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- 저자 : 손상훈(Son, sang hun) (검색결과 31 건)
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인공지능을 이용한 수도권 학교 미세먼지 취약성 평가: Part I - 미세먼지 예측 모델링
손상훈 ( Sanghun Son ),김진수 ( Jinsoo Kim ) 대한원격탐사학회 2021 大韓遠隔探査學會誌 Vol.37 No.6
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<sub>2.5</sub> 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<sub>2.5</sub> 농도를 예측하고자 한다. PM<sub>2.5</sub> 농도 예측을 위해 기계 학습 모델 중 PM 농도 예측에 우수한 성능을 보이는 random forest (RF) 모델을 선정하였으며, 모델 평가를 위해 통계 지표인 R<sup>2</sup>, RMSE, MAE, MAPE를 산출하였다. RF 모델의 모델 정확도는 R<sup>2</sup>, 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<sub>2.5</sub>를 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. Particulate matter (PM) affects the human, ecosystems, and weather. Motorized vehicles and combustion generate fine particulate matter (PM<sub>2.5</sub>), which can contain toxic substances and, therefore, requires systematic management. Consequently, it is important to monitor and predict PM<sub>2.5</sub> concentrations, especially in large cities with dense populations and infrastructures. This study aimed to predict PM<sub>2.5</sub> concentrations in large cities using meteorological and chemical variables as well as satellite-based aerosol optical depth. For PM<sub>2.5</sub> 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 R<sup>2</sup>, 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 R<sup>2</sup>, RMSE, MAE, and MAPE, respectively. The variables used in this study showed high correlation to PM<sub>2.5</sub> concentrations. Therefore, we conclude that these variables can be used in a random forest model to generate reliable PM<sub>2.5</sub> concentrations predictions, which can then be used to assess the vulnerability of schools to PM<sub>2.5</sub>.
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인공지능을 이용한 수도권 학교 미세먼지 취약성 평가: Part II - 학교 미세먼지 범주화
손상훈 ( Sanghun Son ),김진수 ( Jinsoo Kim ) 대한원격탐사학회 2021 大韓遠隔探査學會誌 Vol.37 No.6
직경 2.5 μm 이하인 초미세먼지는 급격한 도시화와 인구 증가로 인해 대도시에서 많이 발생하며, 유아 및 청소년기는 성인에 비해 초미세먼지에 취약하고 만성 질환으로 이어질 가능성이 높다. 특히 대부분의 청소년들은 학교에서 가장 많은 시간을 보내고 있으며, 다양한 이유에 의해 실외에서 발생한 초미세먼지가 실내로 유입된다. 본 연구는 외부 요인에 의해 발생하는 학교 초미세먼지를 예측하고 학교별 초미세먼지 범주화를 수행하였다. 10-fold cross validation과 grid-search method를 적용한 random forest (RF) 모델에 화학과 기상 인자, 위성 기반의 aerosol optical depth (AOD)를 입력 자료로 하여 학교 초미세먼지를 예측하고 정확도 평가를 위해 4가지 통계 지표를 이용하였다. 학교 미세먼지 범주화를 위해 6가지 유형을 가진 느슨한 기준과 엄격한 기준을 정의하였으며, 범주화 결과 느슨한 기준의 경우 유형 2와 3에, 엄격한 기준의 경우 유형 3과 4에 가장 많은 학교가 포함되었다. Fine particulate matter (FPM; diameter ≤ 2.5 μm) is frequently found in metropolitan areas due to activities associated with rapid urbanization and population growth. Many adolescents spend a substantial amount of time at school where, for various reasons, FPM generated outdoors may flow into indoor areas. The aims of this study were to estimate FPM concentrations and categorize types of FPM in schools. Meteorological and chemical variables as well as satellite-based aerosol optical depth were analyzed as input data in a random forest model, which applied 10-fold cross validation and a grid-search method, to estimate school FPM concentrations, with four statistical indicators used to evaluate accuracy. Loose and strict standards were established to categorize types of FPM in schools. Under the former classification scheme, FPM in most schools was classified as type 2 or 3, whereas under strict standards, school FPM was mostly classified as type 3 or 4.
