미세먼지 위험 단계 예측을 위한 1-D CRNN 모델 설계Design of a 1-D CRNN Model for Prediction of Fine Dust Risk Level
- Other Titles
- Design of a 1-D CRNN Model for Prediction of Fine Dust Risk Level
- Authors
- 이기혁; 황우성; 최명렬
- Issue Date
- Mar-2021
- Publisher
- 한국디지털정책학회
- Keywords
- Fine dust; Deep learning; CNN; RNN; Data prediction; 미세먼지; 딥러닝; CNN; RNN; 데이터 예측
- Citation
- 디지털융복합연구, v.19, no.2, pp.215 - 220
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 디지털융복합연구
- Volume
- 19
- Number
- 2
- Start Page
- 215
- End Page
- 220
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/519
- DOI
- 10.14400/JDC.2021.19.2.215
- ISSN
- 2713-6434
- Abstract
- 최근 국내 미세먼지 발생의 증가에 따라 발생하는 인체에 유해한 영향을 줄이기 위하여, 미세먼지 수치를 예측하고 사전 조치를 취할 수 있도록 돕는 기술이 필요해지고 있다. 본 논문에서는 국내 미세먼지 위험 수준을 예측하기 위한 1D Convolutional to Recurrent Neural Network (1-D CRNN) 모델을 제안한다. 제안 된 모델은 딥러닝 신경망의 CNN과 RNN을 결합한 구조이며, 다른 종류의 데이터로 구성된 시계열 데이터 세트에서 데이터 예측을 수행 할 수 있다. 데이터 예측을 위해 국내·외 미세먼지, 풍향, 풍속 데이터를 사용한다. 제안된 모델은 약 76%(부분 최대 84%)의 정확도를 달성했으며, 일반 RNN 모델(53%)보다 정확한 예측 결과를 얻었을 수 있었다. 제안된 모델은 향후 여러 개의 시계열 데이터 세트를 고려해야 하는 데이터 예측 모델 학습 및 실험을 목표로 한다.
- Files in This Item
-
Go to Link
- Appears in
Collections - COLLEGE OF ENGINEERING SCIENCES > SCHOOL OF ELECTRICAL ENGINEERING > 1. Journal Articles
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.