• Proceedings of the KIEE Conference
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.113_114
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• 2009

우리나라 전기자동차의 잠재 전력수요는 최대부하 측면에서 분석해보면 2008년말 현재 우리나라 자동차 16,794,287대를 전력부하로 환산해보면 1,887,017MW로서 우리나라 발전용량(70,353MW)의 약27배로 나타난다. 다행히도 전기자동차는 비동시 부하이며 최대부하로 충전하지는 않으므로 동시에 그만한 최대전력수요가 필요한 것은 아니다. 그러므로 연간 공급가능한 전기에너지(GWh)를 밸리 필링(Vally Filling;여유 심야전력) 전력량으로 구해보면 약 50,151GWh/년이고, 전기자동차의 에너지 필요용량을 계산해보면 46,587GWh/년이 된다. 이 결과는 전기자동차용 에너지양이 기설 발전설비로 공급가능한 밸리 필링 전력량의 93%로서 전기자동차의 수요를 적당한 시간대로 유도하면 현재의 발전설비 용량으로도 전기자동차에 에너지 공급이 가능하다는 것을 의미한다. 그러나 수도권의 자동차가 45.9%를 차지하고 있어 향후 수도권의 전력공급을 위한 전력 수송의 병목현상인 북상조류의 문제는 심화될 위험이 있다. 하지만 전기자동차의 축전지를 계통에 연계하여 분산전원으로 운영한다면 계통의 피크전력과 예비전력, 주파수 조정 등에 이점을 가져올 수도 있을 것이다.

• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• 제10권2호
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• pp.97-104
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• 2010

This study evaluated the energy efficiency of a windows system using built-in blinds, with regard to their insulation performance and their blocking of solar radiation. The study took advantage of the "Physibel Voltra" program as a physical simulation of heat transfer. To simulate the "Physibel Voltra" program, I practiced a mock-up test to determine heating quality and translation condition. I analyzed the propensity to annual energy consumption, the annual quantity of heat transfer, and the annual cooling and heating cost through a computer simulation for one general household in an apartment building. In the test, it was found that compared to a general windows system, a windows system with built-in blinds reduced the annual heat transfer by 10% in cooling states and by 11% in heating states when the blind was up. When the blind was down, the windows system with built-in blinds reduced the annual heat transfer by 25% in cooling states and 30% in heating states. When a windows system with built-in blinds is compared with a general windows system, the quantity of cooling and heating loads is reduced by 283.3kw in cooling states and 76.3kw in heating states. This leads to a reduction in the required cooling and heating energy of 359.6kw per house. It is thus judged that the use of a windows system with built-in blinds is advantageous in terms of reducing greenhouse gas emissions, because the annual TOE (tons of oil equivalent) per house is reduced by 0.078TOE, while $tCO_2$ is reduced by $0.16tCO_2$. In addition, compared with a general windows system, the cost of cooling and heating loads in the system reduces the annual cooling cost by 100,000won, and the annual heating cost by 50,000won. Ultimately, this means that cooling and heating loads are cut by 150,000won per year.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.199-200
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• 2011

Load forecasting is very important for power system analysis and planning. This paper suggests yearly load forecasting of considering weekly normalization and seasonal load characteristics. Each weekly peak load is normalized and the average value is calculated. The new hourly peak load is seasonally collected. This method was used for yearly load forecasting. The results of the actual data and forecast data were calculated error rate by comparing.

• 월간 기계설비
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• 통권278호
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• pp.50-53
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• 2013

최근 온실가스 배출량 감축 의무화, 고유가 지속에 따른 에너지 시장의 불안, 화석연료의 고갈 등에 따라 신재생에너지에 대한 관심이 크게 증대하고 있다. 따라서 에너지효율 개선을 위해 신축 빌딩을 중심으로 신재생에너지 설비가 크게 주목받고 있다. 본지는 (주)정도설비가 서울시 송파구 신천동 일대 L건설현장에서 시공중인 '광역상수를 이용한 수온차 수축열 냉난방시스템'에 대해 알아본다. 이 시스템은 송파대로를 통과하는 광역상수도 배관(800mm)내 원수(50,000톤/일)의 일정 수온차를 이용해 열교환 후 냉난방에 이용하는 것으로, 건물의 전체 냉난방부하의 약 12%를 담당(설치용량 약3,000RT)할 예정이며 연간 6,800Mwh의 에너지를 절감할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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• 한국생물환경조절학회 1996년도 심포지움 및 학술논문발표요지
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• pp.89-93
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• 1996

시설의 냉ㆍ난방시스템 최적 설계를 위해서나 시스템의 연간 에너지 소요량 산정을 위해서는 동적열부하계산을 시행해야 한다. 이를 위해서는 어느 지역의 표준적인 기상상황을 총합적으로 파악해야 하는데 이는 단순히 각 기상자료의 월평균치를 사용하는 것으로는 불충분하며, 중요한 기상요소들을 종합적으로 고려한 인위적인 기상자료를 필요로 한다. (중략)

• Journal of the Korean Society for Geothermal and Hydrothermal Energy
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• 제17권1호
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• pp.1-13
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• 2021

