• 제목/요약/키워드: 주거설비

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세대 내 승강기 소음 주파수특성을 고려한 측정 시 마이크로폰 위치에 관한 연구 (A study on the location of microphones in measurement considering the frequency characteristics of elevator noise in households)

  • 강민우;오양기
    • 한국음향학회지
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    • 제42권2호
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    • pp.124-132
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    • 2023
  • 건축물이 고층화될수록 승강기와 인접한 세대 수가 증가하고 그에 따라 승강기 사용 횟수도 증가할 것이다. 그에 따라 승강기 소음은 앞으로 증가할 수밖에 없다. 하지만 현재 우리나라는 승강기 소음에 대한 법적 기준이나 승강기 소음을 명확히 측정할 수 있는 측정 및 평가 방법 또한 마련되어 있지 않다. KS F ISO 16032에 승강기 소음 측정 방법이 일부 제시되어 있지만, 이 표준은 승강기 소음을 대상으로 제정된 규격이 아니다. 건축 설비 기기의 전반적인 측정 방법을 통합하는 성격의 표준으로 측정 시 마이크로폰 위치를 실험자가 선정 하도록 되어있다. 승강기 소음은 중저주파수대역이 중요한 소음으로 음압레벨이 낮은 것이 특징이다. 하지만 현재까지도 승강기 소음에 대한 거주자의 불만은 증가하고 있다. 이 연구에서는 승강기 소음 측정 시 승강기 소음을 가장 민감하게 수음할 수 있는 마이크로폰의 위치에 대해 연구하였다. 벽면에서부터의 이격거리와 바닥으로부터의 높이에 따라 총 9개의 마이크로폰 위치에 대해 측정 하고, 분석하였다. 실험 결과 승강기 소음은 63 Hz 대역에서 영향력이 매우 높은 소음임을 확인하였다. 중앙점에서의 측정값은 전체 승강기 소음 레벨 값을 낮추는 요인으로 확인되었다.

빌딩의 지속가능 에너지환경 분석 및 평가를 위한 기초 연구 : 주거용 건물의 에너지환경 실적정보를 중심으로 (A Basic Study for Sustainable Analysis and Evaluation of Energy Environment in Buildings : Focusing on Energy Environment Historical Data of Residential Buildings)

  • 이군재
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제18권1호
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    • pp.262-268
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    • 2017
  • 최근 건물의 에너지 소비량이 전체 에너지 소비량의 약 20.5%를 차지하면서 건물의 에너지 고효율과 저소비에 대한 관심이 높이지고 있다. 또한 에너지 분석 및 평가에 다양한 연구가 이루어지고 있다. 건물의 초기설계 단계에서 에너지 분석 및 평가를 수행하고 적용할 경우 매우 효과적인 것으로 알려져 있다. 그러나 초기설계 단계에서는 창면적비, 외피면적 등 개괄적인 수준의 정보를 이용하여 에너지성능을 평가하기 때문에 자재 및 설비 등의 상세정보가 포함된 설계를 기준으로 평가하는 실시설계 단계의 결과와 많은 차이를 보일 수밖에 없다. 지금까지 대부분의 연구들은 건물에 설치되는 자재 및 설비 등에 대한 상세정보가 명확해지는 실시설계 단계에서의 분석 및 평가에 관한 것으로 초기설계 단계에서 이들 정보를 보완하는 연구는 미흡하다. 따라서 건물의 생애주기 동안 발생되는 에너지환경 정보를 구축하여 확률/통계적 방법으로 초기설계 단계에서 분석/평가에 정확한 정보를 제공할 수 있다면 에너지환경 분석의 정확성을 향상 시킬 수 있을 것이다. 그러나 아직까지 국내에서 에너지 사용에 대한 실적정보가 구축된 사례가 없다. 따라서 본 연구에서는 에너지환경 실적정보 구축을 위해 에너지환경 분석에 대해 고찰을 수행하고 분석하였다. 그리고 연구의 결과로 건물의 생애주기 정보 구축에 활용할 수 있는 정보분류체계와 정보 개념모델, 그리고 에너지환경 정보의 취득 및 제공을 위한 서비스 개념모델을 제시하여 향후 실적정보 시스템 개발 연구의 기초 자료로 활용하도록 하였다. 본 연구의 결과는 실적정보 지원 관리시스템 구축에 활용되어 초기설계 단계에서 입력정보를 보완하여 분석/평가의 신뢰성을 높일 수 있을 것이다. 만약 실적정보가 구축된다면 초기설계 단계에서 에너지환경 분석 및 평가를 위한 확률/통계 혹은 인공지능 등의 방법에 학습데이터로 활용될 수 있을 것이다.