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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      수질오염 경보를 위한 양방향연상기억(BAM) 알고리즘 = BAM(Bidirectional Associative Memory) Algorithm for Water Pollution Warning System

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      https://www.riss.kr/link?id=A107414747

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      국문 초록 (Abstract)

      <P>국내에서는 주요 하천에 수질자동측정망이 설치되어 운영되고 있다. 적절한 경보를 위해서 실시간 감시체제가 구축되어야 할 것이며, 이를 위해 다양한 기법이 검토되어야 할 것이다...

      <P>국내에서는 주요 하천에 수질자동측정망이 설치되어 운영되고 있다. 적절한 경보를 위해서 실시간 감시체제가 구축되어야 할 것이며, 이를 위해 다양한 기법이 검토되어야 할 것이다. 이번 연구에서는 다중퍼셉트론과 BAM을 이용하여 안정, 주의, 경고 상태를 학습하기위해 3가지 기준축을 적용하였다. 수질오염 사고에 대한 시나리오를 작성하여 BAM의 적용성을 검토하였으며, BAM은 이상 수질에 대한 위험 상태를 적합하게 구별하는 것으로 나타났다. BAM은 다중퍼셉트론과 비교하여 만족할 만한 결과를 보였으며, 9×9의 기준축은 BAM의 학습과 이상 수질을 판별하는데 가장 효과적이었다.</P>

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