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노이즈가 포함된 포화증기표의 신경회로망 모델링Modelling of the noise-added saturated steam table using neural networks
- Other Titles
- Modelling of the noise-added saturated steam table using neural networks
- Issue Date
- 2011
- Publisher
- 한국정보통신학회
- Keywords
- Steam table; Saturation; Neural network; Spline interpolation method; 증기표; 포화; 신경회로망; 스플라인 보간법; Steam table; Saturation; Neural network; Spline interpolation method
- Citation
- 한국정보통신학회논문지, v.15, no.2, pp 413 - 418
- Pages
- 6
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 한국정보통신학회논문지
- Volume
- 15
- Number
- 2
- Start Page
- 413
- End Page
- 418
- ISSN
- 2234-4772
2288-4165
- Abstract
- 증기표의 상태량들은 실험을 통하여 얻어진 값이거나 적절한 가정하에서 근사적으로 계산된 값이다. 따라서 증기표의 상태량들은 기본적으로 오차를 가지고 있다. 또한 이러한 상태량을 수치해석에서 사용하기 위하여는 함수근사를 통하여 모델링하여야 한다. 본 연구에서는 포화증기표에 대해 난수를 적절한 크기로 조절한 다음 원래의 성질들에 더하여 인위적으로 노이즈가 포함된 데이터를 만들어 측정오차를 포함하는 상태량의 대용으로 사용했다. 이 데이터의 모델링에는 신경회로망과 2차 스플라인 보간법을 사용되었다. 해석 결과 양단에서는 스플라인 보간법이 신경회로망보다 훨씬 더 적은 상대오차를 보였으며, 양단을 제외하면 신경회로망은 대체로 ±0.2%, 스플라인 보간법은 ±0.5～1.5%의 오차를 보였다. 이것은 사용 범위에서는 신경회로망이 스플라인 보간법보다 훨씬 더 적은 상대오차를 가진다는 것을 의미한다. 이 결과로부터 신경회로망이 스플라인 보간법보다 원래의 값은 더 잘 추적할 수 있으며, 신경회로망이 포화증기표의 모델링에 더 적절한 방법이라는 사실을 확인하였다.
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Collections - 융합기술공과대학 > Division of Mechatronics Engineering > Journal Articles
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