- 통계모델, CMAQ 모델, AI모델 등 각 분야에서 미세먼지 예측 모델의 정확도를 높이기 위한 연구가 진행중이지만, 모델의 고유한 특성에서 발생하는 한계점으로 인해 개별 모델의 정확도를 향상시키기 어려움.

- 미세먼지 농도 정확도 향상을 위해 관측자료와 각 모델들의 예측결과의 정확도를 비교하며 학습하는 과정을 지속 수행하면서 지점별, 지역별, 시기별로 가장 정확도 높은 모델을 선택하는 ‘하이브리드 예측’ 개발.

- 미세먼지 농도 관측소가 있는 지점에 대한 예측: 미세먼지 농도 관측자료와 7개 모델 결과물을 비교하며 학습하는 과정을 지속적으로 수행하여, 해당 지점에 대하여 시기별로 가장 정확도가 높은 모델을 선택

- 미세먼지 농도 관측소가 없는 지점에 대한 예측: 7개 모델 결과물에 대하여 지역적(예: 부산, 대전, 충남 등), 시기적(예: 계절별, 월별 등)으로 가장 정확도가 높은 모델을 선택.