과제 상세정보
목록딥러닝 기법을 활용한 신재생 에너지 시스템 automatic fault detection & diagnosis 방법 개발
작성자
관리자
조회수
53
등록일
2024-05-21
사업 정보
| 내역사업 | 생애 첫 연구 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 딥러닝 기법을 활용한 신재생 에너지 시스템 automatic fault detection & diagnosis 방법 개발 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711108110 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2020 | 총연구기간 | 2020-03-01 ~ 2023-02-28 | 당해연도 연구기간 | 2020-03-01 ~ 2021-02-28 |
요약 정보
| 연구목표 | 정부는 2030 온실가스 감축 기본 로드맵에 따라 2030년까지 온실가스 감축량을 BAU 대비 37%로 제시하였다. 건물부문 온실가스 감축목표 달성에 효과적인 대안으로 제로 에너지 건물이 손꼽힌다. 정부의 정책적 노력에 힘입어 신재생 에너지 설비 보급이 확대되면서 쉽게 신재생 에너지 시스템이 설치된 건물을 찾아볼 수 있다. 그러나 신재생 에너지 시스템을 통... | ||
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| 연구내용 | 딥러닝 기반의 신재생 에너지 시스템 AFDD 개발을 위해 본 과제에서는 총 3단계로 연구를 수행하고자 한다. 첫번째는 본 연구의 기반을 확립하는 단계로 신재생 에너지 시스템에서 발생하는 주요 고장의 유형 분석 및 분류 기준를 수립하고자 한다. 더불어 기존에 개발된 딥러닝 기법 중 본 연구목표에 부합하는 최적 딥러닝 기술 선정을 함께 진행할 계획이다. 2단계... | ||
| 기대효과 | 중규모 이상의 건축물은 대부분 Building Management System (BMS)이 구축되어 건물 내 각종 설비의 모니터링 및 유지·관리에 활용한다. 기존 건물 운영에 사용되는 BMS에 본 연구성과인 AFDD 알고리즘을 적용하여 보다 안정적인 신재생 에너지 시스템 운영 및 관리가 가능하다. AFDD 알고리즘을 통해 건물 관리자는 즉각적으로 신재생 에... | ||
| 키워드 | 건물 신재생 에너지 시스템,제로 에너지 건축,고장 검출 진단,딥러닝,인공지능 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
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| 미래유망신기술(6T) | 기타 | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 건설/교통 > 건설환경설비기술 > 건물일체형 신재생에너지설비 설계/시공/관리기술 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 건설업 | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 목원대학교 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 목원대학교 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 공학 |
사업비
| 국비 | 30,000,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||