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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 , 고길곤 , 진대용 , 홍한움 , 한국진 , 강선아 , 김도연
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2019-12
과제시작연도 2019
주관부처 국무조정실
The Office for Government Policy Coordination
등록번호 TRKO202000031164
과제고유번호 1105014635
사업명 한국환경정책평가연구원(R&D)
DB 구축일자 2020-12-12
키워드 빅데이터.기계학습.신경망모형.텍스트마이닝.Big Data.Machine Learning.Neural Network Model.Text Mining.

초록

Ⅳ. 결론 및 정책 제언
❏ ‘(가칭)환경정책 모니터링 시스템’ 운용 가능성 확인: 2019년 개발 알고리즘을 사용하면 미세먼지 관련 정책수요 진단, 정책 시의성 평가, 정책 유효성 평가 가능
ㅇ 딥러닝 기반 환경오염 통합예측 알고리즘: 1일 후 미세먼지 오염도 ‘나쁨’ 이상 예측 지역을 10㎞ × 10㎞ 단위로 파악
ㅇ ‘환경 텍스트 정보 추출’ 알고리즘: 수요자 생성문서(네이버 뉴스)의 미세먼지 관련 키워드 출연 시점과 동일 시점의 공급자 생성문서(환경부 보도자료, 환경부 e-News) 키워드를 비교하여 정책의

Abstract

Ⅳ. Conclusion and Suggestions
❏ Confirm that the ‘Environmental Policy Monitoring System’ can be used in practice: Algorithms developed up to 2019 can be used for fine particle policy monitoring
ㅇ Deep Learning-Based Pollution Prediction algorithm: Detect possible areas of ‘high concentrations

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 서언 ... 3
  • 요약 ... 5
  • 목차 ... 11
  • 표목차 ... 14
  • 그림목차 ... 16
  • 제1부 총 론 ... 21
  • 제1장 서론 ... 23
  • 1. 연구의 필요성 및 목적 ... 23
  • 2. 연구의 범위 ... 25
  • 3. 연구 내용 및 방법론 ... 27
  • 4. 보고서의 구성 ... 30
  • 제2부 환경정책 모니터링 시스템 구현 ... 31
  • 제1장 (가칭)환경정책 모니터링 시스템 ... 33
  • 1. 서론 ... 33
  • 2. 빅데이터 분석의 장단점 ... 34
  • 3. 빅데이터 분석 활용 가능성 ... 40
  • 4. 요약 및 결론 ... 46
  • 제2장 딥러닝 기반 환경오염 통합예측 ... 48
  • 1. 서론 ... 48
  • 2. 방법론 ... 50
  • 3. 결과 ... 60
  • 4. 결론 ... 63
  • 제3장 딥러닝 기반 수질오염 통합예측 ... 65
  • 1. 서론 ... 65
  • 2. 방법론 ... 67
  • 3. 결과 ... 79
  • 4. 결론 ... 83
  • 제4장 실시간 환경이슈 데이터 수집 및 분석 시스템 구축 ... 85
  • 1. 서론 ... 85
  • 2. 실시간 데이터 수집 ... 102
  • 3. 감성분류기 개발 ... 103
  • 4. 감성분류기 성능 평가 ... 106
  • 5. 실시간 환경이슈 분석 ... 113
  • 6. 소결 및 향후계획 ... 125
  • 제5장 질문 중심의 데이터베이스 구축 ... 126
  • 1. 서론 ... 126
  • 2. 토픽모델링을 활용한 질문의 주제 선정 ... 130
  • 3. 텍스트랭크를 활용한 질문 키워드의 맥락 파악 ... 139
  • 4. 질문 중심 데이터 맵의 구현 ... 147
  • 5. 최종 질문 중심의 데이터 맵 구축 결과 ... 170
  • 6. 요약 및 결론 ... 178
  • 제3부 환경 빅데이터 연구 ... 181
  • 제1장 딥러닝 기반 풍력발전량 예측 ... 183
  • 1. 서론 ... 183
  • 2. 풍력발전 현황 및 예측 성공사례 ... 186
  • 3. 자료 현황 ... 188
  • 4. 예측모형 구축 및 결과 ... 192
  • 5. 소결 ... 197
  • 제2장 딥러닝을 이용한 국내 COPD 노인환자의 사망위험 추정 ... 198
  • 1. 서론 ... 198
  • 2. 선행연구 ... 200
  • 3. 대기오염과 COPD 환자의 사망위험에 대한 영향 ... 203
  • 4. 소결 ... 216
  • 제4부 요약 및 결론 ... 217
  • 1. 2019년 연구 성과 ... 219
  • 2. 시사점 ... 224
  • 3. 제2기 연구계획 ... 226
  • 참고문헌 ... 233
  • 부록 ... 251
  • 부록Ⅰ. 환경 빅데이터 서비스 개발 ... 253
  • 부록Ⅱ. 불용어 사전 ... 258
  • 부록Ⅲ. 2019년 분석플랫폼 시범서비스 운영결과 ... 260
  • Executive Summary ... 263
  • 끝페이지 ... 287

표/그림 (122)

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참고문헌 (25)

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