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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 209 - 217 (9page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2022.32.3.209
이용수
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본 연구는 산업폐수 처리프로세스 에서의 딥러닝 기법을 응용한 예측 프레임웍을 다룬다. 산업폐수 처리 및 분석은 프로세스 자체 및 데이터가 가지는 비선형성 및 처리시간 때문에 어렵다는 특징을 지닌다. 기존의 수학적 모델링 기반의 방법들은 이러한 데이터의 다상관성 때문에 그 예측이 어렵다는 한계를 나타내었다. 이를 극복하기 하기 위하여, 본 연구는 측정이 어려운 NO2 집중도를 예측하는 하이브리드 멀티스트림 딥러닝 프레임웍을 제안한다. 입력값으로서, 상대적으로 측정이 쉬운 산성도, 온도, 산소포화도, 용량등을 활용한다. 입력값은 심층신경망을 통과하며, 추가적으로 NO2집중도는 순환신경망을 통하여 특성값을 추출하고, 이를 심층신경망을 통해 학습한다. 제안된 프레임웍은 RMSE와 R² 관점에서 기존의 딥러닝 기반 방법론들보다 좋은 예측정확도를 나타낸다.
목차
요약
Abstract
1. Introduction
2. Background and literature reviews
3. Hybrid multi-stream deep learning framework for wastewater treatment process
4. Experimental setup and implementation
5. Conclusion and further study
References
참고문헌 (39)
참고문헌 신청
Daniel J. Sobota, Jana E. Compton, Michelle L. McCrackin, and Shweta Singh. “Cost of reactive nitrogen release from human activities to the environment in the United States,” Environmental Research Letters, vol. 10, no. 2, 2015.
B. Swaminathan, and K. E. Sukalac. “Technology transfer and mitigation of climate change: The fertilizer industry perspective,” In IPCC Expert Meeting on Industrial Technology Development, Transfer and Diffusion, Tokyo, Japan, vol. 2123, 2004.
Weiwu Yan, Di Tang, and Yujun Lin. “A data-driven soft sensor modeling method based on deep learning and its application,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 64, no. 5, pp. 4237-4245, 2016.
Hyunsoo Lee, Seok-Youn Han, Keejun Park, Hoyoung Lee, and Taesoo Kwon. “Real-Time Hybrid Deep Learning-Based Train Running Safety Prediction Framework of Railway Vehicle,” Machines, vol. 9, no. 7, 2021.
J. Gijs Kuenen, “Anammox bacteria: from discovery to application,” Nature Reviews Microbiology, vol. 6, no. 4, pp. 320-326, 2008.
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Weiwu Yan, Di Tang, and Yujun Lin. “A data-driven soft sensor modeling method based on deep learning and its application,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 64, no. 5, pp. 4237-4245, 2016.
Hyunsoo Lee, Seok-Youn Han, Keejun Park, Hoyoung Lee, and Taesoo Kwon. “Real-Time Hybrid Deep Learning-Based Train Running Safety Prediction Framework of Railway Vehicle,” Machines, vol. 9, no. 7, 2021.
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