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박종률 (비즈데이터) 허환 (비즈데이터) 서정수 (비즈데이터) 김태진 (비즈데이터) 심민규 (서울과학기술대학교) 강문숙 (서울물연구원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
1,898 - 1,901 (4page)

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To increase the efficiency of the water treatment process in a water purification plant, it is important to determine an appropriate coagulant dosage rate. In this study, a simulator for predicting sediment turbidity was developed using the Jar-Test result dataset collected from an actual water purification plant. The reinforcement learning-based coagulant dosage rate optimization model is proposed. The reinforcement learning agent interacts with the environment equipped with the simulator and is trained to determine the optimal coagulant dosage rate that meets the target criterion of sedimentation turbidity. As a result of the experiment, it was confirmed that the proposed reinforcement learning model finds the boundary of optimal coagulant dosage rate that minimizes the coagulant dosage while satisfying the target sediment turbidity value.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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