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    ⅰ ⅱ ⅲ ⅳ ⅴ ⅵ ⅶ ⅷ ⅸ ⅹ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Ⅶ Ⅷ Ⅸ Ⅹ
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    머신러닝 기반의 유량계 특성분석을 통한 유수율 오차 규명·활용

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

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    유수율 신뢰도에 영향을 미치는 유량, 수온 등의 센서 데이터 등을 추출하여 데이터간의 상관관계를 머신러닝 알고리즘을 통해 분석하고 그 결과로 유량계에 대한 오차 규명과 현업에서 실용화 할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
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    유수율 신뢰도에 영향을 미치는 유량, 수온 등의 센서 데이터 등을 추출하여 데이터간의 상관관계를 머신러닝 알고리즘을 통해 분석하고 그 결과로 유량계에 대한 오차 규명과 현업에서 실...

    유수율 신뢰도에 영향을 미치는 유량, 수온 등의 센서 데이터 등을 추출하여 데이터간의 상관관계를 머신러닝 알고리즘을 통해 분석하고 그 결과로 유량계에 대한 오차 규명과 현업에서 실용화 할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

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    By extracting sensor data such as flow rate and water temperature that affect flow rate reliability, the correlation between data is analyzed through machine learning algorithms, and as a result, we intend to identify errors in the flow meter and propose a plan that can be put to practical use in the field.
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    By extracting sensor data such as flow rate and water temperature that affect flow rate reliability, the correlation between data is analyzed through machine learning algorithms, and as a result, we intend to identify errors in the flow meter and prop...

    By extracting sensor data such as flow rate and water temperature that affect flow rate reliability, the correlation between data is analyzed through machine learning algorithms, and as a result, we intend to identify errors in the flow meter and propose a plan that can be put to practical use in the field.

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    목차 (Table of Contents)

    • 요약
    • ABSTRACT
    • Ⅰ. 서론
    • Ⅱ. 본론
    • Ⅲ. 수온과 유수율 상관관계 분석
    • 요약
    • ABSTRACT
    • Ⅰ. 서론
    • Ⅱ. 본론
    • Ⅲ. 수온과 유수율 상관관계 분석
    • Ⅳ. 현업 실용화 방안
    • Ⅴ. 결론
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