Acknowledgement
본 과제(결과물)는 2023년도 교육부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 지자체-대학 협력기반 지역혁신사업의 결과입니다.(2021RIS-001) 본 연구는 문화체육관광부 및 한국콘텐츠진흥원의 2023년 문화체육관광 연구개발사업의 연구결과로 수행되었음(RS-2023-00227532)
References
- 김병욱, 현근우, 배선학, 홍영균, 이영섭, 이건호, 최승봉. (2020). 악취의 시공간적 발생 특성 및 분포도 분석-강원지역을 대상으로, 한국환경보건학회지, 46(4), 376-387. DOI : 10.5668/JEHS.2020.46.4.376
- 김영훈, 최흥식, 김선웅.(2020). XGBoost를 활용한 리스크패리티 자산배분 모형에 관한 연구. 지능정보연구, 26(1), 135-149. https://doi.org/10.13088/JIIS.2020.26.1.135
- 도우곤, 정우식. (2020). 도시공단지역 복합 악취 배출원에서 발생하는 악취물질별 기여율 분석, 한국대기환경학회지, 36(3), 360-374. DOI : 10.5572/KOSAE.2020.36.3.360
- 안지원, 오경용, 박신영, 이기한, 김용휘, 김기현. (2007). 음식물의 부패정도에 따른 악취물질의 발생특성 연구: 트리메틸아민, 암모니아를 중심으로, 한국냄새환경학회지, 6(3), 172-182.
- 박진옥, 최일수, 나명환. (2016). 공간 자료를 이용한 대기오염이 순환기계 건강에 미치는 영향 분석. 품질경영학회지, 44(3), 677-688. DOI : 10.7469/JKSQM.2016.44.3.677
- 서형준, 이형석. (2019). 대기오염물질이 환경성 질환에 미치는 영향: 수도권 지역의 자치구 및 시 군을 중심으로. 서울도시연구, 20(3), 39-59. DOI : 10.23129/seouls.20.3.201909.39
- 엄하늘, 김재성, 최상옥. (2020). 머신러닝 기반 기업부도위험 예측모델 검증 및 정책적 제언: 스태킹 앙상블 모델을 통한 개선을 중심으로. 지능정보연구, 26(2), 105-129. https://doi.org/10.13088/JIIS.2020.26.2.105
- 유지현. (2020). 미세먼지 확산 모델링을 이용한 대기질 예측 시스템에 대한 연구, 전기전자학회논문지, 24(4), 216-220. DOI : 10.7471/ikeee.2020.24.4.1136
- 윤주상, 이태진. (2022). 엣지 시스템을 위한 LSTM 기반 화재 및 악취 예측 모델, 정보처리학회 논문지, 컴퓨터 및 통신시스템, 11(2), 67-72.
- 이경수, 박예린, 신윤종, 손권상, 권오병. (2022). 효율적 수입식품 검사를 위한 머신러닝 기반 부적합 건강기능식품 탐지 방법. 지능정보 연구, 28(3), 139-159. https://doi.org/10.13088/JIIS.2022.28.3.139
- 이종영, 최명진, 주영인, 양재경. (2019). 미세먼지, 악취 농도 예측을 위한 앙상블 방법, 산업경영시스템학회지, 42(4), 203-210. DOI : 10.11627/jkise.2019.42.4.203
- 황두환, 조경근. (2021). 머신러닝 기반의 돈사 악취농도 예측(황화수소 농도를 중심으로), 실내환경 및 냄새 학회지, 20(4), 311-321.
- Chen, T., He, T., Benesty, M., Khotilovich, V., Tang, Y., Cho, H., & Zhou, T. (2015). Xgboost: extreme gradient boosting. R package version 0.4-2, 1(4), 1-4. https://doi.org/10.1145/2939672.2939785
- Conti, C., Guarino, M., & Bacenetti, J. (2020). Measurements techniques and models to assess odor annoyance: A review. Environment international, 134, 105261. https://doi.org/10.1016/j.envint.2019.105261
- Das, S., Lee, S. H., Kumar, P., Kim, K. H., Lee, S. S., & Bhattacharya, S. S. (2019). Solid waste management: Scope and the challenge of sustainability. Journal of cleaner production, 228, 658-678. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.04.323
- Invernizzi, M., Capra, F., Sozzi, R., Capelli, L., & Sironi, S. (2021). Development and Evaluation of a Fluctuating Plume Model for Odor Impact Assessment. Applied Sciences, 11(8), 3310. https://doi.org/10.3390/app11083310
- Jiang, Y., Huang, J., Luo, W., Chen, K., Yu, W., Zhang, W., & Huang, Y. (2023). Prediction for odor gas generation from domestic waste based on machine learning. Waste Management, 156, 264-271. https://doi.org/10.1016/j.wasman.2022.12.006
- Ke, G., Meng, Q., Finley, T., Wang, T., Chen, W., Ma, W., & Liu, T. Y. (2017). Lightgbm: A highly efficient gradient boosting decision tree. Advances in neural information processing systems, 30.
