효율적인 악취관리를 위해서는 민원지역에서 발생한 악취를 분류하고, 그 악취원을 분 석해야 한다. 이를 위해서는 민원지역에서 발생한 악취를 나타낼 수 있는 악취대표패턴과 악취원의 냄새가 필요하다. 이에 본 논문에서는 민원지역의 악취분류를 위해 k-mean 알고리즘을 이용하여 악취데이 터에 대한 군집화를 수행하였다. 그 결과 생성된 악취대표패턴과 미리 측정된 악취원별 냄새와의 유사도를 비교하여 악취에 대한 분류를 수행하였다. 또한, 대기 중에서 여러 악 취가 섞였을 경우를 고려하여 non-negative least square를 이용하여 해당 악취에 대해 책임 이 있는 하나 이상의 악취원과 기여도를 추적하였다. 이러한 본 연구의 성과는 악취 관련 민원해결에 기여할 것으로 사료된다.

In order to classify odors that are in the air at the specific place and at the specific period, it is necessary to generate representative patterns for each odor sources. In this study, in order to classify the various odors efficiently, the k-mean clustering algorithm was applied to the experimental data. Considering the mixed air with various odors, the representative patterns for odor sources were generated with the combination of two or three different odors. As a result, an acquired odor sample could be discriminated and hence its source can be traced by the proposed clustering method, in this study. The results of this study will be useful for settling the civil complaint related odor.