본 기술은 공동주택의 에너지 사용량을 다양한 인공지능 및 통계 분석 모델을 이용해 예측하고, 이 데이터를 통해 건물 유지관리 및 온실가스 저감 조치를 효과적으로 지원하는 시스템 및 방법에 관한 것이다. 사례기반 추론, 인공신경망, 다중회귀분석, 유전자 알고리즘을 복합 적용하여 예측 정확도를 향상시키도록 구성된다.
수요설명
기후변화와 온실가스 저감을 위한 건축물 에너지 절약이 국가적 과제로 부각되면서, 공동주택 단위의 에너지 사용량 예측과 관리 시스템에 대한 수요가 증대하고 있다. 특히 준공 15년 이상 된 노후 공동주택의 체계적인 관리와 온실가스 저감을 위한 데이터 기반 접근법이 필요하다.
해결방안
단지별 에너지 사용량 데이터를 수집하고, 이를 군집화한 후, 사례기반 추론(CBR), 인공신경망(ANN), 다중회귀분석(MRA), 유전자 알고리즘(GA)을 복합 적용하여 예측 정확도를 향상시킨다. 예측 결과가 기준 이하일 경우 유전자 알고리즘을 통해 파라미터를 최적화하고, 해당 결과를 반복 학습하는 구조로 설계하였다.
적용분야 및 장점
공공임대주택, 노후 아파트, 재건축 대상 단지, 스마트시티, 친환경 건축 설계 등 다양한 주거 및 도시개발 프로젝트에 적용할 수 있으며, 단지별 에너지 사용 실태를 기반으로 객관적 개선 목표를 수립할 수 있다. 사용자 참여 유도, 유지관리 효율화, 정책 근거 제공 등 실용성이 높다.
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● 기술이전 조건
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