Korea's facility horticultural heating costs account for a high proportion. Therefore, it is the most important factor to consider in greenhouse construction. It is important to assess the heating load of greenhouses. But there is not much data from the weather station. This study determined the heating load for each segmented area using the spatial correction method. The heating degeneration calculated from standard weather data (AHDH and BHDH) and total weather data (CHDH and DHDH) is consistent. However, there was a big difference between AHDH and DHDH. Therefore, the updated heating load data for each region is needed. Each of the four types of set temperatures (8℃, 12℃, 16℃, 20℃) was provided, and the heating temperature setpoint (℃) for each region of 168 cities and counties was presented. As a result of the analysis, the reliability of about 99% was confirmed in most of the regions suggested in this study. By using the calculated heating load for each region, it is possible to predict and utilize energy consumption and management costs.

모바일 기반 온실에너지 계산프로그램을 제작하기 위해 먼저 주요 단일 피복재 10종 및 보온재 16종에 대한 열관류율 측정하였다. 또한 피복 및 보온재를 이중 및 삼중으로 다층 설치할 때 열관류율 추정을 위하여 이중 설치시 24조합, 삼중설치 시 59조합에 대한 열관류율을 핫박스를 이용하여 측정하였다. 단일 피복재에서는 PE필름(0.08mm) 대비 PO필름(0.15mm) 이 가장 열관류율이 가장 작고 열절감율이 가장 큰 것으로 나타났다. 단일 보온재에서는 열관류율에서는 외피가 있는 5겹 의 다겹보온커튼이 가장 보온력이 좋은 것으로 나타났다. 또한 단일자재에 대한 열관류율 값과 열저항값을 이용한 피복 및 보온재의 다층설치시의 총 열관류율 값을 산정하였고 실측 값과의 오차를 보정하는 선형회귀식을 도출하였다. 단일재료의 열관류율값에 의한 피복 및 보온재의 다층설치시 열관류율 추정 모형을 개발한 결과 모형평가지수가 0.90(0.5 이상일 때 양호)으로 나타나 추정치가 실측치를 매우 잘 재현 하고 있는 것으로 나타났다. 또한 시험온실을 통한 실증시험결과 예측된 열절감율이 실측치보다 상대오차 2%로 작게 나타나는 것으로 평가되었다. 이러한 연구결과를 기반으로 모바일 기반의 온실 에너지계산 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 HTML5 표준 웹 기반 모바일 웹 애플리케이션으로 구현하였으며 N-Screen 지원을 통해 다양한 모바일 장치 및 PC 브라우 저에서 동작이 가능하게 제작되었다. 또한 온실 피복(12종) 및 보온재(16종)의 조합별 열관류율 및 난방부하계수를 제공 하여 농민이 모바일로 온실 위치, 형태 및 피복·보온재 등을 반영한 최대 주야간 냉난방부하 및 기간 난방부하를 산정할 수 있다. 대상 온실의 에너지 소비량에 대한 평가가 가능하며 온실의 지역 및 형태에 따라 피복 및 보온재의 최적 선택으로 에너지 절감형 온실 설계가 가능할 것으로 판단되었다.

온실의 냉난방부하 산정을 위해 설계자가 선택해야할 주요 변수들에 대하여, 이들 설계 변수가 냉난방부하에 미치는 영향을 평가하기 위해서 각각의 설계 변수값을 변화시키면서 시뮬레이션을 실시하였으며, 이를 바탕으로 특별히 선택에 주의를 기울여야 할 설계 변수를 제안하였다. 난방부하에 가장 큰 영향을 미치는 설계 변수는 피복재의 열관류율이고, 다음으로 설계외기온인 것으로 나타났다. 연동수에 따른 설계 변수의 영향은 차이가 거의 없는 것으로 나타났다. 단동 온실의 경우에는 지중전열 관련 설계 변수의 영향을 무시할 수 없을 것으로 생각되지만, 연동 온실의 경우에는 지중전열 관련 변수 및 틈새환기율의 영향이 미미한 것으로 판단되었다. 냉방부하에 가장 큰 영향을 미치는 설계 변수는 온실내로 유입되는 일사량과 증발산계수이고, 다음으로 실내외 기온차, 환기율인 것으로 나타났다. 설계 변수의 영향은 단동 온실과 연동 온실에서 큰 차이를 보였으나, 연동수에 따른 차이는 거의 없는 것으로 나타났다. 피복재의 열관류율은 단동 온실이나 연동 온실 모두 영향이 미미한 것으로 나타났지만, 실내외 기온차 및 환기율의 경우에는 냉방부하에 미치는 영향을 무시할 수 없을 것으로 생각되며, 특히 연동 온실에서 그 영향이 더 큰 것으로 판단되었다. 냉방부하를 산정할 때 실내 목표온도를 낮게 설정할수록 설계 변수의 선택에 신중해야 한다. 특히, 실내 목표온도를 외기온 보다 낮게 설정하면 환기율 및 열관류율 값이 냉방부하를 증가시키는 방향으로 바뀌므로 더욱 주의해야 한다. 환기율이 낮을 때는 설계 변수 중 설계일사량과 증발산계수의 선택에 주의해야 하고, 환기율이 높을 때는 실내 설정온도와 설계외기온의 선택에 신중을 기해야 한다.

