벌점회귀를 통한 서울시 미세먼지 예측 (Prediction of PM10 in Seoul using penalized regression)

서지정보

· 발행기관 : 한국데이터정보과학회
· 수록지 정보 : 한국데이터정보과학회지 / 32권 / 3호 / 631 ~ 640페이지
· 저자명 : 원지수, 나종화

초록

최근 국내 미세먼지 (PM$_{10}$)의 급증은 일상생활과 국민건강에 큰 영향을 주고 있다. PM$_{10}$에 대한 원인 규명과 예측 문제는 그 동안 많은 연구자에 의해 수행되어왔으나 뚜렷한 해결책을 제시하지 못하고 있다. 본 연구에서는 PM$_{10}$의 예측을 위해 기상 및 환경 요인을 예측변수로 하는 다양한 벌점회귀의 방법을 제시하였다. 특히, 본 연구에서는 기상 및 환경 관련 예측변수의 최대 15일 이전 시점까지의 정보를 활용하였다. 이전 시점의 예측변수들 간에는 다중공선성의 문제가 발생하게 되는 데, 이에 대한 해결책으로 본 논문에서는 벌점회귀의 방법을 적용하였다. 벌점회귀로는 Lasso, Adaptive lasso, SCAD와 MCP가 적용되었으며, 분석에는 서울시의 미세먼지농도 자료가 사용되었다.

영어초록

The recent rapid increase in domestic fine dust(PM$_{10}$) has a great impact on daily life and public health. The problem of determining the cause of and predicting about PM$_{10}$ has been carried out by many researchers, but has not been able to present a clear solution. In this study, various methods of penalized regression using meteorological and environmental factors as predictors were proposed for the prediction of PM$_{10}$. In particular, in this study, information of weather and environment-related predictors up to 15 days ago was used. The problem of multicollinearity arises between the predictors at the previous point in time. As a solution to this, in this paper, the method of penalized regression is applied. Lasso, adaptive lasso, SCAD and MCP were applied as the penalty regression, and data from Seoul city were used for analysis.

참고자료

· 없음