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[국내논문] 인공지능과 BEMS (Building Energy Management System) 원문보기

설비저널 = The magazine of the Society of Air-conditioning and Refrigerating Engineers of Korea, v.45 no.10, 2016년, pp.52 - 59  

김원욱 (한국건설기술연구원)

초록이 없습니다.

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문제 정의

  • 1) 알파고는 어떤 알고리즘으로 이세돌 기사를 이겼을까? 알파고는 프로 바둑기사들의 기보로 훈련시킨 인공신경망과 확률적인 방법으로 해를 찾는 몬테카를로 트리 탐색 알고리즘을 이용하여 이세돌 기사를 이길 수 있었다. 본고에서는 알파고에 쓰인 인공지능기술을 살펴보고, 이러한 인공지능기술을 BEMS에 어떻게 사용할 수 있는지 파악해본다.
  • 우선 알파고에 사용된 알고리즘을 이해하기 위해 모델링의 방법과 인공신경망에 대해서 간단히 알아보자.
  • 재실자가 있는 사무공간의 30분 이후의 실내온도를 예측하는 모델을 만들어 보자. 외기온도 등의 외부환경에 대한 정보와 열발생량 등의 실내 환경에 대한 정보, 벽체의 열관류율 등을 알고 있다면, 에너지평형법을 사용해서 30분 이후의 실내온도를 계산할 수 있다.
  • 지금까지 BEMS와 관련되거나 관련시킬 수 있는 인공지능(기계학습) 기술을 간략하게 소개하였다. 크게 보면 BEMS에 필요한 인공지능기술은 어떤 현상을 예측할 수 있는 모델과 최적화할수 있는 방법으로 나누어 볼 수 있다.
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핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
강화학습이란 무엇인가? 강화학습은 심리학분야에서의 ‘생물의 학습’에 대한 연구가 기계학습분야에 응용된 방법이다. 강화학습에서는 개체의 동작이 환경에 적합하면 상점(+)을 받고 적합하지 않으면 벌점(-)을 받게 하여 점수의 합계가 최대가 되는 것을 지향한다.
데이터 마이닝이란 무엇인가? 그림 68)과 같이, 데이터로부터 가치 있는 정보를 만드는 작업을 데이터 마이닝이라고 한다. BEMS와 관련된 원격검침 데이터(가스, 전력) 등의 빅데이터1는 쌓이고 있고, 알파고의 자가 학습의 경우와 같이 검증된 빌딩에너지시뮬레이션을 이용해서 데이터를 생성할 수도 있으나, 그것을 의미 있는 지식으로 만들어내는 과정은 매우 어렵다.
유전 알고리즘의 단점은? 이 방법은 확률적 검색 알고리즘이므로 최적화 대상이 매우 복잡한 비선형 시스템인 경우에도 양호한 결과를 이끌어낸다. 하지만 계산능력과 계산시간이 많이 필요한 단점이 있어, 실시간 최적제어 등의 분야에는 아직 널리 사용되지 못하고 있는 상황이다. 또한, 유전 알고리즘은 TRNSYS, EnergyPlus 등의 빌딩에너지 시뮬레이션 프로그램과 함께 건물이나 설비의 설계 파라미터들을 최적화하는데 많이 사용되었다.
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