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초록

영어

Carbon emissions can cause climate crisis, so many countries and businesses try to control carbon emissions today. Since buildings account for about 30-40% of global energy consumption, predicting their carbon emissions is essential. Previous studies have predicted building carbon emissions using a single building usage (e.g., residential) or a specific energy type (e.g., electricity), so it may fail to reflect actual emissions in buildings. Therefore, we proposed a building carbon emission prediction model using various building usages and energy types together. We adopted a regression model because carbon emission is numeric value. We proposed an XGBoost(eXtreme Gradient Boosting) regression model that is effective for understanding relationships between categorical variables and achieving higher performance by optimizing variable weights. The proposed model showed R-square 0.8683 and RMSE 572.93 on the test set. This study can not only improve the accuracy of building carbon emission predictions but also provide solutions to reduce building carbon emissions in the future.

한국어

탄소 배출량은 기후 위기를 유발할 수 있으며, 오늘날 많은 국가와 기업은 이러한 탄소 배출량을 감축하기 위해 노력하고 있다. 건물은 세계 전체 에너지 소비 비중의 약 30-40%을 차지하기 때문에 건물 부문의 탄소 배출량을 우선적으로 예측할 필요가 있다. 이에 따라 건물의 탄소 배출량을 예측하는 연구들이 활발히 이루어지고 있으나, 기존 연구들은 주로 단일 용도(주거용 등)나 특정 에너지 유형(전력 등)에만 초점을 맞추어 실제 건물의 복잡한 탄소 배출 패턴을 반영하기 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 건물 용도와 에너지 유형을 모두 고려한 탄소 배출량 예측 모델을 제안한다. 종속변수인 탄소 배출량이 연속적인 수치값이므로 회귀(Regression) 모델을 활용하며, 특히 다양한 범주형 변수 간의 복잡한 상호작용을 파악하고 변수별 가중치를 정교하게 조정하는 데 우수한 성능을 보이는 XGBoost 기반 회귀 모델을 제안한다. 제안 모델은 테스트 데이터 기준 결정계수 0.8683, 평균제곱근오차 572.93의 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 건물 운영 단계의 탄소 배출량 예측 정확도를 향상시키고, 향후 건물 부문의 탄소 배출량 감축 전략에 기여할 것으로 기대된다.

저자

• 손서영 [ Seoyoung Sohn ]
• 김채원 [ Chaewon Kim ]
• 이유리 [ Yuri Lee ]
• 정현주 [ Hyeonju Jeong ]
• 박민서 [ Minseo Park ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2384-0358

• eISSN

  2384-0366

• 수록기간

  2015~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700