2024년 WISET 여대학원생 공학연구팀제 지원사업 심화과정
전산·컴퓨터 분과 2위
연구과제명 : 자연광 유입 환경에서 최소 조도 센서 기반 조도맵을 생성하는 딥러닝 모델
연구개발기간 : 2024.04.01 ~ 2024.10.31
주관부처 : 과학기술정보통신부
주관기관 : 한국여성과학기술인육성재단
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| 이유빈 @youbbin |
장현희 @hh830 |
곽민정 @kwakminjung |
김유진 @yujinkimkimkim |
| 파트 | 이름 | 역할 |
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| Data, AI, BE | 이유빈(팀장) | 실내 조도 데이터 전처리 및 분석 실내 조도 데이터베이스 구축 Pytorch 딥러닝 모델 설계 및 성능 최적화 |
| BE, AI | 장현희 | Pytorch 딥러닝 모델 설계 Fast API로 모델 서빙 Spring Boot로 서버 실시간 데이터 전송 개발 |
| BE, AI | 곽민정 | Pytorch 딥러닝 모델 설계 Spring Boot 서버와 일출, 일몰 API 연동 서버 배포 |
| FE | 김유진 | Flutter를 사용한 모니터링 어플 디자인, 구현 |
센서의 최소화 또는 센서리스 기술 도입을 위해 창 측 최소의 센서를 활용하여 실내 거리별 상세한 조도맵을 생성하는 딥러닝 모델 개발 프로젝트입니다. 실내 조도 산출 결과를 모니터링 어플을 통해 실시간으로 확인할 수 있습니다.
WISET.mp4
자연광 연계 제어 시스템에는 실내 조도 분포를 정확하게 파악하는 것이 필수적으로 필요
기존에는 다수의 센서를 실내 지점마다 설치하여 조도를 측정했지만, 이는 네트워크 과부하로 인한 에너지 과소비, 측정 데이터 처리 및 분석 비용 증가 등의 문제를 유발한다.
따라서 센서 개수의 최소화를 통해 에너지 절약, 시스템 간소화, 최소한의 데이터 활용, 자유로운 공간 활용 등의 효과를 얻고자 한다.
Java, Spring Boot, FastAPI, Pytorch, MongoDB, Flutter, AWS, Docker, Nginx
- RGB 센서 기반 조도 센싱 디바이스 제작
- 공주대학교 실험실에 지점별 조도 데이터 수집 환경 설계 후 지점별 조도, 태양 위치 정보 수집
- MongoDB 기반의 실내 조도 데이터베이스 구축
- 약 100만 개의 훈련 데이터 구축
- 최소 조도 센서 데이터 및 태양의 위치와 거리별 조도 간의 관계를 학습하여 실내 상세 조도맵을 생성하는 딥러닝 모델 설계
- 실내 조도 데이터셋을 사용하여 모델 훈련
- 조기종료 기법을 적용하여 160 에포크에서 종료
- 은닉층은 5개의 완전연결층(Fully Connected Layer)으로 구성하였으며 각 층은 128개의 노드로 이루어짐
- 조도 산출 성능 최적화를 위해 하이퍼파라미터 튜닝 수행
- 배치 크기, 은닉층의 노드 수, 학습률을 다양하게 조합하여 실험
- 각 조합별 에포크 수는 10회, 손실함수는 평균절대오차(MAE)로 설정
- 배치 크기 64, 은닉층의 노드 수 64, 학습률 0.001일 때 최적의 성능을 보임
→ 최종 결과 Train Loss 18Lux, Test Loss 19Lux 달성
