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한국수자원학회 / v.38, no.7, 2005년, pp.575-584 
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유량과 수질을 연계한 실시간 인공지능 경보시스템 개발 (II) 경보시스템 구축
( A Development of Real Time Artificial Intelligence Warning System Linked Discharge and Water Quality (II) Construction of Warning System ) |
| 연인성;안상진; 충북대학교 토목공학과;충북대학교 토목공학과;
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| 초 록 |
| 수질오염 사고를 판단하기위한 경보모형은 다중퍼셉트론과 다층신경망, 뉴로-퍼지 모형들로 구성되었으며, 개발된 기준축에 따른 안정, 주의, 경고 상태를 학습하였다. 수질예측 모형에 유출예측 모형을 연계하고 경보모형을 결합하여 인공지능 시스템을 구축하였으며, 구축된 시스템을 GUI로 구현하였다. GUI 화면은 초기화면, 자료 전처리 과정, 유량예측 과정, 수질예측 과정, 경보시스템의 순으로 진행된다. 수질오염 사고에 대한 시나리오를 작성하여 시스템의 적용성을 검토하였으며, 인공지능 경보시스템은 이상수질에 대하여 위험 및 안정 상태를 적합하게 구별하는 것으로 나타났다. |
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| The judgement model to warn of possible pollution accident is constructed by multi-perceptron, multi layer neural network, neuro-fuzzy and it is trained stability, notice, and warming situation due to developed standard axis. The water quality forecasting model is linked to the runoff forecasting model, and joined with the judgement model to warn of possible pollution accident, which completes the artificial intelligence warning system. And GUI (Graphic User Interface) has been designed for that system. GUI screens, in order of process, are main page, data edit, discharge forecasting, water quality forecasting, warming system. The application capability of the system was estimated by the pollution accident scenario. Estimation results verify that the artificial intelligence warning system can be a reasonable judgement of the noized water pollution data. |
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| 키워드 |
| 경보시스템;수질오염 사고;인공지능;다중퍼셉트론;다층신경망;뉴로-퍼지;warning system;pollution accident;artificial intelligence;multi-perceptron;multi layer neural network;neuro-fuzzy;GUI; |
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한국수자원학회논문집 / v.38, no.7, 2005년, pp.575-584
한국수자원학회
ISSN : 1226-6280
UCI : G100:I100-KOI(KISTI1.1003/JNL.JAKO200531234566471)
언어 : 한국어 |
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| 논문 제공 : KISTI 한국과학기술정보연구원 |
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