• 한국IT서비스학회지
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• 제21권5호
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• pp.81-94
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• 2022

This study sets the research goal of reducing energy consumption which 'H' University Industry-University Cooperation Foundation and resident companies are concerned with, as well as conducting policy research and data analysis. We tried to present a solution to the problem using the technique. The algorithm showing the greatest reliability in the power of the model for the analysis algorithm of this paper was selected, and the power consumption trend curves per minute and hour were confirmed through predictive analysis while applying the algorithm, as well as confirming the singularity of excessive energy consumption. Through an additional sub-sensor analysis, the singularity of energy consumption of the unit was identified more precisely in the facility rather than in the building unit. Through this, this paper presents a system building model for real-time monitoring of campus power usage, and expands the data center and model for implementation. Furthermore, by presenting the possibility of expanding the field through research on the integration of mobile applications and IoT hardware, this study will provide school authorities and resident companies with specific solutions necessary to continuously solve data-based field problems.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권4_2호
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• pp.715-724
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• 2023

Solar energy forecasting is essential for (1) power system planning, management, and operation, requiring accurate predictions. It is crucial for (2) ensuring a continuous and sustainable power supply to customers and (3) optimizing the operation and control of renewable energy systems and the electricity market. Recently, research has been focusing on developing solar energy forecasting models that can provide daily plans for power usage and production and be verified in the electricity market. In these prediction models, various data, including solar energy generation and climate data, are chosen to be utilized in the forecasting process. The most commonly used climate data (such as temperature, relative humidity, precipitation, solar radiation, and wind speed) significantly influence the fluctuations in solar energy generation based on weather conditions. Therefore, this paper proposes a hybrid forecasting model by combining the strengths of the Prophet model and the GRU model, which exhibits excellent predictive performance. The forecasting periods for solar energy generation are tested in short-term (2 days, 7 days) and medium-term (15 days, 30 days) scenarios. The experimental results demonstrate that the proposed approach outperforms the conventional Prophet model by more than twice in terms of Root Mean Square Error (RMSE) and surpasses the modified GRU model by more than 1.5 times, showcasing superior performance.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.1038-1040
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• 2022

지속적인 지구 평균 기온 상승으로 인해 우리나라를 포함한 전 세계적으로 탄소중립을 위한 혁신이 이루어지고 있다. 본 연구는 해양수산부 '해양수산분야 2050 탄소중립 로드맵'의 기준에 따라 에너지 자립률을 극대화하고 효율을 최적화시킨 제로에너지 탄소중립 건축물을 제시한다. 태양광 발전 시스템에서, 패널의 태양 일주추적 기능을 통해 에너지 발전률을 극대화하고, 패널 하향정렬 및 딥러닝 모델을 통해 유지 보수를 용이하게 하여 성능 저하를 예방한다. 폐열을 이용한 열 회수/바이패스 환기 시스템을 통해 에너지 효율을 최적화하고, 온/습도에 가중치를 부여하여 모호했던 환기 시스템 결정 기준을 에너지 효율화에 맞게 최적화해 제시한다. 탄소중립 BEMS 기능이 내재된 앱 개발로 위의 건축물 시스템을 제어·관리한다. 본 연구를 통해 제로 에너지 건축물으로서 항만 건물의 가능성을 제고하고, 탄소중립 항만의 구현을 기대한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제36권11호
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• pp.1433-1439
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• 2012

본 논문에서는 Building Energy Management System(BEMS) 구현을 위해 "재실자의 위치 및 인원정보" 에 기반을 둔 실내 위치 기반 서비스 및 그를 위한 센서 시스템에 대하여 제안한다. 본 논문에서 제안한 센서 시스템에는 열에너지 그 자체를 감지 할 수 있는 서모파일 센서와 비 접촉 방식으로 대상까지의 거리를 얻어낼 수 있는 초음파센서, 그리고 이를 제어하고 구동할 수 있는 기구 및 동작부가 포함된다. 본 시스템은 적절한 크기의 방 전체를 감시할 수 있도록, $360^{\circ}$ 회전과 틸팅이 가능한 구조로 되어있어, 실내공간내의 재실자의 인원 및 위치를 동시에 파악할 수 있다. 또한 무선통신 기술인 블루투스 모듈을 통해 빌딩 관리자나 스마트 홈 서버와의 통신이 가능하도록 되어 있어, 빌딩내의 조명이나 공조시스템을 자동으로 제어, 관리하게 함으로써 전체 에너지 절약을 가능케 한다. 마지막으로 측정 데이터 검증을 위한 실환경 실험을 통해, 본 연구에서 제안한 시스템의 효용성 및 타당성을 확인한다.

