본 연구에서는 한강 권역의 포함된 65개 지자체를 대상으로 5년간 월별 물이용량 자료를 수집, 분석하여 월 단위의 대표적인 생공용수 물이용 패턴을 도출하고, 물수급 네트워크 모델(MODSIM)과 기초자료를 이용하여 물이용 패턴을 반영함에 따른 유역 내 발생 가능한 물부족량의 차이를 비교하였다. 분석 결과, 특정 시기별 물이용 주기성을 파악하고, 월별 일정 비율 대비-3.120%~+4.322%의 증감 폭이 나타남을 확인하였다. 이를 물수급 모델에 적용할 경우, 28개 중권역 중 17개 유역에서 물부족량의 변화가 나타났고, 연간 동일한 수요량임에도 불구하고, 시기별 수요량의 비율을 적용함에 따라 최대 생공용수 부족량은 기존대비 약 8.0% 수준으로 감소할 것으로 분석되었다. 장래 기후변화, 사회적, 지역적 특성이 반영된 물이용 패턴에 대한 예측 연구와 연계한다면, 더욱 현실감 있는 물수급 전망과 신뢰도 높은 국가수자원계획 수립이 가능할 것이라고 판단된다.
우리나라는 기후변화의 영향으로 지속되는 가뭄으로 인해 물 부족 문제가 심화되고 있다. 제1차 국가물관리기본계획에 따르면, 생활 및 공업용수 부족량은 과거 최대 가뭄빈도(50년) 기준으로 0.07억 m3/년으로 전망되고 있다. 이러한 물 부족 문제에 효과적으로 대응하기 위해서는 장기적인 용수 수요 전망이 필수적이다. 공업용수의 경우 월별 사용량이 비교적 일정하지만, 생활용수의 경우 월별 패턴이 뚜렷하기 때문에 연단위 분석이 아닌 월단위 분석을 수행해야 한다. 본 연구는 충청권역을 대상으로 2017~2021년의 월별 용수 이용량 자료에 대해 패턴을 분석하고, 기후 변수와의 상관성을 이용하여 용수 분배 비율을 계산하였다. 그 결과 월별 생활용수 이용량을 연 이용량으로 나눈 월별 용수 이용률을 다시 평균기온으로 나누는 분법으로 계산한 경우가 절대오차가 가장 작게 산정되었으며, 이를 활용하여 충청권역의 월별 분배 비율을 산정하였다. 또한 충청권역의 월별 분배 비율에 SSP5-8.5 시나리오의 평균기온을 곱해 충청권역의 미래 월별 용수 이용률을 전망하였다. 그 결과, 최댓값의 평균은 1.16에서 1.29로 증가하고 최솟값의 평균은 0.86에서 0.84로 감소하였으며, 1사분위수는 0.95에서 0.93으로 감소하고 3사분위수는 1.04에서 1.06으로 증가하였다. 따라서 미래에는 현재와 비슷한 패턴을 유지할 것으로 보이지만, 월별 용수 이용률의 변동성은 커질 것으로 예상된다.
The purpose of this study is to present an integrated analysis for energy use and its patterns as vertical locations of the dwelling units in apartment buildings which are located in an urban area and constructed by a renowned contractor. In order to enhance the effectiveness of the method, the original data of electricity, water, and gas bills which directly reflect the energy use are sorted and analyzed into several groups as vertical locations in each building. And also, by use of comparing and contrasting the data on a monthly and yearly basis, the accuracy of analyses for seasonal energy use and its patterns is strengthened. Comparative analyses used in this study describe the results that vertical locations of dwelling units do not have much influence on electricity and water usage, but are closely related with gas usage for a heating season. According to the analysis of gas usage, the units on the ground and right above pilotis need enhancement in the insulations for heating to mitigate energy loss. Also, the analysis for the middle floor units in each group describe the fact that the gas usage of the units on the ground is consumes 1.5 times greater than that of the typical floors. Therefore, enhanced insulation strategies need to be considered against the adverse condition that the heat loss increases as the wall facing the outside air increases or as the wind velocity increases through the pilotis.
