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기상데이터 회귀분석을 이용한 빙축열 시스템의 일일 방냉량 추정
박영수(Young Su Park),최승연(Seung Yeoun Choi),김선혜(Sean Hay Kim) 대한설비공학회 2021 대한설비공학회 학술발표대회논문집 Vol.2021 No.6
최근 ANN과 같은 기계학습 알고리즘을 사용하여 부하 예측의 정밀도를 높이는 연구가 활발하지만, 기계학습에 익숙하지 않은 실무자들은 기계학습의 메커니즘을 이해하지 못하거나 블랙박스 모델에 불신을 보이는 경우가 있기에 본 연구는 쉽게 부하 추정 메커니즘을 이해할 수 있도록 회귀식형 부하 추정모델을 개발하고자 한다. 한 대형마트의 일일 방냉량 데이터와 외기 데이터를 활용하여 건구온도 및 상대습도가 변수인 다중회귀식을 도출하였다. 해당 식으로 예측한 결과 2019년 6, 7, 8, 9월의 CV(RMSE)는 24.9%, 21.2%, 17.1%, 28.8%로, 이는 허용한도 이하임을 확인할 수 있었다. 그러나 실제 방냉량과 예측 방냉량에는 아직 상당한 오차가 존재하며, 이는 시계열 데이터를 비시계열 데이터로 간주하였기에 발생한 것으로 추정된다. 이를 극복하기 위해 시계열 데이터를 유지하면서 회귀식 형태를 그대로 쓸 수 있는 자기회귀이동평균이나 자기회귀 누적 이동평균모델이 더 합리적인 대안이 될 수 있다.
최가현(Ga Hyun Choi),채예나(Ye Na Chae),조용주(Yonng Ju Cho),최승연(Seung Yeoun Choi),김선혜(Sean Hay Kim) 대한설비공학회 2018 대한설비공학회 학술발표대회논문집 Vol.2018 No.11
본 논문은 등록 문화재 제 369호인 서울과학기술대학교 대륙관의 역사적 가치를 훼손하지 않으면서 에너지 성능을 향상시키기 위한 한국형 그린 리모델링 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 현재 대륙관의 환경을 구성하는 요소들을 측정하고 대륙관에 적합한 그린 리모델링 조치를 제안하였다. 이러한 조치들을 적용하여 에너지 시뮬레이션을 수행하여 역사적 건물의 보존은 물론 건물 에너지 성능 향상 또한 검증하고자 한다.