KR20180055682A

KR20180055682A - Apparatus and method for analyzing buildings

Info

Publication number: KR20180055682A
Application number: KR1020170097254A
Authority: KR
Inventors: 최종우; 박완기; 이일우
Original assignee: 한국전자통신연구원
Priority date: 2016-11-17
Filing date: 2017-07-31
Publication date: 2018-05-25
Also published as: KR102009290B1

Abstract

Disclosed are a building analyzing apparatus and a method thereof for precisely diagnosing a state of a building by comparing information of the building. According to one aspect of the present invention, the building analyzing apparatus comprises: a setting unit performing analysis setting for performing a building analysis of a target building; a calculation unit obtaining information of the target building and information of a standard building according to the analysis setting, calculating a distance value based on similarity, and generating an analysis result of the target building using the distance value; and an output unit outputting the analysis result of the target building.

Description

[0001] APPARATUS AND METHOD FOR ANALYZING BUILDINGS [0002]

본 발명은 건물 에너지 관리 시스템 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 건물 운용 상태를 진단 및 평가하기 위한 기술에 관한 것이다.The present invention relates to a building energy management system technology, and more particularly, to a technology for diagnosing and evaluating a building operation state.

건물 내 에너지 설비들의 관리는 에너지 수요와 공급의 문제와 환경에 미치는 영향을 고려하여 수행될 수 있다. 건물 내에는 보일러, 히트펌프, 온수기 등을 포함하는 냉난방설비와 송풍기 등의 공조설비, 기타 조명설비, 급배수 설비 및 조명 설비 및 엘리베이터 같은 설비들도 존재한다. 이러한 설비들이 소모하는 에너지와 건물 거주자들이 가전제품을 통해 사용하는 전력도 상당한 수준이다. 이러한 건물에서 사용하는 에너지는 전세계적으로 전체 에너지 생산량의 40% 수준이다.The management of the energy facilities in the building can be performed considering the energy demand and supply problems and the environmental impacts. Inside the building, there are facilities such as air-conditioning equipment including a boiler, a heat pump, a water heater, air conditioning equipment such as a blower, other lighting equipment, water supply and drainage equipment, and elevator. The energy that these facilities consume and the power that building residents use through appliances is also substantial. The energy used in these buildings is around 40% of the total energy production worldwide.

건물 에너지 관리 시스템 (Building Energy Management System, BEMS)은 건물 내에 존재하는 설비들의 에너지 사용 상태를 실시간으로 진단할 수 있다. 이 때, 건물 에너지 관리 시스템은 설비들의 이상 작동 확인 및 해결책을 제시하여 온도와 습도 등 내부 환경을 원하는 수준으로 유지할 수 있다. 즉, 건물 에너지 관리 시스템은 건물의 전체 에너지 소비를 최적화할 수 있다. 또한, 건물 에너지 관리시스템은 실시간으로 건물 운용 및 에너지 소비 상태를 진단하고, 최적화하는 기능을 제공할 수 있다.The building energy management system (BEMS) enables real-time diagnosis of the energy usage status of the facilities in the building. At this time, the building energy management system can confirm the abnormality of the facilities and present the solution, so that the internal environment such as temperature and humidity can be maintained at a desired level. In other words, the building energy management system can optimize the total energy consumption of the building. In addition, the building energy management system can provide the ability to diagnose and optimize building operation and energy consumption status in real time.

건물 에너지 관리 시스템은 설비들의 실시간 작동 상태에 대한 진단을 수행할 수 있지만, 시스템을 구축하고 사용하기 위해서는 많은 사항들을 고려해야 한다.Building energy management systems can perform diagnostics on real-time operating conditions of facilities, but many considerations need to be taken into account in order to build and use the system.

먼저, 건물 에너지 관리 시스템의 진단 대상은 제어가 가능하고 실시간으로 작동 상태가 변할 수 있는 액티브 요소이다. 건물의 외피 재질과 창문 면적과 같이 에너지 효율에 막대한 영향을 미치는 패시브 요소들은 실시간 모니터링이 불가능하기 때문에 건물 에너지 관리 시스템의 대상에서 제외된다.First, the target of the building energy management system is an active element that can be controlled and change its operating state in real time. Passive elements that have a significant impact on energy efficiency, such as the building envelope and window area, are excluded from the building energy management system because real-time monitoring is not possible.

또한, 건물 에너지 관리 시스템은 실시간 성능 분석을 위하여 다양한 센서 정보가 필요하다. 건물 에너지 관리 시스템의 도입으로 얻을 수 있는 이득이 센서 설치와 네트워크 구축에 따르는 비용보다 작을 경우 전체적으로는 손해가 될 가능성이 있다.Also, the building energy management system needs various sensor information for real - time performance analysis. If the benefits from the introduction of the building energy management system are less than the costs of sensor installation and network construction, there is a possibility of total damage.

마지막으로, 건물 에너지 관리 시스템은 이론적으로 분석한 실시간 성능 및 고장 상태가 실제 필드에서 용인되는 수준과 차이가 있을 수 있다. 이것은 불필요한 진단으로 이어질 수도 있다.Finally, the building energy management system may differ from theoretically analyzed real - time performance and the level at which fault conditions are tolerated in the actual field. This may lead to unnecessary diagnosis.

건물의 에너지 상태를 큰 투자비 없이 간략하게 진단하기 위한 방법의 일환으로, 단순히 건물의 에너지 사용량을 다른 건물들의 사용량과 비교할 수 있다.As part of a simple way to diagnose a building's energy status without a large investment, you can simply compare the building's energy usage to the usage of other buildings.

종래의 건물의 에너지 사용량을 다른 건물들의 사용량과 비교하는 방법에 있어서, 비교 대상이 될 건물을 찾는 방법은 특별히 제시되지 않고 있다. 일부 방법에 따르면, 위치나 용도가 동일한 건물들을 집합으로 묶어 에너지 사용량 통계 분포와 대상 건물의 값을 비교하는 방법이 있으나, 같은 속성을 갖는 건물의 집합을 이용하는 것 만으로는 진단 및 평가에 있어 한계가 있다.In the method of comparing the energy consumption of the conventional building with the usage amount of other buildings, a method of finding a building to be compared is not specifically suggested. According to some methods, there is a method of comparing the distribution of energy use statistics and the value of the target building by grouping buildings having the same location or purpose, but there is a limitation in diagnosis and evaluation only by using a set of buildings having the same property .

또한, 비교 대상이 될 위치나 용도가 동일한 집합이 존재하지 않거나, 집합 내의 모든 건물의 에너지 사용량이 문제가 있을 경우에 대한 가능성이 고려되지 않고 있다.Also, there is no consideration of the possibility that there is no set where the location or the purpose to be compared is the same, or the energy usage of all the buildings in the set has a problem.

한편, 한국등록특허 제 10- 1655247 호“ BEMS 데이터를 이용한 에너지 분석 시스템”는 BEMS(Building Energy Management System) 데이터를 이용한 에너지 분석 시스템 및 방법에 관한 것으로서, BEMS 데이터베이스로부터 일정 주기로 데이터를 입력 받아, 상기 데이터를 입력으로 하는 다수의 오류 감지 룰셋을 설정하고, 상기 오류 감지 룰셋의 룰에 따라 알람 신호를 생성하고, 상기 알람 신호를 관리자에게 통지하고, 상기 알람 신호의 발생 이력을 저장한다. 이러한 BEMS 데이터를 이용한 에너지 분석 시스템 및 방법에 의하여, 건물에서의 에너지 낭비 요소를 자동으로 분석하고 이를 신속하게 반영하여, 건물의 에너지를 절감하는 시스템에 관하여 개시하고 있다.Korean Patent Registration No. 10-1655247 entitled " Energy Analysis System Using BEMS Data " relates to an energy analysis system and method using BEMS (Building Energy Management System) data. The system receives data from the BEMS database at regular intervals, Sets a plurality of error detection rule sets for inputting data, generates an alarm signal in accordance with the rule of the error detection rule set, notifies the alarm signal to the manager, and stores the generation history of the alarm signal. The energy analysis system and method using the BEMS data automatically analyze the waste energy factor in the building and quickly reflect the energy waste element in the building to reduce the energy of the building.

본 발명은 건물의 정보를 비교하여 정밀하게 건물 상태를 진단하는 것을 목적으로 한다.An object of the present invention is to diagnose a building state precisely by comparing information of a building.

또한, 본 발명은 시물레이션에 기반의 표준 건물 프로파일을 이용하여 정확하게 건물 정보를 분석하는 것을 목적으로 한다.The present invention also aims at accurately analyzing building information using a standard building profile based on simulations.

또한, 본 발명은 건물 정보 분석을 통해 시스템 구축 비용을 절감하는 것을 목적으로 한다.In addition, the present invention aims to reduce system construction cost through analysis of building information.

또한, 본 발명은 건물의 이상 상태 해결 및 에너지 절감 방안을 제공하는 것을 목적으로 한다.It is another object of the present invention to provide a solution for an abnormal state of a building and an energy saving plan.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일실시예에 따른 건물 분석 장치는 대상 건물의 건물 분석을 수행하기 위한 분석 설정을 수행하는 설정부; 상기 분석 설정에 따라 상기 대상 건물의 정보와 표준 건물의 정보를 획득하여 유사도에 기반한 거리 값을 계산하고, 상기 거리 값을 이용하여 상기 대상 건물의 분석 결과를 생성하는 계산부 및 상기 대상 건물의 분석 결과를 출력하는 출력부를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a building analysis apparatus comprising: a setting unit configured to perform an analysis setting for performing a building analysis of a target building; A calculation unit for obtaining the information of the target building and the information of the standard building according to the analysis setting to calculate a distance value based on the similarity and generating an analysis result of the target building using the distance value, And an output unit for outputting the result.

이 때, 상기 대상 건물의 정보는 상기 대상 건물의 대상 건물 속성 정보와 대상 건물 상태 정보를 이용하여 생성한 건물 정보 모델(Building Information Model, BIM)에 상응할 수 있다.At this time, the information of the target building may correspond to a building information model (BIM) generated using the target building property information and the target building state information of the target building.

이 때, 상기 표준 건물의 정보는 상기 대상 건물과 유사도를 비교하기 위한 상기 표준 건물의 표준 건물 속성 정보와 표준 건물 상태 정보를 이용하여 생성된 표준 건물 프로파일에 상응할 수 있다.At this time, the information of the standard building may correspond to a standard building profile generated using the standard building property information and the standard building state information for comparing the similarity with the target building.

이 때, 상기 표준 건물 프로파일은 상기 표준 건물 속성 정보와 상기 표준 건물 상태 정보에 건물 에너지 사용량 예측 결과를 조합하여 생성될 수 있다.At this time, the standard building profile may be generated by combining the standard building property information and the standard building state information with the building energy usage prediction result.

이 때, 상기 건물 에너지 사용량 예측 결과는 상기 표준 건물 속성 정보와 상기 표준 건물 상태 정보를 조합한 데이터 조합에 건물 에너지 시뮬레이션을 수행하여 생성될 수 있다.At this time, the building energy usage prediction result may be generated by performing building energy simulation on a data combination in which the standard building property information and the standard building state information are combined.

이 때, 상기 계산부는 상기 대상 건물의 건물 정보 모델과 상기 표준 건물의 표준 건물 프로파일들 중 건물군을 대표하는 대표 프로파일들과의 유사도에 기반한 거리 값을 계산할 수 있다.At this time, the calculation unit may calculate the distance value based on the similarity between the building information model of the target building and the representative profiles representing the building group among the standard building profiles of the standard building.

이 때, 상기 계산부는 상기 거리 값이 기설정된 값 이하인 대표 프로파일의 건물군을 선택할 수 있다.At this time, the calculation unit can select a building group of a representative profile in which the distance value is less than a preset value.

이 때, 상기 계산부는 선택된 상기 대표 프로파일의 건물군에 포함되는 표준 건물 프로파일들과 상기 대상 건물의 건물 정보 모델의 유사도에 기반한 거리 값을 계산하여 상기 분석 결과를 생성할 수 있다.At this time, the calculation unit may generate the analysis result by calculating a distance value based on the similarity between the standard building profiles included in the building group of the selected representative profile and the building information model of the target building.

이 때, 상기 계산부는 상기 대상 건물의 건물 정보 모델과 상기 표준 건물의 건물 정보 모델의 세부 정보 별로 비교한 값에 스케일링 정보 및 가중치 중 적어도 하나를 이용하여 상기 유사도에 기반한 거리 값을 계산할 수 있다.At this time, the calculation unit may calculate a distance value based on the similarity using at least one of scaling information and a weighting value in a value obtained by comparing detailed information of the building information model of the target building and the building information model of the standard building.

이 때, 상기 계산부는 상기 대상 건물과 상기 표준 건물의 세부 정보 값의 비율과 가중치 값을 이용하여 국소 정보 스케일링 값을 계산할 수 있다.At this time, the calculation unit may calculate the local information scaling value using the ratio of the detailed information values of the target building and the standard building and the weight value.

이 때, 상기 계산부는 세부 정보 값 별로 계산된 국소 정보 스케일링 값들을 곱하여 전역 정보 스케일링 값을 계산할 수 있다.At this time, the calculator may calculate the global information scaling value by multiplying the local information scaling values calculated for each detailed information value.

이 때, 상기 계산부는 상기 세부 정보 값의 종류에 기반한 거리 계산 수식을 이용하여 국소 정보 거리 값을 계산할 수 있다.At this time, the calculation unit may calculate the local information distance value using the distance calculation formula based on the type of the detailed information value.

