EFDC 에스터메이터

통계기법과 머신러닝, 최적화 알고리즘을 적용한 EFDC 모델 매개변수 추정

클라이언트/서버 기반 환경에서 병렬 처리되며, 실측치/모의치 오차율을 20%이내로 추정할 수 있는 매개변수 조합을 자동 추정

클라이언트 서버 기반의 병렬 시스템 구동

통계모델 구축 및 분석 단계 자동화

머신러닝용 학습모델 변환

PSO, EMO, NSGAII 등의 최적화 알고리즘 적용

기여도 분석

EFDC 수질모델 매개변수 자동 추정

실측치와 모의치 오차율 20% 이내 EFDC 모델 생성

소프트웨어 구성

매개변수 분석 및 모델관리 소프트웨어

EFDC 모델수행 및 DB화 소프트웨어

클라이언트/서버 프로그램의 통신 중계

머신러닝 학습 및 시험, 모델생성

64bit OS

CPU i7급 이상

Memory 32GB 이상

매개변수 분석 및 모델관리 소프트웨어

매개변수 자동추정을 위한 설정, 모델수행, 클라이언트 관리, 통계분석, 최종모델 결과확인 등을 수행

EFDC 모델수행 및 DB화 소프트웨어

다수 EFDC 모델을 병렬 수행하고, 수행 결과를 DB화하며, 다수 클라이언트를 활용하여 매개변수 추정시간을 단축시킴(PC 성능에 따라 동시 수행개수 차이는 있음)

클라이언트/서버 프로그램의 통신 중계

클라이언트/서버 프로그램의 시작, 종료 등의 통신 중계 역할을 하며, 콘솔 형태이며, 상세 통신 로그를 제공

머신러닝 학습 및 시험, 모델생성

변환된 다수의 EFDC 모델 결과를 이용하여 머신러닝 수행 및 모델 생성하며, 생성된 결과의 시각화 및 모델의 정확도 검증, 최적화 알고리즘을 이용한 매개변수 추정