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신민재 연구실
한양대학교 건축학부 신민재 교수
건물에너지모델링
HVAC 제어
딥러닝 기반 모델링
연구 영역
기본 정보
논문·특허
과제
구성원

신민재 연구실

한양대학교 건축학부 신민재 교수

신민재 연구실은 건물 에너지모델링을 기반으로 건물 성능을 예측하고 평가·제어하는 연구를 수행합니다. 딥 강화학습을 활용한 HVAC 운전 전략과 열적 조닝 자동화 기술을 통해 수요대응형 운전을 구성합니다. 또한 UAV 영상 기반 딥러닝으로 건물 형상과 3D 모델을 자동화하여 에너지 시뮬레이션 입력을 고도화합니다. 외피의 열전달 특성은 현장 측정 기반 U-value 산정 방법으로 검토하고, 파사드 반사 일사에 의한 GLARE 평가 지표의 적용 한계를 분석합니다. 기후 변화 시나리오와 미래 기상 자료를 연계해 냉난방 부하와 완화 방안까지 함께 다룹니다.

건물에너지모델링HVAC 제어딥러닝 기반 모델링열적 조닝UAV 기반 3D 모델링
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AI 기반 건물 에너지 성능평가 및 HVAC 제어 연구 thumbnail
AI 기반 건물 에너지 성능평가 및 HVAC 제어 연구
AI-driven Building Energy Performance Evaluation and HVAC Control Research
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
5
논문 전체보기
1
Article
|
·
인용수 1
·
2025
Automated building geometry modeling using UAV imagery and deep learning for energy simulation
Yeeun Kim, Jonghyeon Yoon, Sanghyo Lee, Minjae Shin
IF 7.4 (2025)
Journal of Building Engineering
https://doi.org/10.1016/j.jobe.2025.114949
Facade
Point cloud
Deep learning
Geospatial analysis
Key (lock)
Lidar
Building model
Energy (signal processing)
Cluster analysis
Building energy simulation
2
Article
|
·
인용수 1
·
2025
Reflected solar glare from building facades: A critical review of assessment methodologies
Jisoo Lee, Hyoungsub Kim, Eunkyung Lim, Minjae Shin, Jae Yong Suk
IF 7.6 (2025)
Building and Environment
https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2025.113902
GLARE
Daylight
Daylighting
Perception
Property (philosophy)
Field (mathematics)
High-dynamic-range imaging
3
Review
|
인용수 18
·
2024
A Comprehensive Review of Thermal Transmittance Assessments of Building Envelopes
Ahhyun Song, Yeeun Kim, Se Jin Hwang, Minjae Shin, Sanghyo Lee
IF 3.1 (2024)
Buildings
건물의 에너지 효율을 향상시키는 것은 지구 온난화에 대응하려는 노력의 중요한 요소이다. 건물 외피의 열적 성능은 에너지 성능에 영향을 미치는 가장 중요한 열적·물리적 특성이다. 따라서 건물 외피의 열적 성능을 파악하는 것은 효과적인 에너지 절감 조치를 적용하는 데 필수적이다. U값(U-value)은 건물 외피의 열적 성능을 정량적으로 나타내는 정량적 지표이다. U값을 산정하기 위한 방법은 측정 캠페인 없이 건물 정보를 활용하는 수동적(passive) 방법과, 현장(in situ)에서 측정하는 능동적(active) 방법으로 크게 분류된다. 본 논문은 건물 외피의 실제 U값을 결정하기 위해 사용된 가장 흔히 이용되는 방법과 선행 연구의 실험 결과를 검토하고 평가한다. 이에 따라 본 논문은 실험실 측정은 제외하고 현장(field) 측정 연구에만 초점을 맞춘다. U값을 산정하는 데 사용되는 기존 방법을 비교하는 것은 연구자들이 적절한 현장 측정 방법과 향후 연구 방향을 선택하는 데 도움을 줄 수 있다.
https://doi.org/10.3390/buildings14103304
Transmittance
Thermal transmittance
Thermal
Architectural engineering
Building envelope
Materials science
Aerospace engineering
Environmental science
Computer science
Engineering physics
최신 정부 과제
5
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1
2025년 8월-2027년 8월
|64,094,000
AI 기반 비주기적 재실자 행동 패턴 예측 모델 개발 및 동적 재실자 프로필 구축에 관한 연구
AI 기반 비주기적 재실자 행동 예측 모델을 개발하고, 이를 통해 동적 재실자 프로필을 구축하여 건물 에너지 시스템의 정밀 제어 기반을 마련함.
건물
재실자중심건물제어
비주기적 재실자 행동 패턴
동적 재실자 프로필
인공지능
2
2025년 3월-2029년 12월
|1,610,000,000
한국형 건축물 에너지 성능평가 고도화 기술개발
고성능/고효율 ZEB 3등급 공동주택 핵심 기술 확보 및 확산 기반 구축을 위한 건축물 에너지 성능평가 고도화 기술 개발4 DB구축, 3 용도프로필, 8 평가 알고리즘 (5 설비, 3 신재생에너지), 1 수요대응
건물에너지 성능평가
고층형 공동주택
제로에너지건축물 인증
시스템 평가 알고리즘
데이터베이스
3
2025년 3월-2029년 12월
|270,000,000
한국형 건축물 에너지 성능평가 고도화 기술개발
고성능/고효율 ZEB 3등급 공동주택 핵심 기술 확보 및 확산 기반 구축을 위한 건축물 에너지 성능평가 고도화 기술 개발4 DB구축, 3 용도프로필, 8 평가 알고리즘 (5 설비, 3 신재생에너지), 1 수요대응
건물에너지 성능평가
고층형 공동주택
제로에너지건축물 인증
시스템 평가 알고리즘
데이터베이스