이 때, 상기 계산부는 상기 세부 정보 값의 종류가 문자 값(String)인 경우, XOR 함수를 이용하여 두 세부 정보 값 사이의 문자 값 일치 여부에 따라 국소 정보 거리 값을 계산할 수 있다.In this case, when the type of the detailed information value is a character string, the calculation unit may calculate the local information distance value according to whether character values are matched between the two detailed information values using the XOR function.

이 때, 상기 계산부는 상기 세부 정보 값의 종류가 숫자 값(Numeric)인 경우, 두 세부 정보 값의 차이 값에 가중치 값을 곱하여 국소 정보 거리 값을 계산할 수 있다.In this case, when the type of the detailed information value is a numerical value, the calculation unit may calculate the local information distance value by multiplying the difference value between the two detailed information values by a weight value.

이 때, 상기 계산부는 상기 세부 정보 값의 종류가 데이터 집합(Dataset)인 경우, 민코우스키 거리(Minkowski Distance) 계산 알고리즘을 이용하여 데이터 집합에 대한 국소 정보 거리 값을 계산할 수 있다.In this case, when the type of the detailed information value is a dataset, the calculation unit may calculate the local information distance value for the data set using the Minkowski distance calculation algorithm.

이 때, 상기 계산부는At this time,

민코우스키 거리(Minkowski Distance) 계산 알고리즘을 이용하여 상기 세부 정보 값 별로 계산된 국소 정보 거리 값들의 데이터 집합에 대한 전역 정보 거리 값을 계산할 수 있다.The global information distance value for the data set of the local information distance values calculated for each detailed information value can be calculated using the Minkowski Distance calculation algorithm.

이 때, 상기 출력부는 상기 분석 결과에 기반하여 상기 대상 건물의 에너지 절감 방안(Energy Conservation Measure, ECM)을 제공할 수 있다.At this time, the output unit may provide an energy conservation measure (ECM) of the target building based on the analysis result.

또한, 상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일실시예에 따른 건물 분석 방법은 건물 분석 장치를 이용하는 방법에 있어서, 대상 건물의 건물 분석을 수행하기 위한 분석 설정을 수행하는 단계; 상기 분석 설정에 따라 상기 대상 건물의 정보와 표준 건물의 정보를 획득하여 유사도에 기반한 거리 값을 계산하고, 상기 거리 값을 이용하여 상기 대상 건물의 분석 결과를 생성하는 단계 및 상기 대상 건물의 분석 결과를 출력하는 단계를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of analyzing a building using a building analyzer, the method comprising: performing an analysis setting for analyzing a building of a target building; Acquiring information of the target building and information of the standard building in accordance with the analysis setting, calculating a distance value based on the similarity, generating an analysis result of the target building using the distance value, .

이 때, 상기 분석 결과를 생성하는 단계는 상기 대상 건물의 건물 정보 모델과 상기 표준 건물의 건물 정보 모델의 세부 정보 별로 비교한 값에 스케일링 정보 및 가중치 중 적어도 하나를 이용하여 상기 유사도에 기반한 거리 값을 계산할 수 있다.At this time, the step of generating the analysis result may include calculating a distance value based on the degree of similarity using at least one of scaling information and a weighting value by comparing the detailed information of the building information model of the target building and the detailed information of the building information model of the standard building, Can be calculated.

이 때, 상기 분석 결과를 생성하는 단계는 상기 세부 정보 값의 종류에 기반한 거리 계산 수식을 이용하여 상기 유사도에 기반한 거리 값을 계산할 수 있다.In this case, the step of generating the analysis result may calculate the distance value based on the degree of similarity using a distance calculation formula based on the type of the detailed information value.

본 발명은 건물의 정보를 비교 분석하여 정밀하게 건물 상태를 진단할 수 있다.The present invention can accurately diagnose a building state by comparing and analyzing information of a building.

또한, 본 발명은 시물레이션에 기반의 표준 건물 프로파일을 이용하여 정확하게 건물 정보를 분석할 수 있다.In addition, the present invention can accurately analyze building information using a standard building profile based on simulation.

또한, 본 발명은 건물 정보 분석을 통해 시스템 구축 비용을 절감할 수 있다.Also, the present invention can reduce system construction cost through analysis of building information.

또한, 본 발명은 건물의 이상 상태 해결 및 에너지 절감 방안을 제공할 수 있다.Further, the present invention can provide a solution to the abnormal state of the building and energy saving measures.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 건물 분석 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 유저 인터페이스 장치를 나타낸 블록도이다.
도 3은 도 2에 도시된 건물 정보 생성부의 일 예를 세부적으로 나타낸 블록도이다.
도 4는 도 2에 도시된 분석 결과 출력부의 일 예를 세부적으로 나타낸 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 건물 정보 모델을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 표준 건물 프로파일 저장 장치를 나타낸 블록도이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 건물 분석 장치를 나타낸 블록도이다.
도 8은 도 7에 도시된 설정부의 일 예를 세부적으로 나타낸 블록도이다.
도 9는 도 7에 도시된 계산부의 일 예를 세부적으로 나타낸 블록도이다.
도 10은 도 7에 도시된 출력부의 일 예를 세부적으로 나타낸 블록도이다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 설정부가 출력하는 유저 인터페이스를 나타낸 도면이다.
도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 거리 값 계산 알고리즘을 나타낸 도면이다.
도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 출력부가 출력하는 유저 인터페이스를 나타낸 도면이다.
도 14는 본 발명의 일실시예에 따른 건물 정보 모델 생성 방법을 나타낸 동작흐름도이다.
도 15는 본 발명의 일실시예에 따른 건물 정보 분석 방법을 나타낸 동작흐름도이다.
도 16은 도 15에 도시된 분석 결과 생성 단계의 일 예를 세부적으로 나타낸 도면이다.
도 17은 본 발명의 일실시예에 따른 유사도 기반 거리 값 계산 방법을 나타낸 동작흐름도이다.
도 18은 본 발명의 일실시예에 따른 표준 건물 프로파일 생성 방법을 나타낸 동작흐름도이다.
도 19는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 시스템을 나타낸 블록도이다.1 is a block diagram illustrating a building analysis system according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram illustrating a user interface device according to an embodiment of the present invention.
3 is a detailed block diagram illustrating an example of the building information generating unit shown in FIG.
4 is a detailed block diagram illustrating an example of the analysis result output unit shown in FIG.
5 is a diagram illustrating a building information model according to an embodiment of the present invention.
6 is a block diagram illustrating a standard building profile storage device in accordance with an embodiment of the present invention.
7 is a block diagram illustrating a building analysis apparatus according to an embodiment of the present invention.
8 is a detailed block diagram showing an example of the setting unit shown in FIG.
9 is a detailed block diagram showing an example of the calculation unit shown in FIG.
10 is a detailed block diagram showing an example of the output unit shown in FIG.
11 is a diagram showing a user interface for outputting a setting unit according to an embodiment of the present invention.
12 is a diagram illustrating a distance value calculation algorithm according to an embodiment of the present invention.
13 is a diagram illustrating a user interface for outputting an output according to an embodiment of the present invention.
14 is a flowchart illustrating a method of generating a building information model according to an embodiment of the present invention.
15 is a flowchart illustrating a method of analyzing building information according to an embodiment of the present invention.
FIG. 16 is a detailed view showing an example of the analysis result generating step shown in FIG.
17 is a flowchart illustrating a method of calculating a similarity-based distance value according to an embodiment of the present invention.
18 is a flowchart illustrating a method of generating a standard building profile according to an exemplary embodiment of the present invention.
19 is a block diagram illustrating a computer system in accordance with an embodiment of the present invention.

본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.The present invention will now be described in detail with reference to the accompanying drawings. Hereinafter, a repeated description, a known function that may obscure the gist of the present invention, and a detailed description of the configuration will be omitted. Embodiments of the present invention are provided to more fully describe the present invention to those skilled in the art. Accordingly, the shapes and sizes of the elements in the drawings and the like can be exaggerated for clarity.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout the specification, when an element is referred to as "comprising ", it means that it can include other elements as well, without excluding other elements unless specifically stated otherwise.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 건물 분석 시스템을 나타낸 블록도이다.1 is a block diagram illustrating a building analysis system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 건물 분석 시스템은 유저 인터페이스 장치(10), 표준 건물 프로파일 저장 장치(20) 및 건물 분석 장치(100)를 포함한다.Referring to FIG. 1, a building analysis system according to an embodiment of the present invention includes a user interface device 10, a standard building profile storage device 20, and a building analysis device 100.

유저 인터페이스 장치(10)는 대상 건물의 대상 건물 속성 정보 및 대상 건물 상태 정보를 사용자로부터 입력 받아 건물 정보 모델(Building Information Model, BIM)을 생성할 수 있다.The user interface device 10 can generate a building information model (BIM) by receiving the target building property information and the target building state information of the target building from the user.

이 때, 유저 인터페이스 장치(10)는 생성한 건물 정보 모델을 건물 분석 장치(100)에게 전달하여 건물 분석을 요청할 수 있다.At this time, the user interface device 10 can transmit the generated building information model to the building analysis apparatus 100 to request a building analysis.

또한, 유저 인터페이스 장치(10)는 건물 분석 장치(100)로부터 대상 건물의의 분석 결과를 수신할 수 있다.In addition, the user interface device 10 can receive the analysis result of the target building from the building analysis apparatus 100. [

이 때, 유저 인터페이스 장치(10)는 대상 건물의 분석 결과를 사용자에게 출력할 수 있다.At this time, the user interface device 10 can output the analysis result of the target building to the user.

이 때, 유저 인터페이스 장치(10)는 분석 결과에 기반하여 대상 건물의 에너지 절감 방안(Energy Conservation Measure, ECM)을 제공할 수 있다.At this time, the user interface device 10 can provide an energy conservation measure (ECM) of the target building based on the analysis result.

표준 건물 프로파일 저장 장치(20)는 표준 건물 프로파일을 건물군 별로 저장할 수 있다.The standard building profile storage device 20 can store standard building profiles by building group.

이 때, 표준 건물 프로파일 저장 장치(20)는 표준 건물 프로파일 생성을 위한 표준 건물 속성 정보와 표준 건물 상태 정보를 저장할 수 있다.At this time, the standard building profile storage device 20 can store standard building property information and standard building state information for creating a standard building profile.

또한, 표준 건물 프로파일 저장 장치(20)는 표준 건물 속성 정보와 표준 건물 상태 정보를 이용하여 표준 건물 프로파일을 생성할 수 있다.Also, the standard building profile storage device 20 can generate the standard building profile using the standard building property information and the standard building state information.

이 때, 표준 건물 프로파일 저장 장치(20)는 표준 건물 속성 정보와 표준 건물 상태 정보를 조합한 데이터 조합에 건물 에너지 시뮬레이션을 수행하여 건물 에너지 사용량 예측 결과를 생성할 수 있다.At this time, the standard building profile storage device 20 can generate the building energy consumption prediction result by performing the building energy simulation on the data combination of the standard building property information and the standard building state information.

이 때, 표준 건물 프로파일 저장 장치(20)는 표준 건물 속성 정보와 표준 건물 상태 정보를 조합한 데이터 조합에 건물 에너지 사용량 예측 결과를 조합하여 표준 건물 프로파일을 생성할 수 있다.At this time, the standard building profile storage device 20 can generate the standard building profile by combining the building energy usage prediction results with the data combination of the standard building property information and the standard building state information.

건물 분석 장치(100)는 유저 인터페이스 장치(10)와 표준 건물 프로파일 저장 장치(20)로부터 대상 건물의 정보와 분석 건물의 정보를 획득하여 건물 분석을 수행할 수 있다.The building analysis apparatus 100 can perform the building analysis by acquiring the information of the target building and the information of the analysis building from the user interface device 10 and the standard building profile storage device 20. [

이 때, 건물 분석 장치(100)는 대상 건물의 건물 분석을 위하여 설정을 수행할 수 있다.At this time, the building analysis apparatus 100 can perform the setting for analyzing the building of the target building.

이 때, 건물 분석 장치(100)는 설정에 따라 대상 건물의 정보를 유저 인터페이스 장치(10)에 요청하여 획득할 수 있다.At this time, the building analysis apparatus 100 can request and obtain information of the target building from the user interface device 10 according to the setting.

이 때, 건물 분석 장치(100)는 설정에 따라 표준 건물의 정보를 표준 건물 프로파일 저장 장치(20)에 요청하여 획득할 수 있다.At this time, the building analysis apparatus 100 can request and obtain the information of the standard building according to the setting in the standard building profile storage device 20.

이 때, 건물 분석 장치(100)는 대상 건물과 표준 건물의 유사도에 기반한 거리 값을 계산할 수 있다.At this time, the building analysis apparatus 100 can calculate the distance value based on the similarity degree between the target building and the standard building.

이 때, 건물 분석 장치(100)는 거리 값을 이용하여 대상 건물의 분석 결과를 생성할 수 있다.At this time, the building analysis apparatus 100 can generate the analysis result of the target building using the distance value.

이 때, 건물 분석 장치(100)는 분석 결과를 출력할 수 있다.At this time, the building analysis apparatus 100 can output the analysis result.

이 때, 건물 분석 장치(100)는 분석 결과에 기반하여 대상 건물의 에너지 절감 방안(Energy Conservation Measure, ECM)을 제공할 수 있다.At this time, the building analysis apparatus 100 can provide an energy conservation measure (ECM) of the target building based on the analysis result.