우리나라 각 지역별 온실의 기간난방부하 산정용 난방 적산온도 자료를 구축하기 위해서는 표준기상데이터가 필요하다. 그러나 국내에는 서울과 6대 광역시 등 7개 지역만 표준기상데이터가 제공되고 있어서 이를 대체할 수 있는 방법을 찾아야 한다. 전국적으로 이용이 가능한 기상자료는 기상청의 일별 평년값 자료 및 30년 (1981~2010)간 매 시각 전체 기상자료이므로 이를 이용하여 난방디그리아워와 난방디그리데이를 구하였다. 표준기상데이터가 있는 7개 지역을 대상으로 평년값 자료 및 전체 기상자료를 사용하여 구한 난방디그리데이와 난방디그리아워를 표준기상데이터를 사용하여 구한 결과와 비교하였다. 전체 기상자료를 이용하여 기본식으로 구한 난방디그리아워의 평균값이 표준기상데이터로 구한 것과 잘 일치하는 것으로 나타났다. 또한 평년값을 이용하여 수정 Mihara식으로 구한 난방디그리아워도 표준기상데이터로 구한 것과 거의 비슷한 경향을 보였다. 이에 비하여 평년값을 이용하여 Mihara식으로 구한 난방디그리 아워는 표준기상데이터로 구한 것 보다 훨씬 작았고 전체 기상자료의 최소값에 가까운 것으로 나타났다. 난방 디그리아워와 동일한 단위로 환산했을 때, 난방 설정온도가 높을 경우에는 난방디그리데이와 난방디그리아워의 차이가 별로 없었으나, 설정온도가 낮을 경우에는 난방디그리데이 방식이 난방디그리아워 방식보다 지역에 따라 3~26%나 작게 나타나는 것으로 분석되었다. 난방디그리데 이는 평년값을 이용하여 기본식으로 구할 수 있기 때문에 간편한 방법이지만 설정온도가 낮을 경우 오차가 크게 발생되므로 난방디그리아워 방식이 더 합리적인 방법으로 판단된다. 결론적으로 온실의 환경설계용 기상자료 구축에 서 난방적산온도는 평년값과 동일한 30년간의 시간별 기상자료를 이용하여 매년 난방디그리아워를 구하고 전체 자료기간의 평균값을 설계 자료로 활용할 것을 제안한다. 또한 최대 및 최소 난방디그리아워 자료를 제공함으로써 기상상황에 따른 에너지 소비량 예측 및 경제성 평가에 활용할 수 있도록 할 필요가 있을 것으로 판단된다.

