지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 959 - 963 (5page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
본 연구는 Mobius 플랫폼에 연결된 IoT 센서 데이터를 활용하여 머신러닝 모델로 강의실의 재실 여부를 판단하고 이를 통해 전력 사용 장치를 제어함으로써 에너지 절감을 극대화하는 스마트 전력 관리 시스템을 제안한다. 센서 값만 의존했던 기존 연구와 달리, 본 연구는 각 강의실의 강의 시간과 대관 현황 등을 종합적으로 고려한다. 또한, 수집된 센서 데이터를 가우시안 필터(Gaussian Filter)로 전처리하여 기존 연구 방법보다 예측 정확도를 평균 9.4% 향상시켰다. 본 연구는 대학 캠퍼스와 같은 고전력 소비 환경에서 멀티 IoT 센서와 AI 기반 에너지 관리 시스템의 가능성과 지속 가능성을 효과적으로 제시한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 재실 여부 판단을 위한 데이터 확보 및 인공지능 학습
Ⅲ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0