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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
박정인 (UFM Systems) 강운구 (Gachon University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제27권 제7호(통권 제220호)
발행연도
2022.7
수록면
83 - 92 (10page)

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본 연구에서 우리는 PHM 기반 공조설비의 연쇄 고장 패턴을 학습하여 미세먼지의 상태를 조절할 수 있는 알고리즘을 설계하였다. 공조설비의 고장으로 인한 공조설비 가동중단과 이로 인한 미세먼지의 확산은 불가피하다. 우리가 개발한 알고리즘은 PHM을 통한 미세먼지 관리 체계를 수립하는 것으로써 공조기 정지/가동 패턴학습을 통하여 일정하게 안정화 상태를 유지하고 이를 기반으로 미세먼지를 관리하는 알고리즘이다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 지하철 역 내에서 시뮬레이션 한 결과, 미세먼지의 농도가 평균 30% 감소하는 것을 알 수 있었다. 지하철 이용 승객이 많은 역의 경우 미세먼지 농도가 환경부 기준(100㎍/㎥)을 초과하였지만, 시뮬레이션을 실시한 모든 역에서 미세먼지 농도가 개선되었음을 알 수 있었다. 향후 연구로는 지하철 역사 내의 미세먼지 뿐만 아니라 CO₂, CO, NO₂ 등 오염물질을 종합적으로 관리할 수 있도록 시스템을 확장하는 것이다.
#IoT #PHM #Predictive Maintenance #Pattern Learning #Particulate Matter #사물인터넷 #고장예지시스템 #예지보전 #패턴학습 #미세먼지

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Related Works
III. System design
IV. Experimental evaluation
V. Conclusions
REFERENCES

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