힘들구먼… 

B-HILS


​Info.

  • B-HILS: Development of a Hardware in the Loop Simulation Testbed for Dynamic Performance Evaluation of Building Energy Systems under Realistic Boundary Conditions

​Status 

  • Phase 2 (2026.01 ~ 2030.12) :
    • WG2 Leader: 넷제로 에너지 시스템 (열원/TES, 환기, 외피) 동적 성능 평가 기술 개발
  • Phase 1 (2024.6 ~ 2025.1) :
    • ​R&D scoping study: 넷제로 빌딩 구현 기술의 하드웨어인더루프(HIL) 기반 초혁신 실검증 기술 개발(기획제안: 임한솔, 김덕우, 안기언), 원내 주요사업  기획​

Relevant Publications ​

  • on going…

Project-DataNet

(Previous name: Project-Data Weaver)


​Info.

  • Development of a data framework for integrating bulding energy datasets and applications to accelerate carbon neutrality in the building sector.
    • WG1: Linkage and integration of 22+ datasets (building energy usage, buliding registry, energy use influence factors)
    • WG2: Optimal maintenance technology for unstructured data.
    • WG3: Evidence-based building energy performance evaluation methodology.
    • WG4: Next-generation data management system and application services.​

​Status 

News Articles 

Relevant Publications ​

  1. Kim, H. G., Shin, H. R., Chu, H. G., Yi, D. H., Park, S. L., Kim, D. S., Lim, H. W., Yoon, S. M., Kim, E. J., Joe, J. W., Kim, S. S., Ahn, H. U., Heo, Y., Yang, I.-H., & Kim, D.-W. (2026). DataNet: Linking multi-faceted building energy datasets for effective performance analysis at scale. Energy and Buildings. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2026.117886
  2. 황정윤, 김덕우, 임현우. (2026). 건물 에너지 분석을 위한 공공데이터 기반 단독형·단지형 건축물 분류 및 공간·속성 정보 통합. 대한건축학회논문집, 42(6), 283-290.
  3. Kim, H., Joo, H., Kim, D. W., & Heo, Y. (2026). Understanding end-use energy patterns in schools: Disaggregated EUI analysis with surrogate features and explainable machine learning. Journal of Building Engineering, 123, 115828. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2026.115828
  4. 김덕우. (2026). [권두언] 데이터 기반 한국형 건물에너지 실사용량 평가체계 개발. 그린빌딩 (한국그린빌딩협의회지), 27(2), 4–5.
  5. 주형빈, 김한주, 이동혁, 김덕우, 허연숙. (2026). [특집] 공공데이터 기반 공공도서관의 에너지 사용 특성과 카테고리별 영향 분석. 그린빌딩 (한국그린빌딩협의회지), 27(2), 37–45.
  6. 김한주, 주형빈, 김덕우, 허연숙. (2026). [특집] 공공데이터 공백 보완을 위한 대리변수 활용 교육시설 에너지 영향인자 분석. 그린빌딩 (한국그린빌딩협의회지), 27(2), 28–36.
  7. Yi, D.H., Choi, S., Kim, D.-W., Yoon, S., (2026). Quantifying urban building shading effect for data-driven building energy modeling. Building and Environment 289, 114011. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2025.114011
  8. ​Park, J., Choi, K., Mo, C.-H., Talib, A., Park, S., Kim, D.-W., Joe, J., 2025. Development of Evaluation Model for Building Energy Usage: Methodology Development and Case Study on Day-Care Centers in South Korea. Sustainability 17, 8339. https://doi.org/10.3390/su17188339
  9. Hwang, J., Lee, K., Lee, D., Kim, D.-W., Lim, H., (2025). Analysis of energy consumption impacts using public data-based building shape index: a case study of office buildings in Seoul. Journal of Building Engineering 114643. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2025.114643
  10. Sebin Choi, Dong Hyuk Yi, Deuk-Woo Kim, Sungmin Yoon, (2025). Multi-source data fusion-driven urban building energy modeling, Sustainable Cities and Society, Volume 123, 106283, ISSN 2210-6707, https://doi.org/10.1016/j.scs.2025.106283.​
  11. Kim, Hye Gi, Seung Eon Lee, and Deuk Woo Kim. 2024. “Impact of Calendarization on Change-Point Models.” Energy and Buildings 303 (January): 113803. doi:10.1016/j.enbuild.2023.113803.​
  12. ​신혜리, 김혜기, 김덕우. (2024). 데이터넷: 건물부문 탄소중립 가속화를 위한 건물 에너지 및 영향인자 정보의 통합관리 기반 구축 . 한국건축친환경설비학회 논문집, 18(6), 564-575.
  13. 김한주, 주형빈, 김덕우, 허연숙. (2024). 교육시설 에너지 벤치마킹을 위한 연간 기저 및 난방 에너지 영향 인자 분석 . 한국건축친환경설비학회 논문집, 18(6), 491-501.​
  14. ​최광원, 박진형, 김덕우, 조재완. (2024). 개방형 공공데이터를 활용한 영유아 시설의 에너지 소비 성능 평가를 위한 회귀 모델 개발 . 태양에너지(한국태양에너지학회 논문집), 44(6), 35-48.
  15. 김지형, 김선인, 박영준, 김덕우 김의종. (2024). 공동주택 비에너지 공공데이터와 용도별 연간 에너지 사용량 상관성 분석. 설비공학 논문집, 36(12), 606-618.
  16. 김어진, 최영, 송병권, 신혜리, 김덕우, 김용성. (2024). Performance Analysis of Kubernetes-Based Data Distribution Service. 한국통신학회논문지, 49(10), 1458-1465.
  17. 이동혁, 김덕우. (2024). 건물 음영 지표 개발용 데이터베이스 구축을 위한 GIS 기반 도시 단위 EnergyPlus 시뮬레이션. 한국건축친환경설비학회 논문집, 18(2), 85-97.
  18. 김덕우. (2024). [권두언] 탄소중립 가속화를 위한 건물 에너지 소비수준 평가 기술. 건축환경설비, 18(1), 4-4.
  19. 윤진하, 최준우, 김혜기, 신혜리, 김덕우. (2023). 기존건축물 에너지 성능 정보 데이터베이스 구축을 위한 데이터 스키마 제안. 대한건축학회논문집, 39(12), 181-192.
  20. 김덕우; 안기언; 이승언; 이동혁 (2022). 건물 외부 표면 도달 일사량 DB 구축 프레임워크 개발, 대한설비공학회 2022년도 하계학술발표대회 (2022-06)

