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연합인증

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경험적 모드 분해 및 딥러닝 기법을 활용한 능동형 상수도 수질오염감시시스템 개발
Development of active contamination warning system in water supply system using empirical mode decomposition and deep learning 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 경상대학교
GyeongSang National University
연구책임자 윤석민
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2023-06
과제시작연도 2022
주관부처 교육부
Ministry of Education
등록번호 TRKO202300005809
과제고유번호 1345352359
사업명 이공학학술연구기반구축
DB 구축일자 2023-09-13
키워드 앙상블 경험적 모드분해.순환신경망.수질오염감시시스템.수질예측.EEMD.LSTM.Contamination Warnig System.Water Quality Estimation.

초록

연구개발 목표 및 내용
최종 목표
- 미국 EPA는 상수도시스템 전 과정에 대하여 테러에 의한 의도적인 사고를 포함한 모든 발생 가능한 수질오염사고들을 조기에 감지하고, 신속한 경보 발령과 처리를 수행할 수 있는 총체적인 대응으로서 CWS의 개념을 수립하였음
- 상수도 시스템에서 관측되는 기본 수질감시항목(pH, 탁도등)들을 대상으로 관측값이 설정 한계값(먹는 물 수질 기준 등)을 초과하는 경우 수질오염경보를 발령하게 되는‘Set Point’방법을 적용 → 위양성의 거짓경보로 인해 신뢰도 불신, 위음성의 거짓경보로

표/그림 (6)

참고문헌 (25)

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