Abstract
In this paper, we propose a method for control of temperature and the direction of wind in an air-cooler using thermal images and fuzzy inference rules in order to achieve energy saving. In a simulation for controlling temperature, a thermal image is transformed to a color distribution image of $300{\times}400$ size to analyze the thermal image. A color distribution image is composed of R, G and B values haying temperature values of Red, Magenta, Yellow, Green, Cyan and Blue. Each color has a temperature value from $24.0^{\circ}C$ to $27.0^{\circ}C$ and a color distribution image is classified into height hierarchies from level 1 to level 10. The classified hierarchies have their peculiar color distributions and temperature values are assigned to each level by temperature values of the peculiar colors. The process for controlling overall balance of temperature and the direction of wind in an indoor space is as follows. Fuzzy membership functions are designed by the direction of wind, duration time, and temperature and height values of a color distribution image to calculate the strength of wind. After then, the strength of wind is calculated by membership values of membership functions.
본 논문에서는 에너지 절약을 위한 방법으로 냉방기의 적정 온도 및 풍향을 제어하기 위하여 열 영상과 퍼지 추론 규칙을 적용한 온도 및 풍향 제어 기법을 제안한다. 온도 제어를 위한 시뮬레이션에서는 열 영상을 분석하기 위해서 영상을 $300{\times}400$의 크기를 가지는 색상 분포 영상으로 변환한다. 색상 분포 영상은 Red, Magenta, Yellow, Green, Cyan, Blue의 온도 값을 가지는 R,G, B 값으로 구성된다. 각 색상은 $24.0^{\circ}C$에서 $27.0^{\circ}C$의 분포의 온도 값을 가지며, 색상 분포 영상은 레벨 1에서 레벨 10의 높이 계층으로 분류한다. 분류된 각 계층은 고유의 색상 분포도를 가지며 색상이 가지는 온도 수치에 따라 계층별로 온도 값이 할당된다. 실내 공간의 전체적인 온도의 균형과 풍향을 제어하는 과정은 다음과 같다. 풍향의 방향 및 지속 시간, 그리고 풍향의 강도를 구하기 위한 색상 분포 영상의 온도 및 높이 값을 적용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지 추론 규칙을 적용하여 풍향의 강도를 구한다.
