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논문 기본 정보

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저자정보
손은조 (연세대학교) 김기석 (친환경건축연구센터) 이승복 (연세대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2018년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2018.6
수록면
196 - 199 (4page)

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Building energy simulation has been developed over the last decades. Substantial attempts have been made to enhance its capability and analysis and prediction. Despite these efforts, the simulation tools require an enormous amount of input data so that it is difficult to handle and it takes much time for modeling. We call these models as detailed physical modeling. On the other hand, there are data-driven models such as neural network which estimates forward energy consumption based on actual data. Advanced researches proved estimation accuracy but there is a limitation with identifying data which influences the result at specific part. The Convergence model can advance these shortcomings. The convergence model can reduce time for modeling and possible identify factor which influence result in specific part. This study suggest way to analyze and predict building energy more accurately and economically in new and built buildings by using convergence modeling.
#Building Energy(건축물 에너지) #Energy analysis(에너지 분석) #Energy prediction(에너지 예측) #Data-driven(데이터드리븐) #Simulation(시뮬레이션)

목차

Abstract
1. 서론
2. 기법 분석 및 Convergence에 대한 예비 고찰
3. 연구 결과 및 분석
4. 결론
References

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