KR20140118946A - Occupancy estimation method based on carbon dioxide concentration using dynamic neural network - Google Patents
Occupancy estimation method based on carbon dioxide concentration using dynamic neural network Download PDFInfo
- Publication number
- KR20140118946A KR20140118946A KR1020140109460A KR20140109460A KR20140118946A KR 20140118946 A KR20140118946 A KR 20140118946A KR 1020140109460 A KR1020140109460 A KR 1020140109460A KR 20140109460 A KR20140109460 A KR 20140109460A KR 20140118946 A KR20140118946 A KR 20140118946A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- neural network
- carbon dioxide
- dynamic neural
- value
- input
- Prior art date
Links
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 136
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 title claims abstract description 114
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 68
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 title claims abstract description 67
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims abstract description 17
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 22
- 238000012886 linear function Methods 0.000 claims description 5
- 238000012897 Levenberg–Marquardt algorithm Methods 0.000 claims description 4
- 238000012549 training Methods 0.000 abstract description 8
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 abstract description 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 abstract 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 abstract 1
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 description 15
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 7
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 6
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 3
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 3
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 2
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Economics (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Air Conditioning Control Device (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 동적신경망을 이용한 이산화탄소 농도 기반 재실인원 추정 방법에 관한 것이다.
TECHNICAL FIELD The present invention relates to a carbon dioxide concentration-based estimating method of occupancy numbers using a dynamic neural network.
현재, 세계 에너지 소비의 40% 가량이 건물 내부를 제어하기 위해 사용되며, 건물 내부를 운용하기 위해 사용되는 에너지 중 대부분의 에너지는 냉난방공조(HVAC) 제어 시스템에 이용되고 있다. Currently, about 40% of the world's energy consumption is used to control the interior of the building, and most of the energy used to operate the interior of the building is used in HVAC control systems.
하루 중 대부분의 시간을 주거나 직장업무 등의 이유로 건물 내에 거주하는 현대인의 특성상 실내 공기질을 쾌적하게 유지시키기 위한 에너지 소비는 필수적이며, 이러한 필요는 앞으로도 지속적으로 증가할 것으로 예상된다.Because of the nature of modern people living in buildings for the most part of the day or for work, energy consumption is essential to maintain indoor air quality comfortably and it is expected that this need will continue to increase in the future.
한편, 대한민국 등록특허공보 제10-0509332호 및 대한민국 공개특허공보 제10-2011-0009508호에는 실내 공기질을 유지하기 위한 여러 가지 기술이 제시된 바 있다.On the other hand, Korean Patent Registration No. 10-0509332 and Korean Patent Laid-Open No. 10-2011-0009508 disclose various techniques for maintaining indoor air quality.
최근에는 앞서 언급된 종래기술 이외에도 실내 공기질을 유지하기 위한 새로운 기술들이 연구되는 추세이며, 그 중 실내의 재실 인원에 따른 환기량 조절 시스템에 대한 개발이 이루어지고 있다. Recently, in addition to the above-mentioned conventional technologies, new techniques for maintaining indoor air quality have been studied. Among them, development of a ventilation control system according to room occupancy has been made.
즉, 앞서 언급한 환기량 조절 시스템에 있어서, 실내 공기질의 조절은 실내에 몇 명의 인원이 위치하고 있는가에 따라 좌우되므로 재실인원을 실시간으로 파악하는 방법이 기술적으로 중요한 의미를 가지고 있었다. That is, in the above-mentioned ventilation amount control system, the control of the indoor air quality depends on how many persons are located in the room, so that a method of grasping the room occupancy in real time has a technically important meaning.
기존에는 실내의 재실 인원을 파악하기 위해 비디오카메라로 실내를 촬영하여 이미지 처리를 하여 재실 인원을 확인하거나 실내에 적외선 센서와 같은 동작인식센서를 설치하여 재실인원의 유무를 확인하는 방법이 개발되었다.In the past, a method has been developed in which a room is imaged with a video camera to identify the room occupancy, and the presence of a room occupant is confirmed by confirming the room occupancy by image processing or installing a motion recognition sensor such as an infrared sensor in the room.
그러나, 비디오를 이용한 방법은 정확도가 높은 반면, 고가이며 사생활 침해 문제를 발생시킬 수 있다. 또한, 동작센서를 이용한 방법은 정지해 있는 사람을 인식하지 못해 단순히 재실인원의 유무 식별만 가능한 기술적 한계점이 존재한다.However, video-based methods have high accuracy, but are expensive and may cause privacy problems. In addition, there is a technical limitation in that the method using the motion sensor can not recognize a person who is stationary and can simply identify the presence or absence of a staff member.
따라서, 실내 공기질의 유지를 위해 보다 효율적으로 건물 내의 재실인원을 파악하기 위한 기술의 개발이 요구되는 실정이다.
Therefore, in order to maintain the indoor air quality, it is required to develop a technique to more efficiently grasp the room occupancy in the building.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 효율적으로 건물 내의 재실인원을 파악하는 기술을 제시하는데 그 목적이 있다.
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and it is an object of the present invention to provide a technique for efficiently grasping a room occupancy in a building.
