그린리모델링 사전검토를 위한 주거용 주택의 에너지소비량 빅데이터 분석모델에 관한 연구

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As the international community's demands for implementation of the climate change convention are increased, the reducing energy consumption is becoming more important than anything else in order to reduce the greenhouse gases that are the main cause of global warming. This study started to with recognized the problem of reproducing meaningful information by analyzing public data on energy consumption of residential houses and using them on energy saving in residential houses.
In order to analyze energy consumption of residential houses in public data, using big data analysis technology. And to improve energy performance to continuously for reducing energy consumption the big data analysis model of energy consumption in the existing residential houses was proposed. Among the public data related to buildings, the types of data that need to be collected and the methods of data collection were defined. In addition, to analyze energy consumption data, the big data analysis process was arranged in the steps of Data Preparation, Data Processing, Data Analytics, and Evaluation. For the study of cases, we selected Korea's standard weather information, building license information, demographic data, and residential houses in Seoul, Gyeonggi-do, Daejeon, and Busan by sampling, and collected actual energy consumption data for three years from 2017 to 2019. Through this study, the developed the big data analysis model using R solution can be used as basic data for selecting green remodeling targets to improve energy performance of residential houses. it provides analysis data of each energy type for energy performance evaluation of the residential houses, and designs elements for green remodeling. Furthermore, this big data model can be considered at the national level for establishing energy saving policies and systems for residential houses.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론 1
• 1.1 연구의 배경 및 목적 1
• 1.2 연구의 내용과 범위 6
• 1.3 연구의 구성 12
• 2. 기존 주거용 주택 에너지소비량 데이터분석 모델개발을 위한 예비적 고찰 14
• 2.1 개요 14
• 2.2 기존 연구 분석 14
• 2.2.1 건축물 에너지 성능평가 및 소비량 분석에 관련된 연구문헌 고찰 14
• 2.2.2 빅데이터 분석기술 및 건설산업 활용사례에 관한 연구문헌 고찰 20
• 2.3 국내 건축물 에너지소비량 평가제도 분석 24
• 2.3.1 국내 건축물 에너지소비량 저감을 위한 정책 24
• 2.3.2 기존 건축물 에너지소비량 분석과 관련된 제도 25
• 2.3.3 해외 건축물 에너지소비량 평가를 위한 제도 분석 27
• 2.4 국가 공공데이터의 개방제도 분석 31
• 2.5 소결 35
• 3. 빅데이터 분석기술 36
• 3.1 개요 36
• 3.2 빅데이터 분석기법 37
• 3.2.1 통계적 분석 37
• 3.2.2 데이터 마이닝 분석 38
• 3.2.3 기계학습 38
• 3.2.4 Deep Learning 39
• 3.2.5 텍스트 마이닝 39
• 3.3 빅데이터 분석 인프라 기술 40
• 3.3.1 R 프로그래밍 40
• 3.3.2 NoSQL 41
• 3.3.3 Hadoop 41
• 3.4.4 Map Reduce 42
• 3.4 건축 그린리모델링 분야에서의 빅데이터 분석활용 43
• 3.5 소결 44
• 4. 주거용 주택 에너지소비량 데이터분석 모델 45
• 4.1 개요 45
• 4.1.1 빅데이터 분석 방법론 46
• 4.1.2 주거용 주택 에너지소비량 데이터분석 프로세스 48
• 4.1.3 주거용 주택 에너지소비량 빅데이터 분석시스템 51
• 4.2 (Data Understanding) 기준데이터 및 주택 에너지소비량 데이터 수집 54
• 4.2.1 기상데이터 58
• 4.2.2 주민등록 인구통계 데이터 60
• 4.2.3 건축물 인허가 데이터60
• 4.2.4 주거용 주택 위치정보 61
• 4.2.5 주거용 주택 에너지소비량 데이터 62
• 4.3 (Data Processing) 주택 에너지소비량 데이터 처리 63
• 4.3.1 데이터 추출 63
• 4.3.2 에너지소비량 데이터 전처리 65
• 4.3.3 에너지소비량 데이터 후처리 66
• 4.3.4 에너지소비량 빅데이터 처리 67
• 4.4 (Data Analytics) 주택 에너지소비량 데이터 분석모델 개발 68
• 4.4.1 개요 68
• 4.4.2 기상데이터 연관성 분석 70
• 4.4.3 건축물 구조와의 상관관계 분석 71
• 4.4.4 건축물 사용기간과의 상관관계 분석 72
• 4.4.5 거주인구 통계와 상관관계 분석 72
• 4.4.6 건축물 면적과의 상관관계 분석 73
• 4.5 주거용 주택 에너지소비량 빅데이터 시각화 73
• 4.6 (Evaluation) 그린리모델링 분야에서의 빅데이터 분석모델 활용 75
• 4.7 소결 76
• 5. 주거용 주택 에너지소비량 데이터분석 사례연구 77
• 5.1 개요 77
• 5.2 빅데이터 분석 대상 공동주택 선정 77
• 5.3 기준 입력정보 및 공동주택 에너지소비량 데이터 수집 78
• 5.3.1 기상 데이터 (기상청) 79
• 5.3.2 주민등록 인구통계 (행정안전부) 80
• 5.3.3 건축물 인허가 정보 (국토교통부) 81
• 5.3.4 공동주택 위치정보 (국토교통부) 82
• 5.4 공동주택 에너지소비량 데이터 수집 및 데이터 처리 83
• 5.4.1 공동주택 전기, 난방, 급탕 에너지소비량 데이터 수집 83
• 5.4.2 공동주택 연간 에너지 소비등급 데이터 수집 (서울시) 85
• 5.5 빅데이터 분석시스템의 구성 86
• 5.5.1 빅데이터 분석 Tool의 선정 (R솔루션) 86
• 5.5.2 R솔루션을 활용한 빅데이터 분석시스템 아키텍처 89
• 5.6 공동주택 에너지소비량 빅데이터 분석 및 시각화 91
• 5.6.1 필요한 패키지 불러오기 91
• 5.6.2 기상데이터 연관성 분석 93
• 5.6.3 공동주택 구조와의 상관관계 분석 96
• 5.6.4 공동주택 사용기간과의 상관관계 분석 99
• 5.6.5 공동주택 거주인구 통계와 상관관계 분석 101
• 5.6.6 공동주택 면적과의 상관관계 분석 104
• 5.6.7 공동주택 전용면적 구간별 연간 에너지 소비등급 분석 108
• 5.7 소결 110
• 6. 그린리모델링 사업에서의 활용 방안 112
• 6.1 개요 112
• 6.2 그린리모델링 사업 분석 112
• 6.2.1 그린리모델링 사업 개요 112
• 6.2.2 그린리모델링 추진절차 분석 114
• 6.2.3 에너지 성능 개선을 위한 기술요소 115
• 6.3 활용성 검토 116
• 6.3.1 주거용 주택 빅데이터 분석모델의 특징 116
• 6.3.2 그린리모델링 사업에서의 활용분야 118
• 6.4 소결 122
• 7. 결론 및 향후 연구 123
• 7.1 연구의 결론 123
• 7.2 향후 연구 127
• 참고문헌 129
• 부록 134
• ABSTRACT 150

