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오늘날 오피스 건물에 아트리움과 같은 대공간을 구축하는 건축물이 널리 보급되고 있다. 아트리움의 경우 넓은 채광창과 높은 층고를 통해 재실자에 시각적 개방감과 공간의 쾌적성 제공 및 공간 활용의 활용성을 증가시키는 역할을 한다. 이러한 대공간은 보편적인 건축공간과는 다른 측성을 갖는데 그중 가장 두드러진 특성은 공조 공간의 큰 체적으로 인해 상하온도차가 크게 발생하고 냉난방 제어 시스템에 대한 반응이 길어 실내 환경을 조절하는데 어려움이 있다. 따라서 대공간의 공조 계획 시 해당 공간에서 발생하는 온도 성층화를 고려하여 열환경을 보다 정확하고 빠르게 예측할 필요성이 있다. 본 연구에서는 단위 에너지에 대한 공간의 응답계수를 이용하여 위와 같은 동적 ...

오늘날 오피스 건물에 아트리움과 같은 대공간을 구축하는 건축물이 널리 보급되고 있다. 아트리움의 경우 넓은 채광창과 높은 층고를 통해 재실자에 시각적 개방감과 공간의 쾌적성 제공 및 공간 활용의 활용성을 증가시키는 역할을 한다. 이러한 대공간은 보편적인 건축공간과는 다른 측성을 갖는데 그중 가장 두드러진 특성은 공조 공간의 큰 체적으로 인해 상하온도차가 크게 발생하고 냉난방 제어 시스템에 대한 반응이 길어 실내 환경을 조절하는데 어려움이 있다. 따라서 대공간의 공조 계획 시 해당 공간에서 발생하는 온도 성층화를 고려하여 열환경을 보다 정확하고 빠르게 예측할 필요성이 있다. 본 연구에서는 단위 에너지에 대한 공간의 응답계수를 이용하여 위와 같은 동적 열부하 해석을 보다 정확하고 빠르게 계산하는 것을 목적으로 한다. 대공간의 기류 패턴을 일정한 형태로 분류하고 적절한 무차원수로 일반화 하여 대공간에 유입된 열류가 공간에 미치는 영향을 시간의 변화와 함께 나타나는 공간의 응답계수를 사용하여 예측하는 방법을 사용할 것이다. 이를 통해 대공간에 나타나는 온도분포 예측하고 대공간과 인접한 공간 사이에 발생하는 열교환을 해석할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

These days large space like atrium is widely constructed. The benefits of using large space is obvious, It can induce more daylight than ordinary office building’s windows. And Occupants will be exposed in visually comfort conditions. But there are some difficulty of simulating thermal conditions in...

These days large space like atrium is widely constructed. The benefits of using large space is obvious, It can induce more daylight than ordinary office building’s windows. And Occupants will be exposed in visually comfort conditions. But there are some difficulty of simulating thermal conditions in large space. Because of high ceiling, thermal stratification can be occurred. It is hard to analyze indoor flow field, because it continuously changing. By using CFD simulation’s unsteady state model, it can reflect thermal stratification. But it is very time consuming works. For efficient design of cooling and heating system for large space, it is necessary to predict indoor thermal condition fast and easily. Three-dimensional thermal response method can achieve fast and more accurate time-series analysis. With the concept of ‘Archimedes number’, this method can analyze long term thermal condition in large space considering thermal stratification. In this paper, I show the examples of calculating three-dimensional thermal response factor in atrium. As a results, I simulates large space’s temperature distribution based on time-series in a day fast and easily by using three-dimensional thermal response factors.

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