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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김종민 (Dongseo University) 김선용 (Dongseo University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제26권 제1호
발행연도
2022.3
수록면
56 - 61 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

빌딩의 방별 조명시스템 조도값 설정을 위한 강화학습 알고리즘 성능 비교 연구
김종민 ,  최석민 ,  김선용 한국통신학회 학술대회논문집 2022.11 학술대회자료
강화학습 기반 빌딩의 방별 조명 시스템 조도값 설정 기법
김종민 ,  김선용 전기전자학회논문지 2022.03 학술저널

초록· 키워드

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전 세계적으로 에너지 사용량이 증가함에 따라 지구온난화와 같은 환경문제가 초래되었으며, 이에 각국은 협정‧협약을 통한 에너지 산업의 탈탄소화와 함께 화석 에너지를 신재생에너지로 빠르게 전환 중이다. 발전량이 급변하는 신재생에너지 보급 확대에 따라 효율적인 에너지 관리의 필요성이 대두되는 한편, AI 기술이 발전함에 따라 에너지 관리 분야와 결합한 AI 기반 빌딩 에너지 관리시스템(Building Energy Management System, BEMS)의 연구 및 개발이 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 강화학습 기법 중 Multi-Armed Bandit(MAB) 알고리즘을 활용하여 빌딩 각 방의 조명시스템 전력사용량을 효율적으로 관리함과 동시에 사용자들의 불쾌지수를 최소화할 수 있는 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 성능을 검증한다.
#Reinforcement learning #multi-armed bandit #building energy management #lighting system #illuminance control #user's discomfort

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 빌딩의 방별 조도값 설정 기법 알고리즘
Ⅲ. 성능평가
Ⅳ. 결론 및 향후 연구
References

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