• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제37권2호
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• pp.23-33
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• 2017

Accurate prediction of stochastic behavior of occupants is a well known problem for improving prediction performance of building energy use. Many researchers have been tried various sensors that have information on the status of occupant such as $CO_2$ sensor, infrared motion detector, RFID etc. to predict occupants, while others have been developed some algorithm to find occupancy probability with those sensors or some indirect monitoring data such as energy consumption in spaces. In this research, various sensor data and energy consumption data are utilized for decision tree algorithms (C4.5 & CART) for estimation of sub-hourly occupancy status. Although the experiment is limited by space (private room) and period (cooling season), the prediction result shows good agreement of above 95% accuracy when energy consumption data are used instead of measured $CO_2$ value. This result indicates potential of IoT data for awareness of indoor environmental status.

• 대한건축학회연합논문집
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• 제20권6호
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• pp.113-119
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• 2018

Occupancy-based heating control is effective in reducing heating energy by preventing unnecessary heating during unoccupied period. Various technologies on detecting human occupancy have been developed using complicated machine learning algorithm and stochastic methodologies. This study aims at deriving low-cost and simple algorithm of occupancy inference that can be implemented to residential buildings. The core concept of the algorithm is to combine the occupancy probabilities based on indoor CO2 concentration and PIR(passive infrared) signals. The probability was estimated by applying different levels of decrement ratio depending on CO2 concentration change rate and aggregated PIR signals. The developed algorithm was validated by comparing the inference results with the occupancy schedule in a real residential building. The results showed that the inference algorithm can achieve the accuracy of 75~99%, which would be successfully implemented to the control of residential heating systems.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.341-342
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• 2022

본 논문에서는 실내 재난 상황에서 재실자의 위치를 판단하기 위한 Frequency Modulated Continuous Wave(FMCW) 레이더 시스템의 정확도 향상을 위한 Generative Adversarial Networks(GAN) 기반의 신호 보간법을 제안한다. 제안된 실내 위치 추정 시스템은 딥러닝 학습 생성 모델을 활용하게 되는데, 학습을 위한 데이터의 수집이 용이하지 않아 부족하게 되는 학습데이터를 GAN 기법을 통해 확보하고자한다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2008년도 추계학술논문발표회 논문집
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• pp.356-362
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• 2008

본 연구에서는 국내 화재 안전 기준 중 제연설비의 성능기준에 의해 지하 공간 건축물이 준공된 후 임의의 지점에서 화재가 발생했을 경우를 모델링하여 연기 확산 현상을 분석하고 제연 설비의 작동에 의한 재실자의 피난시간 연장과의 적정성을 검토하는 것이 목적이다. 본 연구의 선행연구에서는 가연물의 종류와 발열량을 추정하였으며 추정 값의 검토를 위하여 임의의 단일지하상가를 모델링하여 검증하였다. 그리고 지하상가의 제연설비가 작동될 경우와 작동되지 않을 경우에 대한 수치해석 결과를 비교하였으며 재실자의 피난시간을 확보하는 관점에서 화재 안전 기준에 대한 적정성을 검토하였다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2011년도 춘계학술논문발표회 논문집
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• pp.165-169
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• 2011

실제 화재의 위험성을 평가하는 가장 좋은 방법은 직접 실재 화재 조건을 모사 또는 구현하여 평가하는 방법이다. 그러나, 비용과 시간 및 환경 문제를 생각한다면 쉬운 일은 아니다. 따라서 단위 재료를 태우거나, 전산 시뮬레이션을 활용하여 화재를 예측하는 방법을 활용한다. 본 연구에서는 콘칼로리미터 실험 결과를 기초 데이터로 실제 화재 실험인 room corner test의 총열방출량을 추정하였다. 그 결과 가연물의 부피 및 밀도와 보정상수를 활용하여 실제 총열방출량에 근접한 결과값을 얻을 수 있었으며, 산출된 총열방출량을 근거로 전산시뮬레이션을 수행, 시뮬레이션 결과값을 통해 재실자의 화재 및 연기에 대한 위험성 평가를 할 수 있었다. 본 결과를 통해 화재 시뮬레이션 수행 시 가연물에 따른 화재에 의한 위험성 평가를 할 수 있을 것으로 보인다.

