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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 37 - 46 (10page)
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The energy of the building is influenced by the user"s activity due to the population, society, and economic characteristics of the building user. In order to obtain accurate energy information, the difference in the amount of energy consumption by the activities and characteristics of building users should be identified. The purpose of the study is to identify the difference in the amount of energy consumption by the user"s activities in the same building, and to analyse the relationship between user"s activities and demographic, social and economic characteristics. For research, energy simulation is performed based on actual user activity schedule. The results of the simulation were clustered by using K-Means clustering, a machine learning technique. As a result, four types of users were derived based on the amount of energy consumption. The more energy used in a cluster, the lower the user"s income level and older. The longer a user"s indoor activity times, the higher the energy use, and these activities relate to the user"s characteristics. There is more than twice the difference between the group that uses the least energy consumption and the group that uses the most energy consumption.
목차
Abstract
1. 서론
2. 이론고찰
3. 에너지 시뮬레이션
4. 클러스터링
5. 결론
REFERENCES
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
An, K. H., & Kim, I. S. (2013). Based on the Building Users, Fundamental Research in the Development of Energy Demand Forecasting and Evaluation Methods, Journal of The Architectural Institute of KOREA Planning & Design, 29(3), 41-48
Lee, E., Chung, K., & Kim Y. (2016). Evaluation of building energy efficiency according to the air-conditioner installation in collective housings by using ECO2 software, The Society of Air-Conditioning And Refrigerating Engineers of Korea, 82-85
Turner, C., & Frankel, M. (2008). Energy performance of LEEDⓡ for new construction buildings. New Buildings Institute, US Green Building Council.
Lee, M. J., & Kim, J. U. (2015). A Study of Domestic and Foreign System and Evaluate Tools Relative to Building Energy Performance Analysis and Improvement Plan for Zero Energy Building Design, Journal of The Architectural Institute of KOREA Planning & Design, 31(4), 45-52
Bourgeois D., Reinhart C., & Iain A. (2006). Adding advanced behavioural models in whole building energy simulation: a study on the total energy impact of manual and automated lighting control, Energy and Buildings, 38, 814-82.
Lee, E., Chung, K., & Kim Y. (2016). Evaluation of building energy efficiency according to the air-conditioner installation in collective housings by using ECO2 software, The Society of Air-Conditioning And Refrigerating Engineers of Korea, 82-85
Turner, C., & Frankel, M. (2008). Energy performance of LEEDⓡ for new construction buildings. New Buildings Institute, US Green Building Council.
Lee, M. J., & Kim, J. U. (2015). A Study of Domestic and Foreign System and Evaluate Tools Relative to Building Energy Performance Analysis and Improvement Plan for Zero Energy Building Design, Journal of The Architectural Institute of KOREA Planning & Design, 31(4), 45-52
Bourgeois D., Reinhart C., & Iain A. (2006). Adding advanced behavioural models in whole building energy simulation: a study on the total energy impact of manual and automated lighting control, Energy and Buildings, 38, 814-82.
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