Purpose: This study aimed at developing an Artificial Neural Network (ANN) model for predicting the amount of cooling energy consumption of the variable refrigerant flow (VRF) cooling system by the different set-points of the control variables, such as supply air temperature of air handling unit (AHU), condenser fluid temperature, condenser fluid pressure, and refrigerant evaporation temperature. Applying the predicted results for the different set-points, the control algorithm, which embedded the ANN model, will determine the most energy efficient control strategy. Method: The ANN model was developed and tested its prediction accuracy by using matrix laboratory (MATLAB) and its neural network toolbox. The field data sets were collected for the model training and performance evaluation. For completing the prediction model, three major steps were conducted - i) initial model development including input variable selection, ii) model optimization, and iii) performance evaluation. Result: Eight meaningful input variables were selected in the initial model development such as outdoor temperature, outdoor humidity, indoor temperature, cooling load of the previous cycle, supply air temperature of AHU, condenser fluid temperature, condenser fluid pressure, and refrigerant evaporation temperature. The initial model was optimized to have 2 hidden layers with 15 hidden neurons each, 0.3 learning rate, and 0.3 momentum. The optimized model proved its prediction accuracy with stable prediction results.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.5
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pp.297-311
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2021
Around the world, there is an increasing interest in Digital Twin cities. Although geospatial data is critical for building a digital twin city, currently-established spatial data cannot be used directly for its implementation. Integration of geospatial data is vital in order to construct and simulate the virtual space. Existing studies for data integration have focused on data transformation. The conversion method is fundamental and convenient, but the information loss during this process remains a limitation. With this, standardization of the data model is an approach to solve the integration problem while hurdling conversion limitations. However, the standardization within indoor space data models is still insufficient compared to 3D building and city models. Therefore, in this study, we present a comparative analysis of data models commonly used in indoor space modeling as a basis for establishing a generic indoor space feature model. By comparing five models of IFC (Industry Foundation Classes), CityGML (City Geographic Markup Language), AIIM (ArcGIS Indoors Information Model), IMDF (Indoor Mapping Data Format), and OmniClass, we identify essential elements for modeling indoor space and the feature classes commonly included in the models. The proposed generic model can serve as a basis for developing further indoor feature models through specifying minimum required structure and feature classes.
Recently rapid urbanization facilitates development of high-rise building complex including apartment and office building in urban area. Many problems related with high-rise building are reported. Especially, unpleasant strong winds in pedestrian area are frequently encountered around the high-rise building. CFD simulation methods are used to analyze the wind environment of pedestrian level in high-rise building block. However the results show differences between CFD and measurement. The reason for the difference is that conventional CFD simulation couldn't consider the effect of trees, shrubs and plants which affect the wind environment. Canopy model is a solution to solve the limitation of CFD analysis. In this paper, the canopy model to predict wind environment of pedestrian level by CFD simulation will be proposed and the validity will be analyzed by comparison of measurement and CFD prediction.
This paper assesses efficiency of the continuum method as the idealized system of building structures. A modified Coupled Two-Beam (CTB) model equipped with classical and non-classical damping has been proposed and solved analytically. In this system, complementary (non-classical) damping models composed of bending and shear mechanisms have been defined. A spatial shear damping model which is non-homogeneously distributed has been adopted in the CTB formulation and used to equivalently model passive dampers, viscous and viscoelastic devices, embedded in building systems. The application of continuum-based models for the dynamic analysis of shear wall systems has been further discussed. A reference example has been numerically analyzed to evaluate the efficiency of the presented CTB, and the optimization problems of the shear damping have been finally ascertained using local and global performance indices. The results reveal the superior performance of non-classical damping models against the classical damping. They show that the critical position of the first modal rotation in the CTB is reliable as the optimum placement of the shear damping. The results also prove the good efficiency of such a continuum model, in addition to its simplicity, for the fast estimation of dynamic responses and damping optimization issues in building systems.
