본 논문에서는 심층 학습을 이용하여 주변 환경 정보를 분석하고 이후 환경 정보 변화를 예측해 사용자에게 적합한 환경을 제공하는 시스템을 제안한다. 생활의 수준이 향상되면서 삶의 질의 향상에 대한 관심도 높아지고 있다. 특히 최근 황사, 스모그, 미세먼지, 초미세먼지 등의 발생으로 대기질이 악화되자 실외공기뿐 아니라 실내공기의 질 역시 심각한 문제로 대두되었다. 환기의 부족, 화학 물질 사용 등으로 인해 실내 오염이 증가하는 상황은 실내 생활의 비중이 높은 현대인들에게는 심각한 문제이다. 이러한 실내 대기 오염을 해결하기 위해서 센서를 통해 대기질의 상태를 측정하고 적정 온도, 습도를 유지하는 시스템이 제안되었다. 그러나 기존 시스템은 대기 환경 정보의 대부분을 센서에만 의존하여 다양한 사용자에게 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 센서를 통해 수집한 실내 오염 정보를 심층 학습을 이용해 분석하여 실내 환경을 예측한다. 그리고 예측된 실내 환경을 모델링하여 본 시스템에 학습시킨 후 사용자에게 적합한 환경을 제안한다. 이후, 시스템은 사용자에게 제안된 환경을 최적의 환경 조성이 가능하도록 사용자로부터 피드백을 받고, 이를 재학습하는 과정을 반복한다.
본 연구에서는 지하역사와 지상역사에서의 실내공기질을 측정하고, 외부 공기에 의한 영향 정도를 확인하고자 하였다. 측정된 물질은 '실내공기질 관리법'상에서 유지기준과 권고기준으로 지정된 항목 중, 농도가 검출되지 않은 석면을 제외한 미세먼지($PM_{10}$), 이산화탄소($CO_2$), 일산화탄소(CO), 이산화질소($NO_2$), 폼알데하이드(HCHO), 오존($O_3$), 총부유세균(TAB), 총휘발성유기화합물(TVOC), 라돈 등 9종이다. 또한 미세먼지, 이산화질소, 오존 등 세 가지 물질은 I/O ratio를 통해 외기에의한 영향을 확인하였다. 공기질 측정결과 지상역사에 비해 지하역사에서 미세먼지, 폼알데하이드, 총휘발성유기화합물, 이산화질소, 라돈 등이 높은 농도로 검출되었으며, 이는 지하역사 내부에 그 오염물질의 발생요소가 존재하기 때문으로 판단된다. 오존 농도는 지상역사에서 지하역사보다 높은 농도로 검출되었으며, 특히 외부로 노출되어있는 지상역사 승강장에서 높은 농도를 보임으로써 외기 유입에 의한 영향이 있는 것으로 확인되었다. 따라서, 외기에 의한 영향을 받는 오염물질은 역사의 기계환기시 제거 과정을 거쳐 오염물질의 실내유입을 차단하고, 지하역사에서 기인한 미세먼지 등의 물질들은 실내에서 그 발생원에 따른 별도의 처리가 필요할 것으로 판단된다.
Due to the insulation and the air-tightness requirement in modern buildings have resulted NBS(New Building Syndrome) and SBS(Sick Building Syndrome) of IAQ problems. Therefore, energy efficient way of solving such IAQ issues are of major concern in these days and building industries. This paper introduces a method to improve thermal performance with a DI(Dynamic Insulation) concept. The characteristic of the dynamic insulation is that the lower U-value as the higher air velocity through the DI in a micro level. A thermal performance monitoring study has been conducted to show the energy impact of porous DI over the static insulation material. The results show that up to 45% could be improved in the case with DI compared to the conventional insulation.
미세먼지가 인체에 유해한 영향을 끼칠 수 있다는 연구 결과가 꾸준히 발표되고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷(IoT) 서비스를 활용하여 자동으로 창문을 개폐할 수 있는 시스템을 소개하고자 한다. 이 시스템에서는 측정한 실내 공기질과 오픈 API에서 받아온 실외 미세먼지 데이터를 비교하여 창문을 개폐하고, 사용자가 등록한 패턴에 따라 환기를 자동화하는 시스템이다.
