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김홍균 (공주대) 이규대 (공주대) 기장근 (공주대) 조현묵 (공주대)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
1,270 - 1,273 (4page)

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This paper aims to apply AI algorithms for HVAC control in residential and small buildings to optimize power consumption and provide a comfortable indoor environment. For experimental verification, we utilized 10,000 temperature and humidity sensor acquisition values and one year of temperature data in Cheonan, Korea using the NVIDIA Jetson Orin Nano 8G platform. The control framework applied Long Short-Term Memory (LSTM) networks and Deep Q Networks (DQN). In addition, a hysteresis control mechanism was integrated into the final AI control stage to ensure the safety and stability of the temperature and humidity device. Real-time sensor data including power consumption, temperature, and humidity were stored in the InfluxDB database, allowing the AI algorithm to predict environmental conditions and dynamically adjust the HVAC settings according to user preferences. The results of this study indicate that incorporating hysteresis control into the AI model not only simplifies the AI model design, but also extends the life of HVAC equipment and ensures consistent indoor climate control.

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 구현
IV. 결론
참고문헌

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