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공기 조화의 각 과정 별로, 외기조화기의 운영 조건을 변경하면서, 각 과정 별로 온도 및 습도를 포함하는 공기 상태를 측정하는 측정 단계; 측정된 공기 상태를 추출하여 전처리 과정을 거쳐 표준화를 수행하여 데이터화하는 전처리 단계; 공기 조화의 각 과정 별로 상기 공기 상태에 관한 인덱스로 구성된 상태집합과 상기 운영 조건에 관한 인덱스로 구성된 행동집합을 정의하고, 상기 상태집합과 상기 행동집합을 통해 전이행렬과 보상함수를 구하는 구성요소 추정단계; 및 전처리된 데이터, 상기 상태집합, 상기 행동집합, 상기 전이행렬 및 상기 보상함수를 통해 적합된 모형을 도출하고, 상기 모형을 통해 최적의 운영 방법을 도출하는 최적화 단계; 를 포함하는 외기조화기 운영방법
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청구항 1에 있어서, 상기 상태집합은 전처리된 데이터를 소정 개수의 군집으로 분류하여 이산형으로 변형한 인덱스를 갖는 집합인 것을 특징으로 하는 외기조화기 운영방법
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청구항 1에 있어서, 상기 행동집합은 상기 공기 상태가 측정된 과정에서의 행동들의 집합이고, 상기 행동은 각 과정에서 상기 공기 상태에 따라 조절 가능한 정량적 운영조건인 것을 특징으로 하는 외기조화기 운영방법
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청구항 3에 있어서, 상기 정량적 운영조건은 외기조화기의 설정 값 및 개도율을 포함하는 것을 특징으로 하는 외기조화기 운영방법
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청구항 1에 있어서, 상기 전이행렬은 상기 상태집합과 상기 행동집합을 통해 모든 상태의 전이(st, at, st+1)에 대하여 빈도수를 추출하고, 동일한 행동집합(At)에 대한 전이(st, st+1)의 빈도수를 행렬로 구성하고, 각 행렬의 행의 합으로 각 행을 나누어 계산된 전이확률을 요소로 갖는 것,- st = t 과정의 공기 상태 - st+1 = t+1 과정의 공기 상태- at = t 과정의 행동을 특징으로 하는 외기조화기 운영방법
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청구항 1에 있어서, 상기 보상함수의 함수 값은 t 과정에서의 엔탈피와 t+1 과정에서의 엔탈피의 차에 의한 에너지 비용인 것을 특징으로 하는 외기조화기 운영방법
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청구항 6에 있어서, 상기 공기 조화의 최종 과정에 대한 보상함수의 함수 값은, 상기 공기 상태가 목표치에 도달한 경우에는 총에너지 비용을 상쇄할 수 있을 만큼 충분히 큰 값이 부여되고, 상기 공기 상태가 목표치에 도달하지 못한 경우에는 0이 부여되는 것을 특징으로 하는 외기조화기 운영방법
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청구항 6에 있어서, 상기 공기 조화의 각 과정은 예열, 예냉, 냉/제습, 수가습, 난방, 가습 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 외기조화기 운영방법
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청구항 8에 있어서, 상기 수가습 과정에서 상기 난방 과정으로의 보상함수의 함수 값은 0인 것을 특징으로 하는 외기조화기 운영방법
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10
청구항 1에 있어서, 상기 최적화 단계는 각 과정 별 최적가치함수를 도출하기 위해 벨만최적점을 활용하여 최적의 의사결정 규칙을 결정하는 역진귀납법이 활용되는 것을 특징으로 하는 외기조화기 운영방법
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11
