본 논문은 인도의 대기질 데이터를 활용하여, 저전력 마이크로컨트롤러 기반의 실시간 오존 농도 예측 시스템을 제안한다. Arduino Nano 33 BLE Sense를 사용하여 일산화탄소(CO), 온도, 압력 데이터를 수집하고, Edge Impulse 플랫폼을 통해 머신러닝 모델을 학습시켰다. 세 가지 변수를 모두 사용한 최적 모델은 MSE 0.03, R-squared 0.95의 높은 예측 정확도를 보였다. 본 시스템은 저렴하고 에너지 효율이 높아 자원이 부족한 지역에서의 대기질 모니터링에 적합하다.