이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 태양으로 동적신경망을 이용한 이산화탄소 농도 기반 재실인원 추정 방법은 실내의 대기 중에 포함된 이산화탄소의 농도를 측정하는 측정 단계; 상기 측정 단계에서 측정된 이산화탄소의 농도를 실시간으로 저장하는 저장 단계; 상기 저장 단계에서 저장된 이산화탄소의 농도값을 통해 실내에 위치한 잔류인원수를 추정하도록 적어도 하나 이상의 동적신경망부를 구성하는 신경망 구성 단계; 상기 신경망 구성 단계에서 구성된 상기 동적신경망부로부터 추정된 잔류인원수 및 상기 잔류인원수에 대해 사전에 입력된 기준값을 비교하고, 상기 잔류인원수 및 상기 기준값의 오차를 기설정된 임계값과 비교하여 상기 기준값의 오차가 감소되는 방향으로 상기 동적신경망부를 구성하는 전달 함수의 가중값 및 편향값을 조절하는 신경망 학습 단계; 및 상기 신경망 학습 단계에서 조절된 상기 동적신경망부를 통해 상기 잔류인원수를 추정하는 추정 단계; 를 포함할 수 있다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method for estimating a
또한, 신경망 구성 단계에서 상기 동적신경망부는 상기 저장부에 저장된 이산화탄소의 농도값을 입력하도록 마련된 적어도 하나 이상의 입력노드를 갖는 입력층; 상기 입력층으로부터 전달받은 입력신호를 다수의 탭을 이용하여 순차적으로 지연시키는 지연부; 상기 지연부와 연결된 은닉노드를 갖는 은닉층; 및 상기 은닉층과 연결된 출력노드를 갖으며, 상기 입력층에 입력된 농도값에 따른 잔류인원수를 출력하는 출력층; 을 포함할 수 있다.In addition, in the neural network configuration step, the dynamic neural network unit may include an input layer having at least one input node configured to input a concentration value of carbon dioxide stored in the storage unit; A delay unit for sequentially delaying an input signal received from the input layer using a plurality of taps; A hidden layer having a hidden node connected to the delay unit; An output layer having an output node connected to the hidden layer, the output layer outputting the number of residues according to the concentration value input to the input layer; . ≪ / RTI >
한편, 신경망 학습 단계에서 상기 신경망 학습부는 레벤버그 마쿼르트(Levenberg-Marquardt) 알고리즘에 의해 상기 전달 함수의 가중값 및 편향값을 조절하도록 마련될 수 있다.On the other hand, in the neural network learning step, the neural network learning unit may be provided to adjust the weight value and the deflection value of the transfer function by a Levenberg-Marquardt algorithm.
아울러, 입력노드 및 은닉노드 간의 연결 관계는 하이퍼볼릭 탄젠트 시그모이드 함수에 의해 규정될 수 있다.In addition, the connection relationship between the input node and the hidden node can be defined by a hyperbolic tangent sigmoid function.
또한, 은닉노드 및 출력노드 간의 연결 관계는 선형 함수에 의해 규정될 수 있다.
In addition, the connection relationship between the hidden node and the output node can be defined by a linear function.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 의하면, 센서부가 실내의 이산화탄소의 농도를 측정하고, 측정된 이산화탄소의 농도값은 동적신경망을 통해 실내에 위치한 잔류인원을 추정한다.As described above, according to the present invention, the sensor unit measures the concentration of carbon dioxide in the room, and the measured concentration value of the carbon dioxide estimates a residual occupant located in the room through the dynamic neural network.
즉, 본 발명은 비디오카메라 또는 동작인식 센서를 활용한 기존의 재실자 및 재실자 수 추정 방법보다 설치 및 유지비용이 저렴하고, 사각지대가 없는 것은 물론 신뢰도 향상에 그 의의가 있다.That is, the present invention is less costly to install and maintain than existing methods of estimating the number of occupants using the video camera or the motion recognition sensor, and it is meaningful not only that there is no blind spot but also the reliability is improved.
또한, 본 발명에 의해 정밀한 재실인원 추정이 가능함에 따라, 환기 시 사용되는 동력 에너지와 환기 시 실외로 배기되어 발생하는 냉·난방 에너지 손실을 최소화시킬 수 있다.
In addition, since the present invention can accurately estimate the room size, it is possible to minimize the power energy used for ventilation and the cooling / heating energy loss generated when the ventilator is vented to the outside.
도1은 본 발명에 따른 동적신경망을 이용한 이산화탄소 농도 기반 재실인원 추정 방법을 도시한 블록도이다.
도2는 본 발명에 따른 동적신경망을 도시한 것이다.
도3은 시간별 이산화탄소 농도 및 재실인원을 측정한 제1그래프를 도시한 것이다.
도4는 시간별 이산화탄소 농도 및 재실인원을 측정한 제2그래프를 도시한 것이다.
도5는 시간별 이산화탄소 농도 및 재실인원을 측정한 제3그래프를 도시한 것이다.
도6은 환기모델을 이용하여 재실인원을 추정한 결과를 도시한 것이다.
도7은 정적신경망을 이용하여 재실인원을 추정한 결과를 도시한 것이다.
도8은 본 발명에 따라 재실인원을 추정한 결과를 도시한 것이다.
도9는 본 발명에 따라 재실인원을 추정한 또 다른 결과를 도시한 것이다.
도10은 본 발명에 따른 동적신경망을 이용한 이산화탄소 농도 기반 재실인원 추정 방법을 도시한 블록도이다.FIG. 1 is a block diagram illustrating a method for estimating a
2 shows a dynamic neural network according to the present invention.
FIG. 3 shows a first graph measuring carbon dioxide concentration and residence time by time.
FIG. 4 shows a second graph measuring carbon dioxide concentration and residence time by time.
FIG. 5 shows a third graph measuring carbon dioxide concentration and residence time by time.
FIG. 6 shows a result of estimating the occupancy of a room using the ventilation model.
FIG. 7 shows a result of estimating the staff length using the static neural network.
8 shows the result of estimating the occupancy of the room according to the present invention.
FIG. 9 shows another result of estimating occupancy in accordance with the present invention.
FIG. 10 is a block diagram illustrating a method for estimating a
본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 첨부된 도면을 참조하여 더 구체적으로 설명하되, 이미 주지되어진 기술적 부분에 대해서는 설명의 간결함을 위해 생략하거나 압축하기로 한다.
The preferred embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings, in which the technical parts already known will be omitted or compressed for simplicity of explanation.
