| 학회 |
한국화학공학회 |
| 학술대회 |
2002년 봄 (04/26 ~ 04/27, 강원대학교) |
| 권호 |
8권 1호, p.449 |
| 발표분야 |
공정시스템 |
| 제목 |
유전 프로그래밍과 신경망 회로를 이용한 화학 공정 산업에서의 함수 최적화 |
| 초록 |
화학공정산업에서 대부분의 시스템은 비선형이며 따라서 그에 맞는 모델을 개발하기 위해서는 상당한 노력과 시간을 필요로 한다. 현재 공정산업에서는 지식기반 모델 기술을 사용하고 있으며 이 기술은 크게 두 가지의 범주로 나눌 수 있다. 하나는 다양한 통계적 기법과 회귀분석에 기초한 것이며 다른 하나는 신경망 회로와 진화 프로그래밍 등의 기법에 기반을 두는 인공지능을 이용하는 것이다. 본 연구에서는 후자 즉 인공지능 기법을 이용한 화학 공정 모델링에 대해서 제안하고자 한다. 화학 공정 모델링에서 대체적으로 신경망 회로는 시스템 규명 및 모델링에 유전 프로그래밍은 정상상태 모델링에 이용되고 있다. 하지만 신경망 회로와 유전 프로그래밍의 특징을 결합한 모델은 거의 없는 실정이다. 여기서 제안한 모델은 신경망 회로의 피드백과 유전 프로그래밍의 Symbolic evolving method을 결합한 형태이다. 사례연구를 통하여 이 모델이 더 나은 예측 결과뿐만 아니라 공정 최적화에 사용될 수 있는 Empirical formulae도 만들 수 있음을 확인할 수 있었으며 더 작은 수의 Neuron으로 기존의 신경망 회로보다 더 작은 에러를 갖는 효율적인 모델임을 확인할 수 있었다. |
| 저자 |
이창준, 김윤식, 윤인섭
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| 소속 |
서울대 |
| 키워드 |
Genetic programming; Artificial neural Network
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| E-Mail |
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| 원문파일 |
초록 보기 |
