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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 885 - 888 (4page)
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This study examines the application of the AI system ChatGPT in collecting occupancy data for building energy simulations, providing a novel and efficient alternative to traditional, often unreliable methods like surveys and sensor installations. By integrating AI-generated data, we aimed to enhance the accuracy of energy consumption predictions. ChatGPT analyzed occupancy patterns based on demographics, validated against traditional data, and tested in real-world simulations against standard references like ASHRAE 90.1. The results showed that AI-derived occupancy rates, when applied in residential building simulations, closely matched actual energy consumption patterns, suggesting that AI can significantly improve the efficiency and reliability of energy simulations, reducing both the cost and time of data collection.
목차
Abstract
1. 연구배경 및 목적
2. 연구의 개요
3. 연구결과
4. 결 론
References
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