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n개의 실험 데이터 세트를 입력받는 단계,상기 n개의 실험 데이터 세트를 이용하여 생물반응기를 모델링하여 생물반응기 모델을 구축하는 단계, 및상기 생물반응기 모델을 이용하여 상기 생물반응기의 운전 방식에 따른 최적 운전 조건을 결정하는 단계를 포함하는 생물반응기의 운전 조건 결정 방법
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제1항에 있어서,상기 실험 데이터 세트는 기운전된 공정의 상태 변수 및 운전 조건을 포함하는 것을 특징으로 하는 생물반응기의 운전 조건 결정 방법
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제2항에 있어서, 상기 상태 변수는 세포 농도, 양분 농도, 반응기 부피 및 생산물 농도 중 적어도 어느 하나를 포함하며, 상기 운전 조건은 양분 공급 속도(feed rate), 온도, pH(hydrogen exponent) 및 운전 방식 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 생물반응기의 운전 조건 결정 방법
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제1항에 있어서,상기 생물반응기 모델을 구축하는 단계는,상기 n개의 실험 데이터 세트 중 어느 하나의 실험 데이터 세트를 검증 데이터 세트(validation data set)로 하고 나머지 n-1개의 실험 데이터 세트 또는 이의 일부를 트레이닝 데이터 세트(training data set)로 하여 파라미터 세트를 추정하는 단계,상기 트레이닝 데이터 세트에 의해 추정된 파라미터 세트를 이용하여 후보 생물반응기 모델을 생성하는 단계,상기 검증 데이터 세트를 이용하여 상기 생성된 후보 생물반응기 모델의 모사 성능을 검증하는 단계, 및상기 모사 성능 검증 결과에 근거하여 상기 생성된 후보 생물반응기 모델 중 최종 생물반응기 모델을 선정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 생물반응기의 운전 조건 결정 방법
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제4항에 있어서,상기 후보 생물반응기 모델의 모사 성능을 검증하는 단계는 상기 후보 생물반응기 모델의 예측 값과 상기 검증 데이터 세트의 측정값을 비교하여 유효성 검사 오류를 계산하는 것을 특징으로 하는 생물반응기의 운전 조건 결정 방법
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제5항에 있어서,상기 최종 생물반응기 모델을 선정하는 단계는,상기 유효성 검사 오류가 가장 작은 후보 생물반응기 모델을 상기 최종 생물반응기 모델로 선정하는 것을 특징으로 하는 생물반응기의 운전 조건 결정 방법
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제4항에 있어서,상기 후보 생물반응기 모델의 모사 성능을 검증하는 단계는,상기 n개의 실험 데이터 세트 중 트레이닝 데이터 세트 및 검증 데이터 세트를 변경하며 반복적으로 수행하는 것을 특징으로 하는 생물반응기의 운전 조건 결정 방법
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제1항에 있어서,상기 최적 운전 조건을 결정하는 단계는,상기 생물반응기의 전체 운전 시간을 복수 개의 구간으로 나누는 단계,상기 구축된 생물반응기 모델을 이용하여 각 구간별 양분 공급 속도에 따른 상태 변수의 변화를 계산하는 단계, 및상기 상태 변수의 변화 계산 결과를 토대로 상기 생물반응기의 운전 방식에 따라 목적 함수를 최소화하는 최적 양분 공급 속도를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 생물반응기의 운전 조건 결정 방법
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제8항에 있어서,상기 생물반응기의 전체 운전 시간을 복수 개의 구간으로 나누는 단계는,양분 공급 속도 변경 횟수를 선택하는 단계,양분 공급 시작 시간을 계산하는 단계, 및상기 양분 공급 시작 시간부터 상기 생물반응기의 운전 종료 시간까지를 상기 양분 공급 속도 변경 횟수에 근거하여 상기 복수 개의 구간으로 나누고, 구간이 나뉘는 시점을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 생물반응기의 운전 조건 결정 방법
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제8항에 있어서,상기 목적 함수는 수율 및 생산성 중 어느 하나로 선택되는 것을 특징으로 하는 생물반응기의 운전 조건 결정 방법
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제8항에 있어서,상기 운전 방식은 CBO(Continuous Broth Output) 또는 MBO(Middle Broth Output)를 포함하는 것을 특징으로 하는 생물반응기의 운전 조건 결정 방법
