Forecasting of Fine Dust Concentration in Seoul Using K-Means Clustering and Prophet Model

doi:10.22716/sckt.2023.11.3.027

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2023 Vol.11, Issue 3 Preview Page Next Page

Research Article

Forecasting of Fine Dust Concentration in Seoul Using K-Means Clustering and Prophet Model K-Means 클러스터링과 Prophet 모형을 이용한 서울특별시 미세먼지 농도 예측: Jaehyun Kim¹, Keeyoul Han²
김재현¹, 한기율²; ¹Professor, Department of Computer Engineering, Seokyeong University
²Professor, Department of Future Mobility Engineering, Halla University

¹서경대학교 컴퓨터공학과 교수
²한라대학교 미래모빌리티공학과 교수

30 September 2023. pp. 73-82

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Abstract

농경 사회에서 산업화 사회로의 전환 이후 미세먼지는 인류의 건강에 큰 위협이 되고 있다. 특히 노약자나 어린이에게는 더 치명적인 위해 요소이다. 산업과 미세먼지 저감과는 서로 trade-off의 관계가 있기에 미세먼지를 제거하는 것은 현실적으로 불가능하다. 하지만 미세먼지의 농도 변화를 사전에 예측할 수 있다면 사전 대비를 통해 인체 위해성을 감소시킬 수 있다. 본 연구에서는 8년간의 서울특별시의 미세먼지(PM10) 농도 데이터를 이용해 K-Means 클러스터링을 통해 25개 자치구를 5개의 클러스터로 나누었으며 클러스터별로 Prophet 모형을 적용해 도출하였으며 모형의 예측 성능 평가로 타당성을 입증하였다.

Since the transition from the agricultural society to the industrialized society, fine dust has become a major threat to human health. In particular, it is a more fatal risk factor for the elderly or children. Since there is a trade-off relationship between industry and fine dust reduction, it is practically impossible to remove fine dust. However, if changes in the concentration of fine dust can be predicted in advance, the risk to the human health can be reduced through preparation in advance. In this study, we derived a fine dust prediction model by dividing 25 districts in Seoul into 5 clusters through K-Means clustering using fine dust (PM10) concentration data for 8 years and applying the Prophet model to each cluster, and demonstrated validity by evaluating the predictive performance of the model.

Keywords

Particulate matter(PM)

Tslearn

Prophet model

Cluster

Forecasting

References

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Information

Publisher :The Society of Convergence Knowledge
Publisher(Ko) :융복합지식학회
Journal Title :The Society of Convergence Knowledge Transactions
Journal Title(Ko) :융복합지식학회논문지
Volume : 11
No :3
Pages :73-82
DOI :https://doi.org/10.22716/sckt.2023.11.3.027

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The Society of Convergence Knowledge Transactions ISSN:2287-8920(Print) 융복합지식학회논문지

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