• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.225-226
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• 2014

본 연구에서는 회귀분석을 통해 오피스 건물의 에너지 사용량을 예측하는 시스템을 개발하고 이를 실증하는 실험적 연구를 수행하였다. 회귀분석의 파라미터로는 외기온도, 에너지 사용량 등이 사용되었으며 예측 정확도 향상을 위해 파라미터를 확장해서 실험하였다. 에너지 사용량 예측에 대한 검증을 위해서 실시간 데이터 수집과 분석을 위한 시스템을 개발하였으며, 해당 시스템을 이용해 수원 소재 오피스 건물에서 실증한 결과에 따르면 겨울철 에너지 사용량에 대한 예측 오차율이 10% 미만으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.571-574
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• 2016

최근 에너지 효율을 최적화하는 차세대 지능형 전력망인 스마트 그리드 시스템(Smart Grid System)이 국내외에 널리 보급되고 있다. 그로 인해 그리드 시스템의 효율적인 운영을 위해 적용되는 EMS(Energy Management System) 기술의 중요성이 커지고 있다. EMS는 에너지 사용량 예측의 높은 정확성이 요구되며, 예측이 정확하게 수행될수록 에너지의 활용성이 높아진다. 본 논문은 전력 사용량 예측의 정확성 향상을 위한 새로운 기법을 제안한다. 구체적으로, 먼저 사용량에 영향을 미치는 환경적인 요인들을 분석한다. 분석된 요인들을 적용하여 유사한 환경을 가지는 전력 사용량 데이터의 사전 군집화를 수행한다. 그리고 예측 일에 관련된 환경 정보와 가장 유사한 군집의 전력 사용량 데이터를 기반으로 전력 사용량을 예측한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해, 다양한 실험을 통하여 일간 전력 사용량을 예측하고 그 정확성을 측정하였다. 결과적으로, 기존의 기법들과 비교했을 때, 최대 52.88% 향상된 전력 사용량 예측 정확성을 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권5호
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• pp.637-645
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• 2019

기후변화와 새로운 에너지정책의 변화등 대내외적인 환경정책의 변화로 도시특성과 에너지 사용량에 대한 파악이 필요하다. 기존에도 도시공간 구조를 활용한 연구는 누적되어왔지만 대부분 거시적으로 국가별, 수도권 위주, 대도시를 대상으로 했으며 경제성장이나 탄소배출과 에너지 사용량의 관계에 주목하였다. 본 연구는 이와는 달리 세부적으로 도시특성을 반영한 데이터를 바탕으로 기존의 교통에너지를 제외하고 가정과 산업 에너지 환경의 기반인 전기와 가스에너지 사용량과의 상관관계를 파악하고자 한다. 본 연구는 도시 토지이용과 제조업특성을 고려하여 도시 특성과 전기와 가스 에너지 사용량과의 연관성을 실증적으로 분석하였다. 통계적으로 유의미한 변수 중에서도 세대수와 면적의 도시 규모 특성과 지방세 징수액, 자동차 등록대수와 같은 경제적 특성, 도로와 시가화밀도등의 도시화 특성은 에너지사용량을 증가시키는 상관요인들로 도출되었다. 본 연구는 수도권 중심의 에너지 소비 분석에서 벗어나 부산광역도시권 지역사회 에너지 정책의 이론적 근거를 마련하는 데 도움이 되고자 하였다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제34권6호
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• pp.93-102
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• 2014

The aim of this study is to analyze the influence of various factors on energy consumption of apartment buildings. Energy consumption data of the Green Together, integrated building energy management system maintained by the government were used, and end-use and primary energy consumption data of 2012 were analyzed for 181 apartment complexes completed between 2004 and 2011 in Seoul. Energy consumption by use, source and heating type were analyzed. Then, energy consumption trends were analyzed and suggested according to energy efficiency ratings, number of households, areas for exclusive use, number of floors, core types, building types, orientations and completion years.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.57-66
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• 2023

현재, 에너지 효율 향상으로 소비감축을 시행하는 새로운 에너지 시스템이 대두되고 있다. 이에 스마트그리드가 확산되면서 계시별 요금제가 확대되고 있다. 계시별 요금제는 계절별 / 시간별로 요금을 다르게 적용해 사용량에 따라 요금을 내는 요금제이다. 본 연구에서는 에너지 전력 사용량 데이터를 예측하기 위해, 온도/요일/시간/계절 등 외부 요인을 고려하고 시계열 예측 모델인 LSTM을 활용한다. 이러한 에너지 사용량 예측 모델을 기반으로 기기별 사용패턴을 분석하여 전력 에너지를 최대부하시간대에서 경부하시간대로 수요이전 함으로써 에너지 사용요금을 절감한다. 기기별 사용패턴을 분석하기 위해서는 시간대별로 기기의 사용량 패턴을 학습 및 분류하는 clustering 기법을 사용한다. 정리하자면, 본 연구에서는 사용자의 전력 데이터 사용량을 기반으로 사용량과 사용 요금을 예측 및 기기별 사용패턴을 분석하고 분석 기반의 맞춤형 수요이전 서비스를 제공함으로써 사용자에게 요금 절감 효과를 가져다 준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1208-1210
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• 2015

본 논문은 실제 사무용 빌딩의 전력 사용량 빅 데이터를 이용하여 효율적인 에너지 사용 및 빌딩 에너지 수요 반응 관리를 위해 전력 사용량 기준 클러스터링을 통한 분석결과를 제시하고 분석된 클러스터링 결과를 기반으로 전력 사용량 예측모델을 설계하였다. 예측모델을 통해 도출된 전력 사용량과 실제 빌딩의 실측 데이터 사이의 오차율을 계산하여 예측모델의 타당성을 보였으며 이를 토대로 에너지 예측 사용량 기반 효율적인 수요 반응 제어 알고리즘을 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.175-181
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• 2021

