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박강민 (서울과학기술대학교) 박정하 (서울과학기술대학교) 박종성 (서울과학기술대학교) 권혁윤 (서울과학기술대학교) 윤성훈 (코젠) 김종우 (서울과학기술대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2022년도 동계학술발표대회 논문집
발행연도
2022.11
수록면
348 - 351 (4page)

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정보통신 기술의 발달로 스마트 팩토리, 스마트 빌딩에서도 사물인터넷(IoT), 인공지능 등의 기술을 적용하려는 시도들이 있다. IoT 기술과 인공지능 기술의 융합은 빌딩 내 설비의 가동상태를 실시간으로 모니터링하고 고장 발생 가능성을 사전 예측 가능하게 한다. 제조/설비 분야에서 인공지능 기술의 핵심은 각기 다른 설비 및 센서로부터 생산되는 막대한 양의 데이터를 안정적으로 수집하고 실시간으로 분석하는 것이다. 하나의 중앙서버에서 모든 데이터를 실시간으로 분석 및 예측하는 것은 네트워크 혼잡, 메모리 자원 부족 등으로 인해 어려움이 있다. 본 연구에서는 프로세서를 탑재한 다수의 엣지 디바이스와 중앙 서버가 서로 협업하는 연합학습 모델 기반 시스템을 제안한다. 연합학습에서는 엣지 디바이스들이 각자의 데이터를 이용해 모델을 학습하기 때문에 실시간 예측이 가능하며 중앙서버에 직접 데이터를 보내지 않아 데이터 프라이버시가 보호된다는 장점이 있다. 실제 빌딩에서 수집된 데이터를 연합학습에 적용하였을 때 학습된 모델의 예측 오차는 평균 2.5% 예측 시간은 평균 0.013초로 비교적 정확한 예측이 실시간으로 가능하다는 것을 확인하였다.
#Smart building(스마트 빌딩) #Building management system(빌딩 관리 시스템) #Predictive Maintenance(예지보전) #Prediction Model (예측모델) #Federated learning(연합학습)

목차

Abstract
1. 서론
2. 스마트 빌딩 관리 시스템
3. 실험 및 결과
4. 결론
References

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