Research Article

Journal of Korean Institute of Architectural Sustainable Environment and Building Systems. October 2020. 370-386
https://doi.org/10.22696/jkiaebs.20200032


ABSTRACT


MAIN

  • 서 론

  •   연구의 배경 및 목적

  •   선행연구 고찰

  •   연구방법 및 절차

  • 시뮬레이션 개요

  •   건축물 모델

  •   건축물의 공기조화 조건

  •   시뮬레이션 모델링

  • 시뮬레이션 결과

  •   시뮬레이션 모델별 실내 온·습도 변화

  •   모델별 제어 동작 추이

  •   모델별 에너지 요구랑 추이

  • 결 론

서 론

연구의 배경 및 목적

오피스 용도로 신축되는 건축물의 외벽 마감은 커튼월(Curtain Wall) 공법을 채택하는 추세이다(Kang et al., 2017). 커튼월은 건축물의 골조와 입면을 구성하고 있는 부재들이 서로 분리된 내력벽 방식의 건축물 형태이다. 커튼월은 시공이 용이하여 건축물의 공사 기간을 단축할 수 있고 경량의 자재를 사용하여 건축물의 중량을 감소시킬 수 있는 이점이 있다. 반면, 커튼월을 지지할 수 있는 구조재료는 건축물 내 슬래브나 기둥과의 열교를 형성하고 유리의 비율이 높은 외부마감재는 실내공간과 외기가 직접 면하는 연결고리로 작용하여 실내 열 환경에 큰 영향을 줄 수 있다. 특히, 경량 외벽을 통한 열 손실이 많아 겨울철 에너지 요구량의 증가를 야기하며 유리 창호로 유입되는 태양 일사가 실내 공기를 가열하여 여름철 냉방에도 불리할 수 있다(Moon, 2009). 실제로 커튼월 구조로 지어진 지자체 청사의 과다한 냉난방에너지 비용 문제가 논란이 되기도 하였다(Kang, 2009). 건축물의 에너지 소비량 절감의 필요성이 증가함에 따라 에너지 요구량을 줄일 수 있는 해결책이 필요한 실정이다.

한편, 건축물의 구조적 특성에 따른 패시브적 문제점 외에도 액티브적 관리요소인 공기조화 방식은 실내 에너지 밸런스를 유지하는 데에 큰 영향을 줄 수 있어 동시에 고려할 필요가 있다. 대규모 오피스용 건축물의 경우 중앙식 공기조화를 기반으로 각 층의 천장 덕트를 통한 전공기 방식의 냉난방을 취하는 사례가 많다. 중앙식 공기조화 방식은 유지관리에 용이하다만 모든 공기조화 구역 내 재실자의 쾌적성을 확보하기는 어렵다(Choi et al., 2012). 실내 공기의 열 환경과 거주자의 쾌적성을 고려하지 못한 외기 중심의 공기조화 운전방식은 건축물의 에너지 요구를 증가시킬 수 있어 다양한 조건 하의 에너지 성능 분석을 통한 대안이 필요하다. 아래 Table 1과 같이 중앙식 공기조화의 방식 중 전 공기식 공기조화는 크게 두 가지로 구분하였다. 단일 덕트 방식은 하나의 덕트를 통해 혼합공기를 공급하는 방식이다. 멀티 존 유닛 방식은 다른 온도의 혼합공기를 두 개 이상의 덕트를 통해 공급하는 방식이다(Jung et al., 2018).

Table 1.

Pros and Cons of the Air Conditioning Method

Type Advantages Disadvantages
Single Unit Duct System ⦁ Easy to enter outside air
⦁ Easy to design due to simple system
⦁ Unbalanced temperature and humidity in each zone
Multi Unit Duct System ⦁ Easy to control for each area
⦁ Annual cooling and heating possible
⦁ Need to expand duct space
⦁ High thermal loss

본 연구에서는 오피스용 건축물의 에너지 요구량 감축을 목적으로 커튼월 구조의 건축물에 중앙식 공기조화 방식이 적용된 것을 가정하여 단일 덕트 방식과 멀티 존 유닛 방식의 시뮬레이션 모델링을 통해 실내의 열 환경을 적정수준으로 유지하는데 필요한 에너지 요구량을 분석하여 각각의 유효성을 비교하고자 한다.

