Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2020.05a
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- Pages.577-579
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- 2020
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
A Comparative Study on the Performance of Air Quality Prediction Model Based on DNN and LSTM
DNN과 LSTM 기반의 대기질 예측 모델 성능 비교 연구
- Jo, Sung-Jae (Dept. of Application Software Engineering, Dong-eui University) ;
- Kim, Junsuk (Dept. of Industrial ICT Engineering, Dong-Eui University) ;
-
Kim, Sung-Hee
(Dept. of Industrial ICT Engineering, Dong-Eui University)
;
- Youn, Joosang (Dept. of Industrial ICT Engineering, Dong-Eui University)
- 조성재 (동의대학교 응용소프트웨어공학과) ;
- 김준석 (동의대학교 산업 ICT기술공학과) ;
-
김성희
(동의대학교 산업 ICT기술공학과)
;
- 윤주상 (동의대학교 산업 ICT기술공학과)
- Published : 2020.05.29
Abstract
최근 인공지능을 활용한 대기질 예측 모델 개발 연구가 활발히 진행 중이다. 특히 시계열 데이터 기반 예측 시스템 개발에 장점을 가진 DNN, LSTM 알고리즘을 활용한 다양한 예측 시스템이 제안되고 있다. 본 논문에서는 LSTM을 활용한 모델과 Fully-Connected 기반의 DNN 모델을 활용한 대기질 예측 시스템을 개발하고 두 모델의 예측 정확도를 비교한다. 성능 평가 결과를 보면 LSTM 모델이 DNN 모델보다 모든 면에서 좋은 결과를 보여줬다. 그리고 이산화황(SO2), 이산화질소(NO2), 초미세먼지 (PM2.5)에 대해서는 그 차이가 두드러지게 나타났다.
Keywords