주거 환경에서 스마트 룸 온도조절장치 데이터를 이용한 재실자 위치 추정 연구

Q: 이 논문에서 정의한 재실자 예측이란 무엇인가?

재실자 예측은 스마트 홈 환경에서 스마트 룸 온도조절장치 데이터를 수집한 후, 심층신경망, 장단기메모리, 서포트벡터머신과 같은 다양한 인공지능 기법을 활용하여 재실자가 어느 방에 위치하고 있는지를 추정하는 과정이다. 이는 에너지 사용 최적 제어 및 에너지 절약을 위해 중요하게 활용된다.

Q: 스마트 룸 온도조절장치 데이터를 활용한 재실자 위치 추정 시 가장 높은 정확도를 보이는 방법은 무엇인가?

연구 결과, 스마트 룸 온도조절장치 데이터를 이용한 재실자 위치 추정에서는 장단기메모리(LSTM) 방법이 약 95.4%의 가장 높은 정확도를 보였다. 이는 심층신경망(DNN)과 서포트벡터머신(SVM)보다 우수한 성능을 나타내며, 상용 센서 없이도 실용적인 재실자 예측이 가능함을 시사한다.

오석준; 최광현; 곽창원; 이소연; 이성진

학술대회자료

저자정보: 오석준 (한국건설기술연구원) 최광현 (경상국립대학교) 곽창원 (경상국립대학교) 이소연 (경상국립대학교) 이성진 (경상국립대학교)

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재실자 위치 및 이동 패턴 추정은 냉난방기기, 환기장치, 조명 및 여러 장치의 에너지 사용 최적 제어 및 에너지 절약을 위해 중요하게 사용되고 있다. 본 연구는 스마트 홈에 널리 적용된 스마트 룸 온도조절장치 데이터를 수집 후, 다양한 인공지능 기법으로 재실자 위치를 추정하였다. 실제 주거 환경에 설치된 스마트 룸 온도조절장치로 약 4개월 동안 5분 간격으로 데이터 ... 전체 초록 보기

#Occupancy prediction(재실자 예측) #Smart home(스마트 주택) #Smart thermostat data(스마트 룸 온도조절장치 데이터) #Artificial Intelligence(인공지능)

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대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

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