표제지
목차
국문 요약 9
Abstract 10
제1장 서론 12
제2장 인공신경망 14
제1절 CNN (Convolution Neural Network) 14
제2절 LSTM (Long Short-Term Memory) 16
제3장 미세먼지 데이터 17
제1절 수치 예보 데이터 17
제2절 측정 데이터 19
제3절 DNN 데이터 20
제4장 CNN-LSTM 모델 21
제1절 기존 CNN 모델 21
1. 수치 예보 CNN 모델 (2D Convolution) 21
2. 측정 CNN 모델 (3D Convolution) 22
3. Fully Connected 모델 23
제2절 CNN-LSTM 모델 24
1. CNN-LSTM_v1 모델 25
2. CNN-LSTM_v2 모델 26
3. CNN-LSTM_v3 모델 31
제5장 실험 내용 및 결과 32
제1절 실험 환경 32
제2절 실험 결과 33
제6장 결론 36
참고문헌 37
표 1. 15시 예보모델 타임 테이블 17
표 2. 중국 권역 통계 값 18
표 3. 측정 및 예보 데이터 20
표 4. 실험 결과 34
그림 1. Multi-Layer Perceptron(MLP) 14
그림 2. Convolutional Neural Network(CNN) 15
그림 3. LSTM(Long Short-Term Memory) Network 16
그림 4. 동북아시아 수치 예보데이터 18
그림 5. (a) 측정 데이터 Krig 전 (b) 측정 데이터 Krig 후 19
그림 6. 수치 예보 CNN 모델 (2D Convolution) 21
그림 7. 3차원 측정 데이터 22
그림 8. 측정 CNN 모델 (3D Convolution) 22
그림 9. Fully Connected 23
그림 10. 기존 CNN 모델 23
그림 11. CNN-LSTM_v1 모델 25
그림 12. (a) 기존 CNN의 측정 데이터 (b) CNN-LSTM의 측정 데이터 26
그림 13. CNN-LSTM_v2 모델 27
그림 14. CNN-LSTM_v2 모델 구성도 28
그림 15. CNN-LSTM_v3 모델 31
그림 16. 예보모델의 성능지표 33
그림 17. (a) 지수적중률 (b) 감지확률 (c) 오경보율 35