This study has been conducted to describe the establishment of national measures to reduce world energy consumption and $CO_2$ Emission. Particularly, Reductions in energy consumption from building operation is the most important part to achieve these national objectives. Element to evaluate the quantitative effects of these systems by having rationalized regulation and operation is essential, when planning for building energy reduction design. USGBC(US Green Building Council) have operated sustainable assessment method called LEED, which introduces baseline performance and evaluation direction for building simulation techniques. This research analyzed Quantitative assessments of the building energy consumption and analyzed baseline figures to provide comparative analysis with standard building settings.
The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.558-565
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2013
The process and efficiency of monitoring building and construction violations is a concern of the construction industry. The detection of violations requires appropriate and sufficiently accurate spatial information to manage and support a comprehensive inspection process and monitor compliance. A building inspection workflow must extract appropriate spatial and measurement in-formation from a variety of sources, identify potential violations across a range of compliance criteria and determine the quality of resulting inspection reports. This paper presents a framework for supporting building inspections using spatial information and methods to detect construction violations and compliance. Current inspection processes involve issues around the identification of building violations, access to building regulations and existing spatial information, integration of a range of spatial and non-spatial information, and the quality of decisions within the inspection workflows. A survey of building inspectors was conducted and used together with the issues identified to establish the requirements for a spatial inspection framework. The results demonstrate how such a framework can support improved decision-making and reduced fieldwork effort in detecting and measuring the accuracy of building violations involving building placements, street offsets and footprint areas.
Global warming has become a major issue all over the world. Noting the carbon dioxide emissions as a main contributor to global warming, we studied on the methods to reduce the life cycle building carbon emissions. Green Building Certification Criteria(GBCC) has been implemented since 2002 in Korea, but it doesn't estimate the quantities of the $CO_2$ emissions. Therefore, we studied the ways to implement the $CO_2$ emissions in quantity to GBCC. We select a government building which was rated excellent by the GBCC. This office building was regarded to excellent building by GBCC but not good for energy consumption. It was found energy glutton buildings for research by the Ministry of Public Administration and Security in 2010. This part of GBCC is need to be improved.. Also LCA (Life Cycle assessment) was carried out to estimate on carbon footprint on this office building. So we need to implementing quantitative evaluation on the amount of carbon emissions by GBCC. And it is possible to implementing quantitative evaluation on the amount of carbon emissions. Through this study, we expect that quantitative assessment of life cycle carbon emissions of buildings by the GBCC. Also expect to reduce the carbon emissions of the building by improving the GBCC.
Building extraction is one of the essential issues for 3D city modelling. In recent years, high-resolution satellite imagery has become widely available and it brings new methodology for urban mapping. In this paper, we have developed a semi-automatic algorithm to determine building heights from monoscopic high-resolution satellite data. The algorithm is based on the analysis of the projected shadow and actual shadow of a building. Once two roof comer points are measured manually, the algorithm detects (rectangular) roof boundary automatically. Then it estimates a building height automatically by projecting building shadow onto the image for a given building height, counting overlapping pixels between the projected shadow and actual shadow, and finding the height that maximizes the number of overlapping pixels. Once the height and roof boundary are available, the footprint and a 3D wireframe model of a building can be determined. The proposed algorithm is tested with IKONOS images over Deajeon city and the result is compared with the building height determined by stereo analysis. The accuracy of building height extraction is examined using standard error of estimate.
본 연구의 목적은 건물의 유무에 따른 도시지역의 침수특성을 이중배수체계기반의 2차원 침수 해석모형을 이용하여 각각 해석하고 해석 결과의 차이를 비교하는데 있다. 이를 위해 LiDAR 측량 기반 $1m{\times}1m$ 해상도의 표고모델과 표고모델 위에 건물의 외벽을 따라 지표수 유입을 억제하는 격자를 생성한 표고모델의 2가지 지형자료를 구축하였고, 2가지 지형조건을 2차원 침수해석모형의 입력 자료로 활용하기 위해 $10m{\times}10m$ 해상도로 re-sampling 하였다. 분석 결과, CCTV 영상에 의한 실측 침수심 자료와 모의값을 비교한 결과, 건물을 고려하지 않은 지형자료를 사용한 경우 침수심이 과소 산출되었으나, 건물을 고려한 경우에는 실측값과 근사하게 모의되었다. 침수심의 차이는 침수 가능 면적의 변화에 따라 침수체적이 변하게 되므로, 지표면으로 유출되는 수문량이 절대량으로 고정된다면 침수 가능영역이 큰 지형자료를 사용한 경우 침수심이 낮아지기 때문인 것으로 판단된다. 한편 침수흔적도와 비교한 침수면적은 두 지형자료 모두 큰 차이를 보이지 않았으나 근사하게 건물을 고려한 경우의 일치도가 높은 것으로 나타났다. 따라서 침수면적과 침수심의 두 가지를 종합적으로 고려한다면, 이중배수체계기반의 2차원 침수해석모형을 활용하여 도시유역의 침수해석을 수행하는 경우, 건물을 고려한 지형자료를 사용하는 것이 바람직하다고 판단된다.
Recently, world-wide focusing on the interest for the reduction of greenhouse gas emissions associated with climate change and global warming, South Korea also has set up a national greenhouse gas reduction target and action plans seeking to achieve them. In particular, in the construction area, to encourage green building certification of the building and carbon labeling acquisition of building products, in order to reduce the environmental impact caused by the industrial activities have been in steady efforts. Therefore, this study estimates the life cycle carbon footprint of building construction materials applied to carbon emissions reduction technology and analyzes the results. Through the CO2 emissions analysis in construction phase and maintenance phase of the building, it provides basic resource for future research expansion and establishes a step-by-step whole life cycle carbon emissions reduction plan in new construction and existing buildings.