본 연구는 평면형 바이오필터를 설계하여 제작하고 이 바이오필터에 디펜바키아(Dieffenbachia amoena 'Marianne')의 식재 여부에 따라 환기 용량을 제어할 수 있는 토양 수분 안정화 정도를 측정하고 미세먼지, 휘발성 유기화합물 및 포름알데히드(HCHO)와 같은 실내공기 오염물질에 대한 바이오필터의 제거율을 비교하였다. 실험 결과 디펜바키아의 식재 여부에 관계없이 모두 일정한 상대습도, 온도 및 토양 수분 함량을 나타내었고 이 바이오필터에 식재한 디펜바키아도 정상적으로 생육하였다. 바이오필터에 의한 미세먼지 제거율을 보면, 미세먼지(PM10)와 초미세먼지(PM2.5)의 입자 수는 토양만 있는 경우 각각 30%와 2% 이상 제거되었고, 디펜바키아를 식재한 경우도 각각 40%와 4% 이상 제거되었다. 미세먼지(PM10) 무게에 따른 제거율은 토양만 있는 경우 4% 이상, 디펜바키아를 식재한 경우 20% 이상으로 나타났다. 토양만 채운 바이오필터는 xylene, ethylbenzene, toluene, total volatile organic compounds(T-VOCs)를 63% 이상 제거하였으나 benzene은 22% 이상, HCHO는 38% 이상을 제거하였다. 디펜바키아를 식재한 바이오필터는 xylene, ethylbenzene, toluene, T-VOCs를 72% 이상 제거하였고 benzene과 HCHO도 39% 이상 제거하였다. 따라서 식물과 바이오 필터를 결합한 시스템은 미세먼지의 제거보다 휘발성 유기 화합물의 제거에 대한 효과가 더 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서 제작한 평면형 바이오필터는 실내 공기질 정화에 매우 효과가 있는 것으로 나타났으며, 식물과 바이오필터를 결합하였을 때 그 효과는 더욱 큰 것으로 확인하였다.
차량 내부의 높은 휘발성 유기물질 농도와 이들 휘발성 유기물질의 독성 때문에 휘발성 유기물 질에 대한 차량 내부에서의 노출이 주요한 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 115회의 도시 지역 (대구 광역시) 출퇴근과 9회의 정차 실험을 통해 상업용 공기정화기의 6 종류 휘발성 유기물질에 대한 제거 효율이 평가되었다. 네 종류의 운전 조건에서 수행된 정차 및 출퇴근 연구 결과, 본 연구에서 이용된 두 개의 시중 시판 차량용 공기정화기는 휘발성 유기물질에 대해 제거 효율이 없는 것으로 나타났다. 벤젠을 제외한 다섯 종류의 휘발성 유기물질의 농도는 최근 차량보다 오래된 차량 내부에서 높게 나타났다 (p<0.05). 본 연구에서 측정된 벤젠과 톨루엔의 평균 농도는 로스앤젤레스에서 측정된 값과 유사하게 나타났고, 그 이외의 미국내 비교지역의 측정 값보다는 높게 나타났다. 휘발성 유기물질에 대한 노출 및 해당 발암 위해성은 차량 내부에서 실외 공기의 약 8배 정도 높게, 그리고 실내 공기의 약 절반 정도로 산정 되었다.
실내에서 보내는 시간이 증가함에 따라, 쾌적한 실내환경에 대한 요구가 증가되고 있다. 또한, 새집증후군과 같은 문제들에 관심이 집중되면서 실내공기질에 관한 요구 역시 증가되고 있다. 정부에서는 이러한 요구에 따라 실내환경을 관리하기 위하여 다양한 정책 및 제도를 제정하였으며, 공공건물에서의 친환경제도 인증을 필수화하였다. 실내공기질과 관련된 인증제도는 크게 3가지로 도면기반으로 인증을 평가하는 건강친화형 주택건설기준과 녹색건축인증 그리고 측정정보 기반으로 인증을 평가하는 실내공기질 인증이 있다. 이중 도면기반으로 인증을 평가는 제도들을 업무의 비중 대비 과도한 업무량이 요구된다. 친환경인증업무를 수행하는 한 회사의 인터뷰 결과 평균 업무비중보다 2배 이상의 소요시간이 필요한 것으로 조사되었다. 이는 2D기반의 작업환경에서 면적에 관한 정보들을 일일이 수작업으로 측정하여 필요이상의 업무를 수행하고 있기 때문으로 분석된다. 따라서 본 연구에서는 3D기반의 BIM모델을 이용한 실내공기질 평가 자동화 프로세스를 제시한다. 국제표준 포맷인 IFC 파일을 이용하여 필요한 면적정보 및 자재정보를 자동으로 추출하고 이를 모델에 적용하여 자동화하는 과정을 제시한다. 본 연구는 인증을 위해 필요한 업무시간을 단축하고 업무효율성을 높이는 것에 기여할 것으로 기대된다.
