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전기화학 수처리 공정 제어 시스템을 이용한 전기화학 수처리 공정 제어 방법에 있어서,기 저장된 전기 화학 셀에 유입되는 유입수 농도, 유입수 pH, 상기 전기 화학 셀로부터 배출되는 유출수 농도, 유출수 pH, 상기 전기 화학 셀에 인가되는 전류 및 전압 값을 이용하여 학습모델을 생성하는 단계,상기 전기 화학 셀에 설치되어 있는 복수의 센서를 통해 유입수 농도, 유입수 pH 및 유출수 농도를 센싱하고, 상기 전기 화학 셀에 인가되는 전류 및 전압 값을 획득하는 단계,상기 센싱된 유입수 농도, 유입수 pH 및 유출수 농도, 전류 및 전압 값을 상기 학습모델에 적용하여 유출수 pH를 예측하는 단계, 그리고상기 예측된 유출수 pH에 따라 상기 유출수 pH가 적정 pH 범위에 포함되도록 상기 전기 화학 셀에 인가되는 전류 또는 전압을 제어하는 단계를 포함하는 수소이온 농도 예측 및 제어 방법
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제1항에 있어서,상기 학습 모델을 생성하는 단계는, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘에 상기 유입수 농도, 유입수 pH, 유출수 농도, 전류 및 전압을 입력 계수로 설정하고, 그에 따른 유출수 pH를 출력 계수로 설정하여 상기 학습 모델을 학습하는 수소이온 농도 예측 및 제어 방법
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제1항에 있어서,상기 전기 화학 셀에 인가되는 전류 또는 전압을 제어하는 단계는,상기 예측된 유출수 pH가 제1 기준 pH보다 작거나 제2 기준 pH보다 큰 경우, 상기 전기 화학 셀에 인가되는 전류의 진행 방향을 변경하는 수소이온 농도 예측 및 제어 방법
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제3항에 있어서,상기 전기 화학 셀에 인가되는 전류 또는 전압을 제어하는 단계는,상기 예측된 유출수 pH가 제1 기준 pH 이상이고 제2 기준 pH 이하인 경우, 상기 전기 화학 셀에 인가되는 전류의 진행 방향을 유지시키는 수소이온 농도 예측 및 제어 방법
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제4항에 있어서,상기 전기 화학 셀에 입력되는 전류 및 전압은 CC-wide, CC-narrow, CV-high 및 CV-low 모드에서 서로 다른 범위의 값으로 설정되는 수소이온 농도 예측 및 제어 방법
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딥러닝 기반 전기화학 수처리 공정 제어 시스템에 있어서, 기 저장된 전기 화학 셀에 유입되는 유입수 농도, 유입수 pH, 상기 전기 화학 셀로부터 배출되는 유출수 농도, 유출수 pH, 상기 전기 화학 셀에 인가되는 전류 및 전압 값을 이용하여 학습모델을 생성하는 학습부,상기 전기 화학 셀에 설치되어 있는 복수의 센서를 통해 유입수 농도, 유입수 pH 및 유출수 농도를 센싱하고, 상기 전기 화학 셀에 인가되는 전류 및 전압 값을 획득하는 데이터 획득부,상기 센싱된 유입수 농도, 유입수 pH 및 유출수 농도, 전류 및 전압 값을 상기 학습모델에 적용하여 유출수 pH를 예측하는 예측부, 그리고상기 예측된 유출수 pH에 따라 상기 유출수 pH가 적정 pH 범위에 포함되도록 상기 전기 화학 셀에 인가되는 전류 또는 전압을 제어하는 제어부를 포함하는 전기화학 수처리 공정 제어 시스템
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제6항에 있어서,상기 학습부는, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘에 상기 유입수 농도, 유입수 pH, 유출수 농도, 전류 및 전압을 입력 계수로 설정하고, 그에 따른 유출수 pH를 출력 계수로 설정하여 상기 학습 모델을 학습하는 전기화학 수처리 공정 제어 시스템
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제6항에 있어서,상기 제어부는,상기 예측된 유출수 pH가 제1 기준 pH보다 작거나 제2 기준 pH보다 큰 경우, 상기 전기 화학 셀에 인가되는 전류의 진행 방향을 변경하는 전기화학 수처리 공정 제어 시스템
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제8항에 있어서,상기 제어부는,상기 예측된 유출수 pH가 제1 기준 pH 이상이고 제2 기준 pH 이하인 경우, 상기 전기 화학 셀에 인가되는 전류의 진행 방향을 유지시키는 전기화학 수처리 공정 제어 시스템
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제9항에 있어서,상기 전기 화학 셀에 입력되는 전류 및 전압은 CC-wide, CC-narrow, CV-high 및 CV-low 모드에서 서로 다른 범위의 값으로 설정되는 전기화학 수처리 공정 제어 시스템
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