메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이고운 (인천대학교) 구자범 (성균관대학교) 최세빈 (성균관대학교) 윤성민 (성균관대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2024년도 동계학술발표대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
406 - 409 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
도시 에너지 소비 중 건물 부문은 높은 비중을 차지하며, 건물 부문의 탄소중립 달성을 위해서는 건물의 에너지 절감과 효율 향상을 위한 노력이 필수적이다. 이에 전 세계적으로 탄소 중립을 달성하기 위해 다양한 전략들이 제시되고 있으며, 그 중 도시 규모에서 건물 에너지 사용을 통합적으로 분석하고 예측할 수 있는 UBEM(Urban Building Energy Modeling) 기술이 주목받고 있다. 하지만 도시 건물 에너지 분석을 위해 사용하는 데이터에서 결측치가 빈번히 발생하며, 이는 UBEM 모델의 예측 정확도와 연구 결과의 신뢰성에 부정적인 영향을 미친다. 특히, 기상정보 및 전기 에너지 사용량과 같은 핵심 데이터의 결측률은 상당하며, 이를 해결하기 위한 효과적인 결측치 복원 방법이 요구되고 있다. 따라서, 본 연구는 데이터 융합 기반의 기계학습과 베이지안 추론을 이용하여 건물 에너지 사용량의 결측치를 복원하는 방법을 제안하였다. 아울러 개별 건물의 결측치 개수에 따른 보정 결과를 평가하고, 월별 에너지 사용량 데이터의 결측치 개수에 대한 임계값을 확인하였다.
#Urban Building Energy Modeling(도시 건물 에너지 모델링) #Building Energy(건물 에너지) #Data fusion(데이터 융합) #Imputation(결측값 대체 ) #Bayesian Inference(베이지안 추론)

목차

Abstract
1. 서론
2. 서울시 건물에너지 사용량의 결측치 복원 프로세스
3. 서울시 건물에너지 사용량 결측치 복원
4. 결론
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092126398