건물 CPM 분석에서의 GPT 활용 가능성에 관한 연구: 서울시를 중심으로

GPT에 서울 종로구의 전기에너지 데이터를 정리하여 학습시킴으로써 CPM 자동화 분석 기능을 수행할 수 있는지에 대한 가능성을 확인한다. GPT의 결과를 통해 각 건물 유형의 CPM 모델 판단이 가능함을 확인하고, 이를 바탕으로 CPM 모델별 건물주용도 유형 분석한다. GPT 모델링을 고도화함으로 더 많은 사용자가 자동화된 CPM 분석 기능을 활용할 수 있도록 하는 것을 최종 목표로 한다. 이는 GPT 기반 도구가 향후 더 많은 분야에 적용될 수 있는 가능성을 열어주며, 특히 건물의 효율적인 에너지 관리 및 정책 수립에 크게 기여할 것을 기대한다.

This study aims to utilize GPT performing automated CPM analysis on buildings. Researcher organized electricity energy data for Jongno-gu, Seoul, and trained the data on GPT. Through GPT-generated results, we verify its capability to classify each building type by appropriate CPM model, followed by an analysis of building usage patterns based on CPM model types. The ultimate goal is to enhance automated GPT CPM analysis model, anticipating broader range of users to access in much simplified method. This advancement is expected to open possibilities for applying GPT-based tools across various fields, especially contributing to efficient energy management and informed policy-making in city-level energy analysis.