Discovering a fine dust pathway via directed acyclic graphical models

Abstract

본 연구의 목적은 베이지안 네트워크라고 불리는 방향성 비순환 그래피컬 모델(directed acyclic graphical model; DAG model)을 이용하여 서울시 미세먼지 (PM-10)의 이동 경로를 분석하는 것이다. 이를 위하여 연속형 자료들의 관계망을 찾을 수 있는 정규분포 방향성 비순환 그래피컬 모델 (Gaussian DAG model) 을 이용하였다. 모델의 학습방법으로는 제약 기반 접근법과 점수 기반 접근법을 모두 사용하는 혼합형 max-min hill climbing(MMHC) 알고리즘을 사용하였으며, 이를 통해 미세먼지의 이동 경로가 부분적으로 계절성 풍향과 일치함을 확인하였다. 우리 연구의 결과는 최근 서울시에서 고려중인 공기 정화탑 건설 사업에서 적절한 정화탑 위치를 선정하는데 도움이 될 것으로 기대한다.