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컴퓨팅 디바이스에 의해 수행되는 인공신경망을 이용한 실내공기질 가상 모니터링 방법에 있어서,대상 실내 공간 내의 일부 구역에 설치된 적어도 하나의 센서를 이용하여 실내공기질 데이터를 검출하는 제1 단계; 및상기 검출된 실내공기질 데이터를 기계학습된 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)에 입력하여 상기 대상 실내 공간의 전 구역의 실내공기질 데이터를 예측하는 제2 단계를 포함하는 인공신경망을 이용한 실내공기질 가상 모니터링 방법
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제 1 항에 있어서,상기 제2 단계는,전산 유체 역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 시뮬레이션을 통해 실내공기질 데이터베이스를 구축하는 단계;상기 실내공기질 데이터베이스의 데이터를 전처리하는 단계; 및상기 전처리된 데이터를 인공신경망을 이용한 네트워크를 통해 학습시켜 실내 미세먼지 분포와 농도를 예측하는 실내 공기 질 예측모델을 생성하는 단계를 포함하는 인공신경망을 이용한 실내공기질 가상 모니터링 방법
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제 2 항에 있어서,상기 실내공기질 데이터베이스를 구축하는 단계는,미세입자추적 기법과 유체해석을 통하여 미세먼지의 확산 경로 및 농도 분포를 분석하여 실내 미세먼지 분포와 농도 데이터를 수집하는 것을 포함하는, 인공신경망을 이용한 실내공기질 가상 모니터링 방법
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제 3 항에 있어서,상기 실내공기질 데이터베이스를 구축하는 단계는,상기 미세먼지가 대상 실내 공간 전체에 분포된 경우 또는 상기 미세먼지가 대상 실내 공간 내에 국소적으로 분포된 경우에 대해 유체해석을 수행하는, 인공신경망을 이용한 실내공기질 가상 모니터링 방법
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제 4 항에 있어서,상기 각 경우에서 시간에 따른 실내 미세먼지 분포 데이터를 획득하는, 인공신경망을 이용한 실내공기질 가상 모니터링 방법
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제 2 항에 있어서,상기 전처리 단계는 상기 대상 실내 공간 분할을 통한 데이터 통합(Data integration) 또는 데이터 정제(Data cleansing) 전처리 공정을 포함하는, 인공신경망을 이용한 실내공기질 가상 모니터링 방법
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제 6 항에 있어서,상기 전처리 단계는, 상기 대상 실내 공간의 부피를 균일하게 잘라서 복수의 입방체를 만들고,상기 각 입방체의 공간에서 시뮬레이션된 실내공기질 데이터를 평균화하는 과정을 포함하는, 인공신경망을 이용한 실내공기질 가상 모니터링 방법
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제 2 항에 있어서,상기 실내 미세먼지 농도 및 분포를 예측하는 단계는,LSTM (Long Short-Term Memory) 모델 기반 실내 공기 질 모니터링 알고리즘을 수행하는 것인, 인공신경망을 이용한 실내공기질 가상 모니터링 방법
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컴퓨팅 디바이스에 의해 수행되는 인공신경망을 이용한 실내공기질 가상 모니터링 시스템에 있어서,대상 실내 공간 내의 일부 구역에 설치된 적어도 하나의 센서를 이용하여 실내공기질 데이터를 검출하는 검출부; 및상기 검출된 실내공기질 데이터를 기계학습된 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)에 입력하여 상기 대상 실내 공간의 전 구역의 실내공기질 데이터를 예측하는 예측부를 포함하는 인공신경망을 이용한 실내공기질 가상 모니터링 시스템
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제 9 항에 있어서,상기 예측부는,LSTM (Long Short-Term Memory) 알고리즘 모델을 포함하는, 인공신경망을 이용한 실내공기질 가상 모니터링 시스템
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