'2019 세계 대기질 보고서'에 따르면 한국이 OECD 회원국 중 초미세먼지(PM2.5) 오염이 가장 심각하다. 또 초미세먼지가 건강에 치명적인 영향을 미치는 것은 많은 연구 통해 알려져 있다. 그래서 대한민국 정부는 초미세먼지를 줄이는 대책을 내놓았으나 초미세먼지 농도가 공간적으로 이질적인데도 불구하고 일괄적인 정책을 펴고 있다. 본 논문에서는 초미세먼지 농도가 공간적으로 이질적임을 군집화를 통해 반영하고 초미세 먼지 농도를 추론하여 초미세먼지 대응에 도움을 주고자 한다. 초미세먼지 자료로는 월별 초미세먼지 농도 평균인데, 시군구에 따른 162개의 지역과 2019년 5월부터 2022년 11월까지 총 43개월의 자료가 있다. 지역별 초미세먼지 농도에 대해 디리슈레 과정 가정하였고, 공간적 특성을 반영하기 위해 로지스틱 막대 분할 과정을 사용하였다. 시간에 따른 추론을 하고자 각 모수들에 가우스 과정을 가정했다. 100번의 시뮬레이션을 통해 검증하였고, 한국 초미세먼지 자료에 대해 공간적으로 군집화하였고, 각 군집에 따른 모수들을 추정하였다.