KR101684466B1 - Leed 크레딧 산출 방법 및 leed 크레딧 산출 서버 - Google Patents

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Abstract

LEED 크레딧 산출 방법 사용자 단말과 연결된 LEED(Leadership in Energy and Environmental Design) 크레딧 산출 서버에서 수행되는 LEED 크레딧 산출 방법에 있어서, (a) 상기 사용자 단말로부터 행정주소와 용도, 층수 및 연면적을 포함하는 빌딩 스펙을 수신하는 단계, (b) 상기 빌딩 스펙과 상기 행정주소와 연관된 행정 구역 및 주변환경을 반영하여 빅데이터 분석을 통한 제1 LEED 크레딧 점수를 추정하는 단계, (c) 상기 빌딩 스펙에 따른 냉난방 설비와 에너지 체크리스트에 따른 빌딩 에너지 소비원을 결정하여 신뢰성 이론에 기반 확률에 따라 에너지 절감율을 결정하는 단계, (d) 상기 에너지 절감율에 따른 EA(Energy and Atmosphere) 점수를 산출하여 LEED 목표레벨과 상기 LEED 목표레벨에 따른 최소점수에 해당하는 제2 LEED 크레딧 점수를 결정하는 단계, 및 (e) 상기 제1 및 제2 LEED 크레딧 점수들 간의 차이를 산출하여 상기 LEED 목표레벨에 따른 필요점수를 결정하는 단계를 포함한다. 따라서, LEED 크레딧 산출 방법은 빌딩 스펙을 반영한 빅데이터 분석을 통해 빌딩 에너지 효율 등급을 향상시킬 수 있는 빌딩 추가 건축비용 및 페이백 기간을 예측하고 이에 따라 빌딩을 보다 효율적으로 건축할 수 있다.

Description

LEED 크레딧 산출 방법 및 LEED 크레딧 산출 서버{METHOD OF LEADERSHIP IN ENERGY AND ENVIRONMENTAL DESIGN CREDITS CALCULATION AND SEVER OF LEADERSHIP IN ENERGY AND ENVIRONMENTAL DESIGN CREDITS CALCULATION}
본 발명은 빌딩 LEED 크레딧 산출 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 빌딩 스펙에 따른 빌딩 에너지 효율을 반영한 빌딩 건축비를 예측할 수 있는 LEED 크레딧 산출 방법 및 LEED 크레딧 산출 서버에 관한 것이다.
LEED(Leadership In Energy and Environmental Design)는 모든 건물 유형 즉, 주택, 단지개발, 상업용 인테리어, 신규 건축, 코어앤쉘 (Core & Shell), 학교, 의료기관 및 상점 등에 적용 가능하며 건물의 라이프싸이클 즉, 설계, 시공 및 운영 등의 모든 단계에서 적용 가능한 친환경건축물인증제도를 말한다.
LEED 종류는 건축 유형별로 다양한 종류가 있으며, LEED 인증을 받기 위하여 각 건축 유형별로 선택하거나 공간 사용 및 면적에 따른 인증 방법을 선택할 수 있다.
우리나라의 건물부문 에너지소비량은 전체 에너지소비량의 약 24%를 차지하고 있으며 매년 크게 증가하고 있다. 이에 따라 건물에서의 에너지소비량 절감을 위하여 다양한 건축 계획적 수법과 설비 계획적 수법이 도입 및 적용되고 있다. 건축물의 고단열/고기능 외피 기술, 기밀설계 기술, 저에너지 건축자재 기술, 고효율 열원설비 기술 등을 기반으로 하는 건축 계획적 에너지 효율 향상 수법은 도입에 따른 에너지 절감 효과를 비교적 정확하게 산출할 수 있지만, 수동적인 에너지 절감 수법이라는 한계가 있다.
반면에, BAS(Building Automation System)/BEMS(Building Energy Management System)을 통해 능동적으로 설비를 최적 제어하고 건물의 에너지 사용을 통합적으로 관리하여 건물의 에너지소비량을 절감하는 능동적 건물에너지 절감 수법은 지속적으로 건물의 에너지소비량을 절감할 수 있다는 장점이 있다. 하지만, BAS/BEMS 시스템을 통해 수행되는 에너지 절감 제어 수법의 종류가 시스템 마다 상이하고, 같은 시스템이다 하더라도 이를 운용하는 빌딩 환경에 따라 운용시의 성능이 달라지기 때문에 BAS/BEMS의 도입과 운용에 따른 에너지절감 효과를 정확히 예측하기가 어렵다는 문제점이 있다.
이러한 문제점 때문에 BAS/BEMS를 통해 수행되고 있는 에너지 절감 제어 수법의 에너지 절감 성능과 운용환경을 객관적으로 평가할 수 있는 방법이 요구되고 있다.
한국등록특허 제10-1194728호는 에너지 효율 관리 방법 및 에너지 효율에 관한 것으로, FMS(시설 관리 시스템; Facility Management System)와 에너지 관리를 융합한 시설물(건물 등)의 에너지 효율 관리 시스템에 대하여 개시한다.
한국공개특허 제2013-0065835호는 건물 에너지 관리 성능 평가 장치 및 방법에 관한 기술로서, 건물 에너지 관리 성능의 평가 대상이 되는 국가 및 지역의 기후적 특성, 건물의 용도 및 건물에서의 에너지 사용량 비율, BAS(Building Automation System)/BEMS(Building Energy Management System) 기술의 발전 수준 등을 고려하여 건물 에너지 절감 제어 및 관리의 성능을 개선할 수 있는 건물 에너지 관리 성능 평가 장치 및 방법에 대하여 개시한다.
