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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 413 - 420 (8page)
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본 연구는 수집 파라미터 중 하나가 부족할 경우 다른 파라미터를 통해 부족한 파라미터를 예측하기 위한 기계학습 모델에 대한 연구로서, 실내 환경 데이터 수집 장치를 통해 시간에 따른 온도‧습도‧CO2농도‧광량에 대한 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 Matlab내 기계학습 회귀분석 기능을 통해 시간‧온도‧습도‧CO2‧광량 데이터를 예측하는 회귀모델을 만들었다. 또한 각 파라미터별로 RMSE 값이 가장 적은 3가지 모델을 선정하였으며 이에 대한 검증을 진행했다. 검증을 위해 각 파라미터로 도출된 예측모델에 테스트 데이터를 적용하여 예측치를 구했으며, 실측치와 구해진 예측치 간의 상관계수와 오차 평균을 구한 후 이를 비교하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 실험 방법
3. 실험 결과 및 고찰
4. 결론
REFERENCES
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
Francesco Salamone / 2018 / Integrated Method for Personal Thermal Comfort Assessment and Optimization through Users’ Feedback, IoT and Machine Learning: A Case Study / MDPI Journals Sensors 18(5)
JiyoungSeo / 2021 / Recommendation of indoor luminous environment for occupants using big data analysis based on machine learning / Building and Environment 198:107835
JohannaKallioa / 2021 / Forecasting office indoor CO2 concentration using machine learning with a one-year dataset / Building and Environment 187:107409
L.T.Wong / 2008 / A multivariate -logistic model for acceptance of indoor environmental quality (IEQ) in offices / Building and Environment 43(1):1~6
이보람 / 2017 / 보건의료시설의 실내 예상 평균 온열감(PMV), 이산화탄소 농도, 소음도, 조도의 통합실내쾌적도(IEQh)를 통한 연간 실내 쾌적도 평가 / 한국환경보건학회지 43(3):214~222
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