In a hot water system using solar energy, solar heat is not simply collected by the heat collecting plate, but by heat exchange between the solar collector (flat or vacuum type) and the hot water storage tank. Therefore, the amount of collected solar energy depends on the hot water usage patterns that determine the temperature of the thermal storage tank. Also, if the temperature of the hot water stored in the storage tank exceeds the dangerous temperature during the summer, the heat must be released for safety. If the temperature of the hot water in the storage tank is low, it is necessary to heat by the auxiliary heat source. In this study, three buildings are defined as hotel, swimming pool, and school facilities. And we calculated the released heat energy, auxiliary heat source, and pure storage heat energy based on different hot water usage patterns and installation angle of the solar collectors.
This paper presents the necessary elements and data flow in developing a monitoring system of energy usage for apartment houses with a Smart TV. Energy consumption data in each home are collected and analyzed in the HUB station by way of measuring instruments. And the amount of energy usage, such as electricity, gas, hot water, heating, water and other utilities are displayed through the Smart TV application. Energy consumption Database in the HUB station are processed and displayed in the browser of a Smart TV through XML, JAVASCRIPT and Flash. Smart TV users can get the energy consumption status through the energy consumption analysis display of the Smart TV application and improve the energy efficiency by comparing the usage patterns with neighboring houses. And the application display energy usage information, consumption ranking, rates to user as well. Furthermore, usage of last month or year can be compared to help to reduce the energy usage. The proposed system can provide the information about the amount of energy use to be reduced and the warning on the waste of energy.
물 사용량 예측은 최적의 용수 공급 운영 방안을 수립하고 전력 소비량 절감을 위하여 꼭 필요한 과정이라고 할 수 있다. 그러나 수용가 단위의 물 사용량은 용도, 사용자의 패턴, 날씨 등의 다양한 요인으로 인해 변화하는 비선형적 특성을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 비선형적인 수용가 단위의 물 사용량을 예측하기 위하여 다양한 기법들을 연계한 KWD 프레임워크를 제안하고자 하였다. 즉, 먼저 개별 수용가 마다 용도에 따른 유사한 패턴을 파악하기 위해 K-means (K) 군집분석을 수행하였고, 잡음성분을 제거함으로써 핵심적인 주기패턴을 파악하기 위해 Wavelet (W) 방법을 적용하였다. 또한 비선형적 특성을 학습시키기 위해 Deep learning (D) 알고리즘을 적용하였다. 그리고 기존의 선형 시계열 모형인 ARMA 모형과 비교하여 KWD 프레임워크의 성능을 분석하였다. 그 결과 제안된 모형의 상관성은 92%, ARMA 모형은 약 39%로 KWD 프레임워크가 2배 이상의 성능을 가지는 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법을 활용할 경우 정확한 물 사용량 예측이 가능해질 것이며, 상황에 따른 최적의 공급 방안을 수립할 수 있을 것이다.
전 지구적 기후변화인 지구온난화의 주원인으로 지목되고 있는 온실가스는 공간적으로 주로 도시에서 발생하고 있기 때문에 도시차원에서의 대책이 무엇보다 필요하다. 본 연구는 도시형태와 탄소발생량과의 관계를 분석하여 기후변화에 대응한 탄소배출저감형 도시의 형태를 제시하는 것을 궁극적인 목표로 삼고 있다. 이를 위해, 첫째로 도시형태에 대한 이론고찰을 수행하여 도시공간의 물리적 규모, 이용현황, 활동강도와 관련된 도시형태요소를 선정하였다. 둘째, 서울시를 사례로 전력, 도시가스, 지역난방, 석유, 상수도 사용량 자료를 이용하여 이산화탄소 배출량 지도를 작성하였다. 셋째, 이산화탄소 배출량과 도시형태요소와의 관계를 분석하여 도시공간에서 에너지 사용량에 영향을 주는 도시형태를 밝혀내고, 도시계획 측면에서의 시사점을 도출하였다. 본 연구에서 도시형태 요소와 이산화탄소 배출량간의 관계를 분석한 결과는 실제 에너지 사용량에 기반하여 이산화탄소 배출량을 산정하여 활용하였다는 점에서 기존 연구가 지닌 한계를 극복하고, 사례분석을 통해 구체적이고도 결과를 도출하였다는데 그 의의가 있다.