한국등록특허 제10-1194728호 (2012.10.19 등록) 한국공개특허 제2013-0065835호 (2013.06.20 공개)
본 발명의 일 실시예는 빌딩 스펙에 따른 빌딩 에너지 효율을 반영한 빌딩 건축비를 예측할 수 있는 LEED 크레딧 산출 방법 및 LEED 크레딧 산출 서버를 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예는 빌딩 스펙을 반영한 빅데이터 분석을 통해 빌딩 에너지 효율 등급을 향상시킬 수 있는 빌딩 건축비를 예측하고 이에 따라 빌딩을 보다 효율적으로 건축할 수 있는 LEED 크레딧 산출 방법 및 LEED 크레딧 산출 서버를 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예는 빌딩 스펙과 에너지 체크리스트에 따른 빌딩 에너지 소비원을 결정하고 신뢰성 이론에 기반한 확률에 따라 에너지 절감율 및 LEED 크레딧 점수들을 보다 효율적으로 결정할 수 있는 LEED 크레딧 산출 방법 및 LEED 크레딧 산출 서버를 제공하고자 한다.
실시예들 중에서, LEED 크레딧 산출 방법은 사용자 단말과 연결된 LEED(Leadership in Energy and Environmental Design) 크레딧 산출 서버에서 수행되는 LEED 크레딧 산출 방법에 있어서, (a) 상기 사용자 단말로부터 행정주소와 용도, 층수 및 연면적을 포함하는 빌딩 스펙을 수신하는 단계, (b) 상기 빌딩 스펙과 상기 행정주소와 연관된 행정 구역 및 주변환경을 반영하여 빅데이터 분석을 통한 제1 LEED 크레딧 점수를 추정하는 단계, (c) 상기 빌딩 스펙에 따른 냉난방 설비와 에너지 체크리스트에 따른 빌딩 에너지 소비원을 결정하여 신뢰성 이론에 기반 확률에 따라 에너지 절감율을 결정하는 단계, (d) 상기 에너지 절감율에 따른 EA(Energy and Atmosphere) 점수를 산출하여 LEED 목표레벨과 상기 LEED 목표레벨에 따른 최소점수에 해당하는 제2 LEED 크레딧 점수를 결정하는 단계, 및 (e) 상기 제1 및 제2 LEED 크레딧 점수들 간의 차이를 산출하여 상기 LEED 목표레벨에 따른 필요점수를 결정하는 단계를 포함한다.
상기 LEED 크레딧 산출 방법은 (f) 상기 빌딩 에너지 소비원의 각각에 대한 에너지 절감내용을 결정하고 상기 에너지 절감내용에 따라 상기 제2 LEED 크레딧 점수를 재산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 LEED 크레딧 산출 방법은 (g) 상기 재산출된 제2 LEED 크레딧 점수를 기초로 상기 필요점수를 갱신하고 상기 필요점수가 0 이하가 될 때까지 상기 (f) 단계를 반복적으로 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 LEED 크레딧 산출 방법은 (h) 상기 LEED 목표레벨에 따른 빌딩 스펙과 상기 빌딩 스펙에 따른 추정 가격을 최종적으로 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 (h) 단계는 (h1) 상기 빌딩 스펙에 관한 빅데이터를 분석하여 총 페이백을 결정하고 상기 총 추가 공사비용을 총 페이백으로 나누어 페이백 기간을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 (h) 단계는 (h2) 상기 총 추가 공사비용, 총 페이백, LEED 레벨 및 페이백 기간을 기초로 기 설정된 LEED 크레딧 점수와 비교하여 상기 LEED 목표레벨에 따른 빌딩 스펙과 상기 빌딩 스펙에 따른 추정 가격을 최종적으로 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 (c)단계는 (c1) 상기 결정된 에너지 절감율에 따른 총 에너지 비용을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 (d) 단계는 (d1) 상기 빌딩 스펙에 관한 빅데이터를 기초로 상기 빌딩 스펙에 따라 제3 LEED 크레딧 점수를 결정하고 상기 LEED 목표레벨의 최소점수에서 결정된 제3 LEED 크레딧 점수를 차감하여 제2 LEED 크레딧 점수를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 필요점수는 아래의 수학식을 기초로 결정될 수 있다.
[수학식]
Figure 112016039069929-pat00001
여기에서, LC(x)는 상기 빌딩 스펙과 상기 행정주소와 연관된 행정구역 및 주변환경을 반영하여 상기 빅데이터를 통해 산출된 제1 LEED 크레딧 점수,
LC(y)는 상기 빌딩 스펙에 관한 빅데이터를 기초로 상기 빌딩 스펙에 따른 제2 LEED 크레딧 점수,
LVmin(t)는 상기 LEED 목표레벨에 따른 최소점수,
EA(t)는 상기 에너지 절감율에 따른 EA 점수,
LCmin(t)는 상기 필요 점수
실시예들 중에서, LEED 크레딧 산출 서버는 사용자 단말과 연결된 LEED(Leadership in Energy and Environmental Design) 크레딧 산출 서버에 있어서, 상기 사용자 단말로부터 행정주소와 용도, 층수 및 연면적을 포함하는 빌딩 스펙을 수신하는 스펙 수신부, 상기 빌딩 스펙과 상기 행정주소와 연관된 행정 구역 및 주변환경을 반영하여 빅데이터 분석을 통한 제1 LEED 크레딧 점수를 추정하는 제1 LEED 크레딧 점수 결정부, 상기 빌딩 스펙에 따른 냉난방 설비와 에너지 체크리스트에 따른 빌딩 에너지 소비원을 결정하여 신뢰성 이론에 기반 확률에 따라 에너지 절감율을 결정하는 에너지 절감부, 상기 에너지 절감율에 따른 EA(Energy and Atmosphere) 점수를 산출하여 LEED 목표레벨과 상기 LEED 목표레벨에 따른 최소점수에 해당하는 제2 LEED 크레딧 점수를 결정하는 제2 LEED 크레딧 점수 결정부, 및 상기 제1 및 제2 LEED 크레딧 점수들 간의 차이를 산출하여 상기 LEED 목표레벨에 따른 필요점수를 결정하는 필요점수 결정부를 포함한다.