Airborne LIDAR (Light Detection and Ranging) technology has reached a degree of the required accuracy in mapping professions, and advanced LIDAR systems are becoming increasingly common in the various fields of application. LiDAR data constitute an excellent source of information for reconstructing the Earth's surface due to capability of rapid and dense 3D spatial data acquisition with high accuracy. However, organizing the LIDAR data and extracting information from the data are difficult tasks because LIDAR data are composed of randomly distributed point clouds and do not provide sufficient semantic information. The main reason for this difficulty in processing LIDAR data is that the data provide only irregularly spaced point coordinates without topological and relational information among the points. This study introduces an efficient and robust method for automatic extraction of building footprints using airborne LIDAR data. The proposed method separates ground and non-ground data based on the histogram analysis and then rearranges the building boundary points using convex hull algorithm to extract building footprints. The method was implemented to LIDAR data of the heavily built-up area. Experimental results showed the feasibility and efficiency of the proposed method for automatic producing building layers of the large scale digital maps and 3D building reconstruction.
High-rise as a building typology is gaining popularity in Asian mega-cities, due to its advantages in increasing volumetric density with limited land resources. Numerous factors contribute to the formation of high-rise urban form, from economical and institutional, environmental to socio-political. Environmental concerns over the impact of rapid urbanization in developing economies demand new thought on the link between urban environment and urban form. Outdoor and indoor climate, pedestrian comfort, and building energy consumption are all related to and impacted by urban form and building morphology. There are many studies and practices on designing individual "green" high-rise buildings, but far fewer studies on designing high-rise building clusters from the perspective of environmental performance optimization.. This paper focuses on the environmental perspective, and its correlation with the evolution of the high-rise urban form. Previous studies on urban morphology in terms of environmental and energy performance are reviewed. Studies on "parameterizing" urban morphology to estimate its environmental performance are reviewed, and the possible urban design implications of the study are demonstrated in by the author, by way of a microclimate map of the iconic Shanghai Xiao Lujiazui CBD. The study formulates the best-practice design guidelines for creating walkable and comfortable outdoor space in a high-rise urban setting, including proper sizing of street blocks and building footprint, provision of shading, and facilitating urban ventilation.
Kanniah, Kasturi Devi;Gunaratnam, Kasturi;Mohd, Mohd Ibrahim Seeni
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.113-119
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2003
Building information is extremely important for many applications within the urban environment. Sufficient techniques and user-friendly tools for information extraction from remotely sensed imagery are urgently needed. This paper presents an automatic and manual approach for extracting footprints of buildings in urban areas from airborne Light Detection and Ranging (LIDAR) data. First a digital surface model (DSM) was generated from the LIDAR point data. Then, objects higher than the ground surface are extracted using the generated DSM. Based on general knowledge on the study area and field visits, buildings were separated from other objects. The automatic technique for extracting the building footprints was based on different window sizes and different values of image add backs, while the manual technique was based on image segmentation. A comparison was then made to see how precise the two techniques are in detecting and extracting building footprints. Finally, the results were compared with manually digitized building reference data to conduct an accuracy assessment and the result shows that LIDAR data provide a better shape characterization of each buildings.
도시 내 거주하는 인구의 분포는 다양한 연구에 활용될 수 있는 기초자료로서 중요한 의미를 지닌다. 그러나 이와 관련한 데이터는 정보기밀성 등을 이유로 일정한 공간단위로 집계되어 제공된다. 때문에 제공되는 것과 다른 공간단위나, 더 세밀한 공간분석을 요하는 연구와 활용이 제한된다. 이에 본 연구는 인구분포 데이터가 가지는 한계를 극복하여, 행정구역을 기준으로 한 인구데이터 제공단위보다 세밀한 인구분포를 현실적으로 재현하고자 대시매트릭 매핑 기법을 활용하였다. 대시메트릭 매핑은 주 데이터와 연관된 공간적 보조 데이터를 사용하여 주 데이터의 공간적 분포를 세밀하게 나타내는 지도화 방법이다. 본 연구에서는 서울시 집계구별 인구센서스 자료를 주 데이터로, 건축물 대장을 보조 데이터로 사용하였으며, 모든 인구가 주거용 건축물에 거주한다고 가정하여 주거용 건축물 단위에서 인구분포를 재현하였다. 주거용 건축물을 공간적으로 추출하기 위해 바이너리기법이 활용되었으며. 이후 회귀분석 기법을 활용하여 건물 용도와 층수를 고려한 가중치를 부여해 입체적인 거주인구밀도를 재현하는데 성공하였다. 이를 통해 전체 토지 및 용도구역을 기반으로 한 기존의 방법론보다 현실적용오차를 줄였다. 또한 주거가능 건축물의 주택유형과 층수가 반영된 3차원적 공간자료를 활용하여 주거용 건축물에 거주하는 인구를 추정하는 모델을 도출하여, 정확도가 높고 세밀화 된 인구분포지도를 제작하였다. 본 연구를 통해 도출된 개별 건물 단위의 인구 데이터는 일정한 공간단위로 집계를 재가공한 것으로 정보기밀성의 문제가 없는 세밀한 단위의 인구분포 정보를 제공한다. 따라서 이후 도시 내 재난재해 발생에 따른 영향 인구 파악과 같은, 지역인구를 활용한 다양한 연구에 활용될 수 있는 중요한 자료로써 의미를 지닌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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