수치예보 모델 예보자료를 활용한 합성곱 신경망 기반 미세먼지 예측모델에 관한 연구

Abstract

본 논문에서는 아시아 전역의 수치예보 자료를 활용하여 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)에 기반한 국내 미세먼지 예측모델에 관하여 연구한다. 구체적으로 목표로 하는 국내의 한 지역의 PM을 예측하기 위하여 국내를 포함한 동아시아 지역 전역의 수치예보 결과인 기상청 Unified Model(UM) Regional Data Assimilation and Prediction System(RDAPS) 자료를 사용하여 6, 12, 24시간을 예측하는 국내 미세먼지 예측모델을 각각 설계한다. 국내의 서울 지역을 목표지역으로 설정하여 실험한 경우, 수치예보 자료로부터 얻은 아시아 전역의 이미지 데이터로부터 설계한 예측모델이 국내에서 취득한 시계열 관측 데이터로부터 설계한 예측모델에 비해 낮은 예측 오차를 보이는 것을 확인하였다.