Building Energy Systems 그룹은 건물 단위 설비 시스템의 에너지 성능을 분석하고 최적화하여, 효율적이고 지속 가능한 건물 구현을 목표로 합니다. TRNSYS, EnergyPlus 등 동적 시뮬레이션을 통한 실질적인 에너지 절감 방안을 연구합니다.
그린리모델링이 완료된 건축물의 사후 성능평가를 통해 설계 예측치와 실제 시공 성능 간 격차를 정량적으로 검증하는 사업
전원 참여
공동주택 지열히트펌프 시스템의 실측 데이터를 기반으로 성능을 검증하고, 운영 개선·유지관리·모니터링 표준화 방안을 도출합니다.
이상민, 백재욱
본 연구는 한강 수열에너지를 활용한 수열원 히트펌프(WWHP) 기반 데이터센터 폐열 회수 시스템을 제안합니다. TRNSYS를 이용한 연간 동적 시뮬레이션을 통해 시스템의 에너지 성능을 평가하였으며, 기존 공랭식 냉각 시스템 대비 에너지 절감 효과를 정량적으로 분석하였습니다.
본 연구는 한강 수열에너지를 활용한 수열원 히트펌프(WWHP) 기반 데이터센터 폐열 회수 시스템을 제안합니다. TRNSYS를 이용한 연간 동적 시뮬레이션을 통해 시스템의 에너지 성능을 평가하였으며, 기존 공랭식 냉각 시스템 대비 에너지 절감 효과를 정량적으로 분석하였습니다.
Data Center · Waste Heat Recovery · Water-Source Heat Pump · Han River · TRNSYS
ROOMVENT 2026 국제학술대회 발표 논문으로, 수열원 히트펌프를 활용한 데이터센터 냉각 시스템의 에너지 성능을 평가합니다. EDP Sciences 출판, 14페이지 분량의 영문/국문 병행 논문입니다.
WWHP · Data Center Cooling · Energy Performance · TRNSYS · ROOMVENT
건물 에너지 최적화를 위한 LLM 기반 멀티 에이전트 시스템의 최신 연구 동향을 리뷰합니다. 건물 에너지 시뮬레이션, 설비 제어, 진단 등 다양한 응용 분야에서의 LLM 활용 가능성과 한계를 분석합니다.
Large Language Model · Multi-Agent · Building Energy · Optimization · Review
Building Data Analytics & AI 그룹은 건물 에너지 분야의 다양한 데이터를 분석하여, 에너지 소비 구조를 이해하고 효율 개선 방안을 찾습니다. 통계 모델과 머신러닝을 통해 에너지 진단·벤치마킹, 도시 에너지 수요 예측·최적화, 재실·실내환경 분석을 연구합니다.
17종 행정 데이터를 주소 기반으로 연계·통합하고, 건물 형태·음영 지표로 에너지 성능을 진단·벤치마킹하는 국가 규모 데이터 프레임워크
Urban Building Energy Modeling (UBEM) 그룹은 건축 부문 탄소중립 달성을 위해, 건물부터 도시 단위까지의 에너지 사용량을 분석할 수 있는 건물 에너지 환경을 모델링합니다. EnergyPlus를 엔진으로 건물 에너지 시뮬레이션(BEM)과 도시 건물 에너지 시뮬레이션(UBEM)을 개발하고, 이를 통해 에너지 절감 방안 도출과 정책 의사결정을 지원하고자 합니다.
부하공유 커뮤니티를 위한 지역 건물 에너지 모델링(DBEM)으로 커뮤니티 전체 부하 패턴을 도출하고 부하 평탄화 최적 제어를 적용
지속가능하고 회복력 있는 탄소중립 건축환경을 위한 데이터 기반 연구
건물 에너지 데이터 분석 · AI 기반 수요 예측 · 빅데이터 패턴 분류
열원 시스템 동적 시뮬레이션 · 냉난방 설비 최적 제어 · 데이터센터 폐열 회수
도시 에너지 모델링 · 디지털 트윈 시뮬레이션 · GIS 연계 건물군 분석
To become a globally recognized research laboratory that advances building energy science and accelerates the transition toward carbon-neutral and climate-resilient cities.
