| 학회 | 한국화학공학회 |
| 학술대회 | 2017년 가을 (10/25 ~ 10/27, 대전컨벤션센터) |
| 권호 | 23권 2호, p.1562 |
| 발표분야 | 공정시스템 |
| 제목 | 강화학습기반 지하역사 내 미세먼지 농도 최적제어시스템 연구 |
| 초록 | 본 연구에서는 지하역사 내 미세먼지 농도와 환기시스템의 전력량을 동시에 최소화 할 수 있는 강화학습 기반 제어시스템 개발을 목적으로 한다. 지하철 이용객 수, 계절별 환기속도, 외기 미세먼지 농도를 포함하는 오픈 빅데이터를 사용하여 지하역사 내 미세먼지 농도 변화를 모사할 수 있는 box model을 개발하였다. 개발된 box model에 강화학습방법 중 deep Q-network (DQN)를 적용하여 지하역사 내 미세먼지 농도와 환기시스템의 전력량을 최소화 할 수 있는 최적제어시스템을 개발하였다. 본 연구에서 제안된 최적제어시스템은 D 지하역사에서 측정된 미세먼지 농도 데이터에 적용하여 제어성능을 평가하였다. This work was supported by a National Research Foundation of Korea (NRF) grant funded by the Korean government (MSIP) (No. 2015R1A2A2A11001120). |
| 저자 | 이승철, 남기전, Usman Safder, 유창규 |
| 소속 | 경희대 |
| 키워드 | 공정제어 |
| 원문파일 | 초록 보기 |