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제11항에 있어서,상기 최적 공급 속도를 결정하는 단계는,상기 운전 방식이 MBO 방식인 경우, 반응기 부피가 최대 부피에 도달하는 시점을 계산하는 단계,상기 계산된 시점에서 상기 반응기 부피를 상기 반응기 부피에서 생물반응기에서 배출되는 생산물 부피인 MBO 부피(VMBO)를 차감한 부피로 하고 상기 반응기 부피가 최대 부피에 도달한 구간의 시작 지점부터 상기 계산된 시점까지의 상태 변수의 변화 계산 결과를 저장하는 단계, 및상기 구축된 생물반응기 모델을 이용하여 상기 계산된 시점부터 상기 반응기 부피가 최대 부피에 도달한 구간의 종료 지점까지의 상태 변수의 변화를 계산하여 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 생물반응기의 운전 조건 결정 방법
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메모리, 및상기 메모리에 연결되는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는 n개의 실험 데이터 세트를 입력받고 상기 n개의 실험 데이터 세트를 이용하여 생물반응기를 모델링하여 생물반응기 모델을 구축하고, 구축된 생물반응기 모델을 이용하여 상기 생물반응기의 운전 방식에 따른 최적 운전 조건을 결정하는 것을 특징으로 하는 생물반응기의 운전 조건 결정 장치
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제13항에 있어서,상기 실험 데이터 세트는 기운전된 공정의 상태 변수 및 운전 조건을 포함하고,상기 상태 변수는 세포 농도, 양분 농도, 반응기 부피 및 생산물 농도 중 적어도 어느 하나를 포함하며, 상기 운전 조건은 양분 공급 속도(feed rate), 온도, pH(hydrogen exponent) 및 운전 방식 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 생물반응기의 운전 조건 결정 장치
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제13항에 있어서,상기 프로세서는,상기 n개의 실험 데이터 세트 중 어느 하나의 실험 데이터 세트를 검증 데이터 세트로 하고 나머지 n-1개의 실험 데이터 세트 또는 이의 일부를 트레이닝 데이터 세트로 이용하여 파라미터 세트를 추정하고, 상기 추정된 파라미터 세트를 이용하여 후보 생물반응기 모델을 생성하고 상기 검증 데이터 세트를 이용하여 상기 후보 생물반응기 모델의 모사 성능을 검증하고, 상기 모사 성능 검증 결과에 근거하여 최종 생물반응기 모델을 선정하는 것을 특징으로 하는 생물반응기의 운전 조건 결정 장치
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제15항에 있어서,상기 프로세서는,상기 후보 생물반응기 모델의 예측 값과 상기 검증 데이터 세트의 측정 값을 비교하여 유효성 검사 오류를 계산하는 것을 특징으로 하는 생물반응기의 운전 조건 결정 장치
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제16항에 있어서,상기 프로세서는,상기 후보 생물반응기 모델 중 상기 유효성 검사 오류가 가장 작은 후보 생물반응기 모델을 최종 생물반응기 모델로 선택하는 것을 특징으로 하는 생물반응기의 운전 조건 결정 장치
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제15항에 있어서,상기 프로세서는,상기 n개의 실험 데이터 세트 중 트레이닝 데이터 세트 및 검증 데이터 세트를 변경하며 후보 생물반응기 모델의 모사 성능 검증을 반복적으로 수행하는 것을 특징으로 하는 생물반응기의 운전 조건 결정 장치
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제15항에 있어서,상기 프로세서는,상기 생물반응기의 전체 운전 시간을 복수 개의 구간으로 나누고 상기 구축된 생물반응기 모델을 이용하여 각 구간별 양분 공급 속도에 따른 상태 변수의 변화를 계산하고, 상기 상태 변수의 변화 계산 결과를 토대로 상기 생물반응기의 운전 방식에 따라 계산된 상태 변수의 변화에 목적 함수를 최소화하는 최적 공급 속도를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 생물반응기의 운전 조건 결정 장치
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제19항에 있어서,상기 프로세서는,양분 공급 속도 변경 횟수를 선택하고, 양분 공급 시작 시간을 계산한 후, 상기 양분 공급 시작 시간부터 상기 생물반응기의 운전 종료 시간까지를 상기 양분 공급 속도 변경 횟수에 근거하여 상기 복수 개의 구간으로 나누고, 구간이 나뉘는 시점을 계산하는 것을 특징으로 하는 생물반응기의 운전 조건 결정 장치
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제15항에 있어서,상기 프로세서는,상기 운전 방식이 MBO 방식인 경우, 반응기 부피가 최대 부피에 도달하는 시점을 계산하고, 상기 계산된 시점에서 상기 반응기 부피를 상기 반응기 부피에서 생물반응기에서 배출되는 생산물 부피인 MBO 부피(VMBO)를 차감한 부피로 하고 상기 반응기 부피가 최대 부피에 도달한 구간의 시작 지점부터 상기 계산된 시점까지의 상태 변수의 변화 계산 결과를 저장하고, 상기 구축된 생물반응기 모델을 이용하여 상기 계산된 시점부터 상기 반응기 부피가 최대 부피에 도달한 구간의 종료 지점까지의 상태 변수의 변화를 계산하여 저장하는 것을 특징으로 하는 생물반응기의 운전 조건 결정 장치
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