이변량 분포를 이용한 미세먼지 자료 분석에 관한 연구

Abstract

본 연구의 목적은 이변량 분포를 미세먼지 데이터에 적합하여 미세먼지와 초미세먼지에 관한 이변량 자료를 분석하고, 이들 두 가지 변량 사이의 확률적 관계를 규명하는 것이다. 이러한 연구를 위하여 양의 상관관계를 갖는 미세먼지와 초미세먼지의 데이터에 대하여 이러한 관계를 모델링 할 수 있는 몇가지 이변량 분포 모형들을 적합하였다. 본 연구를 위하여 한국환경공단이 운영하는 전국 실시간 대기오염도 공개 홈페이지인 ‘에어코리아’ 에서 제공하는 미세먼지, 초미세먼지 측정량을 자료로 사용하였으며, 미세먼지, 초미세먼지 데이터로는 2018년 4월 서울시 당일 평균값, 2018년 4월 서울시 구별 당일 평균값, 2017년 계절별 서울시 당일 평균값을 적합에 이용하였다. 그 결과 미세먼지와 초미세먼지의 결합 범위의 확률을 제시할 수 있었고, 각 미세먼지(초미세먼지)와 초미세먼지(미세먼지)의 결합등급에 속할 확률을 구할 수 있었다.;The purpose of this study is to analyze the bivariate data of fine dust and ultrafine dust by fitting bivariate distribution, and to identify the probabilistic relationship between these two variables. For this study, several bivariate distribution models were fitted which can model these relationships for data on fine dust and ultrafine dust with positive correlation. For this study, the data of fine dust and ultrafine dust measured by 'Air Korea', which is the public homepage of Korea Air Pollution System operated by Korea Ministry of Environment, were used as data. The average value of Seoul city data of April 2018, the average value of 25 districts of Seoul City data in April 2018, and the average value of Seoul city data of 2017 were used. As a result, the probability of the joint range of fine dust and ultrafine dust can be presented, and the probability of belonging to the joint range of each fine dust (ultrafine dust) and ultrafine dust (fine dust) can be obtained.