Analyses of Recycling Oxic and Anoxic Swine Wastewater Treatment Systen Uisig Neural Networks and Molecular Techniques = 신경회로망과 분자생물학적 기법을 이용한 순환식 호기성 및 미호기성 돈분폐수 처리 시스템의 분석
저자
Choi, J.H. (Division of Civil and Environmental Engineering, Korea Maritime University ) ; Sohn, J.I. (Department of Sensor Engineering Kyungpook National University) ; Yang, H.S. (Department of Microbiology, Gyeongsang National University) ; Chung, Y,R (Department of Microbiology, Gyeongsang National University) ; Lee, M.H. (Department of Microbiology, Gyeongsang National University) ; Koh, S.C. (Division of Civil and Environmental Engineering, Korea Maritime University )
발행기관
한국해양대학교 산업기술연구소(The Research Institute of Industrial Technology)
학술지명
연구논문집(Journal of the Research Institute of Industrial Technology)
권호사항
발행연도
2001
작성언어
English
주제어
KDC
472.000
자료형태
학술저널
수록면
211-222(12쪽)
제공처
본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 순환식 돈분처리 시스템의 실시간 모니터링을 궁극적으로 구현할 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 즉 미생물 군집내의 개체군밀도에 따른 가처리조(유입수, 발효조, 폭기조, 1차 침전조 및 4차 침전조)에서의 폐수처리 과정을 모델을 시도하였다. 측정 데이터에 대해 우선 principal component analysis(PCA) 분석을 적용하여 각 처리조에서의 입력(미생물 밀도와 부유물질, COD, 암모니아성 질소, 무기인, 총인과 같은 처리요소)과 출력간의 상관관계를 파악하고, 각각의 처리조마다 독립된 신경회로망을 적용하여 폐수처리 과정을 모델링하였다. 신경회로망의 입력으로 현재 탱크에서의 미생물의 개체군밀도를 직접 이용하는 대신 PCA 분석 결과를 이용함으로써, 비교적 적은 수의 데이터로 효과적인 모니터링 시스템을 구현할 수 있었다. 즉 각 처리조별로 학습된 신경회로망들을 연결하여 분석한 결과 2일 동안의 폐수 처리 변화를 비교적 정확히 예측할 수 있었다. 또한 분자생물학적 기법(PCR)을 이용하여 시스템 내에서 분리된 타가영양 박테리아로부터 암모니아 흡수에 관여된 glutamine synthetase(GS) 유전자의 존재를 확인하였다.
Key words : piggery slurry; neural network; principal component analysis (PCA); lactic acid bacteria (LAB); Alcaligenes faecalis; glutamine synthetase(GS)
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