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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최영웅 (인천대학교) 윤성민 (인천대학교)
저널정보
대한설비공학회 설비공학논문집 설비공학논문집 제34권 제3호
발행연도
2022.3
수록면
111 - 122 (12page)
DOI
10.6110/KJACR.2022.34.3.111

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Building system sensor networks measure and collect various information in buildings. Virtual sensors provide enormous potentials for improving and supplementing physical sensor-based building sensor networks. Virtual sensors are developed upon data collected from the sensor network and used for observation, backup, and prediction of system variables. A virtual sensor is a model which learns mathematical relations among input data to output the required variable. In this regard, aggregating various heterologous data (data fusion) has been important to obtain high-performance virtual sensors containing well-learned inner structures. However, fusing different data into single time series can be a difficult task due to the different sensing periods (data resolution). In this paper, a novel relational variable-based data downscaling method is suggested to tackle the limitations on building system data fusion. The effectiveness of the proposed method was evaluated with real operational datasets. The suggested method improved the performance of the virtual sensor by 30.2%.
#Building system(건물에너지시스템) #Sensor network(센서네트워크) #Time series data(시계열 데이터) #Virtual sensor(가상센서) #Temporal downscaling(시간적 다운스케일링) #Data fusion(데이터 융합)

목차

Abstract
1. 서론
2. 건물에너지시스템의 센서네트워크와 백업 가상센서
3. 데이터 다운스케일링
4. 적용
5. 결론
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