스크립트가 지원되지 않습니다
메뉴 건너띄기
본문 바로가기 주메뉴 바로가기 사이드메뉴 바로가기

KEITI

KONETIC 국가환경산업기술정보시스템

검색폼

자동 완성 기능을 사용해 보세요. 자동완성기능켜기
검색어 입력 시 자동으로 관련어를 추천합니다.
닫기

기능끄기닫기

교육 취업 컨설팅 해외정보

개발동향

링크 공유하기 페이스북에 공유하기 트위터에 공유하기 다음블로그에 공유하기 네이버 단축URL로 공유하기

개발동향 상세정보 게시판
분류 [환경시책효율성제고] 기타
과제명 환경 빅데이터 분석 및 서비스 개발
연구기관 한국환경정책평가연구원
연구기간 2017.01.01.~2017.12.31.
연구비 306,000 천원
핵심키워드 환경정책연구, 빅데이터, 미세먼지 오염도, 기후변화 영향분석
요약

연구목적 및 필요성

 O 빅데이터 현상은 고급 환경서비스에 대한 요구가 강화되는 상황에서 이에 대처하기 위한 환경정책연구를 수행할 수 있는 가능성 제공

 O 초미의 관심사인 미세먼지 오염도 및 기후변화의 영향분석에 빅데이터 방법론을 적용하여 단기 예측오차를 단축

 

연구 내용 및 범위

 O 딥러닝을 활용한 환경리스크 예측

 O 기후변화에 따른 감염성 질병 예측

 O 텍스트 마이닝을 이용한 KEI 연구동향 분석

 O 미세먼지 발생요인 패턴 분석

 O 환경분야 빅데이터 수집 방법론

연구성과

연구결과

 O 단기예측 및 패턴 파악에 비교우위가 있는 빅데이터 연구 방법론의 환경정책연구에 대한 적용 가능성 모색

 O 본 연구를 구성하는 3단계 연구 중 환경 빅데이터 연구에 중점을 두는 연구 시작

  - 상대적으로 전처리 부담이 적은 수치 및 전산화된 텍스트 분석에 집중하여, 빅데이터 연구 방법론의 환경정책연구 가능성 진단

  - 환경오염 추정 알고리듬 3, 텍스타 자료 이용 환경연구 동향 파악 알고리듬 3. 온라인 환경자료의 집적을 자동화하는 자료 수집 알고리듬 3개 구축

 O 서울지역 측정소 단위 시간별 미세먼지 농도 예측 KNN 공간순환신경망 알고리듬을 통해 서울지역 39개 측정소의 20161년간 미세먼지(PM10) 오염도 자료를 이용하여 구축

  - 미세먼지 농도를 2시간 전에 예측

 O 본 연구에서 개발한 KNN공간순환신경망 알고리듬은 통상적으로 시계열 예측에 사용하는 ARIMA 모델보다 예측치와 실측치 간 평균제곱근오차를 10.5% 축소하는 정확한 추정치 제공

 O 기초지자체 월별 미세먼지 농도 추정 의사결정나무 기반 알고리듬은 20011~20169월 시군구 월평균 미세먼지(PM10) 농도 자료의 추정을 목적으로 구축

  - 독립변수로 대기오염물질 오염도, 대기오염물질 배출량, 기상변수, 황사일수, 등 텐진의 대기오염 자료 이용

 O 소규모 지역 단위에서 예측오차 단축

  - 텍스트 자료에 적용하면 민간의 연구에 대한 수요(환경뉴스) 및 연구 공급 현황(연구보고서)을 비교 분석할 수 있음

 

활용계획

 O 기존의 환경정책을 넘어 개인 맞춤형 사전예방 중심의 고급 환경정책 서비스를 제공

 O 정밀한 소규모 집단 단위 예측치를 예보하고, 정책지원 운용의 효율성을 제고

 O 초미의 관심사인 미세먼지 오염도 및 기후변화의 영향분석에 빅데이터 방법론을 적용하여 단기 예측오차를 단축

 O 빅데이터 연구 방법론을 이용한 환경정책연구 촉진

 

주요성과

 O 보고서 1

첨부파일 ndslOrgDocDown(91).pdf
출처 국가과학기술정보센터
등록일 2020-03-06

코네틱in에게 질문

0%

0점 / 0명 참여
0 / 3500자
이용자 의견 (0)

이용자 의견이 없습니다.

관련코네틱IN (0)

정보담당자
김민지
Tel
02-2284-1191
  • 코네틱을 찾아 주신 이용자 여러분의 관심과 성원에 깊은
    감사드리며,좀 더 편리하게 사이트를 이용하실 수 있도록
    노력하는 국가환경정보센터가 되겠습니다.
  • 첨부파일이 없는 게시물들은 개발 중인 과제입니다.

한국환경산업기술원

청렴세상 환경부 사이트 한국데이터베이스 진흥원