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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 792 - 798 (7page)
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본 논문에서는 인공지능 기반의 빅데이터 분석과 예측을 통하여 정수장의 공정 중 약품투입곤정에서 응집제 투입률을 결정하는 알고리즘을 도출하였다. 또한, 빅데이터 기술 및 인공지능 알고리즘 적용 방법에 대한 분석 및 기존의 학문적, 기술적 자료를 검토하여 유사 분야 적용 사례를 분석 검토하였다. 이를 통한 최적 응집제 투입률 제시를 목표로 운영 근무자의 의사결정 패턴을 입력 변수와 출력변수의 관계 패턴으로 학습한 후 학습된 패턴을 실제 응집제 주입 공정에 적용하여 침전수 탁도가 목표치에 근사한 일정 수준을 유지할 수 있도록 운영이 가능하였다. 데이터 범위산정과 전처리를 거친 변수를 선정하여 알고리즘 수행을 준비한 후 군집화와 분류 알고리즘을 적용하여 알고리즘 수행과 결과에 대한 피드백을 반복하여 학습을 진행하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 기계학습기반 응집제 투입 시스템
Ⅳ. 실험 및 결과분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
T. W. Hertel and J. Liu, “Implication of water scarcity for economic growth,” OECD Environment Working paper, no. 109, pp. 8, 2016.
J. Y. Kim, “A study on the determination of coagulant input rate in water purification plants based on artificial intelligence,” Ph. D. thesis, Paichai Univ., 2020.
A. K. Lee, J. A. Yang, and N. Kim, “The study on the direction of the control logic improvement for an advancement integrated operation system,” The Institute of Webcasting, Internet Television and Telecommunication conference, 2010.
Global Outlook of the Water Industry, Frost & Sullivan Report, 2018.
M. Grover, T. Malaska, J. Seidman, and G. Shapira, “Hadoop Application Architectures Designing Real-World Big Data Applications,” New York : O'Reilly Media, 2015.
J. Y. Kim, “A study on the determination of coagulant input rate in water purification plants based on artificial intelligence,” Ph. D. thesis, Paichai Univ., 2020.
A. K. Lee, J. A. Yang, and N. Kim, “The study on the direction of the control logic improvement for an advancement integrated operation system,” The Institute of Webcasting, Internet Television and Telecommunication conference, 2010.
Global Outlook of the Water Industry, Frost & Sullivan Report, 2018.
M. Grover, T. Malaska, J. Seidman, and G. Shapira, “Hadoop Application Architectures Designing Real-World Big Data Applications,” New York : O'Reilly Media, 2015.
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