Objectives: A hospital is a complex building that serves many different purposes. The indoor environment in a hospital plays a major role in patient well-being and the work efficiency of the hospital staff. This study was conducted to evaluate overall comfort in two major hospitals over the course of one year. Methods: Various indoor environmental conditions were measured in two general hospitals for one year (April 2014 to April 2015). Monitoring alternated between the hospitals at one month per respective monitoring session. The indoor air temperature, relative humidity (RH), mean radiant temperature and air velocity were measured in order to calculate the predicted mean vote (PMV). Carbon dioxide concentration, noise level and illumination level were concurrently measured and applied to the overall IEQ acceptance model for the hospitals (IEQh). Results: The IEQh at the two general hospitals was different at five spaces within a building. The IEQh for summer and winter were significantly different. Real-time IEQh demonstrated that indoor comfort was affected by the hospital's operating hours due to operation of the HVAC system. The percentage of indoor comfort in the hospitals was higher using PMV than IEQh. Conclusion: IEQh in the hospitals was different at locations with different purposes. Indoor comfort assessment using IEQh was stricter than with PMV. Additional research is needed in order to optimize the IEQh model.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권7호
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pp.301-307
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2022
Energy consumption has grown alongside dramatic population increases. Statistics show that buildings in particular utilize a significant amount of energy, worldwide. Because of this, building energy prediction is crucial to best optimize utilities' energy plans and also create a predictive model for consumers. To improve energy prediction performance, this paper proposes a ResNet-LSTM model that combines residual networks (ResNets) and long short-term memory (LSTM) for energy consumption prediction. ResNets are utilized to extract complex and rich features, while LSTM has the ability to learn temporal correlation; the dense layer is used as a regression to forecast energy consumption. To make our model more robust, we employed Huber loss during the optimization process. Huber loss obtains high efficiency by handling minor errors quadratically. It also takes the absolute error for large errors to increase robustness. This makes our model less sensitive to outlier data. Our proposed system was trained on historical data to forecast energy consumption for different time series. To evaluate our proposed model, we compared our model's performance with several popular machine learning and deep learning methods such as linear regression, neural networks, decision tree, and convolutional neural networks, etc. The results show that our proposed model predicted energy consumption most accurately.
건물일체형 태양광 발전(BIPV) 시스템은 건축물에 태양광 발전시스템이 통합되어 건축물 기능과 태양광 발전 기능을 동시에 수행하는 대표적인 통합시스템이다. BIPV 시스템은 건축물 외피의 기능을 수행하면서 동시에 태양광 발전기능을 수행할 수 있다는 장점이 있지만, 건축물 설계 프로세스의 개념설계 단계에서부터 태양광 발전기능이 통합되어야 하고, 동시에 전력발전을 극대화할 수 있는 태양광 발전시스템의 설계가 필요하다. 이러한 요구사항에 대한 선행연구로서, 건축설계모델기반 BIPV 설계 프로세스에 관한 연구와 태양광 전력발전 성능 향상을 위한 모델기반 컴퓨터 시뮬레이션 결과들이 발표되었다. 그러나, BIPV 시스템의 요구사항이 명확하게 식별되어 체계적으로 반영되지 못하였고, 또한 시스템의 전력발전설계가 개념설계 단계에서부터 반영될 수 있도록 요구사항에 대한 시스템 아키텍쳐, 구조 및 거동이 정의되지 못하였으며, 그리고 BIPV 시스템의 전력발전 설계를 검증할 수 있는 모델이 제시되지 못하였다. 이러한 문제 들을 해결하기 위하여 본 연구에서는 BIPV 시스템의 요구사항을 체계적으로 모델링 하고 이를 기반으로 체계적인 전력발전 설계 방법을 연구하기 위하여 시스템 모델링 표준 언어인 SysML을 사용하여 전체시스템 관점에서 통합적이고 일관적인 설계 방법을 제시하였다. 구체적으로, 먼저 대상시스템(BIPV)에 대한 관련 표준, 사용자 및 설계자 등을 포함하는 이해당사자 들로부터의 요구사항을 식별하였다. 그리고 나서 domain model을 기반으로 BIPV 시스템 수준의 설계요구사항을 도출하였으며, 시스템 요구사항을 바탕으로 대상시스템의 SysML기반 기능 및 물리 아키텍쳐를 생성하였다. 또한 SysML 구조 모델과 거동 모델에 대한 설계를 구체화 하여 시스템의 구성 요소들 사이의 역할과 관계를 정의하였다. 마지막으로, 시뮬레이션이 가능한 SysML 모델(Parametric diagram)을 통하여 BIPV 시스템의 전력발전 성능을 평가하였다. 본 연구에서의 SysML 시스템 모델에 향후 건축물에 적용해야 하는 조건들을 반영하여 시스템 모델을 보강한다면 BIPV 시스템에서 전력발전을 통합적으로 연구할 수 있는 기회가 될 것이다.
