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고윤담 (서울대학교) 신한솔 (서울대학교) 조성권 (서울대학교) 최영식 (서울대학교) 박철수 (서울대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2021년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집
발행연도
2021.2
수록면
120 - 121 (2page)

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재실자 행동(설정온도, 환기, 조명 조절 등)은 건물 에너지 사용량에 큰 영향을 미치며, 실제 사용량과 시뮬레이션 예측의 차이(Performance gap)를 유발한다. 최근 건물 시뮬레이션 학계는 데이터 기반 재실자 행동 모델을 개발하려는 노력이 활발하다. 재실자 행동 모델 개발을 위해서는 냉방 설정 온도, 냉방 개시 온도, 창문 개폐 등의 데이터 수집이 필요하지만, 이러한 데이터는 사생활 침해, 센서 설치 등의 문제로 수집이 쉽지 않다. 본 연구에서는 가정 전기 사용량 데이터에서 재실자 행동 패턴을 식별하는 딥러닝 기반 방법론을 제안한다. 서울 공동 ... 전체 초록 보기

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