이 논문에서는 이산화탄소 측정치를 활용하여 건물 내 재실자 탐지를 위한 새로운 접근법을 제안한다. 이를 위해 마르코프 체제의 스위칭 자기회귀 프로세스 모델을 도출하였으며, 이 모델은 실제 물리적 시스템의 특성을 반영한다.
물리 정보를 포함한 신경망 모델을 통해 건물 에너지 소비를 정확하게 예측할 수 있다.
LuminLab은 사용자 중심의 AI 채팅봇과 예측 에너지 모델을 통합하여 자연어로 신속하게 건물 리트로핏 계획을 생성하고 논의할 수 있는 온라인 도구입니다.
건물 에너지 등급 평가 과정에서 일관성 결여와 데이터 오류가 발견되었으며, 이는 기존 데이터 기반 접근법의 성능 저하를 초래한다.
CO2의 공간적 특징을 활용하여 학교 건물의 점유 감지 성능 향상