설명가능한 인공지능을 이용한 건물 에너지 사용량 민감도 분석

추한경; 신한솔; 조성권; 유영서; 박철수

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자료유형: 학술저널

저자정보: 추한경 (서울대) 신한솔 (서울대) 조성권 (서울대) 유영서 (서울대) 박철수 (서울대)

저널정보: 대한건축학회 대한건축학회논문집 大韓建築學會論文集第38卷第11號(通卷第409號)

발행연도: 2022.11

수록면: 279 - 287 (9page)

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Classical sensitivity methods such as Morris and Sobol methods have been widely used in the decision making of building design and retrofit. However, these methods require a large number of samples to obtain reliable results as well as detailed information on input variables. On the other hand, the explainable AI technique can convert the relationship between input and output variables to a degree that can be understood by humans as well as provide more meaningful sensitivity analysis results for rational decision-making. In this paper, three XAI-based analyses were selected including Feature Importance, LIME, and SHAP. The five methods of Morris, Sobol, Feature Importance, LIME, and SHAP were applied to a medium office building provided by US DOE. As a result, it was found that XAI-based sensitivity analyses could provide better results than the classical methods.

#설명가능한 인공지능 #민감도 분석 #건물 에너지 #대리모델 #Explainable AI #Sensitivity analysis #Building energy #Surrogate model

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Arjunan, P., Poolla, K., & Miller, C. (2020). EnergyStar++: Towards more accurate and explanatory building energy benchmarking. Applied Energy, 276, 115413

Arjunan, P., Poolla, K., & Miller, C. (2022). BEEM: Data-driven building energy benchmarking for Singapore. Energy and Buildings, 260, 111869

ASHRAE, (2017). ASHRAE Handbook: Fundamentals 2017, ASHRAE.

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Louppe, G., Wehenkel, L., Sutera, A., & Geurts, P. (2013). Understanding variable importances in forests of randomized trees. Advances in neural information processing systems, 26.

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