본 발명에 따른 동적신경망을 이용한 이산화탄소 농도 기반 재실인원 추정 방법을 설명하기에 앞서, 본 발명의 구성에 대해 먼저 설명하기로 한다. 본 발명에 따른 동적신경망을 이용한 이산화탄소 농도 기반 재실인원 추정 시스템(10)은 센서부(100), 신호처리부(미도시), 저장부(200), 동적신경망부(300) 및 신경망 학습부(400)를 포함하여 구성되고, 이에 대하여 도1 내지 도9를 참조하여 설명한다.Before explaining the carbon dioxide concentration-based losing room estimation method using the dynamic neural network according to the present invention, the construction of the present invention will be described first. The carbon dioxide concentration-based
먼저, 센서부(100)는 실내의 공기 중에 포함된 특정 성분의 농도를 측정할 수 있는 장치로서, 본 발명에서는 건물 내 대기 중에 포함된 이산화탄소의 농도를 측정하는 센서가 사용된다. First, the
신호처리부는 센서부(100)의 신호를 검출하고 디지털로 변환하는 장치로서, 센서부(100)가 이산화탄소의 농도를 측정할 때 발생되는 아날로그 신호들을 검출하여 증폭하고 필터링한 후 디지털 데이터로 변환한다.The signal processing unit detects a signal of the
신호처리부(미도시)는 센서부(100)에서 측정한 센서신호들을 검출하여 증폭하고 필터링한 후 디지털 데이터로 변환하여 저장부(200)로 전달한다.The signal processing unit (not shown) detects sensor signals measured by the
저장부(200)는 센서부(100)로부터 측정된 이산화탄소의 농도값을 저장하는 저장매체로, 신호처리부로부터 변환된 디지털 데이터를 실시간으로 전달받아 저장한다. The
한편, 본 발명에 따른 재실인원 추정 시스템은 저장부(200)로부터 저장된 이산화탄소의 농도값을 통해 실내에 위치한 잔류인원수를 추정하기 위해 적어도 하나 이상의 동적신경망부(300)를 포함한다.Meanwhile, the occupancy estimation system according to the present invention includes at least one dynamic
일실시예에서 동적신경망부(300)는 도2에 도시된 바와 같이, 입력층(310), 지연부(320), 은닉층(330) 및 출력층(340)을 포함하여 구성된다. 동적신경망부(300)에 포함된 입력층(310), 은닉층(330), 출력층(340)은 각 층을 구성하는 노드에 의해 상호 연결되고, 그 관계는 전달 함수로 규정될 수 있다.In one embodiment, the dynamic
즉, 각 층을 구성하는 단위 노드는 복수의 입력변수(X1, X2 … Xn)를 수령하여 하나의 출력변수(Y)를 산출하는 다입력 1출력 구조를 가지며, 전술한 입력변수 및 출력변수의 관계는 하기 수학식1에 기재된 바와 같이 전달 함수 f(X)에 의해 규정될 수 있다.That is, a unit node constituting each layer has a multi-input 1 output structure for receiving a plurality of input variables (X1, X2, ..., Xn) and calculating one output variable (Y) The relationship can be defined by the transfer function f (X) as described in Equation (1) below.
[수학식 1][Equation 1]
수학식 1에서 전달 함수에 도입되는 변수인 X는 하기 수학식 2에 기재된 바와 같이, 각 단위 노드로 도입되는 입력변수(X1, X2 … Xn) 및 가중값(W1, W2 … Wn)의 곱을 합산한 것에 편향값(b, bias)를 더한 수치이다. X, which is a variable introduced into the transfer function in Equation (1), is a sum of products of input variables (X1, X2 ... Xn) and weight values (W1, W2 ... Wn) introduced into each unit node And the bias value (b, bias).
[수학식 2]&Quot; (2) "
결국, 본 발명에 따른 동적신경망부(300)를 구성하는 각 단위 노드 간의 관계를 규정하는 전달 함수는 하기 수학식 3과 같이 표현될 수 있다.As a result, the transfer function that defines the relationship among the unit nodes constituting the dynamic
[수학식 3]&Quot; (3) "
(여기서, Ak는 출력변수, Wi,j는 가중값, Pi는 입력변수, Bj는 편향값)(Where A k is the output variable, W i, j is the weight, P i is the input variable, B j is the deflection value)
수학식 1 내지 3을 통해 알 수 있듯이, 동적신경망부(300)를 구성하는 각 노드 간의 관계를 규정하는 전달함수로는 가중값(W) 및 편향값(b)의 두 개의 매개변수를 갖는 함수이며, 이는 경우에 따라 선형 또는 비선형 함수일 수 있다.As can be seen from
본 발명에서 동적신경망부(300)를 구성하는 입력층(310)은 저장부(200)에 저장된 이산화탄소의 농도값을 입력하도록 마련된 적어도 하나 이상의 입력노드를 포함한다.The
지연부(320)는 입력층(310)으로부터 전달받은 입력신호를 다수의 탭을 이용하여 순차적으로 지연시킨다. 도2에 도시된 바와 같이, 지연부(320)는 다수의 탭(Tab)으로 구성되어 입력층(310)의 입력노드로부터 입력되는 입력 값이 단계적으로 지연되도록 한다. The
예를 들어, 제1입력노드(311)로부터 제1탭(321)으로 입력된 입력값은 시간이 경과됨에 따라, 하부 탭인 제2탭(322) 내지 제n탭으로 이동하며, 상위 탭인 제1탭(321)에는 제1입력노드(311)로부터 새로운 입력값이 전달된다.For example, the input value input from the
은닉층(330)은 지연부(320)를 구성하는 각 탭과 연결된 은닉노드를 갖으며, 출력층(340)은 각 은닉노드와 연결된 출력노드(341)를 갖는다. 실내의 이산화탄소 농도값을 측정하기 위해 본 발명의 일실시예에서는 두 개의 이산화탄소 측정센서가 사용됨에 따라, 입력층(310)을 구성하는 입력노드는 두 개로 구성되고, 출력층(340)은 입력층(310)에 입력된 농도값에 따른 잔류인원수를 출력하므로 출력노드(341)는 한 개로 구성되는 것이 바람직하다.The
