• 대한설비공학회:학술대회논문집
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• 대한설비공학회 2006년도 하계학술발표대회 논문집
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• pp.80-85
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• 2006

The peak demand of electricity in summer season mainly comes from the day time cooling loads. Ice thermal Storage System (ITSS) uses off-peak electricity at night time to make ice for the day time cooling. In order to maximize the use of cold storage in ITSS, the estimation of day time cooling load for the building is necessary. In this study, we present a method of cooling load estimation using 5 years of normalized outdoor temperature, relative humidity, and the building construction data. We applied the hourly-based estimation to a general hospital building with relatively less sudden heat exchange and the results are compared with the measured cooling load of the building. The results show that the cooling loads estimation depends on the indoor cooling design temperature of the building.

• 한국항해항만학회지
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• 제35권3호
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• pp.265-270
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• 2011

본 연구는 건물에너지 효율 향상을 위한 목적으로 기상데이터 변화에 따른 건물 냉 난방부하량을 예측하고 결과를 비교 분석한 것으로, 연구 성과는 다음과 같다. 1)기상청에서 입수데이터를 평가툴인 ESP-r에 활용할 수 있도록 항목별 기상데이터를 개발하였다. 표준기상 데이터의 외기온도, 습도, 풍속은 대부분의 경우 기상청데이터 보다 크거나 높았다. 수평면전일사량은 기상청데이터가 높았고, 직달일사량은 겨울철에는 표준기상데이터가, 여름철에는 기상청데이터가 많은 것으로 나타났다. 2)대학교 캠퍼스 내에 신축된 후생복지관을 대상으로 한 시뮬레이션 결과, 최대난방부하의 경우 표준년도, 2006년, 2009년이 비슷한 반면 2007년은 표준년도 대비 81%, 2008년은 96% 수준이었고, 연간난방부하는 2006년, 2008년의 순으로 난방수요가 많았다. 한편, 냉방부하의 경우에는, 상대적으로 최대냉방부하가 큰 2007년, 2009년의 연간 냉방부하보다 최대냉방부하가 가장 적은 2008년의 연간냉방부하가 더 큰 결과를 보였다. 3)냉 난방기기의 상당시간가동률을 평가한 결과, 표준년도의 최대부하대비 상당시간가동률은 2006~2009년이 표준년도에 비해 대부분 가동률이 낮았다.

• 대한설비공학회:학술대회논문집
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• 대한설비공학회 2005년도 동계학술발표대회 논문집
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• pp.205-210
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• 2005

Ice storage system stores cold energy using ice, which is used for cooling on next day. Ice storage system is the effective cooling system that uses cheep electric energy during a night, and also suppresses the peak load of electricity. In this study, the normalized temperature, relative humidity and specific humidity are analyzed using the weather data for past five years in order to estimate the cooling load for the control of ice storage system. The calculated cooling loads show fairly good agreement with the measured data of model hospital, especially at the outdoor design temperature of $25^{\circ}C$.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제32권3호
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• pp.42-49
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• 2012

신경망방법은 공학, 경영 그리고 정보기술과 같이 다양한 분양에서 널리 사용되어지고 있다. 신경망방법은 기본적으로 예측, 제어, 식별과 같은 기능을 가지고 있는데, 본 논문에서는 신경망방법을 이용하여 C사의 모델 T의 히트펌프 전기부하를 예측하였다. 부하예측은 시스템을 더욱 효율적이고, 적절하게 만들기 위해 필요하다. 본 논문에서 사용된 히트펌프는 지열원 히트 펌프 시스템이다. 이 지열 히트 펌프의 부하는 사전에 미리 예측되어진 외기온도 및 건물 열부하에 따라 측정 학습된 전력 소비량으로 겨울에는 난방, 여름에는 냉방에 대한 전력 부하를 예측할 수 있다. 이 신경망방법은 신경망 학습 순서를 통해 부하 예측을 위해 히트펌프의 성능데이터를 필요로 한다. 이 부하 예측 인공지능망 방법으로 외기 온도별 건물 통합형 지열 히트 펌프 부하가 예측되어질 수 있다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.129-129
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• 2017

