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저자정보
홍희지 (세종대학교) HelinYin (세종대학교) 구영현 (세종대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
1,597 - 1,601 (5page)

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According to the World Health Organization (WHO), the degree of damage caused by indoor air pollution on human health is as serious as outdoor air pollution. In particular, particulate matter with a diameter of 10μm or less(PM10), which is a major pollutant affecting indoor air quality, can penetrate deeply into the respiratory tract and cause various respiratory and cardiovascular diseases. However, most existing studies have studied outdoor air quality, otherwise datasets have been collected from a single type of indoor multi-use facility. In this study, to comprehensively address this issue, experiments were conducted on indoor air quality data from libraries, middle schools, sports facilities, and elementary schools in South Korea. The study focused on predicting indoor PM10 concentrations using machine learning algorithms and DLlinear. As a result, the average accuracy of DLlinear models was about 92.89%, which outperformed machine learning algorithms with an average accuracy of about 91.21% and 87.84%.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 데이터 셋(Data Set)
Ⅳ. 실험 및 구현
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
참고문헌

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