본 연구는 친환경 도시계획지원 개념 및 기술사양을 제시한 1장과 친환경 도시계획 프로세스 및 기술 알고리즘을 제시한 2장∼4장, 국내 계획도시를 대상으로 이상의 기술 적용성을 검토한 5장, 결론의 6장으로 구성된다. [제 1장. 서론]에서는 지속가능한개발의 관점에서 ‘친환경 도시‘ 창출을 위한 도시계획의 필요성 증대에 따라 친환경 도시계획 프로세스를 제안하고 각 프로세스를 지원하는 계획지원 기술로 ① 도시공간 모델링 기술, ②도시에너지 ...
본 연구는 친환경 도시계획지원 개념 및 기술사양을 제시한 1장과 친환경 도시계획 프로세스 및 기술 알고리즘을 제시한 2장∼4장, 국내 계획도시를 대상으로 이상의 기술 적용성을 검토한 5장, 결론의 6장으로 구성된다. [제 1장. 서론]에서는 지속가능한개발의 관점에서 ‘친환경 도시‘ 창출을 위한 도시계획의 필요성 증대에 따라 친환경 도시계획 프로세스를 제안하고 각 프로세스를 지원하는 계획지원 기술로 ① 도시공간 모델링 기술, ②도시에너지 수요예측 기술, ③도시에너지 공급계획 기술이 필요함을 제시하였다. [제 2장. 환경·에너지계획정보(E-GIS DB)의 개요 및 DB 구축]에서는 도시관리계획 레벨에서 ‘환경·에너지정보’를 도시계획정보와 함께 통합적으로 관리하여 도시계획을 지원할 수 있는 '환경·에너지계획정보' 개념을 제시하였다. 도시개발 단계를 건물군 계획과 토지피복 계획 확정여부에 따라 ‘기존도시’와 ‘계획도시’ 개념으로 구분하고 각 단계별 E-GIS DB 구축 알고리즘을 제시하였다. E-GIS DB는 건물의 공간정보와 속성정보를 연결하는 2D 건물 데이터 생성 기술과 3D GIS 데이터로 구축되며 에너지수요예측 입력조건으로 활용하기 위해 mesh 단위 DB로 변환되었다. 도시계획단계에서 구축되는 E-GIS mesh DB의 대안시나리오를 제시하여 친환경 도시계획에 적합한 도시계획 단계를 구체화하였다. [제 3장. E-GIS DB를 활용한 도시에너지 수요예측]에서는 에너지절감형 친환경 도시의 에너지수요예측을 지원할 수 있는 국내외 에너지원단위 현황을 파악하고 도시계획단계의 에너지수요예측에 활용되는 원단위 DB 사양 및 구축방안을 제시하였다. 보다 정밀한 도시에너지 수요예측을 위해 여름철 도시기후현상에 따른 에너지사용량의 검토가 가능한 도시기후시뮬레이션시스템 연계 냉방기 수요예측 알고리즘을 제시하였다. 한편 겨울철 주거의 복사난방이 일반적인 국내 도시의 에너지사용량 검토는 열회로망법에 의한 건물에너지시뮬레이션을 연계한 난방기 및 중간기 수요예측 알고리즘을 통해 일련의 도시에너지 수요예측 프로세스로 제시되었다. E-GIS DB 구축 시 취득한 시설물 계획정보 DB를 바탕으로 에너지원단위 DB, 도시의 에너지사용 시설 통계 DB와, 도시에너지 수요예측 알고리즘을 도시에너지 수요예측 시스템화하여 연간 8760시간의 열·전기 에너지사용량을 예측하였다. [제 4장. E-GIS DB를 활용한 도시에너지 공급계획] 에서는 에너지사용계획서의 에너지공급계획을 BAU(기존 시나리오)로 설정하고 에너지절감 및 탄소저감을 위한 대안시나리오들을 제시하였다. 시나리오별 평가항목을 설정하고 정량적 평가를 위한 항목으로 ①경제성(LCC), ②탄소배출량(LCCO2), ③에너지자립도, ④공급안정성과 항목별 평가기준을 제시한다. 도시의 에너지시스템 입지에 영향을 미치는 현행 에너지관련 법・제도, 에너지공급설비의 결정기준과 설치기준, 도시의 에너지수급정보, 도시의 지리・기후 정보를 환경・에너지계획정보로 통합하여 인공신경망알고리즘을 작성하고 ‘도시에너지 공급시스템’의 최적입지 선정방안을 제시하였다. [제 5장. E-GIS DB 기반 도시에너지 수요예측 및 공급방안 적용성 검토]에서는 실제 계획 중인 국내도시에 2, 3, 4장에서 제시한 E-GIS 모델링기술, 도시에너지 수요예측 및 공급계획 프로세스와 계획지원기술을 적용하였다. 현재 도시계획이 진행되고 있는 국내 도시 중 광명시흥 보금자리 지구를 대상으로 한 연구결과 E-GIS DB 구축, 연간 8760시간의 열·전기사용량 및 시각별 에너지수요예측 회귀식을 도출하며 에너지공급시나리오의 제시와 함께 에너지시스템입지를 지원할 수 있는 신경망알고리즘 및 입지적합도 맵을 도출하였다. [제 6장. 결론]에서는 본 연구의 결과 및 성과를 요약하였다. 그림 1.6에 본 연구의 흐름을 나타내었다.