그런데, 본 발명에서는 이산화탄소 농도값과 같은 입력 변수가 실시간으로 입력되는 동적신경망부(300)를 훈련시키는 과정이 선행되며, 이러한 동적신경망부(300)의 훈련은 동적신경망부(300)가 이산화탄소의 농도값 측정에 따라 잔류인원을 정확하게 추정할 수 있도록 학습시키는 과정이라고 설명될 수 있다.In the present invention, a process of training a dynamic
본 발명에서 신경망 학습부(400)는 동적신경망부(300)에서 추정된 잔류인원수와 잔류인원수에 대해 사전에 입력된 기준값을 비교하고, 잔류인원수 및 기준값의 오차를 기설정된 임계값과 비교하여 기준값의 오차가 감소되는 방향으로 동적신경망부(300)를 구성하는 전달 함수의 가중값 및 편향값을 조절하는 과정을 통해 동적신경망부(300)를 학습시킨다.In the present invention, the neural
즉, 신경망 학습부(400)는 동적신경망부(300)를 구성하는 매개변수인 가중값 및 편향값을 임의의 초기값으로 설정하고, 기준값의 입력변수를 동적신경망부(300)에 적용한다. 신경망 학습부(400)는 기준값의 입력변수를 동적신경망부(300)에 적용하여 출력된 출력변수를 기준값의 출력변수와 비교하여 각 출력변수의 오차가 최소화되도록 가중값 및 편향값을 조절하는 과정을 반복함으로써, 최적의 가중값 및 편향값을 산출하게 된다.That is, the neural
이때, 신경망 학습부(400)는 각 출력변수의 오차를 저장부(200)에 기설정된 임계값과 비교하여 기준값의 출력변수와 동적신경망부(300)의 출력변수의 오차가 감소되는 방향으로 가중값 및 편향값을 조절한다.In this case, the neural
여기서, 기준값의 입력변수는 일정 시간동안 측정된 실내 이산화탄소 농도값이며, 출력변수는 건물의 측정 대상 공간 내에 잔류한 재실자 수로 설정될 수 있다.Herein, the input parameter of the reference value is the indoor carbon dioxide concentration value measured for a predetermined time, and the output parameter can be set as the number of occupants remaining in the measurement object space of the building.
신경망 학습부(400)는 동적신경망부(300)를 훈련시키는 과정에서 동적신경망부(300)를 통해 출력된 출력변수와 기준값의 출력변수의 오차가 최소화되도록 레벤버그 마쿼르트(Levenberg-Marquardt) 알고리즘을 사용하여 전달 함수의 가중값 및 편향값을 조절한다.The neural
아울러, 본 발명의 동적신경망부(300)에서는 입력층(310)을 구성하는 각 입력노드(311, 312) 및 은닉층(330)을 구성하는 각 은닉노드(331, 332, 333) 간의 연결 관계가 하기 수학식 4와 같은 하이퍼볼릭 탄젠트 시그모이드 함수에 의해 규정되며, 각 은닉노드(331, 332, 333) 및 출력층(340)을 구성하는 출력노드(341) 간의 연결 관계가 하기 수학식 5와 같은 선형 함수로 규정될 수 있으나, 반드시 이에 제한되는 것은 아니다.In the dynamic
[수학식 4]&Quot; (4) "
[수학식 5]&Quot; (5) "
본 발명에 따른 동적신경망을 이용한 이산화탄소 농도 기반 재실인원 추정 방법에 대하여 설명하기 위해, 도1 내지 도10을 참조하여 설명하고, 편의상 순서를 붙여 설명한다.The method for estimating the carbon dioxide concentration based on the carbon dioxide concentration using the dynamic neural network according to the present invention will be described with reference to FIG. 1 to FIG.
1. 측정 단계<S101>1. Measurement step < S101 >
본 단계에서는 실내의 대기 중에 포함된 이산화탄소의 농도를 측정하는 과정이 이루어진다. 즉, 건물 내 대기 중에 포함된 이산화탄소의 농도를 측정하기 위해 소정 위치에 센서부(100)를 설치하고 실시간으로 이산화탄소의 농도값을 측정한다. 이때, 신호처리부는 센서부(100)가 이산화탄소의 농도를 측정할 때 발생되는 아날로그 신호들을 검출하여 증폭하고 필터링한 후 디지털 데이터로 변환하며, 이를 저장부(200)로 전달하게 된다.
In this step, the concentration of carbon dioxide contained in the indoor air is measured. That is, the
2. 저장 단계<S102>2. Storage step < S102 >
*본 단계에서 저장부(200)는 단계 S101에서 디지털 데이터로 변환된 이산화탄소의 농도값을 신호처리부로부터 전달받아 실시간으로 저장한다.
In this step, the
3. 신경망 구성 단계<S103>3. Neural network configuration step <S103>
본 단계에서는 단계 S102에서 저장부(200)에 저장된 이산화탄소의 농도값을 통해 실내에 위치한 잔류인원수를 추정하기 위해 적어도 하나 이상의 동적신경망부(300)를 구성하는 과정이 이루어진다.In this step, at least one dynamic
여기서, 동적신경망부(300)는 시간의 경과에 따른 이산화탄소 농도값의 변화를 학습하는 신경망으로서, 입력층, 지연부, 은닉층 및 출력층을 포함하며, 전술한 바와 같으므로 상세한 설명은 생략하기로 한다.
Here, the dynamic
4. 신경망 학습 단계<S104>4. Neural network learning step <S104>
본 단계에서 신경망 학습부(400)는 단계 S103에서 동적신경망부(300)로부터 추정된 잔류인원수 및 잔류인원수에 대해 사전에 입력된 기준값(실제 재실인원 수)을 비교하고, 잔류인원수 및 기준값의 오차를 기설정된 임계값과 비교하여 기준값의 오차가 감소되는 방향으로 동적신경망부(300)를 구성하는 전달 함수의 가중값 및 편향값을 조절하게 된다.In this step, the neural
말하자면, 신경망 학습부(400)는 각 출력변수의 오차를 저장부(200)에 기설정된 임계값과 비교하여 기준값의 출력변수와 동적신경망부(300)의 출력변수의 오차가 감소되는 방향으로 가중값 및 편향값을 조절한다. 본 단계에서, 기준값의 입력변수는 일정 시간동안 측정된 실내의 이산화탄소 농도값이며, 출력변수는 건물의 특정 영역 내에서 실제로 잔류한 인원으로 설정될 수 있다.In other words, the neural
또한, 본 단계에서 신경망 학습부(400)는 동적신경망부(300)를 통해 출력된 출력변수와 기준값의 출력변수의 오차가 최소화되도록 레벤버그 마쿼르트 알고리즘을 사용하여 전달 함수의 가중값 및 편향값을 조절하고, 베이시안 규칙을 통해 이를 정규화시켰다.