선행연구 고찰

연구에 앞서 공기조화 계획의 중요성과 공기조화 방식별 에너지 절감효과에 대한 유사 선행연구들을 조사하였다. 조진균 외(2008)는 건축물에서 소비되는 에너지가 증가함에 따라 공기조화 계획의 중요성을 강조하였다. 또한, 공기조화 시 소요되는 에너지를 효과적으로 절약하기 위한 요소들을 파악하고 에너지 소비요소별 분석 연구의 필요성을 제시하였다. 공기조화 설계는 건축물의 특수성과 에너지 소비요소에 따라 설계 초기단계에서 고려되어야 하고 적용 가능한 공기조화의 범위와 특성을 건축물의 특성에 맞게 선정하여 공기조화 방식별 예상 에너지 소비를 개략적으로 분석할 수 있는 프로세스를 제시하여 논문의 연구 방향이 유사한 것으로 생각된다. 최종대와 윤근영(2012)는 에너지 절약의 측면에서 최적의 공기조화 방식을 도출하기 위해 실재 건축물에 대한 에너지 시뮬레이션을 수행하였으며 공기조화 방식별 에너지소비량의 변화를 분석하기 위해 각 층에 다른 공기조화 방식을 채택하여 열 부하를 산정하였다. 층별 공기조화 방식의 효과를 근거로 최적의 공기조화 시스템을 제시한다는 점에서 본 논문과 유사한 것으로 생각된다. 엄태윤 외(2018)는 업무시설의 공기조화 구성과 건축물에너지 소비량 분석을 목적으로 일반 업무시설에 적용 가능한 공기조화 조합을 도출하고 건축물의 냉난방 에너지소비량의 비교를 통해 대상 건축물의 공기조화별 에너지 절감효과를 정량적으로 분석하여 정리하였다. 또한, 김철호 외(2019)는 공기조화의 구성방식과 제어방식에 따른 에너지소비량 차이는 건축물의 에너지소비량을 결정짓는 중요한 요소로 판단하였고 설계단계에서 참고할만한 정량적 분석 자료를 시뮬레이션을 통해 마련하였다. 라선중 외(2020)는 건축물의 중앙식 공기조화의 연간 운영 사례 분석 논문을 통해 업무공간의 운영데이터를 분석하였으며 냉난방 시스템의 가동이 비효율적으로 운전되는 상태가 강하게 나타났으며 공기조화 구역별 적합한 운영시스템의 부재로 실내 환경의 불균형을 해소하는 데 어려움이 있고 그에 따른 대응 시나리오로 공기조화기 개별제어의 필요성을 언급하였다.

종합적으로 건축물의 에너지 절감과 공기조화 계획의 중요성을 인식하고 최적의 공기조화 방식을 적용해야 한다는 점에서 목적이 유사하나 본 논문에서 강조하는 실내 공기의 열 환경과 거주자의 쾌적성을 고려하지 못한 외기 중심의 공기조화 운전방식을 보완할 수 있는 제어요소를 활용한 에너지 성능 분석을 수행함에 따라 효용 가치가 있을 것으로 사료된다.

연구방법 및 절차

본 연구는 트랜시스 시뮬레이터를 활용하여 단일 덕트 공기조화 방식(Case 1)과 멀티 존 유닛 공기조화 방식(Case 2)을 각각 시뮬레이션 모델로 생성하고 모델별로 거주자의 열적 쾌적성을 유지하는 관점에서 냉난방 에너지 요구량 절감률을 비교 분석하였다. 시뮬레이션 건축물 모델은 논의의 단순화를 위하여 하나의 기준층을 대상으로 하며, 냉난방 에너지 요구량 산출을 위해 트랜빌드(Trnbuild)의 내부 열원을 활용하였다. 단일 덕트 공기조화는 하나의 컨트롤러를 사용하여 여러 공기조화 구역을 동일 제어 신호로 운전하고, 멀티 존 유닛 공기조화는 각 구역별로 컨트롤러를 배치하여 개별 운전하도록 하였다. 또한, 실내 열 환경을 유지하기 위해 외기를 도입하고 유입된 외기에 의해 적정 실내온도를 유지하지 못할 경우 내부 열원설비를 가동할 수 있도록 구현하였다. 국내 건축물 에너지 절약 설계기준에 의거 난방 시 실내온도는 20℃, 냉방 시 실내온도는 26℃를 적정한 것으로 판단하였다. 건축물 주변 외기조건을 구현하기 위해 활용된 기상데이터는 표준 TMY (Typical Meteorological Year Data) 포맷의 데이터로 기상 관측소에서 수 년간의 시간별 기후요소를 측정하고 축적한 수 년간의 시간별 기후요소를 기반으로 제작되었다. 분석 기간은 1월 1일 0시를 기준으로 12월 31일 24시까지 총 1년(8,760 시간)을 대상으로 한다.

