Intelligent Agent 기반 신재생 융복합 시스템 통합제어 플랫폼 개발
■ 과제명 : Intelligent Agent 기반 신재생 융복합 시스템 통합제어 플랫폼 개발
■ 연구책임자 : 문진우
■ 연구기간 : 2021 ~ 현재
■ 연구지원기관 : 국토교통과학기술진흥원, 공동연구
Details■ 과제명 : Intelligent Agent 기반 신재생 융복합 시스템 통합제어 플랫폼 개발
■ 연구책임자 : 문진우
■ 연구기간 : 2021 ~ 현재
■ 연구지원기관 : 국토교통과학기술진흥원, 공동연구
Details■ 과제명 : 자율운전 기반 지능형 건물 에너지 환경 통합 관리 시스템 (iBEEMS) 개발
■ 연구책임자 : 문진우
■ 연구기간 : 2021 ~ 현재
■ 연구지원기관 : 한국에너지기술평가원, 공동연구
Details■ 과제명 : 솔라사이니지 기술의 도시재생 활성화구역 공공공간 적용 및 평가
■ 연구책임자 : 문진우
■ 연구기간 : 2020.07.01.~2023.03.31. (33개월)
■ 연구지원기관 : (재)한국연구재단
■ 연구목표
– 지역밀착형 리빙랩 발굴 및 사업모델 운영의 협력체계 마련
– 주민 실생활, 지역의 정서적 공감대에 기반한 지역고유의 사업모델 프로포타입 개발
– 운영관리형 리빙랩 모델 제시를 통한 조시재생현안에 지속가능한 대응
– 자력적 운영관리 기반을 위한 유지관리 매뉴얼 작성 및 제공
– 사당4동 리빙랩 성과를 통한 도시재생분야의 선도 사례 육성 및 리빙랩 도입 활성화 기여
– (최종) 솔라사이니지 일체형 공공시설물 설치 확대 및 지속선 개선
■ 과제명 : 학교미세먼지
■ 연구책임자 : 문진우
■ 연구기간 : 2019.08.01.~2024.04.30. (57개월)
■ 연구지원기관 : 과학기술정보통신부, 교육부
■ 연구목표
– 빅데이터 활용 DB 구축 계획
– 학교 유형별 공기환경 실태조사 및 환기 시스템 제어방법 현황 조사
– 실내 공기환경 예측모델 초기안 개발
– 실내 공기질 최적 제어 알고리즘 초기안 개발
– 예측모델 초기 성능검증 및 최적화
– 제어 알고리즘 초기 성능검증 및 최적화
– IoT기반의 원격·제어 App 및 관리 솔루션 운영
– 실내 공기질 예측모델 및 최적 제어알고리즘 실증
– (최종) 실내 공기질 예측모델 및 최적 제어알고리즘 지속적 실증 및 고도화
■ 과제명 : 반투과 및 색상구현이 자유로운 디지털 사이니지 태양전지 개발
■ 연구책임자 : 문진우
■ 연구기간 : 2019.06.01.~2022.04.30. (23개월)
■ 연구지원기관 : (재)한국연구재단
■ 연구목표
– 건축자재 성능 평가 및 실험실 구축
– 테스트베드, 시뮬레이션 적용 및 성능 분석
– 보고서: 3건(모듈 성능, 실내환경 분석, 에너지 절감 성능 분석
– (최종) 테스트 베드, 시뮬레이션 적용 및 성능 분석
■ 과제명 : 실시간 재실자 착의량(CLO) 산출 지능형대리모델(Intelligent Agent Model) 및 PMV 제어 프로토타입 개발
■ 연구책임자 : 문진우
■ 연구기간 : 2019.09.01.~2024.02.29. (54개월)
■ 연구지원기관 : (재)한국연구재단
■ 연구목표
– 기초 자료 조사 및 연구동향 분석
– 환경 및 재실자 센싱 모듈 개발
– 지능형 CLO 산출 대리 모델 개발
– 시뮬레이션 모델 구축을 위한 부하패턴 분석
– CLO 산출 정확도 80% 이상 달성
– 적응형 PMV 제어 알고리즘 개발
– PMV 제어반 프로토타입 개발
– Test-bed 구축
– 시뮬레이션 모델 구축
– CLO 산출대리모델 성능평가
– PMV 제어 알고리즘 시뮬레이션 성능평가
– PMV 제어 알고리즘 타당성평가
– 응용소프트웨어 개발
– PMV 제어 관리지침 개발
■ 과제명 : PUE 1.3x급 데이터센터 구현을 위한 에너지절감 통합 솔루션 및 설비모듈 개발
■ 연구책임자 : 문진우
■ 연구기간 : 2018.05.01.~2021.04.30. (36개월)
■ 연구지원기관 : 산업통상자원부
■ 연구목표
– Rack 및 Row 단위 열환경, 냉방부하, 냉방에너지 소비량 예측을 위한 딥러닝 인공신경망 모델 개발
– 물리적환경, 제어알고리즘을 연계, 내포할 수 있는 CPS 인터페이스 개발
– 예측 모델 적용 최적제어 알고리즘 개발
– 개발된 알고리즘의 CPS 인터페이스 연동
– 구역단위 공조 에너지사용량 예측정확도: 30%(IPMP 전문가평가)
– 개발된 제어법의 현장 적용을 통한 성능검증(M&V) 및 최적화
– 최종 구역단위 공조 에너지 사용량 예측정확도: 25%(IPMP 전문가평가)
■ 과제명 : MPC를 통한 개별 공조시스템의 설정값 최적운전 Tool 개발
■ 연구책임자 : 문진우
■ 연구기간 : 2016.05.01. ~ 2017.04.30. (1 년)
■ 연구지원기관 : 삼성 전자
■ 연구목표
-인공 신경망 (ANN) 기반의 시스템 성능 예측 모델 및 설정 값 구동 구동 툴 개발
-공조 에너지 시뮬레이션 및 실 건물 성능을 나타내는 구동 툴
■ 과제명 : PMV 예측 정확도 10% 및 에너지성능 5% 향상을 위한 인공신경망 및 딥러닝 기반 재실자 행동인식 및 신진대사(MET) 산출 원천모델 개발
■ 연구책임자 : 문진우
■ 연구기간 : 2017.04.01.~2018.12.31. (21개월)
■ 연구지원기관 : 국토교통부
■ 연구목표
– PMV 예측 정확도 10% 및 에너지성능 5% 향상을 위한 인공신경망 및 딥러닝 기반 재실자 행동인식 및 신진대사(MET) 산출 원천모델 개발
– IoT 기반 복합 MET 센서 모듈 개발 – Intelligent Agent 기반 MET 산출 모델 개발
■ 과제명 : 학습지능형 이중외피 개구부 및 냉난방 시스템 제어 전략 개발
■ 연구책임자 : 문진우
■ 연구기간 : 2015.05.01.~2018.04.30. (3년)
■ 연구지원기관 : (재)한국연구재단
■ 연구목표
– 이중외피 개구부 및 냉난방시스템의 최적 제어 전략 개발
– 인공지능 기반 학습지능형 열 환경 제어로직 및 시스템 원형 개발