빅데이터 기반 미세먼지 이상 탐지 머신러닝 시스템 설계 및 구현

• Published in: The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC Vol. 24; no. 1; pp. 55 - 58
• Main Authors: 이재원, 인치호
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국인터넷방송통신학회 29.02.2024
• Subjects: 컴퓨터학; Big Data; Anomaly; Fine Dust; Machine Learning

본 논문은 빅데이터 기반 미세먼지 이상 탐지 머신러닝 시스템 설계 및 구현을 제안한다. 제안하는 시스템은 빅데이터로 구성된 미세먼지 및 기상 정보를 통해 미세먼지 대기환경지수를 분류하는 시스템이다. 이 시스템은 머신러닝 기반의 대기환경지수 분류 카테고리별 이상치에 따른 이상치 탐지 알고리즘 설계를 통해 미세먼지를 분류한다. 카메라에 서 수집된 영상의 심도 데이터는 미세먼지 농도에 따른 영상을 수집한 후 미세먼지 가시마스크를 생성합니다. 그리고 모노 심도 추정 알고리즘을 통한 학습 기반 핑거프린팅 기법으로 모노스코프 카메라에서 수집된...

Table of Contents:

• 요약 Abstract Ⅰ. 서론 Ⅱ. 빅데이터 기반 미세먼지 이상 탐지머신러닝 시스템 설계 및 구현 Ⅲ. 실험 결과 Ⅳ. 결론 References