이 때, 건물 분석 장치(100)는 분석 결과를 유저 인터페이스 장치(100)에 전달할 수 있다.At this time, the building analysis apparatus 100 can transmit the analysis result to the user interface apparatus 100.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 유저 인터페이스 장치를 나타낸 블록도이다. 도 3은 도 2에 도시된 건물 정보 생성부의 일 예를 세부적으로 나타낸 블록도이다. 도 4는 도 2에 도시된 분석 결과 출력부의 일 예를 세부적으로 나타낸 블록도이다.2 is a block diagram illustrating a user interface device according to an embodiment of the present invention. 3 is a detailed block diagram illustrating an example of the building information generating unit shown in FIG. 4 is a detailed block diagram illustrating an example of the analysis result output unit shown in FIG.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 유저 인터페이스장치(10)는 건물 정보 생성부(11) 및 분석 결과 출력부(12)을 포함한다.Referring to FIG. 2, the user interface device 10 according to an embodiment of the present invention includes a building information generation unit 11 and an analysis result output unit 12. [

건물 정보 생성부(11)는 사용자로부터 대상 건물의 대상 건물 속성 정보와 대상 건물 상태 정보를 입력 받아 건물 정보 모델(Building Information Model, BIM)을 생성할 수 있다.The building information generating unit 11 can generate a building information model (BIM) by receiving the target building property information and the target building state information of the target building from the user.

이 때, 건물 정보 생성부(11)는 건물 분석 장치(100)에게 대상 건물의 건물 정보 모델을 전송하여 대상 건물의 건물 분석을 요청할 수 있다.At this time, the building information generating unit 11 can transmit the building information model of the target building to the building analysis apparatus 100, and request the building analysis of the target building.

분석 결과 출력부(12)는 건물 분석 장치(100)로부터 수신한 대상 건물의 분석 결과를 사용자에게 출력할 수 있다.The analysis result output unit 12 can output the analysis result of the target building received from the building analysis apparatus 100 to the user.

이 때, 분석 결과 출력부(12)는 분석 결과에 기반하여 대상 건물의 에너지 절감 방안(Energy Conservation Measure, ECM)을 제공할 수 있다.At this time, the analysis result output unit 12 can provide an energy conservation measure (ECM) of the target building based on the analysis result.

본 발명의 일실시예에 따른 유저 인터페이스 장치(10)는 사용자에게 대상 건물의 정보를 입력 받아 생성한 건물 정보 모델을 전송하기 위한 컴퓨팅 장치 및 스마트 디바이스 등의 단말 장치에 상응할 수 있다.The user interface device 10 according to an embodiment of the present invention may correspond to a computing device for transmitting a building information model generated by receiving information of a target building to a user and a terminal device such as a smart device.

또한, 유저 인터페이스 장치(10)는 건물 정보 모델 만을 저장하고 있는 저장 장치 및 USB 디바이스 등에 상응할 수도 있다. 이 경우, 유저 인터페이스 장치(10)는 정보의 직접 전송을 위한 인터페이스부 또는 네트워크를 통해 정보를 전송하는 데이터 통신부와 건물 정보 모델을 저장하는 저장부를 포함할 수 있다.Also, the user interface device 10 may correspond to a storage device and a USB device that store only the building information model. In this case, the user interface device 10 may include an interface for direct transmission of information or a data communication unit for transmitting information through a network and a storage unit for storing a building information model.

도 3을 참조하면, 건물 정보 생성부(11)는 건물 속성 정보 입력부(11a), 건물 상태 정보 입력부(11b) 및 XML 처리부(11c)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3, the building information generating unit 11 may include a building property information input unit 11a, a building state information input unit 11b, and an XML processing unit 11c.

건물 속성 정보 입력부(11a)는 사용자로부터 건물 속성 정보를 입력 받을 수 있다.The building property information input unit 11a can receive building property information from the user.

건물 상태 정보 입력부(11b)는 사용자로부터 건물 상태 정보를 입력 받을 수 있다.The building state information input unit 11b can receive building state information from the user.

XML 처리부(11c)는 XML(eXtensible Markup Language)이나 JSON(JavaScript Object Notation)과 같은 구조화된 방식으로 입력된 건물 속성 정보와 건물 상태 정보를 분석하여 건물 정보 모델을 생성할 수 있다.The XML processing unit 11c can generate a building information model by analyzing building property information and building state information inputted in a structured manner such as XML (eXtensible Markup Language) or JSON (JavaScript Object Notation).

이 때, XML 처리부(11c)는 건물 분석 장치(100)에게 대상 건물의 건물 정보 모델을 전송하여 대상 건물의 건물 분석을 요청할 수 있다.At this time, the XML processing unit 11c can transmit the building information model of the target building to the building analysis apparatus 100 and request the building analysis of the target building.

도 4를 참조하면, 분석 결과 출력부(12)는 프로파일 정보 출력부(12a), 비교 결과 출력부(12b) 및 ECM 추천부(12c)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 4, the analysis result output unit 12 may include a profile information output unit 12a, a comparison result output unit 12b, and an ECM recommendation unit 12c.

프로파일 정보 출력부(12a)는 건물 분석 장치(100)로부터 수신한 분석 결과를 이용하여 대상 건물과 비교 분석을 수행한 표준 건물 프로파일들의 정보를 출력할 수 있다.The profile information output unit 12a can output information of standard building profiles that are compared with the target building using analysis results received from the building analysis apparatus 100. [

비교 결과 출력부(12b)는 분석 결과를 이용하여 대상 건물과 표준 건물을 비교한 진단, 분석 및 통계 정보를 출력할 수 있다.The comparison result output unit 12b can output diagnostic, analysis and statistical information comparing the target building and the standard building using the analysis result.

ECM 추천부(12c)는 분석 결과에 기반하여 대상 건물의 건물 상태 정상화를 위한 에너지 절감 방안 (Energy Conservation Measure, ECM)을 제공할 수 있다.The ECM recommendation unit 12c can provide an energy conservation measure (ECM) for normalizing the building state of the target building based on the analysis result.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 건물 정보 모델을 나타낸 도면이다.5 is a diagram illustrating a building information model according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 유저 인터페이스 장치(10)가 생성한 건물 정보 모델의 일 예를 세부적으로 나타낸 것을 알 수 있다.Referring to FIG. 5, it can be seen that an example of the building information model generated by the user interface device 10 is shown in detail.

이 때, 건물 정보 모델은 건물 속성 정보와 건물 상태 정보를 포함할 수 있다.At this time, the building information model may include building property information and building state information.

건물 속성 정보는 건물 구분 속성 정보, 건물 상세 속성 정보 및 스케일링 정보를 포함할 수 있다.The building property information may include building property information, building property information, and scaling information.

건물 구분 속성 정보는 각 건물들을 비슷한 종류별로 구분하여 건물군을 생성 할 때 사용되는 정보에 상응할 수 있다.The building classification attribute information may correspond to the information used to create a building group by dividing each building by a similar type.

즉, 건물 구분 속성 정보는 건물의 가장 기본적인 속성 정보에 상응할 수 있다.That is, the building classification property information may correspond to the most basic property information of the building.

예를 들어, 건물 구분 속성 정보는 위도/경도/고도 등과 같은 건물의 위치 정보, 공공/병원/학교/사무 등과 같은 건물의 용도 정보, 온난/한랭/건조/다습 등과 같은 건물의 기후 정보를 포함할 수 있다.For example, the building classification attribute information may include building location information such as latitude / longitude / altitude, building usage information such as public / hospital / school / office, and building climate information such as warm / cold / dry / can do.

이 때, 건물 구분 속성 정보는 상기 구분에 속하는 각 정보들의 값(Value)은 문자(String)가 될 수도 있고, 평균 기온, 기온차 같은 숫자(Numeric)가 될 수도 있다.At this time, the value of each information belonging to the division in the building classification attribute information may be a character string, or it may be a numeral such as an average temperature or a temperature difference.

건물 상세 속성 정보는 건물 구분 속성 정보보다 건물에 따라 크게 달라지는 세부적인 속성 정보에 상응할 수 있다.The detailed building property information may correspond to the detailed property information that varies greatly depending on the building, rather than the building classification property information.

예를 들어, 건물 상세 속성 정보는 평균 재실자 수, 평균 에너지 사용량 및 평균 에너지 비용과 같은 건물마다 크게 달라지는 값을 나타내는 정보에 상응할 수 있다.For example, the building detail attribute information may correspond to information indicating a value that greatly varies from building to building, such as average number of occupants, average energy usage and average energy cost.

이 때, 건물 상세 속성 정보는 에너지 측면의 관점에서, 에너지를 사용하는 에너지 싱크(Energy Sink)와 에너지를 제공하는 에너지 소스(Energy Source)로 구분될 수 있다.At this time, the detailed building property information can be divided into an energy sink using energy and an energy source providing energy from the viewpoint of energy aspect.

예를 들어, 에너지 싱크(Energy Sink)에 포함되는 속성은 건물 단열과 관련된 벽재의 재질, 창문 재질, 에너지 소비 설비 수량, 용량, 평균 작동 시간 등에 상응할 수 있다.For example, properties included in an energy sink may correspond to wall material, window material, energy consumption equipment quantity, capacity, average operation time, etc., related to building insulation.

에너지 소스(Energy Source)에 포함되는 속성은 에너지 생산 및 저장 설비의 수량, 용량, 평균 작동 시간 등에 상응할 수 있다.The attributes included in an energy source may correspond to the quantity, capacity, average operating time, etc. of the energy production and storage facility.

이 때, 건물 상세 속성 정보는 각 정보의 값이 벽재 재질과 같은 문자값이 될 수도 있고, 재실자 수와 같은 숫자값이 될 수도 있다.At this time, the building detailed property information may be a character value such as the wall material or a numerical value such as the number of occupants.

스케일링 정보는 건물의 크기나 면적 등이 서로 달라 발생하는 속성 정보의 차이를 막고자 보정을 수행하기 위한 속성 정보에 상응할 수 있다.The scaling information may correspond to attribute information for performing correction in order to prevent a difference in attribute information generated due to different size or area of a building.

스케일링 정보는 건물의 크기에 기반한 에너지 사용량을 고려하여 건물 속성 정보를 보정할 수 있다.Scaling information can be used to calibrate building property information, taking into account energy usage based on building size.

예를 들어, 건물의 층 수가 다른 두 건물을 비교하는 경우, 에너지 사용량은 층 수가 높은 건물이 더 많을 것이라고 예측할 수 있다.For example, if the number of floors in a building is compared to the other two buildings, energy usage can be predicted to be higher for buildings with higher floors.

따라서, 스케일링 정보는 건물의 층 수, 바닥 면적, 벽 면적, 옥상 면적, 창문 면적, 평균 근무시간과 같은 숫자 값의 속성 정보를 포함할 수 있다.Thus, the scaling information may include attribute information of numerical values such as number of floors, floor area, wall area, roof area, window area, and average working time of the building.

이 때, 스케일링 정보에 포함되는 정보는 에너지 사용량과 밀접한 관계가 있으므로 건물 상세 속성 정보의 에너지 싱크(Energy Sink)에 포함될 수도 있다.At this time, since the information included in the scaling information is closely related to the energy consumption, it may be included in the energy sink of the detailed property information of the building.

이 때, 스케일링 정보에 포함되는 정보가 건물 상세 속성 정보에 포함된 경우, 스케일링 정보를 이용한 건물 속성 정보의 보정은 수행되지 않을 수도 있다.At this time, when the information included in the scaling information is included in the building detail attribute information, correction of the building attribute information using the scaling information may not be performed.

건물 속성 정보는 특정한 스칼라 값으로 고정된 정보이지만, 건물 상태 정보는 스칼라 값들의 집합인 데이터 셋(dataset)을 값으로 포함할 수 있다.The building property information is fixed information with a specific scalar value, but the building state information can include as a value a data set (dataset) which is a set of scalar values.

건물 상태 정보의 값은 시간에 따라 변화하는 값을 가질 수 있고, 변화하는 값들의 전체를 상태 정보에 포함할 수 있다.The value of the building state information may have a value that varies with time, and may include the entire changed values in the state information.

이 때, 건물 상태 정보는 건물 내부 상태 정보 및 건물 외부 상태 정보를 포함할 수 있다.At this time, the building state information may include building interior state information and building exterior state information.

건물 내부 상태 정보는 건물 내부에서 발생하는 상태 정보에 상응할 수 있다.The building internal state information may correspond to the state information generated inside the building.

예를 들어, 건물 내부 상태 정보는 hourly/daily/weekly/monthly 실시간 에너지 사용량, 재실자 수 및 운용 여부 등을 포함할 수 있다.For example, building internal state information can include hourly / daily / weekly / monthly real-time energy usage, occupancy and operation status.

건물 외부 상태 정보는 건물 외부에서 발생하는 상태 정보에 상응할 수 있다.Outside building state information may correspond to state information that occurs outside the building.

예를 들어, 건물 외부 상태 정보는 hourly/daily/weekly/monthly 실시간 기온, 습도와 같은 기후정보와 에너지 단가 같은 외부 환경 정보를 포함할 수 있다.For example, the external state information of a building may include external environmental information such as hourly / daily / weekly / monthly real-time temperature and humidity, and climate information such as humidity.

도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 표준 건물 프로파일 저장 장치를 나타낸 블록도이다.6 is a block diagram illustrating a standard building profile storage device in accordance with an embodiment of the present invention.

