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저자정보
이준용 (국민대학교) 장경진 (국민대학교) 한화택 (국민대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2014년도 하계학술발표대회
발행연도
2014.6
수록면
375 - 378 (4page)

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2015

동적신경망 활용 재실인원 추정 방법과 수요제어환기 적용성 연구
이준용 機械工學科 2015.01 학위논문

2014

실내 이산화탄소 농도와 습도를 활용한 신경망 기반 재실인원 추정 성능비교
이준용 ,  장경진 ,  한화택 대한설비공학회 학술발표대회논문집 2014.06 학술대회자료

2013

이산화탄소 농도기반 재실인원 추정 방법에 관한 연구
이준용 ,  장경진 ,  한화택 대한설비공학회 학술발표대회논문집 2013.06 학술대회자료

초록· 키워드

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It is important to maintain IAQ as well as to save energy in buildings. Demand controlled ventilation has been proposed to control ventilation rate according to the occupancy in a building. The CO₂ concentration is widely used as an indicator of the indoor pollution and often changes with time on account of the number of occupants. The objective of this paper is to investigate the performance for estimating occupancy when we use humidity data in addition to carbon dioxide concentration data using dynamic neural network method. Experiments have been conducted to include seasonal effect and results have been analyzed with and without humidity data. Absolute humidity has been found not to improve the estimation performance because of the condensation and evaporation of moisture especially in summer when air-conditioner is operating.
#Demand Controlled Ventilation(수요제어환기) #Indoor Air Quality(실내공기질) #CO₂ Concentration(CO₂ 농도) #Humidity(습도) #Neural Network(신경망)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 실험방법
3. 실험결과
5. 결론
참고문헌

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