| 학회 |
한국공업화학회 |
| 학술대회 |
2021년 봄 (05/12 ~ 05/14, 부산 벡스코(BEXCO)) |
| 권호 |
25권 1호 |
| 발표분야 |
[화학공정] AI 기반 공정시스템 기술 |
| 제목 |
Data driven model applications using valid domain constraints and parameter ranking subset selection |
| 초록 |
공정에 대한 제한적인 지식만 존재할 경우, 데이터를 활용한 Black box 모델과 기존의 First principle 모델을 결합한 Hybrid 모델을 활용할 수 있다. 이때 어느 Level까지 이 Hybrid 모델을 신뢰할 수 있고 이 모델을 최적화에 어떻게 활용할 수 있을지가 중요하다. 이를 해결하기 위하여 먼저 Convex hull 기준과 Confidence interval 기준을 제약 조건으로 넣음으로써 데이터와 모델이 가지고 있는 정보를 최대한 활용하되 보수적인 결정을 내릴 수 있는 방법론을 제안하였다. 이를 통해 제한된 지식만을 가정한 생물 반응기 시스템에 제안된 방법론을 적용함으로써 이 방법이 가지는 효용성을 검증하였다. 또한 제한된 영역에서의 데이터만 사용할 경우에 모델의 모든 파라미터에 대한 정확한 정보를 얻지 못 할 수 있다. 이를 반영하기 위하여 랭킹을 이용해 제한된 데이터에 대한 유효한 파라미터의 부분 집합을 결정하는 방법을 제안하였고 이를 생물 반응기 모델에 적용하였다. |
| 저자 |
정동휘 |
| 소속 |
울산대 |
| 키워드 |
Data driven model; Deep neural network; Validity domain; Parameter subset
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