시뮬레이션 개요

건축물 모델

시뮬레이션의 레퍼런스 건축물 모델은 다수의 층으로 구성된 건축물의 중간층으로 상정하여 분석하였다. 건축물의 구조는 아래 Figure 1과 같이 남향과 북향에 각각 하나의 공기조화 구역이 위치하며 각 공기조화 구역은 비 공기조화 구역에 의해 차단되어있는 형태이다. 건축물의 중간층을 구현하기 위해 천장과 바닥에 해당하는 벽면은 내벽으로 처리하였으며, 외피 마감은 유리 비율이 높은 커튼월 방식을 적용하였다.

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Figure 1.

Simulation Reference Building Model

벽체는 구조에 따라 외벽, 내벽, 천장, 바닥으로 구분하고 각각의 열관류율 기준을 적용하였다. 창은 단열성이 우수한 아르곤 가스 주입 복층창 이상의 단열성능을 갖는 것으로 사용하였다. 상세는 아래 Table 2와 같다.

Table 2.

Specification of Walls and Windows

Type Total Area [㎡] Total thickness [m] U-value [W/m2K] g-value [%]
Exterior 616 0.377 0.25 -
Interior 256 0.126 0.358 -
Ceiling 1,440 0.505 0.148 -
Floor 1,440 0.391 0.255 -
Windows 573.04 - 1.10 62

건축물의 공기조화 조건

레퍼런스 건축물의 공기조화를 위한 파라미터는 트랜빌드 내 라이브러리를 활용하였다. 환기를 통한 실내 열 환경 유지를 공기조화 방식 비교의 전제로 두어 건축물의 기밀성을 확보하는 의미에서 외부로부터 침투하는 침기(infiltration)는 독일의 패시브하우스 기준인 시간당 0.6회로 적용하였다.

시뮬레이션 모델은 아래 Table 3과 같이 두 가지의 Case로 구분하고 각 Case 별로 설정 환경을 유지하기 위하여 ON-OFF 제어방식과 엔탈피 제어기를 사용한다.

Table 3.

Operating Condition for each Simulation Cases

Case 1 Single Unit
Air-conditioning
Case 2 Multi Unit
Air-conditioning
Control Type ON-OFF Enthalpy ON-OFF Enthalpy
Control Logic Temperature Control Temperature
and Humidity
Control
Temperature Control Temperature
and Humidity
Control
Heating Set Point. 20℃ 20℃ 20℃ 20℃
Cooling Set Point 26℃ 26℃ 26℃ 26℃
Humidity Set Point Humidity 50% Humidity 50%

Case 1의 경우 단일 덕트 공기조화를 적용하며 피드백 컨트롤러를 통해 남향과 북향의 공기조화 구역에 대해 동일 제어 신호를 전달하고 한 구역의 실내온도 및 상대습도가 설정값을 벗어날 때 제어하는 방식이다. Case 2의 경우 멀티 존 유닛 공기조화를 적용하여 각 공기조화 구역에 대해 개별 제어하는 방식이다.

실내 냉난방 조건은 건축물에너지 절약설계 기준에 의거 아래 Table 4와 같이 적용하고 실내 발열을 구현하기 위해 Table 5와 같이 공기조화 구역의 단위면적당 인체, 전산장비 그리고 조명의 발열 표준을 기준으로 바닥면적에 비례하여 적용하였다. 또한, 에너지 요구량을 계산하기 위해 트랜시스 내부 표준 계산모델을 활용하였다. 계산모델은 벽체를 통해 유입되는 열량에 의한 온도 상승과 실내로 유입되는 일사에 의한 발열, 실내 발열에 의한 온도 상승을 모두 고려한 실내온도를 도출하고 냉난방 설정온도와의 차를 이용해 에너지 요구 열량을 계산한다.

