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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박윤하 (경북대학교) 김정훈 (칠곡 경북대학교병원) 성민기 (세종대학교) 황정하 (경북대학교)
저널정보
한국생활환경학회 한국생활환경학회지 한국생활환경학회지 제28권 제3호
발행연도
2021.6
수록면
271 - 283 (13page)
DOI
10.21086/ksles.2021.6.28.3.271

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Recently, infectious airborne pathogens of foreign origin have increased, causing individual and group infections of the respiratory tract. In particular, the indoor spread of airborne bacteria must be prevented because they spread rapidly and are difficult to contain owing to the effects of air currents. A subject space was selected in an outpatient department of a general hospital to measure the number of visiting patients, airflow volumes of the supply and exhaust systems, and differential pressures between rooms. The number of visiting patients was used in a machine learning (ML) algorithm to generate a “predicted visiting schedule of outpatients” and produce an “airborne bacteria generation prediction data” by applying human CO₂ emissions and behavior variables. Furthermore, after conducting an airflow analysis simulation, we evaluated the distribution of airborne bacteria in each room of the outpatient department. The results of this study show that it is necessary to predict the changes in the number of visiting patients in a hospital such that real-time air conditioning control methods can be employed to ensure adequate air quality. Furthermore, we obtained the basic data for predictive air-conditioning control to prevent the spread of airborne diseases in general hospitals.

목차

Abstract
1. 서론
2. 대상공간 선정 및 실측
3. 공기감염균의 예측 ML알고리즘 구축
4. ML데이터를 이용한 시뮬레이션
5. 결론
REFERENCES

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