KCI우수등재
건물에너지시스템 센서 네트워크에서의 백업 가상센서 성능 향상을 위한 시계열 데이터 다운스케일링 방법 = Time Series Data Downscaling Method for Backup Virtual Sensor Performance Improvement in a Building Energy Sensor Network
저자
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학술지명
설비공학 논문집(Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering)
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2022
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Korean
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KCI우수등재
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학술저널
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111-122(12쪽)
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Building system sensor networks measure and collect various information in buildings. Virtual sensors provide enormous potentials for improving and supplementing physical sensor-based building sensor networks. Virtual sensors are developed upon data collected from the sensor network and used for observation, backup, and prediction of system variables. A virtual sensor is a model which learns mathematical relations among input data to output the required variable. In this regard, aggregating various heterologous data (data fusion) has been important to obtain high-performance virtual sensors containing well-learned inner structures. However, fusing different data into single time series can be a difficult task due to the different sensing periods (data resolution). In this paper, a novel relational variable-based data downscaling method is suggested to tackle the limitations on building system data fusion. The effectiveness of the proposed method was evaluated with real operational datasets. The suggested method improved the performance of the virtual sensor by 30.2%.
더보기본 연구에서는 건물에너지시스템 센서네트워크의 데이터 융합을 위한 관계변수 기반 다운스케일링 방법을 제시하고, 업스케일링 된 데이터를 활용하여 가상센서 성능을 향상시키는 전략을 제시하였다. 다운스케일링 방법으로 관계변수 기반 방법이 제시되었으며 시간단위 데이터와 분단위 데이터를 통합 활용할 시 발생하는 계측주기 차이에 대한 문제를 효과적으로 해결할 수 있었다. 또한, 다운스케일링 방법의 활용 측면에서, 가상센서 구축 시 시계열이 다른 데이터를 통합하여 입력변수로 활용할 수 있었다. 이에 대한 효과를 검증하기 위하여 가상센서 입력변수 구성 방법에 따른 Case를 설계하고 가상센서 성능을 평가하였다. Case 스터디에 대한 종합 결과는 Fig. 10과 같이 데이터 전 기간에 대한 가상센서 성능으로 표현하였다. Case 1 대비 Case 2는 9.7%, Case 3은 30.2%의 가상센서 오차가 감소하였다. 또한, Case 2의 센서 오차 표준편차는 Case 1 대비 8.8% 증가했지만, Case 3의 경우는 13.6% 감소하였다. 종합적으로, Case 3의 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 이는 관계변수 기반 다운스케일링을 활용한 데이터 융합 방법이 가상센서 모델링과 성능에 긍정적인 효과를 보인다는 것을 의미한다. 본 연구에서 제시한 다운스케일링 방법은 시간단위와 분단위 데이터 간의 시계열 종합 뿐 아닌 다양한 계측주기를 가진 데이터들에 적용할 수 있는 기술로, 건물데이터 운용 관점에서 활용도가 높을 것으로 사료된다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (등재유지) | |
2017-01-01 | 평가 | 우수등재학술지 선정 (계속평가) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2001-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1999-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.8 | 0.8 | 0.62 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.51 | 0.44 | 0.622 | 0.03 |
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