DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 엄태일 | ko |
dc.contributor.author | 김인원 | ko |
dc.contributor.author | 박선원 | ko |
dc.date.accessioned | 2013-03-03T04:27:53Z | - |
dc.date.available | 2013-03-03T04:27:53Z | - |
dc.date.created | 2012-02-06 | - |
dc.date.created | 2012-02-06 | - |
dc.date.issued | 1995-10 | - |
dc.identifier.citation | KOREAN CHEMICAL ENGINEERING RESEARCH(HWAHAK KONGHAK), v.33, no.5, pp.652 - 658 | - |
dc.identifier.issn | 0304-128X | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/77218 | - |
dc.description.abstract | 공장에서 측정되는 데이터들은 random error 및 gross error와 같은 측정오차를 포함하고 있으며, 이 데이터들은 공정을 설명한는 물질수지식이나 에너지수지식을 만족시키지 못한다. 이와 같은 데이터를 이용하여 공정해석및 최적화를 하기 위하여는 측정치들을 조정하고(data reconciliation),<BR>gross error를 제거해야 하는 문제(gross error detection)가 선행되어야 한다. 이러한 자료 처리 방법으로는 기존에는 수학적, 통계학적 방법들을 많이 이용하고 있으나, 최근에는 인공신경망을 이용하기도 한다. 본 연구에서는 autoassociative neural network(AAN)과 AAN에 견실성을 부여한 Robust AAN을 이용하여 gross error detection과 data reconciliation(GED/DR)을 동시에 수행할 수 있었다. AAN과 RAAN을 CSTR에 적용하여 비교하고, GED/DR에의 적용 가능성을 검증하였다. AAN을 이용한 GED/DR보다 RAAN을 이용하였을 경우의 GED/DR이 더욱 우수한 결과를 보였다. 공정에 대한 수학적 모델이 없이 공정자료만으로 모델링과 최적화를 행하는 data intensive모델링과 최적화기법에서 위의 방법으로 GED/DR이 가능함을 알 수 있었다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.publisher | 한국화학공학회 | - |
dc.title | 공정자료만을 이용한 모델링 및 최적화에서 Data Reconciliation과 Gross Error Detection | - |
dc.title.alternative | Data Reconciliation and Gross Error Detection for Data Intensive Modeling and Optimization | - |
dc.type | Article | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.citation.volume | 33 | - |
dc.citation.issue | 5 | - |
dc.citation.beginningpage | 652 | - |
dc.citation.endingpage | 658 | - |
dc.citation.publicationname | KOREAN CHEMICAL ENGINEERING RESEARCH(HWAHAK KONGHAK) | - |
dc.contributor.localauthor | 박선원 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 엄태일 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 김인원 | - |
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