지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 金岡秀
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수19
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
최근 우리나라는 지속적인 사회발전을 통해 전반적인 분야에서 에너지 소모가 늘어나고 있는 추세이다. 이에 대응하여 다양한 분야에서 에너지 절감을 위한 노력이 진행되고 있으며 특히 건축물에서도 다양한 연구가 진행 중이다. 이미 주거 건물은 제로 에너지 하우스나 패시브 하우스 등 연구와 실험이 많이 진행된 상황이지만 다른 경향을 띄는 상업용 건물은 그 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 ASHRAE 90.1 Prototype Building DOE에서 선정한 사무용 건물 모델을 베이스 모델로 선정하여 eQuest 프로그램을 이용하여 에너지에 영향을 미치는 다양한 변수를 선정하여 비교 분석 하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 패시브 요소에서는 창호의 경우Triple Low-E를 적용하는 것이 21.3%로 가장 큰 절감률을 보였고 벽체 열관류율의 경우 0.15m2/K 으로 낮추는 것이 3.6%로 가장 낮은 절감률을 보였다. 액티브 요소는 CAV 대비 VAV로 변경 시 30.9%의 절감률을 나타냈고 열 교환기 적용 시 10.2% 추가 절감이 가능한 것으로 나타났다. 신재생 에너지에서는 PV 패널을 적용 시 전체 에너지의 7.6%가 생산되는 것으로 나타났다.
목차
목 차第 Ⅰ 章 서 론1.1 연구의 필요성 11.2 연구의 범위 및 방법 2第 2 章 연구의 이론적 배경2.1 기존 연구 분석 52.1.1 국내 문헌 연구 52.1.2 국외 문헌 연구 62.2 eQuest의 Algorithm 고찰 92.2.1 벽체 열관류율에 의한 Load 계산 Algorithm 92.2.2 창호 시스템에 의한 Load 계산 Algorithm 102.2.3 Infiltration Algorithm 112.2.4 Night Ventilation Algorithm 122.2.5 Air Handling Unit Algorithm 122.2.6 Heat Exchanger Algorithm 182.3 eQuest 프로그램 개요 24第 3 章 해석 프로그램 개요 및 변수 설정3.1 해석 모델의 개요 및 시뮬레이션 조건 263.2 시뮬레이션 변수 설정 273.2.1 Passive 요소 변수 설정 283.2.2 Active 요소 변수 설정 313.2.3 신재생에너지 요소 변수 설정 34第 4 章 기술 요소에 따른 건물 연간 에너지 분석4.1 Passive 요소에 따른 건물 연간 에너지 평가 364.1.1 벽체 관류율 변화에 따른 에너지 평가 364.1.2 창호 시스템 변화에 따른 에너지 평가 394.1.3 창면적비 변화에 따른 에너지 평가 424.1.4 Infiltration에 따른 에너지 평가 454.1.5 Night Ventilation에 따른 에너지 평가 484.2 Active 요소에 따른 건물 연간 에너지 평가 514.2.1 Air Handling Unit에 따른 에너지 평가 514.2.2 Sensible Heat Exchanger 적용에 따른 에너지 평가 544.2.3 Sensible/Latent Heat Exchanger 적용에 따른 에너지 평가 574.3 신재생 에너지 요소에 따른 건물 연간에너지 평가 614.3.1 Photovoltaic panel 적용에 따른 에너지 평가 614.4 전체 요소별 연간 건물에너지 분석 63第 5 章 기술 요소 조합에 의한 건물 에너지 분석 355.1 건물 에너지 효율 등급별 에너지 사용량 분석 65第 6 章 결론 68참고문헌 70Appendix 72
최근 본 자료
댓글(0)
0