개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 LEED 크레딧 산출 방법은 빌딩 스펙에 따라 빌딩 에너지 효율을 반영한 빌딩 건축비를 보다 용이하게 예측할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 LEED 크레딧 산출 방법은 빌딩 스펙을 반영한 빅데이터 분석을 통해 빌딩 에너지 효율 등급을 향상시킬 수 있는 빌딩 건축비를 예측하고 이에 따라 빌딩을 보다 효율적으로 건축할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 LEED 크레딧 산출 방법은 빌딩 스펙과 에너지 체크리스트에 따른 빌딩 에너지 소비원을 결정하고 신뢰성 이론에 기반한 확률에 따라 에너지 절감율 및 LEED 크레딧 점수들을 보다 효율적으로 결정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 LEED 크레딧 산출 시스템을 설명하는 블록도이다.
도 2는 도 1에 있는 LEED 크레딧 산출 서버를 설명하는 블록도이다.
도 3은 도 1에 있는 LEED 크레딧 산출 시스템에 따라 LEED 크레딧 산출 방법을 설명하는 순서도이다.
본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다"또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 LEED 크레딧 산출 시스템을 설명하는 블록도이다.
도 1을 참조하면, LEED 크레딧(Credit) 산출 시스템(100)은 빌딩데이터베이스(110), 사용자 단말(120) 및 LEED 크레딧 산출 서버(130)를 포함한다.
빌딩데이터베이스(110)는 적어도 하나 이상의 건물로부터 수신된 적어도 하나 이상의 빌딩 스펙이 저장되어 있다. 빌딩은 적어도 하나 이상의 건물로서, 고층 또는 저층 건물을 포함한 다양한 빌딩 스펙을 가질 수 있다. 여기에서, 빌딩 스펙은 해당 빌딩의 행정주소, 용도, 층수 및 연면적 중 적어도 하나 이상의 빌딩 정보를 의미하고, 이외 해당 빌딩에 대한 다양한 설비 정보를 포함할 수 있다.
빌딩 건축시 건설사 또는 건축주는 해당 빌딩의 스펙을 빌딩데이터베이스에 저장할 수 있다.
사용자 단말(120)은 네트워크를 통해 빌딩데이터베이스(110)로부터 해당 빌딩의 스펙과 행정주소와 연관된 행정 구역 및 주변환경을 반영하여 빅데이터 정보를 수신한다. 여기에서, 사용자 단말(120)은 스마트폰, 태블릿 PC 및 모바일 리더기를 포함할 수 있다.
LEED 크레딧 산출 서버(130)는 네트워크를 통해 사용자 단말(120)과 연결되어 사용자 단말에서 수신되는 해당 빌딩 스펙을 기초로 LEED 크레딧 점수와 해당 빌딩의 건축비를 추정할 수 있다.
이하, LEED 크레딧 산출 서버(130)에 대한 상세한 설명은 도 2에서 설명한다.
도 2는 도 1에 있는 LEED 크레딧 산출 서버를 설명하는 블록도이다.
도 2를 참고하면, LEED 크레딧 산출 서버(130)는 스펙 수신부(201), 제1 LEED 크레딧 점수 결정부(202), 에너지 절감부(203), 제2 LEED 크레딧 점수 결정부(204), 필요점수 결정부(205) 및 제어부(206)를 포함한다.
스펙 수신부(201)는 사용자 단말(120)로부터 해당 빌딩의 행정주소와 용도, 층수 및 연면적을 포함하는 해당 빌딩 스펙을 수신한다.
스펙 수신부(201)는 사용자 단말(120)로부터 수신된 해당 빌딩 스펙을 데이터베이스부(미도시)에 저장할 수 있다.
제1 LEED 크레딧 점수 결정부(202)는 빌딩 스펙과 행정주소와 연관된 행정 구역 및 주변환경을 반영하여 빅데이터 분석을 통해 제1 LEED 크레딧 점수를 추정 또는 결정할 수 있다. 여기에서, 빅데이터는 빌딩 건축시 건설사 또는 건축주가 빌딩데이터베이스에 기 저장한 빌딩 스펙이거나 구청 또는 해당 관공서에서 건물의 준공 허가 심사시 획득한 빌딩 스펙을 빌딩데이터베이스에 기 저장한 빌딩 스펙을 의미한다.
에너지 절감부(203)는 빌딩 스펙에 따른 냉난방 설비와 에너지 체크리스트에 따른 빌딩 에너지 소비원을 결정하여 신뢰성 이론에 기반 확률에 따라 에너지 절감율을 결정한다. 여기에서, 에너지 체크리스트는 해당 빌딩의 열관류율, 조명, 시스템, 냉방장비, 난방장비 또는 기타장비를 포함한 다양한 시설물을 의미한다.
신뢰성 이론(reliablity theory)은 신뢰성 공학의 기초로, 어떤 장치가 그 의도된 기능을 명세된 기간동안 공인된 조건 하에서 수행할 확률을 의미한다.
