| 논문명 |
온톨로지 기반 공동주택 분류체계를 활용한 가스에너지 사용량 예측 모델 / Prediction Model for Gas-Energy Consumption using Ontology-based Breakdown Structure of Multi-Family Housing Complex |
| 저자명 |
홍태훈 ; 박성기 ; 구충완 ; 김현중 ; 김천학 |
| 수록사항 |
한국건설관리학회 논문집, Vol.12 No.6 (2011-11) |
| 주제어 |
공동주택 ; 온톨로지 ; 분류체계 ; 에너지사용량 ; 온실가스 ; Multi-family Housing ; Ontology ; Breakdown Structure ; Energy Consumption ; Green-house Gas |
| 요약1 |
온실가스 과다 배출로 인한 지구 온난화 현상은 전 세계 기후변화 현상을 일으키고 있다. 국내 주거용 건축물에서 발생하는 온실가스는 전체의 약 10%를 차지하고 있고, 노후 공동주택이 점차 증가하고 있는 추세에 있다. 본 연구에서는 공동주택 유지관리 단계에서 에너지 사용량에 대한 지속적?체계적 관리를 수행하기 위한 기반을 구축하고자 한다. 이러한 모델 개발을 위한 연구 프로세스 및 방법은 다음과 같다. 첫째, 서울시 소재의 공동주택을 연구대상으로 설정하였고, 이러한 공동주택의 특성 및 가스 에너지 소비량에 대한 데이터를 수집하였다. 둘째, 통계적인 분석을 통해, 에너지 소비에 영향을 주는 주요 특성들을 선정하였고, 이를 기준으로 온톨로지 기반의 분류체계를 구축하였다. 셋째, 온톨로지 기반의 공동주택 분류체계를 근간으로 하는 에너지 사용량 예측모델을 개발하였으며, CBR, ANN, MRA, GA 등의 방법론을 적용하였다. 본 연구에서는 데이터 분석 및 예측을 위해 PASW (Predictive Analytics SoftWare) Statistics 18, Microsoft EXCEL, Pro-teg-e 4.1 등의 프로그램을 활용하였다. 향후 본 연구에서 개발한 모델을 웹 기반 시스템으로 개발함으로써, 공동주택 에너지사용량을 지속적이고 체계적으로 관리할 수 있을 기반이 마련될 것이다. 또한, 정부, 지자체의 시설물 관리 담당자 및 공동주택 관리자로 하여금 명확한 근거자료를 기반으로 하여, 공동주택 단지별 적정수준의 에너지 소비량을 제시함으로써, 시설물의 개선여부를 결정할 수 있는 의사결정 지원모델을 개발하고자 한다. |
| 요약2 |
Global warming caused by excessive greenhouse gas emission is causing climate change all over the world. In Korea, greenhouse gas emission from residential buildings accounts for about 10% of gross domestic emission. Also, the number of deteriorated multi-family housing complexes is increasing. Therefore, the goal of this research is to establish the bases to manage energy consumption continuously and methodically during MR&R period of multifamily housings. The research process and methodologies are as follows. First, research team collected the data on project characteristics and energy consumption of multi-family housing complexes in Seoul. Second, an ontology-based breakdown structure was established with some primary characteristics affecting the energy consumption, which were selected by statistical analysis. Finally, a predictive model of energy consumption was developed based on the ontology-based breakdown structure, with application of CBR, ANN, MRA and GA. In this research, PASW (Predictive Analytics SoftWare) Statistics 18, Microsoft EXCEL, Protege 4.1 were utilized for data analysis and prediction. In future research, the model will be more continuous and methodical by developing the web-base system. And it has facility manager of government or local government, or multi-family housing complex make a decision with definite references regarding moderate energy consumption. |
