성균관대학교

지능형건축설비연구실

Building Information
Science & Technology

Recent publication

건물 운전 시그니처를 이용한
건물에너지 운전효율패턴 분석방법 개발

Yejin Hong and Sungmin Yoon

국제학술지 Energy(IF 7.147)에 게재
건물부문 탄소중립 이행을 위하여, 건물 에너지사용량 패턴에서 건물시스템 운전효율 패턴 분석으로의 방향 제시

그림3.png
Pic1.png

Building system

  • Intended function virtual sensor

  • Sensor fault detection and diagnosis

  • Operational signature analysis

Indoor environment

  • Building airflow simulation

  • Indoor environmental virtual sensor

  • Building leakage area calibration and estimation

  • Stack effect and Dwelling infiltration

Smart city

  • Opern source data utilization

  • Big-data mining for smart cities

  • City-level energy analysis

Building  system
Sensor network

  • Virtual in-situ sensor calibration

  • Feature-based sensor fault detection and diagnosis

  • VPSN (Virtual physical sensor network)

Introduction

지능형건축설비연구실(BIST)은 건물시스템에 대한 이해와 건물 생애주기에서 발생하는 다양한 정보/데이터를 기반으로 지능형 건물을 실현하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해, 센서, 장치, 시스템, 건물, 도시 단위에서의 다양한 융복합 연구를 수행하고 있으며, 건물시스템의 자율운전과 자가진화기술을 개발하고 있습니다.

BIST lab. is intended to realize intelligent buildings based on the building science, informatics, and building life-cycle data. We are actively pursuing progress on the different levels of sensors, equipment, systems, buildings, and a city and their interactions. Recently, a self-evolving building management technology was proposed, and the study is ongoing with in-situ virtual sensing paradigm in the context of digital building twins.

Asset 5_4x.png