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버스통계 데이터베이스의 합리적 구축 및 관리 방안 연구
손상훈(Son, Sang-Hun),박경철,김점산 대한교통학회 2007 대한교통학회 학술대회지 Vol.56 No.-
대중교통의 한축을 담당하고 있는 버스서비스는 기저교통수단으로써 중요한 입지를 차지하고 있음과 동시에 지방자치 단체장의 주요 정책소재로 다루어져왔다. 그러나 이러한 중요성에도 불구하고, 버스 정책의 수립은 미시적이며, 단편적인 통계자료에 의존하여 추진되고 있는 실정이다. 하지만 최근의 흐름을 살펴보면, 교통정책에 대한 계획과 의사결정을 과학적, 체계적으로 수행하고 교통정책을 지속적으로 모니터링하기 위한 방편으로 객관적이며 보편적인 교통분야 기초자료로 구성된 데이터베이스 확보요구가 증대되고 있는 상황이다. 이러한 배경하에서 국가교통데이터베이스(KTDB)가 1990년대 후반부터 구축되기 시작하여 현재까지 국가단위의 교통정책 및 계획 수립 등에 필요한 다양한 기초자료를 수집/분석하여 수요자에게 제공하고 있으며, 일부 지자체에서도 지자체 단위의 교통정책 및 계획 수립을 지원하기 위해 교통데이터베이스 사업을 추진하고 있는 상황이다. 그러나 여전히 대중교통, 특히 버스분야에 대한 통계자료는 그 항목과 내용이 부족한 실정이며, 체계적인 수집 및 관리의 대상으로 자리잡고 있지 못하고 있다. 하지만 최근의 상황은 매우 긍정적이다. 버스자료와 관련한 전산화가 지속적으로 추진되고 있고, 교통카드가 상용화되고 버스 단말기가 설치됨에 따라 버스 운행정보와 요금정보가 실시간으로 수집/저장되고 있으며, 이러한 자료를 근간으로 활발한 연구가 진행되고 있다.
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손상훈(Son, Sang-Hun) 대한교통학회 2014 교통 기술과 정책 Vol.11 No.2
As a sustainable urban development and transportation planning strategy, researchers and planners are increasingly interested in transit-oriented development (TOD). By integrating transit system and neighborhood design, TOD aims to provide a livable environment that is alternative mode friendly, higher density, and mixed-use to residents and workers in the vicinity of transit stations. Despite the recent growing interest in TOD, however, transportation benefits of TOD are not well quantified and characteristics of TOD are not adequately reflected in travel demand models.
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손상훈(Son, Sang-Hun),최기주,유정훈(Yu, Jeong-Hun) 대한교통학회 2006 대한교통학회 학술대회지 Vol.53 No.-
교통혼잡, 교통사고, 환경오염의 3대 교통문제 해결을 위한 방안으로서 대중교통에 대한 관심과 투자가 증대되고 있다. 대중교통 서비스 개선을 통한 이용률 확대를 목표로, 2004년 7월 서울시는 중앙 버스전용차로제 운영, 버스노선 조정, 간선/지선버스 구분, 통합요금제 도입을 골자로 대대적인 버스체계개편을 추진하였으며, 중앙정부에서는 대규모 출퇴근 통행을 처리하기 위해 분당선, 신분당선 등 서울시와 수도권 대도시를 연결하는 철도사업을 활발하게 진행하고 있다. 또한 지자체는 자체적으로 대중교통 수단분담을 통한 교통체증 해소를 목적으로 도시철도(경전철) 도입을 적극적으로 검토하고 있는 상황이다. 이러한 대중교통체계 개편과 공급의 증가는 대중교통 이용자의 통행수단과 경로선택 양상을 변화시킬 것으로 판단되며, 실제 서울시 대중교통체계 개편의 시행을 전후하여 대중교통 통행자의 복수수단 이용패턴을 비교분석한 결과, 전체 이용자 대비 복수수단 이용자는 시행 전 15.8%에서 시행 후 23.5%로 증가한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 단지 환승에 따른 추가요금 부담이 사라졌기 때문에 나타난 현상일 수도 있으나, 대중교통체계 개편이 다양한 형태로 이루어졌기 때문에 통행자가 대중교통 수단 및 경로를 선택함에 있어 고려되는 요소인 환승, 대기, 도보 환경 변화도 중요한 원인으로 판단된다.
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