• 에너지공학
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• 제29권2호
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• pp.61-67
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• 2020

ESS 기반 건축물은 에너지 절감을 ZEB, BEMS, FEMS 등 에너지 절감을 위한 주효한 수단으로 활발히 연구되고 있다. 하지만 규모가 큰 건축물에서는 에너지 사용설비가 매우 많아, 실시간 계측 시스템 구축을 위해서는 중요 에너지 사용 설비 파악이 필요하다. 또한 에너지 사용량이라는 종속변수에 영향을 끼치는 인자들 역시 무수히 많아, 효과적인 에너지 관리가 어렵다는 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 실증 ESS 유통 물류시설을 대상으로 실사를 통해 에너지 공급현황에 따른 측정 경계 방법론을 적용, 계측 시스템 구축을 위한 우선순위를 제시하였다. 이후 실제 유통물류 시설의 에너지 사용량에 영향을 미치는 독립변수 파악을 위해 필요한 영향 변수들을 고유변수와 기상변수로 분류하여 종속변수인 실제 유통물류 시설의 에너지 사용량에 영향을 끼칠 가능성이 있는 모든 인자들을 영향변수화 하여, 이를 가이드라인으로 제시하였다. 본 연구 결과를 적용함으로써 복잡한 구조의 유통 물류 시설에서 저비용, 고효율로 모니터링 시스템 구축할 수 있고, 그렇게 계측된 에너지 사용량에 주요한 독립변수를 파악하여 에너지 사용량의 추이 파악과 절감포인트 도출을 통한 효과적인 ESS-기반 시설물의 운용이 가능할 것으로 기대된다.

• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제34권6호
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• pp.15-22
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• 2018

The purpose of this study was to suggest specific evaluation data for heating and DHW energy consumption characteristics through analyzing energy consumption measurement data of gas boiler in Apartment Buildings with individual heating systems. To do this, it was measured both gas flow and electricity for heating and DHW respectively, and then it was analyzed not only characteristics according to energy sources; gas and electricity, but also the effect of various factors on heating and DHW energy consumption. The result of this study were as follows. It was developed the electric energy estimation model of a gas boiler through analysis on patterns by energy sources. And the effective factors for heating and DHW energy consumption were demonstrated as follows: the area for exclusive use, the number of auxiliary heating equipments, the number of occupants, and the number of sanitary fixtures.

• 에너지공학
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• 제27권2호
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• pp.32-48
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• 2018

건물의 에너지사용량을 효율적으로 관리하기 위해서는 에너지의 사용에 대한 모니터링이 우선시 되어야 한다. 건물에서의 에너지사용량은 크게 에너지원별, 용도별, 구역별로 구분하여 관리할 수 있다. 에너지원별이란 건물의 설비를 가동하기 위해 공급되는 전기, 가스, 연료, 지역난방 등을 의미한다. 용도별이란 크게 냉방, 난방, 조명, 급탕, 환기와 같이 5대 용도로 구분할 수 있지만, 5대 용도 안에 포함시키기 어려운 엘리베이터나 전열기기 등은 별로도 분류하는 것을 의미한다. 이 외 구역별은 건물의 사용목적이나 사용용도가 비슷하거나 구분되는 지역을 묶어서 비교 관리 하거나 별도 관리 하는 것을 말한다. 이 밖에 에너지의 효율관리에서는 건물의 에너지사용량에 영향을 주는 온도, 습도와 재실자에 대한 관리가 필요하며, 최근 문제가 되는 미세먼지는 건물의 환기에 직접적인 영향을 주기 때문에 이에 대한 관리도 병행되어야 한다.

• 대한설비공학회지:설비저널
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• 제45권12호
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• pp.56-61
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• 2016

• 대한건축학회논문집:구조계
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• 제34권7호
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• pp.43-52
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• 2018

In this study, annual site and primary energy use intensities (EUIs) and CO2 emission intensities (CEIs) per area by end use were estimated based on the measurement data from June 2016 to May 2017 of 50 sample apartment units in Seoul. In addition, estimated site EUIs by end use were compared to the U.S. Residential Energy Consumption Survey (RECS) 2009 data. Site EUIs by end use were found to be in the order of heating > electric appliance > domestic hot water > cooking > lighting > cooling > air movement. In the case of primary EUIs and CEIs by end use, electric appliance was found to be the largest. As results of comparison with the RECS 2009 data, it was found that site EUIs were very similar for heating, domestic hot water and electric appliance, etc., but slightly different for cooling. The number of sample apartment units will continue to increase until 2020 (total number of samples 200) and intensities data by end use will be continuously updated through continuous collection of measurement data.

