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저자정보
최세빈 (성균관대학교) 윤성민 (성균관대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2024년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
472 - 475 (4page)

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건물 부문 탄소중립 달성과 건물에너지 감축을 위해서는 건물의 효율적인 에너지 소비가 중요하다. 도시 차원의 건물 에너지 소비량 예측을 통하여 에너지 소비 현황과 그 패턴을 파악하는 것은 건물의 효율적인 에너지 소비를 위한 중요한 요소가 될 수 있다. 본 연구에서는 데이터 융합 기술과 기계 학습을 활용한 도시건물 에너지 예측 모델의 자율적 모델링 프로세스를 설계하였다. 제안된 프로세스는 건물 feature를 정의하는 과정에서 결정되는 하이퍼파라미터(hyperparameter)가 연구자의 개입 없이 자율적으로 결정되는 것에 의의가 있다. 설계된 프로세스는 영등포 내 15,654개 건물에 대한 간단한 사례 연구를 통해 모델 개선 과정을 보여주었으며, 건물 용도 지표의 입력 변수 차원을 조정하여 초기 모델 대비 최대의 성능 개선율을 나타내는 모델을 구축할 수 있었다. 이러한 자율적 모델링 프로세스를 통하여 도시 단위로 새로 수집되는 다중 원천 데이터를 활용해 모델을 업데이트할 수 있을 것이다. 또한, 더 많은 양의 데이터를 활용하여 우리나라 전 지역에 적용할 수 있는 견고한 모델로 발전할 수 있을 것이다.
#데이터 융합(Data fusion) #다중 원천 데이터(Multi-source data) #도시건물에너지 예측(Urban building predicton) #자율적 모델링(Autonomous modeling)

목차

Abstract
1. 서 론
2. 도시건물에너지 예측모델 최적화 모델링 프로세스
3. 적용 및 결과
4. 결 론
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