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대한건축학회 대한건축학회 논문집 - 계획계 대한건축학회논문집 - 계획계 제14권 제7호
발행연도
1998.7
수록면
151 - 160 (10page)

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본 연구는 최적화된 신경망 모델을 이용하여 건물의 적정 예열시간을 결정 하기 위한 것으로, 이를 위해 신경망 모델의 예열시간 결정 성능을 평가하 고, 신경망 모델을 이용하여 일별 예열시간 결정 시뮬레이션을 통하여 실 제 적용시 필요한 적정 측정간격 및 허용오차를 제시한 것으로 그 결과는 다음과 같다. 1) 미지의 패턴을 제시하여 신경망 회상을 통해 예열시간을 결정하게 되 며, 대상공간에 대하여 학습자료를 10개단위로 증가시켜가며 학습하여 학 습하지 않은 미지의 자료를 제시하여 회상시켜 예열시간을 결정했을 때, 학습자료가 20개 이상이면, 신경망 회상 결과의 결정계수(R2)가 0.91이상, 평균에러가 7.4분 이하로 나타나며, 학습자료수가 증가함에 따라 오차가 현 저하게 감소하는 것으로 나타나, 신경망 모델이 정확하게 예열시간을 결정 할 수 있음을 알 수 있다. 2) 측정시간 간격의 경우, 3분 일 때 오차평균은 6.7분으로 나타나, 오차를 작게 하고 모든 경우에 대해서 해를 구할 수 있도록 하기 위해서는 측정간 격을 3분으로 해야함을 알 수 있다. 3) 허용오차의 경우, 3분 일 때, 실제 오차의 평균값이 5.7분으로 나타나, 신경망 모델을 이용하여 적정 예열시간을 결정할 수 있는 것으로 나타났 다. 이상으로 볼 때, 인공 신경망 모델을 이용하여 미지의 입력자료에 대해서 건물의 적정 예열시간을 결정할 수 있으므로, 이를 실제 건물에 적용하여 공조설비의 정확한 기동시점을 결정하는 데 유용하게 이용될 수 있을 것으 로 생각된다.

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