explain.txt

--- R 파일 설명
"Airseoul_전처리"
1) totaldata = 2010~2020년 크롤링으로 데려온 전체데이터 생성
2) airseoul = 39개측정소, 결측값, 이상치 기본적인 전처리 완료한 데이터 생성

"C19_전처리"
1) C19seoul = covid19 크롤링으로 데려온 데이터
2) C19AIR20_day = covid19 + air 20년도 병합 데이터 day 단위
3) C19AIR20_week = covid19 + air 20년도 병합 데이터 week 단위

"timeseries"에 안건드리고 사본 -> timeseries_past 에서 보다말았음 (past는 이제 잡다한 기술 모아두는 용도로 봐주셈)
"timeseries_past2" => "timeseries_데이터분할" 로 이름 바꿈; 데이터 분할만 하는 .RData
"timeseries_pm10" : 각 대기오염물질별로 .RData
(스크롤이 너무길어서.. 순서대로 봐야하는 .RData는 명시하겠음! 숫자로 적을까?)

"dataload" = 현재 우리가 가지고 있는 데이터들 (대기오염11/25일까지 업데이트함)
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할일
sgg_no2 => 모델만 for문 
sgg_co =>
sgg_so2 => 
sgg_? => 
sgg_pm10 =>
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구별 대기질 현황
구별 확진자 및 사망자 분포
구별 상위 빈도(대기오염) 
외부요인


사회적거리두기 기간동안 (초)미세먼지 농도 감소
올해 사회적 거리두기 및 강력한 사회적 거리두기 기간 동안 일일 초미세먼지,
미세먼지, 이산화질소, 일산화탄소 농도를 이전 3개년도 동일 기간
대기오염농도와 비교분석한 결과,

사회적 거리두기에 국민들이 적극적으로 동참한 2020년 3월 기준,
일일 전국평균 대기오염농도는 4가지 지표 모두 이전 3개년도에 비해
통계적으로 유의하게 감소한 것을 확인했다.

사회적 거리두기 기간 동안 전년도 대비 초미세먼지 ~, 미세먼지 ~,
이산화탄소 ~, 일산화탄소~ 각각 감소했다.

질병관리본부는 코로나19 대규모 확산을 막기 위해 2월 29일부터 3월 21일까지
3주간 '사회적거리두기'를 시행했으며 이어 4월 5일까지 약 2주간 추가적인
지역사회 감염을 차단하기 위해 '강력한 사회적 거리두기'를 시행했고
4월 19일 까지 추가 2주간 강력한 사회적 거리두기를 연장해 실시했다.

--피드백
구 39개. 구마다 5개씩의 측정값이 존재. -->? 39 * 5 = 195개 그림
구별로 차이가 있는지 보고 싶음. 그림으로 봤을때 (측정소 근방에 대로가 있으면) 차이가 있음.
분석 목표: 전염병이 생기고 나서 대기오염이 감소하는 추세가 궁금함. — 195개별로
195개 지역에 대해서 각자 베스트 모형 선택하게 해
추정 대상을 명확히 정의하자.
(e.g. 2020년 3월 (실제 관측된 NO2, O3, … - 예측된 NO2, O3..)의 평균 )
(e.g. 2020년 3월-5월 NO2, O3 …...)
(e.g. 2020년 9월-10월 NO2, O3 ..)