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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 869 - 876 (8page)
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Improving the energy efficiency of buildings and establishing energy saving measures is an effective and economical way to reduce the energy consumption and carbon emissions of buildings. Therefore, building energy simulation is continuously evolving. In this field, various technological advancements are being made to improve analysis and prediction capabilities, with the two main approaches being the Analytical Model technique based on physical theory and the Empirical Model technique utilizing actual data.
The Analytical Model requires a large amount of input data to improve accuracy using simulation tools, but this leads to complex modeling and time-consuming limitations. On the other hand, the Empirical Model uses models such as neural networks based on actual data to predict energy consumption. Recent studies have mainly focused on improving prediction accuracy, but lack in addressing difficulties in data collection and predictability for unseen situations.
The proposed Semi-Empirical Model (S.E.M.) in this study combines the advantages while overcoming the limitations of these two models. The Semi-Empirical Model (S.E.M.) aims to reduce modeling time and error rates while having the ability to identify factors affecting results in specific areas. This study proposes a more accurate and economical building energy analysis and prediction method for new and existing buildings using the Semi-Empirical Model (S.E.M.), and attempts to prove the potential of this model through case studies.
The Analytical Model requires a large amount of input data to improve accuracy using simulation tools, but this leads to complex modeling and time-consuming limitations. On the other hand, the Empirical Model uses models such as neural networks based on actual data to predict energy consumption. Recent studies have mainly focused on improving prediction accuracy, but lack in addressing difficulties in data collection and predictability for unseen situations.
The proposed Semi-Empirical Model (S.E.M.) in this study combines the advantages while overcoming the limitations of these two models. The Semi-Empirical Model (S.E.M.) aims to reduce modeling time and error rates while having the ability to identify factors affecting results in specific areas. This study proposes a more accurate and economical building energy analysis and prediction method for new and existing buildings using the Semi-Empirical Model (S.E.M.), and attempts to prove the potential of this model through case studies.
목차
Abstract
1. 서론
2. 연구의 프로세스
3. S.E.M.을 활용한 사례
4. S.E.M.기반 프로토타입 분석 결과
5. 결론
References
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