태양광 발전으로 생산된 전력으로 냉방기나 난방기를 직접 구동하는 경우에 냉방을 위해서는 7,8,9월 집광량이 많아야 하고, 난방을 위해서는 12,1,2월에 집광량이 많아야 한다. 하지만 일반적으로 사용되는 집광판은 평판형의 고정식이 대부분으로 필요에 따라서 집광량을 변동시키는 것이 불가능하다. 따라서 전력부하가 가장 큰 시기에 집량광이 가장 많아지도록 설치되어야 한다. 본 연구에서는 최적의 집광판 설치조건을 구명하기 위하여 집광판의 설치 각도에 따른 년중 일사량을 예측하기 위한 모델을 개발하고 계산된 일사량과 기상청에서 실측한 일사량을 비교하였다. 분석 대상은 대전(북위 36도 22분)으로 하였다. 년간 최대 일사량을 확보할 수 있는 집광판 설치각은 $36^{\circ}$로 분석되었다. 반면에 월별로 최대 일사량을 확보하기 위한 집광판 설치각도는 1월에 $57^{\circ}$, 2월에 $48^{\circ}$, 3월에 $36^{\circ}$, 4월에 $24^{\circ}$, 5월에 $15^{\circ}$, 6월에 $12^{\circ}$, 7월에 $15^{\circ}$, 8월에 $24^{\circ}$, 9월에 $36^{\circ}$, 10월에 $45^{\circ}$, 11월에 $57^{\circ}$, 12월에 $60^{\circ}$로 예측되었다. 한편 냉방부하가 많은 6.7.8.9월에 최대 일사량을 확보하기 위한 집광판 설치각도는 $21^{\circ}$로 예측되었다. 이상의 결과로 볼 때 태양광 발전을 위한 집광판은 전력부하와 용처에 따라 적정한 설치각도를 결정하는 것이 중요한 것으로 판단되었고, 본 연구에서 개발된 예측모델이 이러한 작업에 유효하게 사용될 수 있을 것으로 판단되었다.

• 대한설비공학회:학술대회논문집
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• 대한설비공학회 2008년도 하계학술발표대회 논문집
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• pp.937-942
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• 2008

In this paper, new methodology is proposed to estimate the cooling load using design parameters of building and predicted weather data. Only two parameters such as maximum and minimum temperature are necessary to obtain hourly distribution of cooling load for the next day. The maximum and minimum temperature that are used for input parameters can be obtained from forecasted weather data. Benchmarking building(research building) is selected to validate the performance of the proposed method, and the estimated cooling loads in hourly bases are calculated and compared with the measured data for benchmarking building. The estimated results show fairly good agreement with the measured data for benchmarking building.

• 설비공학논문집
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• 제22권11호
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• pp.798-804
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• 2010

New methodology is proposed to predict the hourly cooling load of the next day using maximum/minimum temperature and building area. The maximum and minimum temperature are obtained from forecasted weather data. The cooling load parameters related to building area are set through a database provided from reference buildings. To validate the performance of the proposed method, the predicted cooling loads in hourly bases are calculated and compared with the measured data. The predicted results show fairly good agreement with the measured data for benchmarking building.

• 설비공학논문집
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• 제20권2호
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• pp.128-136
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• 2008

It is necessary to estimate the cooling load of the next day for effective control of ice thermal storage system. In this paper, new methodology is proposed to estimate the cooling load using design parameters of building and predicted weather data. Only six input parameters such as sensible heat coefficient and constant, latent heat coefficient and constant, maximum and minimum temperature are necessary to obtain hourly distribution of cooling load for the next day. Two benchmarking buildings(hospital and research institute) are selected to validate the performance of the proposed method, and the estimated cooling loads in hourly and daily bases are calculated and compared with the measured data for E hospital. The estimated results show fairly good agreement with the measured data for both buildings.

• 설비공학논문집
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• 제24권11호
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• pp.759-766
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• 2012

To estimate the cooling load for the following day, outdoor temperature and humidity are needed in hourly base. But the meteorological administration forecasts only maximum and minimum temperature. New methodology is proposed for predicting hourly outdoor temperature and humidity by using the forecasted maximum and minimum temperature. The correlations for normalized outdoor temperature and specific humidity has been derived from the weather data for five years at Seoul, Daejeon and Pusan. The correlations for normalized temperature are independent of date, while the correlations for specific humidity are linearly dependent on date. The predicted results show fairly good agreement with the measured data. The prediction program is also developed for hourly outdoor dry bulb temperature, specific humidity, dew point, relative humidity, enthalpy and specific volume.

• 대한설비공학회:학술대회논문집
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• 대한설비공학회 2006년도 동계학술발표대회 논문집
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• pp.55-55
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• 2006