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퍼지 제어 기법과 열 영상을 이용한 에어콘의 효율적 제어
Efficient Control of an Air Conditioner Using Thermal Image and a Fuzzy Control Method 원문보기

한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, v.14 no.10, 2010년, pp.2201 - 2206  

김광백 (신라대학교 컴퓨터정보공학부) ,  우영운 (동의대학교 멀티미디어공학과)

초록
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최근 한정된 자원으로 인한 에너지 수요가 증가하면서 에너지 절약 문제가 중요한 과제로 대두되었다. 본 논문에서는 효율적인 에너지 절약 문제를 해결하기 위한 방법으로 열 영상과 퍼지 제어 기법을 적용하여 에어콘의 풍향과 풍속을 제어하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 에어콘의 풍향과 풍속을 제어하기 위해 획득한 초기 열 영상을 색상 분포 영상으로 변환하며 각 색상은 $24.0^{\circ}C$에서 $27.0^{\circ}C$의 분포의 온도 값을 가진다. 본 논문에서는 색상 분포 영상을 좌에서 우로 5개의 계층 구간으로 분류하여 온도를 분석한다. 실내 공간의 색상 분포 영상을 분석하여 얻어진 각 계층구간의 온도와 대기 중의 습도를 퍼지 소속 함수에 적용하여 구해진 결과 값을 비퍼지화하고 최종적으로 풍향 세기를 제어한다. 그리고 열 영상을 분석하여 풍향의 우선순위, 풍향의 지속시간을 결정한다. 제안된 방법과 기존 시스템과의 전력량 차이를 시뮬레이션한 결과, 제안된 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The shortage of fossil fuel drives researchers to find a new way to increases energy efficiency. In this paper, we propose a method to control the direction and speed of an air conditioner using a thermal image and fuzzy controlling method, which results in the increase of energy efficiency. The the...

주제어

#퍼지 추론 규칙   #온도 제어   #풍향 제어   #열 영상  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 그리고 실내공간의 습도를 고려하지 않았다. 따라서 본 논문에서는 열 영상과 습도를 이용하여 천장형 에어콘의 풍향과 풍속을 제어하는 방법을 제안한다. 제어에 이용되는 열 영상은 실내 공간의 온도를 평면도 형태로 표현한 영상이다.

가설 설정

  • 풍향의 지속시간은 실내 구간의 평균 온도와 적정 온도의 차이와 습도를 반영한다. 실내 냉방온도를 0.1℃도 내리기 위해서는 1분의 지속시간이 필요하다고 가정한다. 풍향의 지속시간 계산은 식 (8)과 같다.
  • 온도 소속 함수의 구간은 실내 적정 온도를 참조하여 설계한다. 실내 적정 온도는 정부가 권유한 온도와 여론 조사결과[4]를 바탕으로 24℃ ～ 25℃로 가정하였다. 온도 소속 함수의 입력값은 색상 분포 영상을 분석하여 얻어진 각 계층 구간의 평균 온도이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
습도의 소속 함수의 구간은 Low, Normal, High로 구성되는데 각 구간의 습도범위는 몇으로 설정하는가? 습도의 소속 함수의 구간은 [Low, Normal, High] 로 구성된다. Low 구간의 범위는 0%에서 50%이고, Normal 구간은 25%에서 75%이며, High 구간은 50%에서 100%로 설정한다. 대기 중의 습도 값을 소속 함수에 적용하여 습도에 대한 소속도를 구한다.
우리나라의 에너지 수입 의존도는 얼마인가? 우리나라는 세계 10대 에너지 소비국 중 하나이며 에너지 수입 의존도가 95%이상이다. 그리고 연간 15조원 이상을 에너지 수입 비용으로 지불하고 있다.
색상 분포 영상의 각 색상은 무엇으로 구성되는가? 평균 온도를 얻기 위해서 평면도의 형태로 생성된 가상의 열 영상을 기준으로 색상 분포 영상을 생성한다. 색상 분포 영상의 각 색상은 Red, Magenta, Yellow, Green Sky, Blue의 RGB 색상으로 구성되며, 각 색상은 고유의 온도 값을 가진다.
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참고문헌 (6)

  1. 임동욱, "은행.백화점 실내온도 정부가 나서 높인다 (http://www.mt.co.kr/view/mtview.php?type1&no20 10062215192673174&outlink1)," 머니투데이, 6월, 2010. 

  2. 김광백, 조재현, 우영운, "열 영상과 퍼지 제어 기법을 이용한 온도 및 풍향 제어," 한국해양정보통신학회논문지, 제12권, 11호, pp. 2083-2090, 2008. 

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  3. R. Babuska, Fuzzy Modeling For Control, Kluwer Academic Publishers, 1998. 

  4. (주)코리아리서치, 건물의 냉난방온도 제한 관련 국민의식 여론조사 결과보고서(http:// www.itstv.net/ info/policy_read.asp?seq74976), 7월, 2008. 

  5. 류정일, "갑작스런 보양식 금물 실내습도 50% 유지를(http://biz.heraldm.com/common/Detail.jsp?news MLId20070707000071)," 헤럴드경제, Apr. 2010. 

  6. 김광백, 박현정, "퍼지 추론기법을 이용한 DNA 염기 서열의 단편결합," 한국해양정보통신학회논문지, 10권, 12호, pp. 2329-2334, 2006. 

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