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기존의 방식에 따르면, 건물 에너지 등급 (e.g., operational rating or letter rating)을 산출함에 있어, 공간적 범위를 건물 레벨 (building level) 관점에서 접근하고, 시간적 범위를 연간 기반 (yearly-based)의 고정된 관점에서 다루고 있으며, 에너지 분석 단위를 총 에너지 소비량 (total energy consumption)로 정의하고 있다. 이러한 기존의 접근방식 (conventional approach)은 도시와 같은 거시적 관점에서 건물 에너지 효율을 평가하고 관리하기 위한 에너지 정책 (energy policy)을 수립하는데 주로 활용되어 왔다. 이러한 정책은, 특정 건물의 에너지 효율이 상대적으로 우수하거나 열등하다는 것을 에너지 등급 (energy rating)의 형태로 제시할 수 있다. 하지만, 해당 건물의 에너지 등급 (energy rating)이 도출된 구체적인 원인 (e.g., 공간별 에너지 소비 비율, 월별/요일별/시간대별 에너지 소비 패턴, 기기별 에너지 소비 비율 등)을 제시할 수 없기 때문에, 해당 건물의 에너지 효율을 개선하기 위한 구체적인 전략을 제시할 수 없다는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 본 특허에서는, 실시간 빅데이터를 활용하여, 건물 공간의 스케일어블 에너지 벤치마크 (scalable energy benchmark)를 개발하기 위한 새로운 방안을 제시하였다. 이러한 새로운 방안은 공간적 분포 (spatial distribution), 시간적 측면 (temporal aspect), 기기 구성 (equipment composition)의 3가지 관점에서 기존의 접근방식과 차별화된다. 첫째, 공간적 범위를 건물 레벨 (building level), 층 레벨 (floor level), 또는 조닝 레벨 (zoning level) 관점에서 접근하는 것이 아닌, 재실자가 생활하는 공간 레벨 (room level) 관점에서 접근한다. 둘째, 시간적 범위를 연간 기반 (yearly-based) 또는 월간 기반 (monthly-based)의 고정된 관점에서 다루는 것이 아닌, 재실자가 생활하는 공간의 operation 관점에서 주간 기반 (weekly-based) (i.e., weekdays and weekend), 일별 기반 (daily-based) (i.e., Monday through Sunday), and 시간대별 기반 (hourly-based) (i.e., 0 hour to 24 hour)의 상세한 관점에서 다룬다. 셋째, 에너지 분석 단위를 총 에너지 소비량 (total energy consumption)로 정의하는 것이 아닌, 재실자가 생활하는 공간을 구성하고 있는 다수의 기기 (i.e., lighting, electric appliances, and heating & cooling)로 정의한다. 이러한 배경하에, 신규 방안을 적용할 경우, 공간, 시간, 기기의 다각적인 관점을 고려할 수 있고, 이에 따라 건물 에너지 효율에 대한 복합적이고 상세한 분석을 수행할 수 있다.