22PR1500, 에너지다소비 업종대상 맞춤형 공장에너지관리시스템(FEMS) 기술 개발 및 실증,
도윤미
초록
Energy consumption in the home increases recently due to the extremely hot or cold weather. Because of COVID 19, many people stay in the home and energy consumption in the home is increasing very much. Moreover, many homes are using new electric home appliances such as dishwasher or washer dryer which consumes much electric energy for a long duration. To reduce electric energy consumption and use energy more efficiently, the usage pattern of the home appliance should be analyzed. In the paper, we propose a pattern analysis method of the home appliance using Boosting technique. Boosting method is a sort of ensemble machine learning algorithm and is based on the decision tree. The correlation between home appliance usage can be analyzed with the result of feature importance in boosting algorithm. To verify the method, we analyzed the electric usage record in the UK with boosting algorithm.
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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