• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.81-82
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• 2010

전 세계적 경제성장 및 신흥경제국 수요 증가로 에너지 수급 불균형 및 기존 화석연료 과다사용으로 온실가스 배출량도 급격히 증가함에 따라 글로벌 에너지 및 자원 고갈의 위기가 심화되고 있다. 이에 따라 주변 생활환경 개선 및 자연 생태 보존 등을 통해 쾌적한 삶에 대한 요구 충족을 위한 에너지 관리 및 소비의 중요성이 대두되고 있다. 건축분야에서도 에너지 절감에 대한 많은 대책과 연구를 진행하고 있으며 친환경 건축의 에너지 등급과 저에너지 검증을 위해 초기단계부터 에너지 성능분석을 검증할 수 있는 BIM(Building Information Model) 기술 개발 및 상용화를 통해 건물의 에너지 성능을 객관적으로 예측하는 기술을 활용하여 기존건축물에서의 에너지 성능 분석 및 BIM 기반 친환경 건축 프로세스의 가능성을 제시했다. 따라서 본 연구에서는 BIM을 이용한 기존건축물의 에너지 성능 분석을 통해 객관적인 데이터를 수집하고 이를 지도화 하여 에너지 관리의 효율적인 소비 및 관리방안에 대해 연구하고자 한다.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.723-727
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• 2015

Building energy use estimation relies on building characteristics, its energy systems, occupants, and weather. Energy estimation of new buildings is considerably an easy task when compared to modeling existing buildings as they require calibration with actual data. Particularly, when energy estimation of existing building stock is warranted at a city-scale, the problem is exacerbated owing to lack of construction drawings and other engineering specifications. However, as collection of buildings and other infrastructure constitute cities, such predictions are a necessary component of developing and maintaining sustainable cities. This paper uses Artificial Neural Network techniques to predict electricity consumption for residential buildings situated in the City of Gainesville, Florida. With the use of 32,813 samples of data vectors that comprise of building floor area, built year, number of stories, and range of monthly energy consumption, this paper extends the prediction to environmental impact assessment of electricity usage at the urban-scale. Among others, one of the applications of the proposed model discussed in this paper is the study of urban scale Life Cycle Assessment, and other decisions related to creating sustainable cities.

• 에너지공학
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• 제25권2호
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• pp.79-85
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• 2016

본 논문은 건물군을 위한 개선된 수요 관리 방안을 연구하였다. 수요 반응 체계하에서 제어가능한 다양한 수요 사이드 자원을 집단화하는 것이 중요하다. 기존의 수요관리 알고리즘은 주로 단일 건물로 제한된데 반하여 본 논문은 많은 수의 건물을 위한 수요관리 알고리즘을 제시하였다. 또한, 제시된 수요관리 알고리즘을 적용하기 위한 절차를 제시하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.56-61
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• 2022

전 세계적으로 에너지 사용량이 증가함에 따라 지구온난화와 같은 환경문제가 초래되었으며, 이에 각국은 협정·협약을 통한 에너지 산업의 탈탄소화와 함께 화석 에너지를 신재생에너지로 빠르게 전환 중이다. 발전량이 급변하는 신재생에너지 보급 확대에 따라 효율적인 에너지 관리의 필요성이 대두되는 한편, AI 기술이 발전함에 따라 에너지 관리 분야와 결합한 AI 기반 빌딩 에너지 관리 시스템(Building Energy Management System, BEMS)의 연구 및 개발이 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 강화학습 기법중 Multi-Armed Bandit(MAB) 알고리즘을 활용하여 빌딩 각 방의 조명시스템 전력사용량을 효율적으로 관리함과 동시에 사용자들의 불쾌지수를 최소화할 수 있는 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 성능을 검증한다.

• 에너지공학
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• 제25권1호
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• pp.131-144
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• 2016

최근 기후변화로 인해 전 세계적인 지구온난화 피해가 심각해지면서 주요원인인 온실가스에 대한 배출 규제가 확대되고 있다. 그 중 온실가스 배출량의 약 25%를 차지하는 건물분야에 대해 정부에서는 2020년까지 BAU 대비 26.9%까지 감축하겠다는 목표를 발표하였다. 이를 달성하기 위해 건물부문의 에너지 수요를 원천적으로 저감하는 녹색건축물 활성화 방안을 추진하고 있다. 하지만 녹색건축물 활성화의 상세 이행계획 수립 및 관리, 그리고 시행에 따른 효과를 분석하기 위해서는 건물 에너지 사용량에 대한 데이터 및 관련 통계 자료가 필수적이다. 이를 위해 정부는 전국 680만동의 건물에서 사용되는 에너지 정보를 통합 관리할 수 있는 국가 건물에너지 통합관리시스템을 구축하였다. 하지만 현재 구축된 국가 건물에너지 통합관리시스템의 Database는 건축물대장 정보와 공급기관의 에너지정보를 매칭해서 사용하기 때문에 수동으로 작업이 이루어지고 있으며, 이로 인해 많은 문제들이 발생한다. 따라서 Database의 신뢰성을 확보하기 위해서는 지속적인 고도화 작업이 이루어져야 한다. 본 과제는 현재 가동 중인 국가 건물에너지 통합관리시스템의 Database를 분석하여, 시스템의 한계 및 개선방안 도출하고, 이를 통해 데이터의 신뢰성 확보 및 활용성을 증대 시키고자 하였다. 구축된 Database 분석 결과 건축물 정보와 에너지정보가 매칭된 유효데이터는 평균 85.6%이고, 미매칭된 데이터는 평균 14.4%로 나타났다. 미매칭된 데이터는 다시 건물 특성에 따른 미매칭 유형을 분석하였으며, 그 결과 건축물 정보가 없는 경우가 전체의 58.2%에 달했다. 따라서 향후 신규 구축 data의 매칭 작업 용이성 및 현재 Database에 대한 정확성 확보하기 위해서는 건축물 정보와 에너지정보 간의 주소 표준화 및 속성정보 체계를 마련할 필요가 있다. 또한 비도시지역 및 영세한 주거지역에서 사용비중이 높은 석유류 에너지원 및 향후 발전 가능성 및 활용 가능성이 높은 신재생 에너지와 같이 다른 에너지원에 대한 정보를 포함시킬 수 있도록 시스템 구축이 필요할 것으로 사료된다.

