Data-Driven Environmental Management for Indoor/Outdoor Air Quality Linked to Fine Dust
연구 내용
미세먼지와 실내외 공기질 변화를 빅데이터로 모델링하고 예측·이상탐지 기반 환경 관리 의사결정을 지원하는 연구
실내외 공기질과 미세먼지 관련 관측 데이터를 수집하고, 시간 정렬과 결측 보정 등 전처리 절차를 통해 분석 가능 데이터로 구성합니다. 이후 데이터 융합 관점에서 환경 요인 간 관계를 설명하는 통계적·학습 기반 분석 모델을 구축하여 공기질 변동을 예측합니다. 모델 결과를 운영 관점의 의사결정에 연결하기 위해 이상 패턴을 탐지하고, 상황별 대응 시나리오를 도출하여 환경 관리 실행력을 높입니다. 또한 에너지 관리와 동일한 데이터 체계 위에서 연동 지표를 활용함으로써, 공기질 개선과 에너지 운용이 동시에 고려되는 통합 관리 흐름을 구현합니다.
관련 연구 성과
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연구 흐름
처음에는 실내외 공기질과 미세먼지 관련 데이터를 중심으로 데이터 구조화와 정제 절차를 확보했습니다. 이후 분산처리 기반의 처리 흐름을 적용하여 다양한 시계열 데이터를 안정적으로 분석하도록 했습니다. 다음 단계에서는 인공지능 기반 모델링으로 공기질 변동 요인을 정리하고 예측 성능을 높이기 위한 입력 변수 구성을 반복했습니다. 최근에는 에너지 효율 지표와 연계하여 환경 관리 지원 체계를 통합 플랫폼 형태로 구현하고, 현장 운영 의사결정으로 연결하는 연구를 수행했습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 프로젝트
구분
제목
빅데이터 수집,처리,분석기법과 에너지,환경 연계 관리기술 및 통합지원체계 개발