est_wassup_02

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Environment Setting

실험 환경

• Linux
• Python 3.10

패키지 설치

pip install -r requreiment.txt
conda install ipykernel ipywidgets 

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• 프로젝트 기간 01/02 ~ 01/15

1. 프로젝트 목적

시계열 프로젝트에 적합한 데이터를 선정하고 과거의 sequence로 미래를 가장 잘 예측한 모델의 최종 결과를 비교 및 선정하기 위해 EDA 이후, 다양한 모델을 사용하여, 모델의 성능을 측정하는 일련의 과정을 파이프라인으로 구축한다.

2. 프로젝트 주제 선정

서울특별시 종로구의 대기오염 상태 예측

• 예측 데이터 : 서울 종로구의 2023.03~2023.08의 초미세먼지 상태를 예측함

주제를 미세먼지가 아닌 초미세먼지로 선정한 이유

: 크기가 2.5㎛ 이하로 미세먼지보다 더 작은 초미세먼지를 흡입했을 때 기도에서 걸러지지 못하고 대부분 폐포까지 침투하여 심장질환과 호흡기질환을 유발하여 조기 사망률을 증가 시키기에 인체에 위험도가 더 높다고 판단한 초미세먼지를 주제로 선정하였다.

• 데이터 선정 기준
  1. 자연과학 데이터인가.
  2. 시간의 흐름에 따라 각 변수에 대한 자료를 수집했는가.
  3. 계절성(Seasonal)또는 순환성(Cycle)을 띄는가.
  4. 잔차 진단(정상성, 정규분포, 자기상관성, 등분산성)이 가능한가.
  5. 데이터(행)가 미래를 예측하기에 충분한가.
  6. 모델이 학습하고 예측할 적절한 타겟 칼럼이 존재하는가.

3. 데이터 수집

• 요구 데이터: 서울특별시 종로구의 대기 정보

• data set 기간: 2018.04 - 2023.08

• data 분석: 초미세먼지가 계절별로 차이가 큰 점을 확인하여 각 계절의 특징을 나타내는 컬럼들을 함께 추가함. (예시로 아래 그래프 확인)

• 2023년 서울특별시 초미세먼지 계절별 그래프 => 계절에 따른 주요 특징: 온도, 풍향/풍속, 강수량, 일조량, 전운량, 적설양

• 수집한 data set : 2018.04~2023.08에 확인된 서울특별시 대기환경 정보와 초미세먼지 발생 원인을 분석하여 이와 밀접한 관련이 있는 data를 선정 후 merge. (일시, 미세먼지농도(PM-10이하), 초미세먼지농도(PM-2.5이하), 오존(o3), 이산화질소(no2), 일산화탄소(co), 아황산가스(so2), 평균기온(°C), 최저기온(°C), 최고기온(°C), 강수 계속시간(hr), 일강수량(mm), 평균 풍속(m/s), 최다풍향(16방위), 최소 상대습도(%), 평균 상대습도(%), 평균 현지기압(hPa), 평균 해면기압(hPa), 합계 일사량(MJ/m2), 일 최심적설(cm), 평균 전운량(1/10), 평균 지면온도(°C), 최저 초상온도(°C))

• 총 데이터량: 2,030

• 타겟 데이터 선정

최종테스트 성능지표 선정

• MSE, R2-score

EDA

1. 데이터 이해
2. 데이터 분할
3. 시각화
4. 결측치 확인 및 merge
   • 일사량 컬럼값 추가
   1. 2018-02-15 → 14.40
   2. 2019-08-28 → 6.80
   3. 2019-08-29 → 8.22
   4. 2021-01-07 → 6.78
   5. 2022-08-08 → 1.07
   • no2 컬럼값 추가
   1. 2021-06-01~2021-06-30
5. 범주형 데이터 처리

사용한 신경망 모델

• 후보군: RNN, ANN, LSTM, ARIMA, Transformer

모델의 성능 평가

• 후보군: MAE, MAPE, MSE, RMSE, R2-score

Reference

1. 서울시 대기오염 정보: https://cleanair.seoul.go.kr/information/info12#about
2. 미세먼지 원인 분석: https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%AF%B8%EC%84%B8%EB%A8%BC%EC%A7%80
3. 한국기초과학지원연구원: https://m.dongascience.com/news.php?idx=54369