IoT 센서 데이터를 이용한 단위실의 재실추정을 위한 Decision Tree 알고리즘 성능분석

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논문명	IoT 센서 데이터를 이용한 단위실의 재실추정을 위한 Decision Tree 알고리즘 성능분석 / A Study on Occupancy Estimation Method of a Private Room Using IoT Sensor Data Based Decision Tree Algorithm
저자명	김석호(Kim Seok-Ho) ; 서동현(Seo Dong-Hyun)
발행사	한국태양에너지학회
수록사항	태양에너지(한국태양에너지학회 논문집), Vol.37 No.2 (2017-04)
페이지	시작페이지(23) 총페이지(12)
ISSN	1598-6411
주제분류	환경및설비
주제어	재실정보 ; 재실추정 ; 사물 인터넷 데이터 ; 의사결정나무 ; 데이터 마이닝//Occupancy Information ; Occupancy estimation ; IoT data ; Decision tree ; Data mining
요약2	Accurate prediction of stochastic behavior of occupants is a well known problem for improving prediction performance of building energy use. Many researchers have been tried various sensors that have information on the status of occupant such as CO2 sensor, infrared motion detector, RFID etc. to predict occupants, while others have been developed some algorithm to find occupancy probability with those sensors or some indirect monitoring data such as energy consumption in spaces. In this research, various sensor data and energy consumption data are utilized for decision tree algorithms (C4.5 & CART) for estimation of sub-hourly occupancy status. Although the experiment is limited by space (private room) and period (cooling season), the prediction result shows good agreement of above 95% accuracy when energy consumption data are used instead of measured CO2 value. This result indicates potential of IoT data for awareness of indoor environmental status.
소장처	한국태양에너지학회

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