에너지 절약형 건물 설계를 위한 사용자 맞춤형 디자인 가이드 시스템 = Design Guide System for Energy Efficient Buildings

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 건물 설계를 위한 각 단계들에 디자인 가이드 시스템을 제안하였다.
건물 설계를 위해서는 건축주가 원하는 건물을 설계해야할 뿐만 아니라, 에너지 절약을 할 수 있는 건물을 설계하곤 한다. 이를 위한 방안으로는 ASHRAE에서 제안한 “Advanced Energy Design Guide for Small Retail Buildings” 및 Energy Simulation이 있다. 하지만 각 방법들은 설계 초보자가 사용하기에는 어렵다. 첫째로, Design Guide Line 의 경우 단편적 혹은 다소 일반적인 결론을 제시하기에 사용하기 어려우며, Energy Simulation의 경우 입력 변수가 많고 다양하며, 기획 및 계획 설계 보다는 실시 설계에서 나타나는 정보가 필요하기 때문에 초보 설계자가 사용하기에는 힘든 경향을 보인다.
이를 위해 본 논문에서는 디자인 가이드 시스템을 위해 의사결정나무(Decision Tree) 알고리즘을 사용하였으며, 이를 위해 대상 건물을 선정한 후 설계 가능한 모든 Case를 Energy Simulation을 통해 에너지 요구량 및 사용량을 계산하였다. 이를 이용하여 의사결정나무를 생성한 결과 하나의 결과가 아닌 모든 경우에 대한 결과를 건축주에게 보여주며 건축주가 본인에 맞는 맞춤형 건물을 직접 선택할 수 있었다. 더 나아가 건축의 기획 & 계획 설계, 기본 설계 두 단계로 나누어 의사결정나무를 선택하였으며, 기본 설계 단계의 경우 HVAC 및 벽체의 구성을 변수로 하여 디자인 가이드 시스템을 제안하였다. 또한 에너지 절약을 위한 추가 솔루션으로 차양 및 조명부하 감소를 통하여 해당 솔루션을 사용하였을 시 에너지 사용량을 토대로 의사결정나무를 한 번 더 생성 할 수 있었다. 즉, 총 3단계의 의사결정 나무를 통해 건축주가 직접 선택 및 평가하여 본인에 맞는 건물을 설계할 수 있었다.
본 연구를 통해 얻어진 에너지 절약형 건물 설계를 위한 디자인 가이드 시스템을 통하여 실제 건물 설계를 하는데 있어서 초보 설계자가 건축주의 맞춤형 설계를 할 수 있는 기반을 만들 수 있었으며, 더 나아가 에너지 사용량을 토대로 정량적인 방식으로 건물을 설계하는데 활용 될 것으로 사료된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims at building a design guide system for Energy Efficient Buildings. Building design requires not only diverse knowledge but also empirical knowledge. In addition to design guidelines designed for building design, energy simulations provide rather general information and require too much information, making it difficult for design beginners to use. Therefore, a design guide system has been constructed so that it can be used for design beginners. For design guide system design, decision tree algorithm, which is a white box model, is used in this paper. The black box algorithm with high predictive power is not suitable for the design beginner because it can not give the choice to the client. As a result to make a design guide system, a decision tree was used. Moreover this will be used on the actual process so that it is divided two steps. The first step is the planning Development. The building area, the profile, the ratio of windows to each aspect, and the core ratio were used as variables. Based on the variables, decision trees were made based on 432 cases, Energy and heating energy requirements are based on the results. Fig. 3.3 and 3.4. Next, decision trees are generated in the Design Development. In order to generate the decision tree, decision trees can be constructed based on four representative examples. The decision tree is based on energy usage, from Fig 4.1. to Fig. 4.4. Furthermore, when the energy saving measures were introduced, the decision trees are shown in Fig. 6.9. The above process is changed according to the choice of the client, and it is important to generate the back data through the energy simulation in all cases for the above process.

목차 (Table of Contents)

• 요약 ⅰ
• 표 목차 ⅱ
• 그림목차 ⅲ
• I. 서 론 1
• 1. 건축주와 설계자 1
• 2. 연구 목적 2
• II. 이론적 고찰 4
• 1. Risk & Cost 4
• 2. 설계 프로세스 및 설계 변수 파악 5
• 3. 의사결정나무 알고리즘 (DT) 9
• 4. 분류 평가 기준 12
• III. 기획 및 계획 설계 단계의 결정트리 15
• 1. 설계 모델 설정 15
• 2. 냉난방 에너지 요구량에 의한 결정트리 18
• 3. 냉난방 에너지 요구량에 의한 랜덤포레스트 20
• IV. 기본 설계 단계의 결정트리 22
• 1. 기본 설계 단계를 위한 기획 단계의 대표 선정 22
• 2. 각 사례별 기본 설계 결정트리 26
• V. 에너지 절감방안 도입 29
• 1. Shading 29
• 2. Daylighting Control & Occupancy Sensor 30
• Ⅵ. 에너지 절감 방안 결정 트리 31
• 1. 단일 및 복합 솔루션 적용 31
• Ⅶ. 결론 37
• 참고문헌 41
• 영문초록(Abstract) 42
• 감사의글