이 연구 주제는 건물의 에너지 소비 특성을 정량적으로 이해하고 예측하기 위해 물리 기반 모델과 데이터 기반 기법을 결합하는 데 초점을 둔다. 연구실은 주거 및 비주거 건축물을 대상으로 냉난방, 환기, 급탕, 조명, 전력 사용 패턴을 분석하며, 실제 운영 조건을 반영한 고정밀 건물에너지 모델을 구축한다. 이를 통해 설계 단계의 성능 예측뿐 아니라 운영 단계의 에너지 절감 가능성, 설비 개선 효과, 정책 평가까지 연결되는 통합적 분석 체계를 지향한다. 특히 이 분야에서 연구실은 건물 포트폴리오 단위의 이질성을 효율적으로 반영하는 모델링, 민감도 분석, 불확실성 분석, 베이시안 보정 등 고도화된 방법론을 적극 활용한다. 개별 건물의 세부 정보를 모두 확보하기 어려운 현실을 고려하여, 핵심 입력변수의 중요도를 식별하고 제한된 데이터로도 신뢰도 높은 예측이 가능하도록 모델 구조를 최적화한다. 이러한 접근은 실제 대학 캠퍼스, 도시 건물군, 대규모 자산 관리 환경에서 적용성이 높으며, 모델 정확도와 실무 효율성의 균형을 맞추는 데 강점이 있다. 이 연구는 궁극적으로 건물부문의 탄소중립과 에너지 전환을 가속하는 기반기술로 이어진다. 건물에너지 소비 데이터의 통합관리, 성능 평가 지표 개발, 에너지 수요 프로파일 예측, 리트로핏 및 설계 대안 비교 등은 정부의 2050 탄소중립 전략과도 직접적으로 연결된다. 따라서 본 연구실의 건물에너지 모델링 및 시뮬레이션 연구는 학술적으로는 건물 성능 예측의 정밀도를 높이고, 산업적으로는 설계·운영 최적화 솔루션을 제공하며, 사회적으로는 저탄소 건축환경 조성에 기여하는 핵심 축이라 할 수 있다.

이 연구 주제는 기후변화와 도시화로 인해 심화되는 열섬현상과 미기후 문제를 정밀하게 분석하고 예측하는 데 중점을 둔다. 연구실은 도시 공간구조, 건물 밀집도, 토지이용, 기상요인, 바람길, 표면 특성 등 다양한 도시 인자를 통합하여 거리 수준과 도시 단위의 열환경을 해석한다. 단순한 평균 기온 예측을 넘어, 실제 도시의 복잡한 공간적 이질성을 반영한 3차원 도시 열환경 예측 시스템을 개발함으로써 보다 현실적인 도시환경 평가를 수행한다. 방법론적으로는 빅데이터, 시공간 모델링, 랜덤포레스트, SHAP 해석기법, 지역기후모델 등이 활용된다. 연구실은 도시 요인과 기상 요인이 거리 수준 열환경에 미치는 복합적 관계를 설명 가능 인공지능 기반으로 분석하고, 어떤 변수가 열섬 강도 형성에 더 큰 영향을 주는지 정량화한다. 또한 미기후와 에너지 소비의 상호작용까지 고려하여, 도시환경 변화가 건물 에너지 수요와 보행 환경에 미치는 영향을 함께 파악하려는 통합적 접근을 취한다. 이 연구는 도시 설계, 기후적응 정책, 공공보건 대응 측면에서 큰 의미를 지닌다. 고해상도 열환경 예측은 폭염 취약지역 식별, 녹지 및 차열 전략 수립, 보행자 환경 개선, 지역 맞춤형 기후적응 인프라 계획에 직접 활용될 수 있다. 결과적으로 연구실의 도시 열환경 및 미기후 연구는 지속가능한 도시 설계와 기후 회복력 향상을 위한 과학적 의사결정 기반을 제공하며, 건물·도시·환경을 연결하는 융합 연구의 대표 분야로 자리잡고 있다.

이 연구 주제는 건물 및 커뮤니티 차원의 에너지 수요를 데이터 기반으로 예측하고, 이를 바탕으로 넷제로 및 탄소중립 운영 전략을 개발하는 데 초점을 맞춘다. 연구실은 전력, 급탕, 냉난방 부하와 같은 다양한 수요를 대상으로 시계열 패턴과 사용자 변동성을 반영한 통계적·확률적 모델을 개발한다. 특히 특허로도 이어진 주거 커뮤니티 및 비주거 건축물의 부하 예측 기술은 실제 운영환경에서 활용 가능한 수준의 실용성을 보여준다. 이 분야에서는 다원적 데이터 통합이 핵심이다. 연구실은 건물 유형, 면적, 용도, 운영 스케줄, 외기조건, 에너지 사용 이력 등 여러 출처의 데이터를 연계하여 수요 예측 정확도를 높인다. 또한 평균적인 부하 수준뿐 아니라 시간대별 프로파일과 세대별 변동성까지 반영함으로써, 실제 현장에서 필요한 운영계획 수립과 설비 용량 산정, 에너지 자원 배분, 이상 패턴 탐지까지 가능하게 한다. 이러한 정교한 예측은 신재생에너지와 저장시스템이 결합된 건물 커뮤니티 운영에서 특히 중요하다. 궁극적으로 이 연구는 플러스에너지빌딩, 제로에너지빌딩, 신재생에너지 기반 커뮤니티의 설계 및 운영 최적화로 확장된다. 건물부문 탄소중립을 위해서는 개별 기술의 성능 향상뿐 아니라 데이터 기반 운영전략과 통합관리 체계가 필요하며, 연구실은 바로 이 지점을 중점적으로 다룬다. 따라서 본 연구는 에너지 수요의 예측 가능성을 높여 탄소배출 저감, 운영비 절감, 재생에너지 활용 극대화, 정책 이행 지원이라는 복합적 효과를 동시에 실현하는 데 기여한다.