Ⅰ. 연구의 배경 및 목적
o 환경연구에 빅데이터 분석 방법론을 접목하여 환경정책 개발 가능성을 모색

o 빅데이터 분석 방법론의 정확성 및 재생성을 활용하여 정책수요 파악 및 정책 시의성 평가, 정책 유효성 평가를 주기적으로 시행하는 ‘(가칭)환경정책 모니터링 시스템’ 구축
ㅇ 정책 수요 파악: 환경오염도 예측, 환경 수요자 생성 텍스트 및 환경 관련 SNS 감성분석, 환경이슈 기반 데이터 분석
- 환경오염도 예측: 정책 개입이 필요한 환경정책 분야 사전 파악
- 환경 수요자 생성 텍스트 분석: 수요자의 관심이 집중되는 환경 분야 파악
- 환경 관련 SNS 감성분석: 국민의 불안을 야기하는 환경이슈 파악
- 환경이슈 기반 데이터 분석: 국민적 관심 대상 이슈를 선정하고 이슈별 데이터 분석을 연계하여 분석 결과가 환경에 부정적인 이슈를 파악
ㅇ 정책 시의성 평가: 환경 공급자 생성 텍스트를 분석하여 해당 시점의 환경수요와 조응 여부 평가
ㅇ 정책 유효성 평가: 환경오염 개선 여부, 환경 SNS 감성 개선 여부, 환경이슈 개선 여부 진단
- 환경오염 개선: 정책 시행 이전 예측치와 이후 실측치 비교
- 환경 SNS 감성 개선: 정책 시행 이전과 이후 SNS 감성 비교
- 환경이슈 개선 여부: 환경에 부정적인 분석 결과에 대한 개선 여부 점검

o ‘(가칭)환경정책 모니터링 시스템’을 구성하는 ‘딥러닝 기반 환경오염 종합예측 알고리즘’, ‘실시간 환경 텍스트 분석 알고리즘’, ‘질문 중심 데이터베이스’ 구축작업을 시작
ㅇ 딥러닝 기반 환경오염 종합예측 알고리즘: 6개 대기오염물질 오염도를 예측하는 대기오염 예측모형과 클로로필-a 오염도를 예측하는 수질오염 예측모형으로 구성
ㅇ 실시간 환경 텍스트 분석 알고리즘: 환경정책수요자 생성 텍스트 및 환경정책 공급자 생성 텍스트 주제-키워드를 추출하는 ‘환경 텍스트 정보 추출’ 알고리즘과 기후변화 SNS 감성을 분류하는 ‘기후변화 감성분석기’로 구성
ㅇ 질문 중심 데이터베이스: 환경 관련 주요 이슈 네트워크와 각 이슈 관련 데이터 분석으로 구성

o ‘(가칭)환경정책 모니터링 시스템’으로 포괄하기 어려운 2건의 개별 연구 수행
ㅇ 딥러닝 기반 풍력발전량 예측: 기상데이터를 이용하여 풍력발전량 예측
ㅇ 딥러닝 이용 국내 노인인구 COPD 사망 추정: 건강보험 코호트 데이터를 이용하여 미세먼지 오염도가 만성 폐쇄성 폐질환 환자 사망위험에 미치는 영향 추정

Ⅱ. ‘(가칭)환경정책 모니터링 시스템’ 구현
1. 딥러닝 기반 환경오염 통합예측
o 대기오염 오염도 예측 알고리즘: CNN 알고리즘을 이용하여 6개 대기오염물질(PM10, PM2.5, O3, CO, SO2, NO2) 오염도 예측
ㅇ 전국을 10㎞ × 10㎞로 분할, 각 권역의 시간별 오염도를 1~24시간 전 예측
ㅇ 일산화탄소(CO) 오염도 예측치, 미세먼지(PM10) 오염도 예측치, 초미세먼지(PM2.5) 오염도 예측치의 평균제곱근오차를 표본표준편차의 14.8~44.0%로 축소
ㅇ 미세먼지 오염도가 ‘나쁨’이상으로 분류되는 상황은 정확도 90.4%, 초미세먼지 오염도가 ‘나쁨’이상으로 분류되는 상황은 정확도 92.2%로 예측

o 녹조 예측 알고리즘: CNN 알고리즘을 이용하여 4대강 유역 29개 측성소의 클로로