차세대의 공조시스템을 논의하는 데 있어서 잊어서는 안 되는 키워드 중의 하나가 “Task/Ambient Air-Conditioning System”이 있다. 이것은 기존의 실내온열환경을 균일하게 조절한다는 개념에서, 거주역(Task-zone)에 대해서는 고품질의 환경을, Ambient-zone에 대해서는 다소 완화된 환경을 제고하고자 하는 생각으로, 퍼스널 공조와 같은 고도화된 공조시스템에서 자연환기의 이용에 이르기까지 폭넓은 범위에 미치고 있다. (중략)
팬 앤 패드 시스템은 국내외적으로 온실냉방에서 많이 이용되고 있으며, 그 효율도 매우 높지만 온실 내부의 온도분포가 불균일하고 설치비와 유지비가 많이드는 단점이 있다. 본 연구에서는 팬 앤 패드 시스템의 설계를 위한 자료를 제공할 목적으로 팬 앤 패드시스템 설치온실의 온도분포를 예측하기 위한 CFD 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 실험 데이터를 이용하여 검증한 결과 실험치와 예측치가 잘 일치하여 모델의 응용이 가능할 것으로 판단되었다. 개발된 모델을 이용하여 온실 외부의 풍속과 풍향, 팬과 패드의 높이, 환기율에 따른 실내유속, 차광율 및 온실의 길이가 팬 앤 패드 냉방온실의 실내 온도경사에 미치는 영향을 검토하였다. 실내 온도경사를 감소시키기 위하여는 온실 설치 지역의 주풍향을 고려하고 팬과 패드의 높이가 적절해야 할 것으로 판단되었다. 시뮬레이션 결과 높은 환기율과 차광율은 팬 앤 패드 냉방 온실의 온도경사를 감소시키는데 기여할 수 있는 것으로 나타났다. 팬 앤 패드 냉방 온실의 온도를 적정 수준으로 유지시키기 위해서는 외부기상조건, 차광 및 환기율에 따라 온실의 길이를 제한해야 할 것으로 판단되었다. 개발된 CFD모델은 다양한 조건에서 팬 앤 패드 냉방온실의 설계와 평가에 유용한 도구가 될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 코로나19로 인해 가정에서 생활하는 시간이 길어진 현재 스마트 IoT시스템을 기반으로 각종 환경에 따라 자동으로 창문을 여닫는 "지능제어기를 활용한 스마트 창문"(이하 "윈도우 플러스")을 제안한다. 본 논문이 제안하는 주요한 특징은 다음과 같다. 첫째, 여러 가지 센서와 모터, 라즈베리파이를 이용하여 센서 입력 값에 따라 창문 개폐를 결정한다. 둘째, 안드로이드 어플리케이션과 윈도우 플러스-휴대폰 간 블루투스 통신을 이용하여 창문에 입력되는 대기 환경 수치를 실시간으로 표시한다. 셋째, 실내모드와 실외모드를 구분지어 설정할 수 있으며, 이는 사용자로 하여금 실내 대기 상태를 최적으로 만들 수 있도록 한다. 넷째, 창문의 개폐 여부를 telegram을 통해 사용자가 알 수 있도록 하며, 실내 환경의 보안성을 제공하고. 채팅을 통해 원격제어를 한다. 제안하는 시스템은 기존 수동방식의 창문으로부터 사용자의 편의성을 증가시키고, 자동 환기를 통해 코로나19의 전파를 방지하는데 도움을 줄 수 있는 "윈도우 플러스"의 개발을 목표로 한다.
Numerical modeling has been carried out to investigate the two-dimensional air flow in automobile interior with a forced exhaust close to main air inlet for typical ventilation modes. The characteristics such as streamlines and temperature fields in the passenger compartment room with the forced exhaust are analyzed with comparison of the cases without a forced exhaust. The simulation results show that air flow on the floor near the front seat is increased with the forced exhaust for all ventilation modes. Flow recirculation in the cabin is most active in mode 2 with a vertical suction inlet in comparison with other two modes. In particular, less time is taken for air temperature to reach the inlet temperature due to the forced exhaust for the ventilation modes. Finally, it could be predicted that ventilating air flow is much improved with the forced exhaust in the interior Modeling results in this study can be applied to the optimal design of automobile interior fur air ventilation system.
Heating, Ventilating, and Air Conditioning(HVAC) 시스템은 난방(Heating), 환기(Ventilating), 공기조화(Air Conditioning)를 제공하는 공조시스템으로, 실내 환경의 온도, 습도 조절 및 지속적인 순환 및 여과를 통해 실내 공기 질을 개선한다. 이러한 HVAC 시스템에 이상이 생기는 경우 공기 여과율이 낮아지며, COVID-19와 같은 법정 감염병 예방에 취약해진다. 또한 장비의 과부하를 유발하여, 시스템의 효율성 저하 및 에너지 낭비를 불러올 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HVAC 시스템의 이상 탐지 및 조기 조치를 위한 Transformer 기반 이상 탐지 기법의 적용을 제안한다. Transformer는 기존 시계열 데이터 처리를 위한 기법인 Recurrent Neural Network(RNN)기반 모델의 구조적 한계점을 극복함에 따라 Long Term Dependency 문제를 해결하고, 병렬처리를 통해 효율적인 Feature 추출이 가능하다. Transformer 모델이 HVAC 시스템의 이상 탐지에서 RNN 기반의 비교군 모델보다 약 1.31%의 향상을 보이며, Transformer 모델을 통한 HVAC의 이상 탐지에 효율적임을 확인하였다.
