에너지 세분화 모델 기반 AI 맞춤형 자율 실내환경 제어

AI-based personalized autonomous indoor environment control using energy disaggregation models

연구 내용

에너지 세분화 기술과 기계 학습 기반 모델을 활용해 실내 환경을 사용자·상황에 맞추어 자율 제어하는 연구

실내환경 제어에서 에너지 사용을 더 세밀하게 해석하기 위해 에너지 세분화 모델을 활용하는 접근을 적용합니다. 맞춤형 자율 운전 관점에서 인공지능과 기계 학습을 기반으로 제어 입력과 성능 지표를 연결하고, 실내 환경의 변화에 따라 제어 정책을 조정하는 절차를 수행합니다. 이를 통해 에너지 사용 패턴을 반영한 자율 제어를 구현하고, 실내 환경 목표에 부합하도록 운영 정합성을 확보하는 데 초점을 둡니다.

관련 프로젝트

2건

연구 흐름

초기에는 에너지 세분화 기술을 실내 환경 제어 문제에 연결하기 위한 데이터 구성과 모델링 구성을 정리했습니다. 이후 기계 학습 기반의 맞춤형 자율 운전 로직을 구축하여 실내 환경 제어 성능을 평가하고 개선하는 연구를 수행했습니다. 최근에는 실내 환경 제어 전 과정에서 모델 기반 제어의 안정성, 반응성, 적용 조건을 함께 검토하며 자율 제어로의 전환을 강화하는 흐름으로 진행되었습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

맞춤형 자율 운전 제어기
에너지 세분화 기반 모니터링
실내 환경 목표 제어
기계 학습 기반 운영 최적화
환경 변화 대응형 제어
건물 에너지 절감형 제어
제어 입력-성능 모델 매핑
개인화 운전 시나리오
데이터 기반 운영 평가
적용 범위 확장형 제어 로직