Table 4.

Condition of Interior Heating & Cooling

Type Temp. Setting Heating Power Energy Demand Humidification
Heating 20℃ Unlimited to the Schedule Internal Calc. off
Cooling 26℃ Setpoint 50%
Table 5.

Parameters of the Internal Gains

Type Radiative Convective Absolute Humidity Reference
People 2.5 W/㎡ 2.5 W/㎡ 0.0055 kg/hr․㎡ SIA_2024_Occ_31_office
Equipment 1.4 W/㎡ 5.6 W/㎡ - SIA_2024_Dev_31_office
Lighting 11.1 W/㎡ 4.75 W/㎡ - SIA_2024_Ltg_31_office

시뮬레이션 모델링

트랜시스 시뮬레이션 모델링은 외기조건 데이터 모듈, 건축물과 공기조화 조건 데이터 모듈, 제어 모듈, 필요 에너지양 계산 모듈, 시뮬레이션 출력 모듈로 구성하였다.

각 시뮬레이션 Case 별 시나리오는 다음과 같다. 건축물/공기조화 조건 데이터 모듈은 실내온도 데이터를 모니터링하고 제어 모듈은 모니터링 데이터를 전달받아 조건에 부합 시 제어 신호를 다시 건축물/공기조화 조건 데이터 모듈로 송출한다. 단일 덕트 공기조화 모델(Case 1)은 총 4개의 시나리오를 적용한다. 상세 시뮬레이션 모델은 아래 Figure 2와 Figure3과 같다.

⦁시나리오 1은 두 구역에서 각각 측정되는 실내온도를 서로 비교하여 높은 수치를 기준으로 외기온도와 비교하여 여름철 외기온도보다 낮을 때 ON-OFF 제어를 통해 외기를 도입하고 냉난방을 가동한다.

⦁시나리오 2는 두 구역에서 각각 측정되는 실내온도를 서로 비교하여 낮은 수치를 기준으로 외기온도와 비교하여 여름철 외기온도보다 낮을 때 ON-OFF 제어를 통해 외기를 도입하고 냉난방을 가동한다.

⦁시나리오 3은 두 구역에서 각각 측정되는 실내온도와 상대습도를 관측하고 서로 비교하여 높은 수치를 기준으로 외기와 비교하여 여름철 외기의 엔탈피가 실내 엔탈피보다 낮을 때 외기를 도입하고 냉난방을 가동한다.

⦁시나리오 4는 두 구역에서 각각 측정되는 실내온도와 상대습도를 관측하고 낮은 수치를 기준으로 외기와 비교하여 여름철 외기의 엔탈피가 실내 엔탈피보다 낮을 때 외기를 도입하고 냉난방을 가동한다.

또한, 멀티 존 유닛 공기조화 모델(Case 2)은 2개의 시나리오를 적용한다.

⦁시나리오 5는 두 구역에서 측정되는 실내온도를 각각 외기온도와 비교하여 실내온도가 여름철 외기온도보다 낮을 때 각각 ON-OFF 개별제어를 통해 외기를 도입하고 냉난방을 가동한다.

⦁시나리오 6은 두 구역에서 측정되는 실내온도, 상대습도를 각각 외기와 비교하여 여름철 외기 엔탈피가 실내 엔탈피보다 낮을 때 각각 ON-OFF 개별제어를 통해 외기를 도입하고 냉난방을 가동한다.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2020-014-05/N0280140502/images/Figure_KIAEBS_14_5_02_F2.jpg
Figure 2.

Simulation Model for Single Unit Ventilation Control of Case 1

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Figure 3.

Simulation Model for Dual Unit Ventilation Control of Case 2

시뮬레이션 결과

시뮬레이션 모델별 실내 온·습도 변화

단일 덕트 공기조화 모델(Case 1)과 멀티 존 유닛 공기조화 모델(Case 2)을 적용 시 실내 온습도의 변화추이는 아래 Table 6과 같았다. 단일 덕트 공기조화 모델의 시나리오 1과 멀티 존 유닛 공기조화 모델 시나리오 5를 비교한 결과는 다음과 같았다.

