기상 데이터를 활용한 LSTM 기반 미세먼지 농도 예측 방법 비교

국문 초록 (Abstract)

미세먼지로 인한 대기오염이 심각해짐에 따라 정책의 수립 및 시행을 위해 정확한 미세먼지 농도를 예측하는 것이 중요해지고 있으며, 다양한 방법을 이용한 미세먼지 오염도 예측 연구들이 수행 되고 있다. 본 연구에서는 에어 코리아의 대기오염측정망에서 측정한 PM10의 이력 데이터와 기상청에서 제공하는 지역별상세관측자료(AWS) 데이터를 활용하여 LSTM(Long Short Term Memory)모델의 입력 시퀀스 형태에 따른 다양한 미세먼지 농도 예측 모델을 구성하고, 각 모델 별 학습을 통하여 최소의 오차(RMSE, MAPE)를 갖는 파라미터를 선정, 각 모델의 예측 결과를 비교하였다.

목차 (Table of Contents)

• 초록
• 1. 서론
• 2. 연구방법
• 3. 연구내용
• 4. 결과 분석
• 5. 결론
• 참고문헌