인공지능 기반 헬스케어 건물의 에너지 효율 예측 모델

양윤경; 박진철

doi:10.6110/KJACR.2022.34.7.336

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자료유형: 학술저널

저자정보: 양윤경 (중앙대학교) 박진철 (중앙대학교)

저널정보: 대한설비공학회 설비공학논문집 설비공학논문집 제34권 제7호

발행연도: 2022.7

수록면: 336 - 344 (9page)

DOI: 10.6110/KJACR.2022.34.7.336

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Because of global warming, interest in building energy reduction measures and eco-friendly energy use is increasing. Currently, interest in artificial intelligence is increasing as a way to efficiently save energy. The purpose of this paper was to study the building energy efficiency prediction model, by comparing the prediction accuracy of the artificial intelligence model, and using the optimized model. An optimized model was presented by comparing the predicted energy use with the actual energy use of the building, by analyzing the daily energy consumption value and the energy consumption effect, according to the facility field components using the target building. First, the correlation analysis between the data variables confirmed the highest correlation with energy consumption, which shows that the energy efficiency prediction model using the environmental variables of the data could be very limited because the building"s cooling and heating consumption is proportional to the size of the building. As a result of model performance comparison and analysis, the ANN model showed the best performance with an average RMSE value of 153.2. It shows the difference between the predicted energy consumption and the actual energy consumption through the optimized hyperparameter ANN model, and the MLR analysis shows a very high prediction accuracy compared to RMES 197.0.

#Artificial intelligence(인공지능) #Artificial Neural Network(인공신경망) #Energy efficiency(에너지효율) #Healthcare Building(의료건물)

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박진철

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