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본 논문은 스마트시티의 관리‧운영측면에서 미세먼 지 농도 예측 및 감시기능을 제공하고 예측 데이터 와 실측 데이터를 공유할 수 있는 연계시스템을 제 안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 Keras 및 구글텐서 플로우(TensorFlow)에서 제공하는 기계학습 알고리즘 라이브러리를 이용한다. 또한, 무인항공기인 드론을 이용하여 대기오염농도를 측정하고 실시간 모니터링 하는 기능을 포함한다. 본 논문에서는 스마트시티가 구축 및 운영되고 있는 인천광역시를 대상으로 2016년부터 2019년까지 기상 청 국가기후데이터센터의 기상자료개방포털에서 제 공하는 기상자료와 한국환경공단 에어코리아에서 제 공하는 대기환경기준물질자료를 수집하여 기상자료 의 상관분석을 통하여 미세먼지 농도에 영향을 끼치 는 영향인자를 추출하고, 신경망(Neural Network) 알 고리즘을 이용하여 학습모델을 생성한다. 학습된 모 델을 통해 예측된 미세먼지 농도는 REST API방식으로 실시간 서빙(Serving)된다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 관련연구 및 사례
2.1. 기계학습을 활용한 미세먼지 예측
2.2. 드론을 활용한 미세먼지 모니터링
2.3. 정보시스템 연계 및 활용
2.4. 데이터 공유 및 활용
3. 시스템 제안
3.1. 구조
3.2. 데이터 수집 및 전처리
3.3. 변수간 상관분석을 통한 영향인자 추출
3.4. 미세먼지 예측을 위한 신경망모델 구축
3.5. 드론을 활용한 미세먼지 모니터링
4. 결론
4.1. 요약
참고문헌
1. 서론
2. 관련연구 및 사례
2.1. 기계학습을 활용한 미세먼지 예측
2.2. 드론을 활용한 미세먼지 모니터링
2.3. 정보시스템 연계 및 활용
2.4. 데이터 공유 및 활용
3. 시스템 제안
3.1. 구조
3.2. 데이터 수집 및 전처리
3.3. 변수간 상관분석을 통한 영향인자 추출
3.4. 미세먼지 예측을 위한 신경망모델 구축
3.5. 드론을 활용한 미세먼지 모니터링
4. 결론
4.1. 요약
참고문헌
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