Research › Building Energy Systems
Building Energy, Urban Analytics, and Decarbonization
# building_system

Building Energy Systems

건물 내 기계 및 설비의 설계, 시뮬레이션, 최적화

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.

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Building Data Analytics & AI
Building Energy Systems
Urban Building Energy Modeling (UBEM)

Team

조정현
조정현
Master's Student
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백재욱
백재욱
Master's Student
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한지웅
한지웅
Master's Student
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김지영
김지영
Undergraduate Researcher
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Research & Projects

Research
Project
Sub Project진행 중

공동주택 지열시스템 실측데이터 기반 성능 모니터링

공동주택 지열히트펌프 시스템의 실측 데이터를 기반으로 성능을 검증하고, 운영 개선·유지관리·모니터링 표준화 방안을 도출합니다.

Geothermal Heat PumpPerformance MonitoringLH
이상민, 백재욱

Recent Publications

2026
Load separation method for enhancing performance of central heat pump water heater system with hot water recirculation
Energy and Buildings · Lee, S., Lim, H. et al.
SCIE
2025
Analysis of energy consumption impacts using public data-based building shape index: a case study of office buildings in Seoul
Journal of Building Engineering · Hwang, J. et al.
SCIE
2025
Continuous or intermittent heating?: Uncovering practical heating control strategies amid common misconceptions about radiant floor heating
Energy and Buildings · Shim, J., Lim, H. et al.
SCIE

Research Topic

Building Data Analytics & AI
Building Energy Systems
Urban Building Energy Modeling (UBEM)
SCIE

Data Center Waste Heat Recovery Using Water-Source Heat Pump with Han River Thermal Energy

2026 · SCIE Journal — Under Review

Abstract

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.

Abstract

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.

Keywords

Data Center · Waste Heat Recovery · Water-Source Heat Pump · Han River · TRNSYS

Conference

WWHP 기반 데이터센터 냉각 시스템의 에너지 성능 평가

2026 · ROOMVENT 2026, Czech Republic

Abstract

ROOMVENT 2026 국제학술대회 발표 논문으로, 수열원 히트펌프를 활용한 데이터센터 냉각 시스템의 에너지 성능을 평가합니다. EDP Sciences 출판, 14페이지 분량의 영문/국문 병행 논문입니다.

Keywords

WWHP · Data Center Cooling · Energy Performance · TRNSYS · ROOMVENT

SCIE

LLM Multi-Agent Systems for Building Energy Optimization: A Review

2025 · Building Simulation

Abstract

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.

Keywords

Large Language Model · Multi-Agent · Building Energy · Optimization · Review

Research › Building Data Analytics & AI
We analyze building energy data with AI-driven approaches
# data_analysis

Building Data Analytics & AI

건물 에너지 데이터의 수집, 분석, AI 기반 예측 및 최적화

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.

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Building Data Analytics & AI
Building Energy Systems
Urban Building Energy Modeling (UBEM)

Team

이도연
이도연
Ph.D. Candidate
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김인섭
김인섭
Master's Student
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Research & Projects

Research
Project

Recent Publications

2025
Analyzing energy signature of building retrofits using public data
Building and Environment · Lee, D. et al.
SCIE
2025
Data-driven methodology for identifying gross floor area thresholds in building energy benchmarking
Journal of Building Engineering · Lee, K., Kim, I. et al.
SCIE
2025
Development of building benchmarking index for improving gross-floor-area-based energy use intensity
Energy and Buildings · Lee, K., Hwang, J., Lee, D.
SCIE
Research › Urban Building Energy Modeling (UBEM)
We model buildings and cities for sustainable urban energy planning
# urban_modeling

Urban Building Energy Modeling (UBEM)

건물 및 도시 스케일의 에너지 모델링, 디지털 트윈, GIS 기반 분석

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.

