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초록

영어

Automobiles are one of the major sources of air pollution, and analyzing data on air pollutants, where vehicles are the primary pollutants, can help elucidate the correlation between factors like electric vehicles, traffic volume, and actual air pollution. Ensuring the reliability of air pollutant data is crucial for such analyses. This paper proposes a method for detecting sections of data exhibiting ‘baseline anomalies’ measured at air pollutant monitoring stations across the country by combining deep learning models with algorithms such as dynamic time warping and change point detection. While previous studies have focused on detecting data with unprecedented patterns and defined them as anomalies, this approach was not suitable for detecting baseline anomalies. In this study, we modify the U-Net model, typically used for image segmentation, to be more suitable for time-series data and apply dynamic time warping and change point detection algorithms to compare with nearby monitoring stations, thereby minimizing false detections.

한국어

자동차는 주요 대기 오염원 중 하나로 작용하고 있으며 자동차가 주 오염원인 대기오염물 질 데이터의 분석을 통해 전기자동차, 교통량 등과 실제 대기오염의 상관관계를 분석할 수 있 으며, 이러한 분석을 위해선 대기오염물질 데이터의 신뢰성 확보가 중요하다. 본 논문은 딥러 닝 모델과 동적 시간 와핑, 변화점 탐지 등의 알고리즘을 복합적으로 이용하여 전국 각지의 대기오염물질 측정소에서 측정되는 데이터 중 ‘베이스라인 이상’ 증상이 나타나는 구간을 탐 지하는 방법을 제시한다. 기존 연구들은 이전에 없던 패턴이 나타나는 데이터를 탐지하여 이 상으로 정의하지만 이는 베이스라인 이상 탐지에는 적합하지 않았다. 본 논문에서는 주로 이 미지 분할(Segmentation)에 사용되는 Unet모델을 시계열 데이터에 적합하도록 변형하여 사용하 고 있으며 또한 동적 시간 와핑과 변화점 탐지 알고리즘을 적용하여 주변 측정소와 적절한 비 교를 진행하고 이를 통해 오탐지를 최소화하였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
1. 교통 관련 대기오염물질에 대한 연구
2. 시계열 데이터 이상 탐지
Ⅲ. 연구 내용
1. 기존 데이터 이상 검출 프로세스
2. 학습 데이터 개요
3. 제안하는 모델
Ⅳ. 실험 결과
1. 평가방식
2. 모델 적용 결과
Ⅴ. 결론
ACKNOWLEDGMENTS
REFERENCES

키워드

저자

• 최정무 [ Jungmu Choi | 인하대학교 컴퓨터공학과 학생 ] 주저자
• 권장우 [ Jangwoo Kwon | 인하대학교 컴퓨터공학과 교수 ] 교신저자
• 이준표 [ Junpyo Lee | 인하대학교 전기컴퓨터공학과 대학원생 ] 공저자
• 이선우 [ Sunwoo Lee | 인하대학교 전기컴퓨터공학과 대학원생 ] 공저자
• 박정민 [ Park Jung Min | 국립환경과학원 대기환경 연구과 과장 ] 공저자
• 신혜정 [ Shin Hye Jung | 국립환경과학원 대기환경 연구과 연구관 ] 공저자
• 안찬중 [ An Chan Jung | 국립환경과학원 대기환경 연구과 전문연구원 ] 공저자
• 강소영 [ Kang Soyoung | 국립환경과학원 대기환경 연구과 전문연구원 ] 공저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338