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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 57 - 64 (8page)
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최근 IoT 센서의 확산과 빅데이터, 인공지능 관련 기술의 발전으로 인해 미세먼지 오염도에 대한 시계열 예측 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 미세먼지 오염도를 나타내는 데이터가 급격히 변하는 특성(Extreme)을 가지고 있어 기존의 시계열 예측방법으로는 현장에서 사용할 수 있는 수준의 정확도를 내지 못하고 있다. 이 논문에서는 LSTM을 활용하여 미세먼지 오염도를 예측할 때 CNN을 통한 환경상황을 분류한 결과를 반영하는 방법을 제안한다. 이 방법은 LSTM과 CNN이 독립적이지만 인터페이스를 통해 하나의 네트워크로 통합되기 때문에, 응용 LSTM보다 이해하기 쉽다. Beijing PM<SUB>2.5</SUB> 데이터를 활용한 제안 방법의 검증 실험에서 예측 정확도와 변화 시기에 대한 예측력이 다양한 실험 case에서 일관되게 향상된 결과를 보였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 제안 CNN-LSTM 결합 방법
Ⅳ. 실험 및 검증
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
D. Y. Jin, K. J. Han, and J. H. Kim, “Estimation of Fine Dust Pollution Using The Atmospheric Images,” Korea Environment Institute Working Paper, 2018.
C. J. Huang, and P. H. Kuo, “A Deep CNN-LSTM Model for Particulate Matter (PM2.5) Forecasting in Smart Cites,” Sensors 18, Jul. 2018.
Y. Qi, Q. Li, H. Karimian, and D. Liu, “A hybrid model for spatiotemporal forecasting of (PM2.5) based on graph convolutional neural network and long short-term memory,” Sci. Total Environ., vol. 664, pp. 1-10, May. 2019.
S. G. Lee, and J. T. Shin, “Hybrid Model of Convolutional LSTM and CNN to Predict Particulate Matter,” IJIEE., vol. 9, no. 1, pp. 34-38, Mar. 2019.
C. Liu, F. Tsow, Y. Zou, and N Tao, “Particle Pollution Estimation Based on Image Analysis,” PLoS ONE 11(2) :doi: 10.1371/journal.pone.0145955.
C. J. Huang, and P. H. Kuo, “A Deep CNN-LSTM Model for Particulate Matter (PM2.5) Forecasting in Smart Cites,” Sensors 18, Jul. 2018.
Y. Qi, Q. Li, H. Karimian, and D. Liu, “A hybrid model for spatiotemporal forecasting of (PM2.5) based on graph convolutional neural network and long short-term memory,” Sci. Total Environ., vol. 664, pp. 1-10, May. 2019.
S. G. Lee, and J. T. Shin, “Hybrid Model of Convolutional LSTM and CNN to Predict Particulate Matter,” IJIEE., vol. 9, no. 1, pp. 34-38, Mar. 2019.
C. Liu, F. Tsow, Y. Zou, and N Tao, “Particle Pollution Estimation Based on Image Analysis,” PLoS ONE 11(2) :doi: 10.1371/journal.pone.0145955.
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