신뢰성 이론은 다음과 같은 수학식으로 표시될 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112016039069929-pat00002
여기에서, f(x)는 고장 확률 밀도 함수이고 t는 기간의 길이로 0부터 시작한다고 가정할 수 있다.
신뢰성 공학은 다음과 같이 4가지 주요 요소를 고려한다.
첫째로, 신뢰성은 확률이다. 이는 고장이 무작위 현상으로 여겨진다는 것이다. 이는 재발하는 사건으로 우리는 어떠한 정보도 각각의 고장, 고장의 원인, 고장 사이의 관계에 대한 어떠한 정보도 수학적으로 명백히 표시하지 않는다. 다만 고장의 가능성은 시간에 따라 변하여 주어진 확률 함수를 따른다.
둘째로, 신뢰성은 의도한 기능에 대하여 예측된다. 일반적으로 이를 고장 없는 작동으로 여긴다. 그러나, 시스템 개개의 부품이 고장나지 않더라도 전체로서의 시스템이 그 의도 대로 작동하지 않는다면 신뢰성을 깎아먹는다. 시스템 사양서가 신뢰성 측정 기준이 된다.
셋째로, 신뢰성은 정해진 기간 동안 적용된다. 실무적 용어로는, 이는 어떤 시스템이 t라는 시간 이전에 고장 없이 작동할 확률이 명시되어 있다는 것을 뜻한다. 신뢰성 공학자는 부품과 재료가 요구사항을 주어진 시간 동안 만족시키도록 확증한다. 시간 이외의 단위도 때때로 사용된다. 자동차 산업에서는 신뢰성을 거리로 명시할 수 있고, 군대에서는 총의 신뢰성을 발사한 횟수로 명시할 수 있다. 기계장비는 작동 싸이클 수로 신뢰성 등급을 받을 수도 있다.
넷째로 신뢰성은 주어진 조건 아래에서의 작동에 한정된다. 이 조건이 필요한 이유는 무제한의 조건을 상대로 어떤 시스템을 설계하는 것은 불가능하기 때문이다. 화성 무인 탐사차는 가족 승용차와는 다른 조건이 주어질 것이다. 작동 환경이 설계 시험 절차 동안 고려되어야만 한다.
따라서, 에너지 절감부(203)는 신뢰성 이론을 기반한 확률에 따라 에너지 절감율을 결정할 수 있다. 에너지 절감율은 신청주택의 각 세대 및 단위공동주택별 에너지 소요량 및 표준주택에 대한 에너지 소요량을 산출하여 평가한 것으로, 여기에서, 신청주택은 빌딩, 아파트, 다세대주택, 주택, 학교, 병원, 공장 등을 다양한 건물을 의미하고, 표준주택은 신청주택의 에너지 절감율을 평가하기 위해 기준이 되는 가상의 주택으로서, 현재 가장 많이 설계되고 있는 일반적인 건물 수준을 의미한다. 에너지 절감율은 아래의 수학식을 기초로 결정될 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112016039069929-pat00003
여기에서, ESRUO(x)는 단위공동주택의 에너지 절감율, TAEUSUO(y)는 단위공동주택의 총전용면적, TAEUSB(z)는 신청주택의 총전용면적, TESR(r)은 에너지 절감율을 의미한다.
일 실시예에서, 에너지 절감부(203)는 결정된 에너지 절감율을 추정 가격 결정부(207)에 수신하여 총 에너지 비용을 산출할 수 있다.
제2 LEED 크레딧 점수 결정부(204)는 에너지 절감부(203)에서 결정된 에너지 절감율에 따른 EA(Energy and Atmosphere) 점수를 산출한다. 여기에서, EA 점수는 에너지와 대기에 대한 평가 점수를 의미한다. EA 점수는 최소 건물(빌딩) 에너지 성능 기준을 제시하고 에너지 효율을 최적화하며 신재생 에너지 사용을 권장하여 지구 온난화 및 오존 파괴를 방지하도록 나타내는 점수이다. EA 점수는 에너지 진단, 에너지 스타 기준 대비 69점 확보 필수, 건물 용도별 베이스라인 제시, 커미셔닝(commissioning)의 계획 및 실행, 건물에너지 관리시스템(BEMS, Building Energy Management System) 구축 등을 요구할 수 있다.
제2 LEED 크레딧 점수 결정부(204)는 EA 점수를 산출한 후 LEED 목표레벨과 LEED 목표레벨에 따른 최소점수에 해당하는 제2 LEED 크레딧 점수를 결정한다. LEED 목표레벨은 기 설정된 LEED Certified, LEED Silver, LEED Gold 및 LEED Platinum 을 포함할 수 있다. LEED Certified 레벨은 40~49점, LEED Silver 레벨은 50~59점, LEED Gold 레벨은 60~79점, LEED Platinum 레벨은 80점 이상에 해당될 수 있다.
