건물의 에너지 소비에 영향을 주는 요소는 건물이 위치한 지역의 기후, 건물의 디자인, 건물에 사용된 시스템, 건물의 운영방법이 해당된다. 각각의 요소들은 건물에 부여된 기능에 따라 결정되고, 기능에 따른 재실 밀도나 스케줄에 따라 건물의 운영방법이 정해진다.
본 논문은 에너지 소비량에 영향을 주는 요소들 중에서 운영방법에 관점을 두고 에너지 소비량과 건물의 운영방법 사이에는 특별한 관계가 나타나는가, 그리고 관계를 분석하기 위해서는 어떤 방법의 분석에 필요한가에 대한 의문을 해결하는데 목적을 두었다.
연구를 위해 기능이 다르고 운영방법이 뚜렷하게 비교되는 병원, 오피스, 호텔을 대상으로 하여 재실특징과 운영방법에 대한 조사를 진행했다. 병원에서 나타나는 뚜렷한 특징은 각 부서의 기능에 따라 운영 시간이 달라진다는 것과 24시간 연중무휴로 운영되는 부분이 있다는 것이다. 호텔은 24시간 연중무휴로 운영되며 오피스는 규칙적인 출퇴근 시간이 있으며 주말에는 재실밀도가 0에 가깝다는 것으로 세 가지 건물 모두 비교 가능한 특징을 보였다.
재실특징과 운영방법 분석 내용을 바탕으로 각 건물의 2014년 전기 소비량 데이터를 다양한 방법으로 분석하여 운영 스케줄과 에너지 소비량 사이의 관계, 재실 밀도와 에너지 소비량의 관계, 기능에 따른 Peak Demand가 발생하는 시간과 이와 관련된 특징들, 재실 스케줄과 에너지 소비량의 관계에서 나타나는 특징 등에 대해 연구를 진행했다. 연구 결과 병원은 외래 진료부의 운영 시간에 따라 많은 특성들이 나타났다. 호텔은 에너지를 사용하는 주체가 항상 바뀌기 때문에 전체적인 운영 스케줄보다는 객실의 운영 상태가 호텔의 전기 소비량에 영향을 주게 되는 것으로 나타났다. 오피스의 규칙적인 운영 스케줄과 재실 밀도 또한 전기 소비량에 반영되어 드러났으며 타 건물과 비교하기에 유용한 형태의 결과를 도출했다.
각 분석을 통해서 연구의 시작점이 되었던 의문에 대한 해결이 가능했으며 다양하게 진행되었던 분석 방법에 대한 정리가 필요하다고 판단했다. 각 ...
건물의 에너지 소비에 영향을 주는 요소는 건물이 위치한 지역의 기후, 건물의 디자인, 건물에 사용된 시스템, 건물의 운영방법이 해당된다. 각각의 요소들은 건물에 부여된 기능에 따라 결정되고, 기능에 따른 재실 밀도나 스케줄에 따라 건물의 운영방법이 정해진다.
본 논문은 에너지 소비량에 영향을 주는 요소들 중에서 운영방법에 관점을 두고 에너지 소비량과 건물의 운영방법 사이에는 특별한 관계가 나타나는가, 그리고 관계를 분석하기 위해서는 어떤 방법의 분석에 필요한가에 대한 의문을 해결하는데 목적을 두었다.
연구를 위해 기능이 다르고 운영방법이 뚜렷하게 비교되는 병원, 오피스, 호텔을 대상으로 하여 재실특징과 운영방법에 대한 조사를 진행했다. 병원에서 나타나는 뚜렷한 특징은 각 부서의 기능에 따라 운영 시간이 달라진다는 것과 24시간 연중무휴로 운영되는 부분이 있다는 것이다. 호텔은 24시간 연중무휴로 운영되며 오피스는 규칙적인 출퇴근 시간이 있으며 주말에는 재실밀도가 0에 가깝다는 것으로 세 가지 건물 모두 비교 가능한 특징을 보였다.
재실특징과 운영방법 분석 내용을 바탕으로 각 건물의 2014년 전기 소비량 데이터를 다양한 방법으로 분석하여 운영 스케줄과 에너지 소비량 사이의 관계, 재실 밀도와 에너지 소비량의 관계, 기능에 따른 Peak Demand가 발생하는 시간과 이와 관련된 특징들, 재실 스케줄과 에너지 소비량의 관계에서 나타나는 특징 등에 대해 연구를 진행했다. 연구 결과 병원은 외래 진료부의 운영 시간에 따라 많은 특성들이 나타났다. 호텔은 에너지를 사용하는 주체가 항상 바뀌기 때문에 전체적인 운영 스케줄보다는 객실의 운영 상태가 호텔의 전기 소비량에 영향을 주게 되는 것으로 나타났다. 오피스의 규칙적인 운영 스케줄과 재실 밀도 또한 전기 소비량에 반영되어 드러났으며 타 건물과 비교하기에 유용한 형태의 결과를 도출했다.
