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
- 송두삼
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 성균관대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수11
이 논문의 연구 히스토리 (3)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
전 세계적으로 에너지 과소비에 따른 문제점들이 발생함에 따라서, 각 정부들은 에너지 절감을 위한 다양한 대책들을 제시하고 있다. 특히 건물에너지 분야는 에너지 절감 가능성이 높은 분야로 지목되었으며, 이에 따라 Low energy building,
Zero energy building이 효율적인 에너지 절감 대안으로 제시되고 있다. Low energy building, Zero energy building을 구현하기 위한 건축설계 단계에서의 검토방법으로 일반적으로 건물에너지시뮬레이션 방법을 이용한다. 건물에너지시뮬레이션을 통해 다양한 건물에너지 절감 대책(energy conservation measures)의 효과를 정량적으로 분석하게 된다. 건물의 내·외부환경사이의 물리적인 상호작용을 통하여 에너지 소비량을 예측하는 건물에너지시뮬레이션은 해당건물의 물성치, 외부 기상데이터 등의 다양한 데이터가 요구된다. 특히 에너지의 민감도가 높은 저에너지, 제로에너지 건물의 경우, 이러한 입력데이터의 영향도가 매우 높다고 할 수 있다. 건물의 외부환경을 대표하는 표준기상데이터의 경우, 전 세계적으로 제한된 지역에 한하여 제공되고 있다. 국내의 경우, 일부 지역에 대한 표준기상데이터가 제공되고 있으며, 주로 대도시 지역에 국한하고 있다.
본 논문에서는 저에너지 건물, 제로에너지 건물의 에너지 절감 대책을 작성하는 건물에너지 시뮬레이션에서 필수적인 표준기상데이터를 작성을 목적으로, 표준기상데이터의 신뢰도를 향상시키기 위한 다양한 검토를 실시하였다. 표준기상데이터는 국내를 70개 지역으로 세분화하여 각 지역의 기후 특성을 반영하여 표준기상데이터를 작성하였다. 표준기상데이터 작성방법으로 본 연구에서는 ISO 15927-4 방법을 따랐다. 표준기상데이터를 작성하기 위해 반드시 요구되지만, 실측값이 일부 지역에만 국한되어 제공되고 있는 기상 관측요소인 수평면 전 일사량, 수평면 직달·산란 일사량에 대해 누락된 지역의 예측값을 작성하기 위한 연구를 진행하였다. 국내의 지역 기후 특성에 적합한 일사량 예측모델을 분석 및 제시하기 위해 전 세계적으로 많이 이용되고 있는 수평면 전 일사량, 수평면 직달·산란 일사량 예측모델에 대한 분석을 실시하였다. 각 예측모델에 대해 일사량 실측값이 제공되는 지역에 대해 예측값과 실측값과의 비교를 통해 각 예측모델의 국내 적용 가능성을 분석하였다. 분석결과, 수평면 전 일사량 예측모델로는 Zhang&Huang 모델이 국내 지역에 가장 우수한 신뢰도를 나타냈으며, 수평면 직달·산란 일사량 예측모델로는 Watanabe 모델이 가장 높은 신뢰도를 나타냈다.
기상 관측 예측모델의 신뢰성 분석결과를 기반으로 국내 70개 지역에 대한 표준기상데이터를 작성하고 신뢰도 분석을 진행하였다.
최종적으로는 작성된 국내 표준기상데이터를 이용하여, 지역 기상특성을 반영한 표준기상데이터를 이용하는 경우와 기존의 인접 대표지역 표준기상데이터를 이용하는 경우의 건물에너지 시뮬레이션 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과, 대상지역의 기후 특징을 반영한 표준기상데이터를 이용하여 에너지 분석을 진행하는 경우, 건물에너지 소비량 예측 정확도는 기존 인접 대표지역 표준기상데이터를 이용하는 방법에 비하여 에너지 소비량의 시뮬레이션 결과치가 실측치에 근접하였다
Zero energy building이 효율적인 에너지 절감 대안으로 제시되고 있다. Low energy building, Zero energy building을 구현하기 위한 건축설계 단계에서의 검토방법으로 일반적으로 건물에너지시뮬레이션 방법을 이용한다. 건물에너지시뮬레이션을 통해 다양한 건물에너지 절감 대책(energy conservation measures)의 효과를 정량적으로 분석하게 된다. 건물의 내·외부환경사이의 물리적인 상호작용을 통하여 에너지 소비량을 예측하는 건물에너지시뮬레이션은 해당건물의 물성치, 외부 기상데이터 등의 다양한 데이터가 요구된다. 특히 에너지의 민감도가 높은 저에너지, 제로에너지 건물의 경우, 이러한 입력데이터의 영향도가 매우 높다고 할 수 있다. 건물의 외부환경을 대표하는 표준기상데이터의 경우, 전 세계적으로 제한된 지역에 한하여 제공되고 있다. 국내의 경우, 일부 지역에 대한 표준기상데이터가 제공되고 있으며, 주로 대도시 지역에 국한하고 있다.
