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김철호 (고려대학교) 김한주 (고려대학교) 변지욱 (고려대학교) 고재현 (고려대학교) 허연숙 (고려대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2022년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
1,205 - 1,208 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2022

건축물 에너지 수요 예측을 위한 이종 공공 데이터 통합 방안 연구
김철호 ,  김한주 ,  변지욱 외 2명 대한설비공학회 학술발표대회논문집 2022.06 학술대회자료

2019

건축물 에너지 통합지원시스템을 위한 저에너지 건축물 및 기술, 에너지 성능 통합 DB 구축
김철호 ,  이승언 ,  김강수 한국건축친환경설비학회 논문집 2019.06 학술저널
건축물 에너지 통합지원시스템에서의 저에너지 우수 건축물 및 기술, 에너지 성능 DB 구축 연구
김철호 ,  이승언 ,  김강수 대한건축학회 학술발표대회 논문집 2019.04 학술대회자료

2016

고성능 업무용 건축물 구현과 에너지 효율등급 향상을 위한 공조 및 열원 시스템의 에너지 성능 평가
김철호 ,  이승언 ,  김강수 한국건축친환경설비학회 논문집 2016.10 학술저널

초록· 키워드

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This study investigated a method of integrating building energy-consumption public data such as MOLIT EAIS and KEPCO AMI to develop the probabilistic models to predict the electricity demand of non-residential buildings. The data set was created by integrating electricity data composed by consideration of time (24 hours) of 9 business types into 5 building types (i.e., education, office, hotel, culture, retail). Individual building energy data source alone provides partial information, and different data sources are at different temporal resolution. Therefore, there is a strong need to develop a framework to integrate various types of public data sets, and this data-integration framework will be essential to develop building energy forecasting models at high resolution levels.
#Public open big data(공공 빅데이터) #Building energy consumption prediction(건물에너지 수요예측) #Internal electricity load(전력부하) #Probabilistic model(확률적 모델)

목차

Abstract
1. 서론
2. 국내외 건축물 에너지 공공데이터
3. 국내 건축물 에너지 공공데이터 통합매칭
4. 결론
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