Table 6.

Trends of Indoor Temperature & Relative Humidity by Operating Scenario 1 and Scenario 5

Month [Case 1] Scenario 1 Single Unit Air-conditioning [Case 2] Scenario 5 Multi Unit Air-conditioning
Temperature of Southern Air-node [℃] Temperature of Northern Air-node [℃] Humidity of Southern Air-node [%] Humidity of Northern Air-node [%] Temperature of Southern Air-node [℃] Temperature of Northern Air-node [℃] Humidity of Southern Air-node [%] Humidity of Northern Air-node [%]
January 16.6 13.9 20.3 19.5 16.6 13.9 20.3 19.5
February 17.3 14.3 22.2 22.2 17.3 14.3 22.2 22.2
March 22.6 16.9 22.8 28.0 22.6 16.9 22.8 28.0
April 30.0 21.8 22.3 33.2 30.0 21.8 22.3 33.2
May 32.7 25.8 28.3 39.4 32.7 25.8 28.3 39.5
June 29.3 27.2 43.3 46.7 29.3 27.2 43.3 46.6
July 30.3 28.5 47.3 49.0 30.3 28.6 47.3 48.9
August 31.2 29.0 46.7 49.3 31.2 29.2 46.7 49.1
September 28.7 25.9 43.0 47.2 28.7 26.0 43.0 47.1
October 32.4 22.9 24.7 39.3 32.4 22.9 24.7 39.3
November 24.4 17.3 24.4 33.3 24.4 17.3 24.4 33.3
December 17.5 14.5 23.7 24.5 17.5 14.5 23.7 24.5

두 구역의 실내온도를 비교하여 큰 값을 기준으로 외기를 도입한 시나리오 1 적용 시 남향의 공기조화 구역은 두 모델에서 차이가 보이지 않았다. 반면, 북향의 공기조화 구역에서는 7월~9월 평균 실내온도가 0.1~0.2℃ 낮아지는 것으로 나타났고 상대습도는 5월에 0.1% 감소하고 6월~9월에 0.1~0.2% 높아지는 결과를 보였다.

단일 덕트 공기조화 모델의 시나리오 2와 멀티 존 유닛 공기조화 모델 시나리오 5를 비교한 결과는 다음 Table 7과 같았다.

Table 7.

Trends of Indoor Temperature & Relative Humidity by Operating Scenario 2 and Scenario 5

Month [Case 1] Scenario 2 Single Unit Air-conditioning [Case 2] Scenario 5 Multi Unit Air-conditioning
Temperature of Southern Air-node [℃] Temperature of Northern Air-node [℃] Humidity of Southern Air-node [%] Humidity of Northern Air-node [%] Temperature of Southern Air-node [℃] Temperature of Northern Air-node [℃] Humidity of Southern Air-node [%] Humidity of Northern Air-node [%]
January 16.6 13.9 20.3 19.5 16.6 13.9 20.3 19.5
February 17.3 14.3 22.2 22.2 17.3 14.3 22.2 22.2
March 22.6 16.9 22.8 28.0 22.6 16.9 22.8 28.0
April 30.0 21.8 22.3 33.2 30.0 21.8 22.3 33.2
May 32.7 25.8 28.3 39.4 32.7 25.8 28.3 39.5
June 29.5 27.2 43.0 46.6 29.3 27.2 43.3 46.6
July 30.4 28.6 47.1 48.9 30.3 28.6 47.3 48.9
August 31.6 29.2 46.3 49.1 31.2 29.2 46.7 49.1
September 28.9 26.0 42.7 47.1 28.7 26.0 43.0 47.1
October 32.4 22.9 24.7 39.3 32.4 22.9 24.7 39.3
November 24.4 17.3 24.4 33.3 24.4 17.3 24.4 33.3
December 17.5 14.5 23.7 24.5 17.5 14.5 23.7 24.5

두 구역의 실내온도를 비교하여 낮은 값을 기준으로 외기를 도입한 시나리오 2 적용 시 시나리오 1 적용 시와 반대로 북향의 공기조화 구역은 5월에 상대습도가 0.1% 낮아진 것을 제외하고 두 모델에서 차이가 보이지 않았다. 남향의 공기조화 구역에서는 6월~9월 평균 실내온도가 0.2~0.4℃ 높아지는 것으로 나타났고 상대습도는 마찬가지로 6월~9월에 0.3% 내외로 감소하거나 높아지는 결과를 보였다.

