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충청남도는 석탄화력발전소가 밀집한 지역으로 대기오염물질 배출이 많지만 일부 읍면 단위에는 측정소가 설치되어 있지 않아 대기질 정보를 확인하기 어렵다 이에 따라 2022년 연구에서는 인공지능 기법을 활용해 PM10 농도를 예측하고자 하였다
연구는 충남연구원에서 운영 중인 마을대기측정망의 데이터를 기반으로 하며 측정항목은 PM10 PM25 O3 NO2 SO2 CO 기상정보온도 습도 풍향 풍속 등이다 데이터는 이상값과 결측치를 전처리한 후 시계열 데이터를 기반으로 예측모델을 구성하였다
인공지능 기법으로는 순환신경망RNN과 장단기 메모리LSTM를 적용하여 연속적인 시간 흐름에 따라 대기질 변화를 예측하였다 특히 LSTM은 과거 정보의 장기적 의존성을 반영하여 예측 정확도를 높이는 데 효과적이었다
모델 적용 대상은 당진과 보령의 발전소 인근 측정소였으며 예측 정확도는 PM10의 경우 상관계수 079 RMSE 724로 비교적 양호한 결과를 보였다 PM25 NO2 등도 비슷한 정확도를 나타냈으며 SO2와 같은 저농도 물질은 상대적으로 낮은 성능을 보였다
연구는 예측결과를 활용해 미측정 지역의 고해상도 대기질 정보를 제공하고 향후 대기오염 예보 측정소 설치 우선순위 결정 환경정책 수립 등에 기여할 수 있음을 제안하였다
본 연구는 기존 모델 기반 예보 대비 시간과 공간 해상도가 우수하고 현장 측정 없이도 정확한 농도 예측이 가능하다는 점에서 충남형 대기질 관리 체계 구축에 중요한 기반자료로 평가된다

제1장 연구개요
1 연구배경 및 목적
2 연구방법
제2장 인공지능 기법을 활용한 대기질 예측 사례 문헌조사
1 대기오염물질 예보시스템
2 지하역사 미세먼지 센서 오류 감지 및 데이터 복원
3 대기오염물질 자료 관리
제3장 화력발전소 인근 민간대기측정망 데이터 전처리 및 통계분석
1 마을대기측정망 개요
2 데이터 전처리
3 통계분석
제4장 측정소 미설치 지역의 미세먼지PM10 농도 예측
1 적용한 인공지능 기법 상세
2 대기오염물질 예측 결과
3 활용방안 제안
참고문헌