인공지능망과 뉴로퍼지 모델을 이용한 주거건물 냉난방 시스템 조절 로직 및 예비 성능 시험

서지정보

ㆍ발행기관 : 한국주거학회 ㆍ수록지정보 : 한국주거학회논문집 / 22권 / 3호
ㆍ저자명 : 문진우

목차

I. 서 론
II. 열 환경 조절 로직 개발
III. 성능 테스트
IV. 분석결과
V. 결 론
Notation
참고문헌

한국어 초록

주거건물의 열 환경 조성을 위한 가장 일반적인 방법은 단순한 온도조절기(Thermostat)를 통한 시스템 조절이었다. 이는 재실자가 복잡한 시스템에 대한 경제적 가치등의 효과를 인지하지 못하였기 때문이었으나, 개선된 삶의 질에 관한 욕구 등 최근 변화된 인식들에 의해 보다 진보된 제어법에 관한 필요성이 대두되었다. 이는 실내쾌적과 재실자 건강을 위해서일 뿐 아니라 에너지 가치 상승에 따른 냉난방 에너지 효율 개선을 위해 필수적 요소가 되었다(Parsons, 2003). 동시에 홈오피스(Home office)개념의 출현은 주거건물 재실자의 생산성에 대한 경제적 중요성을 제시하고 있다(Harper, 2003). 이에 따라, 주거건물은 개선된 실내환경 조절을 통해 보다 쾌적하고, 건강하며, 에너지 효율적이고 생산성을 증가시킬 수 있도록 계획되어야 하며, 스마트홈 등의 지능성을 갖춘 주거건물 개념은 이러한 개선된 열환경 조절법에 대한 요구를 반영하고 있다고 볼 수 있다(Moon and Kim, 2009).

영어 초록

This study aimed to develop AI- (Artificial Intelligence) based thermal control logics and test their performance for identifying the optimal thermal control method in buildings. For this objective, a conventional Two-Position On/Off logic and two AI-based variable logics, which applied ANN (Artificial Neural Network) and ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System), have developed. Performance of each logic was tested in a typical two-story residential building in U.S.A. using the computer simulation incorporating MATLAB and IBPT (International Building Physics Toolbox). In the analysis of the test results, AI-based control logic presented the advanced thermal comfort with stability compared to the conventional logic while they did not show significant energy saving effects. In conclusion, the predictive and adaptiveAI-based control logics have a potential to maintain interior air temperature more comfortably , and the findings in this study could be a solid foundation for identifying the optimal thermal control method in buildings.

참고 자료

없음