<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>스마트팩토리 | EcoAI Lab</title><link>https://ecoailab.github.io/tags/%EC%8A%A4%EB%A7%88%ED%8A%B8%ED%8C%A9%ED%86%A0%EB%A6%AC/</link><atom:link href="https://ecoailab.github.io/tags/%EC%8A%A4%EB%A7%88%ED%8A%B8%ED%8C%A9%ED%86%A0%EB%A6%AC/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><description>스마트팩토리</description><generator>HugoBlox Kit (https://hugoblox.com)</generator><language>ko-kr</language><lastBuildDate>Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 +0000</lastBuildDate><image><url>https://ecoailab.github.io/media/icon_hu_5d4790f2768271fc.png</url><title>스마트팩토리</title><link>https://ecoailab.github.io/tags/%EC%8A%A4%EB%A7%88%ED%8A%B8%ED%8C%A9%ED%86%A0%EB%A6%AC/</link></image><item><title>스마트 에너지 최적화</title><link>https://ecoailab.github.io/projects/smart-energy-optimization/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ecoailab.github.io/projects/smart-energy-optimization/</guid><description>&lt;p&gt;EcoAI Lab은 스마트팩토리와 스마트홈의 에너지 데이터를 기반으로 수요 예측, 효율 개선, 운영 최적화 방법을 연구합니다.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;주요 관심사는 재생에너지 예측, 에너지 사용 패턴 분석, 강화학습 기반 제어, 현장 적용 가능한 의사결정 시스템입니다.&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="문제"&gt;문제&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;에너지 사용량은 설비 상태, 날씨, 사용자 행동, 생산 일정에 따라 크게 달라집니다. 단순한 평균값이나 규칙 기반 제어만으로는 변화에 빠르게 대응하기 어렵습니다.&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="접근-방법"&gt;접근 방법&lt;/h2&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;시계열 데이터 기반 수요 예측&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;강화학습 기반 운영 정책 탐색&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;스마트팩토리·스마트홈 조건을 반영한 시뮬레이션&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;재생에너지 변동성을 고려한 의사결정 모델&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;h2 id="기대-산출물"&gt;기대 산출물&lt;/h2&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;에너지 사용량 예측 모델&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;운영 최적화 알고리즘&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;실험용 데이터 처리 파이프라인&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;현장 적용 가능성을 검토한 연구 노트&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;</description></item></channel></rss>