KCI등재
입력변수의 불확실성 보정을 위한 인공신경망 대리모델 기반의 민감도 분석 및 베이지안 MCMC
저자
박성철(Park, Seong-Cheol) ; 하주완(Ha, Ju-Wan) ; 박경순(Park, Kyung-Soon) ; 송영학(Song, Young-Hak) 연구자관계분석
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2021
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Korean
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KCI등재
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학술저널
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326-337(12쪽)
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To have a precise simulation of building and quantitative performance evaluation, it is necessary to have high accuracy of input variables to implement a simulation. Inherent uncertainties (unknown fault or rapid error generation, etc.) in input variables can have a significant impact on energy performance evaluation. To solve this, this study conducted Artificial Neural Network (ANN) surrogate model-based Sobol sensitivity analysis using data of water-cooled variable refrigerant flow air conditioning system and Bayesian Markov chain Monte Carlo (MCMC) using no-U-turn sampler (NUTS) algorithm was performed. The main results showed that the Coefficient of the Variation of the Root Mean Square Error of the ANN surrogate model was 23.4%, and the top 6 variables that affected the energy usage through the sensitivity analysis results were selected. Then, the prior and posterior probability distributions were plotted through Bayesian MCMC. The convergence verification result of MCMC verified that the mean R-hat value was 1.0, which ensured the accuracy of MCMC. For future study, a virtual sensor will be developed to detect and diagnose faults in building heating, ventilation, and air conditioning based on the study results.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2012-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (기타) | KCI후보 |
2010-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.4 | 0.4 | 0.36 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.31 | 0.26 | 0.651 | 0.09 |
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