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백창인 (은성화학) 태경응 (은성화학) 이경순 (은성화학) 이정재 (동아대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2021년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
726 - 729 (4page)

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Predicting indoor air quality in indoor spaces can alert residents to improve indoor air quality before the indoor air quality deteriorates, which can greatly help indoor residents" comfort, health, safety and hygiene. We measured indoor air quality (CO2 concentration, PM2.5, temperature, humidity, TVOCs) in school classrooms and developed CO₂ and PM2.5 concentration prediction models using Recurrent Neural Networks (RNN) and validated their feasibility. To predict indoor air quality in the next 10 minutes, we investigated how much historical data is good to use. Studies have shown that models using LSTM recurrent neural networks have well predicted indoor air quality in classrooms, but have been burdened with time or memory spent on training models, and considering their practicality in the field, lighter prediction models are needed.
#Indoor Air Quality(실내공기질) #LSTM(장단기 기억) #RNN(순환신경망)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 결과 분석
4. 결론
References

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