• 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.

• 국제학술발표논문집
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• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.87-93
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• 2013

In this research, a new methodology to perform building energy analysis using Industry Foundation Classes (IFC) standard has been studied. With the help of Archicad 14 modeling software, a 3D test model is generated and then exported to IFCXML format. A ruby code program retrieves the building information from the resulting IFCXML file using Nokogiri library. An INP file is created and gets ready for next energy analysis step. DOE 2.2 program analyzes the INP file and gives a detailed report of the energy cost of the building. Case study shows when using the IFC standard method, the Interoperability of the energy analysis is greatly improved. The main stream 3D building modeling software supports IFC standard. DOE 2.2 is able to read the INP file generated by IFC file. This means almost any 3D model created by main stream modeling software can be analyze in terms of energy cost Thus, IFC based energy analysis method has a promising future. With the development and application of IFC standard, designers can do more complex and easy-to-run energy analysis in a more efficient way.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권4호
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• pp.1123-1146
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• 2023

In South Korea, there have been many studies on efficient building-energy management using renewable energy facilities in single zero-energy houses or buildings. However, such management was limited due to spatial and economic problems. To realize a smart zero-energy city, studying efficient energy integration for the entire city, not just for a single house or building, is necessary. Therefore, this study was conducted in the eco-friendly energy town of Chungbuk Innovation City. Chungbuk successfully realized energy independence by converging new and renewable energy facilities for the first time in South Korea. This study analyzes energy data collected from public buildings in that town every minute for a year. We propose a smart city building-energy management model based on the results that combine various renewable energy sources with grid power. Supervised learning can determine when it is best to sell surplus electricity, or unsupervised learning can be used if there is a particular pattern or rule for energy use. However, it is more appropriate to use reinforcement learning to maximize rewards in an environment with numerous variables that change every moment. Therefore, we propose a power distribution algorithm based on reinforcement learning that considers the sales of Energy Storage System power from surplus renewable energy. Finally, we confirm through economic analysis that a 10% saving is possible from this efficiency.

• 설비공학논문집
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• 제16권10호
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• pp.969-976
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• 2004

Building energy saving is one of the most important issues in these days. Energy saving control strategies should be developed properly to achieve the saving. One of such area we could apply is the HVAC (Heating, Ventilation and Air-Conditioning) system. Through the optimal control algorithm for building energy management system (EMS), you can not only save the cost of building energy, but also protect HVAC system components against the unexpected condition. In order to verify the effectiveness of building energy saving, field test was accomplished for several months at 'A' building. And to get the measured data, remote control was used. If the remote control is used in BAS (Building Automation System), control and monitoring can be done for all of the building systems, such as HVAC, power, lighting, security and fire-alarm etc. anywhere any time. Using the remote control, Control and monitoring is possible for the testing system without going there. As the results of field test, we could reduce $5{\sim}10\%$ of the building energy cost.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.408-417
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• 2022

Although traditionally perceived as being a visualization and asset management resource, the relatively rapid rate of improvement of computing power, coupled with the proliferation of cloud and edge computing and the IoT has seen the expanded functionality of modern Digital Twins (DTs). These technologies, when applied to buildings, are now providing users with the ability to analyse and predict their energy consumption, implement building controls and identify faults quickly and efficiently, while preserving acceptable comfort and well-being levels. Furthermore, when these building DTs are linked together to form a community DT, entirely new and novel energy management techniques, such as demand side management, demand response, flexibility and local energy markets can be unlocked and analysed in detail, creating circularity in the economy and making ordinary building occupants active participants in the energy market. Through the EU Horizon 2020 funded TwinERGY project, three different levels of DT (consumer - building - community) are being created to support the creation of local energy markets while optimising building performance for real-time occupant preferences and requirements for their building and community. The aim of this research work is to demonstrate the development of this new, interrelated, multi-level DT that can be used as a decision-making tool, helping to determine optimal scenarios simultaneously at consumer, building and community level, while enhancing and successfully supporting the community's management plan implementation.