표준 건물 프로파일은 표준 건물의 건물 정보 모델에 상응할 수 있다.A standard building profile may correspond to a building information model of a standard building.

즉, 표준 건물 프로파일은 건물 분석에 있어서, 기준이 될 수 있는 표준 건물들의 건물 정보 모델에 상응할 수 있다.That is, a standard building profile may correspond to a building information model of a standard building, which may be the basis for building analysis.

건물 분석의 기준이 되는 표준 건물들은 에너지 낭비가 없이 정상적으로 운용되는 건물에 상응할 수 있다. 표준 건물 프로파일을 생성하기 위해서 실제로 존재하고 있는 건물들을 찾아 정보를 수집하는 것도 가능할 수 있다. 그러나, 에너지 낭비가 없는 건물을 찾는 과정과 건물 정보를 수집하는 과정은 많은 노력이 필요할 수 있다. 또한, 수집한 정보 자체에 문제가 있을 수도 있으며, 찾아낸 표준 건물의 수가 적어 유효한 분석 결과를 제시하지 못 할 수도 있다.Standard buildings that are the basis of building analysis can correspond to buildings that operate normally without wasting energy. In order to create a standard building profile, it may be possible to find buildings that actually exist, and to collect information. However, the process of finding a building without energy waste and collecting building information may require a lot of effort. Also, there may be a problem with the collected information itself, and the number of standard buildings found may not provide a valid analysis result.

이러한 문제점을 해결하기 위해서, 본 발명의 일실시예에 따른 표준 건물 프로파일 저장 장치(20)는 건물 에너지 시뮬레이션에 기반하여 표준 건물 프로파일을 생성할 수 있다.In order to solve such a problem, the standard building profile storage device 20 according to an embodiment of the present invention can generate a standard building profile based on the building energy simulation.

도 6을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 표준 건물 프로파일 저장 장치(20)는 표준 건물 속성 정보 데이터베이스부(21), 표준 건물 상태 정보 데이터베이스부(22), 시뮬레이션부(23) 및 표준 건물 프로파일 데이터베이스부(24)를 포함할 수 있다.6, a standard building profile storage device 20 according to an embodiment of the present invention includes a standard building property information database unit 21, a standard building state information database unit 22, a simulation unit 23, And a building profile database unit 24.

표준 건물 속성 정보 데이터베이스부(21)는 표준 건물의 표준 건물 속성 정보를 저장할 수 있다.The standard building property information database unit 21 may store standard building property information of the standard building.

예를 들어, 표준 건물 속성 정보는 건물 구분 속성 정보, 건물 상세 속성 정보 및 스케일링 정보를 포함할 수 있다.For example, the standard building property information may include building classification property information, building detailed property information, and scaling information.

건물 구분 속성 정보는 건물의 위치, 용도 및 기후에 관련된 정보를 포함할 수 있다.The building classification attribute information may include information relating to the location, use and climate of the building.

건물 상세 속성 정보는 건물 재질, 에너지 설비 수량, 용량 및 평균 작동 시간에 관련된 정보를 포함할 수 있다.The detailed building property information may include information relating to the building material, the quantity of energy equipment, the capacity and the average operating time.

스케일링 정보는 층 수, 면적, 평균 근무 시간과 관련된 정보를 포함할 수 있다.The scaling information may include information related to the number of layers, area, and average working time.

표준 건물 상태 정보 데이터베이스부(22)는 표준 건물의 표준 건물 상태 정보를 저장할 수 있다.The standard building state information database 22 can store standard building state information of the standard building.

예를 들어, 표준 건물 상태 정보는 건물 내부 상태 정보 및 건물 외부 상태 정보를 포함할 수 있다.For example, standard building state information may include building interior state information and building exterior state information.

건물 내부 상태 정보는 실시간 재실자 수 및 운용 여부와 관련된 정보를 포함할 수 있다.The building internal state information may include information related to the number of real-time occupants and whether or not to operate.

건물 외부 상태 정보는 실시간 기후 및 에너지 단가와 관련된 정보를 포함할 수 있다.The out-of-building status information may include information related to real-time climate and energy unit prices.

다만, 표준 건물 상태 정보는 대상 건물 상태 정보와 달리, 건물의 에너지 사용량과 관계된 정보는 포함하지 않을 수 있다.However, the standard building status information may not include information related to the energy usage of the building, unlike the target building status information.

건물 에너지 사용량과 관계된 정보는 건물 에너지 시뮬레이션을 이용하여 생성할 수 있다.Information related to building energy use can be generated using building energy simulation.

시뮬레이션부(23)는 표준 건물 속성 정보와 표준 건물 상태 정보를 조합하여 시뮬레이션 입력 데이터 조합을 생성할 수 있다.The simulation unit 23 can generate the simulation input data combination by combining the standard building property information and the standard building state information.

이 때, 시뮬레이션부(23)는 시뮬레이션 입력 데이터 조합에 건물 에너지 시뮬레이션을 수행하여 건물 에너지 사용량 예측 결과를 생성할 수 있다.At this time, the simulation unit 23 can perform the building energy simulation on the simulation input data combination to generate the building energy use prediction result.

이 때, 시뮬레이션부(23)는 시뮬레이션 입력 데이터 조합과 건물 에너지 사용량 예측 결과를 조합하여 표준 건물 프로파일을 생성할 수 있다.At this time, the simulation unit 23 can generate a standard building profile by combining the simulation input data combination and the building energy usage prediction result.

즉, 시뮬레이션부(23)는 표준 건물 속성 정보와 표준 건물 상태 정보의 다양한 조합을 이용하여 다수개의 표준 건물 프로파일을 생성할 수 있다.That is, the simulation unit 23 can generate a plurality of standard building profiles using various combinations of standard building property information and standard building property information.

이 때, 시뮬레이션부(23)는 표준 건물 프로파일을 표준 건물 프로파일 데이터베이스부(24)에 전달하여 저장할 수 있다.At this time, the simulation unit 23 can transmit and store the standard building profile to the standard building profile database unit 24.

이 때, 시뮬레이션부(23)는 표준 건물 프로파일을 건물 분석 장치(100)에 전송할 수 있다.At this time, the simulation unit 23 can transmit the standard building profile to the building analysis apparatus 100. [

이 때, 시뮬레이션부(23)는 Energy Plus, TRNSYS 및 ESP-r 등의 건물 전체에 대한 실시간 시뮬레이션을 수행할 수 있는 시뮬레이터에 상응할 수 있다.At this time, the simulation unit 23 may correspond to a simulator capable of real-time simulation of the entire building such as Energy Plus, TRNSYS, and ESP-r.

이 때, 시뮬레이션부(23)는 필요에 따라 시뮬레이션 소프트웨어 자체를 수정할 수 있고, 추가 모듈을 더 포함할 수도 있다.At this time, the simulation unit 23 may modify the simulation software itself if necessary, and may further include an additional module.

표준 건물 프로파일 데이터베이스부(24)는 시뮬레이션부(23)에서 생성한 표준 건물 프로파일을 전달 받아 저장할 수 있다.The standard building profile database 24 can receive and store the standard building profile generated by the simulation unit 23.

본 발명의 일실시예에 따른 표준 건물 프로파일 저장 장치(20)는 데이터베이스에 저장된 표준 건물의 표준 건물 속성 정보와 표준 건물 상태 정보를 이용하여 생성한 표준 건물 프로파일을 저장하는 컴퓨팅 장치, 서버 장치 및 데이터베이스 장치 등 에 상응할 수 있다.The standard building profile storage device 20 according to an embodiment of the present invention includes a computing device, a server device, and a database (not shown) for storing a standard building profile created using standard building property information and standard building property information of a standard building, Device or the like.

또한, 표준 건물 프로파일 저장 장치(20)는 표준 건물 프로파일 만을 저장하고 있는 저장 장치 및 USB 디바이스 등에 상응할 수도 있다. 이 경우, 표준 건물 프로파일 저장 장치(20)는 정보의 직접 전송을 위한 인터페이스부 또는 네트워크를 통해 정보를 전송하는 데이터 통신부와 표준 건물 프로파일을 저장하는 프로파일 저장부를 포함할 수 있다.In addition, the standard building profile storage device 20 may correspond to a storage device and USB device storing only a standard building profile. In this case, the standard building profile storage device 20 may include a data communication unit for transmitting information via an interface or a network for direct transmission of information, and a profile storage unit for storing a standard building profile.

도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 건물 분석 장치를 나타낸 블록도이다. 도 8은 도 7에 도시된 설정부의 일 예를 세부적으로 나타낸 블록도이다. 도 9는 도 7에 도시된 계산부의 일 예를 세부적으로 나타낸 블록도이다. 도 10은 도 7에 도시된 출력부의 일 예를 세부적으로 나타낸 블록도이다.7 is a block diagram illustrating a building analysis apparatus according to an embodiment of the present invention. 8 is a detailed block diagram showing an example of the setting unit shown in FIG. 9 is a detailed block diagram showing an example of the calculation unit shown in FIG. 10 is a detailed block diagram showing an example of the output unit shown in FIG.

도 7을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 건물 분석 장치(100)는 설정부(110), 계산부(120) 및 출력부(130)를 포함한다.7, a building analysis apparatus 100 according to an embodiment of the present invention includes a setting unit 110, a calculation unit 120, and an output unit 130.

이 때, 건물 분석 장치(100)는 건물 정보 모델 및 표준 건물 프로파일을 저장하는 컴퓨팅 장치, 단말 장치, 저장 장치, USB 디바이스 및 서버 장치 등과 인터페이싱하는 인터페이싱부를 더 포함할 수 있다.At this time, the building analysis apparatus 100 may further include an interfacing unit for interfacing with a computing device, a terminal device, a storage device, a USB device, and a server device storing a building information model and a standard building profile.

이 때, 인터페이싱부는 건물 정보 모델 및 표준 건물 프로파일을 저장하는 컴퓨팅 장치, 단말 장치, 저장 장치, USB 디바이스 및 서버 장치 등으로부터 건물 정보 모델 및 표준 건물 프로파일을 전달 받을 수 있다.At this time, the interfacing unit can receive a building information model and a standard building profile from a computing device, a terminal device, a storage device, a USB device, and a server device storing a building information model and a standard building profile.

이 때, 인터페이싱부는 유저 인터페이스 장치(10) 및 표준 건물 프로파일 저장 장치(20)와 직접 연결되거나 네트워크를 통해 연결되어 대상 건물의 건물 정보 모델과 표준 건물의 표준건물 프로파일을 전달 받을 수 있다.At this time, the interfacing unit may be directly connected to the user interface device 10 and the standard building profile storage device 20 or may be connected through a network to receive the building information model of the target building and the standard building profile of the standard building.

설정부(110)는 대상 건물의 건물 분석을 수행하기 위한 분석 설정을 수행할 수 있다.The setting unit 110 may perform analysis setting for performing building analysis of the target building.

도 8을 참조하면, 설정부(110)는 분석 대상 세부 정보 설정부(111), 세부 정보 별 가중치 설정부(112) 및 비교 대상 프로파일 설정부(113)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 8, the setting unit 110 may include an analysis subject detail information setting unit 111, a weight information setting unit 112, and a comparison object profile setting unit 113.

분석 대상 세부 정보 설정부(111)는 유저 인터페이스 장치(10)로부터 요청 받은 건물 정보 모델의 분석을 수행하기 위하여, 건물 정보 모델이 포함하는 세부 정보 별로 정보의 타입, 분석 포함 여부 및 분석 방법을 설정할 수 있다.In order to analyze the building information model requested from the user interface device 10, the analysis target detail information setting unit 111 sets the type of information, analysis, and analysis method for each detailed information included in the building information model .

이 때, 분석 대상 세부 정보 설정부(111)는 기설정된 조건에 따라 자동 설정을 수행할 수 있고, 사용자로부터 설정을 입력 받아 수동 설정을 수행할 수도 있다.At this time, the analysis target detailed information setting unit 111 may perform automatic setting according to predetermined conditions, and may perform manual setting upon receiving a setting from a user.

세부 정보 별 가중치 설정부(112)는 분석에 포함시키기로 설정한 세부 정보에 가중치를 설정할 수 있다.The detailed information weight setting unit 112 can set weights on the detailed information set to be included in the analysis.

이 때, 세부 정보 별 가중치 설정부(112)는 기설정된 가중치에 따라 자동 설정을 수행할 수 있고, 사용자로부터 가중치 설정값을 입력 받아 수동 설정을 수행할 수도 있다.At this time, the detailed information weight setting unit 112 may perform automatic setting according to a predetermined weight value, and may perform manual setting by receiving a weight setting value from a user.

비교 대상 프로파일 설정부(113)는 대상 건물의 건물 정보 모델과 비교할 표준 건물 프로파일들을 선택하기 위한 설정을 수행할 수 있다.The comparison target profile setting unit 113 may perform settings for selecting standard building profiles to be compared with the building information model of the target building.

이 때, 비교 대상 프로파일 설정부(113)는 기설정된 조건에 따라 자동 설정을 수행할 수 있고, 사용자로부터 설정을 입력 받아 수동 설정을 수행할 수도 있다.At this time, the comparison target profile setting unit 113 may perform the automatic setting according to preset conditions, and may perform the manual setting by receiving the setting from the user.

계산부(120)는 대상 건물과 표준 건물의 유사도에 기반한 거리 값을 계산하고, 상기 거리 값을 이용하여 대상 건물의 분석 결과를 생성할 수 있다.The calculation unit 120 may calculate a distance value based on the similarity between the target building and the standard building, and generate the analysis result of the target building using the distance value.