종합적으로 개별제어를 적용한 Case 2와 두 구역을 일괄제어한 Case 1 비교 시 어느 평균 실내온도와 상대습도의 큰 차이를 보이지는 않았으나 제어방식에 따른 구역별 실내 에너지 요구에 대한 변화가 있음을 예상할 수 있었다.

모델별 제어 동작 추이

실내와 바깥공기의 상태를 비교함에 따라 실내로 유입되는 외기는 내부 공기 상태에 미치는 영향이 클 것으로 생각되며 이에 따라 시뮬레이션 모델의 각 시나리오별 연간 외기도입 정도를 분석하기 위해 제어기가 ON으로 동작한 시간을 비교하도록 하였다. 상세는 아래 Table 8과 같았다.

Table 8.

Trends of the Energy Demand by Operating Scenario 1 [Unit : hr]

Month Case 1 Case 2
Scenario 1 Scenario 2 Scenario 3 Scenario 4 Scenario 5 Scenario 6
- - - - South North South North
January 0 0 0 0 0 0 0 0
February 0 0 0 0 0 0 0 0
March 0 0 0 0 0 0 0 0
April 0 0 0 0 0 0 0 0
May 0 0 0 0 0 0 0 0
June 194 193 173 173 194 193 173 173
July 182 177 54 54 182 177 54 54
August 189 179 54 54 189 179 54 54
September 188 189 150 150 188 189 150 150
October 0 0 0 0 0 0 0 0
November 0 0 0 0 0 0 0 0
December 0 0 0 0 0 0 0 0
Total 753 738 431 431 753 738 431 431

먼저, 단일 덕트 공기조화 모델의 시나리오 1과 시나리오 2는 멀티 존 유닛 공기조화 모델 시나리오 5와 동일한 것으로 나타났다. 시나리오 1의 경우 시나리오 5의 남향 구역에서 ON 제어 동작과 같고 시나리오 2는 반대로 북향 구역의 ON 동작과 같았다. 결과적으로 시나리오 1은 남향의 제어 동작에 의존한다고 볼 수 있고 시나리오 2는 북향에 의존하는 것으로 보인다. 즉, 단일 덕트 공기조화 시 개별제어 필요 ON 제어 시간은 753시간인 것에 반해 시나리오 2 적용 시 남향은 약 15시간 적게 제어되면서 적정 실내 환경을 유지하는 데 불리할 것으로 생각되고 반면, 시나리오 1을 적용 시 북향 구역에는 과도한 외기의 도입을 초래하는 것으로 보인다.

엔탈피 제어기는 단일 덕트 공기조화 모델과 멀티 존 유닛 공기조화 모델에서 모두 같은 제어 동작으로 운전되는 것으로 나타났다. 엔탈피 제어기는 실내온도 및 상대습도를 고려하여 외기의 엔탈피 값이 더 낮은 경우 ON 동작을 한다. 결과적으로 여름철 남향과 북향의 실내 엔탈피 값과 외기의 엔탈피 값을 비교할 때 외부의 엔탈피가 내부보다 낮은 시간이 없는 것으로 사료된다.

종합적으로 연간 제어동작의 분석결과에 따르면 실내외 온도만을 비교하여 제어할 경우 평균 740시간 내외의 동작정도를 보였으며 엔탈피 제어기 사용 시 431시간의 동작을 한 것으로 볼 때 엔탈피 제어기가 상대습도까지 고려하여 실내 적정 환경을 유지하는 데에 유리하다는 가정 하에 약 300시간의 불필요한 외기도입을 막을 수 있는 것으로 생각된다.

