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저자정보
전지수 (사단법인 한국패시브건축협회) 김민주 (사단법인 한국패시브건축협회) 김상준 (사단법인 한국패시브건축협회) 박종일 (사단법인 한국패시브건축협회) 최정만 (사단법인 한국패시브건축협회)
저널정보
한국생활환경학회 한국생활환경학회지 한국생활환경학회지 제29권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
573 - 586 (14page)
DOI
10.21086/ksles.2022.12.29.6.573

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2022

머신러닝을 활용한 건물의 기밀성능 예측 모델 개발
전지수 ,  김민주 ,  김상준 외 2명 한국생활환경학회지 2022.12 학술저널
머신러닝을 활용한 비주거건물의 기밀성능 예측 및 요소별 기여도 분석
전지수 ,  김민주 ,  박종일 외 1명 대한건축학회 학술발표대회 논문집 2022.10 학술대회자료

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In this study, as a building energy performance evaluation value correction concept, a building airtightness prediction model was developed using a machine learning algorithm capable of regression analysis based on building airtightness data collected from literature and field measurements. R², MAE, MSE, and RMSE were used to evaluate the accuracy of the prediction model, and the RReliefF algorithm was used to evaluate the contribution of the building elements used in predicting building airtightness. The random forest model had the highest prediction accuracy. Among the building elements, the wall-to-window ratio had the most effect on the airtightness performance.
#Machine learning #Airtightness #Predictive modeling #Regression analysis

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구결과
4. 결론
REFERENCES

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