Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2023.11a
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  • Pages.870-871
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  • 2023
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Estimation of Fine Dust Concentration Using Photo Data : Application of Deep Learning

사진 데이터로 본 미세먼지 단계 추정 시스템 : 딥러닝 기술의 적용

  • Hyeon-Ji Park (Dept. of Computer Engineering, Duksung Women's University) ;
  • Ji-Young Jeong (Dept. of Computer Engineering, Duksung Women's University) ;
  • Yu-Jung Kim (Dept. of Computer Engineering, Duksung Women's University) ;
  • Hyun-Soo Park (Dept. of Computer Engineering, Duksung Women's University) ;
  • Hyun-Ji, Choi (Dept. of Computer Engineering, Duksung Women's University)
  • 박현지 (덕성여자대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 정지영 (덕성여자대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김유정 (덕성여자대학교 컴퓨터공학전공) ;
  • 박현수 (덕성여자대학교 컴퓨터공학전공) ;
  • 최현지 (덕성여자대학교 컴퓨터공학전공)
  • Published : 2023.11.02
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Abstract

미세먼지 단계를 예측하는 딥러닝 기반 시스템을 개발하고 그 성능을 평가하는 연구를 진행했다. 연구에서 320개의 풍경 사진 데이터를 수집하고, 해당 시점의 미세먼지 농도를 측정하여 "좋음" 또는 "나쁨"으로 분류했다. 데이터 전처리 단계에서는 특히 하늘 이미지의 특성을 고려하여 다양한 전처리 기법을 적용하였다. 다섯 가지 이미지 데이터 모델을 사용하여 이미지를 분류하고 미세먼지 단계를 예측하는 모델을 개발하였으며, 또 이 모델들을 다양한 기법으로 앙상블 해보며 성능을 비교했다. 그 결과, Random Forest를 이용한 앙상블 모델이 제일 뛰어난 예측 성능을 보였다. 이러한 연구 결과는 미세먼지 모니터링 및 예측에 유용한 시스템 개발의 가능성을 제시한다.

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