모델별 에너지 요구랑 추이

에너지 요구량은 크게 난방에너지 요구량, 냉방에너지 요구량, 상대습도를 고려한 잠열에너지 요구량으로 구분하여 분석하였다. 시나리오별 에너지 요구량 분석 결과는 다음과 같았다. 단일 덕트 공기조화 모델의 시나리오 1 적용 시 남향 구역의 총 에너지 요구량은 북향에 비해 27% 적은 것으로 나타났다. 요구 종별 비중은 난방 9%, 냉방 36%, 잠열 55%로 냉방과 잠열에너지의 비중이 높았다. 반면, 북향의 경우 난방 41%, 냉방 11%, 잠열 48%로 난방과 잠열의 비중이 높았다. 시나리오 1 적용 시 상세는 아래 Table 9에 기술하였다. 월별 요구량 추이는 아래 Figure 4와 같다.

Table 9.

Trends of the Energy Demand by Operating Scenario 1[Case 1]

Month Scenario 1
Heating Demand of Southern Air-node [kWh/m2] Heating Demand of Northern Air-node [kWh/m2] Cooling Demand of Southern Air-node [kWh/m2] Cooling Demand of Northern Air-node [kWh/m2] Latent Demand of Southern Air-node [kWh/m2] Latent Demand of Northern Air-node [kWh/m2]
January 2,935 12,162 0 0 0 0
February 1,873 9,257 0 0 0 0
March 3 4,575 0 0 0 0
April 0 142 0 0 0 25
May 0 0 0 0 0 16
June 0 38 6,198 2,254 5,022 6,148
July 0 0 7,173 3,459 15,029 16,883
August 0 0 8,513 4,477 14,723 16,724
September 8 163 4,706 990 5,497 7,701
October 0 124 0 0 0 22
November 0 4,506 0 0 0 44
December 1,496 10,203 0 0 0 0
Total 6,316 41,170 26,591 11,180 40,270 47,563
http://static.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2020-014-05/N0280140502/images/Figure_KIAEBS_14_5_02_F4.jpg
Figure 4.

Trends of Monthly Energy Demand by Operating Scenario 1[Case 1]

시나리오 2 적용 시 남향 구역의 총 에너지 요구량은 북향에 비해 29% 적은 것으로 나타났다. 요구 종별 비중은 시나리오 1과 동일한 난방 9%, 냉방 36%, 잠열 55%로 나타났다. 북향의 경우 난방 42%, 냉방 10%, 잠열 47%로 시나리오 1에 비해 난방의 비중이 1% 늘었고 냉방과 잠열의 비중이 1%씩 줄었다. 상세는 아래 Table 10과 같다. 월별 요구량 추이는 아래 Figure 5와 같다.

Table 10.

Trends of the Energy Demand by Operating Scenario 2[Case 1]

Month Scenario 2
Heating Demand of Southern Air-node [kWh/m2] Heating Demand of Northern Air-node [kWh/m2] Cooling Demand of Southern Air-node [kWh/m2] Cooling Demand of Northern Air-node [kWh/m2] Latent Demand of Southern Air-node [kWh/m2] Latent Demand of Northern Air-node [kWh/m2]
January 2,935 12,162 0 0 0 0
February 1,873 9,257 0 0 0 0
March 3 4,575 0 0 0 0
April 0 142 0 0 0 25
May 0 0 0 0 0 16
June 0 38 5,927 2,067 4,800 5,945
July 0 0 6,921 3,277 14,812 16,681
August 0 0 7,614 3,834 12,858 15,319
September 8 163 4,633 963 5,358 7,577
October 0 124 0 0 0 21
November 0 4,506 0 0 0 44
December 1,496 10,203 0 0 0 0
Total 6,316 41,170 25,095 10,141 37,828 45,629
http://static.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2020-014-05/N0280140502/images/Figure_KIAEBS_14_5_02_F5.jpg
Figure 5.

Trends of Monthly Energy Demand by Operating Scenario 2[Case 1]

시나리오 3 엔탈피 제어 적용 시 남향과 북향 구역 총 에너지 요구량은 시나리오 1과 2에 비해 42% 줄어든 결과를 보였다. 남향 구역 종별 에너지 요구량은 난방이 약 52%, 냉방, 34%, 잠열 42% 줄어들었고 북향은 난방이 49%, 냉방 32%, 잠열 39% 줄어들었다. 특히, 남향 구역의 에너지 요구량 감축에 효과적일 것으로 보인다. 월별 요구량 추이는 아래 Table 11 및Figure 6과 같다.