본 논문은 단기 에너지 사용량 예측을 위해 인공지능 기반의 접근법에 대해 분석한다. 본 논문에서는 단기 에너지 사용량 예측 기술에 자주 활용되는 지도학습 알고리즘의 한계를 개선하기 위해 강화학습 알고리즘을 활용한다. 지도학습 알고리즘 기반의 접근법은 충분한 성능을 위해 에너지 사용량 데이터뿐만 아니라 contextual information이 필요하여 높은 복잡성을 가진다. 데이터와 학습모델의 복잡성을 개선하기 위해 다중 에이전트 기반의 심층 강화학습 알고리즘을 제안하여 에너지 사용량 데이터로만 에너지 사용량을 예측한다. 공개된 에너지 사용량 데이터를 통해 시뮬레이션을 진행하여 제안한 에너지 사용량 예측 기법의 성능을 확인한다. 제안한 기법은 이상점의 특징을 가지는 데이터를 제외하고 실제값과 유사한 값을 예측하는 것을 보여준다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.131-137
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• 2010

가정용에서 사용되고 있는 에너지는 도시가스와 전기에너지로 구분할 수 있으며, 가정용 에너지 소비형태는 도시가스보다 전기에너지의 사용량이 증가하고 있다. 최근에는 저탄소 및 에너지 절감에 대한 이슈로 인해 전전화(全電化) 주택에 대한 관심이 높아지고 있는 실정이다. 이에 따라 누적된 에너지 소비 형태를 이용하여 가정용에서 소비된 에너지원별 사용량 및 에너지 지출비용을 분석하였다. 분석 결과 1차 에너지원인 도시가스 사용량의 감소와 더불어 전기에너지의 사용량이 점차 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 과거 25년간의 에너지 소비 이력 데이터를 이용하여 가정용에서 사용되는 에너지원의 사용량을 분석하고, 전전화 주택 도입 시 예상되는 전력량 및 열에너지 양과 에너지 비용을 분석하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.52-60
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• 2016

본 연구에서는 LCA 모델을 이용하여 8개 초등학교 건축물의 생애주기 에너지사용량 및 이산화탄소 배출량을 평가 분석하였다. 이를 위하여, 자재생산, 자재운송, 시공, 운영, 해체 폐기단계를 포함하는 건축물 생애주기에서의 에너지사용량 및 이산화탄소 배출량을 평가할 수 있는 LCA 기반의 평가모델을 정의하고, 모델을 이용하여 사례 건축물을 평가하였다. 40년의 운영기간을 가정하여 평가한 결과, 내재에너지(즉, 자재생산, 자재운송, 시공단계 에너지사용량의 합), 운영에너지, 해체 폐기에너지는 평균적으로 2,279, 11,182, 228 Mcal/m2로 산출되었다. 각 단계별 평균 이산화탄소 배출량은 604, 2,708, 60 kg-CO2/m2로 산출되었다. 평가결과는 생애주기 에너지사용량 및 이산화탄소 배출량의 약 17%가 자재생산, 자재운송, 시공단계에서 발생한다는 사실을 보여준다. 따라서 건축물의 에너지사용량 및 이산화탄소 배출량 감축 목표를 달성하기 위해서는 내재에너지 및 이산화탄소 배출량이 반드시 고려되어야 할 것이다. 게다가, 운영에너지는 지역에 따라 확연하게 구분되는 반면, 내재에너지는 지역에 따른 차이가 없는 것으로 나타났다. 따라서 운영단계의 에너지 사용량 편차를 줄이기 위해서는 지역에 따라 보다 상세하게 구분된 단열 기준이 제시되어야 할 것이다.

• 토지주택연구
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• 제12권3호
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• pp.79-85
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• 2021

본 연구에서는 에너지 사용량의 차이를 알아보기 위해 부산시에서 준공된 임대 및 분양아파트의 에너지 사용량을 특정기간동안 분석하였다. 그 결과, 전기 사용량 중 냉방에 소비되는 에너지는 임대아파트는 2.5kWh/m²·yr, 분양아파트는 2.3kWh/m²·yr으로 약 0.2kWh/m²·yr의 차이가 있는 것으로 검토되었다. 전기 사용량 중 난방에 소비되는 평균 에너지는 임대아파트가 3.3kWh/m²·yr, 분양아파트가 2.2kWh/m²·yr으로 약 1.1kWh/m²·yr의 차이를 보였다. 전기장판, 히터 등 전기에너지를 사용하는 임대아파트의 난방 에너지량은 분양아파트보다 많은 것으로 추정된다. 또한, 가스에너지 사용량 중 난방 에너지 사용량은 임대아파트는 7.0kWh/m²·yr, 분양아파트는 6.8kWh/m²·yr로 가스를 이용한 난방에 사용하는 에너지 사용량이 임대아파트보다 적은 것으로 나타났다. 난방에 사용되는 전기 및 가스에너지를 합산하면 분양아파트는 난방에 사용하는 에너지는 9.0kWh/m²·yr, 임대아파트는 10.3kWh/m²·yr으로 추정된다. 난방기간동안 임대아파트는 분양아파트보다 1.3kWh/m²·yr 더 많은 에너지를 사용하는 것으로 확인되었다.