• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제17권2호
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• pp.101-109
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• 2013

최근 전세계는 급격한 기후조건과 환경변화에 의해 냉난방 에너지 사용이 증가되고 있으며 이는 화석 연료 사용량 증가와 함께 $CO_2$ 배출량 상승, 지구 온난화 등 환경과 에너지에 대한 수많은 문제를 유발하고 있어 세계 각국은 온실가스 배출 및 에너지 소비 감소를 위한 대응책을 마련하고 있다. 우리나라 또한 정부의 '저탄소 녹색 성장' 및 '친환경 주택 건설기준 및 성능' 등의 정책을 선포하는 등 건물 부분에 있어 환경과 에너지 관리에 대한 노력을 하고 있다. 우리나라의 총 에너지 소비량 중 건물 부문이 차지하는 비율은 약 25%에 달하며 다른 산업 분야에 비해 연간 에너지 소비 증가율이 높은 편이다. 건물에서 에너지 손실이 가장 큰 부위는 외피로서, 이 부분의 에너지 손실을 감소하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있으나 이는 대부분 창호 및 단열재를 사용한 연구이며 건물 외피의 70% 이상을 차지하고 있는 콘크리트에 대한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 건물의 에너지 손실을 최소화하기 위해서는 콘크리트 자체에서 단열성능을 확보할 수 있어야 하며 이에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구는 콘크리트의 단열성능을 확보하면서 구조용으로 사용이 가능한 콘크리트를 개발하기 위한 실험을 진행하였다. Test 1의 실험결과로써, Micro Foam Admixture (MFA)를 사용한 콘크리트는 슬럼프 경시변화가 개선되었으며, MFA의 혼입율을 증가할 경우 압축강도는 감소되고 열전도율은 증가되는 결과를 나타내었다. Test 2의 실험결과에서는 물시멘트비 변화시 물시멘트비 증가에 따라 압축강도는 감소하였고 열전도율은 증가하였다. 그러나 잔골재율 변화에 대한 물성 및 열적 특성은 큰 차이를 나타내지 않았다.

• 전자통신동향분석
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• 제39권4호
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• pp.32-41
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• 2024

Building energy management plays a crucial role in improving energy efficiency and optimizing energy usage. To achieve this, it is important to monitor and analyze energy-related data from buildings in real time using sensors to understand energy consumption patterns and establish optimal operational strategies. Because of the uncertainties in building energy-related data, there are challenges in analyzing these data and formulating operational strategies based on them. Artificial intelligence (AI) technology can help overcome these challenges. This paper investigates past and current research trends in AI technology and examines its future prospects for building energy management. By performing prediction and analysis based on energy consumption or supply data, the future energy demands of buildings can be forecasted and energy consumption can be optimized. Additionally, data related to the surrounding environment, occupancy, and other building energy-related factors can be collected and analyzed using sensors to establish operational strategies aimed at further reducing energy consumption and increasing efficiency. These technologies will contribute to cost savings and help minimize environmental impacts for building owners and operators, ultimately facilitating sustainable building operations.

• 에너지공학
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• 제24권2호
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• pp.45-50
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• 2015

온실가스 배출량이 세계 6위인 우리나라는 건물의 운영과 유지 및 관리에 소비되는 에너지로 인한 온실가스 배출량을 줄이고자 공공건축물을 대상으로 신재생에너지 시스템을 통하여 에너지를 생산하도록 하는 공공의무화 제도(RPS)를 시행하고 있다. 이에 본 연구에서는 선행되었던 기존 연구의 동향을 분석하여 에너지원별로 적정 조합 및 적용 비율을 도출하였고, 동적 에너지 프로그램을 이용하여 에너지소비량을 시뮬레이션 하였으며, 산출된 결과를 토대로 초기투자비, 에너지비, 보수교체비, 유지관리비를 산출하였다. 분석결과 지열 100% 조합이 총 비용 2,105,974,344원으로 총 생애주기 비용이 가장 적은 것으로 나타났다.

