초록 ▼

연구의 목적 및 내용
빌딩 시뮬레이션 모델은 복잡한 물리적 현상을 수학적 방정식으로 모사할 수 있는 능력들로 인해, 시스템들의 상태를 예측하고, 평가하기 위한 결정적 예측도구로 사용되고 있다.
하지만, 결정적 예측은 현실세계의 불확실성을 반영하지 못하여 의사결정자에게 유용한 정보를 제공하는데 한계가 있다. 확률적 접근은 전술된 문제를 해결하기 위한 방법이지만, 아직까지 결정적 접근으로 수행되고 있다. 이를 위해, 시뮬레이션 연산시간 문제 해결과 사용자 편이성을 고려한 자동화 툴 개발이 필요하다.
본 연구과제에서는 건

연구의 목적 및 내용
빌딩 시뮬레이션 모델은 복잡한 물리적 현상을 수학적 방정식으로 모사할 수 있는 능력들로 인해, 시스템들의 상태를 예측하고, 평가하기 위한 결정적 예측도구로 사용되고 있다.
하지만, 결정적 예측은 현실세계의 불확실성을 반영하지 못하여 의사결정자에게 유용한 정보를 제공하는데 한계가 있다. 확률적 접근은 전술된 문제를 해결하기 위한 방법이지만, 아직까지 결정적 접근으로 수행되고 있다. 이를 위해, 시뮬레이션 연산시간 문제 해결과 사용자 편이성을 고려한 자동화 툴 개발이 필요하다.
본 연구과제에서는 건물 에너지 시뮬레이션 툴을 모방할 수 있는 (1) 메타모델들의 수학적 모델 개발 및 검증을 하고, (2) 메타모델 기반의 불확실성과 민감도 자동화 툴을 개발한다. 또한, (3) 메타모델 기반의 확률적 다기준 최적설계를 제안한다.

연구결과
본 연구과제는 메타모델을 이용한 불확실성, 민감도 분석, 그리고 최적설계로서 아래와 같이 3개의 과업으로 구분되며, 그 결과는 다음과 같다.
(1) 메타모델의 수학적 모델 개발 및 검증
● 메타모델 선정과 수학적 모델 개발: 기계학습 방법 중, 가장 우수한 가우시안 프로세스 에뮬레이터와 다항식 카오스 확장을 선정하였고, 수학적 엔진을 개발함.
● 메타모델의 확률적 예측능력과 모델 유연성 성능비교: 개발된 두 메타모델의 확률적 예측능력은 모두 우수하나, 모델 유연성 측면에서 가우시안 프로세스 에뮬레이터가 상당히 뛰어남.

(2) 메타모델 기반의 불확실성 및 민감도 자동화 툴 개발
● 메타모델 기반의 자동화 툴 개발: 사용자 편이성을 고려한 불확실성과 민감도 자동화 툴을 개발하였고, 툴의 정확성을 검증함.
● 퍼지 몬테카를로 시뮬레이션과의 커플링: 자동화 툴과 퍼지 몬테카를로 시뮬레이션의 연동을 통해, 확률적 예측 능력의 정확성을 향상시킴.

(3) 메타모델 기반의 확률적 다기준 최적설계
● 다기준 최적설계: 메타모델, 유전자 알고리즘, 파레토 최적을 이용하여 외피 시스템의 확률적 다기준 최적화 방법을 제안함.

연구결과의 활용계획
● 메타모델 기반의 자동화 툴을 이용한 불확실성 및 민감도 분석 가능함
● 확률적 레트로핏, 커미셔닝, 오류 검출 및 진단 문제에 적용 가능함
● 건물 에너지, 온열감, 실내공기질 등 다수의 성능목적을 만족하는 다기준 확률적 최적화 및 의사결정 문제 적용 가능함
● 퍼지 몬테카를로 시뮬레이션과 다양한 사후 처리 기법들(보정, 모델예측제어, 등)과 결합하여 시뮬레이션 연산 능력과 해의 정확성 확보 가능함

( 출처 : 한글요약문 4p )

Abstract ▼

Purpose&contents
Building energy simulation models have been widely used as a deterministic tool for predicting future states of various systems due to advances in computing power and numerical methods. However, the deterministic tool is difficult to acquire significant predicted outputs due to u

Purpose&contents
Building energy simulation models have been widely used as a deterministic tool for predicting future states of various systems due to advances in computing power and numerical methods. However, the deterministic tool is difficult to acquire significant predicted outputs due to uncertainties. To deal with the problem, a Monte Carlo Sampling(MCS) method has been widely used, but it needs too much computation time and efforts for real practice. This study addresses a probabilistic approach using meta-models which can be regarded as a surrogate model of the building energy simulation models. And this study develops self-activating programs for stochastic predicted outputs(uncertainty analysis and sensitivity analysis) and multi-criteria optimal designs.

Result
This study focuses on development and validation of a self-activating simulation program and multi-criteria optimal design using the meta-models.
(1) Development and validation of kernel engine based on meta-models
● Selection of meta-models and development of kernel engine: Gaussian Process Emulator(GPE) and Polynomial Chaos Expansion(PCE) were chosen and constructed as a regression model.
● Comparison study of two meta-models in terms of prediction abilities and model flexibility: Two meta-models provided excellent predicted outputs. In terms of the model flexibility, the GPE can provide more significant prediction than the PCE.

(2) Development of self-activating UA and SA tools
● Automated tool based on meta-model: the program was developed considering conveniences of building simulation users and validated.
● Coupling method between the UA/SA program and Fuzzy Monte Carlo Simulation(FMCS): the study provides a FMCS method for considering various uncertain sources.

(3) Stochastic multi-criteria optimal design based on the meta-model
● Multi-criteria optimal design: A Genetic Algorithm(GA), Pareto optimality, and meta-model were applied to deal with the multi-criteria optimization(energy vs. thermal comfort) of glazing systems under uncertainties.

Expected Contribution
● The developed self-activating simulation program can provide stochastic predicted outputs(uncertainty and sensitivity).
● The self-activating simulation program can be applied for handling stochastic retrofit, commissioning, and fault detection, etc.
● The approaches presented in this study can deal with the various stochastic multi-criteria optimal designs(cost vs. energy vs. thermal comfort vs. IAQ) and decision-making problems.
● Post-processing techniques(calibration, model prediction control) using FMCS: the FMCS can be used to estimate accurate variables of unknown inputs and control variables of dynamic systems(blind, lights, HVAC, plants, etc.)

( 출처 : SUMMARY 5p )

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 2
• 연구계획 요약문 ... 3
• 연구결과 요약문 ... 4
• 한글요약문 ... 4
• SUMMARY ... 5
• 연구내용 및 결과 ... 6
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
• 2. 연구수행 내용 및 결과 ... 8
• 3. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 40
• 4. 연구결과의 활용계획 ... 41
• 5. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 42
• 6. 참고문헌 ... 43
• 7. 연구성과 ... 45
• 8. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설‧장비 현황 ... 48
• 9. 기타사항 ... 48
• 별첨1 대 표 연 구 성 과 ... 49
• 별첨2 세부 목표 관련 증빙 ... 58
• 끝페이지 ... 62