Occupant Diversity Analysis for Reliable Modeling of Occupant Behavior

Abstract

재실자 행동은 건물 에너지 시뮬레이션에서 주요한 불확실성 요소 중 하나로 간주되며, 건물 내 재실자의 다양한 행동 양상을 정확하게 모델링하는 것은 건물 내 환경 제어와 에너지 수요 예측을 위하여 필수적이다. 이 연구는 건물 내 재실자 행동의 다양성이 재실자 모델링에서 미치는 영향을 조사하고자 한다. 이를 위하여 이전 연구들에서 제안된 재실자 행동 모델링 접근 방식들을 검토하고, 건물 에너지 시뮬레이션에서의 재현성과 복제성을 어떻게 보완할 수 있는지에 대해 탐구한다. 이를 위해 본 연구에서는 서울시 소재 3개의 주거 건물에서 31개 세대를 선정하여 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터는 재실자의 재실 상태, 창문 상태, 조명 스위치, 에어컨 스위치, 보일러 스위치의 다양한 재실자 행동 유형 데이터와 함께, 실내 및 실외 온도, 습도, 이산화탄소 농도, 미세먼지 농도, 조도의 재실자 행동에 영향을 미치는 환경 데이터도 수집되었다. 연구 결과, 재실자의 재실 상태는 짧은 측정 기간 동안 특정 가구에서 무작위한 이동 패턴을 보였으며, 이는 재실자 행동의 시간적 다양성을 나타내는 것으로 해석 가능하다. 재실자 재실 상태 예측의 정확도는 세대마다 큰 차이를 보이며, 신뢰할 수 있는 재실자 행동 모델을 구현하기 위해서는 공간적 다양성 측면에서 특정 재실자 및 건물/공간에 대한 적용 가능성을 평가하는 것이 필요하다. 또한, 창문 조절 행동에 대한 특성 영향 분석 결과 각 세대는 창문 사용에 대한 개인적인 선호가 존재하며, 일반적인 접근 방식보다는 세대별 맞춤형 모델이 필요함을 시사한다. 창문 조절 행동에 영향을 미치는 요인은 단일 환경 변수에만 근거할 수 없으며, 환경, 비환경 및 알려지지 않은 요소들의 조합이 영향을 미친다. 마지막으로, 행동 유형 간 차이가 크게 나타났다. 서로 다른 행동 유형 간에는 세대에 따라 종속성의 정도가 다르며, 이는 각 세대들의 다양한 관점과 사용자의 에너지 유효성을 나타낸다. 본 논문에서는 건물 에너지 시뮬레이션에서 재실자 행동 모델링으로 인한 성능 차이의 원인을 분석하였다. 연구 결과는 재실자의 시간적, 공간적, 행동적 다양성을 고려하는 것이 건물 에너지 시뮬레이션의 정확성과 효과성을 향상시키는데 중요함을 강조한다. 앞으로의 재실자 연구는 이러한 결과를 바탕으로 재실자 다양성을 포함한 더 신뢰성 있고 재현 가능한 재실자 모델을 개발할 수 있을 것이다. 이를 통해 건물의 실제 에너지 사용과 시뮬레이션 결과의 일치를 높일 수 있는 재실자 행동 이해에 기여할 것으로 기대된다.

Occupant behavior (OB) plays a crucial role in building performance simulations, but its complexity and variability pose challenges for accurate modeling. This thesis emphasizes the importance of reproducibility and replicability in OB models and explores the impact of occupant diversity on building energy control and prediction. Three types of occupant diversity are identified: temporal, spatial, and behavioral. In this thesis, in-situ experiments were conducted in three residential buildings in Seoul, South Korea, involving 31 households to investigate occupant diversity. Various aspects of occupant behavior, including occupant presence, window state, light switch, AC switch, and Boiler switch, as well as indoor and outdoor environmental data were collected. The results showed significant temporal diversity in occupant presence, highlighting the need for considering the temporal variability of behavior in OB models. The analysis of window adjustment behavior revealed individual preferences and the influence of multiple factors. Furthermore, variations in behavior types among households demonstrated diverse perspectives on indoor environment control and energy conservation. To address the performance gap in building simulations resulting from occupant behavior modeling, this research underscores the importance of considering occupant diversity to improve the accuracy and effectiveness of building performance simulations. Future research should focus on developing more reliable and reproducible occupant models incorporating occupant diversity, bridging the gap between actual and simulated building energy use.