기상데이터와 머신러닝을 활용한 미세먼지농도 예측 모델

An estimation model of fine dust concentration using weather data and machine learning

본 연구에서는 에어코리아의 미세먼지 농도 측정치와 기상자료개방포털에서 실시간 으로 제공하는 기상관련 다양한 정보를 활용하여 미세먼지의 농도를 예측할 수 있는 수리적 모델을 개발하였다. 수리모델에서는 다양한 국내 계절성 변수들과 대기상태 변수들을 다중회귀분석을 통해 미세먼지농도에 유의한 영향을 미치는 변수를 추출하고그 변수들을 토대로 머신러닝기법인 ANN(Artificial　 Neural　 Network)과 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 미세먼지농도를 예측할 수 있는 모형을 제안하였다. 제안 모형은 과거의 미세먼지 및 기상데이터를 활용하여 그 효과성을 검증할 수 있었다.