도 9를 참조하면, 계산부(120)는 메인 계산부(121) 및 거리 계산부(122)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 9, the calculation unit 120 may include a main calculation unit 121 and a distance calculation unit 122.

메인 계산부(121)는 유저 인터페이스 장치(10)가 요청한 대상 건물의 건물 정보 모델을 획득할 수 있다.The main calculation unit 121 can acquire the building information model of the target building requested by the user interface device 10. [

이 때, 메인 계산부(121)는 표준 건물 프로파일 장치(20)에게 설정부(110)의 분석 설정에 따라 선택한 표준 건물 프로파일을 요청하여 획득할 수 있다.At this time, the main calculation unit 121 may request and obtain a standard building profile selected in accordance with the analysis setting of the setting unit 110, to the standard building profile apparatus 20.

이 때, 메인 계산부(121)는 분석 설정에 따라 건물군 별 대표 프로파일을 요청하여 획득할 수 있다.At this time, the main calculation unit 121 can request and obtain a representative profile for each building group according to the analysis setting.

이 때, 메인 계산부(121)는 거리 계산부(122)에게 획득한 건물 정보 모델과 건물군 별 대표 프로파일을 전달하여 유사도에 기반한 거리 값 계산을 요청할 수 있다.At this time, the main calculation unit 121 may transmit the acquired building information model and the representative profile for each building group to the distance calculation unit 122 to request calculation of the distance value based on the similarity.

거리 계산부(122)는 건물 정보 모델과 표준 건물 프로파일의 유사도에 기반한 거리 값을 계산할 수 있다.The distance calculator 122 may calculate a distance value based on the degree of similarity between the building information model and the standard building profile.

이 때, 거리 계산부(122)는 메인 계산부(121)로부터 전달 받은 건물 정보 모델과 건물군 별 대표 프로파일의 유사도에 기반한 거리 값을 계산할 수 있다.In this case, the distance calculator 122 may calculate a distance value based on the similarity between the building information model received from the main calculator 121 and the representative profile of each building group.

이 때, 거리 계산부(122)는 유사도에 기반한 거리 값의 계산 결과를 메인 계산부(121)에게 전달할 수 있다.At this time, the distance calculator 122 may transmit the calculation result of the distance value based on the similarity to the main calculator 121.

또한, 메인 계산부(121)는 거리 값이 기설정된 값 이하인 대표 프로파일의 건물군을 선택할 수 있다.Also, the main calculation unit 121 can select a building group of a representative profile whose distance value is equal to or less than a predetermined value.

이 때, 메인 계산부(121)는 선택한 건물군에 포함되는 표준 건물 프로파일을 표준 건물 프로파일 저장 장치(20)에 요청하여 획득할 수 있다.At this time, the main calculation unit 121 can request the standard building profile included in the selected building group to the standard building profile storage unit 20 and acquire it.

이 때, 메인 계산부(121)는 거리 계산부(122)에게 건물 정보 모델과 해당 건물군에 포함되는 표준 건물 프로파일을 전달하여 유사도에 기반한 거리 값 계산을 요청할 수 있다.At this time, the main calculation unit 121 may request the distance calculation unit 122 to calculate the distance value based on the similarity by transmitting the building information model and the standard building profile included in the building group.

이 때, 거리 계산부(122)는 건물 정보 모델과 건물군에 포함되는 표준 건물 프로파일의 거리 값을 계산할 수 있다.At this time, the distance calculation unit 122 can calculate the distance value of the building information model and the standard building profile included in the building group.

이 때, 거리 계산부(122)는 유사도에 기반한 거리 값의 계산 결과를 메인 계산부(121)에 전달할 수 있다.At this time, the distance calculation unit 122 may transmit the calculation result of the distance value based on the degree of similarity to the main calculation unit 121.

이 때, 메인 계산부(122)는 획득한 거리 값의 계산 결과를 이용하여 분석 결과를 생성할 수 있다.At this time, the main calculation unit 122 can generate the analysis result using the calculation result of the obtained distance value.

이 때, 메인 계산부(122)는 생성한 분석 결과를 출력부(130)에 전달할 수 있다.At this time, the main calculation unit 122 can transmit the generated analysis result to the output unit 130. [

출력부(130)는 대상 건물의 분석 결과를 출력할 수 있다.The output unit 130 can output an analysis result of the target building.

이 때, 출력부(130)는 분석 결과를 유저 인터페이스 장치(10)에 전송할 수도 있다.At this time, the output unit 130 may transmit the analysis result to the user interface device 10. [

도 10을 참조하면, 출력부(130)는 비교 대상 프로파일 목록 출력부(131), 프로파일 별 비교 결과 출력부(132) 및 프로파일 별 ECM 추천부(133)를 포함할 수 있다.10, the output unit 130 may include a comparison profile list output unit 131, a profile-based comparison result output unit 132, and a profile-based ECM recommendation unit 133. [

비교 대상 프로파일 목록 출력부(131)는 분석 결과를 이용하여 대상 건물과 비교 분석을 수행한 표준 건물 프로파일들의 정보를 출력할 수 있다.The comparison target profile list output unit 131 may output information of standard building profiles that have undergone comparative analysis with the target building using the analysis result.

프로파일 별 비교 결과 출력부(132)는 분석 결과를 이용하여 대상 건물과 표준 건물을 비교한 진단, 분석 및 통계 정보를 출력할 수 있다.The profile-based comparison result output unit 132 can output diagnostic, analysis, and statistical information comparing the target building with the standard building using the analysis result.

프로파일 별 ECM 추천부(133)는 분석 결과에 기반하여 대상 건물의 건물 상태 정상화를 위한 에너지 절감 방안 (Energy Conservation Measure, ECM)을 제공할 수 있다.The profile-specific ECM recommender 133 can provide an Energy Conservation Measure (ECM) for normalizing the building condition of the target building based on the analysis result.

도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 설정부가 출력하는 유저 인터페이스를 나타낸 도면이다.11 is a diagram showing a user interface for outputting a setting unit according to an embodiment of the present invention.

도 11을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 설정부(110)가 출력하는 유저 인터페이스를 나타낸 것을 알 수 있다.Referring to FIG. 11, a user interface output by the setting unit 110 according to an exemplary embodiment of the present invention is shown.

설정부(110)의 유저 인터페이스로 출력되는 오브젝트는 정보 리스트 오브젝트(110-1), 분석 대상 세부 정보 설정 오브젝트(111-1), 세부 정보 별 가중치 설정 오브젝트(112-1) 및 비교 대상 프로파일 설정 오브젝트(113-1)를 포함할 수 있다.The objects output to the user interface of the setting unit 110 include an information list object 110-1, an analysis target detailed information setting object 111-1, a weight information setting unit 112-1, And an object 113-1.

오브젝트(110-1)는 건물 정보 모델에 포함될 세부 정보의 리스트를 출력할 수 있다.The object 110-1 can output a list of detailed information to be included in the building information model.

이 때, 오브젝트(110-1)는 정보의 속성 구분과 상세 속성 및 그 값을 포함할 수 있다.At this time, the object 110-1 may include an attribute classification of the information, detailed attributes, and values thereof.

오브젝트(111-1)는 분석 대상 세부 정보에 대한 정보의 타입, 분석 포함 여부 및 분석 방법 등에 대한 설정을 입력 받을 수 있다.The object 111-1 may be configured to input information about the type of information about the analysis target detail information, whether analysis is included, and how to analyze it.

이 때, 오브젝트(111-1)는 분석 대상 세부 정보 설정부(111)를 통해 관리될 수 있다.At this time, the object 111-1 can be managed through the analysis target detail information setting unit 111. [

오브젝트(112-1)는 세부 정보 별 가중치의 설정을 입력 받을 수 있다.The object 112-1 can receive the setting of the weight for each detailed information.

이 때, 오브젝트(112-1)는 세부 정보 별 가중치 설정부(112)를 통해 관리될 수 있다.At this time, the object 112-1 can be managed through the weight setting unit 112 for each detailed information.

오브젝트(113-1)는 표준 건물 프로파일을 요청하여 획득하기 위한 설정을 입력 받을 수 있다.The object 113-1 may receive a setting for requesting and acquiring a standard building profile.

이 때, 오브젝트(113-1)는 기설정된 조건에 따라 자동 검색을 설정 받거나 사용자가 수동으로 표준 건물을 선택하는 수동 추가를 설정 받을 수 있다.At this time, the object 113-1 may be set to automatically search according to preset conditions, or the user may be manually set to manually select a standard building.

이 때, 오브젝트(113-1)는 자동 검색이 설정된 경우, 기설정된 조건에 때라 표준 건물군을 선택할 수 있다.At this time, when the automatic search is set, the object 113-1 can select a standard building group at predetermined conditions.

이 때, 오브젝트(113-1)는 수동 추가가 설정된 경우, 사용자가 선택한 표준 건물군과 표준 건물 프로파일을 입력 받아 설정할 수 있다.At this time, when the manual addition is set, the object 113-1 can receive and set the standard building group and the standard building profile selected by the user.

이 때, 오브젝트(113-1)는 비교 대상 프로파일 설정부(113)를 통해 관리될 수 있다.At this time, the object 113-1 can be managed through the comparison object profile setting unit 113. [

도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 거리 값 계산 알고리즘을 나타낸 도면이다.12 is a diagram illustrating a distance value calculation algorithm according to an embodiment of the present invention.

도 12를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 거리 계산부(122)에서 이용하는 거리 값 계산 알고리즘을 나타낸 것을 알 수 있다.Referring to FIG. 12, the distance calculation algorithm used by the distance calculation unit 122 according to an embodiment of the present invention is shown.

정보 종류는 건물 정보 모델이 포함하는 세부 정보에 상응할 수 있다.The type of information may correspond to the details contained in the building information model.

정보 타입은 세부 정보의 데이터 타입에 상응할 수 있다.The information type may correspond to the data type of the detail information.

이 때, 정보 타입은 문자 (String), 숫자 (Numeric) 및 데이터 집합 (Dataset) 중 어느 하나에 상응할 수 있다.At this time, the information type may correspond to one of String, Numeric and Dataset.

문자는 용도나 기후 같은 문자 기반의 정보에 상응할 수 있다.Characters can correspond to character-based information such as usage and climate.

숫자는 설비의 용량과 수량 같은 숫자 데이터에 상응할 수 있다.Numbers may correspond to numerical data such as capacity and quantity of the facility.

데이터 집합은 실시간 에너지 사용량 같은 숫자 데이터의 집합에 상응할 수 있다.A dataset can correspond to a set of numeric data, such as real-time energy usage.

거리 타입은 해당 세부 정보에 대하여 건물 정보 모델과 표준 건물 프로파일이 가지고 있는 값을 비교하는 방식을 나타낼 수 있다.The distance type can represent a method of comparing the building information model with the value of the standard building profile for the corresponding detail information.

거리 타입에 해당하는 값은 해당 정보를 전체 거리 계산에 포함시키지 않는지의 여부와, 혹은 거리 계산이 아닌 스케일링에 사용하는지의 여부와, 거리 계산에 사용할 경우 사용할 거리 계산 방식이 포함된다.The value corresponding to the distance type includes whether or not the information is included in the total distance calculation, whether or not it is used for scaling rather than distance calculation, and the distance calculation method to be used when calculating the distance.

Scaling 여부는 해당 세부 정보에 스케일링 정보에 의한 보정 수행 여부를 나타낼 수 있다.Whether or not the scaling is performed may indicate whether the detail information is to be corrected by the scaling information.

예를 들어, 대상 건물과 표준 건물의 에너지 사용량을 비교하고자 할 경우, 건물의 층수와 면적이 에너지 사용량에 직접적으로 영향을 미칠 것이라고 예상할 수 있다. 이러한 경우 객관적인 분석을 위하여, 스케일링 정보에서 면적과 층수 정보를 이용하여 세부 정보의 보정을 수행할 수 있다.For example, if you want to compare the energy usage of your target building versus a standard building, you can expect that the number and size of the building will directly affect your energy usage. In this case, for the objective analysis, the detail information can be corrected using the area and the layer number information in the scaling information.

가중치는 세부 정보가 가지는 영향력을 보정할 수 있다.The weight can correct the influence of the detailed information.

건물 정보 모델과 표준 건물 프로파일의 세부 정보가 갖는 영향력이 서로 다르기 때문에, 세부 정보의 거리 값 계산 결과는 가중치를 통해 보정될 수 있다.Since the influence of the detailed information of the building information model and the standard building profile are different, the calculation result of the distance value of the detailed information can be corrected through the weight.

거리 계산부(122)는 상기 설정에 따라 세부 정보 별로 거리 값을 계산할 수 있다.The distance calculator 122 may calculate the distance value according to the detailed information.

거리 값은 작을수록 두 정보가 유사하고, 클수록 두 정보가 유사하지 않는 것으로 나타낼 수 있다The smaller the distance value is, the more similar the two pieces of information are, and the larger the distance value,

거리 계산부(122)는 먼저 국소(local) 정보 스케일링 값을 계산할 수 있다.The distance calculator 122 may first calculate a local information scaling value.

이 때, 거리 계산부(122)는 수학식 1과 같이, 대상 건물과 표준 건물의 세부 정보 값과 가중치 값의 함수를 이용하여 국소 정보 스케일링 값을 계산할 수 있다.At this time, the distance calculator 122 can calculate the local information scaling value using a function of the detailed information values and the weight values of the target building and the standard building, as shown in Equation (1).

