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(a) 냉동기와 관련된 건물 에너지 관리 시스템(BEMS: building energy management system) 데이터를 수집하는 단계;(b) 상기 BEMS 데이터를 입력 변수로 하고 상기 냉동기의 성능을 나타내는 출력 변수를 설정하여 랜덤 포레스트(random forest) 모델을 구축하는 단계;(c) 상기 랜덤 포레스트 모델을 구축하는 과정에서 입력 변수의 중요도를 판단하는 단계;(d) 상기 입력 변수 중 상기 중요도가 높은 순서로 있는 입력 변수의 일부를 입력 변수로 선택하는 단계; 및(e) 상기 선택된 입력 변수로 랜덤 포레스트 모델을 다시 구축하는 단계를 포함하는 랜덤 포레스트 모델을 이용한 냉동기의 성능 판단 방법
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제 1 항에 있어서,상기 출력 변수는 냉동기의 전력 사용량 또는 냉동기 효율(COP: coefficient of performance)인 랜덤 포레스트 모델을 이용한 냉동기의 성능 판단 방법
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제 1 항에 있어서,상기 (a) 단계 이후에, 상기 BEMS 데이터로부터 입력 변수의 수를 늘리도록 변수 구축을 수행하는 단계를 더 포함하고,상기 (b) 단계에서 변수 구축된 데이터를 입력 변수로 추가시키는 랜덤 포레스트 모델을 이용한 냉동기의 성능 판단 방법
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제 3 항에 있어서,상기 출력 변수와 상관 관계가 있는 관계식을 기초로 변수 구축을 수행하는 랜덤 포레스트 모델을 이용한 냉동기의 성능 판단 방법
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제 1 항에 있어서,상기 (c) 단계에서, 상기 입력 변수 중 어느 하나의 입력 변수의 값을 바꾸었을 때 상기 출력 변수의 값에 미치는 영향을 고려하여 상기 중요도를 판단하는 랜덤 포레스트 모델을 이용한 냉동기의 성능 판단 방법
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제 1 항에 있어서,상기 (e) 단계에서 구축된 상기 랜덤 포레스트 모델을 이용하여 상기 냉동기의 성능을 판단하는 랜덤 포레스트 모델을 이용한 냉동기의 성능 판단 방법
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