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저자정보
김지훈 (경희대학교) 손지인 (경희대학교) 구준모 (경희대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2024년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
369 - 372 (4page)

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While indoor PM2.5 concentrations are generally lower than those outdoors, daily exposure indoors can significantly exceed outdoor levels, given that people spend over 90% of their time inside. This study systematically compares traditional methods with machine learning(ML)-based approaches in the context of indoor particulate matter concentration prediction and control research, with the aim of combining their strengths for more effective outcomes. One-year indoor PM concentration data from a non-interference-operating target office were used to develop ML models. Input variables, including background concentrations (outdoor and hallway), office conditions, and weather parameters, were employed with the CNN-LSTM algorithm. The ML models, enhanced with ensemble techniques, achieved a prediction accuracy of R²= 0.943 on the test set, not considered during model development. Using predictions under step-change events in outdoor PM<sub>2.5</sub> levels, the ML model determined the infiltration factor, PM<sub>2.5</sub> removal rates, and particle penetration rates, hence mechanistic model coefficients. Collaborative hybrid models, integrating ML and mechanistic approaches, yielded dynamic models (R²= 0.928) applicable under general conditions, whereas conventional mechanistic models derived from controlled experiments were limited to controlled conditions.
#PINN #Fine dust #Air quality

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 결과
4. 결 론
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