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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제21권 제6호
발행연도
2019.1
수록면
2,801 - 2,812 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

Deep Belief Network를 이용한 바이오 가스 생산량 예측
강수인 응용정보통계학과 2019.01 학위논문
심층 신뢰망을 이용한 바이오가스 생산량 예측
강수인 ,  최호식 ,  장순웅 외 1명 Journal of The Korean Data Analysis Society 2019.01 학술저널

초록· 키워드

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최근 정부의 신재생에너지 육성 정책과 연계하여 신재생에너지 핵심 생산원 중 하나인 바이오가스의 생산량이 증가하고 있는 추세이다. 더불어 바이오가스 생산 및 예측에 관한 연구의 수요도 증가하고 있다. 그러나 기존의 예측방법들은 바이오가스 생성공정에 포함된 복잡한 상호연계 특성을 방법론에 포함하지 못하는 한계점을 가진다. 본 논문에서는 최근 다양한 분야에서 우수한 실증결과를 보여주는 딥러닝 방법을 바이오가스 생산량 예측 개발 모형에 적용하고자 한다. 제안하는 딥러닝 알고리즘은 기존의 심층 신뢰망(deep belief network) 알고리즘의 변형된 형태로 심층 신뢰망 알고리즘 내에 입력변수와 출력변수에 영향을 주는 주요인자(factor)를 변수로 넣어 주요인자와 출력변수를 모두 예측할 수 있는 새로운 형태의 알고리즘이다. 분석에서는 국내의 실제 바이오가스 플랜트에서 수집된 자료를 이용하여 바이오가스 생산량 예측을 수행하였고, 제안한 알고리즘이 벡터 자기회귀모형 또는 인공신경망보다 예측 정확도가 높음을 확인하였다. 또한 제안한 심층 신뢰망 알고리즘은 주요인자와 출력변수를 예측하기 위해서 개별 모형을 구축해야 하는 다른 방법들과 달리 한 모형 안에서 모두 주요인자와 출력변수를 동시에 예측할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
#deep learning #deep belief network #restricted boltzmann machine #biogas.

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권민수 / 2017 / 공시지가를 이용한 아파트 분양가격 예측 / Journal of The Korean Data Analysis Society 19(6):3019~3029 dbpia 김준기 / 2019 / 영상처리와 딥러닝 기법을 사용한 채소의 등급별 자동 분류시스템 개발 / Journal of The Korean Data Analysis Society 21(1):63~73 dbpia 김영덕 / 2018 / 에너지기본계획이 온실가스배출 저감과 에너지효율 개선에 미친 영향에 대한 실증적 분석 / Journal of The Korean Data Analysis Society 20(3):1281~1292 dbpia Hinton, G. E. / 2006 / A fast learning algorithm for deep belief nets / Neural Computation 18(7):1527~1554 google schola Jaroenpoj, S. / 2014 / Development of artificial neural network models for biogas production from co-digestion of leachate and pineapple peel / The Global Environmental Engineers 1(2):42~47 google schola

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