질소산화물(NOx)은 대기 오염의 주요 원인 물질로, 오존과 초미세먼지의 형성을 유발하여 건강에 해로운 영향을 준다. 석탄화력 발전소에서는 NOx 등 다양한 유해 물질이 발생하고 있고 그에 대한 정확한 예측은 매우 중요하다. 지금까지는 오프라인 학습법에 기반한 연구가 주류를 이루었고, 또한 초기 데이터가 부족한 상황을 고려한 연구는 존재하지 않았다. 본 연구는 온라인 학습 방법을 활용하여 화력발전소의 NOx 배출량을 제안한다. 온라인 학습법은 새로운 관측치가 발생할 때마다 모델을 학습하여 초기 데이터가 부족한 상황에서도 높은 예측 정확도를 보이는 모델이다. 오픈 데이터를 사용하여 훈련 데이터가 적은 상황을 가정해 실험을 진행하였으며, 오프라인 방법론과 비교한 결과 본 연구에서 적용한 온라인 학습법이 가장 우수한 예측 성능을 보였다.