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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
안기언 (성균관대학교) 김영민 김용세 윤성환 신한솔 (성균관대학교) 박철수 (성균관대학교)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회 논문집 - 구조계 大韓建築學會論文集 構造系 第32卷 第12號 (通卷 第338號)
발행연도
2016.12
수록면
77 - 87 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

기존 건축물을 위한 건물 에너지 프로파일링 시스템 개발
안기언 ,  김영민 ,  김용세 외 3명 대한건축학회 논문집 - 구조계 2016.12 학술저널
기존 건축물 에너지 성능 진단을 위한 프로파일링 시스템 개발
안기언 ,  윤성환 ,  김영민 외 2명 대한건축학회 학술발표대회 논문집 2016.04 학술대회자료

초록· 키워드

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The building sector contributes to about 40% of total energy consumption in South Korea. In particular, existing buildings older than 15 years account for 75% of the energy consumption by the entire building sector in South Korea. When assessing energy performance of existing buildings by the use of dynamic simulation tools, there are a variety of barriers, e.g. cost, time, expertise, lack of building information, etc. In this study, the authors developed a building energy profiling system that provides quick and easy energy performance assessment of existing buildings. The building energy profiling system is based on a number of EnergyPlus simulation runs and Artificial Neural Network models. For the ANN models, a series of EnergyPlus pre-simulations were sampled by a Monte Carlo technique. Though the profiling system requires minimalistic inputs, it can provide information on (1) energy performance level of a given building, (2) energy benchmarking against peer buildings, and (3) quantification of energy conservation measures.
#건물 에너지 성능평가 #프로파일링 시스템 #인공신경망 #에너지플러스 #Building Energy Performance Assessment #Profiling System #Artificial Neural Network #EnergyPlus

목차

Abstract
1. 서론
2. 건물 에너지 성능평가 방법
3. 건물 에너지 프로파일링 시스템의 개발
4. 프로파일링 시스템
5. 사례 분석
6. 결론
REFERENCES

참고문헌 (37)

참고문헌 신청
ACE R&A google schola Architectural data public open system google schola ASHRAE / 2007 / ASHRAE Standard 90.1 - Energy Standard for Buildings Except Low-Rise Residentioanl Buildings google schola ASHRAE / 2012 / ASHRAE Handbook-HVAC Systems and Equipment(SI) google schola Building energy data open system google schola

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