참고문헌 (Reference)

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19. 국가 건물에너지 통합 DB를 활용한 건물부문 온실가스 배출현황분석, 이동영, 지창윤, 최민석, 오승엽, KAB부동산연구원학술지(부동산분석), 3(1), , 2017

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21. GIS를 활용한 국내에너지 관련제도와 ASHRAE Standard의 기후기준점 비교분석, 김영찬, 박원준, 김효정, 김혜미, 생태환경건축학회지 19(1), , 2019

22. 용접 데이터 분석을 위한 빅데이터 분석 도구 R 기반의 데이터 모형 설계, 심춘보, 정세훈, 한국전자통신학회 춘계학술지 8(1), , 2014

23. 상세 건물에너지 시뮬레이션을 위한 표준공동 주택모델 정의에 관한 연구, 서동현, 임병찬, 노병일, 대한건축학회지회연합논문집, 16(6), , 2014

24. 성능진단 데이터로 보정된 모델을 이용한 기존건축물의 에너지시뮬레이션 기법, 공동석, 허정호, 장용성, 김두환, 대한설비공학회 설비공학 논문집 26(5), , 2014

25. 실시간 건물 에너지 시뮬레이션 프레임워크 개발을 통한 냉방 시스템 예측 제어, 곽영훈, 서울시립대학교 박사학위 논문, , 2014

26. 그린 BIM 실현을 위한 건축물의 초기 디자인 형태별 전력수요량 예측에 관한 연구, 이권형, 추승연, 김인한, 이재욱, 이진희, 대한건축학회 논문집 계획계 29(11), , 2013

27. Energy BIM 시뮬레이션을 통한 세장비에 따른 창면적비와 냉난방부하 상관관계 분석, 김인한, 이주식, 추승연, 이권형, 대한건축학회 학술 발표대회 논문집 34(1), , 2014

28. 푸리에 변환 기반 스케줄 분석 알고 리즘을 적용한 건물 에너지 소비량 예측 모델, 안유선, 이용준, 오은주, 김병선, 대한설비공학회지 32(8), , 2020

29. BIM기반 친환경건축물 등급 인증기준의 에너지성능지표(E.P.I)의 개선방안에 관한 연구, 김인한, 추승연, 이권형, 대한건축학회 논문집 계획계 27(9), , 2011

30. 개방형 BIM 데이터와 건물에너지 시뮬레이션 레이션 소프트웨어 입력정보 간 매핑체계 제안과 적용, 김인한, 최중식, 김한준, 대한건축학회 논문집 계획계 29(4), , 2013