본 논문에서는 저에너지 건물, 제로에너지 건물의 에너지 절감 대책을 작성하는 건물에너지 시뮬레이션에서 필수적인 표준기상데이터를 작성을 목적으로, 표준기상데이터의 신뢰도를 향상시키기 위한 다양한 검토를 실시하였다. 표준기상데이터는 국내를 70개 지역으로 세분화하여 각 지역의 기후 특성을 반영하여 표준기상데이터를 작성하였다. 표준기상데이터 작성방법으로 본 연구에서는 ISO 15927-4 방법을 따랐다. 표준기상데이터를 작성하기 위해 반드시 요구되지만, 실측값이 일부 지역에만 국한되어 제공되고 있는 기상 관측요소인 수평면 전 일사량, 수평면 직달·산란 일사량에 대해 누락된 지역의 예측값을 작성하기 위한 연구를 진행하였다. 국내의 지역 기후 특성에 적합한 일사량 예측모델을 분석 및 제시하기 위해 전 세계적으로 많이 이용되고 있는 수평면 전 일사량, 수평면 직달·산란 일사량 예측모델에 대한 분석을 실시하였다. 각 예측모델에 대해 일사량 실측값이 제공되는 지역에 대해 예측값과 실측값과의 비교를 통해 각 예측모델의 국내 적용 가능성을 분석하였다. 분석결과, 수평면 전 일사량 예측모델로는 Zhang&Huang 모델이 국내 지역에 가장 우수한 신뢰도를 나타냈으며, 수평면 직달·산란 일사량 예측모델로는 Watanabe 모델이 가장 높은 신뢰도를 나타냈다.
기상 관측 예측모델의 신뢰성 분석결과를 기반으로 국내 70개 지역에 대한 표준기상데이터를 작성하고 신뢰도 분석을 진행하였다.
최종적으로는 작성된 국내 표준기상데이터를 이용하여, 지역 기상특성을 반영한 표준기상데이터를 이용하는 경우와 기존의 인접 대표지역 표준기상데이터를 이용하는 경우의 건물에너지 시뮬레이션 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과, 대상지역의 기후 특징을 반영한 표준기상데이터를 이용하여 에너지 분석을 진행하는 경우, 건물에너지 소비량 예측 정확도는 기존 인접 대표지역 표준기상데이터를 이용하는 방법에 비하여 에너지 소비량의 시뮬레이션 결과치가 실측치에 근접하였다
목차
제 1 장 서 론1. 연구배경 및 목적2. 연구방법제 2 장 표준기상데이터에 대한 고찰1. 표준기상데이터의 정의2. 표준기상데이터 작성법의 종류3. 표준기상데이터 ISO 15927-4 작성법제 3 장 수평면 전 일사량 예측 방법 제안1. 수평면 전 일사량 예측 연구의 필요성과 연구 방법2. 수평면 전 일사량 예측모델 문헌 고찰2.1 Kasten model2.2 Zhang&Huang model2.3 Angstrom-Prescott model2.4 Winslow model3. 수평면 전 일사량 예측모델 국내 지역별 신뢰성 평가3.1 수평면 전 일사량 예측모델 신뢰성 평가방법3.2 수평면 전 일사량 예측모델 신뢰성 평가4. 소 결제 4 장 수평면 직달·산란 일사량 예측 방법 제안1. 수평면 직달·산란 일사량 예측 연구의 필요성과 연구 방법2. 수평면 직달·산란 일사량 예측모델 문헌 고찰2.1 Perez model2.2 Watanabe model2.3 Erbs model2.4 Reindl-2 model3. 수평면 직달·산란 일사량 예측모델 신뢰성 평가4. 천공 상태에 따른 직달·산란 일사량 예측모델의 신뢰성 연구5. 수평면 전 일사량 예측 정확도가 수평면 직달·산란 일사량 예측에 미치는 영향에 관한 연구6. 소 결제 5 장 국내 70개 지역 표준기상데이터 작성1. ISO 15927-4 표준기상데이터 세부 작성 과정1.1 표준기상데이터 작성 지역 분류 및 프로세스1.2 표준기상데이터 세부 작성 과정1.3 건물에너지 시뮬레이션을 위한 표준기상데이터 포맷 작성2. 국내 70개 지역 대표년 선정 결과 및 신뢰도 분석3. 수평면 전 일사량 예측값이 표준기상데이터 선정에 미치는 영향 분석4. 소 결제 6 장 건물에너지 시뮬레이션에서 표준기상데이터의 영향도 분석1. 건물에너지 시뮬레이션 개요2. 케이스 별 표준기상데이터 특징 분석3. 건물에너지 시뮬레이션 결과 분석4. 소 결제 7 장 결 론
최근 본 자료
댓글(0)
0