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AI 기반 복합센서 사전검증시스템을 활용한 약품투입량 분석 및 예측모델 개발
Development of Drug Input Analysis and Prediction Model Using AI-based Composite Sensors Pre-Verification System 원문보기

한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회, 2022 Oct. 03, 2022년, pp.559 - 561  

성민석 (한국수자원공사) ,  김국일 (한국수자원공사) ,  안상병 (한국수자원공사) ,  홍성택 (한국수자원공사)

초록
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수돗물 생산·공급의 안정성을 확보하기 위하여 AI 기반 복합센서를 실증지인 정수장에 적용하기 전에 사전검증할 수 있는 시스템을 구축하였으며, 2019년 12월부터 2021년 12월까지 약 2년간의 고령정수장 생활용수의 약품투입량 관련된 데이터를 수집·분석하여 약품투입량 예측모델을 개발하고자 하였다. 이상치 제거와 파생변수 생성 등 데이터 전처리를 통해 각 Tag의 이상치를 제거하고 1분 주기 데이터를 60분 구간 평균 데이터로 주기를 설정하고 PLS 모형을 사용하여 모델을 학습시켰으며, 각 모델들의 예측 정도를 비교·검증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In order to secure the stability of tap water production and supply, we have built a system that can be pre-verified before applying AI-based composite sensors to the water purification plant, which is a demonstration site. We have collected and analyzed data related to the drug input of the GO-RYEO...

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