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저자정보
정은주 (서강대학교) 윤지성 (한양대학교) 김영범 (한양대학교) 박우성 (서강대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2023년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
1,270 - 1,274 (5page)

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In logistic building, energy loss through entrances is large, and reducing energy loss is important for the continuous development of logistic building. This study conducted to reduce energy losses in logistic building dock system by taking an Infrared(IR) image and using a Deep learning algorithm to predict whether to open or close in real time. To develop the algorithm, we build a Lab-scale logistic model that imitates the characteristics of a real logistic building, and a IR image Database is build from the model. In addition, based on the simulation model, the amount of energy loss generated when opening and closing the dock in the dock system was simulated with the actual frozen warehouse and analyzed over time. When the dock is opened in the dock system, the leakage of internal air predominantly occurs at the beginning regardless of whether the truck is docked or not. As time passed, it was confirmed that the inflow of outside air accounted for the majority. In order to reduce energy loss, efforts to minimize the open area are absolutely necessary, and the possibility of complex control and response was confirmed through image data-based deep learning.
#Building energy management(건물 에너지 관리) #Computational Fluid Dynamics(CFD, 전산유체역학) #Deep learning(딥러닝) #Energy loss(에너지 손실) #Temperature-Controlled logistic docking system(정온물류창고 도크시스템)

목차

Abstract
1. 서론
2. 냉기유출 진단 시스템 개발
3. 냉기 유출 에너지 손실량 계산
4. 결론
References

참고문헌 (0)

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