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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김영진 (성균관대학교) 박철수 (성균관대학교) 김인한 (경희대학교)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회 논문집 - 계획계 大韓建築學會論文集 計劃系 第28 第6號
발행연도
2012.6
수록면
227 - 236 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2015

건물 에너지 시뮬레이션 불확실성 분석을 위한 몬테카를로 샘플링 기반 메타모델 간의 비교
김영진 ,  박철수 대한건축학회 학술발표대회 논문집 2015.10 학술대회자료

2012

몬테카를로 빌딩 시뮬레이션의 샘플링 방법과 모집단 추정
김영진 ,  박철수 ,  김인한 대한건축학회 논문집 - 계획계 2012.06 학술저널
몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 규범적 방법과 동적 시뮬레이션 방법의 비교
김영진 ,  윤성환 ,  박철수 한국건축친환경설비학회 학술발표대회 논문집 2012.03 학술대회자료

2011

빌딩 시뮬레이션 툴의 민감도 분석과 비매개변수적 몬테카를로 방법
김영진 ,  박철수 한국건축친환경설비학회 학술발표대회 논문집 2011.10 학술대회자료

초록· 키워드

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Building simulation tools have widely become available for prediction and assessment of building energy performance. However, in process of building simulation, numerous assumptions, simplifications of reality and uncertain inputs are required. Recently, a stochastic approach is being recognized as an alterative to deal with the aforementioned issues. In order to properly apply one of the stochastic methods, a Monte-Carlo approach to building simulation, this paper addresses the following: investigating applicability of the Quasi-Random Sampling and of the non-parametric Monte-Carlo method. In this paper, a range of fifty unknown parameters were selected and identified based on the literature, and then a screening method was applied to identify dominant inputs on simulation outputs. To verify the applicability of the Quasi-Random Sampling, this paper used the two sample Kolmogorov-Smirmov test that compares the differences between two samples (Quasi-Random vs. Simple Random, Quasi-Random vs. LHS [Latin Hypercube Sampling]). The paper shows that the Quasi-Random Sampling method is surprisingly good enough. The authors compared the non-parametric Monte-Carlo method (Kernel Density Function) with several parametric Monte-Carlo methods (Gamma, Exponential, Lognormal, Normal, Weibull, and Rayleigh distribution). The paper shows that the non-parametric Monte-Carlo method can reflect probabilistic characteristics of the reality in a building relatively well in comparison with the parametric methods.
#불확실성 분석 #몬테카를로 #빌딩 시뮬레이션 #비모수적 방법 #샘플링 방법 #Uncertainty Analysis #Monte-Carlo #Building Simulation #Non-parametric Method #Sampling Method

목차

Abstract
1. 서론
2. 샘플링 방법과 모수 추정 방법
3. 시뮬레이션 모델 및 입력변수
4. 민감도 분석
5. 준 랜덤 추출 방법의 검증
6. 통계적 추정 (모수적 vs. 비모수적)
7. 결론 및 추후 연구 내용
참고문헌

참고문헌 (30)

참고문헌 신청
김강수 / 1988 / 건물개구부의 에너지 성능평가에 관한 연구: 사무소건물의 자연채광 및 열성능평가 google schola ASHRAE / 2004 / ASHRAE STANDARD, Ventilation for Acceptable Indoor Air Quality, ANSI/ASHRAE/IESNA Standard 62 :1~2004 google schola ASHRAE / 2009 / ASHRAE Handbook Fundamentals / American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers, Inc google schola Campolongo, F. / 1997 / Sensitivity analysis of an environmental model: an application of different analysis methods / Reliability Engineering & System Safety 57:49~69 google schola Campolongo, F / 1999 / Tackling quantitatively large dimensionality problems / Computer Physics Communications 117:75~85 google schola

이 논문의 저자 정보

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김영진 ,  박철수 한국건축친환경설비학회 학술발표대회 논문집 2011 .10

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