• 대한건축학회논문집:구조계
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• 제36권5호
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• pp.165-176
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• 2020

The purpose of this study is to develop a estimation method of energy consumption by end-use in office buildings. For this, the current status of information on building energy use was investigated, and the domestic and foreign literature on the classification of energy use in non-residential buildings and the estimation method of energy use were reviewed. In addition, the characteristics of energy consumption by end-use were analyzed with measurement data of 48 office buildings in Seoul. As results, the annual and monthly estimation method of energy consumption by end-use in office buildings using public and measurement data was presented, and the applicability of the estimation method was examined by applying to sample office buildings.

• 대한건축학회논문집:구조계
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• 제34권8호
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• pp.19-27
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• 2018

In this study, annual site and primary energy use intensities (EUIs) and $CO_2$ emission intensities (CEIs) per area by end use were estimated based on the measurement data from June 2016 to May 2017 of 19 sample office buildings in Seoul. In addition, the estimated site EUIs by end use were compared to the U.S. Commercial Buildings Energy Consumption Survey (CBECS) 2012 data. Average site EUIs by end use were found to be in the order of electric appliance (typical floors) > heating > cooling > lighting > air movement > domestic hot water > vertical transportation > city water supply. In the case of primary EUIs and CEIs by end use, electric appliance was found to be the largest. As results of comparison with the CBECS 2012 data, it was found that the site EUIs were similar for heating, cooling, domestic hot water, and electric appliance, etc., but slightly different for lighting and air movement. The number of sample office buildings will continue to increase until 2020 (total number of samples 85) and intensities data by end use will be continuously updated through continuous collection of measurement data.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권4호
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• pp.87-92
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• 2019

본 연구에서는 머신 러닝 기법을 활용하여 공장에서 발생하는 에너지 사용량에 대한 데이터 분석 및 패턴 추출에 대해 다룬다. 통계학이나 기존의 방법들은 몇 가지 물리적 특성을 반영하는 수학적 모델을 구축하는 반면, 머신 러닝을 통한 접근방법은 데이터 학습을 통하여 모델의 계수들을 결정하게 된다. 기존의 방법들은 특정한 구조를 갖는 수학적 모델을 구축해야 한다는 어려움이 있으며 과연 데이터의 특징들을 잘 반영하는지에 대한 의문이 존재했다. 그러나 머신 러닝을 통한 방법은 사람이 구축하기 어려운 작업들을 용이하게 구축한다는 장점을 가지고 있기 때문에 데이터 간의 관계를 파악하기에 더 효율적이라는 장점을 가지고 있다. 공장의 에너지 소비에 직접적으로 영향을 끼치는 요소들이 존재하며 이러한 전력 소비는 시간에 따른 데이터로 나타나게 된다. 각 요소들로부터 발생하는 소비 전력을 계측하고 데이터 베이스를 구축하기 위해 각 요소에 센서를 장착하였다. 취득된 데이터에 대해 전처리 과정 및 통계적인 분석을 거친 뒤, 머신 러닝을 통해 패턴을 분석하는 과정을 거쳤다. 이를 통해 공장에서 발생하는 소비 전력 데이터에 대한 패턴 분석을 진행하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.41-42
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• 2021

정부의 에너지 소비 구조 혁신, 에너지산업의 글로벌 경쟁령 강화를 위한 제3차 에너지기본계획 수립과 저탄소 경제로의 이행 필요성 증대에 따른 탄소중립 사회 실현을 위한 그린뉴딜 정책이 수립되었다. 이에 따른 취수장, 정수장, 가압장 등 수도사업장에서도 공정별 제어계측 요소 및 에너지 소비현황 등을 분석하여 4차산업혁명을 위한 인공지능형 복합 센서 개발 및 실증을 통하여 에너지 관리 효율성을 향상시키고, 에너지 사용량을 절감함으로써 정부정책 및 경영방침에 적극 부응하고, 탄소중립(Net-Zero) 정수장 실현하고자 하였다.

• 대한건축학회논문집:구조계
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• 제34권9호
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• pp.27-34
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• 2018

The purpose of this study is to demonstrate and analyze the function of a Smart Plug before and after it is applied on the electrical appliances by controlling standby power usage. The research measures and analyzes the amount of electrical energy used while activating the Smart Plug with two types of appliances in a university facilities. The smart plugs were applied into a Group 1 appliances (Multi-function device, computer, laptop, Air con) which completely hinder the standby power, and a Group 2 appliances (Refrigerator, cold and hot water dispenser) which does not completely hinder the standby powers due to the characteristics of the function. First, the total standby power saving of all electrical appliances (Group 1 and Group 2) using the Smart plug was measured as 4.59%. Second, the energy saving of the Group 1 products was analyzed as 26.43%. Third, the standby power saving of the air conditioners from mid October to early December was measured as 31.06%, during the seasons when air conditioning was not actively in use. The research indicates that all specified appliances did have better energy efficiency with the Smart plug regardless of the amount of energy usage.