우리나라에서는 지하시설물의 노후화와 체계적인 관리 부족으로 인한 안전사고가 지속적으로 발생하고 있다. 하지만 지하공간이 지속적으로 개발되고 있음에도 지하시설물의 관리 주체가 다양하고 이에 대한 현황정보가 명확하게 기록·관리되고 있지 않아, 체계적인 지하시설물 관리에 한계가 있는 상황이다. 따라서 본 연구는 지하에 위치해 확인하기 어려운 지하시설물을 증강현실로 구현하여 유지관리 과정에서 효과적으로 사용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 증강현실기반 지하시설물 관리 시스템 개발을 위해 세 가지 필수 요구사항인 '정밀 위치파악', 'BIM 설계정보 활용', '사용성 확보'를 도출하여 이를 시스템 개발에 반영하였다. Broadcast-RTK를 활용하여 위치정밀도를 cm급으로 확보하였고, BIM 모델의 형상 및 속성정보를 IFC포맷으로 변환하여 증강현실로 구현하는 시스템을 구성하였다. 또한 사용성을 최적화할 수 있는 Application을 개발하였다. 마지막으로, 시뮬레이션을 통해 지하시설물을 구성하는 구조체 및 기계 시스템의 형상, 속성정보를 증강현실로 구현하였다. 또한 가혹한 환경(고층 빌딩 인접)에서도 정밀하고 정합성 높은 증강현실 시스템이 작동함을 확인할 수 있었다.
Tae-Kyung Lim;Chang-Baek Son;Jae-Jin Son;Dong-Eun Lee
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.409-416
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2009
This paper presents a tool called Quality-Cost optimization system (QCOS), which integrates Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA) and Quality Function Deployment (QFD), for tradeoff between quality and cost of the unitized metal curtain-wall unit. A construction owner as the external customer pursues to maximize the quality of the curtain-wall unit. However, the contractor as the internal customer pursues to minimize the cost involved in designing, manufacturing and installing the curtain-wall unit. It is crucial for project manager to find the tradeoff point which satisfies the conflicting interests pursued by the both parties. The system would be beneficial to establish a quality plan satisfying the both parties. Survey questionnaires were administered to the construction owner who has an experience of curtain-wall project, the architects who are the independent assessor, and the contractors who were involved in curtain-wall design and installation. The Customer Requirements (CRs) and their importance weights, the relationship between CRs and Technical Attributes (TAs) consisting of a curtain-wall unit, and the cost ratios of each components consisting curtain-wall unit are obtained from the three groups mentioned previously. The data obtained from the surveys were used as the QFD input to compute the Owner Satisfaction (OS) and Contractor Satisfaction (CS). MOGA is applied to optimize resource allocation under limited budget when multi-objectives, OS and CS, are pursued at the same time. The deterministic multi-objective optimization method using MOGA and QFD is extended to stochastic model to better deal with the uncertainties of QFD input and the variability of QFD output. A case study demonstrates the system and verifies the system conformance.
A sea water source cascade heat pump was designed and tested in this study. The system was designed to perform a single stage operation in summer, as well as a cascade operation in winter to ensure the high temperature lift. A steady-state simulation model was developed to analyze and optimize its performance. The simulation results show that the R717 exhibits best performance among combinations considered in this study. A R410A also exhibits the highest performance among HFCs with the smallest compressor displacement. A 15-RT R410A-R134a pilot system was installed in the 5-story commercial building at Samcheok City by the East Sea. A scroll type R410A compressor, a reciprocating type R134a compressor, plate type condenser/ evaporator/ cascade heat exchanger and two electronic expansion valves were used to build a pilot. A titanium plate type heat exchanger is also used for the heat exchanging with a sea water. The heat source/sink water is supplied from the well below the seashore in the depth of 5 m. In the initial test of the system, supply water temperature was rising up to $67^{\circ}C$ using a sea water heat source of $9^{\circ}C$, while an ambient temperature was $4.5^{\circ}C$.
