Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | 윤동원 | - |
dc.contributor.author | 이형창 | - |
dc.date.accessioned | 2019-02-28T03:23:40Z | - |
dc.date.available | 2019-02-28T03:23:40Z | - |
dc.date.issued | 2019-02 | - |
dc.identifier.uri | https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/100021 | - |
dc.identifier.uri | http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000435105 | en_US |
dc.description.abstract | 최근 정보통신기술의 발달로 대량의 데이터베이스를 이용한 빅데이터 분석과 다양한 데이터마이닝 알고리즘의 적용이 가능하게 되었다. 하천에서 고탁도의 물이 취수되면 정수장에서는 급격한 유입 탁도 변화를 선제적으로 예측하여 사전에 응집제 약품제어 최적의 의사결정이 필요하다. 본 논문에서는 취수지점과 정수장에 대한 과거 시계열 탁도 빅데이터를 활용하여 상관분석에 의해 체류시간을 예측하며, 이 체류시간에 따라 회귀분석에 의한 선형회귀방정식을 제시한다. 취수지점의 데이터 오류에 의한 예측오차를 해소하기 위해 이 선형회귀방정식에 대해 현재 정수장의 실측치와 예측치에 대한 탁도 오차를 피드백 보정한 예측 알고리즘으로 정수장 유입수 탁도 예측이 가능함을 제안한다. | - |
dc.publisher | 한양대학교 | - |
dc.title | 수질 빅데이터 분석을 통한 정수장 유입 탁도 예측 | - |
dc.title.alternative | Prediction of influent turbidity in water treatment plant using big data analysis | - |
dc.type | Theses | - |
dc.contributor.googleauthor | 이형창 | - |
dc.contributor.alternativeauthor | Lee, Hyoung Chang | - |
dc.sector.campus | S | - |
dc.sector.daehak | 공학대학원 | - |
dc.sector.department | 전기ㆍ전자ㆍ컴퓨터공학과 | - |
dc.description.degree | Master | - |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.