• 태양에너지
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• 제15권3호
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• pp.119-125
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• 1995

지금까지 우리는 건물분야에서의 합리적인 에너지 사용을 위하여 건물외피의 단열성능을 향상시킴으로써 열손실을 줄이려는 데에 주력하여 왔으며, 침기로 인한 열손실을 줄이려는 노력은 상대적으로 미흡하였다. 그러나, 침기로 인한 난방에너지의 소비가 상당량에 이르는 것으로 조사됨으로써 재실형태에 따라 최소환기기준을 만족시키면서 침기에 의한 불필요한 에너지의 손실을 줄이려는 노력이 매우 유효한 것으로 평가되고 있다. 실제로 침기에 의한 불필요한 에너지의 낭비가 얼마나 되는가를 평가하기 위해서는, 건물에서의 침기율을 정확하게 측정할 수 있는 방법이 전제되어야 한다. 본 연구에서는 감압/가압법의 일종인 Blower Door System을 사용하여 공동주택에서의 기밀성능을 측정, 평가함은 물론 측정결과를 토대로 합리적인 수준까지 기밀화할 경우 난방에너지의 절약가능성에 대하여 추정하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.661-663
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• 2014

대형 건물에 설치된 조명의 경우, 야간 통행자를 위해 인체 감지센서나 재실 감지센서를 이용하여 통행자가 존재할 때 조명기구를 점등하고 통행자가 없을 시 자동적으로 조명기구를 소등하여 불필요한 전력 소모를 줄인다. 하지만 부적절한 센서 위치로 인한 오작동의 문제가 있으며, 통로의 경우 통행자 통과 후에도 장시간 조명기구가 점등되어 효율적으로 전력 소비를 감소시키지 못한다. 본 논문에서는 실내 위치 측위 기술 중 하나인 fingerprinting 기법을 이용, 통행자의 위치를 추정하여 조명기구를 제어하는 방안을 제안한다. 1개 통로를 대상으로 한 실험 결과 통행자 이탈 후 조명이 점등되어 있는 시간이 기존방식에 비해 약 7분정도 감소하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권6호
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• pp.111-120
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• 2021

상업용 건축물에서 화재가 발생하는 경우에는 피난경로가 복잡하고 연기 및 화염의 진행방향이 재실자의 피난방향과 비슷하기 때문에 많은 인명피해가 발생하고 있다. 인명피해를 최소화하기 위해서는 건축물에 대한 성능기반 피난설계가 필수적으로 요구된다. 성능기반 피난설계를 건축물에 적용하기 위해서는 각 건축물에 대한 복잡한 화재 시뮬레이션을 필요로 하기 때문에 많은 인력과 시간이 소요된다. 이를 보완하기 위하여, 화재 시뮬레이션을 수행하지 않고도 합리적으로 피난허용시간을 도출할 수 있는 피난허용시간 예측 모델을 개발한다면 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 이 연구에서는 상업용 건축물에 대한 화재 시뮬레이션을 수행하여 온도와 가시거리, 온도와 유독가스 농도의 상관관계를 규명하였으며, 이에 대한 데이터베이스를 구축하였다. 또한, 이를 기반으로 피난허용시간을 예측할 수 있는 인공신경망(ANN) 모델을 개발하였다. 제안된 인공신경망 모델이 다른 상업용 건축물에도 적용될 수 있는지를 검토하기 위하여 다른 상업용 건축물에 대한 검증을 수행하였으며, 제안모델은 이 상업용 건축물의 화재 시 피난허용시간을 매우 우수한 정확도로 추정하는 것으로 나타났다.