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A-8. SW통합테스트 계획서 : 인공지능 학습모델 관리 SW(AI 플랫폼) 3
1. 실행 환경 통합테스트 계획 6
1.1. 실행 환경 조회 통합테스트 계획 6
1.2. 실행 환경 상세 조회 통합테스트 계획 6
1.3. 실행 환경 등록 통합테스트 계획 6
2. 실행 환경 통합테스트 계획 7
2.1. 전처리 모듈 조회 통합테스트 계획 7
2.2. 전처리 모듈 상세 조회 통합테스트 계획 7
2.3. 전처리 모듈 등록 통합테스트 계획 7
3. 학습 알고리즘 통합테스트 계획 8
3.1. 학습 알고리즘 조회 통합테스트 계획 8
3.2. 학습 알고리즘 상세 조회 통합테스트 계획 8
3.3. 학습 알고리즘 등록 통합테스트 계획 8
A-9. SW통합테스트 결과서 : 인공지능 학습모델 관리 SW(AI 플랫폼) 9
1. 실행 환경 통합테스트 계획 6
1.1. 실행 환경 조회 통합테스트 계획 6
1.2. 실행 환경 상세 조회 통합테스트 계획 6
1.3. 실행 환경 등록 통합테스트 계획 6
2. 실행 환경 통합테스트 계획 7
2.1. 전처리 모듈 조회 통합테스트 계획 7
2.2. 전처리 모듈 상세 조회 통합테스트 계획 7
2.3. 전처리 모듈 등록 통합테스트 계획 7
3. 학습 알고리즘 통합테스트 결과 17
3.1. 학습 알고리즘 조회 통합테스트 결과 17
3.2. 학습 알고리즘 상세 조회 통합테스트 결과 17
3.3. 학습 알고리즘 등록 통합테스트 결과 18
A-10. 추론서비스 API 제공 프로세스 정의서 : 상위시스템(디지털 트윈 S/W) 추론서비스 API 제공 20
1. 상위시스템과 인공지능 학습모델 관리 S/W의 연계 23
1.1. 데이터 허브 23
1.2. 디지털트윈 서버 23
1.3. 인공지능 학습모델관리 S/W 23
1.4. 실증도시 지능형 디지털 트윈 S/W 23
2. 상위시스템(디지털 트윈 S/W)에 추론 서비스 API 제공 프로세스 24
2.1. 추론 서비스 API 제공 프로세스 24
A-11. 상위시스템과 통합테스트 계획서 : 디지털 트윈 S/W 29
1. 상위시스템과 연계 32
1.1. 상위시스템(디지털 트윈 S/W)과 연계방안 32
1.2. 상위시스템(디지털 트윈 S/W)과 연계구조 33
2. Use Case 개발 및 데이터 연계 34
3. 상위시스템과 통합테스트 계획 35
3.1. 상위시스템(디지털 트윈 S/W)과 통합테스트 계획 35
3.2. 상위시스템(디지털 트윈 S/W)과 시간 단위 전력 예측 통합테스트 계획 35
3.3. 상위시스템(디지털 트윈 S/W)과 일 단위 전력 예측 통합테스트 계획 36
3.4. 상위시스템(디지털 트윈 S/W)과 실내 쾌적도 예측 통합테스트 계획 36
A-12. 상위시스템과 통합테스트 결과서 : 디지털 트윈 S/W 37
1. 상위시스템(디지털 트윈 S/W)과 통합테스트 결과 40
2. 상위시스템(디지털 트윈 S/W)과 시간 단위 전력 예측 통합테스트 결과 41
2.1. 추론모델 조회 41
2.2. 추론모델 상세 조회 41
2.3. 추론모델 테스트 42
2.4. 추론 API 조회 42
2.5. 추론 API 상세 조회 43
3. 상위시스템(디지털 트윈 S/W)과 일 단위 전력 예측 통합테스트 결과 44
3.1. 추론모델 조회 44
3.2. 추론모델 상세 조회 44
3.3. 추론모델 테스트 45
3.4. 추론 API 조회 45
3.5. 추론 API 상세 조회 46
4. 상위시스템(디지털 트윈 S/W)과 실내 쾌적도 예측 통합테스트 결과 47
4.1. 추론모델 조회 47
4.2. 추론모델 상세 조회 47
4.3. 추론모델 테스트 48
4.4. 추론 API 조회 48
4.5. 추론 API 상세 조회 49
A-14. SW 매뉴얼, 가이드라인 : 인공지능 학습모델 관리 SW 50
1. SW 매뉴얼 개요 54
1.1. 인공지능 빅데이터 플랫폼 54
2. 데이터 수집 파이프라인 구성하기 55
2.1. Log to RDB 수집(FileUpload) 55
2.2. Log to RDB 수집(SFTP) 62
3. 데이터 변환 파이프라인 구성하기 67
3.1. 데이터 변환 파이프라인 구성하기(Postgres to Filestorage) 67
4. AI 서비스 구현 71
4.1. AI 서비스 구현 71
5. 실시간 추론 파이프라인 구성하기 80
5.1. 실시간 추론 서비스 구현 80
A-15. SW 실증보고서 : 인공지능 학습모델 관리 SW 84
1. 에너지 Use Case 실증 87
1.1. 인공지능 학습모델 관리 S/W 실증 : 에너지 Use Case 실증 87
1.2. 에너지 Use Case 실증 목표 달성을 위한 연구수행 방법 87
1.3. 에너지 Use Case 실증 : 데이터의 이해 89
2. 인공지능 서비스 실증 92
2.1. 인공지능 서비스 : 전력 사용량 예측, 실내 쾌적도 예측 92
2.2. 인공지능 서비스 알고리즘: LSTM(Long Short-Term Memory) 92
3. 실증 모델 94
3.1. 모델 현황 94
3.2. 하이퍼 파라미터(Hyper-parameter) 및 모델구조 95
3.3. 데이터 축적에 따른 모델 성능 변화 97
4. 에너지 Use Case 실증모델 개발 98
4.1. 인공지능 데이터 파이프라인 관리 S/W 98
4.2. 인공지능 학습모델 관리 S/W 99
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