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학술저널
저자정보
안유선 (BEL Technology) 오은주 (BEL Technology) 이용준 (BEL Technology)
저널정보
한국생태환경건축학회 KIEAE Journal KIEAE Journal Vol.20 No.5(Wn.105)
발행연도
2020.10
수록면
143 - 149 (7page)
DOI
10.12813/kieae.2020.20.5.143

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Purpose: Recently, with the development of various data processing technologies, attention is focused on the development of data mining for buildings. To this end, researches on predicting the performance of buildings are increasing, but studies comparing or analyzing the accuracy of the weather forecast data used as input data are insufficient. In addition, the study compared with Korea is still incomplete. The purpose of this study is to compare short-term forecast data and observing data provided by the Korea Meteorological Administration and provide basic data that can be used to predict the validity of forecast data when predicting building performance. Method: Temperature, humidity, wind speed, cloud data of the weather forecast data and measurement data of five regions are classified and collected through the Korea Meteorological Administration, respectively, centering on five regions of Seoul, Busan, Daejeon, Gwangju, and Jeju, classified according to weather forecast time. The accuracy analysis is carried out using the CVRMSE, MBE. Result: The temperature and humidity forecast data for up to 4 hours show high accuracy compared to the measurement data, and forecast data for 5 to 6 hours vary depending on the region, but most show high accuracy. Through forecast data, up to 4 hours can be used as observing data, and data between 5 and 6 hours can be used by judging by region or purpose of use. In the case of wind speed and cloud, accuracy standards are not satisfied. This study is expected to be provided as basic data for various studies that apply forecast data.
#일기 예보 #기상청 #기상 관측 데이터 #정확도 검증 #지역별 #Weather forecast #Korea Meteorological Administration #Weather observation #Accuracy #Regions

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 기상청 예보 및 관측 데이터
3. 조사대상 및 분석
4. 비교 분석 결과
5. 결론
Reference

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
김언용 / 2013 / 기상데이터 종류별 건물 에너지 성능 분석 결과에 미치는 영향에 관한 연구 / 대한건축학회논문집 29(03):317~326 dbpia 전병기 / 2019 / 딥러닝을 이용한 재실정보 기반 건물의 전기 수요 예측 모델 / 설비공학 논문집 31(1):22~31 dbpia 전병기 / 2017 / 인공신경망을 이용한 건물의 단기 부하 예측 모델 / 설비공학 논문집 29(10):497~503 dbpia 전병기 / 2018 / 건물의 단기부하 예측을 위한 기상예측 모델 개발 / 한국태양에너지학회 논문집 38(1):1~11 dbpia 정진화 / 2018 / 기계학습을 활용한 기상예측자료 기반 태양광 발전량 예측 향상기법 / 한국생활환경학회지 25(1):119~125 dbpia

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