기상 및 전력 사용량 데이터를 이용한 인공지능 교육 모델 개발
A Development of AI Education Model Using Weather and Power Usage Data
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초록
현재 인공지능 교육에 대한 화두가 떠오르고 있다. 초등학교부터 인공지능 교육을 체계적으로 하는 것을 우리나라뿐만 아니라, 다른 나라에서도 추진 중에 있다. 인공지능 교육에서는 데이터의 중요성이 무엇보다도 중요하다. 본 연구에서는 기상 변화에 따른 최대 전력 사용량 간의 관계를 인공지능 학습 모델에 적용하여 예측해 본다. 본 연구의 결과, 회귀 모형은 결정계수가 적어서 적합하지 않다는 것을 알았고, 앙상블 모델인 램덤 포레스트 학습 모형이 적합한 것을 알았다. 2019년 기상 및 최대 전력 사용량에 대한 365 데이터를 기반으로 학습할 때에는 램덤 포레스트 학습 모델에서의 인자인 트리의 개수가 175개로 결정계수가 가장 크다는 것을 알았다.
Abstract
The topic of artificial intelligence education is now emerging. It is being promoted not only in our country but also in other countries to systematically educate artificial intelligence from elementary school. In artificial intelligence education, the importance of data is paramount. In this study, we predict the relationship between maximum power usage due to climate change by applying it to AI learning models. As a result of this study, we found that the regression model was unsuitable because of its small determinant, and that the ensemble model, the Random Forest learning model, was suitable. When learning based on 365 data on weather and maximum power usage in 2019, we found that 175 trees, the factor in the Random Forest learning model, had the largest coefficient of determination.
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