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저자정보
이경재 (건국대학교) 임현우 (건국대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2023년도 동계학술발표대회 논문집
발행연도
2023.11
수록면
337 - 340 (4page)

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건물 부문의 탄소 중립을 달성하기 위해서는 건물의 에너지 소비량을 정밀하게 평가할 수 있는 체계가 필요하다. 따라서 데이터 기반의 건물 에너지 평가 시스템의 개발이 시급하며 이를 위해서는 다출처 데이터 간 연계가 필수적
이다. 하지만 현재, 건물 데이터 관련 기관의 분리된 정보관리에 따른 통합적인 관리의 부재, 과도한 데이터 변수로 학습성능이 저하되는 차원의 저주 등으로 데이터 기반의 건물 에너지 평가에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 이 문제를 해결하기 위해 건물 데이터의 에너지 평가를 위한 핵심 변수 선별 방법론을 개발하였다. 이를 서울시 강남구, 마포구, 영등포구 3개 구의 건축물대장 표제부 정보에 적용하였으며, 데이터 차원 감소율 81.4%을 달성하여 방법론의 효과를 검증하였다. 개발된 방법론은 건물 데이터의 효율적인 관리 및 차원 축소를 위한 표준 가이드라인을 제공하며, 데이터 기반의 건물 에너지 평가 시스템 고도화의 기초연구로 활용될 수 있다.
#Building energy benchmarking (건물 에너지 벤치마킹) #Building register (건축물대장) #Machine Learning (기계 학습) #Sensitivity analysis (민감도 분석) #Dimensionality reduction (차원축소)

목차

Abstract
1. 연구배경 및 필요성
2. 연구방법
3. 건축물대장 정보 수집 및 EDA
4. 핵심변수 선별을 위한 기계학습 모델 구축
5. XAI기반 민감도 분석
6. 핵심변수 선별 결과
7. 결론
References

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