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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
남의석 (Far East University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제71권 제8호
발행연도
2022.8
수록면
1,176 - 1,181 (6page)
DOI
10.5370/KIEE.2022.71.8.1176

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신경회로망을 이용한 상수처리시스템의 응집제 주입공정 최적화
남의석 ,  박종진 ,  장석호 외 5명 제어·자동화·시스템공학 논문지 1997.01 학술저널

초록· 키워드

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In this paper, we proposed Dissolved Oxygen(DO) neural network model of activated sludge process using XAI(eXplainable AI) in wastewater treatment system. To improve the model performance, input water qualities are to be reliable and have a much influences in DO biological operation. In regulations, COD, T-N, T-P, pH, SS of effluent are hourly to transmitted in Korea Environment Corporation. If these values are exceed the legal standards, the penalty is given. Therefore these data are very reliable and is monitored by operators critically. So these data is to be inputs of DO neural network model. And XAI(eXplainable AI) is utilized to decide which input water qualities have much influences in the process. LRP(Layer-wise Relevance Propagation) is used among various XAI(eXplainable AI) methods. NH4, MLSS, pH in aeration tank and COD, TN, TP, SS in secondary clarifier are input candidates of model for Do neural network modeling. Using LRP, COD, NH4, MLSS, SS are decided to be inputs of Do neural network model.
The validity of the proposed method was proved by applying to the DO neural network model of activated sludge process which was developed in previous research. 3 years hourly data was used for modeling and estimation. The result show that the performance of the proposed model was improved in comparison of conventional neural network models.
In the future, absolute values of weight in LRP will be more considered because we considered only the inputs orders of influencing on DO biological operation.
#Neural Network #XAI #Layer-wise Relevance Propagation #Wastewater Treatment System #Activated Sludge Process

목차

Abstract
1. 서론
2. 하수처리시스템의 활성슬러지 공정
3. 활성슬러지 공정 모델링
4. 설명가능한 인공지능(XAI, eXplainable AI)의 적용
5. 활성슬러지공정 신경회로망 DO 모델
6. 성능평가
5. 결론
References

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