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저자정보
변재윤 (중앙대학교) 김태원 (중앙대학교) 최은지 (중앙대학교) 문진우 (중앙대학교)
저널정보
대한설비공학회 설비공학논문집 설비공학논문집 제37권 제4호
발행연도
2025.4
수록면
175 - 184 (10page)
DOI
10.6110/KJACR.2025.37.4.175

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Amid growing concerns about health risks, the demand for safer indoor air quality has significantly increased, necessitating advanced control solutions. Previous studies focused on ventilation, air purification control, and the proactive management of indoor air pollutants. However, most of these studies relied on computer simulations, with few applications in real-world environments. In response, this study developed an AI-based integrated control algorithm for indoor PM<sub>2.5</sub> and CO₂ using empirical data. The algorithm incorporates prediction models for indoor PM<sub>2.5</sub> and CO2 based on artificial neural networks, enabling proactive control. It was applied in a living lab to validate its effectiveness in improving indoor air quality and reducing energy consumption. The integrated control algorithm demonstrated an average reduction of 19.69% in indoor PM<sub>2.5</sub> concentrations and 6.59% in CO₂ concentrations compared to the existing rule-based algorithm, while also decreasing energy consumption by 9.42%. Furthermore, the algorithm maintained indoor PM<sub>2.5</sub> and CO₂ concentrations below established criteria for a longer duration, confirming its superior performance. The integrated control algorithm developed in this study effectively achieved both indoor air quality management and energy consumption reduction, contributing to the sustainable development of building environment management and control.
#Control algorithm(제어 알고리즘) #Indoor air quality(실내공기질) #Prediction model(예측모델) #Ventilation systems(환기시스템)

목차

Abstract
1. 서론
2. 실내 PM2.5 및 CO₂ 통합 제어 알고리즘 개발
3. 성능 분석
4. 결론
References

참고문헌 (0)

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