일 실시예에서, 제2 LEED 크레딧 점수 결정부(204)는 각 빌딩 스펙에 관한 빅데이터를 기초로 해당 빌딩 스펙에 따라 제3 LEED 크레딧 점수를 결정하고 LEED 목표레벨의 최소점수에서 결정된 제3 LEED 크레딧 점수를 차감하여 제2 LEED 크레딧 점수를 산출할 수 있다. 여기에서, 제3 LEED 크레딧 점수는 데이터베이스부(미도시)에 저장된 각 빌딩 스펙들에 대한 빅데이터를 기초로 해당 빌딩 스펙에 따라 결정된 LEED 크레딧 점수를 의미한다. 제2 LEED 크레딧 점수 결정부(204)는 빌딩 스펙에 관한 빅데이터를 기초로 결정된 제3 LEED 크레딧 점수 즉, 해당 빌딩 스펙에 대한 기본 LEED 크레딧 점수에서 에너지 절감율에 따른 EA(Energy and Atmosphere) 점수를 반영한 LEED 목표 레벨에 해당하는 최소점수를 차감하여 제2 LEED 크레딧 점수 즉, 해당 빌딩의 에너지 효율 등급을 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 제2 LEED 크레딧 점수 결정부(204)는 빌딩 에너지 소비원의 각각에 대한 에너지 절감내용을 결정하고 에너지 절감내용에 따라 제2 LEED 크레딧 점수를 재산출할 수 있다. 여기에서, 빌딩 에너지 소비원은 열관류율, 조명, 시스템, 냉방장비, 난방장비 또는 기타장비를 포함한 다양한 시설물을 의미한다. 제2 LEED 크레딧 점수 결정부(204)는 에너지 소비원에 대한 에너지 절감내용 즉, 냉난방 제어, 조명 제어, 열류관 제어 또는 기타 시설 제어를 통해 제2 LEED 크레딧 점수를 재산출할 수 있다.
필요점수 결정부(205)는 제1 및 제2 LEED 크레딧 점수들 간의 차이를 산출하여 LEED 목표레벨에 따른 필요점수를 결정한다.
일 실시예에서, 필요점수는 아래의 수학식을 기초로 결정될 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112016039069929-pat00004
여기에서, LC(x)는 빌딩 스펙과 상기 행정주소와 연관된 행정구역 및 주변환경을 반영하여 빅데이터를 통해 산출된 제1 LEED 크레딧 점수, LC(y)는 상기 LEED 목표에 따른 최소점수에 해당하는 제2 LEED 크레딧 점수, LVmin(t)는 LEED 목표레벨에 따른 최소점수, EA(t)는 에너지 절감율에 따른 EA점수, LCmin(t)는 필요 점수를 의미한다.
일 실시예에서, 필요점수 결정부(205)는 제2 LEED 크레딧 점수 결정부(204)에서 재산출된 제2 LEED 크레딧 점수를 기초로 필요점수를 갱신할 수 있다.
제어부(206)는 필요점수 결정부(205)에서 결정된 필요점수가 0 이하 인지 여부를 판단한다. 제어부(206)는 제2 LEED 크레딧 점수 결정부(204) 또는 필요점수 결정부(205)의 수행 결과를 바탕으로 제2 LEED 크레딧 점수 결정부(204) 또는 필요점수 결정부(205)의 수행 과정을 제어할 수 있다.
예를 들어, 제어부(206)는 필요점수 결정부(205)의 필요점수가 0을 초과하면 필요점수가 0 이하가 될 때까지 제2 LEED 크레딧 점수 결정부(204)에서 제2 LEED 크레딧 점수를 재산출하는 과정을 반복적으로 수행하도록 제어할 수 있다. 만약, 필요점수가 0 이하이면 제어부(206)는 제2 LEED 크레딧 결정 과정 및 필요 점수 결정 과정을 더 이상 수행하지 않도록 제어할 수 있다. 이때, 필요점수 결정부(205)는 필요점수만큼 아직 결정되지 않은 다른 카테고리의 크레딧에서 비용 또는 시공성에 따른 크레딧 우선순위에 따라 필요 점수가 0 이하가 될 때까지 점수를 채워 나갈 수 있도록 한다.
추정 가격 결정부(207)는 에너지 효율 등급이 향상된 빌딩을 건축할 수 있도록 산출된 LEED 크레딧을 기초로 빌딩 건축비를 추정할 수 있다.
일 실시예에서, 추정 가격 결정부(207)는 LEED 목표레벨에 따른 빌딩 스펙과 빌딩 스펙에 따른 추정 가격을 최종적으로 결정할 수 있다. 추정 가격 결정부(207)는 제2 LEED 크레딧 점수 결정 및 필요점수 결정 과정에서 빌딩에 대한 총 에너지 점수와 LEED 레벨을 설정할 수 있다. 또한, 추정 가격 결정부(207)는 에너지 절감부(203)에서 산출된 에너지 절감율에 따른 총 에너지 비용을 산출할 수 있다.
일 실시예에서, 추정 가격 결정부(207)는 빌딩 스펙에 관한 빅데이터를 분석하여 총 페이백을 결정할 수 있다. 또한, 추정 가격 결정부(207)는 총 추가 공사비용을 총 페이백으로 나누어 페이백 기간을 결정할 수 있다.
예를 들어, 에너지나 물의 사용량을 절감했을 때 절감되는 양을 돈으로 환산한 값을 페이백(Payback)이라고 한다. 따라서, 신뢰성 이론을 기반으로 산출된 에너지 절감율을 통해 에너지 페이백(Energy Payback)이 도출될 수 있다. 마찬가지로, 빌딩 스펙과 행정주소와 연관된 행정 구역 및 주변환경을 반영하여 빅데이터 분석을 통해 산출한 물(water) 크레딧 점수를 통해 물 사용 절감량을 산출할 수 있다. 이때, 산출된 물 사용 절감량을 통해 물 페이백(Water Payback)을 구할 수 있다. 여기에서, 에너지 페이백과 물 페이백을 합산한 값을 총 페이백(Total Payback)이라 할 수 있다. 마지막으로, 총 추가 공사비용을 총 페이백으로 나누어 페이백 기간(Payback Period)를 산출할 수 있다.
