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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이성우 (HanYang Univ.) 태성호 (HanYang Univ.)
저널정보
한국생태환경건축학회 KIEAE Journal KIEAE Journal Vol.20 No.3(Wn.103)
발행연도
2020.6
수록면
39 - 46 (8page)
DOI
10.12813/kieae.2020.20.3.039

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Purpose: Many countries have implemented policies to reduce greenhouse gas (GHG) emissions in public buildings, emphasizing the leading role of the public sector. In Korea, in order to achieve a 30% reduction in GHG emissions by 2030, public agencies must set annual targets or quotas. However, the lack of experts and support are the biggest obstacles to achieving this reduction target. Methods: This study constructed a GHG evaluation database (DB) and Data set based on energy end uses, GHG reduction technology with the aim of decision making about GHG reduction with minimal building information and limited expert knowledge. The GHG evaluation DB was built using data from the Commercial Building Energy Consumption Survey (CBECS), an energy consumption survey of 6,720 public and commercial buildings by the US Department of Energy. In addition, a DB for evaluating the reduction amount of greenhouse gas reduction technology was established with reference to 1,206 greenhouse gas reduction technology application projects by the Korea Energy Survey. The database was used for constructing data set, we developed a machine learning-based GHG reduction decision support model. Result: Additionally, the case study of domestic public buildings, the economic and environmental benefit of applying greenhouse gas reduction technology were evaluated. The evaluated building can reduce about 111 tonCO₂-eq and convert it into economic profit of 36 million won, confirming the applicability of the model.
#배출권거래제 #건물 에너지 #머신러닝 #K-ETS #Building Energy #Machine Learning

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 선행연구고찰
3. 온실가스 평가 데이터베이스 구축
4. 온실가스 감축 의사결정 지원 모델 구축
5. 의사결정 지원 모델 적용성 검토
6. 결론
Reference

참고문헌 (18)

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안형준 / 2019 / 상업공공건물용 투광형 BIPV창호의 에너지 성능⋅환경⋅경제종합평가 연구 google schola 박종호 / 2019 / 머신러닝을 이용한 신경계통의 질환 퇴원환자의 중증도 보정 재원일수 예측 모형 개발 / 보건사회연구 39(1):390~427 Crossref 국가온실가스종합관리시스템(NGMS) google schola 한국에너지공단 / 2018 / 2018 KEA 에너지 편람 google schola UNFCCC / 2017 / NC7; National Communication Submissions from Annex1parties / EU google schola

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