KR102083310B1 - 건물 리트로핏을 위하여 에너지 절감 조치의 효과를 분석하는 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

건물의 리트로핏을 위한 에너지 절감 조치의 효과를 분석하는 장치 및 방법이 개시된다. 에너지 절감 조치의 효과를 분석하는 방법은 에너지 절감 조치(Energy Conservation Measure; ECM) 결정 방식을 선택하고, 선택된 ECM 결정 방식에 따라서 하나 이상의 ECM들을 선택하고, 선택된 하나 이상의 ECM들의 효과를 분석하고, 효과의 분석의 결과를 출력한다. 에너지 절감 조치 결정 방식은 사용자에 의해 ECM이 선택되는 사용자 ECM 결정 방식 및 주어진 조건에 따라 자동으로 ECM이 선택되는 최적 ECM 결정 방식이 있다. 최적 ECM 결정 방식은 비용 기반 ECM 결정 방식 및 에너지 절감량 기반 ECM 결정 방식이 있다.

Description

건물 리트로핏을 위하여 에너지 절감 조치의 효과를 분석하는 장치 및 방법{METHOD AND APPARATUS FOR ANALYSING ENERGY CONSERVATION MEASURE IMPACT FOR BUILDING RETROFIT}

아래의 실시예들은 건물의 리트로핏에 대한 장치 및 방법에 관한 것으로 보다 상세히는 건물의 리트로핏을 위한 에너지 절감 조치의 효과를 분석하는 장치 및 방법이 개시된다.

세계적으로 건물에 사용되는 에너지는 전체 에너지의 약 35%를 차지한다. 또한, 건물에 사용되는 에너지의 비용은 건물 관리 비용의 약 30%를 차지한다. 즉, 전 세계적으로 건물 부분에서 가장 많은 에너지가 소비된다.

이러한 이유로, 건물에 사용되는 에너지를 절감하는 것은 비용의 절감뿐만 아니라 지구 온난화 및 에너지 자원 고갈이라는 세계적인 이슈에 관련된 중요한 문제이며, 건물에 사용되는 에너지를 절감하기 위한 체계적인 방법이 요구된다.

건물에 사용되는 에너지를 절감하기 위해, 신축 건물은 제로 에너지 빌딩을 지향하지만, 기축 건물의 에너지 성능의 개선은 많은 예산 및 시간을 요구한다.

기축 건물의 에너지 성능을 개선하기 위한 방법으로서, 건물 운영 행태의 개선, 건물의 에너지 성능의 향상 및 신재생 에너지 도입 등의 다양한 방법들의 에너지 절감 조치(Energy Conservation Measure; ECM)가 있다.

건물의 에너지 성능을 개선하기 위한 ECM으로서, 1) 지붕 또는 외벽의 단열을 개선하는 방법, 2) 창호의 단열을 개선하는 방법, 3) 냉난방 설비를 교체하거나 신규로 설치하는 방법 및 4) 신재생 에너지를 도입하는 방법 등 다양한 방법들이 있다.

동일한 ECM이라도, 건물마다 ECM에 의한 에너지 절감 효과가 다를 수 잇고, ECM을 적용하기 위한 비용이 다를 수 있다. 이러한 복잡성 때문에, 건물주 또는 일반인이 건물의 에너지 성능을 개선하기 위해 적합한 ECM을 결정하는 것이 어렵다는 문제가 있다.

ECM을 결정하기 위한 정보를 제공하는 종래의 방법으로서 아래의 기술들이 있다.

1) 건물 프로파일을 분석하여, 적합한 에너지 모델에 따른 에너지의 사용량 및 절감량을 개선하기 위한 방법을 확률적으로 제시하는 기술

2) 건물의 에너지 부하를 계산하고, 건물을 효율적으로 운용하기 위한 운영 행태 등에 기반하여 에너지의 사용량 또는 절감량을 예측하는 기술

이러한 방법들은 구체적인 ECM을 예시하지 못하고, 소요 비용 및 자금 회수 기간을 제시하지 못한다. 따라서, 이러한 방법들에 의해서는 사용자가 언제 어떤 ECM을 적용하는 것이 바람직한 것인지 판단하기 어렵다는 문제가 있다.

한국 공개 특허 제2015-0020943호, 2013년 8월 19일 출원 (명칭: 건물 에너지 모델과 베이지안 보정을 이용한 건물 에너지 리트로핏 수행 방법)

일 실시예는 건물주 또는 일반인이 건물의 에너지 성능을 개선하고자 할 때, 어떤 ECM을 얼마의 비용으로 언제 적용할 것인가를 판단할 수 있게 하는 ECM 효과 분석 자료를 제공하는 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

일 실시예는 ECM을 적용하였을 경우의 에너지 사용량, ECM을 적용하지 않았을 경우에 비한 에너지 절감량 및 자금 회수 기간 등을 분석한 결과 등의 자료를 제공하는 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

일 실시예는 기축 건물에 적용 가능한 다양한 ECM 정보, 기상 정보 및 제도 등을 데이터베이스로서 구축하는 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

일 실시예는 데이터베이스로서 구축된 ECM 정보, 기상 정보 및 제도 등을 검토하여 건물에 최적인 ECM을 결정하고, ECM이 적용되었을 경우의 개선 효과 및 자금 회수 기간을 사용자에게 제공하는 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

일 측에 있어서, 에너지 절감 조치(Energy Conservation Measure; ECM) 결정 방식을 선택하는 단계; 상기 선택된 ECM 결정 방식에 따라서 하나 이상의 ECM들을 선택하는 단계; 상기 선택된 하나 이상의 ECM들의 효과를 분석하는 단계; 및 상기 효과의 분석의 결과를 출력하는 단계를 포함하는 ECM 효과 분석 방법이 제공된다.

이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 장치, 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공된다.

건물주 또는 일반인이 건물의 에너지 성능을 개선하고자 할 때, 어떤 ECM을 얼마의 비용으로 언제 적용할 것인가를 판단할 수 있게 하는 ECM 효과 분석 자료를 제공하는 장치 및 방법이 제공된다.

ECM을 적용하였을 경우의 에너지 사용량, ECM을 적용하지 않았을 경우에 비한 에너지 절감량 및 자금 회수 기간 등을 분석한 결과 등의 자료를 제공하는 장치 및 방법이 제공된다.

기축 건물에 적용 가능한 다양한 ECM 정보, 기상 정보 및 제도 등을 데이터베이스로서 구축하는 장치 및 방법이 제공된다.

데이터베이스로서 구축된 ECM 정보, 기상 정보 및 제도 등을 검토하여 건물에 최적인 ECM을 결정하고, 결정된 ECM이 적용되었을 경우의 개선 효과 및 자금 회수 기간을 사용자에게 제공하는 장치 및 방법이 제공된다.

실시예의 장치 및 방법은, 기축 건물의 에너지 성능을 개선하기 위한 다양한 ECM들에 대하여 ECM 적용에 따른 개선된 효과를 분석할 수 있고, 분석의 결과를 건물주 및 프로젝트 메니져와 같은 사용자에게 제공할 수 있다. 이러한 분석의 결과가 사용자에게 제공됨에 따라, 사용자는 분석의 결과를 언제, 얼마의 비용으로, 어떻게 리트로핏을 할 것인가 판단하기 위한 근거 자료로서 활용할 수 있다. 특히, 공공 건물에 대해서, 실시예에 의한 분석의 결과는, 전국 단위 또는 지자체 단위의 유사한 건물들 중에서 어느 건물부터 리모델링을 할 것인지 결정하거나, 전체의 예산 규모는 얼마인지 추산하거나, 또는 CO₂ 절감량을 10%를 줄이기 위해서는 얼마의 예산이 요구되는지를 추산하기 위해 사용될 수 있다.

실시예의 최적 ECM 결정 방법은 가용한 비용으로 에너지 절감의 효과를 최대화하거나, 사용자에 의해 요구된 에너지 절감량 또는 에너지 절감율을 충족시키기 위한 리트로핏의 비용을 최소화할 수 있다. 이러한 최적의 리트로핏을 통해 에너지 사용량의 절감, 건물 에너지 비용의 절감 및 CO₂ 발생량의 절감 등의 효과가 획득될 수 있다.

실시예의 장치 및 방법은 건물에 적합한 하나 이상의 ECM들을 선택하고, 선택된 하나 이상의 ECM들에 대하여, ECM들 목록, 초기 설치비, 에너지 절감량 및 자금 회수 기간을 제공함으로써 사용자에 의한 건물 리트로핏의 계획, 설계 및 관리를 용이하게 한다.

전세계적으로 전체 에너지 사용량의 약 30%에 달하는 건물의 에너지 사용량의 절감은 사용자에게 경제적 혜택을 제공할 뿐만 아니라, 지구 온난화 및 자원 고갈의 방지라는 공익적 이슈에도 부합한다.

도 1은 일 예에 따른 분석 장치의 구조도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 분석 장치를 구현하는 전자 장치를 도시한다.
도 3은 일 실시예에 따른 ECM 효과 분석 방법의 흐름도이다.
도 4는 일 예에 따른 ECM 적용에 따른 에너지 절감량에 대한 분석의 결과를 도시한다.
도 5는 일 예에 따른 ECM의 적용에 따른 연차 별 효과를 분석한 결과를 나타낸다.
도 6a, 6b 및 6c는 일 예에 따른 ECM들의 종류 및 각 ECM의 하나 이상의 상세 방안들을 예시한다.
도 7는 일 실시예에 따른 비용 기반 ECM 선택 방식의 흐름도이다.
도 8은 일 실시예에 따른 후보 상세 방안들의 선택 및 선택된 후보 상세 방안들의 비용 당 효과들의 계산 방법의 흐름도이다.
도 9는 일 예에 따른 후보 상세 방안 리스트에 대해 그룹 배낭 알고리즘을 적용함으로써 후보 상세 방안들 중에서 복수의 ECM들의 상세 방안들을 선택하는 방법의 흐름도이다.

후술하는 예시적 실시예들에 대한 상세한 설명은, 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 실시예를 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 다양한 실시예들은 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 실시예의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 예시적 실시예들의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다.

도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다. 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.