일 실시예에서, 추정 가격 결정부(207)는 총 추가 공사비용, 총 페이백, LEED 레벨 및 페이백 기간을 기초로 기 설정된 LEED 크레딧 점수와 비교하여 LEED 목표레벨에 따른 빌딩 스펙과 빌딩 스펙에 따른 추정 가격을 최종적으로 결정할 수 있다. 추정 가격 결정부(207)는 총 추가 공사비, 총 페이백, LEED 레벨 결정 및 페이백 기간을 기초로 기 설정된 제2 LEED 크레딧 점수와 제2 LEED 크레딧 결정부(204)에서 결정된 제2 LEED 크레딧 점수가 동일한지 여부를 판단할 수 있다. 추정 가격부(207)는 제2 LEED 크레딧 점수가 서로 동일하면 최종 LEED 목표레벨에 따른 빌딩 스펙과 빌딩 스펙에 따른 추정 가격을 최종적으로 결정할 수 있다. 만약, 제2 LEED 크레딧 점수가 서로 다르면 추정 가격 결정부(207)는 제어부(206)의 제어에 의해 제2 LEED 크레딧 점수와 필요점수를 재 산출하여 빌딩 건축에 대한 추정 가격을 최종적으로 결정하도록 한다.
도 3은 도 1에 있는 LEED 크레딧 산출 시스템에 따라 LEED 크레딧 산출 방법을 설명하는 순서도이다.
도 3을 참조하면, LEED 크레딧 산출 서버(103)의 스펙 수신부(201)는 사용자 단말로부터 행정주소와 용도, 층수 및 연면적을 포함하는 빌딩 스펙을 수신한다(S301). 스펙 수신부(201)는 사용자 단말(120)로부터 수신된 해당 빌딩 스펙을 데이터베이스부(미도시)에 저장할 수 있다.
제1 LEED 크레딧 점수 결정부(202)는 빌딩 스펙과 행정주소와 연관된 행정 구역 및 주변환경을 반영하여 빅데이터 분석을 통한 제1 LEED 크레딧 점수를 추정한다(S302).
에너지 절감부(203)는 빌딩 스펙에 따른 냉난방 설비와 에너지 체크리스트에 따른 빌딩 에너지 소비원을 결정하여 신뢰성 이론에 기반 확률에 따라 에너지 절감율을 결정한다(S303). 여기에서, 에너지 체크리스트는 해당 빌딩의 열관류율, 조명, 시스템, 냉방장비, 난방장비 또는 기타장비를 포함한 다양한 건축설비를 의미한다. 에너지 절감율은 신청주택의 각 세대 및 단위공동주택별 에너지 소요량 및 표준주택에 대한 에너지 소요량을 산출하여 평가할 수 있다. 이때, 에너지 절감부(203)는 결정된 에너지 절감율에 따른 총 에너지 비용을 산출할 수 있다.
제2 LEED 크레딧 점수 결정부(204)는 에너지 절감율에 따른 EA(Energy and Atmosphere) 점수를 산출하여 LEED 목표레벨과 상기 LEED 목표레벨에 따른 최소점수에 해당하는 제2 LEED 크레딧 점수를 결정한다(S304). 여기에서, EA 점수는 에너지와 대기에 대한 평가 점수를 의미한다. 제2 LEED 크레딧 점수 결정부(204)는 각 빌딩 스펙에 관한 빅데이터를 기초로 해당 빌딩 스펙에 따라 제3 LEED 크레딧 점수를 결정하고 제2 및 제3 LEED 크레딧 점수들 간의 차이를 산출하여 제2 LEED 크레딧 점수를 산출할 수 있다. 여기에서, 제3 LEED 크레딧 점수는 데이터베이스부(미도시)에 저장된 각 빌딩 스펙들에 대한 빅데이터를 기초로 해당 빌딩 스펙에 따라 결정된 LEED 크레딧 점수를 의미한다.
필요점수 결정부(205)는 제1 및 제2 LEED 크레딧 점수들 간의 차이를 산출하여 상기 LEED 목표레벨에 따른 필요점수를 결정한다(S305).
제어부(206)는 필요점수 결정부(205)에서 결정된 필요점수가 0 이하 인지 여부를 판단한다(S306). 예를 들어, 제어부(206)는 필요점수 결정부(205)의 필요점수가 0을 초과하면 필요점수가 0 이하가 될 때까지 제2 LEED 크레딧 점수 결정부(204)에서 제2 LEED 크레딧 점수를 재산출하는 과정을 반복적으로 수행하도록 제어할 수 있다. 만약, 필요점수가 0 이하이면 제어부(206)는 제2 LEED 크레딧 결정 과정 및 필요 점수 결정 과정을 더 이상 수행하지 않도록 제어할 수 있다. 이때, 제2 LEED 크레딧 점수 결정 및 필요점수 결정 과정에서 빌딩에 대한 총 에너지 점수와 LEED 레벨을 설정할 수 있다.
추정 가격 결정부(207)는 에너지 절감부(203)에서 산출된 에너지 절감율에 따른 총 에너지 비용을 산출와 총 페이백 및 페이백 기간을 산출할 수 있다. 추정 가격 결정부(207)는 총 추가 공사비용, 총 페이백, LEED 레벨 결정 및 페이백 기간을 기초로 기 설정된 제2 LEED 크레딧 점수와 제2 LEED 크레딧 결정부(204)에서 결정된 제2 LEED 크레딧 점수가 동일한지 여부를 판단한다(S307). 이때, 제2 LEED 크레딧 점수가 서로 동일하면 최종 추정 가격부(207)는 LEED 목표레벨에 따른 빌딩 스펙과 빌딩 스펙에 따른 추정 가격을 최종적으로 결정할 수 있다(S308). 만약, 제2 LEED 크레딧 점수가 다르면 추정 가격 결정부(207)는 제어부(206)의 제어에 의해 제2 LEED 크레딧 점수와 필요점수를 재 산출하여 빌딩 건축에 대한 추정 가격을 최종적으로 결정하도록 한다.
