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머신러닝으로 분석한 과황산 활성화를 이용한 유류오염물질 처리 효율
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- 발행기관
- 한국퇴적환경준설학회(구 한국환경준설학회) 바로가기
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- 간행물
- 한국퇴적환경준설학회 학술대회 초록집(구 한국환경준설학회 학술대회 논문집) 바로가기
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- 통권
- 2023년 한국환경준설학회 춘계 학술대회 초록집 (2023.05)바로가기
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- 페이지
- pp.4-4
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A433072
원문정보
초록
- 한국어
- 과황산 활성화를 통한 유류오염물질의 분해 효율을 머신러닝으로 비교하는 연구를 수행했다. 이 연구에서는 Bag of Words 머신러닝을 이용하여 단어의 사용빈도를 파악하고, 어떤 활성제가 가장 효과적으로 사용되는지 확인했다. 이를 위해 철, 카본, thermally, 영가철, 산, UV 등의 단어가 많이 나타났다. 문헌조사를 통해 이들 활성제의 분해 효율을 비지도학습 머신러닝으로 비교한 결과, UV, 철기반 공정, 산 또는 열 기반 공정이 순서대로 좋은 분해 효율을 보였다. 이러한 연구 결과는 환경오염 문제 해결을 위해 과황산 활성화를 활용하는데 유용한 지표로 활용될 수 있다. 따라서, 이 연구에서는 과황산 활성화를 통한 유류오염물질의 분해 효율을 머신러닝으로 비교하는 방법을 제시한다. 이러한 연구 결과는 환경 보호 및 오염물질 처리 기술 개발에 기여할 수 있을 것이다.
키워드
유류오염물질 머신러닝 과황산 활성제 분해 효율 비교저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국퇴적환경준설학회(구 한국환경준설학회) [Korean Society of Sediment Environment and Dredging]
- 설립연도
- 2011
- 분야
- 자연과학>해양학
- 소개
- 본 학회는 저수지, 호소, 하천, 연안해역의 환경개선을 위한 준설공사에 관련된 연구를 촉진하고 국내•외의 관련 연구, 교육 및 산업기관과의 교류를 도모하여 지속 가능한 수 환경 퇴적물관리에 관한 과학기술 진전에 기여함을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국퇴적환경준설학회 학술대회 초록집(구 한국환경준설학회 학술대회 논문집)
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2012~2026
- 십진분류
- KDC 539 DDC 628
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