강경모 교수 연구실
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Dynamic Time Warping 기반 에너지 소비 패턴 군집화와 스마트시티 데이터 활용 연구

Dynamic Time Warping-Based Energy Consumption Pattern Clustering and Smart City Data Utilization

연구 내용

캠퍼스 건물 에너지 시계열을 Dynamic Time Warping으로 유사도 정렬해 군집화하고 수요 예측을 위한 패턴을 식별하는 연구를 수행하며, DNA플러스 스마트시티 분야 인공지능·데이터 네트워크 기반 융합 인력을 지원하는 연구

건물 에너지 소비 시계열을 대상으로 Dynamic Time Warping 기반 유사도 개념을 적용하여 에너지 사용 패턴을 분류하는 연구를 수행합니다. 시간축 상의 변형을 허용하는 유사도 계산을 통해 건물 간 에너지 수요 프로파일의 공통 구조를 군집화하고, 그 결과를 수요 예측과 운영 의사결정의 입력으로 활용할 수 있도록 설계합니다. 또한 DNA플러스 스마트시티분야 융합기술대학원 과제를 통해 데이터·네트워크·인공지능 역량을 결합한 교육과 연구 수행 기반을 마련하여, 건물 데이터 분석을 스마트시티 맥락에서 확장하는 방향을 포함합니다.

관련 연구 성과

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연구 흐름

2025년에는 캠퍼스 건물 에너지 소비 패턴을 Dynamic Time Warping 기반 군집화로 식별하는 연구를 진행했습니다. 이후 분석 결과가 수요예측과 운영 패턴 해석으로 연결되도록 연구 구조를 정리하는 흐름을 보였습니다. 동시에 2023년부터 시작된 DNA플러스 스마트시티분야 융합기술대학원 과제를 기반으로 데이터와 인공지능을 결합한 융합 인력 양성 체계를 운영하며, 건물 에너지 시계열 분석을 스마트시티 데이터 네트워크와 연계하는 장기 연구 기반을 확보하는 궤적을 형성했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

  • 건물 에너지 수요 예측모델
  • DTW 기반 이상징후 탐지
  • 캠퍼스 단위 에너지 프로파일 분류체계
  • 스마트시티 데이터 파이프라인
  • 건물군별 맞춤 효율화 전략
  • 운영 데이터 기반 유지관리 의사결정
  • 에너지 절감 잠재량 평가모듈
  • AI 기반 건물군집 스케줄링
  • 센서-데이터-모델 연계 아키텍처
  • 융합형 인공지능 데이터 분석 교육·연구 지원

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구분

제목

1

Analyzing Energy Consumption Patterns in Campus Buildings Using Dynamic Time Warping-Based Clustering

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국토교통 DNA플러스 스마트시티분야 융합기술대학원

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