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오재영, 함도현, 이용건, 김기백, "XGBoost 기법을 이용한 단기 전력 수요 예측 및 하이퍼파라미터변화에 따른 영향 분석", 전기학회논문지, 제68권, 제9호, 2019, 1073-1078.
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2 |
이동호, 김성환, 표성민, "편의점 냉동/냉장/냉난방 전력사용량 측정 및 분석", 전기학회논문지, 제69권, 제4호, 2020, 298-303.
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3 |
Li, S. and X. Zhang, "Research on orthopedic auxiliary classification and prediction model based on XGBoost algorithm", Neural Computing and Applications, Vol.32, 1971-1979.
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4 |
이용준, 선종완, "XGBoost를 활용한 고속도로 콘크리트 포장 파손 예측", 한국건설관리학회 논문집, 제21권, 제6호, 2020, 46-55.
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5 |
Kuo, C. F., C. H. Lin, and M. H. Lee, "Analyze the energy consumption characteristics and affecting factors of Taiwan's convenience stores-using the big data mining approach", Energy and Buildings, Vol. 168, 2018, 120-136.
DOI
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6 |
이주희, 이강윤, "가구당 기기별 에너지 사용량 예측을 위한 딥러닝 모델의 설계 및 구현", 한국빅데이터학회학회지, 제6권, 제1호, 2021, 127-132.
DOI
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7 |
성종훈, 조영식, "머신러닝 기법을 활용한 공장 에너지사용량 데이터 분석", 정보처리학회논문지, 제8권, 제4호, 2019, 87-92.
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8 |
오하령, 임정현, 성영락, "다중 모델 머신러닝 기반 전력사용량 예측 정확도 향상 기법", 전기학회논문지, 제71권, 제6호, 2022, 876-883.
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9 |
이은지, 서유리, 윤소영, 장혜린, 반효경, "IT 최적화 기술을 이용한 지능형전력망 환경의 스마트 빌딩 전력 스케줄링", 한국IT서비스학회지, 제11권, 제1호, 2012, 41-50.
DOI
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10 |
전병기, 김의종, 이경호, 공민석, 신영기, "딥러닝을 이용한 재실정보 기반 건물의 전기 수요 예측 모델", 설비공학논문집, 제31권, 제1호, 2019, 22-31.
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Shi, X., Y. D. Wong, M. Z. F. Li, C. Palanisamy, and C. A. Chai, "Feature Learning Approach Based on XGBoost for Driving Assessment and Risk Prediction", Accident Analysis & Prevention, Vol. 129, 2019, 170-179.
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12 |
황혜진, 김수현, 송규원, "XGBoost 모델 해석을 통한 노인의 인지능력 개선.악화 요인 탐지", 한국차세대컴퓨팅학회논문지, 제14권, 제3호, 2018, 16-24.
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13 |
최성헌, 허진, "최적화 하이퍼파라미터의 XGBoost 학습자 기반 배깅 모델을 활용한 태양광 출력예측", 전기학회논문지, 제69권, 제7호, 2020, 978-984.
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Ryu, D. H., R. H. Kim, S. H. Choi, K. J. Kim, Y. M. Ko, Y-J. Kim, M. Song, and D. G. Choi, "Utilizing Electricity Consumption Data to Assess the Noise Discomfort Caused by Electrical Appliances between Neighbors: A Case Study of a Campus Apartment Building", Sustainability, Vol.12, No.20, 2020, 1-16.
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문지훈, 전상훈, 박진웅, 최영환, 황인준, "인공 신경망과 지지 벡터 회귀분석을 이용한 대학 캠퍼스건물의 전력 사용량 예측 기법", 정보처리학회논 문지, 제5권, 제10호, 2016, 293-302.
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