냉매 오충전은 에어컨에서 빈번하게 발생하는 고장 모드 중 하나로, 적정 충전량 대비 부족 및 과충전 모두 냉방 성능의 저하를 유 발하므로 충전된 냉매량을 정확하게 판단하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 퍼지 군집화 기법을 통한 정상상태 식별을 통해 냉매 오 충전량을 다중 분류하는 모델을 개발하였다. 정상상태 식별을 위해 에어컨 운전 데이터에 대해 이동 평균 간의 차이를 활용한 퍼지 군 집화 알고리즘을 적용하였으며, IFDR를 통해 기존 연구된 정상상태 판단 기법들과 식별 결과를 비교하였다. 이후, 시스템 내 상관성 을 고려한 mRMR을 이용해 특징을 선택하였으며, 도출된 특징을 이용해 SVM 기반의 다중 분류 모델이 생성되었다. 제안된 방법은 시험 데이터를 통해 만족할 만한 분류 정확도와 강건성을 도출하였다.

본 연구에서는 선박의 중앙집중 공조시스템에 공랭식 에어컨을 직접 설치하여 열원의 성능개선과 거주 구역별 독립 냉 난방이 가능한 개별분산 공조시스템을 하고자 하는 것이다. 연구 결과 기존의 중앙집중방식 공조시스템에 비해 열원 제어와 열효율상의 문제점을 보완함과 동시에 장치의 효율을 향상시킴을 확인하였다. 또한 동일한 조건에서 장치의 냉동능력과 성능계수는 평균 약 3 %, 23~26 % 정도 높게 나타났으며, Chilled Water Plants의 압축기 소비동력은 약 12 % 정도 낮게 나타났고, 동일한 조건에서 난방 시 소비동력은 약 33.5 % 낮게 나타났다. 따라서 공랭식 에어컨을 이용한 개별분산 공조시스템이 열원 제어뿐만 아니라 장치의 성능향상과 거주구역별 쾌적한 온 습도 환경 조성에 크게 기여하는 결과를 얻을 수 있었다.