In this step, the neural
5. 추정 단계<S105>5. Estimation Step < S105 >
본 단계에서는 단계 S104에서 학습된 동적신경망부 중 동적신경망부(300)를 통해 출력된 출력변수와 기준값의 출력변수 간의 오차가 가장 최소화된 임의의 동적신경망부를 선택한다. In this step, an arbitrary dynamic neural network unit with the smallest error between the output variable output through the dynamic
따라서, 사용자는 재실인원을 추정하고자 하는 특정 공간 상에 센서부를 설치하고, 측정된 이산화탄소 농도값을 선택된 동적신경망부의 입력변수에 적용함으로써, 실제 재실인원과 근접한 출력변수 값을 도출할 수 있다.
Accordingly, the user can obtain the output variable value close to the actual occupant number by installing the sensor unit on the specific space for estimating the occupant, and applying the measured carbon dioxide concentration value to the input parameter of the selected dynamic neural network unit.
<실시예><Examples>
동적신경망부의 재실인원 추정 검증을 위하여 실제 건물에서 2012년 2월 21일부터 25일에 걸쳐 재실인원과 이산화탄소 농도를 측정하였다. 하기 표1에는 본 실시예에 사용한 3일간의 데이터의 측정일시를 기재하였다. 측정은 공간의 종횡비가 크기 때문에 공간상의 분포를 고려하여 2개의 기기를 이용하여 측정하였다. 측정기기의 오차는 측정값의 3% 또는 50ppm이며, 분해능은 1ppm이고 데이터는 1분 간격이다. 재실인원의 기준값은 입구에 비디오카메라를 설치하여 출입하는 사람수를 카운트하여 획득되었다.In order to verify the estimation of the residential capacity of the dynamic neural network, residential personnel and carbon dioxide concentration were measured in the actual building from February 21 to 25, 2012. Table 1 below shows the measurement date and time of the data for three days used in the present embodiment. Since the aspect ratio of the space was large, the measurement was performed using two devices in consideration of spatial distribution. The error of the measuring instrument is 3% or 50ppm of the measured value, the resolution is 1ppm, and the data is every minute. The reference value of the room occupant was obtained by counting the number of people entering and leaving by installing a video camera at the entrance.
본 실시예에서 재실인원을 추정하기 위한 동적신경망부의 생성 및 훈련은 Matlab의 Neural Network Toolbox를 이용하였으며, 신경망의 입력값은 센서로부터 측정한 두 개의 이산화탄소 농도이며 출력값은 재실인원으로 설정하였다. 이때, 자연환기량은 미리 주어지지 않기 때문에 환기량 변화에 따른 영향은 고려하지 않았다.In the present embodiment, the generation and training of the dynamic neural network for estimating the occupancy are performed using the Neural Network Toolbox of Matlab. The input values of the neural network are two concentrations of carbon dioxide measured from the sensors, and the output values are set as the occupancy numbers. At this time, since the natural ventilation amount is not given in advance, the influence of the change in the ventilation amount is not considered.
도3의 제1그래프는 Data #1의 시간별 이산화탄소 농도 및 재실인원을 도시한 것이며, 도4의 제2그래프는 Data #2의 시간별 이산화탄소 농도 및 재실인원을 도시한 것이고, 도5의 제3그래프는 Data #3의 시간별 이산화탄소 농도 및 재실인원을 도시한 것이다.The first graph of FIG. 3 shows the carbon dioxide concentration and the residence time of
본 실시예의 동적신경망부에서 지연부를 구성하는 다수의 탭인 탭지연선(Tapped Delay Line)의 개수는 1 내지 90개로 설정하였다. 아울러, 도3의 제1그래프에 도시된 바와 같이, 제1센서 및 제2센서로부터 각각 측정된 이산화탄소 농도값이 동적신경망부를 구성하는 입력층의 제1입력노드 및 제2입력노드에 입력변수로 설정되며, 동시간대에 출입한 인원수가 출력층의 출력노드에 출력변수로 설정되어 학습과정이 진행되었다.In the dynamic neural network of the present embodiment, the number of tapped delay lines, which are a plurality of tabs constituting the delay unit, is set to 1 to 90. 3, the carbon dioxide concentration values respectively measured from the first sensor and the second sensor are input to the first input node and the second input node of the input layer constituting the dynamic neural network unit as input variables And the number of persons entering and leaving the same time zone was set as an output variable at the output node of the output layer.
이때, 동적신경망부의 입력층 및 은닉층의 계산을 위한 전달함수로는 전술한 수학식 4와 같은 하이퍼볼릭 탄젠트 시그모이드 함수가 사용되었고, 출력층 계산을 위한 전달함수로는 수학식 5와 같은 선형함수가 사용되었다.In this case, the hyperbolic tangent sigmoid function as shown in Equation (4) is used as a transfer function for calculating the input layer and hidden layer of the dynamic neural network, and the transfer function for calculating the output layer includes a linear function Was used.
본 실시예에서는 첫째날 데이터(Data #1)를 활용하여 동적신경망부를 훈련하였다. 훈련 과정 중 동적신경망의 가중값 및 편향값을 최적화하기 위해 레벤버그 마쿼르트(Levenberg-Marquardt) 알고리즘을 사용하였으며, 베이시안 규칙(Bayesian regulation)을 통해 이를 정규화시켰다.In the present embodiment, the dynamic neural network unit is trained by utilizing the first day data (Data # 1). The Levenberg-Marquardt algorithm was used to optimize the weighting and deflection values of the dynamic neural network during training and it was normalized by Bayesian regulation.
