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저자정보
이예지 (인천대학교) 문지훈 (인천대학교) 김용식 (인천대학교) 최두성 (청운대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2020년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2020.6
수록면
9 - 12 (4page)

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2023

단열 외벽체의 열적 거동특성 분석을 통한 평균법 기반의 열관류율 현장측정 개선방안 연구
이예지 건축학과 2023.01 학위논문

2020

외벽체의 열관류율 현장측정기간 단축을 위한 신경망 기반의 열류량 예측 및 열관류율 산출
이예지 ,  문지훈 ,  김용식 외 1명 대한설비공학회 학술발표대회논문집 2020.06 학술대회자료

초록· 키워드

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This study provides a new mechanism to reduce the in-situ measurement period of U-value of the exterior wall which takes less than 7 days. In order to shorten the measurement period and simplify the equipment, the heat flux was predicted and accuracy was analyzed by using the Artificial neural network(ANN) and Bayesian neural network(BNN). In addition, The U-value was calculated by the Heat flow meter method(HFM) of ISO 9869-1 using the predicted heat flux and compared with the U-value measured for a long time. As a result, the error rate MAPE of the neural network-based prediction model was analyzed to be less than 6.56%. U-value also showed an average 1.1% difference from the U-value measured for a long time.
#In-situ thermal performance(현장 열성능) #Bayesian neural network(베이지안 신경망) #Shorter measurement period(측정기간 단축) #Exterior wall(외벽체)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 열류량 예측 및 열관류율 산출 결과
4. 결론
References

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