건축 에너지 과학을 발전시키고 탄소중립적이고 기후 회복력 있는 도시로의 전환을 가속하는, 세계적으로 인정받는 연구실로 성장하는 것을 비전으로 합니다.
Advancing building energy science through simulation, measurement, and data-driven intelligence. We develop innovative solutions that improve building performance, accelerate decarbonization, and support sustainable urban development.
시뮬레이션, 계측, 데이터 기반 지능을 통해 건축 에너지 과학을 발전시킵니다. 건물 성능을 향상하고 탈탄소화를 가속하며 지속가능한 도시 발전을 지원하는 혁신적 솔루션을 개발합니다.
노후 건축물의 에너지 성능을 개선하는 그린리모델링 사업의 실효성을 사후 성능평가로 정량 검증하고, 설계 단계 예측치와 실제 시공 성능 간 격차의 원인을 규명합니다.
Green Remodeling 사업은 노후화된 공공 및 민간 건축물의 에너지 성능을 체계적으로 개선하는 국가 정책 사업입니다. BEE Lab은 Green Remodeling이 완료된 건축물을 대상으로 사후 성능평가를 수행하여 사업의 실효성을 정량적으로 검증하고, 설계 단계 예측치와 실제 시공 성능 간 격차의 원인을 규명합니다.
자재·설비 시험성적서를 검토하고 ECO2-OD 시뮬레이션을 통해 에너지 성능을 산출합니다. 현장 실측에서 SHGC 측정을 통해 창호의 차폐성능을 검증하고, 열화상 카메라로 외벽 우각부 및 창호 주변의 열교(thermal bridge) 발생 여부를 진단하여 시공 품질을 평가합니다.
공동주택 지열히트펌프 시스템의 실측 데이터를 기반으로 성능을 검증하고, 운영 개선·유지관리·모니터링 표준화 방안을 도출합니다.
한국토지주택공사(LH)가 발주하고 한국지열·수열에너지학회가 수행하는 연구용역으로, 공동주택에 설치된 지열히트펌프 시스템을 대상으로 합니다. 설계 성능과 실제 운전 성능 간 격차를 실측 데이터로 진단하고, 입주 초기 민원과 장기 운영의 한계를 해결하기 위한 지속가능한 관리체계를 구축하는 것을 목표로 합니다.
시운전 및 입주 초기 단계에서 온도·유량·전력 데이터를 수집하여 시간대별 COP와 효율성을 분석하고, 유량 불균형·제어 오류 등 운전 문제점을 진단·개선합니다. 또한 보조열원 도입 타당성(경제성) 검토, 장비별 유지관리 기준·매뉴얼 정립, 세대별 과금방안 수립, 센서 사양·지침을 포함한 모니터링 표준화를 수행합니다.
건축물대장과 에너지 사용량 DB를 중심으로 17종 행정 데이터셋을 주소 기반으로 연계·통합하여 건물 에너지 소비 요인을 분석하는 국가 규모 데이터 프레임워크입니다. BEE Lab은 건물의 형상·형태·음영 지표를 개발하여 에너지 성능 진단과 벤치마킹 연구를 수행합니다.
DataNet은 건축물대장과 에너지 사용량 DB를 중심으로 17종의 행정 데이터셋을 주소 기반으로 연계·통합하여, 건물 에너지 소비에 영향을 미치는 다양한 요인을 분석할 수 있는 국가 규모의 데이터 프레임워크를 구축하는 프로젝트입니다.
건축환경 및 에너지연구실(BEE Lab)은 건물의 형상·형태·음영 지표를 개발합니다. 각 지표와 총량/냉난방 사용수준 간의 관계 및 영향을 분석하고, 이를 활용하여 건물 형태 기반의 에너지 성능 진단 및 벤치마킹 연구를 수행합니다.
부하공유 커뮤니티를 위한 지역 건물 에너지 모델링(DBEM)으로 건물별·세대별 부하를 예측·평가하고, 부하 평탄화 최적 제어를 통해 커뮤니티 차원의 에너지·탄소 저감을 실현합니다.