아울러, 둘째, 셋째날 데이터(Data #2, 3)에서 측정된 이산화탄소 농도값 및 재실인원으로 훈련된 동적신경망부를 테스트하였다. 여기서, 훈련 결과의 평가는 RMS(root-mean-square)를 이용하였으며 동적신경망부의 훈련은 각각 8회 반복 훈련하여 가장 낮은 RMS값을 보이는 신경망을 선택하였다.In addition, the dynamic neural network unit trained with the carbon dioxide concentration value and the residence capacity measured in the second and third day data (
도8은 첫째날 데이터(Data #1)로 훈련된 동적신경망부에 둘째날 데이터(Data #2)의 이산화탄소 농도값을 입력변수로 적용하여 출력변수인 재실인원을 추정한 결과이며, 도9는 첫째날 데이터(Data #1)로 훈련된 동적신경망부에 셋째날 데이터(Data #3)의 이산화탄소 농도값을 입력변수로 적용하여 출력변수인 재실인원을 추정한 결과이다. 도8 및 도9의 실선은 실제 재실인원이고, 점선은 동적신경망부에 의해 추정된 재실인원을 나타낸 것이다.
FIG. 8 is a result of estimating the output variable, the capacity factor, by applying the carbon dioxide concentration value of the second day data (Data # 2) to the dynamic neural network unit trained by the first day data (Data # 1) The result of estimating the output variable as the input variable is the carbon dioxide concentration value of the third day data (Data # 3) in the dynamic neural network unit trained by the data (Data # 1). The solid lines in Figs. 8 and 9 are the actual occupant seats, and the dashed lines represent the occupant seats estimated by the dynamic neural network unit.
<비교예 1>≪ Comparative Example 1 &
재실인원을 추정하는 방법에 관한 종래의 기술 중 하나인 단일공간 완전혼합 환기모델을 사용하여 재실인원을 추정하였다. 이러한 환기모델은 단일공간의 이산화탄소 농도 변화에 대한 모델로서, 입출구의 풍량이 같고 실내 공기의 완전혼합을 가정한다면 하기 수학식 6과 같이 나타낼 수 있다.A single space full mixed ventilation model, one of the conventional techniques for estimating occupancy, was used to estimate occupancy. Such a ventilation model is a model for a change in the concentration of carbon dioxide in a single space, and can be expressed by Equation (6) below assuming the same air volume at the inlet and outlet and perfect mixture of the indoor air.
[수학식 6]&Quot; (6) "
(여기서, V는 실 체적, C는 이산화탄소 농도, t는 시간, Cin은 유입된 이산화탄소 농도, Cout은 실외로 제거된 이산화탄소 농도, Q는 환기량, G는 시간당 이산화탄소 발생량)(Where V is the actual volume, C is the carbon dioxide concentration, t is the time, Cin is the concentration of the introduced carbon dioxide, Cout is the concentration of carbon dioxide removed outdoors, Q is the amount of ventilation, G is the amount of carbon dioxide generated per hour)
만일, 재실인원과 풍량이 일정한 경우, 초기 농도를 C0라 하면 실내 이산화탄소 농도는 하기 수학식 7과 같이 도출된다.If the initial concentration is C0 when the occupant and air volume are constant, the indoor carbon dioxide concentration is derived as shown in Equation (7) below.
[수학식 7]&Quot; (7) "
(여기서, C(t)는 실내 이산화탄소 농도, V는 실 체적, t는 시간, Cin은 유입된 이산화탄소 농도, Q는 환기량, G는 시간당 이산화탄소 발생량, e는 지수)(Where t is the indoor carbon dioxide concentration, V is the actual volume, t is the time, Cin is the incoming carbon dioxide concentration, Q is the ventilation amount, G is the amount of carbon dioxide generated per hour,
도6은 둘째날 데이터(Data #2)에서 측정된 이산화탄소 농도값을 환기모델에 적용하여 재실인원을 추정한 결과를 도시한 것이다. 도6에 도시된 바와 같이, 환기모델을 통해 추정한 재실자 수 추정방법은 실재 재실자 수와 비교시 오차 및 변동폭이 매우 큰 것을 확인할 수 있다. FIG. 6 shows a result of estimating the occupancy number by applying the carbon dioxide concentration value measured in the second day data (Data # 2) to the ventilation model. As shown in FIG. 6, it can be seen that the estimation method of the occupancy number estimated through the ventilation model has a large error and variation in comparison with the actual occupation number.
즉, 환기모델에 의한 추정 방법은 오염 발생량과 환기량 변화에 따라 실내 오염 농도가 지수적으로 변화하기 때문에 이산화탄소 농도값이나 농도 기울기만으로 추정하기에는 무리가 있다.
In other words, the estimation method based on the ventilation model is inconvenient to estimate only the carbon dioxide concentration value or the concentration gradient because the indoor pollution concentration changes exponentially according to the amount of pollution generation and the amount of ventilation.
<비교예 2>≪ Comparative Example 2 &
재실인원을 추정하는 방법에 관한 종래의 기술 중 하나인 정적신경망 모델을 사용하여 재실인원을 추정하였다. 정적신경망을 구성하는 입력층의 각 입력노드에는 현재 이산화탄소 농도값 및 농도변화값을 입력변수로서 입력하고, 출력층의 출력노드를 통해 재실인원을 추정하였다.A static neural network model, which is one of the conventional techniques for estimating the room occupancy, was used to estimate occupancy. For each input node of the input layer constituting the static neural network, the present carbon dioxide concentration value and the concentration change value are input as input variables, and the occupancy number is estimated through the output node of the output layer.
도7은 둘째날 데이터(Data #2)에서 측정된 이산화탄소 농도값을 정적신경망 모델에 적용하여 재실인원을 추정한 결과를 도시한 것이다. 도7에 도시된 바와 같이, 다층 퍼셉트론(Multi-layer Perceptron)을 적용한 정적신경망을 통해 추정한 재실자 수는 환기모델을 이용한 방법에 비해 추정값의 편동폭이 감소함을 알 수 있다.
