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역삼투 공정의 센서로부터 수집된 모니터링 데이터의 데이터베이스를 구축하는 단계;상기 데이터베이스를 이용한 시간지연 신경망 기계학습을 통해 역삼투막 오염 예측 모델을 구성하는 단계;데이터 결측에 의한 입력층 노드에서 다음층 노드로 신호가 전달되지 않는 것을 방지하여 예측 정확도 저하를 방지하기 위해 상기 역삼투막 오염 예측 모델에 기준 시점으로부터 임의의 과거 시점까지의 데이터를 하나로 묶고, 입력 변수의 종류에 따라 입력 데이터의 양을 변화시켜 입력하여 예측 정확도를 계산하는 단계; 및상기 예측 정확도 중 최고의 예측 정확도를 가질 때의 입력 데이터의 양을 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 역삼투막 오염 예측 모델의 표본 입력 데이터 양 결정 방법
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제1항에 있어서,상기 역삼투 공정의 센서로부터 수집된 모니터링 데이터는 유입수 온도, 유입수 TDS 농도, 운전 압력, 유입수 유량, 생산수 유량, 생산수 TDS 농도, 생산수 압력 및 농축수 압력 중 어느 하나 이상인 것을 특징으로 하는 역삼투막 오염 예측 모델의 표본 입력 데이터 양 결정 방법
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제2항에 있어서,상기 역삼투 공정의 센서로부터 수집된 모니터링 데이터 중 하나 이상의 결측이 있는 것을 특징으로 하는 역삼투막 오염 예측 모델의 표본 입력 데이터 양 결정 방법
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제1항에 있어서,상기 시간지연 신경망은 숨김층이 1층 내지 3층인 것을 특징으로 하는 역삼투막 오염 예측 모델의 표본 입력 데이터 양 결정 방법
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제1항에 있어서,미래 예측 시점이 현재에서 멀어질수록 입력 데이터의 양이 증가하는 것을 특징으로 하는 역삼투막 오염 예측 모델의 표본 입력 데이터 양 결정 방법
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제1항에 있어서,상기 입력 데이터는 결측 데이터를 포함하고, 상기 결측 데이터가 많아질수록 입력 데이터의 양이 증가하는 것을 특징으로 하는 역삼투막 오염 예측 모델의 표본 입력 데이터 양 결정 방법
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제1항에 있어서,상기 예측 정확도는 하기 수학식 (1)에 따라 계산되는 것을 특징으로 하는 역삼투막 오염 예측 모델의 표본 입력 데이터 양 결정 방법
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제1항에 있어서,상기 예측 정확도 중 최고의 예측 정확도를 가질 때의 입력 데이터의 양을 결정하는 단계에서 상기 데이터의 양은 일(日) 단위로 결정되는 것을 특징으로 하는 역삼투막 오염 예측 모델의 표본 입력 데이터 양 결정 방법
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제1항에 있어서,상기 결정된 데이터의 양을 역삼투막 오염 예측에 실시간으로 제공하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 역삼투막 오염 예측 모델의 표본 입력 데이터 양 결정 방법
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제1항에 있어서,상기 역삼투 공정의 센서로부터 수집된 모니터링 데이터의 데이터베이스를 구축하는 단계;와 상기 데이터베이스를 이용하여 역삼투막 오염 예측 모델을 구성하는 단계; 사이에 입력값을 정규화(normalizing)하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 역삼투막 오염 예측 모델의 표본 입력 데이터 양 결정 방법
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역삼투 공정에서 유입수 인자 및 생산수 인자를 수집하기 위한 데이터 수집부;상기 유입수 인자 및 생산수 인자를 입력 받아, 역삼투 공정의 센서로부터 수집된 모니터링 데이터의 데이터베이스를 이용한 시간지연 신경망 기계학습을 통해 구성된 역삼투막 오염 예측 모델을 구동하는 구동부;데이터 결측에 의한 입력층 노드에서 다음층 노드로 신호가 전달되지 않는 것을 방지하여 예측 정확도 저하를 방지하기 위해 상기 구동부에서 구동되는 역삼투막 오염 예측 모델에 기준 시점으로부터 임의의 과거 시점까지의 데이터를 하나로 묶고, 입력 변수의 종류에 따라 입력 데이터의 양을 변화시켜 입력하여 예측 정확도를 계산하고 최고의 예측 정확도를 가질 때의 입력 데이터의 양을 결정하는 연산부; 및상기 연산부에서 결정된 데이터의 양을 실시간으로 구동부에 전달하는 피드백부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 역삼투막 오염 예측 장치
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제13항에 있어서,상기 연산부가 최고의 예측 정확도를 가질 때의 입력 데이터의 양을 결정할 때, 상기 데이터의 양은 일(日) 단위로 결정되는 것을 특징으로 하는 역삼투막 오염 예측 장치
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