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전인기 (브이피코리아) 황민혜 (브이피코리아) 김동호 (브이피코리아) 손병후 (한국건설기술연구원)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2015년도 하계학술발표대회
발행연도
2015.6
수록면
557 - 560 (4page)

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Sustainable thermal performance of a geothermal heat pump (GHP) system can be affected by many factors such as optimal design, proper installation, and user-friendly management technology. This preliminary study investigated data mining-based methods to assess and predict the performance of the GHP system. Data mining is a process of the knowledge discovery in database, which includes five steps: 1) Selection; 2) Preprocessing; 3) Transformation; 4) Analysis; and 5) Interpretation/Evaluation. Two types of analyses, including categorical and numerical decision trees, were used to ascertain the patterns of performance (COP) and electrical consumption of the GHP system. In addition, statistical approach with measurement dataset was used to evaluate the effect of data intervals on the system performance. Evaluation results showed that 10-min intervals for the performance analysis had highest accuracy of 97.4% over the measurement analysis.
#Geothermal heat pump system(지열 히트펌프 시스템) #Data mining(데이터 마이닝) #Decision tree model(의사결정나무 모델) #Performance prediction(성능 예측)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 지열 시스템의 성능(COP) 예측 모델
3. 결론
참고문헌

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