실시예에서 사용된 용어는 실시예를 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 실시예에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않으며, 추가적인 구성이 예시적 실시예들의 실시 또는 예시적 실시예들의 기술적 사상의 범위에 포함될 수 있음을 의미한다. 어떤 구성요소(component)가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기의 2개의 구성요소들이 서로 간에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있으나, 상기의 2개의 구성요소들의 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

또한, 실시예들에 나타나는 구성요소들은 서로 다른 특징적인 기능들을 나타내기 위해 독립적으로 도시되는 것으로, 각 구성요소가 분리된 하드웨어나 하나의 소프트웨어 구성 단위로만 이루어짐을 의미하지 않는다. 즉, 각 구성요소는 설명의 편의상 각각의 구성요소로 나열된 것이다. 예를 들면, 구성요소들 중 적어도 두 개의 구성요소들이 하나의 구성요소로 합쳐질 수 있다. 또한, 하나의 구성요소가 복수의 구성요소들로 나뉠 수 있다. 이러한 각 구성요소의 통합된 실시예 및 분리된 실시예 또한 본질에서 벗어나지 않는 한 권리범위에 포함된다.

또한, 일부의 구성요소는 본질적인 기능을 수행하는 필수적인 구성요소는 아니고 단지 성능을 향상시키기 위한 선택적 구성요소일 수 있다. 실시예들은 실시예의 본질을 구현하는데 필수적인 구성부만을 포함하여 구현될 수 있고, 예를 들면, 단지 성능 향상을 위해 사용되는 구성요소와 같은, 선택적 구성요소가 제외된 구조 또한 권리 범위에 포함된다.

이하에서는, 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 실시예들을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세히 설명하기로 한다. 실시예들을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 명세서의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

도 1은 일 예에 따른 분석 장치의 구조도이다.

분석 장치(100)는 건물의 에너지 성능을 개선하기 위해 ECM을 선택할 수 있고, ECM의 효과에 대한 분석 결과를 표출할 수 있다. 이러한 의미에서, 분석 장치(100)는 ECM 효과 분석 시스템(ECM impact analysis system)으로 간주될 수 있다.

건물은 기축 건물일 수 있다. 분석 장치(100)로 건물 정보, 에너지 사용량 정보 및 에너지 성능 평가 정보가 입력될 수 있다. 분석 장치(100)는 건물 정보, 에너지 사용량 정보 및 에너지 성능 평가 정보를 사용하여 건물에 대한 최적의 ECM을 결정할 수 있고, 결정된 ECM이 적용되기 전의 에너지 사용량, 결정된 ECM이 적용된 후의 에너지 사용량, 결정된 ECM에 의한 에너지 절감량, 결정된 ECM에 의한 CO₂ 절감량 및 자금 회수 기간 등을 계산할 수 있다. 자금 회수 기간은 결정된 ECM을 설치하기 위한 자금에 상당하는 금액을 결정된 ECM에 의한 에너지의 절감을 통해 획득하기 위한 기간을 의미할 수 있다.

분석 장치(100)는 입력부(110), 데이터베이스부(120), 선택부(130), 분석부(140) 및 출력부(150)를 포함할 수 있다.

입력부(110)는 건물 데이터를 수신하는 기능을 수행할 수 있다. 입력부(110)는 분석의 대상인 건물에 대한 건물 데이터를 수신할 수 있다.

건물 데이터는 건물에 대한 건물 정보, 건물의 에너지 사용량에 대한 에너지 사용량 정보, 건물의 에너지 진단에 대한 에너지 진단 정보를 포함할 수 있다.

건물 정보는 건물의 일반 사항에 대한 일반 사항 정보 및 건물의 에너지 설비에 대한 에너지 설비 정보 등을 포함할 수 있다.

에너지 사용량 정보는 기정의된 기간 별 에너지 사용량을 포함할 수 있다. 예를 들면, 기정의된 기간은 주, 월 및 년 등 중에서 하나 이상일 수 있다. 에너지 사용량 정보는 월 별 에너지 사용량을 포함할 수 있다.

에너지 진단 정보는 건물의 에너지 설비에 대한 실측 데이터 및 설비 효율 등을 포함할 수 있다.

데이터베이스부(120)는 ECM 데이터를 저장 및 관리할 수 있다.

데이터베이스부(120)는 표준 ECM 데이터 정보, 기상 정보, 에너지 가격 정보, 법규 정보 및 제도 정보 등을 제공할 수 있다.

선택부(130)는 ECM을 선택할 수 있다. 선택부(130)는 1) 사용자 ECM 결정 방식 또는 2) 최적 ECM 결정 방식에 따라 ECM을 선택할 수 있다. 2-1) 비용 기반 ECM 결정 방식 및 2-2) 에너지 절감량 기반 ECM 결정 방식을 포함할 수 있다. 상기의 방식들 중 어떤 방식이 사용될 것인가는 사용자의 요구 또는 선택에 따라 결정될 수 있다.

사용자 ECM 결정 방식은 사용자가 직접 ECM을 선택하는 방식일 수 있다.

사용자 ECM 결정 방식에서, 사용자는 데이터베이스부(120)에서 제공되는 표준 ECM 데이터베이스에서 특정한 종류의 ECM을 선택할 수 있다. 또는, 사용자가 직접 ECM을 결정하는 방식에서, 사용자는 직접 필요한 ECM을 입력할 수 있다.

비용 기반 ECM 결정 방식은, 사용자에 의해 제한 조건으로서 제시된 비용의 범위 내에서 에너지 절감량 및/또는 에너지 절감액을 최대화하도록 ECM을 결정하는 방식일 수 있다.

에너지 절감량 기반 ECM 결정 방식은, 사용자에 의해 제한 조건으로서 제시된 절감량을 충족시키면서 비용을 최소화하도록 ECM을 결정하는 방식일 수 있다.

결정된 ECM들은 각각 주어진 조건 하에서의 최적의 ECM일 수 있다.

선택된 ECM은 하나 이상일 수 있다.

분석부(140)는 선택된 ECM의 효과를 분석할 수 있다.

분석부(140)는 ECM이 결정되면, 결정된 ECM에 의한 효과를 분석할 수 있다. 결정된 ECM에 의한 효과는 에너지 사용량, 에너지 절감량, 절감액, CO₂ 절감량 및 자금 회수 기간을 포함할 수 있다. 결정된 ECM에 대한 효과는 월간 효과 및 연간 효과를 포함할 수 있다.

출력부(150)는 분석의 결과를 출력할 수 있다.

출력부(150)는 에너지 사용량, 에너지 절감량, 절감액, CO₂ 절감량 및 자금 회수 기간 등의 분석의 결과를 사용자 인터페이스(User Interface; UI) 화면에 출력할 수 있고, 전자 파일의 형태로 제공할 수 있다. 출력부(150)는 분석의 결과를 월 단위 또는 연 단위로 제공할 수 있다.

출력부(150)는 결정된 ECM에 대한 정보 및 결정된 ECM에 대한 경제성 분석의 결과를 제공할 수 있다. 결정된 ECM은 최적 ECM 결정 방식에 의해 선택된 최적 ECM일 수 있다.

결정된 ECM에 대한 정보는, 사용자에 의해 제시된 제한 조건의 비용 또는 절감량, 결정된 ECM들의 목록, 결정된 ECM을 적용하기 위한 비용, 결정된 ECM이 적용된 후의 에너지 절감량 예측 결과를 포함할 수 있다.

경제성 분석의 결과는 결정된 ECM이 적용된 후의 에너지 사용량, 결정된 ECM에 의한 에너지 절감량, 결정된 ECM에 의한 CO₂ 절감량 및 자금 회수 기간(payback) 등을 포함할 수 있다.

도 2는 일 실시예에 따른 분석 장치를 구현하는 전자 장치를 도시한다.

분석 장치(100)는 도 3에서 도시된 전자 장치(200)로서 구현될 수 있다. 전자 장치(200)는 분석 장치(100)로서 동작하는 범용의 컴퓨터 시스템일 수 있다.

도 2에서 도시된 바와 같이, 전자 장치(200)는 처리부(210), 통신부(220), 메모리(230), 저장소(240) 및 버스(290) 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 처리부(210), 통신부(220), 메모리(230) 및 저장소(240) 등과 같은 전자 장치(200)의 구성요소들은 버스(290)를 통해 서로 간에 통신할 수 있다.

처리부(210)는 메모리(230) 또는 저장소(240)에 저장된 프로세싱(processing) 명령어(instruction)들을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 예를 들면, 처리부(210)는 적어도 하나의 하드웨어 프로세서(processor)일 수 있다.

처리부(210)는 전자 장치(200)의 동작을 위해 요구되는 작업을 처리할 수 있다. 처리부(210)는 실시예들에서 설명된 처리부(210)의 동작 또는 단계의 코드를 실행(execute)할 수 있다.

처리부(210)는 후술될 실시예에서 설명될 정보의 생성, 저장 및 출력을 수행할 수 있으며, 기타 전자 장치(200)에서 이루어지는 단계의 동작을 수행할 수 있다.

처리부(210)는 선택부(130) 및 분석부(140)에 대응할 수 있다.

통신부(220)는 네트워크(299)에 연결될 수 있다. 전자 장치(200)의 동작을 위해 요구되는 데이터 또는 정보를 수신할 수 있으며, 전자 장치(200)의 동작을 위해 요구되는 데이터 또는 정보를 전송할 수 있다. 통신부(220)는 네트워크(299)를 통해 다른 장치로 데이터를 전송할 수 있고, 다른 장치로부터 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들면, 통신부(220)는 네트워크 칩(chip) 또는 포트(port)일 수 있다.

통신부(220)는 입력부(110)에 대응할 수 있다. 예를 들면, 통신부(220)는 네트워크(299)를 통해 건물 데이터를 수신할 수 있다.

통신부(220)는 출력부(150)에 대응할 수 있다. 예를 들면, 통신부(220)는 네트워크(299)를 통해 분석의 결과를 다른 장치 등으로 전송할 수 있다.

메모리(230) 및 저장소(240)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체일 수 있다. 예를 들어, 메모리(230)는 롬(ROM)(231) 및 램(RAM)(232) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 저장소(240)는 램, 플레시(flash) 메모리 및 하드 디스크(hard disk) 등과 같은 내장형의 저장 매체를 포함할 수 있고, 메모리 카드 등과 같은 탈착 가능한 저장 매체를 포함할 수 있다.

