Apartment Housing has been increasing steadily, particularly our current super high-rise apartment houses that represent the culture has become a trend in Korea. These super high-rise apartment houses' curtain wall system increases heating and cooling loads, it is expected to vary by each unit's thermal properties. In this study, measured indoor environment and energy simulation results were compared to actual energy consumption. As a result, the various factors that affect heating and cooling loads, such as direction, plan type and glazing area, influence each unit's load characteristic. In particular, according to the electricity costs savings behavior, the occupant's thermal discomfort is expected to be large in summer. Therefore, to reduce heating and cooling load for each unit requires a reasonable plan.
Air-source heat pumps are widely used in winter as heating units due to their higher efficiency compared to electronic heaters or gas fired equipment. However, the air-source heat pump can cause discomfort during periodic defrosting operations. In this study, a PCM unit for continuous heating was adopted to solve this problem. The PCM unit consisted of a PCM, a heat exchanger, and control valves. It was installed between the outdoor and indoor units. The performance of the proposed system was measured during both defrosting and heating operations. The indoor unit showed an average leaving temperature of $26^{\circ}C$ after adopting the PCM unit for continuous heating during the defrosting operation.
스마트 기기의 생활화와 증강현실 활용 증가로 실내 위치 인식 시스템의 수요가 급증함에 따라, BLE(Bluetooth Lower Energy) 비콘 그리고 UWB(Ultra Wide Band) 등을 이용한 실내 측위 시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 BLE Beacon을 기반으로 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 이용한 삼변측량(Trilateration) 기법을 사용하여 측위 플레이트(Plate)를 생성한다. 이에 IMU(Inertial Measurement Unit) 센서의 방향, 속도, 이동거리 등의 데이터를 이용하여 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 측위 좌표를 산출하여 정확도를 보정한다. 또, BLE 비콘(Beacon)의 RSSI를 적용한 플레이트(Plate) 기법과 PDR 기법이 융합된 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제시한 알고리즘을 실제 대형 실내 경기장과 공항에 BLE 비콘을 설치, 실험하여 평균 2.2m 의 오차로 65%의 정확도가 개선됨을 검증하였다.
Kim, Moon Ki;Kim, O-Jong;Kim, Youn Sil;Jeon, Sang Hoon;No, Hee Kwon;Shin, Beom Ju;Kim, Jung Beom;Kee, Changdon
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제6권4호
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pp.181-194
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2017
In recent years, research has been actively conducted on the navigation in an indoor environment where Global Navigation Satellite System signals are unavailable. Among them, a study performed indoor navigation by integrating pseudolite carrier and Inertial Measurement Unit (IMU) sensor. However, in this case, there was no solution for the cycle slip occurring in the carrier. In another study, cycle slip detection and compensation were performed by integrating Global Positioning System (GPS) and IMU in an outdoor environment. However, in an indoor environment, cycle slip occurs more easily and frequently, and thus the occurrence of half cycle slip also increases. Accordingly, cycle slip detection based on 1 cycle unit has limitations. Therefore, in the present study, the aforementioned problems were resolved by performing indoor navigation through the integration of pseudolite and ultra-low-cost IMU embedded in a smartphone and by performing half cycle slip detection and compensation based on this. In addition, it was verified through the actual implementation of real-time navigation.
The main sources of the new house syndrome(sometimes it called sick building syndrome) are a concentration of formaldehyde (HCHO) and a concentration of total volatile organic compounds(TVOC). I had field measurements of indoor air quality in the apartment unit at medium-size cities(Y city, C city). I measured indoor air temperature, HCHO concentration in 16 units, TVOC concentration in 6 units and air tightness in 7 units. And I measured outdoor air quality, HCHO concentration and TVOC concentration. Mean concentration of HCHO was $357{\mu}g/m^3$(2006 standard=$120{\mu}g/m^3$), mean concentration of TVOC was $3,092{\mu}g/m^3$ and mean effective air leakage area was 193 cm2. There was a close relation between the indoor air temperature and HCHO concentration, between the indoor air temperature and TVOC concentration. Air tightness also had relation.