FIG. 7 shows a result of estimating the staff length by applying the carbon dioxide concentration value measured in the second day data (Data # 2) to the static neural network model. As shown in FIG. 7, it can be seen that the fluctuation range of the estimation value is decreased as compared with the method using the ventilation model, by using the static neural network with the multi-layer perceptron.
결국, 기존의 정적신경망 모델은 재실인원을 추정하기 위해 정적신경망을 구성하는 입력층의 각 입력노드에 현재 농도 및 농도변화값을 같이 입력시켜야 하였으나, 본 발명에 따른 동적신경망부(300)는 입력층(310) 및 은닉층(330)의 사이에 다수의 탭지연선을 포함한 지연부(320)가 위치함에 따라, 입력층(310)의 입력노드를 통해 전달되는 입력변수가 순차적으로 지연되며, 지연된 n개의 탭지연선이 모두 은닉층(330)으로 전달되므로 시간에 따른 변화를 학습할 수 있다.In the conventional static neural network model, the current concentration and the concentration change value have to be inputted to each input node of the input layer constituting the static neural network in order to estimate the occupancy, but the dynamic
즉, 본 발명은 비교예 1 및 2를 통해 추정된 출력변수인 재실자 수와 비교해 볼 때, 본 발명의 동적신경망부(300)는 시간에 따른 변화를 고려하여 출력변수를 도출하므로 비교예 1 및 2를 통해 추정된 재실자 수보다 실제 재실자 수에 근접한 것을 확인할 수 있다.That is, since the dynamic
위에서 설명한 바와 같이 본 발명에 대한 구체적인 설명은 첨부된 도면을 참조한 실시예에 의해서 이루어졌지만, 상술한 실시예는 본 발명의 바람직한 예를 들어 설명하였을 뿐이기 때문에, 본 발명이 상기의 실시예에만 국한되는 것으로 이해되어져서는 아니 되며, 본 발명의 권리범위는 후술하는 청구범위 및 그 등가개념으로 이해되어져야 할 것이다.
While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. And the scope of the present invention should be understood as the following claims and their equivalents.
10 : 동적신경망을 이용한 이산화탄소 농도 기반 재실인원 추정 시스템
100 : 센서부
200 : 저장부
300 : 동적신경망부
310 : 입력층
311 : 제1입력노드
312 : 제2입력노드
320 : 지연부
321 : 제1탭
322 : 제2탭
323 : 제3탭
330 : 은닉층
331 : 제1은닉노드
332 : 제2은닉노드
333 : 제3은닉노드
340 : 출력층
341 : 출력노드
400 : 신경망 학습부10: Estimation system of CO2 concentration based on dynamic neural network
100:
200:
300: dynamic neural network unit
310: input layer
311: First input node
312: second input node
320:
321: First tab
322: Second tab
323: The third tab
330: Hiding layer
331: first hidden node
332: second hidden node
333: Third hidden node
340: Output layer
341: Output node
400: Neural network learning part
Claims (3)
상기 측정 단계에서 측정된 이산화탄소의 농도를 실시간으로 저장하는 저장 단계;
상기 저장 단계에서 저장된 이산화탄소의 농도값을 통해 실내에 위치한 잔류인원수를 추정하도록 적어도 하나 이상의 동적신경망부를 구성하는 신경망 구성 단계;
상기 하나 이상의 동적신경망부에서 추정된 상기 잔류인원수와 상기 잔류인원수에 대해 사전에 입력된 기준값을 비교하고, 상기 잔류인원수 및 상기 기준값의 오차를 기설정된 임계값과 비교하여 상기 기준값의 오차가 감소되는 방향으로 상기 동적신경망부를 구성하는 전달 함수의 가중값 및 편향값을 조절하여 상기 동적신경망부를 학습시키는 신경망 학습 단계; 및
상기 신경망 학습 단계에서 학습된 하나 이상의 동적신경망부 중에서 추정된 상기 잔류인원수에 대해 가장 낮은 RMS(Root-mean-square)값을 가지는 동적신경망이 최종적으로 상기 잔류인원수를 추정하도록 선택하여, 선택된 상기 동적신경망부를 통해 상기 잔류인원수를 추정하는 추정 단계; 를 포함하고,
상기 신경망 구성 단계에서 상기 동적신경망부는
상기 저장 단계에서 저장된 이산화탄소의 농도값을 입력하도록 마련된 적어도 하나 이상의 입력노드를 갖는 입력층;
시간에 따른 변화를 학습하기 위해 상기 입력층으로부터 전달받은 입력신호를 다수의 탭을 이용하여 순차적으로 지연시키는 지연부;
상기 지연부를 구성하는 각 탭과 연결된 은닉노드를 갖는 은닉층; 및
상기 은닉층과 연결된 출력노드를 갖으며, 상기 입력층에 입력된 농도값에 따른 잔류인원수를 출력하는 출력층; 을 포함하고,
상기 입력층, 상기 은닉층 및 상기 출력층은 이들의 관계가 상기 전달 함수에 의해 규정될 수 있도록 적어도 하나의 단위 노드에 의해 상호 연결되고, 상기 단위 노드는 복수의 입력변수를 수령하여 하나의 출력변수를 산출하되,
상기 전달함수는 아래의 [수학식 1]과 같이 상기 가중값 및 상기 편향값을 매개변수로 갖는 함수이고,
상기 신경망 학습 단계는 레벤버그 마쿼르트(Levenberg-Marquardt) 알고리즘에 의해 상기 전달 함수의 가중값 및 편향값을 조절하는 것을 특징으로 하는
동적신경망을 이용한 이산화탄소 농도 기반 재실인원 추정 방법.