전자 장치(200)의 기능 또는 동작은 처리부(210)가 적어도 하나의 프로그램 모듈을 실행함에 따라 수행될 수 있다. 메모리(230) 및/또는 저장소(240)는 적어도 하나의 프로그램 모듈을 저장할 수 있다. 적어도 하나의 프로그램 모듈은 처리부(210)에 의해 실행되도록 구성될 수 있다.

저장소(240)는 데이터베이스부(120)에 대응할 수 있다.

저장소(240)는 정보, 데이터 및 목록 등을 저장할 수 있다.

전자 장치(200)는 사용자 인터페이스(User Interface; UI) 입력 디바이스(250) 및 UI 출력 디바이스(260)를 더 포함할 수 있다. UI 입력 디바이스(250)는 전자 장치(200)의 동작을 위해 요구되는 사용자의 입력을 수신할 수 있다. UI 출력 디바이스(260)는 전자 장치(200)의 동작에 따른 정보 또는 데이터를 출력할 수 있다.

UI 입력 디바이스(250)는 입력부(110)에 대응할 수 있다. 예를 들면, UI 입력 디바이스(250)는 건물 데이터의 입력을 수신할 수 있다.

UI 출력 디바이스(260)는 출력부(150)에 대응할 수 있다. 예를 들면, UI 출력 디바이스(260)는 분석의 결과를 출력할 수 있다.

도 3은 일 실시예에 따른 ECM 효과 분석 방법의 흐름도이다.

단계들(310 및 315)에서, 처리부(210)는 ECM 결정 방식을 선택할 수 있다. 처리부(210)는 복수의 ECM 결정 방식들 중 하나의 ECM 결정 방식을 선택할 수 있다. 복수의 ECM 결정 방식들은, 비용 기반 ECM 결정 방식, 사용자 ECM 결정 방식 및 에너지 절감량 기반 ECM 결정 방식을 포함할 수 있다.

단계(310)에서, 처리부(210)는 사용자 ECM 결정 방식을 사용할지 여부를 결정할 수 있다.

사용자 ECM 결정 방식이 사용되는 경우, 단계(330)가 수행될 수 있다. 사용자 ECM 결정 방식이 사용되지 않는 경우, 단계(315)가 수행될 수 있고, 최적 ECM 결정 방식이 사용될 수 있다.

사용자 ECM 결정 방식은 분석 장치(100)의 사용자에 의해 하나 이상의 ECM들이 선택되는 방식일 수 있다.

단계(315)에서, 처리부(210)는 비용 기반 ECM 결정 방식을 사용할지 여부를 결정할 수 있다. 비용 기반 ECM 결정 방식이 사용될 경우 단계(320)가 수행될 수 있다. 에너지 절감량 기반 ECM 결정 방식이 사용될 경우 단계(325)가 수행될 수 있다.

비용 기반 ECM 결정 방식은 처리부(210)가 제한된 비용을 넘지 않도록 하나 이상의 ECM들을 선택하는 방식일 수 있다.

제한된 비용은 건물 리트로핏에 대한 예산일 수 있다.

에너지 절감량 기반 ECM 결정 방식은 처리부(210)가 요구되는 에너지 절감량을 충족시키도록 하나 이상의 ECM들을 선택하는 방식일 수 있다.

단계들(320 및 325)에서, 입력부(110), 통신부() 또는 UI 입력 디바이스()는 선택된 ECM 결정 방식에 따른 건물 리트로핏에 대한 조건을 수신할 수 있다.

선택된 ECM 결정 방식이 비용 기반 ECM 결정 방식일 경우, 조건은 제한된 비용일 수 있다.

선택된 ECM 결정 방식이 에너지 절감량 기반 ECM 결정 방식일 경우, 조건은 요구되는 에너지 절감량일 수 있다.

비용 기반 ECM 결정 방식이 선택된 경우, 단계(320)에서, 제한된 비용이 입력될 수 있다. 입력부(110), 통신부(220) 또는 UI 입력 디바이스(250)는 제한된 비용을 수신할 수 있다. 제한된 비용은 사용자에 의해 입력될 수 있다.

여기에서, 비용은 설치 비용 또는 설치 예산을 나타낼 수 있다.

에너지 절감량 기반 ECM 결정 방식이 선택된 경우, 단계(325)에서, 요구되는 에너지 절감량이 입력될 수 있다. 입력부(110), 통신부(220) 또는 UI 입력 디바이스(250)는 요구되는 에너지 절감량을 수신할 수 있다. 요구되는 에너지 절감량은 사용자에 의해 입력될 수 있다.

단계들(330, 335 및 340)에서, 처리부(210)는 선택된 ECM 결정 방식에 따라서 하나 이상의 ECM들을 선택할 수 있다. 처리부(210)는 주어진 조건에 기반하여 하나 이상의 ECM들을 선택할 수 있다. 주어진 조건은 1) 사용자에 의한 선택, 2) 제한된 비용 또는 3) 요구되는 에너지 절감량일 수 있다.

사용자 ECM 결정 방식이 선택된 경우, 단계(330)에서, 처리부(210)는 사용자의 선택에 따라서 사용자 ECM 결정 방식의 과정을 수행할 수 있다.

사용자 ECM 결정 방식이 선택된 경우, 사용자는 직접 하나 이상의 ECM들을 선택할 수 있다. 사용자는 건물의 에너지 성능 정보 및 표준 ECM 정보를 고려하여 가용한 ECM들 중 하나 이상의 ECM들을 선택할 수 있다.

처리부(210)는 사용자의 선택에 기반하여 하나 이상의 ECM들을 선택할 수 있다. 또는, 처리부(210)는 사용자의 조작에 따라 하나 이상의 ECM들을 선택할 수 있다.

처리부(210)는 하나 이상의 ECM 들의 각 ECM에 대해, ECM이 선택되었는지 여부를 식별할 수 있다.

비용 기반 ECM 결정 방식이 선택된 경우, 단계(335)에서, 처리부(210)는 주어진 제한된 비용에 따라서 비용 기반 ECM 결정 방식의 과정을 수행할 수 있다.

처리부(210)는 제한된 비용에 기반하여 하나 이상의 ECM들을 선택할 수 있다.

에너지 절감량 기반 ECM 결정 방식이 선택된 경우, 단계(340)에서, 처리부(210)는 요구되는 에너지 절감량에 따라서 에너지 절감량 기반 ECM 결정 방식의 과정이 수행될 수 있다.

처리부(210)는 요구되는 에너지 절감량에 기반하여 하나 이상의 ECM들을 선택할 수 있다.

단계들(345 및 350)에서, 처리부(210)는 선택된 하나 이상의 ECM들의 효과를 분석할 수 있다.

사용자 ECM 결정 방식이 선택된 경우, 단계(345)에서, 처리부(210)는 사용자에 의해 선택된 하나 이상의 ECM들의 효과를 분석할 수 있다.

최적 ECM 결정 방식이 선택된 경우, 단계(350)에서, 처리부(210)는 최적 ECM 결정 방식에 의해 선택된 하나 이상의 ECM들의 효과를 분석할 수 있다.

단계(355)에서, 처리부(210)는 효과의 분석의 결과가 적합한지 여부를 확인할 수 있다.

사용자는 선택된 하나 이상의 ECM들의 효과의 분석의 결과를 검토할 수 있다. 사용자가 하나 이상의 ECM들의 선택에 만족한 경우, 단계(360)에서 분석의 결과가 출력될 수 있다. 사용자가 하나 이상의 ECM들의 선택에 만족하지 않은 경우, 단계(330)가 반복될 수 있다.

단계(360)에서, 출력부(150) 또는 UI 출력 디바이스(360)는 효과의 분석의 결과를 출력할 수 있다.

분석의 결과는 선택된 ECM들에 의한 개선의 효과를 나타낼 수 있다. 또한, 분석의 결과는, 1) 선택된 하나 이상의 ECM들에 의한 추정된 비용, 2) 하나 이상의 ECM들의 리스트 및 3) 선택된 하나 이상의 ECM들에 의한 추정된 에너지 절감량 등을 포함할 수 있다.

비용 기반 ECM 결정 방식에 따른 ECM의 선택

비용 기반 최적 ECM 결정 방식이 설정되고, 제한 조건인 제한된 비용 C가 입력되면, 처리부(210)는 아래의 수학식 1 및 수학식 2에 따라서 제한된 비용 C의 범위 내에서 에너지 절감량을 최대화하는 하나 이상의 ECM들의 최적의 조합을 선택할 수 있다. 또한, 처리부(210)는 선택된 하나 이상의 ECM들의 최적의 조합에 대하여 효과를 분석할 수 있다.

선택된 ECM들은 m 개일 수 있다. i는 ECM의 번호일 수 있다. Saving_i는 ECM i의 에너지 절감량일 수 있다. Cost_i는 ECM i를 설치하기 위해 요구되는 비용일 수 있다. ECM들의 비용들은 서로 다를 수 있고, ECM들의 절감량들은 서로 다를 수 있다.

수학식 1은 선택된 하나 이상의 ECM들의 에너지 절감량들의 합을 최대화한다는 것을 나타낼 수 있다.

수학식 2는 선택된 하나 이상의 ECM들의 비용들의 합이 제한된 비용 C의 이하이어야 한다는 것을 나타낼 수 있다.

선택된 하나 이상의 ECM들은 비용 및 절감량이 서로 다른 ECM들 중에서, 전체의 비용이 제한된 비용 B를 초과하지 않으면서, 에너지 절감량을 최대화할 수 있는 ECM들의 조합일 수 있다.

에너지 절감량 기반 ECM 결정 방식에 따른 ECM의 선택

에너지 절감량 기반 최적 ECM 결정 방식이 설정되고, 제한 조건인 목표 에너지 절감량 S 가 입력되면, 처리부(210)는 아래의 수학식 3 및 수학식 4에 따라서 목표 에너지 절감량 S를 충족시킬 수 있는, 최소의 비용의 하나 이상의 ECM들의 최적의 조합을 선택할 수 있다. 또한, 처리부(210)는 선택된 하나 이상의 ECM들의 최적의 조합에 대하여 효과를 분석할 수 있다.

