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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김예슬 (한국과학기술원) 장성주 (한국과학기술원)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회 학술발표대회 논문집 대한건축학회 2017년도 추계학술발표대회논문집 제37권 제2호(통권 제68집)
발행연도
2017.10
수록면
612 - 615 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

인공신경망을 이용한 실내환경질(IEQ) 연계형 건물 에너지 소비량 예측모델 개발
김예슬 ,  장성주 대한건축학회 학술발표대회 논문집 2018.04 학술대회자료

2017

인공신경망을 이용한 건물의 실내 이산화탄소 농도 연계형 열쾌적지표(PMV) 예측모델 개발
김예슬 ,  장성주 대한건축학회 학술발표대회 논문집 2017.10 학술대회자료

초록· 키워드

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The importance of indoor environment is getting more and more attention by most of people who spend more than 70% of the day indoors. In this work, we propose a model that predicts PMV values with simplified input variables by applying ANN technique to the data sets acquired through building simulation sessions. Through Design Builder™, a building simulation tool, we created a data set that consists of several independent variables related to thermal comfort and CO2 concentration related IAQ for one year at 1-hour intervals. In the future, the proposed model would contribute to the development of an enhanced HVAC system which can simultaneously control the indoor thermal sensation and the IAQ at the same time so that it could guarantee a comfortable indoor environment.
#예상온열감 #실내공기질 #인공신경망 #실내 쾌적감 #PMV(Predicted Mean Vote) #IAQ(Indoor Air Quality) #ANN(Artificial Neural Network) #Indoor Comfort

목차

Abstract
1. 서론
2. 참고모델 설계 및 학습 데이터 생성
3. 인공 신경망 기반 열쾌적지표 예측모델 작성
4. 건물의 열쾌적지표 예측모델 시뮬레이션 결과분석 및 성능평가
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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