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Building Data Analytics & AI
Building Energy Systems
Urban Building Energy Modeling (UBEM)

Team

황정윤
황정윤
Ph.D. Candidate
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임지수
임지수
Master's Student
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이현수
이현수
Undergraduate Researcher
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Research & Projects

Research
Project

Recent Publications

2025
Analysis of energy consumption impacts using public data-based building shape index: a case study of office buildings in Seoul
Journal of Building Engineering · Hwang, J. et al.
SCIE
2025
Analyzing energy signature of building retrofits using public data
Building and Environment · Lee, D., Lim, J. et al.
SCIE
2024
Reducing uncertainty of building shape information in urban building energy modeling using Bayesian calibration
Sustainable Cities and Society · Hwang, J., Lim, J. et al.
SCIE
Building Energy & Environment Laboratory · Konkuk University

Building Energy, Urban Analytics, and Decarbonization

지속가능하고 회복력 있는 탄소중립 건축환경을 위한 데이터 기반 연구

Research →
About BEE Lab
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About
BEE Lab
The Building Energy and Environment Laboratory (BEE Lab) at Konkuk University develops data-driven methodologies for understanding, modeling, and optimizing energy use in buildings and cities. Our research integrates building physics, energy simulation, artificial intelligence, and real-world data to support carbon-neutral and climate-resilient built environments.

건축환경 및 에너지 연구실(Building Energy and Environment Laboratory, BEE Lab)은 건물과 도시의 에너지 사용을 이해·모델링·최적화하기 위한 데이터 기반 방법론을 개발합니다. 건축물리, 에너지 시뮬레이션, 인공지능, 실측 데이터를 융합하여 탄소중립적이고 기후 회복력 있는 건축환경을 구현하는 것을 목표로 합니다.
More about us →
Research
Research Topics
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01

Building Data Analytics & AI

건물 에너지 데이터 분석 · AI 기반 수요 예측 · 빅데이터 패턴 분류

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02

Building Energy Systems

열원 시스템 동적 시뮬레이션 · 냉난방 설비 최적 제어 · 데이터센터 폐열 회수

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03

Urban Building Energy Modeling (UBEM)

도시 에너지 모델링 · 디지털 트윈 시뮬레이션 · GIS 연계 건물군 분석

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Publications

Recent Publications

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2026
Load separation method for enhancing performance of central heat pump water heater system with hot water recirculation
Energy and Buildings · Lee, S., Lim, H. et al.
SCIE
2025
Analysis of energy consumption impacts using public data-based building shape index: a case study of office buildings in Seoul
Journal of Building Engineering · Hwang, J. et al.
SCIE
2025
Analyzing energy signature of building retrofits using public data
Building and Environment · Lee, D. et al.
SCIE
2025
Data-driven methodology for identifying gross floor area thresholds in building energy benchmarking
Journal of Building Engineering · Lee, K. et al.
SCIE
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함께 연구할 분을 찾습니다

서울 광진구 능동로 120 건국대학교 건축관 509호
hyunwoolim@konkuk.ac.kr · +82-2-450-3457

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School of Architecture · Konkuk University
Building Energy &
Environment Lab
지속가능한 건축 에너지 환경을 위한 연구

Vision

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.

Mission

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.

Core Values

Scientific Excellence
과학적 탁월성
Innovation
혁신
Collaboration
협력
Sustainability
지속가능성
Education
교육

BEE Lab Logo

BEE Lab Logo
정부 사업 · 진행 중

그린리모델링 지역거점 플랫폼

노후 건축물의 에너지 성능을 개선하는 그린리모델링 사업의 실효성을 사후 성능평가로 정량 검증하고, 설계 단계 예측치와 실제 시공 성능 간 격차의 원인을 규명합니다.

그린리모델링사후 성능평가SHGC 측정열교 진단ECO2-OD

프로젝트 개요

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.

연구 내용

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.

Sub Project · 진행 중

공동주택 지열시스템 실측데이터 기반 성능 모니터링

공동주택 지열히트펌프 시스템의 실측 데이터를 기반으로 성능을 검증하고, 운영 개선·유지관리·모니터링 표준화 방안을 도출합니다.

Geothermal Heat PumpPerformance MonitoringCOPField MeasurementLH

프로젝트 개요

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.

연구 내용

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.

정부 과제 · 진행 중

DataNet 국가건물에너지 통합DB 기반 데이터 프레임워크

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.

국가건물에너지 통합DB다출처 데이터 연계형태지표음영지표Benchmarking

프로젝트 개요

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.

연구 내용

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.

정부 과제 · 진행 중

DBEM for load sharing community

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.

DBEMLoad Sharing CommunityCHPWH신재생에너지 연계

프로젝트 개요

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.

연구 내용

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.

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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.

Why Join BEE Lab?

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.

Research Opportunities

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.

Ideal Candidate Profile

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.

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주소 건국대학교 건축관 509호
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