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머신러닝 및 IoT

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차세대 분야인 인공지능(머신러닝) 기반의 최적화된
능동형 에너지 절감 기술 및 이에 필요한 데이터 수집과
장비제어를 위한 IoT GW를 연구 개발 중에 있습니다.

  • 인공지능형 에너지관리 시스템은 클라이언트(IoT GW))와 서버(모델예측제어 서버, 데이터처리 서버)로 구성됨
  • IoT GW와 센서, 기상 정보 시스템을 이용해 실시간 데이터를 수집
  • 데이터 입출력 변환부를 통해 필터링을 거쳐 가공된 데이터를 기반으로 머신러닝에 기반한 건물에너지
    최적제어 알고리즘 생성
  • IoT GW와 BEMS를 통해 수집된 데이터의 에너지 사용 형태의 시간별, 용도별, 구역별 분석을 통해 현재의 에너지 사용의 절감 포인트를 분석
  • 수집한 데이터와 예측모델 제어값(예측값)의 차이를 분석한 후 모델 최적화 작업 수행
  • 데이터 처리서버는 실시간 사용량과 예측모델에 의한 기준 사용량 비교를 Dash Board를 통해 표시하고 이상 소비 패턴 진단 시 사용자에게 알림
  • Dash board를 통하여 실시간 디스플레이 및 이상 소비 패턴 진단

  • IoT GW는 임베디드 시스템 기반으로 HVAC(heating, ventilation, & air conditioning)시스템, BEMS/BACNet, 에너지관리서버와의 연동을 통해 데이터 수집 및 제어 수행
  • 범용성, 확장성을 고려한 임베디드 시스템 기반의 HVAC제어가 가능한 IoT GW
  • IoT GW 메인부, 모듈부 구조의 효율적인 시스템 구조
  • HVAC 제어를 위한 다양한 인터페이스 제공
  • 월 마운트 장착 가능한 기구 설계