From Observationality to Interventionality 

(Previous name: building energy benchmarking)


Info.

  • Causal Inference and Discovery:
    • ​on going …
  • Performance Indicators:
    • on going …
    • Cumulative frequency distributions of four performance indicators were developed for public buildings: (1) heating, (2) cooling, (3) base-load, and (4) total usage
    • Four performance indicators were added : (1) heating slope, (2) cooling slope, (3) heating change point, (4) cooling change point
  • Building use categories design :
    • Temporary categories for benchmarking :

Status 

  • Phase 3 (2023~2026): Multiple influence factors-based regression and benchmarking (with partial causal structure)
  • Phase 2 (2021~2022): Change-point regression parameter-based benchmarking
  • Phase 1 (2015~2020): Disaggregated (weather-sensitive and -insensitive) EUI-based energy benchmarking

 ​Relevant Publications 

  1. 김혜기, 추한경, 김덕우. (2026). 공공건축물 에너지 성능개선 대상 선별관리를 위한 지역·용도별 평가지표 기준값 도출. 한국건축친환경설비학회논문집, 20(1), 11-28. doi:10.22696/jkiaebs.20260002
  2. Chu, H.-G., Kim, H.-G., & Kim, D.-W. (2025). Causal Discovery and Validation in Summer Weather Data with a Conceptual Extension to Cooling Energy Use. Buildings, 15(23), 4248. https://doi.org/10.3390/buildings15234248  
  3. 유영서, 박철수, 김덕우, 안기언. (2025). 국내 사무소 건물의 준공연도와 냉난방 에너지 사용량에 대한 인과적 해석. 한국건축친환경설비학회논문집, 19(5), 262-272. doi:10.22696/jkiaebs.20250023
  4. 유영서, 박철수, 김덕우, 안기언. (2025). 인과추론 기반 국내 아파트 단열 강화의 난방에너지 절감 효과 분석. 한국건축친환경설비학회논문집, 19(5), 212-222. doi:10.22696/jkiaebs.20250019
  5. 추한경, 김혜기, 김덕우. (2025). 인과구조 식별 및 구조 신뢰성 검정: 기상 데이터 중심으로. 한국건축친환경설비학회논문집, 19(4), 149-159. doi:10.22696/jkiaebs.20250013
  6. 안기언, 김덕우, 김혜기. (2025). 데이터 기반 도시 건물 에너지 모델링(UBEM)을 위한 Intrinsic Degree Hour (IDH) 방법. 한국건축친환경설비학회논문집, 19(4), 180-190. doi:10.22696/jkiaebs.20250016
  7. 안기언, 김덕우, 김혜기. (2025). 월별 에너지와 시간 단위 외기온도 데이터를 이용한 건물 냉난방 부하 분리 분석. 한국건축친환경설비학회논문집, 19(4), 170-179. doi:10.22696/jkiaebs.20250015
  8. ​Lee, D., Lim, H., Lim, J., Kim, S., Yoon, S., Kim, D. W., & Shim, J. (2025). Analyzing energy signature of building retrofits using public data. Building and Environment, 113525.
  9. ​Park, J., Choi, K., Mo, C.-H., Talib, A., Park, S., Kim, D.-W., Joe, J., 2025. Development of Evaluation Model for Building Energy Usage: Methodology Development and Case Study on Day-Care Centers in South Korea. Sustainability 17, 8339. https://doi.org/10.3390/su17188339
  10. Yoo, Y.S., Shin, H., Kim, D.W. and Park, C.S. (2024). Performance Gap Analysis for Korean Building Energy Efficiency Certification, Energy and Buildings. Volume 314, 114294
  11. Kim HG, Lee SE, Kim D-W, (2024).  Impact of calendarization on change-point models, Energy and Buildings. Volume 303, 113803
  12. Kim D-W, Ahn K-U, Shin H, Lee S-E. Simplified Weather-Related Building Energy Disaggregation and Change-Point Regression: Heating and Cooling Energy Use Perspective. Buildings. 2022; 12(10):1717. https://doi.org/10.3390/buildings12101717
  13. Ahn KU, Kim D-W, Lee S-E, Chae C-U, Cho HM. Temporal Segmentation for the Estimation and Benchmarking of Heating and Cooling Energy in Commercial Buildings in Seoul, South Korea. Sustainability. 2022; 14(17):11095. https://doi.org/10.3390/su141711095
  14. 김덕우, 오세민, 양희연, 이승언. (2020). 공공건축물 에너지소비량 관리시스템(PEIS) 정보체계 프로토타입 개발 . 대한건축학회논문집, 36(09), 109-118.
  15. Kim, D.W., Kim, Y.M., Lee, S.E. (2019). Development of an energy benchmarking database based on cost-effective energy performance indicators: Case study on public buildings in South Korea, Energy and Buildings. Vol.191, pp.104-116

