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김동혁 (아주대학교) 강석경 (아주대학교) 유재석 (아주대학교) 김동권 (아주대학교) 윤백 (아주대학교) 주영주 (삼성전자) 황준 (삼성전자) 서형준 (삼성전자)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2019년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2019.6
수록면
69 - 72 (4page)

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여름철의 기온이 꾸준히 상승함에 따라 에어컨의 사용량도 증가하고 있다. 또한 에어컨의 사용량이 증가함에 따라 고장상황도 자주 발생하게 된다. 수리를 위해 가장 먼저 수행되어야 할 것은 고장의 원인에 대하여 파악하는 것이다. 현재 사용자들은 에어컨이 가동될 때 고장의 정도를 알지 못하고 치명적인 결함이 발생한 후에 고장상황을 인지할 수 있다. 그리고 또한 고장의 원인은 직접 알지 못한다. 따라서 고장의 원인을 판단해야 하기 때문에 수리에 소요되는 시간이 증가하게 된다. 이로 인해 사용자가 수리에 소모되는 시간동안 에어컨을 사용하지 못함으로 인하여 불편함을 느끼게 되고 이를 해결해야 할 필요가 있다. 이 문제의 개선을 위하여 본 연구에서는 머신러닝 기법중 SVC 기법을 통하여 고장 상황에 대한 정보를 정성적으로 파악하였다. 그리고 고장상황에 대한 정보를 파악함으로써 사용자의 쾌적성과 에너지 효율 향상을 추구하고자 한다.
#Support vector machine(서포트 벡터 머신) #Fault detection(고장 진단) #Residential air conditioner(가정용 에어컨) #Classification(분류)

목차

Abstract
1. 연구 배경 및 목적
2. 연구방법
3. 연구 결과
4. 결론
References

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