| 학회 | 한국화학공학회 |
| 학술대회 | 2022년 봄 (04/20 ~ 04/23, 제주국제컨벤션센터) |
| 권호 | 28권 1호, p.131 |
| 발표분야 | [주제 2] 기계학습 |
| 제목 | 암모니아 방출량 예측을 위한 인공신경망의 초매개변수 최적화와 불균형 데이터 보강 |
| 초록 | 인공신경망(artificial neural network)은 축적된 데이터의 분석과 데이터로부터 유용한 정보의 추출을 위하여 많은 학문 분야 및 산업계에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 암모니아 방출량 예측을 위한 인공신경망에서 데이터 전처리, 불균형 데이터의 보강, 초매개변수 최적화를 통하여 신뢰성 있는 인공신경망 모델을 구축하였다. 불균형 데이터 보강과 순차적인 초매개변수 공간 탐색을 이용하여 초매개변수를 최적화하였고, 기존의 인공신경망 모델보다 성능이 향상됨을 보였다. 본 연구를 통해 데이터 수가 적거나 불균형 데이터가 존재하는 공학 문제에 대해 인공신경망 기법을 통하여 효과적으로 분석할 수 있는 방안이 제시되었다. |
| 저자 | 정평곤, 임영일 |
| 소속 | 한경대 |
| 키워드 | 공정시스템(Process Systems Engineering) |
| 원문파일 | 초록 보기 |