BE-Calen : Building Energy data calendarization

Info.

  • A program that adjusts each meter’s energy usage billing period to the first day (1) and last day (28, 30, 31) of calendar months.
  • URL: github.com/brainwt/BE-Calen

Status 

  • Phase 2 (2024): API features are in the works.
    Phase 1 (2023): Prototyping completed.

 ​Relevant Publications 

  1. Kim, Hye Gi, Seung Eon Lee, and Deuk Woo Kim. 2024. “Impact of Calendarization on Change-Point Models.” Energy and Buildings 303 (January): 113803. doi:10.1016/j.enbuild.2023.113803.
  2. 김혜기, 김덕우, 이승언, 김선숙. (2022). 건축물 에너지 사용 청구기간 조정에 따른 Change Point Linear Model 비교. 대한건축학회 학술발표대회 논문집, 42(2), 467-468

Building Stock Energy Modeling

(Previous name: Urban Building Energy Modeling)


Info.

  • The original title was ​entitled “Reference Building Energy Models For South Korea” (~ 2017)

Status 

  • Phase 2 (2022~2026) : Development of automated Individual building energy modeling tool based on open building footprints and building registry datasets
  • Phase 1 (2017~2021) : Framework design for building stock modeling with Bayesian calibration

 ​Relevant Publications 

  1. Sebin Choi, Dong Hyuk Yi, Deuk-Woo Kim, Sungmin Yoon, (2025). Multi-source data fusion-driven urban building energy modeling, Sustainable Cities and Society, Volume 123, 106283, ISSN 2210-6707, https://doi.org/10.1016/j.scs.2025.106283.
  2. ​Joe J, Min S, Oh S, Jung B, Kim YM, Kim DW, Lee SE, Yi DH. Development of Simplified Building Energy Prediction Model to Support Policymaking in South Korea—Case Study for Office Buildings. Sustainability. 2022; 14(10):6000. https://doi.org/10.3390/su14106000
  3. 이동혁, 고윤담, 유영서, 조형곤, 김덕우, 박철수. (2020). 지리정보시스템 기반 EnergyPlus parser 개발 . 추계학술발표대회, 81-82.​
  4. Deuk Woo Kim, Yu Min Kim, Dong-Hyuk Yi, Cheol Soo Park, Seung Eon Lee (2019), Modelling Of Non-Residential Building Stocks Based On End-Use Energy Consumption And Bayesian Calibration, Proceedings of the 16th IBPSA Conference (International Building Performance Simulation Association), Sep.2-4, Rome, Italy
  5. ​Deuk Woo Kim, Yu Min Kim, Sang Hoon Lee, Won Young Park, Young Jin Bok, Sung Kyun Ha, Seung Eon Lee (2017), Development of Reference Building Energy Models for South Korea, Proceedings of the 15th IBPSA Conference (International Building Performance Simulation Association), August 7-9, San francisco, USA
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