A sea water source cascade heat pump was designed and tested in this study. The system was designed to perform a single stage operation in summer, as well as a cascade operation in winter to ensure the high temperature lift. A steady-state simulation model was developed to analyze and optimize its performance. The simulation results show that the R717 exhibits best performance among combinations considered in this study. A R410A also exhibits the highest performance among HFCs with the smallest compressor displacement. A 15-RT R410A-R134a pilot system was installed in the 5-story commercial building at Samcheok City by the East Sea. A scroll type R410A compressor, a reciprocating type R134a compressor, plate type condenser/ evaporator/ cascade heat exchanger and two electronic expansion valves were used to build a pilot. A titanium plate type heat exchanger is also used for the heat exchanging with a sea water. The heat source/sink water is supplied from the well below the seashore in the depth of 5 m. In the initial test of the system, supply water temperature was rising up to $67^{\circ}C$ using a sea water heat source of $9^{\circ}C$, while an ambient temperature was $4.5^{\circ}C$.
건설공사의 성공적인 수행을 위한 다양한 건설관리기법들 중 리스크관리기법은 프로젝트 규모의 대형화, 신공법 적용 등에 의한 불확실한 요인의 증가에 의해 그 중요성이 부각되고 있다. 따라서 본 연구에서는 현장실무자들의 공정리스크 관리 업무를 지원하기 위해 공종별 공사프로세스 중심의 공정리스크 확인방법과 현장별 특성이 반영된 공정리스크 중요도 지수를 개발하였으며, 향후 타 현장에서의 적용을 고려한 공정 리스크 중요도 보정방법을 제안하였다. 또한 공정리스크 요인별 대응방안을 현장에서 공사일정에 따라 검색하고, 공정정보와 연계된 공정리스크 관리 업무의 출력기능을 갖춘 공정 리스크 관리지원 시스템 프로토타입을 개발하였다. 공정리스크 관리지원 시스템은 건설현장 실무자들이 공정리스크 관리업무를 수행하는 데 필요한 지식을 제공하여, 의사결정지연에 따른 공기 지연을 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
nZEH (net-Zero Energy House) is defined as a self-sufficient energy building where the sum of energy output generated from new & renewable energy system and annual energy consumption is zero. The electricity generated by new & renewable energy system with the form of distributed generation is preferentially supplied to electrical demand, and surplus electricity is transmitted back to grid. Due to the recent expansion of houses with photovoltaic system and the nZEH mandatory by 2025, the rapid increase of distributed generation is expected. Which means, we must prepare for an electricity-power accident and stable electricity supply. Also electricity charges have to be reduce and the grid-connected should be operated efficiently. The introduction of ESS is suggested as a solution, so the analysis of the load matching and grid interaction is required to optimize ESS design. This study analyzed the load matching and grid interaction by expected consumption behavior using actual data measured in one-minute intervals. The experiment was conducted in three nZEH with photovoltaic system, called all-electric houses. LCF (Load Cover Factor), SCF (Supply Cover Factor) and $f_{grid}$ (Grid Interaction Index) were evaluated as an analysis indicator. As a result, LCF, SCF and $f_{grid}$ of A house were 0.25, 0.23 and 0.27 respectively; That of B house were 0.23, 0.23, 0.19, and that of C were 0.20, 0.19, 0.27 respectively.
Concentrated poultry production in the State of Alabama, U.S.A. results in excessive poultry litter. Application of poultry litter to pastures and row crops serves as a cheap alternative to commercial fertilizer. However, over the years, poultry litter application to perennial forage crops in the Appalachian Plateau region of North Alabama has resulted in phosphorus (P) buildup in soils. Phosphorus index (P-index) and comprehensive nutrient management plans (CNMP) are often used as a best management practice (BMP) for proper land application of litter. Because nutrient management planning is often not done for small animal feeding operations (AFOs), and also because, in case of excess litter, litter transportation infrastructure has not been developed, over application of poultry litter to near by area is a common practice. To alleviate this problem, optimal poultry litter management and transportation infrastructure needs to be developed. This paper presents a methodology to optimize poultry litter application and transportation through efficient nutrient management planning and transportation network analysis. The goal was accomplished through implementation of three important modules, a P-Index module, a CNMP module, and a transportation network analysis module within ArcGIS, a Geographic Information System (GIS). The CNMP and P-Index modules assist with land application of poultry litter at a rate that is protective of water quality, while the transportation network analysis module helps transport excess litter to areas requiring litter in the Appalachian Plateau and Black Belt (a nutrient-deficient area) regions. Once fully developed and implemented, such a system will help alleviate water quality problems in the Appalachian Plateau region and poor soil fertility problems in the Black Belt region by optimizing land application and transportation. The utility of the methodology is illustrated through a hypothetical case study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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