- Kiliyankil, V. A., Fugetsu, B., Sakata, I., Wang, Z., & Endo, M. (2021). Aerogels from copper (II)-cellulose nanofibers and carbon nanotubes as absorbents for the elimination of toxic gases from air. Journal of Colloid and Interface Science, 582, 950-960. https://doi.org/10.1016/j.jcis.2020.08.100
- Kim, G., Lee, M. I., Lee, S., Choi, S. D., Kim, S. J., & Song, C. K. (2020). Numerical modeling for the accidental dispersion of hazardous air pollutants in the urban metropolitan area. Atmosphere, 11(5), 477. https://doi.org/10.3390/atmos11050477
- Lan, K., Liu, S., Wang, Z., Wei, J., & Qin, G. (2023). High-performance olfactory receptor-derived peptide sensor for trimethylamine detection on the pyramid substrate structure. Sensors and Actuators A: Physical, 114452. https://doi.org/10.1016/j.sna.2023.114452
- Liu, Z. (2021). Urban sewage treatment odor gas release characteristics and regional differences. Environmental Technology & Innovation, 21, 101190. https://doi.org/10.1016/j.eti.2020.101190
- Lu, J. G. (2020). Air pollution: A systematic review of its psychological, economic, and social effects. Current opinion in psychology, 32, 52-65. DOI: 10.1016/j.copsyc.2019.06.024
- Noel, C., Vanroelen, C., & Gadeyne, S. (2021). Qualitative research about public health risk perceptions on ambient air pollution. A review study. SSM-Population Health, 15, 100879. https://doi.org/10.1016/j.ssmph.2021.100879
- Phyo, S., Kim, S., Lee, H., Han, S. S., Oh, Y., & Lee, J. (2023). Adsorption enhancement of hazardous odor gas using controlled thermal oxidation of activated carbon. Journal of Cleaner Production, 393, 136261. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2023.136261
- Rigatti, S. J. (2017). Random forest. Journal of Insurance Medicine, 47(1), 31-39. DOI: 10.17849/insm-47-01-31-39.1
- Sakawi, Z., Sharifah, S. A., Jaafar, O., & Mahmud, M. (2011). Community perception of odor pollution from the landfill. Research. Journal of Environmental and Earth Sciences, 3(2), 142-145.
- Seok, H. J., Kahn, J. B., Kim, Y. L., Seo, J. W., Hong, S. Y., & Kim, H. J. (2020). Discharge impact analysis of air pollutants for integrated environmental management. Journal of Environmental Analysis, Health and Toxicology, 23(4), 240-247. DOI: https://doi.org/10.36278/jeaht.23.4.240
- Wang, Y., Lu, F., Kang, X., Xu, X., Chen, W., Chai, H., & He, P. (2022). Odor characteristics and health risks during food waste bioconversion by housefly (Musca domestica L.) larvae. Journal of Cleaner Production, 376, 134343. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.134343
- Xu, A., Li, R., Chang, H., Xu, Y., Li, X., Lin, G., & Zhao, Y. (2022). Artificial neural network (ANN) modeling for the prediction of odor emission rates from landfill working surface. Waste Management, 138, 158-171. https://doi.org/10.1016/j.wasman.2021.11.045
- Zhao, S., Yang, X., Zhang, W., Chang, J., & Wang, D. (2019). Volatile sulfide compounds (VSCs) and ammonia emission characteristics and odor contribution in the process of municipal sludge composting. Journal of the Air & Waste Management Association, 69(11), 1368-1376. https://doi.org/10.1080/10962247.2019.1629356
- Zhou, Z. H., & Zhou, Z. H. (2021). Ensemble learning. Springer Singapore. 181-210.
- 공부주, 강경희, 조강남, 김정훈, 박정민, 강대일, 김나래, 김희진, 유정웅, 김대곤. (2018). 현장후각 측정법을 이용한 악취측정법 개선(II). 국립환경과학원. Retrieved January 10, 2023, from https://scienceon.kisti.re.kr/commons/util/originalView.do?dbt=TRKO&cn=TRKO201900002639
- 국립환경과학원. (2018. 12). 제 2차 악취방지 종합시책 수립을 위한 연구. 국립환경과학원. Retrieved January 10, 2023 from https://scienceon.kisti.re.kr/commons/util/originalView.do?dbt=TRKO&cn=TRKO201900002638
- 대기관리과. (2021, 1. 5.). 악취방지법. 환경부. Retrieved March 8, 2023 from https://www.law.go.kr/LSW/lsInfoP.do?efYd=20210105&lsiSeq=228123#0000
- 장동열. (2019, March 15). 청주 오창 '14년 악취 미스터리' 이번엔 풀릴까. 뉴스 1. https://www.news1.kr/articles/?3579333
- 대기관리과. (2023, 2, 27). 악취관리지역 (2023년 01월 기준). 환경부. Retrieved March 8, 2023 from http://me.go.kr/home/web/public_info/read.do;jsessionid=4gh7NFmkrxf09CK9XzBHIwEb.mehome1?pagerOffset=20&maxPageItems=10&maxIndexPages=10&searchKey=&searchValue=&menuId=10357&orgCd=&condition.publicInfoMasterId=2&condition.deleteYn=N&publicInfoId=24&menuId=10357
- 미래정책연구실. (2021. 5, 17). 주간 농업농촌 식품동향_Vol.19_2021.5.17. 한국농촌경제연구원. Retrieved March 10, 2023 from https://www.krei.re.kr/krei/selectBbsNttView.do?bbsNo=76&key=271&nttNo=140969