Yifru, Bisrat;Kim, Min-Gyu;Chang, Sun Woo;Lee, Jeongwoo;Chung, Il-Moon
The Journal of Engineering Geology
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v.28
no.4
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pp.529-540
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2018
Sand dam is a flow barrier commonly built on small or medium size sandy rivers to accumulate sand and store excess water for later use or increase the water table. The effectiveness of sand dam in increasing the water table and the amount of extractable groundwater is tested using numerical models. Two models are developed to test the hypothesis. The first model is to simulate the groundwater flow in a pseudo-natural aquifer system with the hydraulically connected river. The second model, a modified version of the first model, is constructed with a sand dam, which raises the riverbed by 2 m. In both models, the effect of groundwater abstraction is tested by varying the pumping rate. As the model results show the groundwater after the construction of the sand dam has increased significantly and the amount of extractable groundwater is also increased by many folds. Most importantly, in the second model, unlike the pseudo-natural aquifer system, the groundwater abstraction does not have a significant effect on the water table.
In recent years, in the fields of smart cities and digital twins, research on model generation is increasing due to the advantage of acquiring actual 3D coordinates by using point clouds. In addition, there is an increasing demand for a solid model that can easily modify the shape and texture of the building. In this paper, we propose a method to create a clustered solid building model based on point cloud data. The proposed method consists of five steps. Accordingly, in this paper, we propose a method to create a clustered solid building model based on point cloud data. The proposed method consists of five steps. In the first step, the ground points were removed through the planarity analysis of the point cloud. In the second step, building area was extracted from the ground removed point cloud. In the third step, detailed structural area of the buildings was extracted. In the fourth step, the shape of 3D building models with 3D coordinate information added to the extracted area was created. In the last step, a 3D building solid model was created by giving texture to the building model shape. In order to verify the proposed method, we experimented using point clouds extracted from unmanned aerial vehicle images using commercial software. As a result, 3D building shapes with a position error of about 1m compared to the point cloud was created for all buildings with a certain height or higher. In addition, it was confirmed that 3D models on which texturing was performed having a resolution of less than twice the resolution of the original image was generated.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2014.11a
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pp.212-213
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2014
The purpose of this study is to suggest analysis model of RCB construction in nuclear power plant. For the objective, This study drew the risk factors of RCB construction from existing literature. The results of the study proposed analysis model made hierarchy in rebar, form, and concrete work. These will be baseline data for risk management in construction project of nuclear power plant.
Cho Hun Hee;Kang Kyung In;Kim Chang Duk;Cho moon Young
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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autumn
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pp.64-71
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2002
This research developed construction cost forecasting model using Building Construction Cost Index, time series analysis and Artificial Neural Networks. By this model, we could calculate the forecasted values of construction cost precisely and efficiently. And we also could find out that the standard deviation of forecasted values is 0.375 and it is a very exact result, so the standard deviation is just 0.33 percent of 112.28, the average of Building Construction Cost Index. And it show more exact forecasting result in comparison with Time Series Analysis.
This paper examines the seismic responses of a reinforced concrete (RC) frame core-tube building with pre-pressed spring self-centering energy dissipation (PS-SCED) braces. The PS-SCED brace system consists of friction devices for energy dissipation, pre-pressed combination disc springs for self-centering and tube members as guiding elements. A constitutive model of self-centering flag-shaped hysteresis for PS-SCED brace is developed to better simulate the seismic responses of the RC frame core-tube building with PS-SCED braces, which is also verified by the tests of two braces under low cyclic reversed loading. Results indicate that the self-centering and energy dissipation capabilities are well predicted by the proposed constitutive model of the PS-SCED brace. The structure with PS-SCED braces presents similar peak story drift ratio, smaller peak acceleration, smaller base shear force and much smaller residual deformations as compared to the RC frame core-tube building with bucking-restrained braces (BRBs).
The Characteristics of the conical vortices on the roof surface of a low-rise building has been investigated by using a PIV(Particle Image Velocimerty) technique. The scaled model of TTU building with 1:92 scaling ratio was used. The Reynolds number based on the free stream velocity and the length of the model was $1.96{\times}10^5$. When the angle of attack for the building model is $45^{\circ}$, the conical vortices are occurred symmetrically and the center of vortices are changed with respect to the angle of the approaching flow. The rotating direction of the conical vortices found to be counter-rotating. The secondary vortex motions are investigated using the instantaneous flow field data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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