AI요약

기존 환기 시스템은 실외 공기 질(OAQ)의 급변하는 조건에 능동적으로 대응하지 못하며, 이로 인해 실내 공기 질 저하 및 에너지 비효율 문제가 발생했습니다. 본 기술은 실외 공기 질과 공간 이용자 수의 과거 데이터를 분석하여 미래를 예측하고, 이를 바탕으로 환기 유량을 최적으로 제어하는 사전 대응 환기 시스템입니다. 예측부에서는 EMD 및 딥러닝(GRU 등) 알고리즘을 통해 향후 24시간의 OAQ와 이용자 수를 예측하며, 결정부에서는 예측된 정보와 지하철 스케줄을 종합하여 인공지능-반복 동적 프로그래밍(AI-IDP)으로 최적의 환기 유량 궤적을 결정합니다. 이를 통해 다양한 OAQ 조건에서도 에너지 효율을 높이고 최적의 실내 공기 질을 유지하며, 운영자의 개입 없이 신뢰성 높은 선제적 공기 질 관리가 가능합니다.