몬테카를로 빌딩 시뮬레이션의 샘플링 방법과 모집단 추정

뒤로	원문보기 \| 미리보기 [ 원문보기시 소비되는 포인트 : 100 포인트 ]

논문명	몬테카를로 빌딩 시뮬레이션의 샘플링 방법과 모집단 추정 / Sampling Methods and Stochastic Inference in Monte Carlo Building Simulation
저자명	김영진(Kim, Young-Jin) ; 박철수(Park, Cheol-Soo) ; 김인한(Kim, In-Han)
발행사	대한건축학회
수록사항	대한건축학회논문집 계획계, v.28 n.06 (2012-06)
페이지	시작페이지(227) 총페이지(10)
ISSN	12269093
주제분류	전산 / 계획및설계
주제어	불확실성 분석 ; 몬테카를로 ; 빌딩 시뮬레이션 ; 비모수적 방법 ; 샘플링 방법//Uncertainty Analysis ; Monte-Carlo ; Building Simulation ; Non-parametric Method ; Sampling Method
요약2	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.
소장처	대한건축학회

스크랩하기

추천문헌	이 논문을 열람하신 아우릭 회원님들이 많이 열람하신 논문을 추천해 드립니다.
재실자 반응이 고려된 에이전트 빌딩 에너지 시뮬레이션 김종헌(Kim, Jong-Hun) ; 박상린(Park, Sang-Lin) ; 김덕우(Kim, Deuk-Woo) ; 박철수(Park, Cheol-Soo) - 대한건축학회논문집 계획계 : v.27 n.12 (201112)
몬테카를로 방법을 이용한 공동주택 환기 전략의 불확실성 분석 김영진(Kim Young-Jin) ; 박철수(Park Cheol-Soo) - 대한건축학회논문집 계획계 : v.24 n.8 (200808)
건물 에너지 진단을 위한 시뮬레이션 적용시 쟁점과 한계 서원준(Suh, Won-Jun) ; 박철수(ParkCheol-Soo) - 대한건축학회논문집 계획계 : v.28 n.01 (201201)
건물에너지효율등급 평가도구와 상세해석프로그램의 비교 이재혁 ; 유기형 ; 조동우 - 대한설비공학회 하계학술발표회 논문집 : (200906)
[특집] 국내 친환경 건축물 사례 분석 정지나 ; 김용석 ; 이승민 - 그린빌딩(한국그린빌딩협의회지) : v.9 n.1 (200803)
기존 건축물을 위한 건물 에너지 프로파일링 시스템 개발 안기언(Ahn, Ki Uhn) ; 김영민(Kim, Young Min) ; 김용세(Kim, Yong Se) ; 윤성환(Yoon, Seong Hwan) ; 신한솔(Shin, Han Sol) ; 박철수(Park, Cheol Soo) - 대한건축학회논문집 구조계 : Vol.32 No.12 (201612)
확률적 모델을 이용한 재실 인원 예측 김영진(Kim Young-Jin) ; 박철수(Park Cheol-Soo) - 대한건축학회논문집 계획계 : v.25 n.03 (200903)
건물 에너지 시뮬레이션의 유용성 김덕우(Kim, Deuk Woo) ; 박철수(Park, Cheol Soo) ; 이승언(Lee, Seung Eon) - 대한건축학회논문집 구조계 : Vol.33 No.05 (201705)
기축 건물의 에너지 모델에 대한 베이지안 보정 윤성환(Yoon, Seong-Hwan) ; 김영진(Kim, Young-Jin) ; 박철수(Park, Cheol-Soo) - 대한건축학회논문집 계획계 : v.30 n.10 (201410)
설계단계에서 동적 건물 에너지 성능분석의 쟁점들 안기언(Ahn, Ki-Uhn) ; 김영진(Kim, Young-Jin) ; 박철수(Park, Cheol-Soo) - 대한건축학회논문집 계획계 : v.28 n.12 (201212)