메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
강정아 (서울시립대학교) 문선혜 (서울시립대학교) 곽영훈 (서울시립대학교) 허정호 (서울시립대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2021년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
521 - 524 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
The importance of a pleasant environment is increasing due to the increase in occupancy time of residential buildings, and the energy performance of buildings required by the government is also increasing. Residents" behavior is a factor that has a considerable influence on building energy, and although there is high uncertainty, it can act as an advantage in reducing building energy. This uncertainty of resident behavior can be caused by the fact that residential buildings do not have standardized behavior patterns unlike business buildings. The purpose of this study is to classify the behavioral patterns of non-standardized residential buildings into similar patterns by using the clustering technique during machine learning, and also to analyze the characteristic conditions according to the classified patterns. It is believed that the methodology and results used can be effectively used for predicting behavioral patterns and energy according to conditions that will occur in buildings in the future. Behavior data clustering was performed based on the occupancy behavior data of residential buildings measured for 20 days in the intermediate period. Among the machine learning algorithms, K-means Time Series Clustering was used, and the characteristics of each cluster were analyzed according to the classification properties.
#Passive house(패시브하우스) #Occupant behavior(거주자 행태) #Unsupervised Learning(비지도 학습) #Clustering(군집분석)

목차

Abstract
1. 서론
2. 대상 건물
3. 행태 클러스터링 및 특성 분석
4. 결론
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0