여름철이 고온 다습한 우리나라에서는 잠열부하가 크기 때문에 에어컨만을 사용하면 냉방에너지를 많이 사용하게 된다. 이 때에 제습기를 동시에 사용하면 냉방 중 큰 비중을 차지하는 잠열부하를 줄일 수 있어 실내 공기질도 개선하고 냉방에너지도 절약할 수 있다. 본 연구에서는 가정용 제습기에 사용되는 무기섬유 기질에 메탈 실리케이트가 함침된 소형제습 로터에 대하여 항온항습실에서 로터 회전속도, 재생 공기온도, 실내 공기온도, 실내 상대습도, 제습부 전방풍속을 변화시키며 제습 성능을 측정하였다. 제습 로터는 최적 회전수 (1.0rpm)가 존재하며 최적치를 초과하면 불완전 재생 등으로 제습량이 급격히 감소한다. 재생온도가 높아질수록 재생에는 유리하나 제습-재생과정의 열적인 편차가 급격히 증가하여 제습량이 감소한다. 따라서 최적 재생온도가 존재하는데 본 연구의 경우는 $100^{\circ}C$로 나타났다. 상대습도의 증가에 따라 제습량도 증가한다. 이는 제습제의 제습능력이 상대습도에 의존하는 때문이다. 실내 공기온도의 증가에 따라 제습량도 증가한다. 이는 제습측 온도가 높을 때 재생측 공기와의 열적 편차가 감소하여 제습부의 상당량이 제습에만 사용될 수 있기 때문이다. 전방풍속의 증가에 따라 제습량도 증가한다. 이는 전방풍속의 증가에 따라 열 및 물질전달계수가 증가하기 때문이다.
본 논문에서는 주거지 내의 재실자의 행동을 분류하기 위한 LSTM 모델을 개발하는 연구에 대해 다룬다. 다중센서의 구성은 실내 공기질을 측정하는 IAQ(Indoor air quality) 센서, 재실감지 및 위치를 추적하는 UWB 레이더, 재실자의 생체정보를 측정하기 위한 Piezo 센서로 구성되며 실제 주거환경과 유사한 실험환경을 구축하여 외출, 재실, 요리, 청소, 운동, 수면 등의 재실자 행동 데이터를 수집한다. 수집한 데이터를 이상치와 결측치를 전처리 후 LSTM 모델을 사용하여 재실자 행동 분류 모델의 정확도, 민감도, 특이도, 그리고 T1스코어를 계산 후 평가한다.
화재 발생으로 인한 피해 및 영향에 관해 국내에서의 연구는 미비한 상태이다. 따라서 화재 발생에 따른 연기 농도를 측정하기 위한 기기를 개발함으로 연기가 주변 지역으로 확산될 경우의 농도를 측정하고자 한다. 본 논문에서 제안한 공기질 측정 시스템은 기존의 측정기와는 달리 CO, CO2, NOx VOCs, NH3 등 총 5가지의 가스를 동시에 측정할 수 있고, 센서보호 알고리즘을 통해 높은 내구 수명을 갖는다. 또한, 모니터링 프로그램을 통해 실시간 가스 변화량을 측정하는 시스템을 구성하였다. 상용 가스 분석기와의 비교를 통해 가스농도 측정의 신뢰성을 확보하였으며, 실내 및 실외 화재실험을 통해 발화점 주변에 존재하는 가스농도 평가를 실시하여 신뢰성이 높은 데이터를 얻을 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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