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.

A practical application of a fuzzy control system is described for an air-conditioning system. Air-hadling units are being widely used for improving the performance of central air-conditioning systems. The fuzzy control system has two controlled variables, temperature and humidity, and three control elements, cooling, heating, and humidification. In order to achieve high efficiency and economical control, especially in large offices and industrial buildings, two controllable parameters, temperature and humidity, must be adequately controlled by the three final controlling elements. In this paper a fuzzy control system was described for controlling air-conditioning systems efficiently and economically.