흡작제를 통한 수중 오염물질의 제거 예측을 위한 인공신경망 활용

Jang, H. Y., Kang, J. K, Park, J. A., Lee, S. C., Kim, S. B., 2020. Metal-organic framework MIL-100 (Fe) for dye removal in aqueous solutions: Prediction by artificial neural network and response surface methodology modeling. Environmental Pollution 267: 115583. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2020.115583
의료제품연구부 의역품연구과, 2016, 실험계획법을 활용한 의약품 시험법 최적화 사례 - 액체크로마토그래피법의 반응표면분석 통계 활용 -, 식품의약품안전평가원.
Asl, S. H., Ahmadi, M., Ghiasvand, M., Tardast, A., Katal, R., 2013. Artificial neural network (ANN) approach for modeling of Cr (VI) adsorption from aqueous solution by zeolite prepared from raw fly ash (ZFA). Journal of Industrial and Engineering Chemistry 19: 1044-1055. https://doi.org/10.1016/j.jiec.2012.12.001
강진규, 이승찬, 장호영, 이장구, 김성배, 2020, 인공신경망을 통한 사급암모늄 실리카 겔 칼럼에서의 여러 산화음이온에 대한 파과 곡선 동시 예측 모델 개발, 대한환경공학회 2020년도국내학술발표대회.