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저자정보
Amina Irakoze (University of Ulsan) Seok So-I (University of Ulsan) Kwanho Lee (Ulsan College) Kee Han Kim (University of Ulsan)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회 학술발표대회 논문집 대한건축학회 2022년도 추계학술발표대회논문집 제42권 제2호(통권 제78집)
발행연도
2022.10
수록면
444 - 447 (4page)

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An effective energy upgradation of existing building stock requires classification of buildings based on their thermal characteristics. The purpose of this study is to classify buildings with similar envelop thermal characteristics by applying k-means clustering analysis on building energy consumption data of different granularity (hourly, daily, and monthly energy). Heating energy consumption from 51 building models with varying wall, window, and roof thermal transmittance, window SHGC, and infiltration rate (ac/h) is used. The findings of this study indicate that building classifications obtained from hourly, daily, and monthly heating energy differ especially in the identification of buildings with high window thermal transmittance and infiltration rate.
#Building classification #building thermal characteristics #cluster analysis

목차

Abstract
1. Introduction
2. Methods
3. Results
4. Conclusions
References

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