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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : 박용비(Yongbee Park) (검색결과 1 건)
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      • 다차원 데이터를 이용한 DCNN 기반의 미국 전역 PM2.5 농도 추정

        박용비(Yongbee Park),문태섭(Taesup Moon) 대한전자공학회 2018 대한전자공학회 학술대회 Vol.2018 No.6

        Estimating PM2.5 concentration of unmeasurable region is an important issue in environmental studies because PM2.5 is not measurable in most region unless costly physical ground monitoring sensors are deployed. This paper proposes a deep convolutional neural network model to estimate the PM2.5 concentration of overall region of US using various data such as nearby PM2.5 measurements, AOD, meteorological fields, land-use variable and regional and temporal dummy variables. This model uses not only the target point data but also the surrounding points data as input and convolutional neural network is used to reflect on the spatial characteristic. The model suggested in this paper gives more accurate estimations compared to other state-of-the-art models and the visualization of estimated values in overall US region shows plausible estimation results.

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