(i : 해당 세부 정보 인덱스, S_i : 국소 정보 스케일링 값, TP_i : 대상 건물 (Target building)의 해당 세부 정보 (Property) 값, SP_i : 표준 건물 (Standard building)의 해당 세부 정보 (Property) 값, α_i : 가중치, f_S,i() : 해당 세부 정보에 의한 국소 정보 스케일링 값 계산 수식)SP _i is the corresponding detail information of the standard building, i is the detailed information index, S _{i is the} local information scaling value, TP _i is the corresponding property value of the target building, Value, α _i : weight, f _{S, i} (): local information scaling value calculation formula based on the detailed information)

이 때, 거리 계산부(122)는 수학식 2와 같이, 두 세부 정보 값의 비율에 가중치의 영향을 곱하여 국소 정보 스케일링 값을 계산할 수 있다.At this time, the distance calculator 122 can calculate the local information scaling value by multiplying the ratio of the two detailed information values by the influence of the weight, as in Equation (2).

(S₄ : 정보4 국소 정보 스케일링 값, TP₄ : 대상 건물의 정보4 값, SP₄ : 표준 건물의 정보₄ 값, α₄ : 가중치)(S ₄ : information 4 local information scaling value, TP ₄ : information value of the target building 4, SP ₄ : information value ₄ of the standard building, and α ₄ : weight value)

또한, 거리 계산부(122)는 수학식 3과 같이, 각 세부 속성 정보 별로 계산된 국소 정보 스케일링 값을 이용하여 전역(global) 정보 스케일링 값을 계산할 수 있다.Also, the distance calculator 122 may calculate a global information scaling value using the local information scaling value calculated for each detailed attribute information, as shown in Equation (3).

(S : 전역 정보 스케일링 값, S₁ ~ S_N : 각 세부 정보에 의한 국소 정보 스케일링 값, N : 전체 정보 수, f_S() : 전역 정보 스케일링 값 계산 수식)(S: global information scaling value, S ₁ to S _N : local information scaling value by each detail information, N: total number of information, f _S (): global information scaling value calculation expression)

이 때, 거리 계산부(122)는 수학식 4와 같이, 계산된 국소 정보 스케일링 값들을 곱하여 전역 정보 스케일링 값을 계산할 수 있다.In this case, the distance calculator 122 may calculate the global information scaling value by multiplying the calculated local information scaling values as shown in Equation (4).

(S : 전역 정보 스케일링 값, i : 각 세부 정보 인덱스, S_i : 각 세부 정보에 의한 국소 정보 스케일링 값, N : 전체 정보 수)(S: global information scaling value, i: each detailed information index, S _i : local information scaling value by each detailed information, N: total number of information)

또한, 거리 계산부(122)는 수학식 5와 같이, 전역 정보 스케일링 값 및 가중치 값 중 적어도 하나를 이용하여 세부 정보 값에 대한 국소 정보 거리 값을 계산할 수 있다.Also, the distance calculator 122 may calculate the local information distance value for the detailed information value using at least one of the global information scaling value and the weight value, as shown in Equation (5).

(i : 해당 세부 정보 인덱스, D_i : 국소 정보 거리 값, TP_i : 대상 건물 (Target building)의 해당 세부 정보 (Property) 값, SP_i : 표준 건물 (Standard building)의 해당 세부 정보 (Property) 값, S : 전역 정보 스케일링 값, α_i : 가중치, f_D,i() : 해당 세부 정보에 의한 국소 정보 거리 값 계산 수식)TP _i is the corresponding property value of the target building, SP _i is the corresponding detail of the standard building, _i is the corresponding detail index, D _{i is the} local information distance value, TP _i is the corresponding property value of the target building, Value, S: global information scaling value, α _i : weight, f _{D, i} (): calculation formula of local information distance value by the relevant details)

도 12 에 도시된 바와 같이, 국소 정보 거리 값은 다양한 수식을 이용하여 계산될 수 있다.As shown in FIG. 12, the local information distance value can be calculated using various equations.

즉, 거리 계산부(122)는 세부 정보 값의 종류에 기반한 거리 계산 수식을 이용하여 국소 정보 거리 값을 계산할 수 있다.That is, the distance calculator 122 may calculate the local information distance value using the distance calculation formula based on the type of the detailed information value.

이 때, 거리 계산부(122)는 세부 정보 값의 종류(정보 타입)가 숫자 값이 아닌 문자 값(String)인 경우, 수학식 6과 같이 XOR 함수를 이용하여 두 세부 정보 값의 문자가 같으면 1, 두 세부 정보 값의 문자가 다르면 0으로 입력하고, 여기에 가중치 값을 곱하여 국소 정보 거리 값을 계산할 수 있다.In this case, if the type of the detailed information value (information type) is a character value (String) rather than a numeric value, the distance calculation unit 122 calculates 1, if the characters of the two details are different, enter 0, and multiply this by the weight value to calculate the local information distance value.

(D₂ : 정보2 국소 정보 거리 값, TP₂ : 대상 건물의 정보2 값, SP₂ : 표준 건물의 정보2 값, α₂ : 가중치, δ : XOR 함수)(D ₂ : information 2 local information distance value, TP ₂ : information value 2 of the target building, SP ₂ : information value 2 of the standard building, α ₂ : weight value,

또한, 거리 계산부(122)는 세부 정보 값의 종류가 숫자 값(Numeric)인 경우, 수학식 7과 같이, 두 세부 정보 값의 차이 값에 가중치 값을 곱하여 국소 정보 거리 값을 계산할 수 있다.Also, when the type of the detailed information value is Numeric, the distance calculation unit 122 can calculate the local information distance value by multiplying the difference value between the two detailed information values by the weight value, as shown in Equation (7).

(D₅ : 정보5 국소 정보 거리 값, TP₅ : 대상 건물의 정보5 값, SP₅ : 표준 건물의 정보5 값, S : 전역 정보 스케일링 값, α₅ : 가중치)(D _5: 5 information local information distance value, TP _5: 5 information value of the target building, SP _5: information for standard building 5 value, S: Global Information scaling value, α _5: weight)

또한, 거리 계산부(122)는 세부 정보 값의 종류가 데이터 집합(Dataset)인 경우, 도 12에 도시된 바와 같이, Manhattan, Euclidean, Chebyshev, Minkowski distance 등의 거리 계산 알고리즘을 이용하는 것을 알 수 있다.In addition, the distance calculator 122 may use a distance calculation algorithm such as Manhattan, Euclidean, Chebyshev, and Minkowski distance as shown in FIG. 12 when the detailed information value is a data set (Dataset) .

예를 들어, 거리 계산부(122)는 수학식 8과 같이, 민코우스키 거리(Minkowski distance) 계산 알고리즘을 이용하여 데이터 집합에 대한 국소 정보 거리 값을 계산할 수 있다.For example, the distance calculation unit 122 may calculate the local information distance value for the data set using the Minkowski distance calculation algorithm, as shown in Equation (8).

(D₁₀ : 정보10 국소 거리 값, M₁₀ : 정보10 값 데이터 집합의 최대 인덱스, j : 정보10 값 데이터 집합의 인덱스, TP_10,j : 대상 건물의 정보10 값 데이터 집합의 j번째 인덱스 값, SP₁₀ : 표준 건물의 정보10 값 데이터 집합의 j번째 인덱스 값, S : 전역 정보 스케일링 값, p₁₀ : Minkowski distance order, α₁₀ : 가중치)(D _10: information 10 focal distance value, M _10: Information value of 10 sets of data up to index, j of: IT 10 values the data set index of, TP _{10, j:} 10-value data sets j-th index value of the information of the destination building , SP _10: j-th index value of the standard value of 10 sets of data information of the building, S: global information scaling _{value, p 10: Minkowski distance order,} α 10: weight)

또한, 거리 계산부(122)는 수학식 9와 같이, 세부 정보 별 국소 정보 거리 값을 이용하여 전역 정보 거리 값을 계산할 수 있다.Also, the distance calculation unit 122 may calculate the global information distance value using the local information distance value according to the detailed information, as shown in Equation (9).

(D : 전역 정보 거리, D₁ ~ D_N : 각 세부 정보에 의한 국소 정보 거리 값, N : 전체 정보 수, f_D() : 전역 정보 거리 계산 수식)(D: global information distance, D ₁ to D _N : local information distance value by each detail information, N: total number of information, f _D (): global information distance calculation formula)

이 때, 거리 계산부(122)는 수학식 10과 같이, 민코우스키 거리(Minkowski distance) 계산 알고리즘을 이용하여 국소 정보 거리 값들의 데이터 집합에 대한 전역 정보 거리 값을 계산할 수 있다.At this time, the distance calculator 122 may calculate the global information distance value for the data set of the local information distance values using the Minkowski distance calculation algorithm, as shown in Equation (10).

(D : 전역 정보 거리, i : 각 세부 정보 인덱스, D_i : 각 세부 정보에 의한 국소 정보 거리, N : 전체 정보 수, p : Minkowski distance order)(D: global information distance, i: each detailed information index, D _i : local information distance by each detailed information, N: total information, p: Minkowski distance order)

도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 출력부가 출력하는 유저 인터페이스를 나타낸 도면이다.13 is a diagram illustrating a user interface for outputting an output according to an embodiment of the present invention.

도 13을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 출력부(130)가 출력하는 유저 인터페이스는 비교 대상 프로파일 목록 출력 오브젝트(131-1), 프로파일 별 비교 결과 출력 오브젝트(132-1) 및 프로파일 별 ECM 출력 오브젝트(133-1)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 13, the user interface output by the output unit 130 according to an embodiment of the present invention includes a comparison object profile list output object 131-1, a profile comparison result output object 132-1, And a star ECM output object 133-1.

오브젝트(131-1)는 비교 대상 프로파일 목록을 출력할 수 있다.The object 131-1 can output the comparison target profile list.

이 때, 오브젝트(131-1)는 건물 정보 모델과 비교 대상이 되었던 표준 건물 프로파일들의 리스트를 출력할 수 있다.At this time, the object 131-1 can output a list of standard building profiles that have been compared with the building information model.

이 때, 오브젝트(131-1)는 자동 검색 설정으로 선택한 표준 건물 프로파일들과 사용자가 수동 추가 설정으로 선택한 표준 건물 프로파일들을 구분하여 출력할 수 있다.At this time, the object 131-1 can distinguish between the standard building profiles selected by the automatic search setting and the standard building profiles selected by the user as the manual addition setting.

이 때, 오브젝트(131-1)는 표준 건물 프로파일 저장 장치(20)와 연동하여 해당 표준 건물 프로파일의 상세 정보를 제공할 수도 있다.At this time, the object 131-1 may provide detailed information of the standard building profile in cooperation with the standard building profile storage device 20. [

이 때, 오브젝트(131-1)는 비교 대상 프로파일 목록 출력부(131)를 통해 관리될 수 있다.At this time, the object 131-1 can be managed through the profile list output unit 131 for comparison.

오브젝트(132-1)는 표준 건물 프로파일 별 거리 계산 결과, 각종 진단/분석/통계 정보를 출력할 수 있다.The object 132-1 can output various diagnosis / analysis / statistical information as a result of the distance calculation for each standard building profile.

이 때, 오브젝트(132-1)는 건물 정보 모델과 표준 건물 프로파일의 유사도 순위 및 상세 정보를 제공할 수 있다.At this time, the object 132-1 can provide the order of degree of similarity and detailed information of the building information model and the standard building profile.

이 때, 오브젝트(132-1)는 프로파일 별 비교 결과 출력부(132)를 통해 관리될 수 있다.At this time, the object 132-1 can be managed through the profile-based comparison result output unit 132. [

오브젝트(133-1)는 프로파일 별 상세 정보를 제공할 수 있다.The object 133-1 can provide profile-specific detailed information.

이 때, 오브젝트(133-1)는 오브젝트(132-1)의 프로파일 별 상세 정보를 통해 제공되는 것을 알 수 있다.At this time, it can be seen that the object 133-1 is provided through the profile-specific detailed information of the object 132-1.

이 때, 오브젝트(133-1)는 상세 정보에서 세부 정보, 정보 타입, 거리 타입, scaling 여부, 비교 대상이 되었던 건물 정보 모델과 표준 건물 프로파일에 대한 국소 정보 거리 순위 및 ECM 을 제공할 수 있다.At this time, the object 133-1 may provide detailed information, an information type, a distance type, a scaling property, a building information model to be compared, and a local information distance rank and an ECM for a standard building profile from detailed information.

이 때, 오브젝트(133-1)는 프로파일 별 ECM 출력부(133)를 통해 관리될 수 있다.At this time, the object 133-1 can be managed through the profile-specific ECM output unit 133. [

도 14는 본 발명의 일실시예에 따른 건물 정보 모델 생성 방법을 나타낸 동작흐름도이다.14 is a flowchart illustrating a method of generating a building information model according to an embodiment of the present invention.

도 14를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 건물 정보 모델 생성 방법은 먼저 대상 건물 속성 정보 및 대상 건물 상태 정보를 입력 받을 수 있다(S210).Referring to FIG. 14, in the method of generating a building information model according to an embodiment of the present invention, object building property information and object building state information may be input first (S210).