ECM의 목적에 따라 탄소 배출량의 감축이 제한 조건으로 제시되는 경우가 있을 수 있다. 탄소 배출량의 발생하는 비용은 에너지의 종류에 따라 다를 수 있다. 따라서, 탄소 배출량은 에너지 종류 별 에너지 절감량에 탄소 배출 계수(carbon dioxide emission factor)를 곱하여 계산될 수 있다.

탄소 배출량 기반 최적 ECM 결정 방식은 주어진 탄소 배출량을 충족시키는 ECM을 결정하는 방식일 수 있다. 탄소 배출량 기반 최적 ECM 결정 방식에 대해서 에너지 절감량 기반 최적 ECM 결정 방식이 활용될 수 있다.

전술된 실시예들에서, 에너지 절감량 기반 최적 ECM 결정 방식은 탄소 배출량 기반 기반 최적 ECM 결정 방식으로 대체될 수 있다. 또는, 에너지 절감량 기반 최적 ECM 결정 방식은 탄소 배출량 기반 최적 ECM 결정 방식을 포함하거나, 탄소 배출량 기반 기반 최적 ECM 결정 방식이 에너지 절감량 기반 최적 ECM 결정 방식 중 하나인 것으로 간주될 수 있다. 단, 전술된 것과 같이 상기의 대체 또는 포함에 있어서, 탄소 배출량은 에너지 종류 별 에너지 절감량에 탄소 배출 계수을 곱한 결과라는 것이 추가적으로 고려될 수 있다.

선택된 ECM들은 m 개일 수 있다. i는 ECM의 번호일 수 있다. Saving_i는 ECM i의 에너지 절감량일 수 있다. Cost_i는 ECM i를 설치하기 위해 요구되는 비용일 수 있다. ECM들의 비용들은 서로 다를 수 있고, ECM들의 절감량들은 서로 다를 수 있다.

수학식 3은 선택된 하나 이상의 ECM들의 비용들의 합을 최소화한다는 것을 나타낼 수 있다.

수학식 4는 선택된 하나 이상의 ECM들의 에너지 절감량들의 합이 목표 에너지 절감량 S의 이상이어야 한다는 것을 나타낼 수 있다.

선택된 하나 이상의 ECM들은 비용 및 절감량이 서로 다른 ECM들 중에서, 전체의 에너지 절감량이 목표 에너지 절감량 S의 이상이면서도, 비용을 최소화할 수 있는 ECM들의 조합일 수 있다.

실시예에서, 처리부(210)는 아래의 수학식 5에 따라 에너지 절감량(Post-installation energy)를 계산할 수 있다.

처리부(210)는 기본적으로 기존의 에너지 사용량을 베이스라인 에너지(Baseline energy)으로 설정할 수 있다. 처리부(210)는 베이스라인 에너지 및 총 절감 (Total_saving)을 고려하여 에너지 절감량을 계산할 수 있다.

조정(Adjustment)은 보정 값일 수 있다. 조정은 에너지 절감량을 계산함에 있어서 기상 상태, 사용자의 수, 근무일 등을 반영하기 위한 보정 값일 수 있다.

총 절감은 아래의 수학식 6과같이 정의될 수 있다.

총 절감은 적용되는 모든 하나 이상의 ECM들에 의해 절감되는 에너지들의 합일 수 있다.

선택된 하나 이상의 ECM들의 적용으로 인해 절감되는 에너지는 ECM의 종류에 따라 상이한 방식으로 계산될 수 있다.

예를 들면, 건물의 외벽의 단열 성능을 개선하는 ECM을 도입함으로써 절감되는 에너지 Saving_wall은 아래의 수학식 7과 같이 정의될 수 있다.

U_pre는 개선 전의 외벽의 열관류율일 수 있다. U_post는 개선 후의 외벽의 열관류율일 수 있다. A는 외벽의 벽체 면적일 수 있다. T_diff,m은 월 별 평균 실내외 온도차일 수 있다. O_time,m은 월 별 운전(operating) 시간일 수 있다.

예를 들면, 태양광 신재생 에너지를 도입함으로써 절감되는 에너지 Saving_PV는 아래의 수학식 8과 같이 정의될 수 있다.

은 태양광 효율일 수 있다. t_oper,m은 월 평균 태양광 운영 시간일 수 있다.

자금 회수 기간은 선택된 하나 이상의 ECM들을 사용하기 위한 초기 투자비가 언제 회수될 수 있는가를 나타낼 수 있다. 자금 회수 기간은 전체의 선택된 하나 이상의 ECM들의 설치 비용을 하나 이상의 ECM들에 의한 연평균 절감액으로 나눈 값일 수 있다. 말하자면, 자금 회수 기간은 몇 년이 경과되어야 하나 이상의 ECM들로 인한 에너지 절감액이 초기 투자비의 이상이 되는가를 나타낼 수 있다.

자금 회수 기간 PB(Payback)는 아래의 수학식 9에 따라서 계산될 수 있다.

여기에서, 프로젝트 투자비는 하나 이상의 ECM들에 대해 요구되는 비용들의 합일 수 있다.

도 4는 일 예에 따른 ECM 적용에 따른 에너지 절감량에 대한 분석의 결과를 도시한다.

도 4에서는, 개선 전의 에너지 사용량인 "베이스라인 에너지"가 삼각형이 중첩된 선으로서 표시되었다.

또한, 도 4에서는, 개선 방안 1, 개선 방안 2 및 개선 방안 3이 각각 원이 중첩된 선으로서 표시되었다. 개선 방안 1, 개선 방안 2 및 개선 방안 3은 서로 상이한 하나 이상의 ECM들이 선택된 방안일 수 있다.

또한, 도 4에서는, 개선 방안들이 적용되는 시점이 "ECM 설치"로 표시되었다. "포스트 ECM 에너지"는 개선 방안들이 적용된 이후의 에너지 사용량을 나타낼 수 있다.

도 4에서, 총 절감은 특정된 시점에서의 베이스라인 에너지 및 개선 방안 간의 차이인 것으로 도시되었다.

도 5는 일 예에 따른 ECM의 적용에 따른 연차 별 효과를 분석한 결과를 나타낸다.

이러한 분석의 결과는, 사용자가 ECM의 적용에 따른 효과를 쉽게 판단할 수 있도록, 연간 에너지 절감량, 에너지 절감액, CO₂ 절감액 및 각 ECM 요소에 대한 월 별 에너지 절감량 등에 대한 인포그래픽으로 표출될 수 있다.

ECM의 상세 방안

전술된 실시예에서, 하나의 ECM은 하나 이상의 상세 방안들을 가질 수 있다. 전술된 실시예에서 "하나 이상의 ECM들을 선택"하는 것은 "하나 이상의 ECM들의 상세 방안들을 선택"하는 것을 의미할 수 있다.

처리부(210)는 하나 이상의 ECM들의 각 ECM에 대하여, 각 ECM의 복수의 상세 방안들 중 최대 하나의 상세 방안을 선택할 수 있다. 말하자면, 처리부(210)는 하나의 ECM에 대해서는 2 개 이상의 상세 방안들을 선택하지 않을 수 있다. 예를 들면, 처리부(210)는 하나 이상의 ECM 들의 각 ECM에 대해, 각 ECM의 하나 이상의 상세 방안들 중 사용자에 의해 선택된 하나의 상세 방안을 식별할 수 있다.

처리부(210)는 선택된 하나 이상의 ECM들 및 선택된 상세 방안들에 대한 효과를 분석할 수 있다.

출력부(150) 또는 UI 출력 디바이스(360)는 하나 이상의 ECM들의 상세 방안들에 대한 분석의 결과를 출력할 수 있다.

분석의 결과는 선택된 ECM들 및 선택된 ECM들의 선택된 상세 방안들에 의한 개선의 효과를 나타낼 수 있다. 또한, 분석의 결과는, 1) 선택된 하나 이상의 ECM들의 상세 방안들에 의한 추정된 비용, 2) 하나 이상의 ECM들 및 하나 이상의 ECM들의 상세 방안들의 리스트 및 3) 선택된 하나 이상의 ECM들의 상세 방안들에 의한 추정된 에너지 절감량 등을 포함할 수 있다.

아래의 실시예들에서는, 하나의 ECM에 대해 ECM의 상세 방안들이 중복되어 선택되지 않게 하는 새로운 방식의 알고리즘이 제안된다. 상세 방안들의 중복 선택의 문제는 배낭 알고리즘 등 기존의 방식으로는 해결되기 어려울 수 있다.

이하에서, 용어 "상세 방안" 및 용어 "상세 구현 방안"은 동일한 의미를 가질 수 있으며, 서로 교체하여 사용될 수 있다.

실시예들에서 제안된 알고리즘은, 주어진 제한된 비용의 범위 내에서 에너지 절감량을 최대화하는 최적의 ECM을 추천하거나, 사용자에 의해 요구되는 에너지 절감액이나 에너지 절감율을 충족시키는 최소의 비용의 ECM을 추천할 수 있다.

하나의 ECM에 대해 하나 이상의 상세 방안들이 존재할 경우, 최적의 하나 이상의 ECM들의 상세 방안들을 선택함에 있어서, 계산의 복잡도 등이 고려되어야 한다.

선택의 대상이 될 수 있는, 가용한 ECM들의 개수가 m이며, m 개의 ECM들의 각 ECM에 대해서 상기의 ECM을 선택하는 것과 상기의 ECM을 선택하지 않는 것의 2 가지의 선택들만 존재하는 경우, - 예를 들면, 1 개의 ECM에 대해 1 개의 상세 방안만 존재하는 경우 -, 선택된 ECM들의 조합의 개수는 2^m일 수 있다. 따라서, m이 증가함에 따라 계산의 복잡도 또한 급격하게 증가할 수 있다.

또한, 가용한 ECM들의 개수가 m이며, ECM i의 상세 방안들의 개수가 n_i인 경우, 선택된 ECM들 및 선택된 ECM들의 선택된 상세 방안들의 조합의 개수는, 아래의 수학식 10에서 표현된 것처럼, m 개의 ECM들의 상세 방안들의 개수의 곱일 수 있다.

