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Localization of indoor contaminant source based on residual-life-time of air in an indoor space = 공기 잔여체류시간을 활용한 실내 오염원 위치추정 방식에 관한 연구
서명 / 저자 Localization of indoor contaminant source based on residual-life-time of air in an indoor space = 공기 잔여체류시간을 활용한 실내 오염원 위치추정 방식에 관한 연구 / Dong Yoon Park.
저자명 Park, Dong Yoon ; 박동윤
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2018].
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초록정보

Recent research and development related to smart home environments has focused on providing optimal environments for humans. IoT-based smart home technology can provide convenience and comfort to occupants by tracking their living patterns and requirements through sensors installed in rooms and using algorithms to control the internal condition of the indoor environment. Despite an optimal indoor air control strategy considering airflows, indoor air quality (IAQ) can vary depending on the release location of the contaminant. Thus, it is necessary to apply the ventilation strategy of recognizing the contaminant source location and handling it for better smart home. To identify release location of the contaminant source, inverse modeling has been used but it contains a computationally long optimization method and complex and unstable numerical process. The purpose of this study is to investigate a method for identifying the location of indoor contaminant sources to link a smart home automation control system with ventilation system operation technology. This study focuses on local mean residual-life-time (LMR) to propose a simpler and cheaper method for localizing the contaminant source instead using the inverse modeling. First, the relationship among the average concentration of contaminant, the exhaust concentration of contaminant, ventilation rate, and LMR was mathematically derived. Next, to confirm the potential applicability of the mathematical relationship among the average concentration of contaminant, the exhaust concentration of contaminant, ventilation rate, and LMR, the experiments and numerical simulations were carried out. The contaminant concentration according to the location of the source was measured and the LMR at the source location was also measured using a tracer gas method. Since the number of measuring points is limited in the experiment, an additional analysis of the relationship between the LMR and the contaminant concentration depending on the source location was conducted using a computational fluid dynamics technique. Based on the outcomes, it was confirmed that the method for localizing the contaminant source using LMR has on average better accuracy and performance than the existing methods using inverse modeling. Lastly, with this verified mathematical equation, the process for detecting the contaminant source were proposed. This study has the potential to play a crucial role in finding and controlling hazardous gases in factories, hospitals, laboratories, etc. In addition, the novel framework proposed in this study can be the basis for designing a smart ventilation algorithm to optimize an indoor environment according to contaminant source location.

최근 스마트 홈 환경에 대한 연구와 개발은 사람에게 최적의 환경을 제공하는데 초점을 맞추고 있다. IoT 기반 스마트 홈 기술은 실내에 설치된 센서를 통해 사람의 생활 패턴 및 요구사항을 추적하고 알고리즘을 사용하여 실내 환경의 내부 상태를 제어함으로써 거주자에게 편의를 제공한다. 그러나 최적의 실내공기 제어방식에도 불구하고 실내공기질은 오염물질이 배출되는 위치에 따라 달라질 수 있다. 이에 더 나은 실내환경 제어가 가능한 스마트 홈 구축을 위해서는 오염물질의 위치에 따른 환기 방안에 대한 연구가 필요하다. 오염물질이 배출되는 위치를 찾기 위해서 기존에는 역모델링 방법을 사용하였지만 긴 계산 시간을 필요로 하며, 불안정한 수치적 결과를 보인다는 단점이 있다. 본 연구에서는 스마트 홈 자동제어 시스템과 환기시스템 운영 기술을 연계하기 위한 실내 오염원 위치를 추정하는 방법을 연구하고자 하였다. 이에 역모델링 방법을 이용하는 대신 국소평균 잔여체류시간(Local mean residual-life-time, LMR)을 활용하여 더 쉽고 효율적으로 실내 오염원의 위치를 찾기 위한 방안을 제안하였다. 본 연구에서는 먼저 실내 오염물질의 평균 농도, 배기구에서의 오염물질 농도, 환기량, LMR의 관계를 수식으로 제시하였다. 그리고 이 변수들의 수학적 관계식을 확인하기 위해 실제 규모의 실험과 수치 시뮬레이션을 각각 수행하였다. 오염원의 위치에 따른 농도 분포를 측정하는 동시에 추적가스법을 이용하여 오염원 위치의 LMR을 측정하였다. 그러나 실험에서 측정점의 수는 제한적이므로 LMR과 오염물질 농도의 관계를 전산유체역학 기법을 이용하여 추가적으로 분석하였다. 결과들을 바탕으로 LMR을 이용한 실내오염물질 위치추정 기법의 정확도와 성능이 기존에 역모델링을 이용한 방법들보다 평균적으로 더 우수함을 확인하였다. 마지막으로, 검증된 관계식의 활용 방법과 오염원 위치를 추정하기 위한 과정을 제시하였다. 이 연구는 공장, 병원, 실험실 등에서 발생하는 유해한 가스를 찾거나 환기시스템을 통해 이를 제어하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서 제안된 새로운 프레임워크는 오염원 위치에 따라 실내환경을 최적화하기 위한 스마트 환기 알고리즘을 설계하기 위한 초석이 될 것이다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {DCE 18011
형태사항 viii, 129 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 영어
일반주기 저자명의 한글표기 : 박동윤
지도교수의 영문표기 : Seongju Chang
지도교수의 한글표기 : 장성주
수록잡지명 : "Numerical analysis to determine the performance of combined variable ceiling and floor-based air distribution systems in an office room". Indoor and Built Environment, v.23.no.7, pp.971-987(2014)
수록잡지명 : "Numerical investigation of thermal comfort and transport of expiratory contaminants in a ventilated office with an air curtain system". Indoor and Built Environment, DOI: 10.1177/1420326X18770238(2018)
Appendix : Distributions contaminants and LMR based on the indoor airflow
학위논문 학위논문(박사) - 한국과학기술원 : 건설및환경공학과,
서지주기 References : p. 120-126
주제 indoor air quality
release location of source
local mean age of air (LMA)
local mean residual-life-time (LMR)
tracer gas method
computational fluid dynamics (CFD)
실내공기질
오염원 발생 위치
국소평균 공기연령
국소평균 잔여체류시간
추적가스법
전산유체역학
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