Interpolation of Missing Values of Particulate Matter based on a Neural Network Model Considering Saptiotemporal Characteristics

Suyeon Hwang; Jinmu Choi

doi:10.22776/kgs.2024.59.1.1

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2024 Vol.59, Issue 1 Next Page

Research Article

Interpolation of Missing Values of Particulate Matter based on a Neural Network Model Considering Saptiotemporal Characteristics 시공간적 특성을 고려한 신경망 모형 기반 미세먼지 결측치 내삽 연구

29 February 2024. pp. 1-15

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Abstract

In this study, we proposed a missing value interpolation method of particulate matter (PM) concentration that can consider both temporal and spatial characteristics of PM using The long short-term memory model (LSTM). The data of neighboring stations and automated surface observation systems (ASOSs), as well as spatial auto-correlation indexes, were included as the input data to reflect the spatial characteristics of air pollution monitoring stations. The interpolation results were compared with the results of traditional spatial interpolation methods. The results showed that our interpolation method based on the neural network produced more accurate results than those of existing spatial interpolation methods. PM concentration distribution map was produced for the section where missing values were falsely generated and compared with the real concentration distribution map. Based on the map results, The concentration map based on the neural network model was most similar to the real concentration distribution. In order to check a usability of the proposed model, The model was also applied to other monitoring stations. As a result, The accuracy of the LSTM with the temporal and spatial characteristics was the highest in 8 of the 10 monitoring stations. The missing value interpolation model proposed in this study was able to improve the reliability of PM analysis results by reducing errors due to the missing values.

Keywords

Particulate matter

Air pollution monitoring stations

Missing values

Artificial neural network

Long short-term memory model

spatial interpolation

본 연구는 미세먼지 현상의 시간적 특성과 공간적 특성을 모두 고려할 수 있는 미세먼지 농도 결측치의 내삽 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 시계열 자료의 시간적 특성을 고려할 수 있는 순환 신경망 모형 중 하나인 LSTM (Long-Short Term Memory) 모형을 활용하였다. 모형의 입력 자료를 구성할 때 대기오염 측정소의 공간적 특성을 반영할 수 있도록 이웃 측정소 및 이웃 ASOS자료와 공간적 자기상관 지수를 포함하였다. 성능 분석을 위해 내삽 결과를 기존 공간 내삽 기법인 역거리 가중치 내삽 방법과 크리깅을 활용한 내삽 결과와 비교하였으며, 비교 결과 연구에서 제작한 신경망 모형 기반 내삽 방법의 정확도가 기존의 공간 내삽 방법의 정확도에 비해 높은 것을 확인하였다. 또한 임의로 결측을 생성한 지점에 대해 결측 내삽 방법의 결과를 포함하는 미세먼지 농도 분포도를 제작하고 실제 농도 분포도와 비교했을 때, 신경망 모형 기반의 내삽 결과를 포함하는 농도 분포도가 실제 농도 분포도와 가장 유사한 것을 확인하였다. 제안한 모형의 범용성을 확인한 결과 10개 측정소 중 8개 측정소에서 연구에서 제작한 신경망 모형의 정확도가 가장 높았다. 본 연구는 미세먼지 농도 자료의 시공간적 특성을 고려할 수 있는 결측 내삽 방안을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 본 연구에서 제안한 미세먼지 결측 내삽 모형을 활용한다면 미세먼지의 피해를 예방하기 위해 결측이 최소화된 데이터를 제공하여 분석 결과의 정확도 및 신뢰도를 향상시킬 수 있을 것이다.

키워드

미세먼지

대기오염 측정소

결측치

인공 신경망

LSTM

공간내삽

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Information

Publisher :The Korean Geographical Society
Publisher(Ko) :대한지리학회
Journal Title :Journal of the Korean Geographical Society
Journal Title(Ko) :대한지리학회지
Volume : 59
No :1
Pages :1-15
Received Date : 2023-11-28
Revised Date : 2023-12-22
Accepted Date : 2023-12-24
DOI :https://doi.org/10.22776/kgs.2024.59.1.1

Journal of the Korean Geographical Society ISSN:1225-6633(Print) 대한지리학회지

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