각 분석을 통해서 연구의 시작점이 되었던 의문에 대한 해결이 가능했으며 다양하게 진행되었던 분석 방법에 대한 정리가 필요하다고 판단했다. 각 분석 단계에서 사용했던 데이터들을 어떤 방법으로 나누었는지 Annually, Monthly, Daily, Hourly 단위로 나누어 분석 프로세스에 대한 정리를 하며 연구 방법을 단계적으로 나열하고 각 단계에서 도출할 수 있는 내용을 정리했다.
본 논문은 건물의 기능과 운영상의 특징, 그리고 건물의 에너지 소비량 사이에 관계에 대한 의문을 바탕으로 진행되었다. 연구를 진행하기 위해 건물의 에너지 소비와 관련된 다양한 데이터를 사용하여 분석을 진행했다. 연구 결과 건물의 기능에 따른 운영상의 특징이 건물의 에너지 소비량 데이터에 반영되어 나타나고 있다는 결과를 도출하고, 각 분석 단계에 대한 프로세스를 정리하며 연구를 마무리했다.
각 건물의 실제 에너지 사용 요소들(냉방, 난방, 조명 등)을 알 수 있는데 한계가 있지만 실제 데이터를 사용했으며, 신뢰성 있는 기준을 바탕으로 분석을 진행했다는 점에서 신뢰성을 얻을 수 있다고 생각한다. 추후 분석 내용을 바탕으로 운영방법의 관점에서 각 건물들의 에너지 절감을 위한 대안 도출이 가능할 것이며, 분석 방법에 있어서 새로운 관점으로 분석한 부분에서 연구의 가치를 확인 할 수 있을 것이라 생각한다.
건물의 에너지 소비에 영향을 주는 요소는 건물이 위치한 지역의 기후, 건물의 디자인, 건물에 사용된 시스템, 건물의 운영방법이 해당된다. 각각의 요소들은 건물에 부여된 기능에 따라 결정되고, 기능에 따른 재실 밀도나 스케줄에 따라 건물의 운영방법이 정해진다.
본 논문은 에너지 소비량에 영향을 주는 요소들 중에서 운영방법에 관점을 두고 에너지 소비량과 건물의 운영방법 사이에는 특별한 관계가 나타나는가, 그리고 관계를 분석하기 위해서는 어떤 방법의 분석에 필요한가에 대한 의문을 해결하는데 목적을 두었다.
연구를 위해 기능이 다르고 운영방법이 뚜렷하게 비교되는 병원, 오피스, 호텔을 대상으로 하여 재실특징과 운영방법에 대한 조사를 진행했다. 병원에서 나타나는 뚜렷한 특징은 각 부서의 기능에 따라 운영 시간이 달라진다는 것과 24시간 연중무휴로 운영되는 부분이 있다는 것이다. 호텔은 24시간 연중무휴로 운영되며 오피스는 규칙적인 출퇴근 시간이 있으며 주말에는 재실밀도가 0에 가깝다는 것으로 세 가지 건물 모두 비교 가능한 특징을 보였다.
재실특징과 운영방법 분석 내용을 바탕으로 각 건물의 2014년 전기 소비량 데이터를 다양한 방법으로 분석하여 운영 스케줄과 에너지 소비량 사이의 관계, 재실 밀도와 에너지 소비량의 관계, 기능에 따른 Peak Demand가 발생하는 시간과 이와 관련된 특징들, 재실 스케줄과 에너지 소비량의 관계에서 나타나는 특징 등에 대해 연구를 진행했다. 연구 결과 병원은 외래 진료부의 운영 시간에 따라 많은 특성들이 나타났다. 호텔은 에너지를 사용하는 주체가 항상 바뀌기 때문에 전체적인 운영 스케줄보다는 객실의 운영 상태가 호텔의 전기 소비량에 영향을 주게 되는 것으로 나타났다. 오피스의 규칙적인 운영 스케줄과 재실 밀도 또한 전기 소비량에 반영되어 드러났으며 타 건물과 비교하기에 유용한 형태의 결과를 도출했다.
각 분석을 통해서 연구의 시작점이 되었던 의문에 대한 해결이 가능했으며 다양하게 진행되었던 분석 방법에 대한 정리가 필요하다고 판단했다. 각 분석 단계에서 사용했던 데이터들을 어떤 방법으로 나누었는지 Annually, Monthly, Daily, Hourly 단위로 나누어 분석 프로세스에 대한 정리를 하며 연구 방법을 단계적으로 나열하고 각 단계에서 도출할 수 있는 내용을 정리했다.
