실내외 온습도, 실내외 CO2 농도 및 실내외 PM2.5 농도를 입력데이터로 하고, 냉난방기(air conditioner), 조습기(humidifier), 환기시스템(ventilation system), 청정기(air purifier) 및 후드(kitchen hood)의 작동변수를 출력데이터로 하여 학습된 인공지능모델을 이용하는 제어 방식과, 상기 인공지능모델을 이용하여 정의되는 냉난방기, 조습기, 환기시스템, 청정기 및 후드의 작동변수에 대한 규칙을 기반으로 하는 제어 방식을 함께 이용하는, 인공지능 제어 및 규칙기반 제어의 하이브리드 실내 환경 제어 방법에 있어서, - 여기서, 상기 규칙은 실내외 온습도, 실내외 CO2 농도 및 실내외 PM2.5 농도 중 어느 하나 이상에 따라 냉난방기, 조습기, 환기시스템, 청정기 및 후드의 작동변수를 결정하는 규칙임- 여기서, 냉난방기, 조습기, 환기시스템, 청정기 및 후드의 작동변수는 온(on) 오프(off)를 포함하고, 온(on)인 경우 10개 이하의 정도 변수를 포함함(a) 실내외 온습도, 실내외 CO2 농도 및 실내외 PM2.5 농도가 측정되는 단계; (b) 측정된 실내 온습도에 따라 상기 규칙을 기반으로 냉난방기 및 조습기가 작동되는 단계; (c) 측정된 실내외 온습도를 이용하여, 현재가 미리 결정된 둘 이상의 페이즈 중 어느 페이즈인지 또는 어느 페이즈도 아닌지 확인하는 단계; (d) 상기 (c) 단계에서 페이즈가 확인되면, 확인된 페이즈에 따라 미리 결정된 방식으로 환기시스템이 작동되고 상기 (b) 단계로 회귀하는 단계; (e) 상기 (c) 단계에서 어느 페이즈도 아닌 것으로 확인된 경우, 측정된 실내 CO2 농도가 미리 결정된 기준 이상인 경우 상기 규칙을 기반으로 환기시스템이 작동되며, 그리고 측정된 실내 PM2.5 농도가 미리 결정된 기준 이상인 경우 상기 규칙을 기반으로 환기시스템, 청정기 및 후드가 작동되는 단계; 및(f) 상기 (b) 단계 및 (e) 단계의 작동 결과 이후 실내외 온습도, 실내외 CO2 농도 및 실내외 PM2.5 농도가 다시 측정되고, 측정된 값과, 상기 (b) 단계 및 상기 (e) 단계의 냉난방기, 조습기, 환기시스템, 청정기 및 후드의 작동변수를 학습데이터로 하여 인공지능모델이 강화학습되는 단계를 더 포함하며, 상기 인공지능모델은 실내외 온습도, 실내외 CO2 농도 및 실내외 PM2.5 농도를 이용하여 실내 공기질을 연산하고 냉난방기, 조습기, 환기시스템, 청정기 및 후드의 작동변수를 이용하여 에너지 소비량을 연산하여. 실내 공기질을 양호하게 하면서 에너지 소비량을 최소가 되도록 하는 출력데이터를 연산하는 모델이며, 상기 둘 이상의 페이즈를 구분하는 기준은 상기 인공지능모델을 이용하여 미리 결정된 것인, 페이즈를 이용한 인공지능 제어 및 규칙기반 제어의 하이브리드 실내 환경 제어 방법.

제 1 항에 있어서, 상기 (f) 단계에 따라 인공지능모델이 강화학습된 후 인공지능모델이 변경되고, 변경된 인공지능모델에 따라 규칙이 변경되고 상기 둘 이상의 페이즈를 규정하는 실내 엔탈피 및 실외 엔탈피의 기준이 변경되며, 변경된 규칙 및 페이즈를 규정하는 실내 엔탈피 및 실외 엔탈피의 기준에 따라 미리 결정된 단위 시간 이후 상기 (a) 내지 (f) 단계가 반복되는, 페이즈를 이용한 인공지능 제어 및 규칙기반 제어의 하이브리드 실내 환경 제어 방법.

제 2 항에 있어서, 냉난방기의 작동변수는 온 오프를 포함하고, 온(on)인 경우 n개의 온도 변수 및 m개의 풍량 변수를 더 포함함으로써, 총 n X m + 1개의 작동변수를 가지며, 조습기의 작동변수는 온 오프를 포함하고환기시스템의 작동변수는 온 오프를 포함하고, 온(on)인 경우 둘 이상의 풍량 변수를 포함하고, 청정기의 작동변수는 온 오프를 포함하고, 온(on)인 경우 둘 이상의 풍량 변수를 포함하고, 그리고후드의 작동변수는 온 오프를 포함하고, 온(on)인 경우 둘 이상의 풍량 변수를 포함하는, 페이즈를 이용한 인공지능 제어 및 규칙기반 제어의 하이브리드 실내 환경 제어 방법.

제 2 항에 있어서, 상기 규칙을 기반으로 하는 제어는, ICC(Integrated Comfort Control)이며, 상기 인공지능모델을 이용하는 제어는, AI2C3(Artificial Intelligence Integrated Comfort and Clean Control)인, 페이즈를 이용한 인공지능 제어 및 규칙기반 제어의 하이브리드 실내 환경 제어 방법.

제 2 항에 있어서, 상기 인공지능모델은 재실자 행동(occupancy activity)를 입력데이터로 더 포함하는, 페이즈를 이용한 인공지능 제어 및 규칙기반 제어의 하이브리드 실내 환경 제어 방법.

제 2 항에 있어서, 상기 강화학습은 비용함수를 이용한 강화학습이며, 상기 비용함수는 실내 공기질이 양호해지고 에너지 소비량이 감소하는 것일수록 값이 커지는 함수인, 페이즈를 이용한 인공지능 제어 및 규칙기반 제어의 하이브리드 실내 환경 제어 방법.

제 2 항에 있어서, 상기 (c) 단계는, 측정된 실내외 온습도를 이용하여 현재의 실내 엔탈피 및 실외 엔탈피를 연산하고, 연산된 실내 엔탈피 및 실외 엔탈피를 이용하여 현재가 미리 결정된 둘 이상의 페이즈 중 어느 페이즈인지 또는 어느 페이즈도 아닌지 확인하는 단계인, 페이즈를 이용한 인공지능 제어 및 규칙기반 제어의 하이브리드 실내 환경 제어 방법.