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저자정보
연인성 (충북대학교 건설기술연구소) 이재경 (대원과학대학 토목과) 이재관 (국립환경과학원) 안상진 (충북대학교)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회 학술발표회 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
발행연도
2007.1
수록면
1,043 - 1,047 (5page)

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수질오염사고로 발생할 수 있는 시나리오를 통해서 스스로 수질오염사고를 판단할 수 있는 지능형 알고리즘들을 검토하였다. 지능형 알고리즘의 학습을 위해 개발된 기준축과 학습지표는 적절한 결과를 유도하는데 유용하였다. 다층신경망, 뉴로-퍼지 알고리즘은 TOC와 DO의 이상 수질에 대하여 안정, 주의, 경고 상태를 적합하게 구별하는 것으로 나타났으며, 다중퍼셉트론 알고리즘은 모호한 자료에 대해서는 판단능력이 부족한 것으로 나타났다. 구조가 단순하지만 양방향 연산을 수행하는 BAM(Bidirectional Associative Memory) 알고리즘은 다층신경망과 뉴로-퍼지 알고리즘과 비교할 때, 학습 및 구동시간이 짧을 뿐만아니라 결과 또한 안정적인 것으로 나타났다.
#수질오염사고 #지능형 #경보 #자동측정망

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