청구항 10에 있어서, 상기 최적화 단계는, 공기 조화의 마지막 과정(n개의 과정, t = n)의 가치함수를 으로 초기화하는 초기화 단계 및, 벨만최적점(하기 식)을 활용하여 현 과정에서 각 공기 상태별 최적의 행동을 정의하는 행동 정의 단계를 포함하고, , , - V*t(s): t 과정에서 상태 s에 대한 최적가치함수- Rt(s,a): t 과정에서, 상태 s에서 행동 a를 수행했을 때 받는 보상- Pt(s'│s,a): t 과정에서, 상태 s에서 행동 a를 수행했을 때, t+1 과정에서 상태 s'로 전이될 확률- a*t(s) : t 과정에서, 상태 s에 대한 최적행동- : t 과정에서, 상태 별 의사결정 규칙상기 행동 정의 단계는 t= n에서 t가 0이 될 때까지 t를 1씩 차감하여 반복 수행되는 것을 특징으로 하는 외기조화기 운영방법
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청구항 11에 있어서, 상기 공기 조화는 예열(t=0), 예냉(t=1), 냉/제습(t=2), 수가습(t=3), 난방(t=4), 가습(t=5), 종단(t=6) 과정을 포함하고, 상기 최적화 단계에서 도출된 최적의 운영 방법을 위한 최적의 의사결정 정책()은 다음의 식, 을 만족하는 것을 특징으로 하는 외기조화기 운영방법
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청구항 1에 있어서, 상기 최적화 단계는 공기 조화의 최초 과정에서의 공기 상태를 통해 최초 과정에서의 최적 행동을 역진귀납법을 통해 도출해낸 후, 나머지 과정에 대해서는 평균 보상의 총합을 최대화하여 최적의 행동 조합을 정하는 확정적 최적화 방법이 활용되는 것을 특징으로 하는 외기조화기 운영방법
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청구항 13에 있어서, 상기 최적화 단계는 역진귀납법을 통해 공기 조화의 최초 과정에서의 공기 상태()에서의 최적 행동()을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 외기조화기 운영방법
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청구항 14에 있어서, 상기 최적화 단계는 공기 조화의 최초 과정(t=0)에서 최적 행동 을 취했을 때, 확정적 최적화 알고리즘을 적용하여 평균 보상의 총합 을 최대화하는 최적의 행동 조합()을 도출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 외기조화기 운영방법
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청구항 15에 있어서, 상기 최적의 행동 조합()은 가능한 행동 조합 수에 따라, 모든 행동 탐색, 시뮬레이티드 어닐링(Simulated Annealing) 또는 유전 알고리즘(Genetic Algorithm) 중 어느 하나를 통해 도출되는 것을 특징으로 하는 외기조화기 운영방법
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청구항 15에 있어서, 상기 공기 조화는 예열(t=0), 예냉(t=1), 냉/제습(t=2), 수가습(t=3), 난방(t=4), 가습(t=5) 과정을 포함하고, 상기 최적화 단계에서 도출된 최적의 운영 방법을 위한 상기 최적의 행동 조합(()은 다음의 식, - Rt(s,a): 과정 t에서, 상태 s에서 행동 a를 수행하여 받는 보상- Pt(s'│s,a): t 과정에서, 상태 s에서 행동 a를 수행했을 때, t+1 과정에서 상태 s'로 전이될 확률- RE(s): 종단 과정에서 상태 s에 대한 보상- : 초기 과정에서 상태가 로 주어졌을 때, 평균 보상의 총합의 최댓값- : 초기 상태 s가 주어졌을 때, t 과정에서의 상태 확률 - (, ) - : 초기 상태 s가 주어졌을 때, s에 해당되는 요소는 1, 나머지 요소는 모두 0을 갖는 벡터- : 과정 t에서 행동이 로 주어졌을 때의 전이 확률 행렬()- : t 과정에서의 최적 행동 을 만족하는 것을 특징으로 하는 외기조화기 운영방법
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청구항 1에 있어서, 상기 최적화 단계는, 각 과정마다 상기 운영 조건이 변경 가능한 경우, 각 과정 별 최적가치함수를 도출하고, 벨만최적점을 활용하여 최적의 의사결정 규칙을 결정하는 역진귀납법이 활용되고, 각 과정마다 상기 운영 조건이 변경 불가능한 경우, 공기 조화의 최초 과정에서의 공기 상태를 통해 최초 과정에서의 최적 행동을 역진귀납법을 통해 도출해낸 후, 나머지 과정에 대해서는 평균 보상의 총합을 최대화하여 최적의 행동 조합을 정하는 확정적 최적화 방법이 활용되는 것을 특징으로 하는 외기조화기 운영방법
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