현재 4차 산업 혁명이 일어남과 동시에 탄소 배출에 대한 관심도가 더욱 높아지고 있다. 이에 따라 전 세계적으로 2050 탄소 중립을 위한 목표를 설정하여 다양한 부문에서 탄소를 절감하기 위한 방안을 마련하고 있다. 우리나라의 전체 산업 중 건물 분야에 대한 관심도가 높아지고 있으며 이에 따라 넷제로 빌딩과 관련하여 에너지를 효율적으로 관리하는 시스템이 주목받고 있다. 본 논문에서는 이러한 건물 내 에너지를 효율적으로 관리하여 탄소 배출을 절감시키는 방안으로 온도를 대상으로 한 최적 온도 예측 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 통하여 건물뿐만 아니라 더 나아가 ...
현재 4차 산업 혁명이 일어남과 동시에 탄소 배출에 대한 관심도가 더욱 높아지고 있다. 이에 따라 전 세계적으로 2050 탄소 중립을 위한 목표를 설정하여 다양한 부문에서 탄소를 절감하기 위한 방안을 마련하고 있다. 우리나라의 전체 산업 중 건물 분야에 대한 관심도가 높아지고 있으며 이에 따라 넷제로 빌딩과 관련하여 에너지를 효율적으로 관리하는 시스템이 주목받고 있다. 본 논문에서는 이러한 건물 내 에너지를 효율적으로 관리하여 탄소 배출을 절감시키는 방안으로 온도를 대상으로 한 최적 온도 예측 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 통하여 건물뿐만 아니라 더 나아가 스마트홈과 같이 개개인의 생활에도 적용한다면 탄소 절감에 더욱 좋은 효과를 얻을 수 있을 것으로 예상한다. 이 방법에 RNN, LSTM 알고리즘을 활용하였으며 에너지 IoT, 빅데이터 기술들을 활용하여 시뮬레이션을 진행하였다. 결과적으로 수집된 온도 데이터를 통하여 예측 결과를 분석하였고, 결과에 따라 공간 맞춤 온도 제어를 할 수 있도록 하였다. 이러한 본 연구의 결과를 통해 다양한 공간 속에서 최적 온도 예측 시뮬레이션이 가능하다는 전망을 보여주었으며, 이를 기반으로 하여 일반적인 건물뿐만 아니라 개인의 집에서도 활용 가능하다고 결론지었다.
현재 4차 산업 혁명이 일어남과 동시에 탄소 배출에 대한 관심도가 더욱 높아지고 있다. 이에 따라 전 세계적으로 2050 탄소 중립을 위한 목표를 설정하여 다양한 부문에서 탄소를 절감하기 위한 방안을 마련하고 있다. 우리나라의 전체 산업 중 건물 분야에 대한 관심도가 높아지고 있으며 이에 따라 넷제로 빌딩과 관련하여 에너지를 효율적으로 관리하는 시스템이 주목받고 있다. 본 논문에서는 이러한 건물 내 에너지를 효율적으로 관리하여 탄소 배출을 절감시키는 방안으로 온도를 대상으로 한 최적 온도 예측 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 통하여 건물뿐만 아니라 더 나아가 스마트홈과 같이 개개인의 생활에도 적용한다면 탄소 절감에 더욱 좋은 효과를 얻을 수 있을 것으로 예상한다. 이 방법에 RNN, LSTM 알고리즘을 활용하였으며 에너지 IoT, 빅데이터 기술들을 활용하여 시뮬레이션을 진행하였다. 결과적으로 수집된 온도 데이터를 통하여 예측 결과를 분석하였고, 결과에 따라 공간 맞춤 온도 제어를 할 수 있도록 하였다. 이러한 본 연구의 결과를 통해 다양한 공간 속에서 최적 온도 예측 시뮬레이션이 가능하다는 전망을 보여주었으며, 이를 기반으로 하여 일반적인 건물뿐만 아니라 개인의 집에서도 활용 가능하다고 결론지었다.
At the same time as the fourth industrial revolution has occurred, interest in carbon emissions is increasing. Accordingly, measures are being prepared to reduce carbon in various sectors by setting goals for 2050 carbon neutrality worldwide. Among Korea's entire industries, interest in the building...
At the same time as the fourth industrial revolution has occurred, interest in carbon emissions is increasing. Accordingly, measures are being prepared to reduce carbon in various sectors by setting goals for 2050 carbon neutrality worldwide. Among Korea's entire industries, interest in the building sector is increasing, and accordingly, a system that efficiently manages energy related to Net-Zero buildings is drawing attention. This paper proposed the optimal temperature control method for temperature as a method to reduce carbon emission by efficiently managing the energy in the building. It is expected that if the proposed method is applied not only to buildings but also to individual lives such as smart homes, it will be more effective in reducing carbon. RNN and LSTM algorithms were used in this method, and simulations were conducted using energy IoT and big data technologies. As a result, the predicted results were analyzed through the collected temperature data, and space-tailored temperature control was performed according to the results. The results of this study showed the prospect of optimal temperature control simulation in various spaces, and based on this, it was concluded that it can be used general buildings and in individual homes.
At the same time as the fourth industrial revolution has occurred, interest in carbon emissions is increasing. Accordingly, measures are being prepared to reduce carbon in various sectors by setting goals for 2050 carbon neutrality worldwide. Among Korea's entire industries, interest in the building sector is increasing, and accordingly, a system that efficiently manages energy related to Net-Zero buildings is drawing attention. This paper proposed the optimal temperature control method for temperature as a method to reduce carbon emission by efficiently managing the energy in the building. It is expected that if the proposed method is applied not only to buildings but also to individual lives such as smart homes, it will be more effective in reducing carbon. RNN and LSTM algorithms were used in this method, and simulations were conducted using energy IoT and big data technologies. As a result, the predicted results were analyzed through the collected temperature data, and space-tailored temperature control was performed according to the results. The results of this study showed the prospect of optimal temperature control simulation in various spaces, and based on this, it was concluded that it can be used general buildings and in individual homes.
주제어
#인공지능 온도 제어 온도 예측 탄소 절감 AI Temperature control Temperature prediction Carbon Reduction
학위논문 정보
저자
정혜윤
학위수여기관
中央大學校 大學院
학위구분
국내석사
학과
지능형에너지산업학과 AI/IoT/빅데이터기반에너지신산업 전공
지도교수
박세현
발행연도
2023
총페이지
iv, 56장
키워드
인공지능 온도 제어 온도 예측 탄소 절감 AI Temperature control Temperature prediction Carbon Reduction
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