본 연구는 친환경 도시계획지원 개념 및 기술사양을 제시한 1장과 친환경 도시계획 프로세스 및 기술 알고리즘을 제시한 2장∼4장, 국내 계획도시를 대상으로 이상의 기술 적용성을 검토한 5장, 결론의 6장으로 구성된다. [제 1장. 서론]에서는 지속가능한개발의 관점에서 ‘친환경 도시‘ 창출을 위한 도시계획의 필요성 증대에 따라 친환경 도시계획 프로세스를 제안하고 각 프로세스를 지원하는 계획지원 기술로 ① 도시공간 모델링 기술, ②도시에너지 수요예측 기술, ③도시에너지 공급계획 기술이 필요함을 제시하였다. [제 2장. 환경·에너지계획정보(E-GIS DB)의 개요 및 DB 구축]에서는 도시관리계획 레벨에서 ‘환경·에너지정보’를 도시계획정보와 함께 통합적으로 관리하여 도시계획을 지원할 수 있는 '환경·에너지계획정보' 개념을 제시하였다. 도시개발 단계를 건물군 계획과 토지피복 계획 확정여부에 따라 ‘기존도시’와 ‘계획도시’ 개념으로 구분하고 각 단계별 E-GIS DB 구축 알고리즘을 제시하였다. E-GIS DB는 건물의 공간정보와 속성정보를 연결하는 2D 건물 데이터 생성 기술과 3D GIS 데이터로 구축되며 에너지수요예측 입력조건으로 활용하기 위해 mesh 단위 DB로 변환되었다. 도시계획단계에서 구축되는 E-GIS mesh DB의 대안시나리오를 제시하여 친환경 도시계획에 적합한 도시계획 단계를 구체화하였다. [제 3장. E-GIS DB를 활용한 도시에너지 수요예측]에서는 에너지절감형 친환경 도시의 에너지수요예측을 지원할 수 있는 국내외 에너지원단위 현황을 파악하고 도시계획단계의 에너지수요예측에 활용되는 원단위 DB 사양 및 구축방안을 제시하였다. 보다 정밀한 도시에너지 수요예측을 위해 여름철 도시기후현상에 따른 에너지사용량의 검토가 가능한 도시기후시뮬레이션시스템 연계 냉방기 수요예측 알고리즘을 제시하였다. 한편 겨울철 주거의 복사난방이 일반적인 국내 도시의 에너지사용량 검토는 열회로망법에 의한 건물에너지시뮬레이션을 연계한 난방기 및 중간기 수요예측 알고리즘을 통해 일련의 도시에너지 수요예측 프로세스로 제시되었다. E-GIS DB 구축 시 취득한 시설물 계획정보 DB를 바탕으로 에너지원단위 DB, 도시의 에너지사용 시설 통계 DB와, 도시에너지 수요예측 알고리즘을 도시에너지 수요예측 시스템화하여 연간 8760시간의 열·전기 에너지사용량을 예측하였다. [제 4장. E-GIS DB를 활용한 도시에너지 공급계획] 에서는 에너지사용계획서의 에너지공급계획을 BAU(기존 시나리오)로 설정하고 에너지절감 및 탄소저감을 위한 대안시나리오들을 제시하였다. 시나리오별 평가항목을 설정하고 정량적 평가를 위한 항목으로 ①경제성(LCC), ②탄소배출량(LCCO2), ③에너지자립도, ④공급안정성과 항목별 평가기준을 제시한다. 도시의 에너지시스템 입지에 영향을 미치는 현행 에너지관련 법・제도, 에너지공급설비의 결정기준과 설치기준, 도시의 에너지수급정보, 도시의 지리・기후 정보를 환경・에너지계획정보로 통합하여 인공신경망알고리즘을 작성하고 ‘도시에너지 공급시스템’의 최적입지 선정방안을 제시하였다. [제 5장. E-GIS DB 기반 도시에너지 수요예측 및 공급방안 적용성 검토]에서는 실제 계획 중인 국내도시에 2, 3, 4장에서 제시한 E-GIS 모델링기술, 도시에너지 수요예측 및 공급계획 프로세스와 계획지원기술을 적용하였다. 현재 도시계획이 진행되고 있는 국내 도시 중 광명시흥 보금자리 지구를 대상으로 한 연구결과 E-GIS DB 구축, 연간 8760시간의 열·전기사용량 및 시각별 에너지수요예측 회귀식을 도출하며 에너지공급시나리오의 제시와 함께 에너지시스템입지를 지원할 수 있는 신경망알고리즘 및 입지적합도 맵을 도출하였다. [제 6장. 결론]에서는 본 연구의 결과 및 성과를 요약하였다. 그림 1.6에 본 연구의 흐름을 나타내었다.