세부 방안에 대한 고려는 없이, 단지 ECM들의 조합이 검색된다면, 이러한 조합의 검색은 동적 프로그래밍(Dynamic Programming; DP)를 이용하는 배낭 알고리즘에 의해 구현될 수 있다.

그러나, 아래의 실시예들에서는 ECM을 구현하기 위한 복수의 상세 방안들 중 최대 하나의 상세 방안이 선택되어야 하기 때문에, 하나의 ECM에 대한 2 개 이상의 상세 방안들이 중복 선택되지 않고, ECM에 대해 상세 방안이 이미 이전에 선택되더라도 보다 적합한 상세 방안이 이전에 선택된 상세 방안을 교체하여 선택되기 위한 기능이 제공되어야 할 수 있다.

아래의 실시예들에서 개시된 장치 및 방법은 아래의 1) 내지 5)의 기능들을 제공할 수 있다.

1) 사용자가 직접 ECM 및 ECM의 상세 방안을 선택하는 사용자 결정 방식

2) 주어진 제한된 비용에 대하여 에너지 절감량을 최대화하기 위해 비용에 기반하여 (최적의) ECM 및 ECM의 상세 방안을 선택하는 비용 기반 ECM 결정 방식

3) 최소의 비용 또는 가능한 적은 비용으로 특정된 에너지 절감량 또는 특정된 절감 효과를 충족시키기 위해 요구되는 에너지 절감량에 기반하여 (최적의) ECM 및 ECM의 상세 방안을 선택하는 에너지 절감량 기반 ECM 결정 방식

4) 선택된 ECM들 및 선택된 ECM들의 선택된 상세 방안들에 대한 목록, 초기 투자비, 에너지 절감량, 에너지 절감액, 자금 회수 기간 등의 항목들에 대한 계산

5) 계산된 항목들을 사용자에게 제시하는 것

도 6a, 6b 및 6c는 일 예에 따른 ECM들의 종류 및 각 ECM의 하나 이상의 상세 방안들을 예시한다.

도 6a는 외벽의 열 관류율(thermal transmittance)을 개선하기 위한 ECM에 대한 데이터베이스를 예시한다.

도 6a에서는, 외벽의 열 관류율을 개선하기 위한 ECM의 5 개의 상세 방안들이 제시되었다.

5 개의 상세 방안들은 각각 열 관류율, 두께(thickness) 및 비용(cost)을 가질 수 있다. 열 관류율, 두께 및 비용의 차원(dimension)들은 각각 "W/m²K", "mm" 및 "$/m²"일 수 있다.

유-값(U-value)은 외벽의 열 관류율의 단위를 나타낼 수 있다.

d_i,j는 ECM i의 상세 방안 j를 나타낼 수 있다. 예를 들면, d_1,3은 첫 번째 ECM인 ECM 1의 세 번째 상세 방안인 상세 방안 3을 나타낼 수 있다.

외벽에 대한 ECM은 ECM 1일 수 있고, ECM 1에 대한 상세 방안들로서 상세 방안 1 내지 상세 방안 5가 있을 수 있다.

현재, 외벽에 대한 ECM에 대해서, 상세 방안 2가 선택되었으며, 현재의 열 관류율은 0.16일 수 있다.

도 6b는 창호의 열 관류율을 개선하기 위한 ECM에 대한 데이터베이스를 예시한다.

도 6b에서는, 창호의 열 관류율을 개선하기 위한 ECM의 6 개의 상세 방안들이 제시되었다.

6 개의 상세 방안들은 각각 열 관류율, 종류(type) 및 비용(cost)을 가질 수 있다. 열 관류율 및 비용의 차원(dimension)들은 각각 "W/m²K" 및 "$/m²"일 수 있다.

유-값(U-value)은 창호의 열 관류율의 단위를 나타낼 수 있다.

창호의 타입은 "2/Air", "2/Arg", "3/Air", "3/Arg", "4/Kry" 및 "5/Kry" 등일 수 있다.

창호에 대한 ECM은 ECM 4일 수 있고, ECM 4에 대한 상세 방안들로서 상세 방안 1 내지 상세 방안 6이 있을 수 있다.

현재, 창호에 대한 ECM에 대해서, 상세 방안 3이 선택되었으며, 현재의 열 관류율은 1.10일 수 있다.

도 6c는 ECM들의 상세 방안들을 예시한다.

도 6c와 같이, 건물 리트로핏을 위한 ECM에 대하여, 건축, 설비, 조명 및 신재생 등과 같이 다양한 종류들이 있을 수 있다 다양한 종류들의 ECM들은 서로 독립적일 수 있고, ECM들의 각 ECM들은 하나 이상의 상세 방안들을 가질 수 있다.

도 6a에 따르면, 외벽에 대한 ECM의 현재의 열 관류율은 0.16일 수 있다. 현재의 열-관류율이 0.16일 때, 열 관류율을 개선할 수 있는 상세 방안들은 d_1,3, d_1,4 및 d_1,5의 3 개들일 수 있다.

도 6b에 따르면, 창호에 대한 ECM의 현재의 열 관류율은 1.10일 수 있다. 현재의 열-관류율이 1.10일 때, 열 관류율을 개선할 수 있는 상세 방안들 d_4,4, d_4,5 및 d_4,6의 3 개들일 수 있다.

분석부(140)는 전술된 데이터베이스들을 사용하여 건물의 에너지 절감량 s_i,j 및 비용 c_i,j를 계산할 수 있다. 여기에서, 비용은 설치 비용일 수 있다.

에너지 절감량 및 비용의 차원(dimension)들은 각각 "kWh" 및 "$"일 수 있다.

s_i,j는 d_i,j에 의한 에너지 절감량일 수 있다. s_i,j는 ECM i의 선택된 상세 방안이 ECM i의 현재의 상세 방안으로부터 상세 방안 j로 변경됨에 따라 절감되는 에너지의 양을 나타낼 수 있다. 말하자면, s_i,j는 ECM i의 상세 방안 j의 에너지 성능 및 ECM i의 현재의 상세 방안의 에너지 성능 간의 차이일 수 있다.

c_i,j는 d_i,j에 의한 추가의 비용일 수 있다. 비용은 설치 비용을 수 있다. c_i,j는 ECM i의 선택된 상세 방안이 ECM i의 현재의 상세 방안으로부터 상세 방안 j로 변경됨에 따라 추가되는 비용을 나타낼 수 있다. 말하자면, c_i,j는 ECM i의 상세 방안 j의 비용 및 ECM i의 현재의 상세 방안의 비용 간의 차이일 수 있다.

추가의 비용은 건물의 위치, 크기 및 용도 등에 기반하여 계산될 수 있다.

경우에 따라서, s_i,j 및 c_i,j은 음의 값을 가질 수 있다. 예를 들면, 상세 방안 _j의 에너지 절감량이 현재의 상세 방안의 에너지 절감량보다 더 낮거나 갖을 수 있다.

계산 등의 편의를 위해 상세 방안 _j의 에너지 절감량이 현재의 상세 방안의 에너지 절감량보다 더 낮거나 같은 경우 에너지 절감량은 음의 값으로 설정되는 대신 0 (kWh)으로 설정될 수 있다. 또한, 계산 상의 편의를 위해 상세 방안 _j의 비용이 현재의 상세 방안의 비용보다 더 낮거나 같은 경우 추가 비용은 음의 값으로 설정되는 대신 충분히 큰 값으로 설정될 수 있다. 도 2c에서, 충분히 큰 값은 "100000"으로 예시되었다.

분석부(140)는 전술된 방식에 따라 d_i,j에 대응하는 에너지 절감량 s_i,j 및 추가 설치 비용 c_i,j을 정의할 수 있다.

도 6c에서, e_i는 ECM i를 나타낼 수 있다. 도 6c에서는, 외벽, 지붕, 바닥면 및 창호에 대한 ECM들이 도시되었다. 지붕 및 바닥면에 대한 ECM의 구체적인 상세 방안들은 생략되었다.

건물 리트로핏에 있어서, ECM들의 개수는 제한되지 않으나, 상세 방안은 ECM 당 최대 하나씩만 선택되어야 할 수 있다.

도 7는 일 실시예에 따른 비용 기반 ECM 선택 방식의 흐름도이다.

도 3를 참조하여 전술된 단계(335)는 아래의 단계들(710, 720 및 730)을 포함할 수 있다.

단계(710)에서, 처리부(210)는 전체의 가용한 상세 방안들 중에서 하나 이상의 후보 상세 방안들을 선택할 수 있고, 선택된 하나 이상의 후보 상세 방안들의 비용 당 효과들을 계산할 수 있다.

처리부(210)는 선택된 하나 이상의 후보 상세 방안들에 대한 후보 상세 방안 리스트 L를 생성할 수 있다.

후보 상세 방안 리스트 L의 항목(entity)은, 1) 상세 방안 d_i,j, 2) 상기의 d_i,j에 대응하는 비용 c_i,j, 3) 상기의 d_i,j에 대응하는 에너지 절감량 s_i,j 및 4) 상기의 d_i,j의 비용 당 효과 η_i,j을 포함할 수 있다.

단계(720)에서, 처리부(210)는 L의 항목들을 비용 당 효과에 따라 내림차순으로 정렬할 수 있다.

단계(730)에서, 처리부(210)는 비용 당 효과의 내림차순으로 정렬된 L에 대해 그룹 배낭 알고리즘을 적용함으로써 후보 상세 방안들 중에서 하나 이상의 ECM들의 상세 방안들을 선택할 수 있다.

전술된 실시예의 비용 기반 ECM 결정 방식의 내용은 에너지 절감량 기반 ECM 결정 방식에도 변경되어 적용될 수 있다. 이 때, 전술된 내용에서 비용에 대한 내용은 에너지 절감량에 대한 내용으로, 에너지 절감량에 대한 내용은 비용에 대한 내용으로 서로 변경되어 에너지 절감량 기반 ECM 결정 방식에 적용될 수 있다.

도 8은 일 실시예에 따른 후보 상세 방안들의 선택 및 선택된 후보 상세 방안들의 비용 당 효과들의 계산 방법의 흐름도이다.

도 7를 참조하여 전술된 단계(710)는 아래의 단계들(810, 820, 830, 840 및 850)을 포함할 수 있다.

