저가형 초미세먼지 센서 정확도 향상을 위한 인공지능 기반 센서 데이터 예측 기법

국문 초록 (Abstract)

컴퓨팅 속도가 발전함에 따라 빠른 컴퓨팅 속도를 이용한 머신러닝과 딥러닝을 이용한 센서 데이터의 분석사례가 늘고 있다. 이 논문에서는 여러 인공지능 분석기법을 이용해 저가형 센서 데이터가(PM2.5) 고가형 센서와 근접한 성능을 낼 수 있는 방법에 대해 제안하며, 각각의 분석기법을 통한 예측값을 비교해 봄으로로써 인공지능 기법의 특성에 관해 기술하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As computing speed develops, there are more and more cases of machine learning using fast computing speed and analysis of sensor data using deep learning. This paper suggests how low-cost sensor data(PM2.5) can perform close to high-end sensors by using various artificial intelligence analysis methods. This paper also describes the characteristics of artificial intelligence techniques by comparing the predicted values through each analysis method.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 선형(다항식) 회귀 기법
• Ⅲ. 앙상블 학습 - 랜덤 포레스트 기법과 Gradient Boosting 기법
• Ⅳ. 딥러닝 - LSTM
• Ⅴ. 결론
• 참고문헌