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강석경 (아주대학교) 김동혁 (아주대학교) 윤백 (아주대학교) 유재석 (아주대학교) 김동권 (아주대학교) 주영주 (삼성전자) 황준 (삼성전자) 서형준 (삼성전자)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2019년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2019.6
수록면
65 - 68 (4page)

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냉매 누설 및 과충전, 실내기 및 실외기 풍량 저하는 에어컨의 대표적인 고장이며, 이러한 고장들은 에어컨 냉방능력의 감소 및 추가적인 에너지의 소모를 유발한다. 만약 조기에 에어컨의 고장을 정량적으로 예측할 수 있다면, 조기 대처를 통하여 냉방능력의 감소 및 추가적인 에너지 소모를 방지할 수 있다. 최근 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘의 발달로 인하여, 이를 이용한 고장 감지에 관한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 머신러닝 기법 중 하나인 Support Vector Regression 및 동적 상황의 실험 데이터를 이용하여 냉매 누설 및 과충전, 실내기 및 실외기 풍량 저하의 단일 고장 상항에 대한 정량적 예측 모델을 제안하였으며, 정량적 예측 모델은 Training 및 Test 데이터에 대하여 98% 이상의 정확도를 보여주었다.
#Air conditioner(에어컨) #Fault diagnosis(고장 진단) #Support Vector Regression(서포트 벡터 회귀) #Refrigerant leakage & # overcharging(냉매 누설 & # 과충전) #Reduction of air flow rate(풍량 저하)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 연구 결과
4. 결론
References

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