결과적으로, LEED 크레딧 산출 시스템(100)은 빌딩 스펙에 따른 빌딩 에너지 효율을 반영한 빌딩 건축비를 보다 용이하게 예측할 수 있다. 빌딩 스펙을 반영한 빅데이터 분석을 통해 빌딩 에너지 효율 등급을 향상시킬 수 있는 빌딩 추가 건축비용을 예측하고 이에 따라 빌딩을 보다 효율적으로 건축할 수 있다. 빌딩 스펙과 에너지 체크리스트에 따른 빌딩 에너지 소비원을 결정하고 신뢰성 이론에 기반한 확률에 따라 에너지 절감율 및 LEED 크레딧 점수들을 보다 효율적으로 결정할 수 있다.
상기에서는 본 출원의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 통상의 기술자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 출원을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100 : LEED 크레딧 산출 시스템
110 : 빌딩데이터베이스
120 : 사용자 단말
130 : LEED 크레딧 산출 서버
201 : 스펙 수신부
202 : 제1 LEED 크레딧 점수 결정부
203 : 에너지 절감부
204 : 제2 LEED 크레딧 점수 결정부
205 : 필요점수 결정부
206 : 제어부
207 : 추정 가격 결정부

Claims (10)

  1. 사용자 단말과 연결된 LEED(Leadership in Energy and Environmental Design) 크레딧 산출 서버에서 수행되는 LEED 크레딧 산출 방법에 있어서,
    (a) 상기 사용자 단말로부터 행정주소와 용도, 층수 및 연면적을 포함하는 빌딩 스펙을 수신하는 단계;
    (b) 상기 빌딩 스펙과 상기 행정주소와 연관된 행정 구역 및 주변환경을 반영하여 빌딩 건축시 건설사 또는 건축주가 빌딩데이터베이스에 기 저장한 빌딩 스펙이거나 구청 또는 해당 관공서에서 건물의 준공 허가 심사시 획득한 빌딩 스펙을 빌딩데이터베이스에 기 저장한 빌딩스펙에 대한 빅데이터 분석을 통한 제1 LEED 크레딧 점수를 추정하는 단계;
    (c) 상기 빌딩 스펙에 따른 냉난방 설비와 에너지 체크리스트를 기초로 빌딩 에너지 소비원을 결정하여 신뢰성 이론에 기반 확률에 따라 에너지 절감율을 결정하는 단계;
    (d) 상기 에너지 절감율에 따른 EA(Energy and Atmosphere) 점수를 산출하여 LEED 목표레벨과 상기 LEED 목표레벨에 따른 최소점수에 해당하는 제2 LEED 크레딧 점수를 결정하는 단계;
    (e) 상기 제1 및 제2 LEED 크레딧 점수들 간의 차이를 산출하여 상기 LEED 목표레벨에 따른 필요점수를 결정하는 단계;
    (f) 상기 빌딩 에너지 소비원의 각각에 대한 에너지 절감내용이 결정되면 상기 에너지 절감내용에 따라 상기 제2 LEED 크레딧 점수를 재산출하는 단계;
    (g) 상기 재산출된 제2 LEED 크레딧 점수를 기초로 상기 필요점수를 갱신하고 상기 필요점수가 0 이하가 될 때까지 상기 (f) 단계를 반복적으로 수행하는 단계; 및
    (h) 상기 LEED 목표레벨에 따른 빌딩 스펙과 상기 빌딩 스펙에 따른 추정 가격을 최종적으로 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 (h) 단계는
    (h1) 상기 빌딩 스펙에 관한 빅데이터를 분석하여 물 크레딧 점수를 통해 산출된 물 페이백과 상기 에너지 절감율을 통해 도출된 에너지 페이백을 합산한 총 페이백을 결정하고 총 추가 공사비용을 총 페이백으로 나누어 페이백 기간을 결정하는 단계; 및
    (h2) 상기 총 추가 공사비용, 총 페이백, LEED 레벨 및 페이백 기간을 기초로 기 설정된 LEED 크레딧 점수와 비교하여 상기 LEED 목표레벨에 따른 빌딩 스펙과 상기 빌딩 스펙에 따른 추정 가격을 최종적으로 결정하는 단계를 포함하며,
    상기 에너지 절감율은 신청주택의 각 세대 및 단위공동주택의 에너지 소요량 및 표준주택에 대한 에너지 소요량을 산출하여 평가한 것으로, 아래의 수학식2를 기초로 결정되고,
    [수학식 2]
    Figure 112016111891473-pat00012

    (여기에서, ESRUO(x)는 상기 단위공동주택의 에너지 절감율, TAEUSUO(y)는 상기 단위공동주택의 총전용면적, TAEUSB(z)는 상기 신청주택의 총전용면적, TESR(r)은 상기 에너지 절감율을 의미함)
    상기 필요점수는 아래의 수학식3을 기초로 결정되는 것을 특징으로 하는 LEED 크레딧 산출 방법.
