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배강우 (Chung-Ang Univ.) 김태원 (Chung-Ang Univ.) 변재윤 (Chung-Ang Univ.) 서민채 (Chung-Ang Univ.) 문진우 (Chung-Ang Univ.)
저널정보
한국생태환경건축학회 KIEAE Journal KIEAE Journal Vol.24 No.5(Wn.129)
발행연도
2024.10
수록면
45 - 52 (8page)
DOI
10.12813/kieae.2024.24.5.045

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Purpose: This study aimed to develop a CO₂ prediction model to enhance indoor air quality (IAQ) management by incorporating real-time occupant-specific characteristics such as activity levels (MET), gender, and BMI. Traditional models typically rely on basic variables like occupant count, often ignoring individual factors that significantly affect CO₂ emissions. By including these variables, the model seeks to improve predictive accuracy and optimize ventilation control systems for enhanced energy efficiency and IAQ management. Method: Two predictive models were developed using DNN and GRU machine learning algorithms. One model utilized basic number of occupants and environmental (outdoor CO₂ , indoor CO₂ , ventilation system flowrate) data, while the enhanced model incorporated MET, gender, and BMI. Both models were trained on mock-up data collected from a controlled environment, including CO₂ concentration, ventilation flow rates, and occupant information. Their performance was evaluated using MAE, CvRMSE, and R². Result: The enhanced model, integrating occupant-specific variables, demonstrated significant improvements in prediction accuracy compared to the traditional model, with MAE and CvRMSE values improving by 3.93% and 6.92%, respectively. These results highlight the importance of detailed occupant data for real-time IAQ management and the potential for greater efficiency in ventilation control and energy savings in sustainable buildings.
#실내 공기질 #예측모델 #재실자 정보 #Indoor Air Quality #Prediction Model #Occupants Information

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 기존 연구 및 이론 고찰
3. 연구 방법
4. 예측모델 성능 비교분석
5. 결론
References

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