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작성자 천재

조회수 41

작성일 2026-03-10


그림 7. AI4SAD 예비 설계의 일반적인 워크플로
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피규어 뷰어
데이터셋 구축 과정에서 데이터 불일치, 불충분한 품질, 결측값과 같은 일반적인 문제들이 모델 학습에 편향을 유발하고 일반화 가능성을 저해할 수 있습니다. 47 , 48 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능(AI) 기술은 데이터 융합, 이상 탐지, 데이터 생성의 세 가지 주요 방식으로 적용되어 왔습니다. 데이터 융합 49 은 거리뷰 이미지, 위성 이미지, POI 데이터를 통합하여 이질적인 건물 데이터셋 간의 불일치를 해결하고 정확도를 향상시키는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 그래프 신경망(GNN)을 사용하여 도시 건물 기능 분류에서 91.0%의 정확도를 달성했습니다. 41 이상 탐지는 건물 데이터셋의 불규칙성을 식별하고 제거하여 데이터 품질을 향상시키는 데 사용됩니다. 예를 들어, 변압기 모델을 적용하여 열교 이상 모니터링을 최적화함으로써 탐지 재현율을 15% 향상시켰습니다. 42 데이터 생성은 GAN을 사용하여 소규모 샘플에서 데이터를 합성함으로써 누락되거나 불균형한 건물 에너지 데이터 문제를 해결하고 모델 정확도를 크게 향상시켜 R² 값 이 최대 0.95에 도달합니다. 43

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