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| 제목 | AI4SAD의 적용 효과 | 작성일 | 2026.03.11 |
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| 첨부파일 | 조회수 | 6 | |
| AI4SAD의 적용 효과SAD 연구에서 AI 방법론의 적용은 특히 알고리즘 유형( 그림 5 )과 성능 결과 측면에서 상당한 차이를 보입니다. 시뮬레이션 알고리즘 중에서는 인공 신경망(ANN)이 가장 널리 사용되었으며( n =207), 그 다음으로 랜덤 포레스트(RF)( n =82)와 익스트림 그래디언트 부스팅(EGB)( n =64)이 뒤를 이었습니다. 이러한 분포는 SAD 연구에서 표 형식 데이터에 대한 연구가 주를 이룬다는 것을 시사합니다. 반면, 이미지 및 시계열 데이터를 활용한 연구는 상대적으로 적으며, 합성곱 신경망(CNN)과 장단기 메모리 네트워크(LSTM)는 각각 32회와 28회만 사용되었습니다. 최적화 영역에서는 비지배 정렬 GA II( n =69)가 압도적으로 1위를 차지하며, 강화 학습(RL)( n =12) 과 같은 다른 알고리즘들을 크게 앞지릅니다 . 알고리즘 성능은 지속가능성 목표에 따라서도 차이를 보입니다( 그림 5B ). 특히 탄소 배출량과 대기 흐름을 목표로 하는 모델이 가장 우수한 성능을 보였으며, 두 모델 모두 R² 중앙값이 0.977 에 달했습니다. 반면, 에너지 관련 예측은 변동성이 더 크며, 하한값이 R² = 0.42까지 낮아지는 것으로 나타났습니다 . 알고리즘 의 적합성은 지속가능성 차원에 따라서도 차이가 있습니다. 예를 들어, 트리 기반 모델은 에너지 및 탄소 예측 작업에서 가장 우수한 성능을 보이는 반면, LSTM과 같은 시계열 모델은 열 및 조명 영역에서 탁월한 성능을 발휘합니다. GAN과 CNN은 공기 흐름 및 조명 관련 작업에서 뛰어난 성능을 보여줍니다.오피스타롤배팅롤배팅롤 실시간 배팅bj롤토토비제이벳블랙티비롤밴픽후닫비제이배팅부산 급전서울 급전스포츠중계서울급전부산급전블랙티비블랙티비블랙티비블랙티비 주소블랙티비 주소인계동 스웨디시인계동 스웨디시분당룸분당 바니바니대전유흥주점천안다국적노래방영덕대게 맛집강남유흥급전소액급전서면노래방서면가라오케구리노래방구리가라오케강남쩜오서면가라오케유성룸싸롱유성풀싸롱유성룸싸롱유성풀싸롱울산호빠강남 하이퍼블릭강남 하퍼건대호빠스포츠중계제작스포츠중계api스포츠중계솔루션스포츠중계api스포츠중계 커뮤니티 제작스포츠중계api스포츠중계 커뮤니티 제작 | |||
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