• 보일러설비
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• 통권86호
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• pp.80-83
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• 2001

그린빌딩이란 ‘에너지절약과 환경보전을 목표로 에너지 절약(Energy), 고효율설비, 자원재활용, 환경공해 저감기술등을 적용하여 자연친화적(Ecology)으로 설계 건설하고 유지 관리한 후, 건물의 수명이 끝나 해체될 때까지도 환경에 대한 피해가 최소화되도록 계획된 건축물을 말한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.127-132
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• 2021

우리나라는 자원 빈국인 동시에 에너지 다소비 국가이다. 또한 전기 에너지에 대한 사용량 및 의존도가 매우 높고, 총 에너지 사용의 20% 이상은 건물에서 소비된다. 딥러닝과 머신러닝에 대한 연구가 활발해지면서 다양한 알고리즘을 에너지 효율 분야에 적용하려는 연구가 진행되고 있으며, 에너지의 효율적인 관리를 위한 건물에너지관리시스템(BEMS)의 도입이 늘어가는 추세이다. 본 논문에서는 스마트플러그를 이용하여 직접 수집한 가구당 기기별 에너지 사용량을 바탕으로 데이터베이스를 구축하였다. 또한 RNN과 LSTM 모델을 이용하여 수집한 데이터를 효과적으로 분석 및 예측하는 알고리즘을 구현하였다. 추후 이 데이터는 에너지 사용량 예측을 넘어 전력 소비 패턴 분석 등에 적용할 수 있다. 이는 에너지 효율 개선에 도움이 될 수 있으며, 미래 데이터의 예측을 통해 효과적인 전력 사용량 관리에 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.646-651
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• 2015

본 논문에서는 일반적인 건물자동제어 시스템의 아키텍처를 네트워크 구성과 관제점, 상호운영성, 성능 측면에서 분석하고, 점대점 고속 유선 방식으로 연결된 가상화 기반의 새로운 건물자동제어 시스템을 제시하였다. 클라우드 컴퓨팅 기반의 건물자동제어 시스템은 사용자 기반의 환경제어를 가능하게 하며 건물자동제어 시스템의 성능 향상을 통하여 건물에너지관리를 효율적으로 수행할 수 있다. 또한, 가상화 방식은 부하관리사업자의 건물 군관리를 효율적으로 수행할 수 있도록 한다.

• 전기기술인
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• 제247권3호
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• pp.18-21
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• 2003

ESCO는 제3자의 에너지사용시설에 선투자한 후 이 투자시설에서 발생하는 에너지절감액으로 투자비와 이윤을 회수하는 기업으로서 에너지사용자는 투자 위험없이 에너지절약 시설투자가 가능하고 ESCO는 투자수익성을 보고 투자위험을 부담하는 벤처형사업으로 정의된다.

• ESCO지
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• 통권48호
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• pp.28-29
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• 2007

진성훈(㈜에스코프로 진단사업본부장)씨는 매일 아침을 에너지관리공단 정보교류센터 홈페이지로 시작한다. 건물이나 산업공정의 에너지절약설비에 대한 회원들의 질문에 답변을 다는 일이다. 매일 10분씩, 하루도 거르지 않고 에너지지식정보교류의 장을 열어가고 있는 진 씨를 만났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.5591-5599
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• 2015

본 연구는 효과적인 건물 에너지 관리를 위한 의사결정을 지원하기 위해, BIM(Building Information Modeling)기반 데이터마이닝 방법을 제안한다. 이를 위해, 우선적으로 BIM 기반 데이터마이닝 기술 동향을 조사 분석하였다. 이후 에너지 관리 시 적용되는 유스케이스와 시나리오를 분석하고, 이를 효과적으로 지원할 수 있는 데이터마이닝 모델링 방법과 세부 모델을 제안하였다. 연구결과는 향후 건물 에너지 관리에 필요한 의사결정을 위한 방법으로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권7호
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• pp.765-767
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• 2016

건물 에너지 커미셔닝은 건축물의 계획, 설계, 시공, 시공 후 설비의 시운전 및 유지 관리를 포함한 전 공정을 효율적으로 검증하고 문서화하여 에너지의 낭비 및 운영상의 문제점을 최소화하는 공정 기술이다. 일반적인 커미셔닝은 설계 기준에 적합한 성능을 발휘할 수 있도록 설비의 교체를 추진한다. 이는 비용이 많이 들며 투자비 회수기간이 오래 걸리는 단점을 지니고 있다. 본 논문에서는 ICT(Information Communication Technology)를 기반으로 에너지 사용 데이터 분석을 통해 설비 교체를 최소화하며 최적 운용을 통해 에너지 효율을 높이는 모니터링 기반 커미셔닝에 대해 연구하였다. 건물 에너지 사용에 대한 모델링을 수행하고 이를 기반으로 에너지 사용 데이터와 비교, 효율 저하 감지 기술을 활용하여 운용 최적화를 통한 에너지 사용 절감을 이룬다.