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| 한글제목(Korean Title) |
안정적인 내부 환경 유지 및 에너지 절약을 위한 강화학습 기반 공조 제어 방법 |
| 영문제목(English Title) |
An RL-Based HVAC Control Scheme for Maintaining Steady Indoor Environment Maintenance and Saving Power Consumption |
| 저자(Author) |
채영은
김재성
옥진성
서영균
Youngeun Chae
Jaeseong Kim
Jin-Sung Ok
Young-Kyoon Suh
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 02 PP. 0738 ~ 0740 (2021. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문은 건조 중인 LNG 화물창 내부 환경을 안정적으로 유지하고 에너지 소모를 최소화하기 위한 강화학습 기반 공조 제어 방법을 제안한다. 건조 중인 화물선 내부와 같은 특수한 환경은 여러 요인에 의해 영향받기 쉬우므로, 실내 온·습도 정보를 정확히 예측하여 에너지 소모가 많은 공조 시스템을 자동으로 제어하기 어렵다. 이를 해결하기 위해, 우리는 제안한 방법에서 실내 환경 정보 예측 모델을 기반으로 상태와 행동을 정의하고, 환경에 대한 전문지식 없이 데이터의 상관관계 분석으로 강화학습 환경을 구축하여 설계한 보상함수에 따라 동작하는 공조 제어 에이전트를 학습시켰다. 본 논문에서 제안한 방법을 실제 화물창 내부 공조 시스템에서 수집한 데이터에 적용한 결과, 학습된 에이전트가 일 평균 22.17%의 에너지를 절감시킬 수 있었으며 사용자-지정 온도를 기반으로 화물창 내부 환경을 안정적으로 유지 시킬 수 있음을 확인하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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