• 한국철도학회논문집
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• 제3권4호
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• pp.177-184
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• 2000

In this paper, a HVAC controller which has a bilinear system is designed to control the air temperature in building room and a saving of energy on the HVAC system. For modeling of the HVAC bilinear system, AHU(Air Handling Unit) is modeled on the control of inside-outside air flow using three dampers in a duct. A heat exchanger and the single room are also modeled by the energy conservation law. Under the modeling of the HVAC bilinear system, the control's law of the bilinear HVAC system is derived by Lyapunov's non-linear theory and Deress's the linear feedback laws for bilinear system. In this paper it was proved that the controller of the HVAC bilinear system is able to control the air temperature with a disturbance in order to get a target of temperature in the building room by the computer simulation when the control inputs regulate the air flow rate and a capacity of the heat exchanger.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.47-48
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• 2024

Heating, Ventilating, and Air Conditioning(HVAC) 시스템은 난방(Heating), 환기(Ventilating), 공기조화(Air Conditioning)를 제공하는 공조시스템으로, 실내 환경의 온도, 습도 조절 및 지속적인 순환 및 여과를 통해 실내 공기 질을 개선한다. 이러한 HVAC 시스템에 이상이 생기는 경우 공기 여과율이 낮아지며, COVID-19와 같은 법정 감염병 예방에 취약해진다. 또한 장비의 과부하를 유발하여, 시스템의 효율성 저하 및 에너지 낭비를 불러올 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HVAC 시스템의 이상 탐지 및 조기 조치를 위한 Transformer 기반 이상 탐지 기법의 적용을 제안한다. Transformer는 기존 시계열 데이터 처리를 위한 기법인 Recurrent Neural Network(RNN)기반 모델의 구조적 한계점을 극복함에 따라 Long Term Dependency 문제를 해결하고, 병렬처리를 통해 효율적인 Feature 추출이 가능하다. Transformer 모델이 HVAC 시스템의 이상 탐지에서 RNN 기반의 비교군 모델보다 약 1.31%의 향상을 보이며, Transformer 모델을 통한 HVAC의 이상 탐지에 효율적임을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1923-1924
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• 2006

본 논문은 HVAC(heating, ventilating, and air conditioning) 시스템에 대하여 Multi Fuzzy 제어기 설계를 제안한다. HVAC 시스템은 Compressor(압축기), Condenser(응축기), Evaporator(증발기), Expansion Valve 로 구성되며, 각각의 기기에 대한 제어가 독립적으로 이루여져 있다. 기존의 제어가 한 제어기를 사용한 단일방식으로 이루어지다보니 HVAC 시스템의 특성인 냉매의 상태가 달라지면 시스템 전반적으로 그 영향이 파급되는 부분까지 고려를 해 주지 못하고, 제어기의 성능이 효율적이지 못했다. 본 논문에서는 비선형성이 강하고 불확실하며 복잡한 시스템을 쉽게 제어할 수 있는 Fuzzy 제어기를 구성하여 Expansion Valve 와 Compressor 에서 동시에 제어하는 Multi 제어기를 설계한다. 제안된 Multi Fuzzy 제어기는 HVAC 시스템의 효율성과 안정성에 기초하여, 과열도와 저압을 제어한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권3호
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• pp.1235-1242
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• 2013

본 논문에서는 건물 내 HVAC시스템의 소비에너지 효율화를 목표로 한다. 이를 위해 건물 에너지 시뮬레이션과 유전알고리즘을 이용하여 HVAC시스템 내 급기 온도에 대한 제어 스케줄을 도출하였다. 연구 대상 건물은 90년대에 지어져 BIM이 구축되어 있지 않아 대성건물의 BIM을 구축하였고, 그 정보를 에너지 시뮬레이션 프로그램에 입력하여, 대상건물에 대한 에너지 시뮬레이션 모델을 구축하였다. 또한 실측한 소비에너지양 정보와 비교하여 대상건물 에너지 시뮬레이션을 실제 에너지 소비량 유사하게 보정하였다. 수정된 건물 에너지 시뮬레이션 모델과 유전자 알고리즘을 이용하여 에너지 효율화 급기 온도 스케줄이 작성되었다. 대상 건물에 적용되었을 때 에너지 절감 효과는 3%로 나타났다. 아직 이 분야는 설비의 제어 기법에 관한 연구가 미진하고, 주로 관리자의 경험을 통해 관리되는 측면이 있어, 에너지 시뮬레이션 프로그램에 의한 기법 개발 및 그에 대한 효과의 검증을 토대로 에너지 절감 기법에 대한 연구 및 개발이 필요하다. 본 연구는 HVAC system 제어 기법에 시발점이 될 것이다.

• 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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• 한국방사성폐기물학회 2003년도 가을 학술논문집
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• pp.503-508
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• 2003

원자력 시설의 공기조화 시스템은 일반시설의 공기조화 시스템에 비하여 더 안정되고 여유있게 설치 및 시공되어야 한다. 그 목적은 최적 작업환경유지, 오염 공기로부터의 작업자 보호, 외부배기로 인한 대기오염 방지 등이다. 낮은 공기오염조차 막는 것이 원자력시설의 안전한 운전을 위해 기본적인 것이다. 설계 시 시스템의 융통성을 갖는 설계가 필요한데 이는 나중에 시스템의 수정보완 등을 고려할 때 중요하다. 본 논문에서는 원자력시설의 공기조화계통 설계에 고려해야 할 내용 및 외국시설에 대하여 검토하였는바, 원자력시설의 공기조화계통 설계에 활용될 수 있겠다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.303-305
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• 2006