This study aims at suggesting urban planning process and developing a Planning Supporting System for ‘Energy Saving Green City’ creation at the point of ‘Sustainable Development’. This study consists of 6 chapters. The concept of ‘Energy Saving Green City’ and the specifications for ' Energy&environ...
This study aims at suggesting urban planning process and developing a Planning Supporting System for ‘Energy Saving Green City’ creation at the point of ‘Sustainable Development’. This study consists of 6 chapters. The concept of ‘Energy Saving Green City’ and the specifications for ' Energy&environment - Information Supporting System' were suggested in Chapter1. Urban energy planning process was proposed complementarily for 'Green City Planning' and the algorithm of the Planning Supporting System was deduced in Chapter2∼Chapter4. The performance and adaptability of the technology stated above were examined at a Korean City on-planning in Chapter5. The results of this study were summarized as conclusions in Chapter6. [Chapter1. Introduction] describes Environmental Friendly City Model and Planning Process according to the increasing necessity of ‘Energy Saving Green City’. 3 technologies like ①Urban Spatial Modeling, ②Urban Energy Consumption, ③Urban Energy Supply Planning technologies were suggested which are able to support sustainable urban energy planning. [Chapter2. The Concept and the Methodology of E-GIS DB Construction] suggested ‘E-GIS(Energy&environment-Geographic Information System) DB‘ which is a systematical planning information on the side of urban planning, energy managing and environmental planning. E-GIS modeling system was suggested as a Planning Supporting System. Method of E-GIS DB construction which this study suggested was distinguished by ‘Existing City’ and ‘On-Planning City' differently from urban planning stage by the confirmation of building and land cover planning. E-GIS DB consists of 2D building linked with building spatial and official building management information data, 3D GIS Data and mesh DB which was converted from 2D GIS for using as input conditions of energy consumption estimation. Specific and acceptable "Urban Management Planning Stage" was statistically evaluated by the 'Urban Planning Scenarios' reflecting urban environment and energy point of view. [Chapter3. Urban Energy Consumption Estimation based on E-GIS DB] checked into World “Energy Consumption Units” for calculating more reasonable Urban Energy Demand than existing level. It proposed the specifications and construction methodology of “Energy Consumption Units” for estimating urban energy consumption on the urban planning stage. UCSS based 'Energy Consumption Algorithm for Cooling Season' and SimHeat based 'Energy Consumption Algorithm for Heating Season' were suggested for calculating energy consumption with high accuracy. Urban Energy Consumption Algorithm was systemized with 'Energy Consumption Units', statistic values of urban energy consuming facility linked with planning information of E-GIS DB, which is possible to calculate 8760 hours of heat and electricity consumption per year. [Chapter4. Urban Energy Supply Planning based on E-GIS DB] set 'Energy Supply Scenarios' as BAU of existing "Urban Energy Use Plan" and alternative scenarios for energy saving and carbon lowering. The valuation index of the scenarios were set as ①LCC, ②LCCO2, ③'Energy Self Sufficiency', ④'Energy Supply Stability'. ANN algorithm was deduced by integrating urban energy demand and supply information, geographic and climate DB and energy related urban laws which affect Urban Energy System Location. [Chapter5. Adaptability Examination of Energy Consumption Estimation and Supply Planning based on E-GIS DB] applied the ①Urban Spatial Modeling, ②Urban Energy Consumption, and ③Urban Energy Supply Planning technologies on Residential Development District in Gwangmyeong and Siheung in Korea. From the result, E-GIS DB of the District was completed, 8760 hours of heat and electricity consumption a year was calculated, multiple regression equation of timely energy demand was deduced, and 'Energy Supply Scenarios' were suggested and evaluated. Finally, the grade map of 'Energy System Location Acceptability' was deduced using aboved stated ANN algorithm development. [Chapter6. Conclusion] summarized the result of technical development based on Visual C+ which satisfies the target performances of ‘Energy&environment-Information Supporting System’.
