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저자정보
황정윤 (건국대학교) 임현우 (건국대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2023년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
737 - 740 (4page)

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최근 단일 건물 에너지 모델링을 도시나 지역 수준으로 확장한 도시 건물 에너지 모델링이 제안되고 있다. 하지만 도시 건물 에너지 모델링에서는 대표건물을 사용하여 도시 규모의 건물 에너지를 평가하기 때문에 건물의 형상, 시스템, 외피 성능 등의 다양성을 반영하지 못하는 불확실성이 있다. 이를 해결하기 위해 기존 연구에서는 대표건물과 베이지안 보정을 활용해 불확실한 건물 정보의 파라미터를 추정했지만, 건물의 형상 정보에 대한 고려가 부족했다. 따라서, 본 연구에서는 건물의 에너지 사용량을 기반으로 인공신경망과 베이지안 보정을 활용하여 건물의 형상 정보를 추정해 대표건물의 형상 정보 불확실성을 파악하고자 한다. 연구 결과 형상 정보와 에너지 사용량 간의 관계를 분석한 인공신경망(ANN) 모델은 높은 성능을 보여주었다. 하지만, 베이지안 보정을 통해 추정된 형상 정보의 사후분포 Cv(RMSE) 평균값이 ASHRAE Guideline 14의 월별 기준에 만족하지 못함을 확인하였다. 이는 에너지 사용량으로 형상정보를 추정하는 것에는 한계가 있음을 보여주는 결과이다. 본 연구는 건물의 형상과 에너지 사용량 간의 관계를 명확히 파악하는 것에 의의가 있으며 이를 통해 대표건물에 대한 형상 정보 불확실성을 분석하여 도시 건물 에너지 모델링의 정확도를 향상하는 데 도움을 줄 수 있다.
#Bayesian Calibration(베이지안 보정) #Reference Building(대표건물) #Building shape Information Uncertainty(건물 형상 정보 불확실성) #Building shape Information Estimation(건물 형상 정보 추정)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 결과
4. 결론
References

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