Before newly-built building and building remodeling, it is important to predict and analyze building energy performance through energy simulation programs. Nevertheless, simulation results widely vary depending on individual user experience and input values. Therefore, this study uses prototypical building model, a versatile tool in building energy modeling, simulation and research for researchers and policy-makers, and ASHRAE standards. Then, it analyzed the changes in design type (roof type, number of floors) for the base case. As the result, it was found that the gap of annual energy demand per between them is maximally 9.1%.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.2088-2092
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• 2009

비점오염원은 면으로 분포하는 오염원으로 강우시 지표유출에 의해 유출되기 때문에 발생지점 및 발생량 추정이 어려우며, 이에 대한 처리가 어려운 실정이다. 현재 점오염원의 처리는 어는 정도 도달한 선진국에서는 비점오염원이 가장 중요한 오염원으로 대두되고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 소양호 상류유역의 지류하천인 내린천, 인북천, 북천을 대상으로 부영영화를 일으키는 수질인자 BOD, COD, SS, T-N, T-P를 대상으로 강우량에 따른 수질농도가 변화하는 양상을 고찰하였다. 연구결과, 강우시 기간이 6월 ${\sim}$ 8월에 오염물질의 유출이 크게 발생하는 것을 알 수 있었으며, 연구지점 모두 비강우시에는 1급수의 수질상태를 보였으나, 강우시에는 3급수 이하의 수질로 악화되는 것을 알 수 있었다. 또한, 각 지류하천으로부터 유입되는 부하량을 추정하여 유역면적대비 유출량 - 오염부하량의 회귀식을 작성하였다. 끝으로, 유출량비를 이용하여 각 지류 하천의 유역면적대비 연간 총 오염유출량을 산정하였다.

• The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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• 제15권4호
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• pp.372-379
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• 1986

본고는 상업용 건물에 있어서의 냉난방부하에 대한 외벽의 축열(열용량)효과를 비교$\cdot$분석하는데 그 목적이 있다. 가장 최근에 발표된 에너지 해석 프로그램인 DOE-2.1C를 이용하여 Berkeley Solar Group (BSG) 이 제안한 축열효과를 분석하였다. 본 고에서의 축열효과는 "delta load"로서 표현되어 있으며 "delta load"는 전형적인 나무구조 건물과 벽돌조 건물의 연간 냉난방부하의 차이로서 표시된다. BSG 보고서에 의하면 delta load는 (1)구조물의 위치와 관련한 단열방법 (2)벽의 열용량 (3)벽의 열관류을 (4)기후조건에 따라 달라진다고 되어 있다. 본 고에서의 delta load 계산은 중규모 사무소 건물을 대상으로 하였으며 Lake Charles, LA와 Madison, WI 기후 데이터를 사용하였는데 DOE-2.1C 사용에 의한 delta load는 BSG의 결과와 일반적으로 잘 조화가 되는 것으로 나타났으나 외주부의 방향에 따른 dalta load와 난방에 있어서는 다소 큰 차이를 보여 주고 있으며, 외단열과 중간열의 효과는 BSG의 결과와 마찬가지로 비슷하였다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• 제9권1호
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• pp.54-60
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• 2019

The recent climate change is exacerbating the external thermal environment and increasing the amount of energy used in building. Energy Plus was used to evaluate low energy technology performance of buildings responding to climate change. The test types of basic building(control) and evaporative mist system + basic building(EMS), and the analysis results of each type are compared. Energy performance evaluation result, Cooling peak load were EMS reduction compared to control is about 9%. Annual cooling load per unit area were EMS reduction compared to control is about 17%. Annual energy use per unit area were EMS reduction compared to control is about 10%. Therefore, the effect of the evaporative cooling system is considered to be good through energy reduction technology of building, according to the amount and distance of the evaporative mist system in the future research on building energy performance evaluation should be carried out.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• 제13권4호
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• pp.1419-1426
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• 2012

The heating and cooling energy load of the KNU plant factory was analyzed using the DesignBuilder. Indoor temperature set-point, LED supplemental lighting schedule, LED heat gain, and type of double skin window were selected as simulation parameters. For the cases without LED supplemental lighting, the proper growth temperature of lettuce $20^{\circ}C$ was selected as indoor temperature set-point together with $15^{\circ}C$ and $25^{\circ}C$. The annual heating and cooling loads which are required to maintain a constant indoor temperature were calculated for all the given temperatures. The cooling load was highest for $15^{\circ}C$ and heating load was highest for $25^{\circ}C$. For the cases with LED supplemental lighting, the heating load was decreased and the cooling load was 6 times higher than the case without LED. In addition, night time lighting schedule gave better result as compared to day time lighting schedule. To investigate the effect of window type on annual energy load, 5 different double skin window types were selected. As the U-value of double skin window decreases, the heating load decreases and the cooling load increases. To optimize the total energy consumption in the plant factory, it is required to set a proper indoor temperature for the selected plantation crop, to select a suitable window type depending on LED heat gain, and to apply passive and active energy saving technology.