기상청에서 제공하는 전체 기상자료와 평년값 자료 및 태양에너지학회에서 제공하는 표준기상데이터를 이용하여 위험률별 난방설계용 외기온과 상대습도, 냉방설계용 건구온도, 습구온도 및 일사량 자료를 분석하였다. 표준 기상데이터는 평균에 가장 가까운 대표성을 갖는 1개년의 데이터로 가공 처리한 매시간별 기상자료이고, 평년 값 자료는 30년(1981~2010년) 평균 일별 기상자료이며, 전체 기상자료는 평년값과 동일기간의 매시간별 기상자료이다. 일부 분석방법은 평년값 자료를 이용하는 경우도 있지만 대부분 매시간별 기상자료가 필요하고 대표성을 갖기 위해서는 표준기상데이터를 이용하는 것이 가장 적합하다. 그러나 현재 표준기상데이터는 서울과 6대 광역시 등 7개 지역만 제공되고 있기 때문에 전국을 커버 할 수 있는 지역별 온실 환경설계용 기상자료의 구축에는 전체 기상자료를 이용할 수밖에 없다. 따라서 본 연구에서는 표준기상데이터가 제공되고 있는 7개 지역을 대상으로 전체 기상자료 및 평년값 자료를 이용한 방법으로 분석하여 표준기상데이터로 구한 값과 비교 검토하였다. 위험률별 설계 기상자료는 전체 기상자료를 이용하여 구한 평균값이 표준기상데이터로 구한 결과와 잘 일치하였다. 따라서 표준기상데이터가 없는 지역의 위험률별 설계용 기상자료는 전체 기상자료를 이용하여 구하고, 전체자료 기간의 평균값을 온실의 환경설계 기준으로 사용하며, 최대값과 최소값을 제공함으로써 참고자료로 활용할 수 있도록 하는 것이 합리적인 방법으로 판단된다. 최근의 기후변화 문제로 냉난방 설계기온의 지 속적인 변화가 예상되므로 이에 대응하기 위해서는 전문 가들로 구성된 온실설계위원회와 같은 기구의 설치가 절실히 요청된다. 위원회에서는 자료기간 및 분석방법에 대한 기준을 설정하고, 최소한 10년 간격의 정기적인 검토를 통하여 기상자료를 분석하고 온실설계기준 및 가이드라인을 제공할 필요가 있다.

The Laplace Transform solution is used as a mathematical model to analyse the thermal performance of the building constructed using different wall materials. The solution obtained from Laplace Transform is an analytical solution of an one dimensional, linear, partial differential equation for wall temperature profiles and room air temperatures. The main purpose of the study is showing the detail of obtaining solution process of the Laplace Transform. This study is conducted using weather data from two different locations in Korea: Seoul, Busan for both winter and summer conditions. A comparison is made for the cases of an onoff controller and a proportional controller. The weather data are processed to yield hourly average monthly values. Energy consumption load is well calculated from the solution. The result shows that there is an effect of mass on the thermal performance of heavily constructed house in mild weather conditions such as Busan. Building using proportional control experience a higher comfort level in a comparison of building using on-off control.

As the balcony expansion of residential building was legalized, the expansion generation is tend to increased continuously of existing residential building or condominium complex. But balcony is the service area. So, it is worried about defect occurrence of extension construction because thermal insulation effect is insufficient to balcony installed an aluminum sash. Therefore, it is desired the method to minimize the damage of performance improvement of the windows which has an influence directly on the performance defect. See-through a-si is effective to reduce the cooling loads and sunlight, to produce the electricity by installing a-si at the wall and windows of residential building. This paper has predicted producing electricity and have analyzed heating/cooling load based on balcony expansion and building-integrated PV installation in residential building.

본 연구는 조조가온기간이 시설오이의 생육과 수량 및 난방부하에 미치는 영향을 구명하고자, 일출전에 난방온도를 올려서 12℃에서 16℃로 올려서 가온하는 기간을 2시간, 1시간 및 0시간을 비교하였다. 보온커텐을 열기 직전(08:50~09:00)의 엽온은 조조가온을 하지 않는 것에 비해 1시간 가온이 3.3℃, 2시간 가온이 4.1℃각각 높았다. 오이 잎의 광합성, 기공전도도 및 증산량은 2시간 조조가온이 가장 좋았으나 1시간 가온과의 차이가 근소하였고 조조가온을 하지 않은 것은 현저히 감소하였다. 오이 잎의 무기성분함량은 유의적 차이는 없었으나 2시간, 1시간, 0시간 순으로 높은 경향이었다. 정식 이후의 초기생육은 1시간과 2시간 가온이 비슷하게 빨랐으나 조조가온을 하지 않는 것은 현저히 저조하였다. 과실 수량은 조조가온을 하지 않는 것에 비해 1시간 가온이 11%, 2시간 가온이 15% 각각 증가되었다. 연료소모량은 조조가온하지 않는 것에 비해 1시간 가온이 12%, 2시간 가온이 22% 각각 많았다. 생산물의 증수량과 연료소모량을 감안할 때 조조 가온하지 않는 것에 비해 가온한 것이 경영상 유리하였다.