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NTIS 바로가기주관연구기관 | 건국대학교 KonKuk University |
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연구책임자 | 임현우 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2024-03 |
과제시작연도 | 2023 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202400007427 |
과제고유번호 | 1711184333 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2024-09-10 |
키워드 | 도시건물에너지 모델.딥러닝.확률론적분석.베이지안보정.건물에너지모델링.Urban building energy model.Deep learning.Stochastic analysis.Bayesian calibration.Building energy modeling. |
□ 연구개요
■ 본 연구과제는 “도시 스케일의 건물 에너지 관리를 통한 탄소 저감을 달성하기 위한 다양한 정책안에 대한 건물 에너지와 탄소 배출량을 예측할 수 있는 확률론적 분석 모델의 개발”을 목표로 한다.
■ 본 연구에서 제안된 모델은, 건물 에너지 모델의 불확실성을 고려한 도시 스케일에서의 건물 에너지를 분석할 수 있고, 실제 도시 내 건물 에너지 사용데이터에 기반을 둔 모델의 보정으로 예측의 신뢰성을 확보하며, 단위 건물을 넘어서 도시 스케일의 건물 에너지와 온실가스 저감을 위한 정책과 기술의 적용 효과를 평가할
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