This study aims at suggesting urban planning process and developing a Planning Supporting System for ‘Energy Saving Green City’ creation at the point of ‘Sustainable Development’. This study consists of 6 chapters. The concept of ‘Energy Saving Green City’ and the specifications for ' Energy&environment - Information Supporting System' were suggested in Chapter1. Urban energy planning process was proposed complementarily for 'Green City Planning' and the algorithm of the Planning Supporting System was deduced in Chapter2∼Chapter4. The performance and adaptability of the technology stated above were examined at a Korean City on-planning in Chapter5. The results of this study were summarized as conclusions in Chapter6. [Chapter1. Introduction] describes Environmental Friendly City Model and Planning Process according to the increasing necessity of ‘Energy Saving Green City’. 3 technologies like ①Urban Spatial Modeling, ②Urban Energy Consumption, ③Urban Energy Supply Planning technologies were suggested which are able to support sustainable urban energy planning. [Chapter2. The Concept and the Methodology of E-GIS DB Construction] suggested ‘E-GIS(Energy&environment-Geographic Information System) DB‘ which is a systematical planning information on the side of urban planning, energy managing and environmental planning. E-GIS modeling system was suggested as a Planning Supporting System. Method of E-GIS DB construction which this study suggested was distinguished by ‘Existing City’ and ‘On-Planning City' differently from urban planning stage by the confirmation of building and land cover planning. E-GIS DB consists of 2D building linked with building spatial and official building management information data, 3D GIS Data and mesh DB which was converted from 2D GIS for using as input conditions of energy consumption estimation. Specific and acceptable "Urban Management Planning Stage" was statistically evaluated by the 'Urban Planning Scenarios' reflecting urban environment and energy point of view. [Chapter3. Urban Energy Consumption Estimation based on E-GIS DB] checked into World “Energy Consumption Units” for calculating more reasonable Urban Energy Demand than existing level. It proposed the specifications and construction methodology of “Energy Consumption Units” for estimating urban energy consumption on the urban planning stage. UCSS based 'Energy Consumption Algorithm for Cooling Season' and SimHeat based 'Energy Consumption Algorithm for Heating Season' were suggested for calculating energy consumption with high accuracy. Urban Energy Consumption Algorithm was systemized with 'Energy Consumption Units', statistic values of urban energy consuming facility linked with planning information of E-GIS DB, which is possible to calculate 8760 hours of heat and electricity consumption per year. [Chapter4. Urban Energy Supply Planning based on E-GIS DB] set 'Energy Supply Scenarios' as BAU of existing "Urban Energy Use Plan" and alternative scenarios for energy saving and carbon lowering. The valuation index of the scenarios were set as ①LCC, ②LCCO2, ③'Energy Self Sufficiency', ④'Energy Supply Stability'. ANN algorithm was deduced by integrating urban energy demand and supply information, geographic and climate DB and energy related urban laws which affect Urban Energy System Location. [Chapter5. Adaptability Examination of Energy Consumption Estimation and Supply Planning based on E-GIS DB] applied the ①Urban Spatial Modeling, ②Urban Energy Consumption, and ③Urban Energy Supply Planning technologies on Residential Development District in Gwangmyeong and Siheung in Korea. From the result, E-GIS DB of the District was completed, 8760 hours of heat and electricity consumption a year was calculated, multiple regression equation of timely energy demand was deduced, and 'Energy Supply Scenarios' were suggested and evaluated. Finally, the grade map of 'Energy System Location Acceptability' was deduced using aboved stated ANN algorithm development. [Chapter6. Conclusion] summarized the result of technical development based on Visual C+ which satisfies the target performances of ‘Energy&environment-Information Supporting System’.
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.