K-mean 군집화 알고리즘과 Non-negative Least Square를 이용한 악취분류와 악취원분석

서지정보

ㆍ발행기관 : 한국냄새환경학회 ㆍ수록지정보 : 한국냄새환경학회지 / 12권 / 4호
ㆍ저자명 : 유숙현

한국어 초록

효율적인 악취관리를 위해서는 민원지역에서 발생한 악취를 분류하고, 그 악취원을 분 석해야 한다. 이를 위해서는 민원지역에서 발생한 악취를 나타낼 수 있는 악취대표패턴과 악취원의 냄새가 필요하다. 이에 본 논문에서는 민원지역의 악취분류를 위해 k-mean 알고리즘을 이용하여 악취데이 터에 대한 군집화를 수행하였다. 그 결과 생성된 악취대표패턴과 미리 측정된 악취원별 냄새와의 유사도를 비교하여 악취에 대한 분류를 수행하였다. 또한, 대기 중에서 여러 악 취가 섞였을 경우를 고려하여 non-negative least square를 이용하여 해당 악취에 대해 책임 이 있는 하나 이상의 악취원과 기여도를 추적하였다. 이러한 본 연구의 성과는 악취 관련 민원해결에 기여할 것으로 사료된다.

영어 초록

For effective odor management, the odor in complaint area should be classified and analyzed according to the source. It is thus necessary to generate representative patterns for the odors and to identify odor sources. K-mean clustering algorithm in this study was applied to the odor data in order that classify characteristic of odor. Classification has been performed with similarities which have relationship between odor representative patterns as a result of k-mean and odor sources that are measured previously. By, considering the mixed atmospheric various odors, more than one odor sources causing the complaints and their contribution were also, traced using non-negative least square. The results will be useful for settling the civil complaint related with an odor.

참고 자료

없음