• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제7권4호
• /
• pp.129-134
• /
• 2018

최근, 인공신경망 모델은 예측, 수치제어, 로봇제어, 패턴인식 등의 분야에서 촉망되는 기술이다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 온실 외부 온도를 예측하고 이를 온실제어에 활용하는데 목적이 있다. 예측 모델의 성능 평가를 위해 다중회귀모델과 SVM 모델과의 비교분석을 수행하였다. 평가 방법으로는 10-Fold Cross Validation을 사용하였으며, 예측 성능 향상을 위해 상관관계분석 통해 데이터 축소를 수행하였고, 측정 데이터로부터 새로운 Factor 추출하여 데이터의 신뢰성을 확보하였다. 인공신경망 구축을 위해 Backpropagation algorithm을 사용하였으며, 다중회귀모델은 M5 method로 구축하였고, SVM 모델을 epsilon-SVM으로 구축하였다. 각 모델의 비교분석 결과 각각 0.9256, 1.8503과 7.5521로 나타났다. 또한 예측모델을 온실 난방부하 계산에 적용함으로써 온실에 사용되는 에너지 비용 절감을 통한 수입증대에 기여할 수 있다. 실험한 온실의 난방부하는 3326.4kcal/h이며, 총 난방시간이 $10000^{\circ}C/h$일 때 연료소비량은 453.8L로 예측된다. 아울러 데이터 마이닝 기술 중 하나인 인공신경망을 정밀온실제어, 재배기법, 수확예측 등 다양한 농업 분야에 적용함으로써 스마트 농업으로의 발전에 기여할 수 있다.

• 생물환경조절학회지
• /
• 제8권2호
• /
• pp.136-146
• /
• 1999

본 연구에서는 동절기 시설원예용 하우스의 열환경, 난방방식별 에너지 소비 특성, 하우스내 열이동 프로세스자 난방효율에 대해서 중점적으로 검토하였다. 동절기 하우스의 벽체, 지붕을 통해 손실되는 관류열량을 정량적으로 계산하므로서, 하우스의 단열계획 및 난방에너지 절약을 유도할 수 있는 기초데이터를 제시하였다. 난방방식별 실내외 온도차와 에너지 소비량과의 관계를 정량적으로 도출하므로서, 쾌적성, 경제성을 고려한 최적의 하우스 난방방식 선정과 난방기 운용의 효율화를 유도하기 위한 기초자료를 제시하였다 난방방식별 실내외 온도차와 에너지 소비량과의 관계로부터 도출된 결과는 심야전력 난방이 온풍난방에 비해 난방효율이 현저히 높은 것으로 나타났다. 덕트 주변의 수평 및 연직방향으로 다수의 열전대를 설치하여 온풍 난방시 덕트주변의 작물에 미칠 수 있는 고온피해 발생 가능성을 검토하였으나, 약 1$^{\circ}C$이내의 비교적 균일한 온도가 계측되므로서, 온풍에 의한 주변작물의 고온피해는 관측되지 않았다. 덕트 길이방향으로 일정간격마다 덕트내부에 열전대를 설치하여 덕트길이에 따른 온도하강 추이를 검토한 결과, 덕트 단위길이당 0.5~0.8$^{\circ}C$의 온도강하가 계측되었다.

• 설비공학논문집
• /
• 제27권6호
• /
• pp.283-292
• /
• 2015

A model of apartment heating load in a district heating system could be useful in the management and utilization of energy resources, since it could predict energy usage and so could assist in the efficient use of energy resources. The heating load in a district heating system varies in a highly nonlinear manner and is subject to many different factors, such as heating area, number of people living in that complex, and ambient temperature. Thus there are few published papers with accurate models of heating load, especially in domestic literature. This work is concerned with the modeling of apartment heating load in a district heating system in winter, using the reduced least square support vector machine (LS-SVM), and with the purpose of using the model to predict heating energy usage in domestic city area. We collected 23,856 pieces of data on heating energy usage over a 12-week period in winter, from 12 heat exchangers in five apartments. Half of the collected data were used to construct the heating load model, and the other half were used to test the model's accuracy. The model was able to predict the heating energy usage pattern rather accurately. It could also estimate the usage of heating energy within of mean absolute percentage error. This implies that the model prediction accuracy needs to be improved further, but it still could be considered as an acceptable model if we consider the nonlinearity and uncertainty of apartment heating energy usage in a district heating system.

