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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 169 - 176 (8page)
- DOI
- 10.12813/kieae.2020.20.6.169
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Purpose: Recently, there are many research projects conducted to achieve smart cities. Smart cities consist of smart buildings that include efficient energy supply and consumption systems. The Artificial Intelligence (AI) technologies became useful tools for this purpose due to their reliability of prediction accuracy and credibility. It is very important to better understand how the AI algorithms work and can be applied for specific areas of energy efficiency in buildings. This paper presents how AI technologies, such as Artificial Neural Network (ANN), Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN), and Long Short-Term Memory (LSTM), are currently being utilized in the energy efficiency research in buildings. Method: International journal papers are reviewed especially for those utilizing ANN, CNN, RNN, and LSTM algorithms in building science and technologies. In-depth analyses are conducted comparing specific approaches, research outcomes, advantages, and disadvantages of key papers. Result: Findings show that the ANN, CNN, RNN, and LSTM algorithms are mainly used for the prediction of building energy loads and system energy uses. Compared to other AI algorithms, the LSTM algorithms have higher prediction accuracies due to the characteristics of LSTM structure.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 인공지능 기술의 개념과 이론
3. 연구 동향 분석
4. 결론
Reference
참고문헌 (38)
참고문헌 신청
International Energy Agency / 2019 / CO₂ emissions from fuel combustion
E. Terrenoire / 2019 / The contribution of carbon dioxide emissions from the aviation sector to future climate change / Environmental research letters 14(8):084019
UN / 2019 / World Urbanization Prospects: The 2018 Revision
조수연 / 2017 / 건물데이터를 통한 건물에너지 절감 가능성에 대한 연구 : 도시단위의 거시적 분석부터 미시적 건물에너지 분석사례 / 설비공학 논문집 29(11):580~591
H. Luo / 2019 / A short-term energy prediction system based on edge computing for smart city / Future Generation Computer Systems 101:444~457
E. Terrenoire / 2019 / The contribution of carbon dioxide emissions from the aviation sector to future climate change / Environmental research letters 14(8):084019
UN / 2019 / World Urbanization Prospects: The 2018 Revision
조수연 / 2017 / 건물데이터를 통한 건물에너지 절감 가능성에 대한 연구 : 도시단위의 거시적 분석부터 미시적 건물에너지 분석사례 / 설비공학 논문집 29(11):580~591
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