| 초록 |
연구의 목적 및 내용 - PMV 예측 정확도 10% 및 에너지성능 5% 향상을 위한 인공신경망 및 딥러닝 기반 재실자 행동인식 및 신진대사(MET) 산출 원천모델 개발 · IoT 기반 복합 MET 센서모듈 개발 · Intelligent Agent 기반 MET 산출 모델 개발 및 성능분석 · 예측모델 적용에 따른 쾌적성, 에너지성능. 환경영향, 경제성 평가 · 실내 환경 변화에 대한 활동량(MET) 산출 빅데이터(Big data) 구축 연구개발성과 - IoT 기반 복합 MET 센서모듈 개발 · 온도, 습도, 기류속도, 평균복사온도, MET의 복합적 감지 · Arduino, Raspberry Pi 등 Open-source platform 채용을 통한 개발의 신속성 및 향후 확장성 극대화 · Zigbee, 3G/4G, WiFi/Ethernet 등 다양한 사물인터넷(IoT) 환경 접근성 확보 · IR LED 모듈 탑재를 통한 24시간 모니터링 가능 - Intelligent Agent MET 산출 모델 개발 · 재실자 실제 활동량 및 활동위치, 재실 패턴을 반영한 위치기반 맞춤형 MET 산출 모델 · 재실자별 온열선호도 반영하여 예측 제어 가능한 개인 맞춤형 시스템 · 환자, 노약자 등 재실자 활동량의 특성에 따른 맞춤형 PMV 자동 제어를 통해 건강, 안전, 생산성 향상 등 삶의 질 개선 (그림 2.2~2.4) · 성능예측 및 지능형 제어를 통해 냉난방기의 에너지 절약 도모 · 시뮬레이션 활용 성능평가 및 환경 영향 평가를 통한 국가적 차원의 1차 에너지 절감효과 입증 연구개발성과의 활용계획(기대효과) ◯ 활용계획 · 개발된 모듈, 모델 및 알고리즘은 실제 환경조건 및 재실자 상황에 대한 정보취득을 위하여 내재된 시스템으로써 적용가능. 이는 인체부착 혹은 휴대 등 재실자의 관여가 불필요한 방법임. 이는 스마트빌딩의 주요 요소로써 적용가능할 것으로 예상 · PMV 제어를 통해 쾌적한 온열환경이 요구되는 건강·의료 시설 등 인체활동에 관련된 분야에 활용 가능 · 특히, 거동 및 의사결정 취약계층 거주건물의 최적화된 열환경 조성 기술로써 적용 가능 · 또한, 최근 출시되고 있는 지능형 에어컨 등에 적용되어 실제 재실자의 활동 상황에 맞는 열환경 조성 가능 · 기존의 온도/습도 기반 열환경제어 시스템 뿐 아니라 복사냉난방 및 기류를 활용한 냉난방 시스템의 적극적 활용을 위한 기반으로써 적용 가능 · 재실자 활동량을 고려한 적응형 PMV 알고리즘 및 정보제공 서비스 개발에 활용 · 추후, PMV 기반 건물열환경제어 가이드라인 등 개발을 위한 기반 기술로 활용 가능 · 사물인터넷 및 인공지능 관련 연구·산업 응용 활성화에 기여 ◯ 기대효과 · 세계 최초 IoT 및 인공지능 기반 MET 측정 센서모듈 개발로 국제적 선도 기술 보유 · 예측 환경제어 알고리즘 핵심기술로 스마트홈, BEMS, IoT, 공조시스템 등 인공지능 산업시장(6.4조원) 활성화 · 건축 및 컴퓨터공학의 공동 연구를 통한 융합적 시각 갖춘 전문 인력 양성 (출처 : 요약문 4p) |