단계(810)에서, 처리부(210)는 전체의 ECM들의 각 ECM에 대하여, 상기의 ECM의 현재의 상세 방안보다 더 좋은 상세 방안을 검색할 수 있다.

현재의 상세 방안보다 더 좋은 상세 방안은 현재의 상세 방안의 에너지 절감량에 비해 더 높은 에너지 절감량을 갖는 상세 방안일 수 있다.

단계(820)에서, 처리부(210)는 ECM의 검색된 상세 방안의 비용이 제한된 비용의 이하인가를 검사한다. 검색된 상세 방안의 비용이 제한된 비용의 이하라는 것은 검색된 상세 방안이 주어진 제한된 비용으로 설치가 될 수 있다는 것을 의미할 수 있다.

검색된 상세 방안의 비용이 제한된 비용의 이하이면, 처리부(210)는 ECM의 다른 상세 방안들 중에서 현재의 상세 방안보다 더 좋은 추가의 상세 방안을 검색할 수 있다.

전술된 단계들(810 및 820)을 통해, 처리부(210)는 전체의 ECM들의 각 ECM에 대하여, 상기의 ECM의 현재의 상세 방안보다 더 좋은 하나 이상의 상세 방안들을 검색할 수 있다.

단계(830)에서, 처리부(210)는 검색된 하나 이상의 상세 방안들 중에서 불필요한 상세 방안을 제거할 수 있다.

불필요한 상세 방안은 다른 하나의 상세 방안보다 비용은 더 높거나 같으면서 에너지 절감량은 더 적거나 같은 상세 방안일 수 있다.

처리부(210)는 검색된 하나 이상의 상세 방안들 중에서 다른 하나의 상세 방안보다 비용은 더 높거나 같으면서 에너지 절감량은 더 적거나 같은 상세 방안을 제거할 수 있다.

대상 상세 방안은 검색된 하나 이상의 상세 방안들 중 제거의 여부가 검사되는 상세 방안일 수 있다.

만약, ECM의 검색된 하나 이상의 상세 방안들이 비용의 오름차순으로 정렬된 경우, 처리부(210)는 대상 상세 방안의 에너지 절감량을 대상 상세 방안의 이전의 에너지 절감량과 비교함으로써 대상 상세 방안의 제거의 여부를 판단할 수 있다. 예를 들면, 대상 상세 방안의 에너지 절감량이 대상 상세 방안의 이전의 에너지 절감량의 이하이면 대상 상세 방안을 검색된 하나 이상의 상세 방안들에서 제거할 수 있다.

단계(840)에서, 처리부(210)는 전체의 ECM들의 ECM들에 대하여, 상기의 ECM의 검색된 하나 이상의 상세 방안들을 후보 상세 방안 리스트 L 에 추가할 수 있다.

처리부(210)는 ECM i에 대한 상세 방안 d_i,j가 검색된 경우, 아래의 수학식 11의 동작을 수행할 수 있다.

예를 들면, 도 6의 ECM 1에 대해서, 현재의 상세 방안 d_1,2 보다 더 좋은 상세 방안들로서 검색된 하나 이상의 상세 방안들은 d_1,3, d_1,4 및 d_1,5일 수 있다.

단계(850)에서, 처리부(210)는 후보 상세 방안 리스트 L의 하나 이상의 후보 상세 방안들의 비용 당 효과들을 계산할 수 있다.

후보 상세 방안 d_i,j의 비용 당 효과 η_i,j는 아래의 수학식 12와 같을 수 있다.

후보 상세 방안 d_i,j의 비용 당 효과 η_i,j는 d_i,j의 에너지 절감량 s_i,j가 d_i,j의 비용 c_i,j로 나뉜 값일 수 있다.

도 7를 참조하여 전술된 단계(720)에 따라서, 후보 상세 방안 리스트 L의 하나 이상의 후보 상세 방안들은 후보 상세 방안들의 비용 당 효과들의 내림차순으로 정렬될 수 있다.

도 9는 일 예에 따른 후보 상세 방안 리스트에 대해 그룹 배낭 알고리즘을 적용함으로써 후보 상세 방안들 중에서 복수의 ECM들의 상세 방안들을 선택하는 방법의 흐름도이다.

실시예의 방법은, 비용 당 효과의 내림차순으로 정렬된 하나 이상의 후보 상세 방안들에 대하여 동적 프로그래밍의 테이블을 구성할 수 있다. 말하자면, 처리부(210)는 비용 당 효과의 내림차순으로 정렬된 하나 이상의 후보 상세 방안들의 전체에 대하여 동적 프로그래밍의 테이블을 구성함으로써 후보 상세 방안들 중에서 하나 이상의 ECM들의 상세 방안들을 선택할 수 있다.

처리부(210)가 동적 프로그래밍의 테이블을 구성하는 방법은 배낭 알고리즘이 동적 테이블을 구성하는 방법이 개선된 것일 수 있다. 처리부(210)가 동적 프로그래밍의 테이블을 구성하는 방법은 배낭 알고리즘에 따라 동적 프로그래밍의 테이블을 구성하되, 동일한 ECM의 복수의 후보 상세 방안들이 테이블의 하나의 행 내에 2 개 이상 포함되지 않게 하는 방법일 수 있다. 처리부(210)는 특정된 후보 상세 방안에 대응하는 행을 생성할 수 있다. i 번째 후보 상세 방안은 테이블의 i 번째 행에 대응할 수 있다. 처리부(210)는 특정된 후보 상세 방안을 테이블의 현재의 행에 추가하기 전에, 현재의 행의 이전의 행에 동일-ECM 후보 상세 방안이 존재하는지 여부를 확인할 수 있다. 동일-ECM 후보 상세 방안은 특정된 후보 상세 방안의 ECM과 동일한 ECM의, 특정된 후보 상세 방안 외의, 다른 후보 상세 방안일 수 있다. 말하자면, 특정된 후보 상세 방안의 ECM 및 동일-ECM 후보 상세 방안의 ECM은 같을 수 있다. 이전의 행에 동일-ECM 후보 상세 방안이 존재하면, 처리부(210)는 특정된 후보 상세 방안 및 동일-ECM 후보 상세 방안 중 어느 것을 현재의 행에 추가할 것인가를 판단할 수 있다.

도 7를 참조하여 전술된 단계(730)는 아래의 단계들(910, 920, 925, 930, 935, 940, 945, 950, 955, 960, 970, 975, 980, 985, 990 및 995)을 포함할 수 있다.

단계들(910, 920, 925, 930, 935, 940, 945, 950, 955, 960, 970, 975, 980, 985, 990 및 995)가 후보 상세 방안 리스트 L에 대해 적용될 수 있다.

단계들(910, 990 및 995)에 의해, L[i]에 대해 단계들(920, 925, 930, 935, 940, 945, 950, 955, 960, 970, 975, 980 및 985)이 수행될 수 있다.

L[i]는 L의 i 번째 후보 상세 방안일 수 있다. i는 1 이상 N 이하일 수 있다. N는 L의 후보 상세 방안들의 개수일 수 있다.

도 7를 참조하여 전술된 것과 같이, L의 후보 상세 방안들은 후보 상세 방안들의 비용 당 효과들의 내림차순으로 정렬될 수 있다. L의 하나 이상의 후보 상세 방안들에 대하여 하나 이상의 후보 상세 방안들의 비용 당 효과들의 내림차순의 순서로, 단계들(920, 925, 930, 935, 940, 945, 950, 955, 960, 970, 975, 980 및 985)이 수행될 수 있다.

단계들(910, 920, 925, 930, 935, 940, 945, 950, 955, 960, 970, 975, 980, 985, 990 및 995)을 통해 동적 프로그래밍의 테이블의 한 행이 생성될 수 있다.

테이블의 열은 0부터 X'까지의 X'+1 개일 수 있다. 테이블의 행은 0부터 N까지의 N+1 개일 수 있다.

X는 제한된 비용일 수 있다. 제한된 비용에 대하여 허용 범위 ε가 적용되지 않는 경우 X'는 X일 수 있다. 제한된 비용에 대하여 허용 범위 ε가 적용되는 경우 X'는 X+ε일 수 있다.

S[i, C]는 테이블의 i 번째 행의 C 번째 열의 값일 수 있다. i는 L의 1 번째 후보 상세 방안부터 i 번째 후보 상세 방안이 선택의 대상임을 나타낼 수 있다. 말하자면, 테이블의 i 번째 행은 L의 1 번째부터 i 번째까지의 후보 상세 방안들에 대하여 생성될 수 있다.

C는 비용을 나타낼 수 있다.

S[i, C]는 1 번째 후보 상세 방안부터 i 번째 후보 상세 방안 중에서 선택된 후보 상세 방안들의 에너지 효율성들의 합일 수 있다. 이 때, 선택된 후보 상세 방안들의 비용들의 합이 C의 이하가 되도록 제한될 수 있다. 처리부(210)는 1 번째 후보 상세 방안부터 i 번째 후보 상세 방안 중에서 에너지 효율성들의 합을 최대화하고, 비용들의 합이 C을 넘지 않도록 후보 상세 방안들을 선택할 수 있다.

E[i, C]는 S[i, C]의 선택된 후보 상세 방안들의 집합일 수 있다.

B[i, C]는 S[i, C]의 선택된 후보 상세 방안들의 비용들의 합일 수 있다.

단계(910)에서, 처리부(210)는 i의 값을 1로 설정할 수 있다.

또한, 처리부(210)는, 0 이상 X' 이하인 C에 대하여, S[0, C]의 값을 0으로 설정할 수 있고, E[0, C]를 공집합으로 설정할 수 있고, B[0, C]의 값 0으로 설정할 수 있다. 상기의 설정들은 테이블의 0 번째 행에 대해서는 L의 후보 상세 방안들 중 어떤 후보 상세 방안도 고려의 대상이 되지 않음을 나타낼 수 있다.

L[i]는 L의 후보 상세 방안들 중 i 번째의 후보 상세 방안일 수 있다. d_a,b는 L[i]를 나타낼 수 있다. 말하자면, 아래에서 L[i]는 ECM a의 b 번째 상세 방안인 것으로 설명된다.

테이블의 i 번째 행은 처리의 대항인 L[i]에 대응하는 현재의 행일 수 있다. 테이블의 i-1 번째 행은 현재의 행의 이전의 행일 수 있다.