본 논문은 HVAC(heating, ventilating, and air conditioning) 시스템의 효율성과 안정성에 기초하여, 과열도와 저압을 제어하는 Multi Fuzzy 제어기 설계를 제안한다. HVAC 시스템은 Compressor(압축기), Condenser(응축기), Evaporator(증발기), Expansion Valve(확장 밸브) 로 구성되며, 각각의 기기에 대한 제어가 독립적으로 이루어져 있다. 기존의 제어가 한 제어기를 사용한 단일방식으로 이루어지다보니 HVAC 시스템의 특성인 냉매의 상태가 달라지면 시스템 전반적으로 그 영향이 파급되는 부분까지 고려를 해 주지 못하고, 제어기의 성능이 효율적이고 안정적이지 못했다. 본 논문에서는 HVAC 시스템의 효율과 안정도에 결정적인 영향을 미치는 파열도와 저압을 제어하기 위해, 비선형성이 강하고 불확실하며 복잡한 시스템을 쉽게 제어할 수 있는 Fuzzy 제어기를 구성하여, 3대의 Expansion Valve 와 1대의 Compressor 에서 동시에 제어하는 Multi 제어기를 설계한다. 제안된 Fuzzy 제어기는 이산형 lookup_table 방식과 연속형 간략추론 방식을 사용하여 제어기를 설계하고, 유전자 알고리즘(GAs)을 이용하여 최적의 Fuzzy 제어기의 환산계수를 구한다. 그리고 시뮬레이션 결과를 통해 이산형 lookup_table 방식과 연속형 간략추론 방식의 각각의 제어기를 사용한 결과를 비교한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권11B호
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• pp.655-662
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• 2007

건물의 공조설비(HVAC: Heating, Ventilation and Air Conditioning)를 최적으로 운영하기 위해 현재 사용되고 있는 감시 시스템은 운영 설비의 고장이나 성능저하와 같은 결함이 발생할 경우 적절하게 고장을 검출 할 수 있는 기능이 없으며, 이에 따라 고장의 신속한 처리 및 최적 운영이 불가능하다. 이 논문에서는 특정 건물이나 시스템에서만 적용할 수 있는 모델기반 방식의 고장 검출 방법과는 달리 공조기 시스템을 구성하는 저비용이 소요되는 센서 등의 설치를 통해 건물의 공조 시스템에 포괄적으로 적용될 수 있는 분류형 규칙 기반 방식의 고장 검출 시스템을 개발하였다. 또한, 이 알고리즘을 이용한 실험 수행을 위하여 인공기후 실험 동(environment chamber, EC) 내부에 설치된 시험주택(in-house)의 공조 설비 시스템에 적용하여 그 실효성을 검증하였고 향후, 관련 분야에 적용 가능성을 확인하였다.

• 설비공학논문집
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• 제26권3호
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• pp.115-121
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• 2014

HVAC&R system costs can often be one of the most expensive components, representing approximately 15% of the total construction cost for office buildings. Despite their significant importance, there is a lack of a consistent and homogeneous framework to approximate the estimate research. This research deals with the prediction methodology of HVAC&R system cost with the aim of establishing a common idea for the analysis of the construction cost estimate. Our approach deals with the concept of an HVAC&R set that is composed of subsystems. The matrix combination analysis is examined, and total 960 HVAC&R system cost estimation can be implemented to large scale office buildings.

• 대한설비공학회:학술대회논문집
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• 대한설비공학회 2007년도 동계학술발표대회 논문집
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• pp.58-63
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• 2007

Lots of needs are being paid for how to design HVAC system in large-scale buildings. Increasing awareness of energy use is main point of this research. HVAC systems' energy characteristics are not clearly identified and understood, so the optimal design of HVAC system is very important. The energy parameters of HVAC design that are system input energy, water/air moving equipments (pumps/fans) energy and outdoor air conditioning energy for IAQ are important. The purpose of this study is to provide the basic data for energy conservational HVAC design strategies.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.47-54
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• 2024

현재, 전세계적으로 에너지 자원은 점차적으로 감소하고 있음에도 불구하고 에너지 수요 및 소비는 지속적으로 증가하고 있다. 이에 따른 에너지 자원을 대체하기 위한 범국가적인 노력 및 연구가 수행되고 있다. 에너지 수요에 따른 공급의 증가 뿐만 아니라 에너지를 효율적으로 소비하는 것은 현 에너지 부족 현상을 해결하기 위한 적절한 수단이 될 수 있다. 본 연구는 에너지를 가장 많이 소비하는 제조 공장의 에너지를 효율적으로 소비할 수 있는 방법을 시뮬레이션하고 분석하였다. 제조 공장에서 가장 많은 에너지를 소비하는 HVAC (Heating, Ventilating, and Air Conditioning) 시스템의 효율적인 운전을 위해 온도기반의 제어를 통한 공장의 에너지 최적화 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 기반으로 실제 공장의 온도와 전력 데이터를 이용하여 머신러닝 알고리즘을 적용하고 공장 온도를 예측하였다. 또한 예측 온도를 이용한 제어 시스템 시뮬레이션으로 공장 에너지의 소비패턴을 분석하고 에너지(전력량) 소비량을 감소할 수 있는 운전 모델을 제안하였다. 공장 에너지 패턴에 있어 HVAC 시스템의 예측 기반 프리 쿨링을 통한 온도제어 알고리즘은 기존 대비 10% 이상의 에너지 절감 효과를 보여 준다. 이 결과는 HVAC 시스템의 최적 제어가 공장 에너지 소비를 절감할 수 있음을 나타낸다. 향후 본 제어 시스템의 알고리즘은 실제 공장의 최적 제어에 적용되어 에너지 소비 절감 운전을 수행할 예정이다.