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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최준우 (EAN Technology) 안승호 (EAN Technology) 박병희 (EAN Technology) 고정림 (EAN Technology) 신지웅 (EAN Technology)
저널정보
한국생태환경건축학회 KIEAE Journal KIEAE Journal Vol.17 No.3(Wn.85)
발행연도
2017.6
수록면
75 - 81 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

주거용 건물의 에너지 실사용량의 불확실성을 내포한 설명변수 인자에 대한 빅데이터 분석 기반의 정량화 방법 : 서울지역의 공동주택을 중심으로
최준우 ,  안승호 ,  박병희 외 2명 KIEAE Journal 2017.06 학술저널
주거용 건물의 에너지 실사용량의 불확실성을 내포한 설명변수 인자에 대한 빅데이터 분석 기반의 정량화 방법에 관한 연구
최준우 ,  안승호 ,  박병희 외 2명 한국생태환경건축학회 학술발표대회 논문집 2017.05 학술대회자료

초록· 키워드

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Purpose: The energy consumption of apartment units is affected by the lifestyle of the residents rather than system technology. In this study the numerical analysis of assumed energy consumption correlation factors with arbitrary value due to uncertainty. It is intended to be used as a simulation correction value which can be utilized as a predicted value of actual energy usage. The correction value of the simulation is set in the developed form of the existing process that derives the actual usage amount. The simulation results used in the existing evaluation system are used to maintain the useful value as the current system evaluation scale and predict the actual capacity. Method: The method of the study is to statistically analyze the data frames of all complexes capable of collecting the annual energy usage and to reconstruct the population by adding the variables that are expected to be correlated. Repeat the data frame configuration with variables that are assumed to be highly correlated with energy use levels. Determine whether there is correlation or not. The intensity of the external characteristics of the building equipment related to the energy consumption is presented as the quantitative value. Result: The correlation between electricity consumption and trading price since 2010 is analyzed as (Correlation coefficient 0.82). These results are higher than (Correlation coefficient 0.79), which is the correlation between residential area and trading price. This paper signifies the starting point of the methodology that broadens the field of view of verification of simulation feasibility limited to the prediction technique focused on the simulation tool and the element technology scope.The diversified phenomenon reproduction method develops the existing energy simulation method.It can be completed with a simulation methodology that can infer actual energy consumption.
#주거건물 #에너지 사용량 #통계 #빅데이터 #데이터기반 분석 #Residential building #energy consumption #Statistic #Big data #Data evidence analysis

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 공동주택 데이터 수집 및 분석 개요
3. 데이터 분석 결과
4. 결론
Reference

참고문헌 (4)

참고문헌 신청
유충현, 홍성학, “R을 활용한 데이터 시각화”, 인사이트. 2016 // (Yu, Chung-Hyun, Hong, Sung-Hak, R-Visualization, Insight, 2016) Michael J.Crawley, STATISTICS: An Introduction Using R, Second Edition, Wiley, 2015 Paul Teetor, R CookBook, O’Reilly Media, 2011 Cohen, J, Statistical power analysis for the behavioural sciences Second Edition, Lawrence Erlbaum Associates, 1988

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