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The Design of Big-data Analysis/Monitoring Algorithms using industrial GPS based NOx/O2 Sensor
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초록
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수도권 연평균 농도가 2010년 18ppb에서 2018년 24ppb까지 증가함에 따라 주의보 발령 횟수가 증가하고 고농도 빈도가 높아지고 있어 대기 환경관리의 필요성이 대두되고 있다. 이에 O3의 전구 물질인 NOx 배출량 저감의 필요성도 제기되고 있다. NOx는 사업장이나 발전소 등의 오염원 또는 이동 오염원에서 주로 배출되는데 이때 경유나 LPG 등과 같은 연료들의 연소 때문에 인위적으로 생성되어 대기오염의 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 산업용 보일러 기반의 NOx/O2 측정 데이터를 실시간으로 모니터링하고 측정 데이터를 기계학습에 필요한 빅데이터와 로지스틱 회귀 알고리즘을 활용하여 오염 데이터를 분석하는 시스템을 설계한다.
목차
요약
1. 서론
2. 관련연구
2.1. 로지스틱 회귀 분석
2.2 질소산화물(NOx)
3. 시스템 설계
3.1. 하드웨어 구성
3.2. 소프트웨어 구성
4. 결론
Acknowledgement
참고문헌
1. 서론
2. 관련연구
2.1. 로지스틱 회귀 분석
2.2 질소산화물(NOx)
3. 시스템 설계
3.1. 하드웨어 구성
3.2. 소프트웨어 구성
4. 결론
Acknowledgement
참고문헌
저자정보
참고문헌
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