급격한 도시화로 에너지 수요·공급 문제가 커지면서, 개별 건물이 아닌 커뮤니티 규모에서 에너지와 탄소를 저감하는 전략이 요구됩니다. 부하공유 커뮤니티를 위한 지역 건물 에너지 모델링 방법 개발 프로젝트는 지역 단위로 건물 에너지 모델링을 통해 건물별·세대별 부하를 예측 및 평가하고, 건물 간 상호 영향을 반영한 커뮤니티 전체 부하 패턴을 도출합니다. 나아가 예측 결과를 공유·관리 시스템과 연계해 부하를 평탄화·조정하는 최적 제어 기술을 적용함으로써 커뮤니티 차원의 에너지 및 탄소 저감을 실현합니다.
하이브리드 방식의 지역 건물 에너지 모델링(DBEM)으로 건물 형상에 따른 공간적 상호작용을 반영하고, 재실자 행동 예측을 기반으로 용도별·세대별 이질적 부하 스케줄과 시·공간 해상도별 불확실성을 평가합니다. 중앙식 히트펌프 온수기(CHPWH) 기반 부하공유 시스템과 태양광 등 신재생에너지 발전을 연계한 통합 제어 전략을 수립하며, 이 요소기술들을 융합해 건물 배치·시스템 선정·부하 이동·상쇄·발전 상호작용을 아우르는 커뮤니티 레벨 최적 설계·운영 알고리즘을 제시합니다.
건축환경과 건물, 도시에너지 분야 저널의 JCR 분야 백분위, 심사기간, APC를 한 표에서 비교합니다. 연도별 추이와 분야 필터를 제공합니다.
학회 프로그램에서 듣고 싶은 발표를 골라 나만의 일정표로 만듭니다. 회장 사이 이동 거리와 여유 시간을 알려주고 캘린더로 내보낼 수 있습니다.
여러 사람의 가능한 시간을 한 화면에 모아 회의 시간을 정합니다. 드래그로 칠한 시간이 히트맵으로 겹쳐 보이고, 슬롯을 미리 열어 예약을 받는 방식도 됩니다. 확정한 시간은 캘린더로 내보냅니다.
도시 건물 정보와 주변 환경 정보를 바탕으로 일사 환경과 에너지 사용량을 빠르게 예측합니다. 주요 영향요인 분석과 LLM을 활용한 결과 해석 및 에너지 분석 보고서 자동 생성 기능을 제공합니다.
We welcome motivated students and researchers who want to shape carbon-neutral, climate-resilient buildings and cities.
탄소중립적이고 기후 회복력 있는 건물과 도시를 함께 만들어갈 열정적인 학생과 연구자를 환영합니다.
Work at the intersection of building energy science, urban analytics, and artificial intelligence, with access to real-world data and simulation tools. Our members publish, collaborate with industry and government partners, and grow into independent researchers.
건축 에너지 과학, 도시 분석, 인공지능이 만나는 분야에서 실측 데이터와 시뮬레이션 도구를 활용해 연구합니다. 논문 출판과 산·학·관 협력을 경험하며 독립적인 연구자로 성장할 수 있습니다.
Topics span building energy modeling and simulation, urban energy analytics, AI-based demand prediction, building system optimization, and decarbonization. Positions are open for graduate students, undergraduate interns, and research collaborators.
건물 에너지 모델링·시뮬레이션, 도시 에너지 분석, AI 기반 수요 예측, 설비시스템 최적화, 탈탄소화 등을 연구합니다. 대학원생, 학부 인턴, 연구 협력자 모집이 열려 있습니다.
We look for curiosity, rigor, and a willingness to learn. A background in architecture, mechanical engineering, energy, data science, or a related field is helpful, along with interest in programming, data analysis, or building simulation.
호기심과 엄밀함, 배우려는 태도를 갖춘 분을 찾습니다. 건축, 기계, 에너지, 데이터과학 등 관련 분야 배경과 프로그래밍·데이터 분석·건물 시뮬레이션에 대한 관심이 있으면 좋습니다.