AI 기반 공장 및 발전소 배출가스의 도시 대기 영향 분석 시스템 (GAIA Project)

Transformer AERMOD 시계열 Streamlit

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GAIA는 공장·발전소 배출이 도시 대기에 미칠 수 있는 영향을 물리 모델과 머신러닝으로 분석하기 위한 대학 캡스톤 시제품입니다.

팀은 국가 대기오염 관측망(TMS)의 7년(2018–2024) 시계열 데이터를 사용하고, AERMOD 물리 확산 모델과 Transformer 기반 구조를 결합했습니다.

시제품 파이프라인은 TMS·기상청·에어코리아 데이터를 결합해 정제, 결측 보정, 시간 특성 엔지니어링을 수행하고, PyTorch 기반 모델로 기상·오염물질 변수 간 관계를 분석합니다.

Streamlit 대시보드는 시나리오 입력, 공간 확산 뷰, 관측값과 예측값 비교를 제공하며 Folium, GeoPandas, Xarray를 사용합니다.

이 시제품은 의사결정 지원 가능성을 탐색하도록 설계했습니다. IoT 연동과 전국·기후 시나리오 확장은 완료 기능이 아닌 제안 단계입니다.

기술 스택: PyTorch, NumPy, Pandas, Scikit‑learn, Folium, GeoPandas, Xarray, Streamlit

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핵심 구성