In this paper, we propose a modified ORB-SLAM (Oriented FAST and Rotated BRIEF Simultaneous Localization And Mapping) for precise indoor navigation of a mobile robot. The exact posture and position estimation by the ORB-SLAM is not possible all the times for the indoor navigation of a mobile robot when there are not enough features in the environment. To overcome this shortcoming, additional IMU (Inertial Measurement Unit) and encoder sensors were installed and utilized to calibrate the ORB-SLAM. By fusing the global information acquired by the SLAM and the dynamic local location information of the IMU and the encoder sensors, the mobile robot can be obtained the precise navigation information in the indoor environment with few feature points. The superiority of the modified ORB-SLAM was verified to compared with the conventional algorithm by the real experiments of a mobile robot navigation in a corridor environment.
To keep comfortable indoor condition, the existing air conditioning system is controlled by the ON/OFF temperature controller. The PID control unit is developed to control temperature and humidity simultaneously, and the Air-conditioning control system is transferred from the ON/OFF temperature controller to the PID control unit for experiment. As a result of this experiment, the PID control unit reduced energy consumption compared with the ON/OFF control unit.
In indoor environments, since global positioning system (GPS) signals can be blocked by obstacles, such as building structure. the performance of GPS-based positioning methods can be degraded because of the loss of GPS signals. To solve this problem, various localization schemes using inertial measurement unit (IMU) sensors, such as gyroscope, accelerometer, and magnetometer, have been proposed to enhance the positioning accuracy in indoor environments. IMU-based positioning methods can estimate the location of the user by calculating the velocity and heading angle of the user without the help of GPS. However, low-cost MEMS IMUs may lead to drift error and large bias. In addition, positioning errors in IMU-based positioning approaches can be caused by the irrelevant motion of the pedestrian. In this study, we propose an enhanced indoor positioning method that provides more reliable localization results by using the camera, light detection and right (LiDAR), and ARKit framework on the iPhone. Through reliable positioning results and augmented reality (AR) experiences, our indoor positioning system can provide indoor space guidance services.
The smart farm is recognized as a solution for future farmers having positive effects on the sustainability of the poultry industry. Intelligent microclimate control can be a key technology for broiler production which is extremely vulnerable to abnormal indoor air temperatures. Furthermore, better control of indoor microclimate can be achieved by accurate prediction of indoor air temperature. This study developed predictive models for internal air temperature in a mechanically-ventilated broiler house based on the data measured during three rearing periods, which were different in seasonal climate and ventilation operation. Three machine learning models and a mechanistic model based on thermal energy balance were used for the prediction. The results indicated that the all models gave good predictions for 1-minute future air temperature showing the coefficient of determination greater than 0.99 and the root-mean-square-error smaller than 0.306℃. However, for 1-hour future air temperature, only the mechanistic model showed good accuracy with the coefficient of determination of 0.934 and the root-mean-square-error of 0.841℃. Since the mechanistic model was based on the mathematical descriptions of the heat transfer processes that occurred in the broiler house, it showed better prediction performances compared to the black-box machine learning models. Therefore, it was proven to be useful for intelligent microclimate control which would be developed in future studies.
Indoor air quality is of increasing concern because it is closely related human health. An air handling unit (AHU) can be used to control the indoor air quality related to particulate matters and $CO_2$ as well as air conditioning such as temperature and humidity of indoor air. An electrostatic precipitator has a high collection efficiency and low pressure drop, however, ozone can possibly generate from its chargers, which is one of drawbacks to apply it for indoor air control. Here we compared four charging electrodes such as a $50{\mu}m$ tungsten wire, a $100{\mu}m$ tungsten wire, a $16{\mu}m$-thickness Al foil and a carbon fabric comprised of $5-10{\mu}m$ fibers. The carbon fabric electrode showed a superior particle collection efficiency and a lower ozone generation at a given power consumption compared to tungsten wires of 50, $100{\mu}m$ and an Al foil electrode. This low ozone generating, micro-sized electrode can be applied to the electrostatic precipitator in AHU for indoor air control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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