본 논문은 건물의 기능과 운영상의 특징, 그리고 건물의 에너지 소비량 사이에 관계에 대한 의문을 바탕으로 진행되었다. 연구를 진행하기 위해 건물의 에너지 소비와 관련된 다양한 데이터를 사용하여 분석을 진행했다. 연구 결과 건물의 기능에 따른 운영상의 특징이 건물의 에너지 소비량 데이터에 반영되어 나타나고 있다는 결과를 도출하고, 각 분석 단계에 대한 프로세스를 정리하며 연구를 마무리했다.
각 건물의 실제 에너지 사용 요소들(냉방, 난방, 조명 등)을 알 수 있는데 한계가 있지만 실제 데이터를 사용했으며, 신뢰성 있는 기준을 바탕으로 분석을 진행했다는 점에서 신뢰성을 얻을 수 있다고 생각한다. 추후 분석 내용을 바탕으로 운영방법의 관점에서 각 건물들의 에너지 절감을 위한 대안 도출이 가능할 것이며, 분석 방법에 있어서 새로운 관점으로 분석한 부분에서 연구의 가치를 확인 할 수 있을 것이라 생각한다.
The factors affecting energy consumption of building are building design, system design, and operation. Each factors are decided the function of buildings, and function of building is affecting occupant density and occupancy schedule. Buildings operation method is decided by features of Occupancy.
...
The factors affecting energy consumption of building are building design, system design, and operation. Each factors are decided the function of buildings, and function of building is affecting occupant density and occupancy schedule. Buildings operation method is decided by features of Occupancy.
This paper started from the following question. : Does Building energy consumption have relationship with building operation, and What is the method for analysis about that relationship?
To get answer, focused on hospital, hotel, and office, which has different features of occupancy and operation. First, the investigation about three buildings operation method is needed. Second, analysis and compare for energy consumption data of hospital, hotel, office.
Most significant feature of hospitals operation is time of OPD(Out Patient Department)'s operation. Feature of hotels operation is the hotel have the same schedule for everyday. And Office’s that is the duty hour is same for weekday and not work on weekends.
The result of the analysis and comparison about buildings energy consumption data is buildings operation method is reflected in buildings energy use data. And each building has own features for relationship about energy consumption data. Each step of analysis is organized to process model.
Three Buildings detailed energy use factors are difficult to know. But used data for analysis are real time electricity usage data and reliable references are used for analysis. Based on this paper, each buildings energy saving alternatives related to the buildings operation can be derived and it is worth studying due to the new access to analysis method.
The factors affecting energy consumption of building are building design, system design, and operation. Each factors are decided the function of buildings, and function of building is affecting occupant density and occupancy schedule. Buildings operation method is decided by features of Occupancy.
This paper started from the following question. : Does Building energy consumption have relationship with building operation, and What is the method for analysis about that relationship?
To get answer, focused on hospital, hotel, and office, which has different features of occupancy and operation. First, the investigation about three buildings operation method is needed. Second, analysis and compare for energy consumption data of hospital, hotel, office.
Most significant feature of hospitals operation is time of OPD(Out Patient Department)'s operation. Feature of hotels operation is the hotel have the same schedule for everyday. And Office’s that is the duty hour is same for weekday and not work on weekends.
The result of the analysis and comparison about buildings energy consumption data is buildings operation method is reflected in buildings energy use data. And each building has own features for relationship about energy consumption data. Each step of analysis is organized to process model.
Three Buildings detailed energy use factors are difficult to know. But used data for analysis are real time electricity usage data and reliable references are used for analysis. Based on this paper, each buildings energy saving alternatives related to the buildings operation can be derived and it is worth studying due to the new access to analysis method.
주제어
#에너지 소비 특성
#데이터 분석
#에너지 소비 패턴
#재실특징
#운영방법
#병원
#호텔
#오피스
#feature of energy consumption
#data analysis
#pattern of energy consumption data
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#operation
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#hotel
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학위논문 정보
저자
김화영
학위수여기관
연세대학교 대학원
학위구분
국내석사
학과
건축공학과
지도교수
이승복
발행연도
2016
총페이지
viii, 93장
키워드
에너지 소비 특성,
데이터 분석,
에너지 소비 패턴,
재실특징,
운영방법,
병원,
호텔,
오피스,
feature of energy consumption,
data analysis,
pattern of energy consumption data,
occupancy,
operation,
hospital,
hotel,
office
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