• 설비공학논문집
• /
• 제22권3호
• /
• pp.123-129
• /
• 2010

The district heating users can be generally classified into two groups such as apartments and buildings. In consideration that the time zone of the maximum heat load for apartments is different from those of buildings during a day, the maximum heat supply range is presented. In case of the investigated area, the maximum heat supply is occurred at the ratio between apartments and buildings that is 65%：35%. Thus the heat supply range is increased as much as 15% if the time zone when the maximum heat load is occurred is considered.

• 한국에너지공학회:학술대회논문집
• /
• 한국에너지공학회 1994년도 추계학술발표회 초록집
• /
• pp.111-115
• /
• 1994

열공급 대상지역의 연간 열부하를 예측하여 분석한 후 지역난방용 열병합발전 시스템에서 스팀터빈의 고압 및 저압터빈의 용량을 변화시켜 열부하 대상지역에서 운전하였을시 가장 적은 에너지를 소비하는 고압 및 저압터빈의 용량비율을 찾아 보았다. 추기배압터빈일 경우는 각 터빈용량의 비율변화에 거의 영향을 받지 않았으며 추기복수터빈일 경우 고압터빈용량의 비율이 적을수록 동일 열부하에 대한 에너지소비량은 적게 나타났으며 발전량은 증가되었다.

• 한국건축시공학회지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.97-104
• /
• 2010

본 연구에서는 전열해석 프로그램인 피지벨(PHYSIBEL)을 사용하여 블라인드 내장형 창호시스템의 일사차단성능 및 단열성능에 따른 에너지 성능을 평가하였다. 피지벨 해석시 창호별 구성 재료의 열적특성과 해석조건을 결정하기 위해서 Mock-up시험을 실시하였으며, 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 결과를 바탕으로 공동주택 기준층 1개 세대(33평형)를 대상으로 연간에너지 소비특성, 연간전열량, 연간 냉난방 비용을 분석하였다. 실험결과, 연간전열량은 일반 창호시스템 대비 블라인드 내장형 창호시스템에서 블라인드를 올린 경우 냉방시 10%, 난방시 11% 절감할 수 있으며, 블라인드를 내린 경우 냉방시 25%, 난방시 30%정도를 절감할 수 있는 것으로 나타났다. 블라인드 내장형 창호시스템의 냉 난방 부하 절감량은 일반 창호시스템에 비해 냉방시 283.3KWh, 난방시 76.3KWh 로 냉 난방 에너지 절감효과는 단위세대당 359.6KWh 절감시킬 수 있는 것으로 나타났으며, 이것은 단위세대당 연간 에너지원단위(TOE) 약 0.078toe, 이산화탄소톤($tCO_2$) $0.16tCO_2$을 절감시킬 수 있어 온실가스 저감에도 유리할 것으로 판단된다. 또한, 블라인드 내장형 창호시스템의 냉 난방비용 절감액은 일반창호시스템과 비교하여 연간 냉방비용 10만원, 난방비용 5만원으로 연간 냉 난방 비용을 약 15만원 정도 절감시킬 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국에너지기술인협회보
• /
• 40호
• /
• pp.4-4
• /
• 2005

산업자원부 - 에너지관리공단 - 한국지역난방공상 - 한국가스공사

• 보일러설비
• /
• 통권66호
• /
• pp.115-116
• /
• 1999

• 집단에너지
• /
• 통권1호
• /
• pp.6-8
• /
• 2005

• 대한설비공학회지:설비저널
• /
• 제18권4호
• /
• pp.341-346
• /
• 1989