• 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.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권3호
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• pp.1235-1242
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• 2013

본 논문에서는 건물 내 HVAC시스템의 소비에너지 효율화를 목표로 한다. 이를 위해 건물 에너지 시뮬레이션과 유전알고리즘을 이용하여 HVAC시스템 내 급기 온도에 대한 제어 스케줄을 도출하였다. 연구 대상 건물은 90년대에 지어져 BIM이 구축되어 있지 않아 대성건물의 BIM을 구축하였고, 그 정보를 에너지 시뮬레이션 프로그램에 입력하여, 대상건물에 대한 에너지 시뮬레이션 모델을 구축하였다. 또한 실측한 소비에너지양 정보와 비교하여 대상건물 에너지 시뮬레이션을 실제 에너지 소비량 유사하게 보정하였다. 수정된 건물 에너지 시뮬레이션 모델과 유전자 알고리즘을 이용하여 에너지 효율화 급기 온도 스케줄이 작성되었다. 대상 건물에 적용되었을 때 에너지 절감 효과는 3%로 나타났다. 아직 이 분야는 설비의 제어 기법에 관한 연구가 미진하고, 주로 관리자의 경험을 통해 관리되는 측면이 있어, 에너지 시뮬레이션 프로그램에 의한 기법 개발 및 그에 대한 효과의 검증을 토대로 에너지 절감 기법에 대한 연구 및 개발이 필요하다. 본 연구는 HVAC system 제어 기법에 시발점이 될 것이다.

• 에너지공학
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• 제29권2호
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• pp.79-84
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• 2020

2020년 BAU대비 30%의 온실가스를 줄이기 위해 건설 산업에서의 온실가스저감을 위한 제로에너지건축물 구축기술의 연구개발이 이루어지고 있다. 최근 제로에너지건축물 기반 구축과 상용화를 통해 의무화로 정책이 추진됨에 따라 제로에너지건축물 인센티브제도 현황 및 에로사항 파악을 통한 기술 지원 및 확대 방안을 강구해야 한다. 제로에너지건축물을 구현하기 위해서는 패시브 강화(에너지효율등급 1++이상) 및 에너지자립율 달성(20%이상)을 위한 신재생에너지 설치 등으로 인한 과다한 공사비가 발생됨에 따라 보급 활성화에 주 문제점으로 제시되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 제로에너지건축물 보급 활성화를 위해 제로에너지인증을 위한 주요 문제점 및 해결 방안 등을 제시하였으며, 최근 제로에너지건축물 의무화에 따른 정책 변화를 분석하였다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제31권6호
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• pp.95-102
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• 2011

The purpose of study is to estimate heating, cooling load performance and economic efficiency in office building with applied the functional paint. this paint can reduced SHGC(Solar Heat Gain Coefficient) on the glazing surface by coating. In this study, estimated to compared with double glazing, low-e glazing, IP(Insulation Paint) and IPu(Insulation UV-Cut Paint) coating glazing. As a result of this study, 1)heating & cooling load Analysis, SHGC value and U-factor of double glazing is about 0.70 and 3.29($W/m^2K$). low-E glazing is about 0.65 and 2.70($W/m^2K$). Two-side it is about 0.27 and 3.25($W/m^2K$). When compared to double glazing, annual heating & cooling load of low-E glazing, Two-side IPu and IP paint coating glazing is 3,012MWh($124kWh/m^2$), 2,910MWh($120kWh/m^2$), 2,867MWh($118.4kWh/m^2$) and 2,867MWh($118.4kWh/m^2$). It i sreduced to 2.0%, 5.2%, 6.7%, and 6.7% respectively. 2)the estimation of economic efficiency, low-e glazing installed in office building can not recover the investment within a lifetime 40years. but IPu and IP paint, two-side coating in glazing, have a payback period of 13 years respectively.

• 대한건축학회논문집:구조계
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• 제34권6호
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• pp.63-69
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• 2018

The machine learning model can capture the dynamics of building systems with less inputs than the first principle based simulation model. The training data for developing a machine learning model are usually selected in a heuristic manner. In this study, the authors developed a machine learning model which can describe supply air temperature from an AHU in a real office building. For rational reduction of the training data, the progressive sampling method was used. It is found that even though the progressive sampling requires far less training data (n=60) than the offline regular sampling (n=1,799), the MBEs of both models are similar (2.6% vs. 5.4%). In addition, for the update of the machine learning model, the normalized mutual information (NMI) was applied. If the NMI between the simulation output and the measured data is less than 0.2, the model has to be updated. By the use of the NMI, the model can perform better prediction ($5.4%{\rightarrow}1.3%$).

• 대한기계학회논문집B
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• 제36권6호
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• pp.669-674
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• 2012

최근에 준공된 디큐브시티는 사무용, 상업용, 숙박용 및 관람집회용 등 4개의 시설이 공존하는 복합건물이다. 이 건물에는 필요로 하는 전기와 증기, 온수 및 냉수를 공급하기 위해 구역형 에너지공급시스템(Community energy supply system)이 설치되었다. 다양한 건물설비를 효과적으로 운영하기 위해 건물에너지관리시스템(Building energy management system)의 설치를 검토하고 있다. 본 연구에서는 3개의 열병합발전시스템을 비롯하여 7대의 증기보일러, 2대의 중온수보일러와 2대의 흡수식냉동기 및 4대의 터보냉동기 등으로 구성되는 구역형 에너지공급시스템의 최적 운전 및 설계방법을 검토하였다. 결과로서 에너지 수요변화에 따른 구역형 에너지공급시스템의 최적 운전방법과 계절적 운전조건의 변화가 시스템의 경제성에 미치는 영향을 규명하였다. 또 시설별 규모에 따라 결정되는 에너지 수요가 건물 전체의 에너지 소비에 미치는 영향도 분석하였다.