Abstract
According to the importance of greenhouse gas emissions, it grows day by day, the goverment is promoting to prepare the specific policy implementation to enhance building energy-saving design standars as the development agenda. In this study, the statistical analysis was performed by Descriptive statistics, Regression analysis, and Hypothesis testing to collect to generate and storage energy usage data in real time to settle parameter setting to affect energy consumption under energy-guzzling apartment not single building. This study is expected to be utilized as the basis for the optimum energy-saving design of the future of the building or facility energy costs rise and the demand for energy-efficient and stable management.
지속적인 화석연료의 사용으로 온실가스의 배출량이 증가되어 지구온난화 현상이 발생함에 따라 이를 막으려는 국내 외 움직임이 활발하게 전개되고 있다. 그에 따른 국내의 에너지절약정책 실현과 관련하여 에너지소비율이 높은 건물부문은 에너지감축 잠재량이 산업, 수송 등 다른 부문에 비해 가장 큰 부문이다. 효과적인 에너지감축의 최선책으로 효율적인 에너지절약설계 및 최적의 에너지수요관리를 위해 건물의 에너지 사용에 대한 통합데이터가 필요하나 기존 통계데이터는 대부분 공급통계 데이터를 기반으로 하고 있어 활용에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 단일건물은 아니지만 에너지 다소비군인 공동주택이라는 부분적인 수요단의 실시간으로 생성 저장되는 에너지사용량 데이터를 수집하고 에너지소비에 영향을 줄 수 있는 변수를 설정하여 통계 분석함으로써 향후 건축물 또는 시설의 에너지 및 비용상승이 없는 최적의 에너지절약설계와 효율적이고 안정된 에너지수요관리를 위한 기초자료로 활용되기를 기대한다.
