석 ... 209
  • 3. 데이터 분석환경 ... 210
  • 4. 분석플랫폼 운영관리 ... 216
  • 5. 요약 및 결론 ... 220
  • 제3장 연구동향 분석 서비스 ... 221
  • 1. 서 론 ... 221
  • 2. 토픽 모델링 및 연구동향 분석 ... 224
  • 3. 키워드 네트워크 분석 ... 232
  • 4. 요약 및 결론 ... 238
  • 제4부 결 론 ... 239
  • 제1장 요약 및 시사점 ... 241
  • 1. 2018년 연구결과 요약 ... 241
  • 2. 2018년 연구성과 ... 247
  • 3. 2018년 연구성과의 정책적 활용방안 ... 249
  • 참고문헌 ... 257
  • 부 록 ... 269
  • 부록 Ⅰ. 환경분야 데이터 활용 실태조사 ... 271
  • Abstract ... 279
  • 끝페이지 ... 281

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참고문헌 (25)

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