단계(920)에서, 처리부(210)는 테이블의 i-1 번째 행에 동일-ECM 후보 상세 방안이 존재하는지 여부를 검사할 수 있다.

동일-ECM 후보 상세 방안은 d_a,b의 ECM에 속하는, d_a,b가 아닌 후보 상세 방안일 수 있다. 말하자면, 동일-ECM 후보 상세 방안은 d_a,p일 수 있고, p는 b와 다를 수 있다.

테이블의 i-1 번째 행에 동일-ECM 후보 상세 방안이 존재한다는 것은, 0 이상 X' 이하인 C에 대하여, 적어도 하나의 E[i, C]가 동일-ECM 후보 상세 방안을 포함한다는 것을 의미할 수 있다.

동일-ECM 후보 상세 방안의 ECM은 a일 수 있다. 말하자면, 동일-ECM 후보 상세 방안은 ECM이 a인 후보 상세 방안일 수 있다.

동일-ECM 후보 상세 방안은 d_a,b의 이전 후보 상세 방안일 수 있다. 또한, L의 정렬 및 태이블의 생성의 방식에 기인하여, d_a,b의 이전 후보 상세 방안은 L 내에서 d_a,b보다 더 앞에 위치할 수 있다.

동일-ECM 후보 상세 방안이 존재하는 경우, 테이블 내에서 d_a,b는 동일-ECM 후보 상세 방안과 교체되어야 할 수 있다. 동일-ECM 후보 상세 방안이 존재하는 경우, 단계(925)가 수행될 수 잇다.

동일-ECM 후보 상세 방안이 존재하지 않는 경우, d_a,b에 대해서 배낭 알고리즘이 적용될 수 있다. 동일-ECM 후보 상세 방안이 존재하지 않는 경우, 단계(970)가 수행될 수 있다. 동일-ECM 후보 상세 방안이 존재하지 않는 경우, 처리부(210)는 d_a,b에 대해 배낭 알고리즘을 적용하여 현재의 행에 d_a,b를 포함시킬지 여부를 결정할 수 있다.

단계(925)에서, 처리부(210)는 테이블의 i 번째 행에 대한 임시 값을 설정할 수 있다.

처리부(210)는 아래의 수학식 13, 수학식 14 및 수학식 15에 따라서 테이블의 i 번째 행에 대한 임시 값을 설정할 수 있다.

수학식 13, 수학식 14 및 수학식 15에서 설명된 것과 같이, 처리부(210)는 테이블의 i 번째 행을 i-1 번째 행과 동일하도록 설정할 수 있다.

단계(930)에서, 처리부(210)는 p의 값을 설정할 수 있다.

동일-ECM 후보 상세 방안은 하나 이상일 수 있다. 처리부(210)는 하나 이상의 동일-ECM 후보 상세 방안들 중 L 내에서 d_a,b의 이전이면서 d_a,b와 가장 가까운 동일-ECM 후보 상세 방안을 가리키도록 p의 값을 설정할 수 있다.

말하자면, d_a,p는 하나 이상의 동일-ECM 후보 상세 방안들 중 L 내에서 d_a,b의 이전이면서 d_a,b와 가장 가까운 동일-ECM 후보 상세 방안일 수 있다.

0 이상 X' 이하인 C에 대하여, 아래의 단계들(935, 940 및 945)가 수행될 수 있다.

단계(935)에서, 처리부(210)는 i-1 번째 행 중 d_a,b의 비용 및 d_a,p의 비용 간의 차이에 해당하는 위치에 d_a,p가 포함되었는지 여부를 검사할 수 있다.

여기에서, d_a,b의 비용 및 d_a,p의 비용 간의 차이에 해당하는 위치는 테이블의 i-1 번째 행의 C-(c_{a,b -} c_a,p) 번째 열을 나타낼 수 있다.

여기에서, d_a,b의 비용 및 d_a,p의 비용 간의 차이에 해당하는 위치에 d_a,p가 포함되었다는 것은 E[i-1, C-(c_{a,b -} c_a,p)]가 d_a,p를 포함한다는 것을 의미할 수 있다. d_a,b의 비용 및 d_a,p의 비용 간의 차이에 해당하는 위치에 d_a,p가 포함되자 않는다는 것은 E[i-1, C-(c_{a,b -} c_a,p)]가 d_a,p를 포함하지 않는다는 것을 의미할 수 있다.

d_a,b의 비용 및 d_a,p의 비용 간의 차이에 해당하는 위치에 d_a,p가 포함되는 경우 단계(740)가 수행될 수 있다.

d_a,b의 비용 및 d_a,p의 비용 간의 차이에 해당하는 위치에 d_a,p가 포함되지 않는 경우, 다음의 다른 동일-ECM 후보 상세 방안에 대한 처리를 위해, 단계(950)가 수행될 수 있다.

단계(940)에서, 처리부(210)는 d_a,p를 d_a,b로 교체할 경우 에너지 절감량이 개선되는지 여부를 판단할 수 있다.

d_a,p를 d_a,b로 교체할 경우 에너지 절감량이 개선되면, 단계(945)가 수행될 수 있다.

d_a,p를 d_a,b로 교체할 경우 에너지 절감량이 개선되지 않으면, 단계(950)가 수행될 수 있다.

에너지 절감량의 개선 여부는 아래의 수학식 16에 따라서 판단될 수 있다.

수학식 16가 충족되는 경우, d_a,p를 d_a,b로 교체함에 따라 에너지 절감량이 개선될 수 있다. 따라서, 수학식 16이 충족되는 경우, 단계(945)가 수행될 수 있다.

수학식 16이 충족되지 않는 경우, d_a,p를 d_a,b로 교체함에 따라 에너지 절감량이 개선되지 않을 수 있다.. 따라서, 수학식 16이 충족되지 않는 경우, 단계(950)가 수행될 수 있다.

단계(945)에서, 처리부(210)는 임시 값이 설정된 i 번째 행에 대해서, d_a,p를 d_a,b로 교체할 수 있다.

말하자면, 처리부(210)는, d_a,b의 비용 및 d_a,p의 비용 간의 차이에 해당하는 위치에 d_a,p가 포함되고, d_a,p를 d_a,b로 교체함에 따라 에너지 절감량이 개선되면, i 번째 행에 d_a,b를 추가할 수 있다.

여기에서, i 번째 행에 대해서, d_a,p를 d_a,b로 교체한다는 것은 i-1 번째 행의 d_a,p이 i 번째 행에서는 제외되고, i 번째 행에 d_a,b가 추가됨에 따라, S, E 및 B 등의 값을 설정하는 것을 의미할 수 있다.

처리부(210)는 아래의 수학식 17, 수학식 18 및 수학식 19에 따라서 테이블의 i 번째 행에 대해서 d_a,p를 d_a,b로 교체할 수 있다.

수학식 17, 수학식 18 및 수학식 19에서 설명된 것에 따라서, 처리부(210)는 테이블의 i 번째 행에 대한 값들을 설정할 수 있다.

수학식 17, 수학식 18 및 수학식 19에 따라서, 임시 값이 설정된 i 번째 행에서, d_a,p가 제외되고 d_a,b가 추가된 상태에 맞도록 S, E 및 B 등의 값이 설정될 수 있다.

단계들(935, 940 및 945)에 의한 S의 설정은 아래의 수학식 20과 같이 표현될 수도 있다.

단계(950)에서, 처리부(210)는 현재의 i 번째 행에 포함된 후보 상세 방안들을 단계(730)의 제한된 비용에 대한 하나 이상의 ECM들의 복수의 상세 방안들로서 최종적으로 선택할지 여부를 결정할 수 있다.

처리부(210)는 현재의 i 번째 행에 포함된 후보 상세 방안들이 제한된 비용에 대한 최적의 상세 방안들이면 현재의 i 번째 행에 포함된 후보 상세 방안들을 제한된 비용에 대한 선택된 하나 이상의 ECM들의 복수의 상세 방안들로서 최종적으로 결정할 수 있다.

처리부(210)는 아래의 수학식 21에 기반하여 현재의 i 번째 행에 포함된 후보 상세 방안들을 제한된 비용에 대한 선택된 하나 이상의 ECM들의 복수의 상세 방안들로서 최종적으로 선택할 지 여부를 결정할 수 있다.

수학식 21에 따라서, 처리부(210)는 테이블의 i 번째 행의 마지막 열의 비용 B[i, x']가 [X - ε] 및 [X + ε] 내의 범위 내에 있을 경우, 현재의 i 번째 행에 포함된 후보 상세 방안들을 제한된 비용에 대한 하나 이상의 ECM들의 복수의 상세 방안들로서 최종적으로 결정할 수 있다.

수학식 21에 따라서, 처리부(210)는 테이블의 i 번째 행의 마지막 열의 비용 B[i, x']가 [X - ε] 및 [X + ε] 내의 범위 내에 있지 않을 경우, 현재의 i 번째 행에 포함된 후보 상세 방안들을 제한된 비용에 대한 복수의 ECM들의 복수의 상세 방안들로서 선택하지 않을 수 있다.

또는, 처리부(210)는 테이블의 i 번째 행에 포함된 후보 상세 방안들의 비용들의 합이 [X - ε] 및 [X + ε] 내의 범위 내에 있을 경우, 현재의 i 번째 행에 포함된 후보 상세 방안들을 제한된 비용에 대한 하나 이상의 ECM들의 복수의 상세 방안들로서 최종적으로 결정할 수 있다.

오차 범위가 주어지지 않은 경우, 처리부(210)는 테이블의 i 번째 행의 마지막 열의 비용 B[i, x']가 제한된 비용 X와 동일하면, 현재의 i 번째 행에 포함된 후보 상세 방안들을 제한된 비용에 대한 복수의 ECM들의 복수의 상세 방안들로서 최종적으로 선택할 수 있다.

오차 범위가 주어지지 않은 경우, 수학식 21에 따라서, 처리부(210)는 테이블의 i 번째 행의 마지막 열의 비용 B[i, x']가 제한된 비용 X와 동일하지 않으면, 현재의 i 번째 행에 포함된 후보 상세 방안들을 제한된 비용에 대한 복수의 ECM들의 복수의 상세 방안들로서 선택하지 않을 수 있다.

