드레스룸 표면 결로 발생 예측 모델 개발 (Development of Prediction Models of Dressroom Surface Condensation)

서지정보

· 발행기관 : 대한건축학회
· 수록지 정보 : 대한건축학회논문집 구조계 / 36권 / 3호 / 169 ~ 176페이지
· 저자명 : 주은지, 이준혜, 박철수, 여명석

초록

본 연구에서는 수증기의 전달과 대상 공간의 열적 거동을 시뮬레이션하는 노달 모델을 개발하였다. 노달 모델은 측정된 온습도 및 스케쥴 데이터에 기초한 파라미터 추정 기술을 사용하여 정확도를 향상시켰다. 그러나 노달 모델은 CVRMSE 55.6 %를 가져 습도 예측 성능이 확보되지 않았다. 이는 실측 현장의 불확실한 요인들에 의해 재증발 효과를 모델링하는 데 어려움이 있기 때문이다. 따라서 인공 신경망 (ANN)을 사용하여 데이터 기반 모델을 개발하였다. 데이터 기 모델은 평균 온도, 상대 습도 및 표면온도에 대해 평균 3.36 %의 CVRMSE를 나타내며 ASHRAE 기준을 만족하였다. 노달 모델과 비교하여 드레스룸의 표면 결로를 예측하는 데 보다 적합하였다. 이 모델은 추후 공동주택 드레스룸의 표면 결로 발생을 최소화하기 위한 실시간 예측 제어에 활용될 예정이다.

영어초록

The authors developed a nodal network model that simulates the flow of moist air and the thermal behavior of a target area. The nodalnetwork model was enhanced using a parameter estimation technique based on the measured temperature, humidity, and schedule data.
However, the nodal model is not good enough for predicting humidity of the target space, having 55.6% of CVRMSE. It is becausere-evaporation effect could not be modeled due to uncertain factors in the field measurement. Hence, a data-driven model was introducedusing an artificial neural network (ANN). It was found that the data-driven model is suitable for predicting the condensation compared to thenodal model satisfying ASHRAE Guideline with 3.36% of CVRMSE for temprature, relative humidity, and surface temperature on average.
The model will be embedded in automated devices for real-time predictive control, to minimize the risk of surface condensation at dressroomin an apartment housing.

참고자료

· 없음