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미세먼지(PM2.5)는 실내 건강에 심각한 영향을 미치지만, 지하 시설은 환기가 어렵고 데이터 부족으로 예측 시스템 개발에 한계가 있었습니다. 본 기술은 인공지능 전이학습과 ResNet 모델을 활용하여 이 문제를 해결합니다. 풍부한 데이터를 가진 다른 공간에서 모델을 사전 학습시키고, 예측 대상 공간의 부족한 데이터로 미세 조정하여 PM2.5 농도를 정확하게 예측합니다. 이 기술을 통해 미세먼지 예측 성능을 40% 이상 개선하고, 환기 시스템에 적용 시 실내 PM2.5 농도를 29% 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 지하역사 등 다양한 실내 환경의 공기질을 효율적으로 관리하고 개선할 수 있습니다.
| 기술 분야 | 인공지능 기반 공기질 예측 및 제어 |
| 판매 유형 | 자체 판매 |
| 판매 상태 | 판매 중 |
| 기술명 | |
| 인공지능 전이학습을 이용한 미세먼지 예측, 환기제어시스템 및 방법 | |
| 기관명 | |
| 경희대학교 산학협력단 | |
| 대표 연구자 | 공동연구자 |
| 유창규 | - |
| 출원번호 | 등록번호 |
| 1020220020392 | - |
| 권리구분 | 출원일 |
| 특허 | 2022.02.16 |
| 중요 키워드 | |
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