본 연구에서는 기존 대규모 실내경기장의 냉방시에 발생될 수 있는 분포상의 문제점을 실측실험을 통해 확인함으로서 궁극적으로는 대공간의 열환경 개선과 효율적인 냉방설계를 위한 데이터를 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 인체부하 미고려시의 하절기 대공간의 실내온열환경 실측실험을 비냉방시와 냉방시로 구분하여 실시하였으며 공간내 수평 및 상하온도분포특성, 취출기류의 거동특성, 실내쾌적온열환경 특성, 환기량 평가 등 대공간의 실내온열환경을 포괄적으로 검토하였다.
간척지 온실의 환경설계 기술 개발을 위한 기초자료 제공을 목적으로, 첨단 시설원예단지 설치 계획이 있는 국내 7개 대규모 간척지 주변의 기후조건을 분석하였으며, 새만금 간척지 내에 설치된 3연동 플라스틱 온실을 대상으로 하절기에 시설 내외의 열적 환경계측 실험을 통하여 자연환기 및 온도 상승 특성을 분석하고, 간척지 온실의 환경 설계에 적용해야 할 부분을 검토하였다. 작물의 유무에 따른 온실의 환기율을 비교한 결과, 작물이 있으면 온실의 환기율은 낮아지지만 작물의 증발산에 의해 실내기온 상승은 감소하는 것으로 나타났다. 작물이 있는 경우 온실의 환기회수는 대체로 0.3~0.9회/min의 범위에 있었고, 평균 0.7 회/min으로 나타났다. 실외기온 대비 실내기온 상승은 $1{\sim}5^{\circ}C$정도의 범위에 있었고, 평균 $2.5^{\circ}C$로 나타났다. 간척지에 설치된 실험온실의 자연환기 성능은 여름철 권장 환기율을 거의 만족시키고, 실외기온 대비 실내기온 상승도 작물재배 환경을 크게 벗어나지 않으므로 새만금 간척지에서는 냉방설비 없이 자연환기 만으로 온실의 작물 재배가 가능할 것으로 판단된다. 간척지는 해안에 위치하고 있어 내륙지역에 비하여 바람이 강하고, 안개가 자주 끼는 특성을 보이는 것으로 나타났다. 이와 같이 강한 풍속은 온실의 환기율을 증가시키므로 냉방부하의 감소요인으로 작용하게 될 것으로 판단된다. 또한 안개지속시간이 내륙지역에 비하여 현저하게 길기 때문에 기간냉방부하는 감소할 것으로 예상되며 이는 냉방설비의 운전경비 측면에서 유리할 것으로 판단된다. 또한 간척지 온실의 환기 및 냉방시스템 설계 시에는 주변의 기상관측소 자료를 그대로 이용하지 말고, 온실 설치 지역에서 실측한 기상자료 또는 현장 여건을 반영하여 보정된 기상자료를 사용하여 설계하도록 할 필요가 있다.
본 논문에서는 심층 학습을 이용하여 주변 환경 정보를 분석하고 이후 환경 정보 변화를 예측해 사용자에게 적합한 환경을 제공하는 시스템을 제안한다. 생활의 수준이 향상되면서 삶의 질의 향상에 대한 관심도 높아지고 있다. 특히 최근 황사, 스모그, 미세먼지, 초미세먼지 등의 발생으로 대기질이 악화되자 실외공기뿐 아니라 실내공기의 질 역시 심각한 문제로 대두되었다. 환기의 부족, 화학 물질 사용 등으로 인해 실내 오염이 증가하는 상황은 실내 생활의 비중이 높은 현대인들에게는 심각한 문제이다. 이러한 실내 대기 오염을 해결하기 위해서 센서를 통해 대기질의 상태를 측정하고 적정 온도, 습도를 유지하는 시스템이 제안되었다. 그러나 기존 시스템은 대기 환경 정보의 대부분을 센서에만 의존하여 다양한 사용자에게 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 센서를 통해 수집한 실내 오염 정보를 심층 학습을 이용해 분석하여 실내 환경을 예측한다. 그리고 예측된 실내 환경을 모델링하여 본 시스템에 학습시킨 후 사용자에게 적합한 환경을 제안한다. 이후, 시스템은 사용자에게 제안된 환경을 최적의 환경 조성이 가능하도록 사용자로부터 피드백을 받고, 이를 재학습하는 과정을 반복한다.
The shopping center in underground passage for efficient space utilization is increased in urban area. This study describes operation characteristics of HVAC systems with ventilation and individual heating and cooling unit for shopping center in underground passage. In order to compare energy saving, thermal environment and installation space, etc., an integrated simulator with heat production and distribution system was designed and constructed. Energy delivery efficiency is improved over 20%, and energy saving of the hybrid system is calculated as over 30% compared to conventional all air type in the case of heating. And also the results showed that humidity decreased about $5{\sim}6%$, also characteristics of thermal control is improved over 34%.
In this study it was evaluated that hybrid air conditioning and ventilation system to reduce energy consumption and keep on comfortable indoor environment in an underground shopping center. Room temperature by hybrid HAVC system was controled as $1.8{\sim}2.1^{\circ}C$ low and indoor humidity was controled as $4.1{\sim}5.0%RH$ low, and response was fast in $2.0{\sim}2.5$ times compared with conventional system. And also transportation efficiency of hybrid HVAC system was improved in about 27%, and total energy consumption rate of hybrid HVAC system is decreased in 16% compared with conventional system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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