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실내 미세 먼지 예측시스템에 있어서, 미세먼지 관련 데이터를 실시간으로 측정, 수집하여 DB화하는 데이터수집부; 상기 데이터수집부에서 수집된 데이터를 기반으로 실내 미세먼지 농도 예측모델을 산출하는 예측모델생성부; 및외부에서 제공되는 외부데이터를 기반으로 상기 예측모델생성부에서 생성된 예측모델을 통해 시간별 실내 미세먼지농도를 예측하는 미세먼지농도예측부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 기계학습을 이용한 실내 미세먼지 농도 예측시스템
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제 1항에 있어서, 상기 미세먼지 관련 데이터는, 실내외 미세먼지농도 측정이력, 실내 미세먼지 농도 변화율 이력, 재실자수 이력, 재실자수 변화이력, 및 공기청정기의 가동이력 측정데이터인 것을 특징으로 하는 기계학습을 이용한 실내 미세먼지 농도 예측시스템
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제 2항에 있어서, 상기 외부데이터는, 시간별 외기 미세먼지 농도 예보, 재실자 스케쥴, 및 공기청정기 가동 스케쥴인 것을 특징으로 하는 기계학습을 이용한 실내 미세먼지 농도 예측시스템
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제 3항에 있어서, 실시간으로 실내 미세먼지농도를 측정하는 실내 미세먼지측정부를 더 포함하고, 상기 미세먼지측정부에서 측정된 측정치와, 상기 예측부에서 예측된 실내 미세먼지농도 예측치를 대비하여 설정된 차이값 이상이 되는 경우, 상기 예측모델을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 기계학습을 이용한 실내 미세먼지 농도 예측시스템
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제 3항에 있어서, 상기 예측모델생성부는 하기 수학식 2를 기반으로 예측모델을 산출하는 것을 특징으로 하는 기계학습을 이용한 실내 미세먼지 농도 예측시스템:[수학식 2]상기 수학식 2에서, P는 침투계수 PO는 한사람이 문으로 출입했을 때 추가적으로 발생하는 입자침투효과, 는 한 명의 재실인의 미세먼지 발생률, R 재실자수, ΔR은 재실자 변화수이고, Cin(t)는 실내 미세입자 측정이력, Cout(t) 실외 미세입자 측정이력, 는 실내 미세먼지 농도 변화율 이력, ACH는 실내외 공기교환율이다
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제 5항에 있어서, 상기 예측모델생성부는, 수학식 2에서 실내외 미세먼지농도 측정이력, 실내 미세먼지 농도 변화율 이력, 재실자수 이력, 재실자수 변화이력, 및 공기청정기의 가동이력 측정데이터를 대입하여, 최소제곱법을 통해 모델계수를 산정하는 것을 특징으로 하는 기계학습을 이용한 실내 미세먼지 농도 예측시스템
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제 6항에 있어서, 상기 모델계수는, ,, , 인 것을 특징으로 하는 기계학습을 이용한 실내 미세먼지 농도 예측시스템
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제 7항에 있어서, 상기 미세먼지농도예측부는, 상기 모델계수가 반영된 수학식 2에 외부데이터인 시간별 외기 미세먼지 농도 예보, 재실자 스케쥴, 및 공기청정기 가동 스케쥴을 입력하여 상기 수학식 2를 적분하여 시간별 실내 미세먼지 농도 예측하는 것을 특징으로 하는 기계학습을 이용한 실내 미세먼지 농도 예측시스템
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미래의 실내먼지농도를 예측하여 공기청정기 가동여부 판단하고 운영하는 시스템에 있어서, 제 1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 따른 실내 미세먼지 농도 예측시스템; 및상기 예측시스템의 미세먼지농도예측부에서 예측된 시간별 미세먼지 농도 예측치를 기반으로 상기 공기청전기의 가동여부를 판단하고, 운영하는 운영부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 먼지예측모델을 이용한 공기청정기 가동여부 판단 운영시스템
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실내 미세 먼지 예측방법에 있어서, 데이터수집부에서, 실내외 미세먼지농도 측정이력, 실내 미세먼지 농도 변화율 이력, 재실자수 이력, 재실자수 변화이력, 및 공기청정기의 가동이력 측정데이터를 실시간으로 측정, 수집하여 DB화하는 단계; 예측모델생성부가 상기 데이터수집부에서 수집된 데이터를 기반으로 실내 미세먼지 농도 예측모델을 산출하는 단계; 및외부에서 제공되는 시간별 외기 미세먼지 농도 예보, 재실자 스케쥴, 및 공기청정기 가동 스케쥴를 기반으로 상기 예측모델생성부에서 생성된 예측모델을 통해 시간별 실내 미세먼지농도를 예측하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 기계학습을 이용한 실내 미세먼지 농도 예측방법
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제 10항에 있어서, 상기 미세먼지측정부에서 측정된 측정치와, 상기 예측부에서 예측된 실내 미세먼지농도 예측치를 대비하여 설정된 차이값 이상이 되는 경우, 상기 예측모델을 업데이트하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기계학습을 이용한 실내 미세먼지 농도 예측방법
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제 10항에 있어서, 상기 예측모델을 산출하는 단계는, 하기 수학식 2에서 실내외 미세먼지농도 측정이력, 실내 미세먼지 농도 변화율 이력, 재실자수 이력, 재실자수 변화이력, 및 공기청정기의 가동이력 측정데이터를 대입하여, 최소제곱법을 통해 모델계수를 산정하는 것을 특징으로 하는 기계학습을 이용한 실내 미세먼지 농도 예측방법:[수학식 2]상기 수학식 2에서, P는 침투계수 PO는 한사람이 문으로 출입했을 때 추가적으로 발생하는 입자침투효과, 는 한 명의 재실인의 미세먼지 발생률, R 재실자수, ΔR은 재실자 변화수이고, Cin(t)는 실내 미세입자 측정이력, Cout(t) 실외 미세입자 측정이력, 는 실내 미세먼지 농도 변화율 이력, ACH는 실내외 공기교환율이다
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제 12항에 있어서, 상기 모델계수는, ,, , 인 것을 특징으로 하는 기계학습을 이용한 실내 미세먼지 농도 예측방법
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제 13항에 있어서, 실내 미세먼지농도를 예측하는 단계에서, 상기 모델계수가 반영된 수학식 2에 외부데이터인 시간별 외기 미세먼지 농도 예보, 재실자 스케쥴, 및 공기청정기 가동 스케쥴을 입력하여 상기 수학식 2를 적분하여 시간별 실내 미세먼지 농도 예측하는 것을 특징으로 하는 기계학습을 이용한 실내 미세먼지 농도 예측방법
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미래의 실내먼지농도를 예측하여 공기청정기 가동여부 판단하고 운영하는 방법에 있어서, 제 10항 내지 제 14항 중 어느 한 항에 따른 예측방법에 따라 시간별 실내 미세먼지농도를 예측하는 단계; 및운영부에 의해 미세먼지농도예측부에서 예측된 시간별 미세먼지 농도 예측치를 기반으로 상기 공기청전기의 가동여부를 판단하고, 운영하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 먼지예측모델을 이용한 공기청정기 가동여부 판단 운영방법
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