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임정호

Im, Jungho
Intelligent Remote sensing and geospatial Information Science Lab.
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스태킹 앙상블 모델을 이용한 시간별 지상 오존 공간내삽 정확도 향상

Alternative Title
Improved estimation of hourly surface ozone concentrations using stacking ensemble-based spatial interpolation
Author(s)
김예진강은진조동진이시우임정호
Issued Date
2022-09
DOI
10.11108/kagis.2022.25.3.074
URI
https://scholarworks.unist.ac.kr/handle/201301/60486
Citation
한국지리정보학회지, v.25, no.3, pp.74 - 99
Abstract
지상 오존은 차량 및 산업 현장에서 배출된 질소화합물(Nitrogen oxides; NOx)과 휘발성 유기화합물(Volatile Organic Compounds; VOCs)의 광화학 반응을 통해 생성되어 식생 및 인체에 악영향을 끼친다. 국내에서는 실시간 오존 모니터링을 수행하고 있지만 관측소 기반으로, 미관측 지역의 공간 분포 분석에 어려움이 있다. 본 연구에서는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 매시간 남한 지역의 지상 오존 농도를 1.5㎞의 공간해상도로 공간내삽하였고, 5-fold 교차검증을 수행하였다. 스태킹 앙상블의 베이스 모델로는 코크리깅(Cokriging), 다중 선형 회귀(Multi-Linear Regression; MLR), 랜덤 포레스트(Random Forest; RF), 서포트 벡터 회귀(Support Vector Regression; SVR)를 사용하였다. 각 모델의 정확도 비교 평가 결과, 스태킹 앙상블 모델이 연구기간 내 시간별 평균 R 및 RMSE이 0.76, 0.0065ppm으로 가장 높은 성능을 보여주었다. 스태킹 앙상블 모델의 지상 오존 농도 지도는 복잡한 지형 및 도시화 변수의 특징이 잘 드러나며 더 넓은 농도 범위를 보여주었다. 개발된 모델은 매시간 공간적으로 연속적인 공간 지도를 산출할 수 있을 뿐만 아니라 8시간 평균치 산출 및 시계열 분석에 있어서도 활용 가능성이 클 것으로 기대된다.
Publisher
한국지리정보학회
ISSN
1226-9719
Keyword (Author)
지상 오존공간내삽스태킹 앙상블기계 학습코크리깅Surface ozoneSpatial interpolationStacking ensembleMachine learningCokriging

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