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자료유형
학술저널
저자정보
김석호 (충북대학교) 서동현 (충북대학교)
저널정보
한국태양에너지학회 한국태양에너지학회 논문집 한국태양에너지학회 논문집 제37권 제2호
발행연도
2017.4
수록면
23 - 33 (11page)

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Accurate prediction of stochastic behavior of occupants is a well known problem for improving prediction performance of building energy use. Many researchers have been tried various sensors that have information on the status of occupant such as CO<SUB>2</SUB> sensor, infrared motion detector, RFID etc. to predict occupants, while others have been developed some algorithm to find occupancy probability with those sensors or some indirect monitoring data such as energy consumption in spaces. In this research, various sensor data and energy consumption data are utilized for decision tree algorithms (C4.5 & CART) for estimation of sub-hourly occupancy status. Although the experiment is limited by space (private room) and period (cooling season), the prediction result shows good agreement of above 95% accuracy when energy consumption data are used instead of measured CO<SUB>2</SUB> value. This result indicates potential of IoT data for awareness of indoor environmental status.
#재실정보(Occupancy Information) #재실추정(Occupancy estimation) #사물 인터넷 데이터(IoT data) #의사결정나무(Decision tree) #데이터 마이닝(Data mining)

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
REFERENCES

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
User’s Manual for ANSI/ASHRAE/IESNA Standard 90.1-2004, Appendix G. Building Performance Rating Method, pp. G39-G47. Kim, H. I. and Yoon, G. Y., Effect of Occupancy and Lighting System Use Patterns on Building Energy Consumption, Journal of the Architectural Institute of Korea, Vol. 27, No. 5, pp. 229-236, 2011. Park, S. L., Kim, J. H., Kim, D. W., and Park, C. S., Control Strategies of Cooling Systems in a Smart Home, Journal of Korean Institute of Architectural Sustainable Environment and Building Systems, pp. 257-260, 2011. Simona D’Oca, Tianzhen Hong, Occupancy schedules learning process through a data mining framework, Energy and Buildings, Volume 88, pp.395-408, 2015. Xin Liang, Liang X., Hong T., and Shen G. Q., Occupancy data analytics and prediction: A case study, Building and Environment, Volume 102, pp.179-192, 2016.

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