기후변화에 대응하기 위해 각종 분야에서 많은 노력을 기울이고 있으며 건축 분야에서는 신축 건축물의 에너지 성능 향상뿐 아니라 기존 건축물의 에너지 절약 및 효율향상에도 많은 관심을 기울이고 있다. 기존 건축물의 성능 향상을 위해서 성능 예측과 요소 기술 개선에 많은 시간과 비용을 들이게 된다. 주로 사용하는 해석적 방법은 시뮬레이션 툴을 사용하여 성능을 예측할 수 있으나 예측 불확실성이 크고 오랜 시간이 걸리는 등의 단점을 지니고, 실증적 방법은 빠르고 간편하나 국내에서 많은 연구가 이루어지지 않고, 한정적으로 진행되고 있다. 이에 두 방법을 복합적으로 사용하기 위해 ...
기후변화에 대응하기 위해 각종 분야에서 많은 노력을 기울이고 있으며 건축 분야에서는 신축 건축물의 에너지 성능 향상뿐 아니라 기존 건축물의 에너지 절약 및 효율향상에도 많은 관심을 기울이고 있다. 기존 건축물의 성능 향상을 위해서 성능 예측과 요소 기술 개선에 많은 시간과 비용을 들이게 된다. 주로 사용하는 해석적 방법은 시뮬레이션 툴을 사용하여 성능을 예측할 수 있으나 예측 불확실성이 크고 오랜 시간이 걸리는 등의 단점을 지니고, 실증적 방법은 빠르고 간편하나 국내에서 많은 연구가 이루어지지 않고, 한정적으로 진행되고 있다. 이에 두 방법을 복합적으로 사용하기 위해 회귀분석을 이용하고 실제 건물을 대상으로 에너지 소비량 변화를 단열과 내부발열 수준의 변화에 중점을 두고 연구하였다. 단순히 단열 개선을 통해 33% 정도의 냉난방 에너지를 절감할 수 있을 것으로 예측되었으며 나아가 회귀식의 변화를 연구하였다. 연구 결과에서 케이스 검색을 통해 내부발열 수준과 단열값의 변경에 따른 건물의 에너지 성능 곡선을 예측할 수 있으며 회귀식 예측을 통해 변화하는 기후 적용 등 응용이 가능하다. 연구를 바탕으로 공공청사 및 사무용 건물에서 단열 변경에 따른 에너지 소비량 변화를 빠르게 예측할 수 있을 것이며 건물 에너지 성능 향상을 위한 의사결정 및 근거자료로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
기후변화에 대응하기 위해 각종 분야에서 많은 노력을 기울이고 있으며 건축 분야에서는 신축 건축물의 에너지 성능 향상뿐 아니라 기존 건축물의 에너지 절약 및 효율향상에도 많은 관심을 기울이고 있다. 기존 건축물의 성능 향상을 위해서 성능 예측과 요소 기술 개선에 많은 시간과 비용을 들이게 된다. 주로 사용하는 해석적 방법은 시뮬레이션 툴을 사용하여 성능을 예측할 수 있으나 예측 불확실성이 크고 오랜 시간이 걸리는 등의 단점을 지니고, 실증적 방법은 빠르고 간편하나 국내에서 많은 연구가 이루어지지 않고, 한정적으로 진행되고 있다. 이에 두 방법을 복합적으로 사용하기 위해 회귀분석을 이용하고 실제 건물을 대상으로 에너지 소비량 변화를 단열과 내부발열 수준의 변화에 중점을 두고 연구하였다. 단순히 단열 개선을 통해 33% 정도의 냉난방 에너지를 절감할 수 있을 것으로 예측되었으며 나아가 회귀식의 변화를 연구하였다. 연구 결과에서 케이스 검색을 통해 내부발열 수준과 단열값의 변경에 따른 건물의 에너지 성능 곡선을 예측할 수 있으며 회귀식 예측을 통해 변화하는 기후 적용 등 응용이 가능하다. 연구를 바탕으로 공공청사 및 사무용 건물에서 단열 변경에 따른 에너지 소비량 변화를 빠르게 예측할 수 있을 것이며 건물 에너지 성능 향상을 위한 의사결정 및 근거자료로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
To cope with cliate change, in the field of architecture, we are paying a lot of attention not only to improving the energy performance of new construction buildings, but also to energy conservation and efficiency improvement of existing buildings. In order to improve the performance of existing bui...
To cope with cliate change, in the field of architecture, we are paying a lot of attention not only to improving the energy performance of new construction buildings, but also to energy conservation and efficiency improvement of existing buildings. In order to improve the performance of existing buildings, it takes much time and expense to improve performance. The analytical method that is mainly used can predict the performance by using the simulation tool, but it has disadvantages such as large uncertainty of prediction and long time. The empirical method is quick and simple, but few studies have been conducted, and only limited progress has been done. Regression analysis was used to combine the two methods, and the change of energy consumption in the actual building was studied focusing on the change of U-value and internal heat gain level. It was predicted that the improvement of insulation would save 33% of the heating and cooling energy and further study the change of the regression equation. From the results of the study, it is possible to predict the energy performance curve of the building according to the change of the internal heat gain level and the U-value through the case search. Based on the research, it is expected that the change of energy consumption due to insulation change in public office buildings and office buildings can be predicted rapidly and it can be used as decision making and basis data for building energy performance improvement.
To cope with cliate change, in the field of architecture, we are paying a lot of attention not only to improving the energy performance of new construction buildings, but also to energy conservation and efficiency improvement of existing buildings. In order to improve the performance of existing buildings, it takes much time and expense to improve performance. The analytical method that is mainly used can predict the performance by using the simulation tool, but it has disadvantages such as large uncertainty of prediction and long time. The empirical method is quick and simple, but few studies have been conducted, and only limited progress has been done. Regression analysis was used to combine the two methods, and the change of energy consumption in the actual building was studied focusing on the change of U-value and internal heat gain level. It was predicted that the improvement of insulation would save 33% of the heating and cooling energy and further study the change of the regression equation. From the results of the study, it is possible to predict the energy performance curve of the building according to the change of the internal heat gain level and the U-value through the case search. Based on the research, it is expected that the change of energy consumption due to insulation change in public office buildings and office buildings can be predicted rapidly and it can be used as decision making and basis data for building energy performance improvement.
주제어
#건물 에너지 소비 건물 에너지 분석 시뮬레이션 회귀 분석 단열 내부발열 retrofit building energy consumption analysis of building energy simulation U-value internal heat gain regression analysis
학위논문 정보
저자
최기원
학위수여기관
연세대학교 대학원
학위구분
국내석사
학과
건축공학과
지도교수
이승복
발행연도
2017
총페이지
v, 72장
키워드
건물 에너지 소비 건물 에너지 분석 시뮬레이션 회귀 분석 단열 내부발열 retrofit building energy consumption analysis of building energy simulation U-value internal heat gain regression analysis
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