    [수학식3]
    Figure 112016111891473-pat00013

    (여기에서, LC(x)는 상기 빌딩 스펙과 상기 행정주소와 연관된 행정구역 및 주변환경을 반영하여 상기 빅데이터를 통해 산출된 제1 LEED 크레딧 점수, LC(y)는 상기 LEED 목표에 따른 최소점수에 해당하는 제2 LEED 크레딧 점수, LVmin(t)는 상기 LEED 목표레벨에 따른 최소점수, EA(t)는 상기 에너지 절감율에 따른 EA 점수, LCmin(t)는 상기 필요 점수를 의미함)
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서, 상기 (c)단계는
    (c1) 상기 결정된 에너지 절감율에 따른 총 에너지 비용을 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 LEED 크레딧 산출 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 (d) 단계는
    (d1) 상기 빌딩 스펙에 관한 빅데이터를 기초로 상기 빌딩 스펙에 따라 제3 LEED 크레딧 점수를 결정하고 상기 LEED 목표레벨의 최소점수에서 결정된 제3 LEED 크레딧 점수를 차감하여 제2 LEED 크레딧 점수를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 LEED 크레딧 산출 방법.
  9. 삭제
  10. 사용자 단말과 연결된 LEED(Leadership in Energy and Environmental Design) 크레딧 산출 서버에 있어서,
    상기 사용자 단말로부터 행정주소와 용도, 층수 및 연면적을 포함하는 빌딩 스펙을 수신하는 스펙 수신부;
    상기 빌딩 스펙과 상기 행정주소와 연관된 행정 구역 및 주변환경을 반영하여 빌딩 건축시 건설사 또는 건축주가 빌딩데이터베이스에 기 저장한 빌딩 스펙이거나 구청 또는 해당 관공서에서 건물의 준공 허가 심사시 획득한 빌딩 스펙을 빌딩데이터베이스에 기 저장한 빌딩스펙에 대한 빅데이터 분석을 통한 제1 LEED 크레딧 점수를 추정하는 제1 LEED 크레딧 점수 결정부;
    상기 빌딩 스펙에 따른 냉난방 설비와 에너지 체크리스트를 기초로 빌딩 에너지 소비원을 결정하여 신뢰성 이론에 기반 확률에 따라 에너지 절감율을 결정하는 에너지 절감부;
    상기 에너지 절감율에 따른 EA(Energy and Atmosphere) 점수를 산출하여 LEED 목표레벨과 상기 LEED 목표레벨에 따른 최소점수에 해당하는 제2 LEED 크레딧 점수를 결정하고, 상기 빌딩 에너지 소비원의 각각에 대한 에너지 절감내용이 결정되면 상기 에너지 절감내용에 따라 상기 제2 LEED 크레딧 점수를 재산출하는 제2 LEED 크레딧 점수 결정부;
    상기 제1 및 제2 LEED 크레딧 점수들 간의 차이를 산출하여 상기 LEED 목표레벨에 따른 필요점수를 결정하고, 상기 재산출된 제2 LEED 크레딧 점수를 기초로 상기 필요점수를 갱신하는 필요점수 결정부;
    상기 필요점수가 0 이하가 될 때까지 상기 제2 LEED 크레딧 점수 결정부에서 상기 제2 LEED 크레딧 점수를 재산출하는 과정을 반복적으로 수행하도록 제어하는 제어부; 및
    상기 LEED 목표레벨에 따른 빌딩 스펙과 상기 빌딩 스펙에 따른 추정 가격을 최종적으로 결정하는 추정 가격 결정부를 포함하고,
    상기 추정 가격 결정부는 상기 빌딩 스펙에 관한 빅데이터를 분석하여 물 크레딧 점수를 통해 산출된 물 페이백과 상기 에너지 절감율을 통해 도출된 에너지 페이백을 합산한 총 페이백을 결정하고 총 추가 공사비용을 총 페이백으로 나누어 페이백 기간을 결정하며, 상기 총 추가 공사비용, 총 페이백, LEED 레벨 및 페이백 기간을 기초로 기 설정된 LEED 크레딧 점수와 비교하여 상기 LEED 목표레벨에 따른 빌딩 스펙과 상기 빌딩 스펙에 따른 추정 가격을 최종적으로 결정하는 것을 특징으로 하며,
    상기 에너지 절감부는 아래의 수학식2를 기초로 신청주택의 각 세대 및 단위공동주택의 에너지 소요량 및 표준주택에 대한 에너지 소요량을 산출하여 상기 에너지 절감율을 결정하는 것을 특징으로 하며,
    [수학식 2]
    Figure 112016111891473-pat00014

    (여기에서, ESRUO(x)는 상기 단위공동주택의 에너지 절감율, TAEUSUO(y)는 상기 단위공동주택의 총전용면적, TAEUSB(z)는 상기 신청주택의 총전용면적, TESR(r)은 상기 에너지 절감율을 의미함)
    상기 필요점수 결정부는 아래의 수학식3을 기초로 상기 필요점수를 결정하는 것을 특징으로 하는 LEED 크레딧 산출 서버.
    [수학식3]
    Figure 112016111891473-pat00015

    (여기에서, LC(x)는 상기 빌딩 스펙과 상기 행정주소와 연관된 행정구역 및 주변환경을 반영하여 상기 빅데이터를 통해 산출된 제1 LEED 크레딧 점수, LC(y)는 상기 LEED 목표에 따른 최소점수에 해당하는 제2 LEED 크레딧 점수, LVmin(t)는 상기 LEED 목표레벨에 따른 최소점수, EA(t)는 상기 에너지 절감율에 따른 EA 점수, LCmin(t)는 상기 필요 점수를 의미함)
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