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저자정보
박성우 (단국대) 이준오 (단국대) 문현준 (단국대)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회 학술발표대회 논문집 대한건축학회 2024년도 추계학술발표대회논문집 제44권 제2호(통권 제82집)
발행연도
2024.10
수록면
1,113 - 1,116 (4page)

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This study assesses the effectiveness of a reinforcement learning-based autonomous control algorithm on indoor comfort and energy efficiency in a university dormitory. IoT sensors were installed to measure temperature, carbon dioxide (CO2), and particulate matter (PM2.5), enabling automated control of air conditioners, ventilation units, and air purifiers via integrated IR transmitters. Three control methods were compared: Control_1 (manual operation with high energy consumption) and AI based autonomous control. Results showed that the AI based autonomous control method significantly improved indoor comfort across all environmental factors while maintaining energy efficiency. These findings demonstrate that the reinforcement learnig based control algorithm is an effective strategy for enhancing indoor environments and conserving energy in residential facilities.
#자율운전 알고리즘 #실내 쾌적성 #에너지 효율성 #대학기숙사 #IoT 센서 #Optimal Control Algorithm #Indoor Comfort #Energy Efficiency #University Dormitories #IoT Sensors

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 결과
4. 결론
참고문헌

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