AI요약

기존 인공지능 미세먼지 예측 시스템은 학습 데이터 부족 시 성능 저하 문제가 있었습니다. 본 기술은 이러한 한계를 극복하기 위해 전이학습(Transfer Learning) 기반의 ResNet 예측 모델을 제안합니다. 충분한 데이터가 있는 다른 공간의 학습 데이터를 사전 활용하여 모델을 훈련시킨 후, 실제 예측 대상 공간의 제한된 데이터로 미세 조정하는 방식으로 PM2.5 농도를 정확하게 예측합니다. 이를 통해 지하철 역사 등 데이터 확보가 어려운 환경에서도 예측 성능을 40% 이상 향상시키며, 환기 제어 시스템에 적용 시 실내 PM2.5 농도를 29% 개선할 수 있습니다. 지하철, 빌딩 등 다양한 실내 환경의 공기질 개선에 기여합니다.