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학술저널
저자정보
최영재 (Chung-Ang Univ.) 최은지 (Chung-Ang Univ.) 조혜운 (Chung-Ang Univ.) 문진우 (Chung-Ang Univ.)
저널정보
한국생태환경건축학회 KIEAE Journal KIEAE Journal Vol.21 No.1(Wn.107)
발행연도
2021.02
수록면
35 - 40 (6page)
DOI
10.12813/kieae.2021.21.1.035

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2022

전이학습을 통한 실내 미세먼지(PM2.5) 예측모델 적용성 평가
최영재 ,  최은지 ,  김남현 외 2명 한국생태환경건축학회 학술발표대회 논문집 2022.12 학술대회자료

2021

학교시설 실내공기질 환경 개선을 위한 실내 미세먼지(PM2.5) 예측모델 개발
최영재 ,  최은지 ,  조혜운 외 1명 KIEAE Journal 2021.02 학술저널

초록· 키워드

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Purpose: In this study, an indoor particulate matter (PM<SUB>2.5</SUB>) prediction model was developed to improve air quality in the classrooms. Employing the artificial neural network, the developed model is able to conduct iterative self-training in real-time and adapt itself to the various class environments. Method: A school building, which was used for data acquisition and performance evaluation of predictive model, was modeled by coupling 3 simulation programs to consider various factors that influence the formation of indoor PM<SUB>2.5</SUB> concentration. The ANN prediction model was developed using the Bayseian Regularization learning algorithm following the performance optimization. The optimized prediction model was applied to different classroom in the same building for the adaptive performance evaluation. Result: As a result of the performance evaluation, Cv(RMSE) of the optimized prediction model was 5% and R2 was 0.8757, indicating high accuracy and stability. According to the real-time training, the error gradually decreased after occurrence. Therefore, it was demonstrated that the developed ANN prediction model is able to be adapted to various environmental conditions and expected to be applied in the optimal control algorithm through future research.
#실내공기질 #인공신경망 #예측모델 #Indoor Air Quality #Artificial Neural Network #Prediction Model

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 시뮬레이션 모델링
3. 실내 미세먼지 예측모델 개발
4. 예측모델 최적화 및 성능평가
5. 결론
Reference

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