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LSW와 ARX 모델을 이용한 오존 단기예측 모델 개발
Development for Prediction Model of Short Term Ozone Concentration using LSW Merge ARX Method

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  • 발행기관
    한국도시환경학회 바로가기
  • 간행물
    한국도시환경학회지 KCI 등재후보 바로가기
  • 통권
    VOL.11 No.2 통권 제23호 (2011.09)바로가기
  • 페이지
    pp.135-144
  • 저자
    박진수, 김신도, 전의찬, 김태식, 이동원
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A162860

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원문정보

초록

영어
It was investigated to what extent linear auto regressive models with external input (ARX) merged with LSW (Local Stationary Wavelet) and auto regressive moving average models with external input (ARX + LSW) could be used to predict the ozone peak concentration and typical anthropogenic pollutants which include VOCs (Volatile Organic Compounds) and NOx under urban air mass conditions of Seoul airshed, Korea. Solar radiation and wind speeds were used as the input variables to describe Ozone production mode. We used a wavelet spectrum method for decomposing cycle and trend component. The proposed method combines the wavelet decomposition as a filtering trend step to provide an acceptable prediction value. Basically, the wavelet decomposition use a pair of filters to decompose iteratively the original time series. It results in a hierarchy of new time series that are easy to model and predict. It was also found that ARX +LSW models performed better than ARX or LSW models; specially high level ozone prediction ability is more improved with LSW induced effect.
한국어
오존 예보제에 사용가능한 오존 예측모델을 개발하기 위하여 자기회귀모델(AR)의 발전된 형태인 ARX 모델과 최근 웨이브릿 기법의 형태로 발전되고 있는 LSW 기법을 이용하여 오존 일 최고농도를 예측하고자 하였다. 본 연구에서는 추세성분과 단기변동성분을 예측하기 위하여 웨이브릿 스펙트럼 분석을 실시하였다. 웨이브릿 필터로 분리된 시계열을 이용하여 추세성분과 단기변동 성분을 예측하여 합성한 결과, 신뢰수준이 상당히 높은 예측결과를 얻을 수 있었다. 특히 ARX+LSW 모델을 통하여 예측한 결과 고농도 영역에서 정확도가 상당부분 개선되는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 단기 변동성분의 예측율이 LSW를 통하여 상당부분 개선되었기 때문으로 판단된다.

목차

Abstract
 요약문
 I. 서론
 II. 이론적 배경
  1. ARX
  2. LSW(Local Stationary Wavelet)
  3. 웨이브릿 분해(wavelet decomposition)
 III. 결과 및 고찰
  1. 웨이브릿 파형 분해
  2. 예측모델
  3. 모델의 검증 및 평가
 IV. 결론
 References

키워드

오존 예측 자기회귀모델 웨이브릿 대기오염 Ozone Prediction Auto Regression Model wavelet Air pollution

저자

  • 박진수 [ Park Jin Soo | 국립환경과학원 기후대기연구부 ]
  • 김신도 [ Kim Shin Do | 서울시립대학교 환경공학부 ] Corresponding author
  • 전의찬 [ Jeon Ei Chan | 세종대학교 환경에너지융합학과 ]
  • 김태식 [ Kim Tae Sik | 한림성심대학 보건환경과 ]
  • 이동원 [ Lee Dong Weon | 국립환경과학원 기후대기연구부 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국도시환경학회 [The Korean Society of Urban Environment]
  • 설립연도
    2001
  • 분야
    공학>환경공학
  • 소개
    산업화와 도시 집중화 및 교통의 증가에 따른 각종 공해 물질의 증가에 의하여 우리들이 살고 있는 도시환경은 오염되고 있을 뿐만 아니라 도시 생태계가 파괴되어 가고 있다. 이에 따라 우리들의 생산활동이나 공공교통 그리고 일상생활에서 발생하는 대기오염, 수질오염, 토양오염, 폐기물, 소음 및 진동 그리고 그 밖의 오염원으로부터 발생되는 오염물질 등은 인간의 건강 및 생명에 유해하며 나쁜 영향을 미칠 수 있으므로 이를 방지하기 위한 시급한 대처가 요구된다. 이러한 시대적 요청에 따라 본 한국도시환경학회는 도시환경과 관련된 모든 문제를 조사연구함으로써 도시환경학문의 발전과 응용 및 보급에 기여하고 나아가 사회 발전에 이바지함을 목적으로 설립되었다.

간행물

  • 간행물명
    한국도시환경학회지 [Journal of the Korean Society of Urban Environment]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    1598-253X
  • 수록기간
    2001~2026
  • 십진분류
    KDC 539 DDC 628

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