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The established mathematical modeling methods have limitation to know the hydraulic characteristics at the wastewater treatment plant which are complex and nonlinear systems. So, an artificial neural network (ANN) model based on hydraulic characteristics is applied for modeling wastewater quality of a full-scale wastewater treatment plant using DNR (Daewoo nutrient removal) process. ANN was trained using data which are influents (TSS, BOD, COD, TN, TP) and effluents (COD, TN, TP) components in a year, and predicted the effluent results based on the training. To raise the efficiency of prediction, inputs of ANN are added the influent and effluent information that are in yesterday and the day before yesterday. The results of training data tend to have high accuracy between real value and predicted value, but test data tend to have lower accuracy. However, the more hydraulic characteristics are considered, the results become more accuracy.

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
혼합 약한 분류기를 이용한 AdaBoost 알고리즘의 성능 개선 방법 김정현 ;등 죽 ;김진영 ;강동중 pp.457-464

멀티모달 정보변환을 통한 시각장애우 보행 보조 시스템 유재형 ;한영준 ;한헌수 pp.465-472

비젼 기반의 무인이송차량 정차 시스템 박영수 ;박지훈 ;이제원 ;김상우 pp.473-479

도심 자율주행을 위한 비전기반 차선 추종주행 실험 서승범 ;강연식 ;노치원 ;강성철 pp.480-487

CPU와 GPU의 병렬 처리를 이용한 고속 물체 인식 알고리즘 구현 김준철 ;정용한 ;박은수 ;최학남 ;김학일 ;허욱렬 pp.488-495

이동 로봇을 위한 전정안반사 기반 비젼 추적 시스템의 인식 성능 평가 박재홍 ;반 욱 ;최태영 ;권현일 ;조동일 ;김광수 pp.496-504

감시용 로봇의 시각을 위한 인공 신경망 기반 겹친 사람의 구분 도용태 pp.505-510

걸음걸이 인식을 통한 감시용 로봇에서의 개인 확인 박진일 ;이욱재 ;조재훈 ;송창규 ;전명근 pp.511-518

스테레오 적외선 조명 및 단일카메라를 이용한 3차원 환경인지 이수용 ;송재복 pp.519-524

Circle Criterion을 이용한 FLC의 안정도에 대한 고찰 이경웅 ;최한수 pp.525-529

네트워크을 통해 동작하는 애완 로봇 시뮬레이터 이성훈 ;이수영 ;최병욱 pp.530-537

펙인홀 작업을 위한 임피던스 제어 기반의 직접교시 및 재현 알고리즘 김현중 ;백주훈 ;송재복 pp.538-542

마이크로포지셔닝 병렬평행기구의 개발 및 실험 차영엽 ;윤권하 pp.543-547

다중패턴 홀로그램을 위한 자동광학검사 시스템 권혁중 ;박태형 pp.548-554

실규모 하수처리공정에서 동력학적 동특성에 기반한 인공지능 모델링 및 예측기법 김민한 ;유창구 pp.555-561

참고문헌 (15건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 G. Olsson and B. Newell, Wastewater Treatment System – Modelling, Diagnosis and Control, IWA, UK, 1999. 미소장
2 J. R. Kim, “Model optimization and model based supervisory local control for activated sludge process,” Korea, Pusan university, Ph. D. thesis, 2006. 미소장
3 김민한, 유창규, “모델링 기법을 이용한 하수처리 공정설계와 환경성 및 경제성 평가,” 한국화학공학., 제46권 제3호, pp. 610-618, June 2008. 미소장
4 최동진, 박희경, “혼합신경망 모델을 이용한 폐수처리공정의 수질인자의 추정,” 한국물환경학회, 제17권 제1호, pp. 87-98, Jan. 2001. 미소장
5 M. S. Park, Application of Artificial Neural Nets in Bioprocess System, Korea, KAIST, Ph. D thesis, 1997. 미소장
6 Estimation of wastewater process parameters using neural networks 네이버 미소장
7 Gray and Neural Network Prediction of Effluent from the Wastewater Treatment Plant of Industrial Park Using Influent Quality 네이버 미소장
8 A hybrid neural network-first principles approach to batch unit optimisation 네이버 미소장
9 Hybrid neural network modeling of a full‐scale industrial wastewater treatment process 네이버 미소장
10 H. Demuth, M. Beale, and M. Hagan, Neural Network Toolbox 5 –User’s Guide, Marhworks, USA, 2007. 미소장
11 Y. S. Kim, Comparisons of Partial Least Squares Method and Artificial Neural Network for Analyzing Process Monitoring Data, Korea, KAIST, Ph. D thesis, 1998. 미소장
12 S. J. Chae, Optimal Design of Artificial Neural Network Model Using the Taguchi’s Method, Korea, Dong Eui university, Ph. M thesis, 2001. 미소장
13 Biotechnology Journal 3/2008 네이버 미소장
14 서창원, 란 티 뉴엔, 정형석, 이상민, 이의신, 신항식, “슬러지 침전성이 DNR 공정에 미치는 영향 평가,” 대한상하수도학회, 제20권 제2호, pp. 273-280, 2006. 미소장
15 H. S. Jeong, S. H. Lee, H. S. Shin, and E. Y. Song, “Analysis and prediction of sewage components of urban wastewater treatment plant using neural network,” J. of KSEE, vol. 28, no. 3, pp. 308-315, 2006. 미소장

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