또는, 처리부(210)는 테이블의 i 번째 행에 포함된 후보 상세 방안들의 비용들의 합이 제한된 비용 X와 동일하면 현재의 i 번째 행에 포함된 후보 상세 방안들을 제한된 비용에 대한 하나 이상의 ECM들의 복수의 상세 방안들로서 최종적으로 결정할 수 있다.

현재의 i 번째 행에 포함된 후보 상세 방안들이 제한된 비용에 대한 하나이상의 ECM들의 복수의 상세 방안들로서 최종적으로 결정된 경우, 절차가 종료할 수 있다.

현재의 i 번째 행에 포함된 후보 상세 방안들이 제한된 비용에 대한 하나 이상의 ECM들의 복수의 상세 방안들로서 최종적으로 결정되지 않은 경우, 단계(955)가 수행될 수 있다.

단계(955)에서, 처리부(210)는 하나 이상의 동일-ECM 후보 상세 방안들 중 아직 처리되지 않은 동일-ECM 후보 상세 방안이 남아있는지 여부를 검사할 수 있다.

하나 이상의 동일-ECM 후보 상세 방안들 중 아직 처리되지 않은 동일-ECM 후보 상세 방안이 남아있는 경우 남은 동일-ECM 후보 상세 방안에 대한 처리를 위해 단계(960)가 수행될 수 있다.

아직 처리되지 않은 동일-ECM 후보 상세 방안이 남아있지 않은 경우 다음 행에 대한 처리를 위해 단계(990)가 수행될 수 있다.

단계(960)에서, 처리부(210)는 p의 값을 설정할 수 있다.

처리부(210)는 d_a,p가 현재의 동일-ECM 후보 상세 방안의 다음 동일-ECM 후보 상세 방안을 가리키도록 p의 값을 설정할 수 있다.

여기에서, 다음 동일-ECM 후보 상세 방안은 하나 이상의 동일-ECM 후보 상세 방안들 중 L 내에서 현재의 동일-ECM 후보 상세 방안의 이전이면서 현재의 동일-ECM 후보 상세 방안과 가장 가까운 동일-ECM 후보 상세 방안일 수 있다.

말하자면, 단계들(930, 955 및 960)을 통해, d_a,b의 하나 이상의 동일-ECM 후보 상세 방안들은 L 내의 순서들의 역순으로 d_a,b과의 비교의 대상이 될 수 있다.

단계(970)에서, 테이블의 i-1 번째 행에 처리부(210)는 L[i]에 대하여 배낭 알고리즘을 적용할 수 있다.

단계(970)는 단계들(975, 980 및 985)를 포함할 수 있다.

0 이상 X' 이하인 C에 대하여, 단계들(975, 980 및 985)가 수행될 수 있다.

단계(975)에서, 처리부(210)는 d_a,b가 i 번째 행 및 C 번째 행의 위치에 추가되기에 적합한지 여부를 판단할 수 있다.

d_a,b가 i 번째 행의 C 번째 열에 추가되기에 적합한 경우, 단계(985)가 수행될 수 있다. d_a,b가 i 번째 행 및 C 번째 열의 위치에 추가되기에 적합하지 않은 경우, 단계(980)가 수행될 수 있다.

처리부(210)는 아래의 수학식 22에 기반하여 d_a,b가 i 번째 행 및 C 번째 열의 위치에 추가되기에 적합한지 여부를 판단할 수 있다.

수학식 22의 결과가 참이 아닌 경우, 테이블의 i 번째 행 및 C 번째 열의 위치에 d_a,b가 추가될 수 있다. 따라서, 수학식 22의 결과가 참이 아닌 경우, 단계(985)가 수행될 수 있다.

수학식 22의 결과가 참인 경우, 테이블의 i 번째 행 및 C 번째 열의 위치에 d_a,b가 추가되지 않을 수 있다. 따라서, 수학식 22의 결과가 참인 경우, 단계(980)가 수행될 수 있다.

단계(980)에서, 처리부(210)는 테이블의 i 번째 행 및 C 번째 열의 위치의 값을 설정할 수 있다.

처리부(210)는 아래의 수학식 23, 수학식 24 및 수학식 25에 따라서 테이블의 i 번째 행 및 C 번째 열의 위치의 값을 설정할 수 있다.

처리부(210)는 테이블의 i-1 번째 행 및 C 번째 열의 위치의 값을 사용하여 테이블의 i 번째 행 및 C 번째 열의 위치의 값을 설정할 수 있다.

단계(985)에서, 처리부(210)는 테이블의 i 번째 행 및 C 번째 열의 위치의 값을 설정할 수 있다.

처리부(210)는 아래의 수학식 26, 수학식 27 및 수학식 28에 따라서 테이블의 i 번째 행 및 C 번째 열의 위치의 값을 설정할 수 있다.

처리부(210)는 테이블의 i-1 번째 행 및 C-c_a,b 번째 열의 위치의 값을 사용하여 테이블의 i 번째 행 및 C 번째 열의 위치의 값을 설정할 수 있다.

단계들(975, 980 및 985)에 의한 S[i, C]의 설정은 아래의 수학식 29와 같이 표현될 수도 있다.

단계(990)에서, 처리부(210)는 L의 후보 상세 방안들 중 처리되지 않은 후보 상세 방안이 남아있는지 여부를 판단할 수 있다.

i가 N 보다 더 작으면 단계(995)가 수행될 수 있다.

i이 N 보다 더 작지 않으면 절차가 종료할 수 있다.

단계(995)에서, 처리부(210)는 i의 값을 1 증가시킬 수 있다. i 값이 1 증가됨에 따라 현재의 후보 상세 방안의 다음의 후보 상세 방안이 처리의 대상이 될 수 있다.

단계들(910, 990 및 995)를 통해, L의 전체의 후보 상세 방안들에 대해 동적 프로그래밍의 테이블의 행들이 생성될 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

100: 분석 장치
110: 입력부
120: 데이터베이스
130: 선택부
140: 분석부
150: 출력부

Claims (10)

1. 전자 장치에 의해 수행되는,
   에너지 절감 조치(Energy Conservation Measure; ECM) 결정 방식을 선택하는 단계;
   상기 선택된 ECM 결정 방식에 따라서 하나 이상의 ECM들을 선택하는 단계;
   상기 선택된 하나 이상의 ECM들의 효과를 분석하는 단계; 및
   상기 효과의 분석의 결과를 출력하는 단계
   를 포함하고,
   상기 ECM 결정 방식을 선택하는 단계에서, 복수의 ECM 결정 방식들 중 하나가 상기 선택된 ECM 결정 방식으로 결정되며,
   상기 복수의 ECM 결정 방식들은 탄소 배출량 기반 최적 ECM 결정 방식을 포함하고,
   상기 탄소 배출량 기반 ECM 결정 방식이 선택된 경우, 상기 하나 이상의 ECM들은 주어진 탄소 배출량을 충족시키도록 선택되는 ECM 효과 분석 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 복수의 ECM 결정 방식들은 비용 기반 ECM 결정 방식 및 사용자 ECM 결정 방식을 포함하고,
   상기 탄소 배출량 기반 ECM 결정 방식에 있어서, 선택된 상기 하나 이상의 ECM들의 탄소 절감량들의 합은 목표 탄소 절감량의 이상이면서, 비용을 최소화하는 ECM 들의 조합인 ECM 효과 분석 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 탄소 배출량은 상기 하나 이상의 ECM들에 인한 에너지 종류 별 에너지 절감량 및 탄소 배출 계수의 곱에 기반하여 계산되는 ECM 효과 분석 방법.
4. 제2항에 있어서,
   상기 비용 기반 ECM 결정 방식이 선택된 경우, 상기 하나 이상의 ECM들은 제한된 비용을 넘지 않도록 선택되는 ECM 효과 분석 방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 선택된 ECM 결정 방식에 따른 건물 리트로핏에 대한 조건을 수신하는 단계
   를 더 포함하는 ECM 효과 분석 방법.
6. 제1항에 있어서,
   상기 효과는 상기 선택된 하나 이상의 ECM들로 인한 CO₂ 절감량을 포함하는 ECM 효과 분석 방법.
7. 제1항에 있어서,
   상기 효과는 상기 선택된 하나 이상의 ECM들에 대한 자금 회수 기간을 포함하고,
   상기 자금 회수 기간은 상기 선택된 하나 이상의 ECM들을 사용하기 위한 초기 투자비가 언제 회수될 수 있는가를 나타내는 ECM 효과 분석 방법.
8. 제1항에 있어서,
   상기 분석의 결과는 상기 선택된 하나 이상의 ECM들에 의한 개선의 이전의 에너지 사용량인 베이스라인 에너지의 그래프를 포함하고, 서로 상이한 하나 이상의 ECM들로 인한 복수의 개선 방향들의 그래프들을 포함하는 ECM 효과 분석 방법.
9. 제1항에 있어서,
   상기 분석의 결과는 상기 선택된 하나 이상의 ECM들에 의한 개선의 효과를 나타내며,
   상기 분석의 결과는 상기 선택된 하나 이상의 ECM들에 의한 추정된 비용, 상기 선택된 하나 이상의 ECM들의 리스트 및 상기 선택된 하나 이상의 ECM들에 의한 추정된 에너지 절감량 중 적어도 하나를 포함하는 ECM 효과 분석 방법.
10. 에너지 절감 조치(Energy Conservation Measure; ECM) 결정 방식을 선택하고, 상기 선택된 ECM 결정 방식에 따라서 하나 이상의 ECM들을 선택하고 상기 선택된 하나 이상의 ECM들의 효과를 분석하는 처리부; 및
    상기 효과의 분석의 결과를 출력하는 출력부
    를 포함하고,
    상기 처리부는 복수의 ECM 결정 방식들 중 하나를 상기 선택된 ECM 결정 방식으로 결정하며,
    상기 복수의 ECM 결정 방식들은 탄소 배출량 기반 최적 ECM 결정 방식을 포함하고,
    상기 처리부는, 상기 탄소 배출량 기반 ECM 결정 방식이 선택된 경우, 주어진 탄소 배출량을 충족시키도록 상기 하나 이상의 ECM들을 선택하는 전자 장치.

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