AI와 미세먼지(AI 문고)
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출판사 리뷰
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데이터로 읽는 공기, AI로 해석하는 미세먼지
미세먼지는 더 이상 단순한 환경 문제가 아니다. 그것은 폐와 혈관을 넘어 전신과 다음 세대까지 위협하는 보이지 않는 독성 물질이며, 연간 10조 원 이상의 사회적 비용을 유발하는 구조적 위험이다. 그러나 우리는 팬데믹 이후 마스크를 벗으며 이 위협에 대한 감각마저 놓치고 있다. 이 책은 이러한 인식의 공백에서 출발한다. 미세먼지를 단순히 '예보하는 대상'이 아니라 '이해하고 해석해야 할 현상'으로 재정의한다. 기존의 물리 기반 예측 모델이 포착하지 못했던 복잡한 대기 변동과 비선형 패턴을 인공지능이 어떻게 읽어내는지를 구체적으로 보여 준다. 특히 기상 조건에 따라 오염의 기원이 달라진다는 점에 주목해, 데이터 기반 레짐 분류와 앙상블 모델을 결합한 새로운 예측 방식을 제시한다. 공개 데이터와 오픈소스만으로도 의미 있는 결과를 도출할 수 있음을 실증하며, 환경 문제 해결의 새로운 접근 가능성을 제안한다. 복잡한 자연 현상을 데이터와 알고리즘으로 이해하는 시대의 사고 전환을 촉구하며, 보이지 않는 공포를 읽는 법을 제시한다.
미세먼지는 더 이상 단순한 환경 문제가 아니다. 그것은 폐와 혈관을 넘어 전신과 다음 세대까지 위협하는 보이지 않는 독성 물질이며, 연간 10조 원 이상의 사회적 비용을 유발하는 구조적 위험이다. 그러나 우리는 팬데믹 이후 마스크를 벗으며 이 위협에 대한 감각마저 놓치고 있다. 이 책은 이러한 인식의 공백에서 출발한다. 미세먼지를 단순히 '예보하는 대상'이 아니라 '이해하고 해석해야 할 현상'으로 재정의한다. 기존의 물리 기반 예측 모델이 포착하지 못했던 복잡한 대기 변동과 비선형 패턴을 인공지능이 어떻게 읽어내는지를 구체적으로 보여 준다. 특히 기상 조건에 따라 오염의 기원이 달라진다는 점에 주목해, 데이터 기반 레짐 분류와 앙상블 모델을 결합한 새로운 예측 방식을 제시한다. 공개 데이터와 오픈소스만으로도 의미 있는 결과를 도출할 수 있음을 실증하며, 환경 문제 해결의 새로운 접근 가능성을 제안한다. 복잡한 자연 현상을 데이터와 알고리즘으로 이해하는 시대의 사고 전환을 촉구하며, 보이지 않는 공포를 읽는 법을 제시한다.
목차
목차
보이지 않는 공포, AI로 패턴을 찾아 예측하다
01 미세먼지와 사회적 비용
02 기후와 미세먼지
03 확률로 가르다
04 나무를 모아 숲을 만들다
05 기원을 추적하다
06 이동 시간을 측정하다
07 정체와 이류
08 오차를 해부하다
09 관계를 수치로 잡다
10 데이터가 숨을 읽는다
01 미세먼지와 사회적 비용
02 기후와 미세먼지
03 확률로 가르다
04 나무를 모아 숲을 만들다
05 기원을 추적하다
06 이동 시간을 측정하다
07 정체와 이류
08 오차를 해부하다
09 관계를 수치로 잡다
10 데이터가 숨을 읽는다
저자
저자
이준호 한양대학교 비즈니스인포매틱스학과 석사과정에 재학 중이다. 미세먼지에 관한 "미세먼지 예측을 위한 머신러닝 모델 비교 연구" 논문을 출판하였으며 현재까지 관련 연구를 꾸준히 탐색 중이다. 현재는 경영 정보, Data analytics를 공부 중이며 데이터를 통한 비즈니스 모델 창출을 목표로 하고 있다. 최근 자연어처리를 이용한 ESG 그린워싱 탐지에 관한 석사 논문을 구상 중에 있다.
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