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저자정보
황재민 (성균관대학교) 윤성민 (성균관대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2024년도 동계학술발표대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
445 - 448 (4page)

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건물 운영 단계에서 실내환경이 생성되며, 이는 평균적으로 80~90%의 시간을 건물 내에서 보내는 인간과 상호 깊은 영향을 미친다. 실내환경 파악을 위해 실내환경 센서 데이터를 기반으로 모니터링하는 것은 가능하나, 실내환경 내 요소들과 이들 간의 복잡한 관계를 명확하게 이해하고, 이에 기반한 실내환경 최적화를 위한 노력은 부족한 상황이다. 본 연구에서는 현장 측정을 수행하고, 실내환경 온톨로지를 구축하며, 잠재력이 입증된 GPT (Generative Pre-trained) 기술을 적용하여 실내환경을 개선하는 방법을 제안한다. 현장 측정을 통해 제한적인 센싱 환경에서 직접적으로 측정하기 어려운 물리적 변수들의 값을 효과적으로 취득하여 건물의 물리적 특성을 반영한 데이터를 얻을 수 있다. 또한, 실내환경 온톨로지 구축을 통해 다차원의 실내환경 정보를 구조화하고 이를 GPT에게 전달하여 단순한 데이터 처리에서 나아가 정확하고 맥락에 맞는 실내환경 개선 방법 제시가 가능하다. 본 연구에서는 경기도 수원에 위치한 대상 공간에 실내환경 개선 방법을 적용하여 현장 측정 기반의 다중객체데이터를 생성했다. 또한, 온톨로지를 효과적으로 구축한 뒤 1) 창문의 개폐 상태를 변경하고 2) 공조 장치의 상태를 조정하며 3) 재실자의 배치를 수정하는 3가지 측면에서 GPT 기반의 실내환경 최적화 방안을 도출하였다.
#Building indoor environment(건물 실내 환경) #PMV(온열환경지표) #GPT(Generative Pre-trained Transformer) #Intrusive measurement(침습 측정)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 적용 및 결과
4. 결론
References

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