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논문 기본정보
분위수 부스팅을 이용한 미세먼지 농도 예측
논문 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics |
| ISSN | 1225-066x, |
| ISBN |
논문저자 및 소속기관 정보
| 저자(한글) | 권준현,임예지,오희석 |
|---|---|
| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 발행연도 | 2015-01-01 |
| 초록 | 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. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=JAKO201508556262230 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | 미세먼지,부스팅,분위 회귀분석,예측,Boosting,particulate matter,prediction,quantile regression |