본 연구는 데이터가 부족한 지역의 PM2.5 수준을 정확하게 추정하기 위해 새로운 특징인 잠재적 의존성 요인(LDF)을 제안한다. LDF는 소스 및 타겟 도메인 간의 공간적 및 의미론적 의존성을 포착하여 전이 학습 모델의 성능을 향상시킨다.