즉, 단계(S210)는 유저 인터페이스 장치(10)가 사용자로부터 대상 건물의 대상 건물 속성 정보와 대상 건물 상태 정보를 입력 받을 수 있다.That is, in step S210, the user interface device 10 can receive the target building property information and the target building state information of the target building from the user.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 건물 정보 모델 생성 방법은 건물 정보 모델을 생성할 수 있다(S220).In addition, the building information model generation method according to an embodiment of the present invention can generate a building information model (S220).

즉, 단계(S220)는 유저 인터페이스 장치(10)가 입력 받은 대상 건물의 대상 건물 속성 정보와 대상 건물 상태 정보를 이용하여 건물 정보 모델을 생성할 수 있다.That is, the step S220 may generate the building information model using the target building property information and the target building state information of the target building, which the user interface device 10 has received.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 건물 정보 모델 생성 방법은 건물 분석을 요청할 수 있다(S230).In addition, the building information model generation method according to an embodiment of the present invention may request a building analysis (S230).

즉, 단계(S230)는 유저 인터페이스 장치(10)가 건물 분석 장치(100)에게 생성한 대상 건물의 건물 정보 모델을 전달하여 건물 분석을 요청할 수 있다.That is, in step S230, the user interface device 10 may transmit a building information model of the target building generated by the building analysis apparatus 100 to request a building analysis.

도 15는 본 발명의 일실시예에 따른 건물 정보 분석 방법을 나타낸 동작흐름도이다. 도 16은 도 15에 도시된 분석 결과 생성 단계의 일 예를 세부적으로 나타낸 도면이다. 15 is a flowchart illustrating a method of analyzing building information according to an embodiment of the present invention. FIG. 16 is a detailed view showing an example of the analysis result generating step shown in FIG.

도 15를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 건물 정보 분석 방법은 먼저 건물 분석 설정을 수행할 수 있다(S310).Referring to FIG. 15, the building information analysis method according to an embodiment of the present invention may perform building analysis setting (S310).

즉, 단계(S310) 대상 건물의 건물 분석을 수행하기 위한 분석 설정을 수행할 수 있다.That is, the analysis setting for performing the building analysis of the target building in step S310 may be performed.

이 때, 단계(S310)는 유저 인터페이스 장치(10)로부터 요청 받은 건물 정보 모델의 분석을 수행하기 위하여, 건물 정보 모델이 포함하는 세부 정보 별로 정보의 타입, 분석 포함 여부 및 분석 방법을 설정할 수 있다.At this time, in order to perform analysis of the building information model requested from the user interface device 10, step S310 can set information type, analysis, and analysis method for each detailed information included in the building information model .

이 때, 단계(S310)는 기설정된 조건에 따라 자동 설정을 수행할 수 있고, 사용자로부터 설정을 입력 받아 수동 설정을 수행할 수도 있다.At this time, the step S310 may perform the automatic setting according to the predetermined condition, and may perform the manual setting by receiving the setting from the user.

이 때, 단계(S310)는 분석에 포함시키기로 설정한 세부 정보에 가중치를 설정할 수 있다.At this time, the step S310 may set a weight to the detailed information set to be included in the analysis.

이 때, 단계(S310)는 기설정된 가중치에 따라 자동 설정을 수행할 수 있고, 사용자로부터 가중치 설정값을 입력 받아 수동 설정을 수행할 수도 있다.At this time, the step S310 may perform the automatic setting according to the predetermined weight value, and may perform the manual setting by receiving the weight setting value from the user.

이 때, 단계(S310)는 대상 건물의 건물 정보 모델과 비교할 표준 건물 프로파일들을 선택하기 위한 설정을 수행할 수 있다.At this time, the step S310 may perform a setting for selecting standard building profiles to be compared with the building information model of the target building.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 건물 분석 방법은 분석 결과를 생성할 수 있다(S330).In addition, the building analysis method according to an embodiment of the present invention can generate analysis results (S330).

도 16을 참조하면, 단계(S330)는 먼저 건물 정보 모델 및 건물군 별 대표 프로파일을 획득할 수 있다(S331).Referring to FIG. 16, in operation S330, a building information model and a representative profile for each building group may be obtained (S331).

즉, 단계(S331)는 분석 설정에 따라 유저 인터페이스 장치(10)에게 건물 정보 모델을 요청하여 획득할 수 있고, 표준 건물 프로파일 저장 장치(20)에게 건물군 별 대표 프로파일을 획득할 수 있다.That is, the step S331 can request and obtain the building information model to the user interface device 10 according to the analysis setting, and obtain the representative profile for each building group to the standard building profile storage device 20. [

또한, 단계(S330)는 건물 정보 모델과 대표 프로파일의 거리 값을 계산할 수 있다(S332).In addition, the step S330 may calculate the distance value between the building information model and the representative profile (S332).

즉, 단계(S332)는 메인 계산부(121)가 거리 계산부(122)에게 획득한 건물 정보 모델과 건물군 별 대표 프로파일을 전달하여 유사도에 기반한 거리 값 계산을 요청할 수 있다.That is, the main calculation unit 121 may request the distance calculation unit 122 to calculate the distance information based on the degree of similarity by transmitting the building information model obtained by the main calculation unit 121 and the representative profile of each building group.

이 때, 단계(S332)는 거리 계산부(122)가 건물 정보 모델과 표준 건물 프로파일의 유사도에 기반한 거리 값을 계산할 수 있다.In this case, the step S332 may calculate the distance value based on the degree of similarity between the building information model and the standard building profile.

이 때, 단계(S332)는 거리 계산부(122)가 메인 계산부(121)로부터 전달 받은 건물 정보 모델과 건물군 별 대표 프로파일의 유사도에 기반한 거리 값을 계산할 수 있다.In this case, the step S332 may calculate the distance value based on the similarity between the building information model received from the main calculation unit 121 and the representative profile of each building group by the distance calculation unit 122. [

이 때, 단계(S332)는 거리 계산부(122)가 유사도에 기반한 거리 값의 계산 결과를 메인 계산부(121)에게 전달할 수 있다.In this case, in step S332, the distance calculation unit 122 may transmit the calculation result of the distance value based on the degree of similarity to the main calculation unit 121. [

또한, 단계(S330)는 기설정된 거리 값 이하인 건물군을 선택할 수 있다(S333).In addition, step S330 may select a building group having a preset distance value or less (S333).

즉, 단계(S333)는 메인 계산부(121)가 거리 값이 기설정된 값 이하인 대표 프로파일의 건물군을 선택할 수 있다.That is, in step S333, the main calculation unit 121 can select a building group of a representative profile whose distance value is equal to or less than a predetermined value.

이 때, 단계(S333)는 메인 계산부(121)가 선택한 건물군에 포함되는 표준 건물 프로파일을 표준 건물 프로파일 저장 장치(20)에 요청하여 획득할 수 있다.In this case, the step S333 may request the standard building profile stored in the building group selected by the main calculation unit 121 to the standard building profile storage device 20 and acquire the standard building profile.

이 때, 단계(S333)는 메인 계산부(121)가 거리 계산부(122)에게 건물 정보 모델과 해당 건물군에 포함되는 표준 건물 프로파일을 전달하여 유사도에 기반한 거리 값 계산을 요청할 수 있다.At this time, in step S333, the main calculation unit 121 may request the distance calculation unit 122 to calculate the distance value based on the similarity by transmitting the building information model and the standard building profile included in the building group.

또한, 단계(S330)는 건물 정보 모델과 건물군에 포함되는 표준 건물 프로파일의 거리 값을 계산할 수 있다(S334).In addition, the step S330 may calculate the distance value of the building information model and the standard building profile included in the building group (S334).

즉, 단계(S334)는 거리 계산부(122)가 건물 정보 모델과 건물군에 포함되는 표준 건물 프로파일의 거리 값을 계산할 수 있다.That is, the step S334 may calculate the distance value of the building information model and the standard building profile included in the building group.

이 때, 단계(S334)는 거리 계산부(122)가 유사도에 기반한 거리 값의 계산 결과를 메인 계산부(121)에 전달할 수 있다.At this time, in step S334, the distance calculation unit 122 may transmit the calculation result of the distance value based on the degree of similarity to the main calculation unit 121. [

이 때, 단계(S334)는 메인 계산부(122)가 획득한 거리 값의 계산 결과를 이용하여 분석 결과를 생성할 수 있다.At this time, the step S334 may generate the analysis result using the calculation result of the distance value acquired by the main calculation unit 122. [

이 때, 단계(S334)는 메인 계산부(122)가 생성한 분석 결과를 출력부(130)에 전달할 수 있다.In this case, the step S334 may transmit the analysis result generated by the main calculation unit 122 to the output unit 130. [

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 건물 분석 방법은 분석 결과를 출력할 수 있다(S340).In addition, the building analysis method according to an embodiment of the present invention can output the analysis result (S340).

즉, 단계(S340)는 대상 건물의 분석 결과를 출력할 수 있다.That is, the step S340 may output the analysis result of the target building.

이 때, 단계(S340)는 분석 결과를 유저 인터페이스 장치(10)에 전송할 수도 있다.At this time, the step S340 may transmit the analysis result to the user interface device 10. [

이 때, 단계(S340)는 분석 결과를 이용하여 대상 건물과 비교 분석을 수행한 표준 건물 프로파일들의 정보를 출력할 수 있다.At this time, the step S340 may output the information of the standard building profiles which are compared with the target building using the analysis result.

이 때, 단계(S340)는 분석 결과를 이용하여 대상 건물과 표준 건물을 비교한 진단, 분석 및 통계 정보를 출력할 수 있다.At this time, in step S340, the analysis result may be used to output diagnostic, analysis, and statistical information comparing the target building and the standard building.

이 때, 단계(S340)는 분석 결과에 기반하여 대상 건물의 건물 상태 정상화를 위한 에너지 절감 방안 (Energy Conservation Measure, ECM)을 제공할 수 있다.At this time, step S340 may provide an energy conservation measure (ECM) for normalizing the building state of the target building based on the analysis result.

도 17은 본 발명의 일실시예에 따른 유사도 기반 거리 값 계산 방법을 나타낸 동작흐름도이다.17 is a flowchart illustrating a method of calculating a similarity-based distance value according to an embodiment of the present invention.

도 17에 도시된 유사도 기반 거리 값 계산 방법은 상기에서 설명한 단계(S332)에서 건물 정보 모델과 대표 프로파일의 거리 값을 계산하는 방법과 단계(S334)에서 건물 정보 모델과 건물군에 포함되는 표준 건물 프로파일의 거리 값을 계산하는 방법에 이용될 수 있다.The method of calculating the similarity-based distance value shown in FIG. 17 is a method of calculating the distance value between the building information model and the representative profile in the above-described step S332 and the method of calculating the distance value between the building information model and the standard building Can be used to calculate the distance value of the profile.

도 17을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 유사도 기반 거리 값 계산 방법은 먼저 국소(local) 정보 스케일링 값을 계산할 수 있다(S410).Referring to FIG. 17, a similarity-based distance value calculation method according to an embodiment of the present invention may calculate a local information scaling value (S410).

즉, 단계(S410)는 수학식 1과 같이, 대상 건물과 표준 건물의 세부 정보 값과 가중치 값의 함수를 이용하여 국소 정보 스케일링 값을 계산할 수 있다.That is, as shown in Equation (1), the local information scaling value can be calculated using the function of the detailed information values and the weight values of the target building and the standard building in step S410.

이 때, 단계(S410)는 수학식 2와 같이, 두 세부 정보 값의 비율에 가중치의 영향을 곱하여 국소 정보 스케일링 값을 계산할 수도 있다.In this case, in step S410, the local information scaling value may be calculated by multiplying the ratio of the two detailed information values by the influence of the weight, as shown in Equation (2).

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 유사도 기반 거리 값 계산 방법은 전역(global) 정보 스케일링 값을 계산할 수 있다(S420).Also, the similarity-based distance value calculation method according to an embodiment of the present invention may calculate a global information scaling value (S420).

즉, 단계(S420)는 수학식 3과 같이, 각 세부 속성 정보 별로 계산된 국소 정보 스케일링 값을 이용하여 전역(global) 정보 스케일링 값을 계산할 수 있다.That is, the global information scaling value may be calculated using the local information scaling value calculated for each detailed attribute information, as shown in Equation (3).

이 때, 단계(S420)는 수학식 4와 같이, 계산된 국소 정보 스케일링 값들을 곱하여 전역 정보 스케일링 값을 계산할 수 있다.At this time, step S420 may calculate the global information scaling value by multiplying the calculated local information scaling values as shown in equation (4).

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 유사도 기반 거리 값 계산 방법은 국소 정보 거리 값을 계산할 수 있다(S430).In addition, the similarity-based distance value calculation method according to an embodiment of the present invention may calculate the local information distance value (S430).

즉, 단계(S430)는 수학식 5와 같이, 전역 정보 스케일링 값 및 가중치 값 중 적어도 하나를 이용하여 세부 정보 값에 대한 국소 정보 거리 값을 계산할 수 있다.That is, in step S430, the local information distance value for the detailed information value may be calculated using at least one of the global information scaling value and the weight value, as shown in Equation (5).

이 때, 단계(S430)는 세부 정보 값의 종류에 기반한 거리 계산 수식를 이용하여 국소 정보 거리 값을 계산할 수 있다.In this case, the step S430 may calculate the local information distance value using the distance calculation formula based on the type of the detailed information value.

