본 논문은 IoT 기술의 발달로 인해 실내공기질 관리에 있어서 빅데이터를 수집하여 통합적으로 관리가 가능해지고 있는 가운데, 이러한 빅데이터를 활용하여 알고리즘에 기반한 실내공기질 제어 전략을 제시한다.
사무용 및 숙박용 건물에서 대표적인 실내공기 오염물질인 CO₂, VOCs, PM2.5, PM10의 실내 농도 데이터와, 실외 농도 데이터를 수집하였고, 각 공간의 부피, 공조기 풍량, 공조기 필터 효율, 공조기 가동시간 등의 정보를 수집하였다. 1시간 동안 공기의 완전 확산을 가정하고 오염물질 평형 방정식에 이러한 데이터를 적용하여 오염물질의 실내 발생량을 산정하였다. 또한 실내외 공기질 데이터 정보를 기준으로 IAQ (Indoor Air Quality, 실내공기질 지수), OAQ (Outdoor Air Quality, 실외공기질 지수)를 도출하여 실내공기질 관리 기준 초과 여부를 판단할 수 있도록 하였다.
오염물질의 실내발생량, IAQ, OAQ, 공조기 댐퍼 개방율에 따른 풍량을 변수로 R프로그램 기반의 실내공기질 제어 전략을 개발하였다.
실내공기질 제어 전략을 실측 데이터에 적용하여 1개월 단위로 시물레이션을 실행한 결과, CO₂는 기준치 초과 시간을 최대 111시간에서 4시간으로 14.4%(107시간/743시간) 감소시켰고, VOCs는 최대 37시간에서 2시간으로 4.9%(35시간/720시간) 감소시켰으며, PM2.5는필터 효율 개선을 통해 최대 61시간에서 12시간으로 6.9%(49시간/706시간) 감소시켰다.
공조기 풍량은 제어 전략 가동 결과, 기존의 풍량 대비 연간 최소 1.8%에서 최대 2.5%까지 감소시키는 것으로 나타났다.
R프로그램 기반 제어 전략을 적용하여 사무용 및 숙박용 건물에서의 실내공기질을 향상하는 것은 물론 공조기 가동을 효율화 함에 따라 에너지 소비 역시 줄일 수 있는 최적 방안을 도출할 수 있었다.