http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
에너지절감기술 도입 효과 분석을 위한 건물에너지소비량 예측 및 평가 도구 개발
양수현(Yang, Soo-Hyun),박원장(Park, Won-Jang),김수종(Kim, Su-Jong) 한국건축친환경설비학회 2019 한국건축친환경설비학회 논문집 Vol.13 No.4
This study proposed tools to predict and evaluate building energy consumption in order to analyze the impact of the introduction of energy saving technologies. First of all, We reviewed the prediction and evaluation methodology and derived the prediction and evaluation system based on the formula analysis, regression analysis, and simulation analysis. Tools Users can apply the analysis method by considering the target building, assessment scope, assessment type, and present possession of data. Furthermore, Users can predict and evaluate building energy consumption using real metering data in conjunction with BEMS control point data or by entering data directly. Based on the tools, it is deemed possible to be applicable to energy efficient new building design, ESCO project, and green remodeling project. In addition, it is expected that non-expert will be able to easily review the energy saving effects.
이형래 ( Hyung Lae Lee ),원장원 ( Chang Won Won ),이상철 ( Sang Chul Lee ),박상찬 ( Sang Chan Park ) 한국품질경영학회 2014 품질경영학회지 Vol.42 No.1
Purpose: The purpose of this study is to propose Clinical Practice Guideline(CPG) model and Clinical Index(CI) for implementing CDSS in digital hospitals. Methods: This study uses EMR data at department of family practice in A hospital; 636 patients, 570 diseases (based on ICD 10-CM criteria), and 37,000 data related with labs and treatments. This study focuses on disease J342 which is the most high rate of incidence. Results: Using the suggested model, this study calculates frequency matrix and probability matrix to find out the correlation of diseases and labs. This study indicates the lab sets of Disease (J342) as CI for CPG. Conclusion: This study suggests CPG model including Lab-based, Disease-Based and Case-based modules. Through 6 level cased-based CPG model, especially, this study develops Clinical Index(CI) such as the Incidence Rate, Lab Rate, Disease Lab Rate, Disease confirmed by Lab.
김용희(Yong Hee Kim),박원장(Won Jang Park),양수현(Soo Hyun Yang),김수종(Soo Jong KIm) 대한설비공학회 2018 대한설비공학회 학술발표대회논문집 Vol.2018 No.11
본 연구는 건물에너지 소비량 예측 및 평가체계를 제시하는 것을 목적으로 한다. 이에 따라 본 연구에서는 건물에너지 소비량 예측 및 평가체계와 관련한 가이드라인 및 분석 방법론에 대한 문헌 분석을 실시하였다. 또한, 국내 제도 내에서 이루어지고 있는 예측 및 평가 방법에 대한 고찰을 수행하였으며, 이를 토대로 건물에너지 소비량 예측 및 평가체계를 제시하였다. 문헌 분석 결과, 기존의 에너지 절감 및 온실가스 감축 사업에 대한 성과 검증을 위해 개발된 IPMVP, ASHRAE Guideline 14-2002등과 같은 다양한 M&V 프로토콜 및 가이드라인이 있다. 또한, 2013 ASHRAE Handbook Fundamentals에서는 다양한 분석 방법론을 정의하고 있다. 그러나 국내 제도 내에서는 체크리스트 및 정적 시뮬레이션 분석 정도 수준으로 ECM 도입 시의 일시적인 예측 및 평가가 이루어지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 문헌 분석 및 국내 제도에서 건물생애주기를 기준으로 한 평가시점, 데이터 보유 수준을 고려한 데이터 레벨, 평가 방식 3가지를 고려한 건물에너지 소비량 예측 및 평가체계를 도출하였다. 향후 평가체계를 기초로 하여 사용자 입장을 고려한 세부 평가절차 및 분석도구에 대한 개발이 이루어져야 할 것으로 사료된다.
시뮬레이션 기반의 건물에너지절감기술 도입 효과 예측 및 평가를 위한 도구 개발에 관한 연구
양수현(Soo Hyun Yang),박원장(Won Jang Park),박윤미(Yun Mi Park),이태동(Tae Dong Lee) 대한설비공학회 2020 대한설비공학회 학술발표대회논문집 Vol.2020 No.6
This study proposed a tool to predict and evaluate the effect of introducing building energy saving technologies based on simulation. The prediction and evaluation tool is based on EnergyPlus simulation tool and largely divided into shape modeling and simulation analysis functions. Simulation analysis can be performed according to analysis classification(prediction, evaluation), baseline and project data(design document, sub metering data) as well as target buildings(new building, existing building). In particular, non-experts in the field of simulation can easily handle the tool. Simulation-based prediction and evaluation tool developed in this study allow comparison of each alternative when designing energy efficient new buildings. In addition, it is expected to be utilized in connection with ESCO, green remodeling and zero energy buildings projects.
건물에너지 소비량 예측 및 평가 도구 개발에 관한 연구
양수현(Soo Hyun Yang),박원장(Won Jang Park),김수종(Soo Jong Kim),이태동(Tae Dong Lee) 대한설비공학회 2019 대한설비공학회 학술발표대회논문집 Vol.2019 No.-
본 연구는 건물에너지관리시스템(BEMS)의 도입 효과를 예측하고 평가할 수 있는 도구를 개발하는 것을 목적으로 한다. 예측 및 평가 도구는 평가 방법론에 따라 수식 분석, 회귀 분석, 시뮬레이션 도구로 구분되며, 설계값의 입력 또는 개방형 플랫폼과의 연동을 통해 관제점을 조회·등록하여 건물 데이터를 직접 이용할 수 있다. 예측 및 평가 도구를 통해 에너지 절감 기술에 대한 효과를 분석할 수 있을 뿐만 아니라 건물생애주기에 따라 건물 에너지 관리를 효율적으로 할 수 있을 것으로 판단된다.
이상적인 자기 상관 특성을 갖는 이진 시퀀스의 Trace 함수 표현에 기초한 부울 함수 표현
원장식,정근열,박진수 청주대학교 산업과학연구소 1998 産業科學硏究 Vol.16 No.-
Pseudorandom sequences of period N(=2^(m)-1) with ideal autocorrelation apply to spread spectrum communication systems, radar systems and CDMA systems and some of well-known examples are m-sequences. These sequences(m-sequences, GMW sequences, Legendre sequences, Hall's sextic residue sequences, and so forth) are best described in terms of trace functions Generally, binary sequences of period N(=2^(m)-1) are expressed as Trace function on the GF(2^(m), but Trace function representation is so difficult that we can't find properties of sequences. By the way, binary sequences of period N(=2^(m)-1) can be expressed as the combination of m-variable Boolean function, f(x_(l) ,x_(2), ,x_(m)) In this case, properties of sequences can be found easily. So I implemented the Boolean function representation for above mentioned the family of sequences with relation that the property of Trace function. So far, the study to find binary pseudonoise sequences with ideal autocorrelation property is being done so we need the procedure to transform sequences into Boolean function.