이 때, 단계(S430)는 세부 정보 값의 종류(정보 타입)가 숫자 값이 아닌 문자 값인 경우, 수학식 6과 같이 XOR 함수를 이용하여 두 문자가 같으면 1, 두 문자가 다르면 0으로 나타낼 수 있고, 여기에 가중치 값을 곱하여 국소 정보 거리 값을 계산할 수 있다.In this case, if the type of the detailed information value (information type) is a character value other than a numeric value, the XOR function is used as shown in Equation 6, and if the two characters are equal to each other, , And the local information distance value can be calculated by multiplying the weight value by the weight value.

이 때, 단계(S430)는 세부 정보 값의 종류가 숫자 값(Numeric)인 경우, 수학식 7과 같이, 두 값의 차이에 가중치 값을 곱하여 국소 정보 거리 값을 계산할 수 있다.In this case, in step S430, when the type of the detailed information value is a numerical value, the local information distance value may be calculated by multiplying the difference between the two values by the weight value, as shown in Equation (7).

이 때, 단계(S430)는 세부 정보 값의 종류가 데이터 집합(Dataset)인 경우, 도 12에 도시된 바와 같이, Manhattan, Euclidean, Chebyshev, Minkowski distance 등의 거리 계산 알고리즘을 이용할 수 있다.At this time, in step S430, if the type of the detailed information value is a dataset, a distance calculation algorithm such as Manhattan, Euclidean, Chebyshev, or Minkowski distance may be used as shown in FIG.

예를 들어, 단계(S430)는 세부 정보 값의 종류가 데이터 집합(Dataset)인 경우, 수학식 8과 같이, 민코우스키 거리(Minkowski distance) 계산 알고리즘을 이용하여 데이터 집합에 대한 국소 정보 거리 값을 계산할 수 있다.For example, in step S430, if the type of the detailed information value is a dataset, a local information distance value (Mmax) Can be calculated.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 유사도 기반 거리 값 계산 방법은 전역 정보 거리 값을 계산할 수 있다(S440).In addition, the similarity-based distance value calculation method according to an embodiment of the present invention may calculate the global information distance value (S440).

즉, 단계(S440)는 수학식 9와 같이, 세부 정보 별 국소 정보 거리 값을 이용하여 전역 정보 거리 값을 계산할 수 있다.That is, in step S440, the global information distance value may be calculated using the local information distance value for each detailed information as in Equation (9).

이 때, 단계(S440)는 수학식 10과 같이, 민코우스키 거리(Minkowski distance) 계산 알고리즘을 이용하여 국소 정보 거리 값들의 데이터 집합에 대한 전역 정보 거리 값을 계산할 수 있다.At this time, step S440 may calculate the global information distance value for the data set of local information distance values using the Minkowski distance calculation algorithm, as shown in Equation (10).

도 18은 본 발명의 일실시예에 따른 표준 건물 프로파일 생성 방법을 나타낸 동작흐름도이다.18 is a flowchart illustrating a method of generating a standard building profile according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 18을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 표준 건물 프로파일 생성 방법은 먼저 표준 건물 속성 정보 및 표준 건물 상태 정보를 획득할 수 있다(S510).Referring to FIG. 18, a method for generating a standard building profile according to an embodiment of the present invention may first acquire standard building property information and standard building state information (S510).

즉, 단계(S510)는 시뮬레이션부(23)가 표준 건물 속성 정보 데이터베이스부(21)로부터 표준 건물 속성 정보를 획득할 수 있고, 표준 건물 상태 정보 데이터베이스부(22)로부터 표준 건물 상태 정보를 획득할 수 있다.That is, in step S510, the simulation unit 23 can acquire standard building property information from the standard building property information database unit 21 and obtain standard building state information from the standard building state information database unit 22 .

이 때, 단계(S510)는 시뮬레이션부(23)가 획득한 표준 건물 속성 정보와 표준 건물 상태 정보를 조합하여 시뮬레이션 입력 데이터 조합을 생성할 수 있다.In this case, the step S510 may generate the simulation input data combination by combining the standard building property information and the standard building state information acquired by the simulation unit 23. [

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 표준 건물 프로파일 생성 방법은 건물 에너지 시뮬레이션을 수행할 수 있다(S520).In addition, the method of generating a standard building profile according to an embodiment of the present invention may perform a building energy simulation (S520).

즉, 단계(S520)는 시뮬레이션부(23)가 시뮬레이션 입력 데이터 조합에 건물 에너지 시뮬레이션을 수행하여 건물 에너지 사용량 예측 결과를 생성할 수 있다.That is, in step S520, the simulation unit 23 may perform a building energy simulation on the simulation input data combination to generate a building energy consumption prediction result.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 표준 건물 프로파일 생성 방법은 표준 건물 프로파일을 생성할 수 있다(S530).In addition, the method of generating a standard building profile according to an exemplary embodiment of the present invention may generate a standard building profile (S530).

즉, 단계(S530)는 시뮬레이션부(23)가 시뮬레이션 입력 데이터 조합과 건물 에너지 사용량 예측 결과를 조합하여 표준 건물 프로파일을 생성할 수 있다.That is, in step S530, the simulation unit 23 may generate a standard building profile by combining the simulation input data combination and the building energy usage prediction result.

이 때, 단계(S350)는 시뮬레이션부(23)가 표준 건물 속성 정보와 표준 건물 상태 정보의 다양한 조합을 이용하여 다수개의 표준 건물 프로파일을 생성할 수 있다.In this case, in step S350, the simulation unit 23 may generate a plurality of standard building profiles using various combinations of standard building property information and standard building property information.

이 때, 단계(S350)는 시뮬레이션부(23)가 표준 건물 프로파일을 표준 건물 프로파일 데이터베이스부(24)에 전달하여 저장할 수 있다.In this case, in step S350, the simulation unit 23 may transfer the standard building profile to the standard building profile database unit 24 and store the standard building profile.

이 때, 단계(S350)는 시뮬레이션부(23)가 표준 건물 프로파일을 건물 분석 장치(100)에 전송할 수 있다.At this time, in step S350, the simulation unit 23 may transmit the standard building profile to the building analysis apparatus 100. [

도 19는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 시스템을 나타낸 블록도이다.19 is a block diagram illustrating a computer system in accordance with an embodiment of the present invention.

도 19를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 유저 인터페이스 장치(10), 표준 건물 프로파일 저장 장치(20) 및 건물 분석 장치(100)는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체와 같은 컴퓨터 시스템(1100)에서 구현될 수 있다. 도 19에 도시된 바와 같이, 컴퓨터 시스템(1100)은 버스(1120)를 통하여 서로 통신하는 하나 이상의 프로세서(1110), 메모리(1130), 사용자 인터페이스 입력 장치(1140), 사용자 인터페이스 출력 장치(1150) 및 스토리지(1160)를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터 시스템(1100)은 네트워크(1180)에 연결되는 네트워크 인터페이스(1170)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(1110)는 중앙 처리 장치 또는 메모리(1130)나 스토리지(1160)에 저장된 프로세싱 인스트럭션들을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1130) 및 스토리지(1160)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체일 수 있다. 예를 들어, 메모리는 ROM(1131)이나 RAM(1132)을 포함할 수 있다.19, the user interface device 10, the standard building profile storage device 20, and the building analysis apparatus 100 according to an embodiment of the present invention may be installed in a computer system 1100 ). &Lt; / RTI > 19, the computer system 1100 includes one or more processors 1110, a memory 1130, a user interface input device 1140, a user interface output device 1150, And storage 1160. In addition, the computer system 1100 may further include a network interface 1170 connected to the network 1180. Processor 1110 may be a central processing unit or a semiconductor device that executes memory 1130 or processing instructions stored in storage 1160. Memory 1130 and storage 1160 can be various types of volatile or non-volatile storage media. For example, the memory may include ROM 1131 or RAM 1132.

이상에서와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 건물 분석 장치 및 방법은 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.As described above, the building analysis apparatus and method according to an embodiment of the present invention are not limited to the configuration and method of the embodiments described above, but the embodiments may be modified in various ways, All or some of the embodiments may be selectively combined.

10: 유저 인터페이스 장치 11: 건물 정보 생성부
11a: 건물 속성 정보 입력부 11b: 건물 상태 정보 입력부
11c: XML 처리부 12: 분석 결과 출력부
12a: 프로파일 정보 출력부 12b: 비교 결과 출력부
12c: ECM 추천부 20: 표준 건물 프로파일 저장 장치
21: 표준 건물 속성 정보 데이터베이스부
22: 표준 건물 상태 정보 데이터베이스부
23: 시물레이션부
24: 표준 건물 프로파일 데이터베이스부
100: 건물 분석 장치 110: 설정부
111: 분석 대상 세부 정보 설정부 112: 세부 정보 별 가중치 설정부
113: 비교 대상 프로파일 설정부 120: 계산부
121: 메인 계산부 122: 거리 계산부
130: 출력부 131: 비교 대상 프로파일 목록 출력부
132: 프로파일 별 비교 결과 출력부
133: 프로파일 별 ECM 출력부
1100: 컴퓨터 시스템 1110: 프로세서
1120: 버스 1130: 메모리
1131: 롬 1132: 램
1140: 사용자 인터페이스 입력 장치
1150: 사용자 인터페이스 출력 장치
1160: 스토리지 1170: 네트워크 인터페이스
1180: 네트워크10: User interface device 11: Building information generating unit
11a: Building property information inputting section 11b: Building state information inputting section
11c: XML processing unit 12: Analysis result output unit
12a: profile information output unit 12b: comparison result output unit
12c: ECM recommendation unit 20: Standard building profile storage device
21: Standard building property information database part
22: Standard building status information database unit
23: Simulation section
24: Standard building profile database part
100: building analysis apparatus 110: setting section
111: Detailed information setting part for analysis target part 112: Weight setting part for detail information
113: comparison target profile setting unit 120:
121: main calculation unit 122: distance calculation unit
130: output unit 131: comparison target profile list output unit
132: Comparison result output for each profile
133: ECM output by profile
1100: Computer system 1110: Processor
1120: bus 1130: memory
1131: ROM 1132: RAM
1140: User interface input device
1150: User interface output device
1160: Storage 1170: Network Interface
1180: Network

Claims

A setting unit configured to perform an analysis setting for performing a building analysis of a target building;
A calculation unit for obtaining the information of the target building and the information of the standard building according to the analysis setting, calculating a distance value based on the similarity, and generating an analysis result of the target building using the distance value; And
An output unit for outputting an analysis result of the target building;
Wherein the building analysis apparatus comprises:

The method according to claim 1,
The information of the target building
Wherein the building information model corresponds to a building information model created using the target building property information and the target building state information of the target building.

The method according to claim 1,
The information of the standard building
Wherein the standard building property information corresponds to a standard building profile generated using standard building property information and standard building state information for comparing the similarity with the target building.

The method of claim 3,
The standard building profile
And a building energy usage prediction result is combined with the standard building property information and the standard building state information.

The method of claim 4,
The result of the building energy use prediction
And building energy simulation is performed on the data combination in which the standard building property information and the standard building state information are combined.

The method according to claim 1,
The calculation unit
And calculates a distance value based on a degree of similarity between the building information model of the target building and the representative profiles representative of the building group among the standard building profiles of the standard building.

The method of claim 6,
The calculation unit
And selects a building group of a representative profile in which the distance value is equal to or less than a preset value.

The method of claim 7,
The calculation unit
Wherein the analysis result is generated by calculating a distance value based on a degree of similarity between standard building profiles included in a building group of the selected representative profile and a building information model of the target building.

The method of claim 8,
The calculation unit
Wherein a distance value based on the similarity is calculated by using at least one of scaling information and a weight on a value obtained by comparing detailed information of the building information model of the target building and the detail information of the building information model of the standard building.

The method of claim 9,
The calculation unit
Wherein the local information scaling value is calculated using a ratio of the detailed information values of the target building and the standard building and a weight value.

The method of claim 10,
The calculation unit
And the global information scaling value is calculated by multiplying the local information scaling values calculated for each detailed information value.

The method of claim 11,
The calculation unit
Wherein the local information distance value is calculated using a distance calculation formula based on the type of the detailed information value.

The method of claim 12,
The calculation unit
Wherein when the type of the detailed information value is a character value (String), the local information distance value is calculated according to whether character values are matched between the two detailed information values using the XOR function.

The method of claim 12,
The calculation unit
Wherein the local information distance value is calculated by multiplying the difference value between the two detailed information values by a weight value when the type of the detailed information value is a numerical value.

The method of claim 12,
The calculation unit
Wherein the local information distance value for the data set is calculated using a Minkowski distance calculation algorithm when the type of the detailed information value is a dataset.

The method of claim 12,
The calculation unit
And calculates a global information distance value for a data set of local information distance values calculated for each of the detailed information values using a Minkowski Distance calculation algorithm.

The method according to claim 1,
The output
And provides an Energy Conservation Measure (ECM) of the target building based on the analysis result.

A method of using a building analysis apparatus,
Performing an analysis setting for performing a building analysis of a target building;
Acquiring information of the target building and information of the standard building according to the analysis setting, calculating a distance value based on the similarity, and generating an analysis result of the target building using the distance value; And
Outputting an analysis result of the target building;
Wherein the building analysis method comprises the steps of:

19. The method of claim 18,
The step of generating the analysis result
Wherein the distance value based on the degree of similarity is calculated by using at least one of scaling information and a weight on a value obtained by comparing detailed information of the building information model of the target building and the detailed information of the building information model of the standard building.

The method of claim 19,
The step of generating the analysis result
And calculating a distance value based on the similarity using a distance calculation formula based on the kind of the detailed information value.