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분위수 부스팅을 이용한 미세먼지 농도 예측Particulate Matter Prediction using Quantile Boosting

Authors
권준현임예지오희석
Issue Date
Feb-2015
Publisher
한국통계학회
Keywords
Boosting; particulate matter; prediction; quantile regression; 미세먼지; 부스팅; 분위 회귀분석; 예측
Citation
응용통계연구, v.28, no.1, pp 83 - 92
Pages
10
Journal Title
응용통계연구
Volume
28
Number
1
Start Page
83
End Page
92
URI
https://scholarworks.bwise.kr/cau/handle/2019.sw.cau/48301
ISSN
1225-066X
2383-5818
Abstract
고농도 미세먼지(PM_10)에 노출되는 것은 호흡기 질환 뿐만 아니라 피부, 안구, 심혈관계 질환 등을 야기한다. 따라서 미세먼지 농도를 정확히 예측하는 방법을 개발하는 것은 국민건강과도 깊은 관련이 있다. 현재 국립환경과학원에서는 미세먼지 농도가 높은 ``나쁜날씨”를 예측하기 위해 의사결정나무 모형을 사용하고 있다. 그러나 모형 자체의 불안정성은 차치하더라도 의사결정나무는 전체 데이터의 9%밖에 차지하지 않는 “나쁜날씨”를 예측하기에 적합하지 못하다. 본 논문에서는 국립환경과학원에서 사용하는 모형의 부정확성과 부적절성을 제시하는 한편, 분위수 손실 함수를 적용한 새로운 모형의 유용성을 제시한다. 그리고 새로운 모형의 성능을 여러 tau 값에 대해 평가하고 비교를 통해 기존 모형 교체의 타당성을 보인다.
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