[수학식 1]
(여기서, Ak는 출력변수, Wi,j는 가중값, Pi는 입력변수, Bj는 편향값이다)A measuring step of measuring the concentration of carbon dioxide contained in the indoor air;
A storing step of storing the concentration of carbon dioxide measured in the measuring step in real time;
A neural network constructing step of constructing at least one dynamic neural network unit to estimate the number of residents in the room based on the concentration value of the carbon dioxide stored in the storing step;
Comparing the number of the residual persons estimated by the one or more dynamic neural network units with the reference value inputted in advance for the number of the remaining persons and comparing the error between the residual number of persons and the reference value with a preset threshold value, A neural network learning step of learning the dynamic neural network unit by adjusting a weight value and a deflection value of a transfer function constituting the dynamic neural network unit in a direction; And
Wherein the dynamic neural network having the lowest root-mean-square (RMS) value for the estimated number of residents among the at least one dynamic neural network learned in the neural network learning step finally selects the residual number to estimate, An estimation step of estimating the number of remaining users through a neural network; Lt; / RTI >
In the neural network configuration step, the dynamic neural network unit
An input layer having at least one input node adapted to input a stored concentration value of carbon dioxide;
A delay unit for sequentially delaying an input signal received from the input layer using a plurality of taps to learn a change with time;
A hidden layer having a hidden node connected to each tap constituting the delay unit; And
An output layer having an output node coupled to the hidden layer and outputting a number of residues according to a concentration value input to the input layer; / RTI >
Wherein the input layer, the hidden layer and the output layer are interconnected by at least one unit node so that their relationship can be defined by the transfer function, and the unit node receives a plurality of input variables, However,
The transfer function is a function having the weight value and the deflection value as parameters as shown in the following Equation (1)
Characterized in that the neural network learning step adjusts the weighting and deflection values of the transfer function by a Levenberg-Marquardt algorithm
A Method for Estimating Gap Length Based on Carbon Dioxide Concentration Using Dynamic Neural Network.
[Equation 1]
(Where A k is the output variable, W i, j is the weight, P i is the input variable, and B j is the deflection value)
상기 입력노드 및 은닉노드 간의 연결 관계는 하이퍼볼릭 탄젠트 시그모이드 함수에 의해 규정되는 것을 특징으로 하는
동적신경망을 이용한 이산화탄소 농도 기반 재실인원 추정 방법.The method according to claim 1,
Characterized in that the connection relationship between the input node and the hidden node is defined by a hyperbolic tangent sigmoid function
A Method for Estimating Gap Length Based on Carbon Dioxide Concentration Using Dynamic Neural Network.
상기 은닉노드 및 출력노드 간의 연결 관계는 선형 함수에 의해 규정되는 것을 특징으로 하는
동적신경망을 이용한 이산화탄소 농도 기반 재실인원 추정 방법.3. The method of claim 2,
Characterized in that the connection relationship between the hidden node and the output node is defined by a linear function
A Method for Estimating Gap Length Based on Carbon Dioxide Concentration Using Dynamic Neural Network.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020140109460A KR20140118946A (en) | 2014-08-22 | 2014-08-22 | Occupancy estimation method based on carbon dioxide concentration using dynamic neural network |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020140109460A KR20140118946A (en) | 2014-08-22 | 2014-08-22 | Occupancy estimation method based on carbon dioxide concentration using dynamic neural network |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020120091681A Division KR20140025701A (en) | 2012-08-22 | 2012-08-22 | Occupancy estimation method based on carbon dioxide concentration using dynamic neural network |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20140118946A true KR20140118946A (en) | 2014-10-08 |
Family
ID=51991532
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020140109460A KR20140118946A (en) | 2014-08-22 | 2014-08-22 | Occupancy estimation method based on carbon dioxide concentration using dynamic neural network |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR20140118946A (en) |
-
2014
- 2014-08-22 KR KR1020140109460A patent/KR20140118946A/en not_active Application Discontinuation
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Jin et al. | Occupancy detection via environmental sensing | |
US11941868B2 (en) | Inference apparatus, inference method, and computer-readable storage medium storing an inference program | |
Yang et al. | A multi-sensor based occupancy estimation model for supporting demand driven HVAC operations | |
Liao et al. | An integrated approach to occupancy modeling and estimation in commercial buildings | |
US11193688B2 (en) | Fusion-based occupancy sensing for building systems | |
US20090115597A1 (en) | Energy saving and security system | |
US20180123821A1 (en) | Thermostat with direction handoff features | |
Chen et al. | Environmental sensors-based occupancy estimation in buildings via IHMM-MLR | |
CN111788435B (en) | Composite control device and method in air conditioning system | |
Rahman et al. | Bayesian estimation of occupancy distribution in a multi-room office building based on CO 2 concentrations | |
US20160109146A1 (en) | Method and device for controlling air conditioning system | |
US20190309974A1 (en) | System for Monitoring Occupancy and Activity in a Space | |
US20160348932A1 (en) | Thermal load estimating device and air conditioning control system | |
US10546472B2 (en) | Thermostat with direction handoff features | |
Alam et al. | Uncertainties in neural network model based on carbon dioxide concentration for occupancy estimation | |
WO2011027452A1 (en) | Number-of-persons-present estimating device | |
US11113516B2 (en) | People flow estimation system and people flow estimation method | |
KR20140025701A (en) | Occupancy estimation method based on carbon dioxide concentration using dynamic neural network | |
Arief-Ang et al. | CD-HOC: indoor human occupancy counting using carbon dioxide sensor data | |
Arief-Ang et al. | RUP: Large Room Utilisation Prediction with carbon dioxide sensor | |
KR20140025702A (en) | Occupancy estimation system based on carbon dioxide concentration using dynamic neural network | |
JP6878361B2 (en) | Insulation performance diagnostic device | |
Basu et al. | Perccs: person-count from carbon dioxide using sparse non-negative matrix factorization | |
KR20140120287A (en) | Occupancy estimation system based on carbon dioxide concentration using dynamic neural network | |
Talib et al. | Grey-box and ANN-based building models for multistep-ahead prediction of indoor temperature to implement model predictive control |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A107 | Divisional application of patent | ||
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E601 | Decision to refuse application |