PHM 기반 공조설비의 고장 패턴 학습을 통한 미세먼지 저감 알고리즘 개발Design of particulate matter reduction algorithm by learning failure patterns of PHM-based air conditioning facilites
- Other Titles
- Design of particulate matter reduction algorithm by learning failure patterns of PHM-based air conditioning facilites
- Authors
- 박정인; 강운구
- Issue Date
- Jul-2022
- Publisher
- 한국컴퓨터정보학회
- Keywords
- 사물인터넷; 고장예지시스템; 예지보전; 패턴학습; 미세먼지; IoT; PHM; Predictive Maintenance; Pattern Learning; Particulate Matter
- Citation
- 한국컴퓨터정보학회논문지, v.27, no.7, pp.83 - 92
- Journal Title
- 한국컴퓨터정보학회논문지
- Volume
- 27
- Number
- 7
- Start Page
- 83
- End Page
- 92
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/85165
- DOI
- 10.9708/jksci.2022.27.07.083
- ISSN
- 1598-849X
- Abstract
- 본 연구에서 우리는 PHM 기반 공조설비의 연쇄 고장 패턴을 학습하여 미세먼지의 상태를 조절할 수 있는 알고리즘을 설계하였다. 공조설비의 고장으로 인한 공조설비 가동중단과 이로 인한 미세먼지의 확산은 불가피하다. 우리가 개발한 알고리즘은 PHM을 통한 미세먼지 관리 체계를 수립하는 것으로써 공조기 정지/가동 패턴학습을 통하여 일정하게 안정화 상태를 유지하고 이를 기반으로 미세먼지를 관리하는 알고리즘이다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 지하철 역 내에서 시뮬레이션 한 결과, 미세먼지의 농도가 평균 30% 감소하는 것을 알 수 있었다. 지하철 이용 승객이 많은역의 경우 미세먼지 농도가 환경부 기준(100㎍/㎥)을 초과하였지만, 시뮬레이션을 실시한 모든 역에서 미세먼지 농도가 개선되었음을 알 수 있었다. 향후 연구로는 지하철 역사 내의 미세먼지 뿐만아니라 CO2, CO, NO2 등 오염물질을 종합적으로 관리할 수 있도록 시스템을 확장하는 것이다.
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