세계는 원유재고 감소와 국제 정세의 불안정으로 인해 지속적으로 상승하고 있는 유가와 화석연료 사용으로 인한 환경오염에 관심이 고조되고 있다. 국내의 경우 원유를 100% 수입하고 있으며, 사용되고 있는 에너지의 에너지원 중 97%를 수입에 의존하고 있기 때문에 유가 상승에 따른 영향은 더욱 민감하게 나타난다. 국내에 수입되고 유통되는 에너지의 97% 중 1/3 이상이 사무소나 주거용 난방, 급탕 및 취사용으로 사용되고 있다. 이에 따라 정부는 물론 산업체, 연구소 등에서 사무소 및 주거용 에너지 소비패턴으로 인한 경제적인 부담을 줄이고, 고효율 저에너지 기술개발을 통해 소비에너지를 절약함과 동시에 탄소배출을 억제하는 신기술에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 우리나라는 국토가 좁은 반면 인구밀도가 높고, 인구의 도시집중화로 공동주택의 주거비율이 높은 추세이기 때문에 최근 공동주택단지는 초고층화, 대형화가 되고 있으며, 이로 인해 급수 급탕에 대한 사용패턴도 변화하고 있다. 하지만 현재 급수 급탕에 대한 설계 자료는 대부분 외국의 설계 기준과 현장 경험치에 의해 산출된 데이터에 의존하고 있으며, 사용실태에 대한 기초자료가 부족한 실정이며, 이로 인해 급수 급탕 설비 설계 시 과대 또는 과소 설계가 되는 문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 공동주택의 공급자 측 급탕 열 공급환경과 사용자측 열사용량을 측정하여, 급탕부하가 발생하는 시간과 사용 실태 및 패턴을 파악함으로써, 효율적인 공급자 측 급탕설비 설계와 관리를 위한 기초자료를 제시하고자 한다.
Throughout the analysis of field data from water distribution system, valid parameters were determined that can be included in the water service and design plan. This study investigates water consumption patterns to understand the variation of water-demand structures utilizing the pattern analysis of domestic purpose water. Water use data were collected by a public water resources management firm in Korea, Kwater, for 140 houses monitored during three years. Flow meters were installed at the faucet for drinking water, the shower booth, the laundry machine, bathroom sink, toilet, and garden faucet. Data was filtered using multiple physically meaningful criteria to improve analysis credibility. Mann Kendall and Spearman's Rho tests were used to carry out the analysis. Distinct factors of water consumption patterns can be determined for both increasing and decreasing trends of water use. Throughout the data analysis, the characterization of terms was classified and analyzed by the condition of the location of water-demand. Analysis of this data provide a physical basis for the parameter configuration of a reasonable design for a domestic water demand prediction model.
The water consumption data of individual consumers must be analyzed and forecast to establish an effective water demand management plan. A k-mean cluster model that can monitor water use characteristics based on hourly water consumption data measured using automated meter reading devices and demographic factors is developed in this study. In addition, the quantification model that can estimate the daily water consumption is developed. K-mean cluster analysis based on the four clusters shows that the average silhouette coefficient is 0.63, also the silhouette coefficients of each cluster exceed 0.60, thereby verifying the high reliability of the cluster analysis. Furthermore, the clusters are clearly classified based on water usage and water usage patterns. The correlation coefficients of four quantification models for estimating water consumption exceed 0.74, confirming that the models can accurately simulate the investigated demographic data. The statistical significance of the models is considered reasonable, hence, they are applicable to the actual field. Because the use of automated smart water meters has become increasingly popular in recent year, water consumption has been metered remotely in many areas. The proposed methodology and the results obtained in this study are expected to facilitate improvements in the usability of smart water meters in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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