Table 11.

Trends of the Energy Demand by Operating Scenario 3[Case 1]

Month Scenario 3
Heating Demand of Southern Air-node [kWh/m2] Heating Demand of Northern Air-node [kWh/m2] Cooling Demand of Southern Air-node [kWh/m2] Cooling Demand of Northern Air-node [kWh/m2] Latent Demand of Southern Air-node [kWh/m2] Latent Demand of Northern Air-node [kWh/m2]
January 2,935 12,162 0 0 0 0
February 1,873 9,257 0 0 0 0
March 3 4,575 0 0 0 0
April 0 142 0 0 0 25
May 0 0 0 0 0 16
June 0 38 6,444 2,286 3,788 5,018
July 0 0 2,608 926 3,453 5,804
August 0 0 3,541 1,538 2,237 4,589
September 8 163 5,413 1,249 1,405 3,350
October 0 124 0 0 0 21
November 0 4,506 0 0 0 44
December 1,496 10,203 0 0 0 0
Total 6,316 41,170 18,006 5,998 10,884 18,867
http://static.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2020-014-05/N0280140502/images/Figure_KIAEBS_14_5_02_F6.jpg
Figure 6.

Trends of Monthly Energy Demand by Operating Scenario 3[Case 1]

시나리오 4 적용 시 앞서 기술한 바와 같이 시나리오 3 적용 시와 연간 제어동작 정도가 동일하므로 에너지 요구량은 시나리오 3과 같은 것으로 나타났다. 시나리오 4 적용 시 상세는 아래 Table 12와 같다. 월별 요구량 추이는 아래 Figure 7과 같다.

Table 12.

Trends of the Energy Demand by Operating Scenario 4[Case 1]

Month Scenario 4
Heating Demand of Southern Air-node [kWh/m2] Heating Demand of Northern Air-node [kWh/m2] Cooling Demand of Southern Air-node [kWh/m2] Cooling Demand of Northern Air-node [kWh/m2] Latent Demand of Southern Air-node [kWh/m2] Latent Demand of Northern Air-node [kWh/m2]
January 2,935 12,162 0 0 0 0
February 1,873 9,257 0 0 0 0
March 3 4,575 0 0 0 0
April 0 142 0 0 0 25
May 0 0 0 0 0 16
June 0 38 6,444 2,286 3,788 5,018
July 0 0 2,608 925 3,453 5,804
August 0 0 3,541 1,538 2,237 4,589
September 8 163 5,413 1,249 1,405 3,350
October 0 124 0 0 0 21
November 0 4,506 0 0 0 44
December 1,496 10,203 0 0 0 0
Total 6,316 41,170 18,006 5,998 10,884 18,867
http://static.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2020-014-05/N0280140502/images/Figure_KIAEBS_14_5_02_F7.jpg
Figure 7.

Trends of Monthly Energy Demand by Operating Scenario 4[Case 1]

멀티 존 유닛 공기조화 모델의 시나리오 5 적용 시 남향 구역의 총 에너지 요구량은 북향에 비해 25% 적을 것으로 나타났다. 단일 덕트 공기조화 모델의 시나리오 1 적용 시에 비해 약 북향 구역에서 3% 내외의 감축 효과를 보여 연간 총 에너지 요구량은 2% 줄어드는 것으로 나타났다. 반면, 시나리오 2 적용 시와 비교할 때 남향의 구역에서 6%의 에너지 요구량 증가를 초래하여 총 에너지 요구량은 2% 증가하는 것으로 나타났다. 월별 요구량 추이는 아래 Table 13, Figure 8과 같다.

Table 13.

Trends of the Energy Demand by Operating Scenario 5[Case 2]

Month Scenario 5
Heating Demand of Southern Air-node [kWh/m2] Heating Demand of Northern Air-node [kWh/m2] Cooling Demand of Southern Air-node [kWh/m2] Cooling Demand of Northern Air-node [kWh/m2] Latent Demand of Southern Air-node [kWh/m2] Latent Demand of Northern Air-node [kWh/m2]
January 2,935 12,162 0 0 0 0
February 1,873 9,257 0 0 0 0
March 3 4,575 0 0 0 0
April 0 142 0 0 0 25
May 0 0 0 0 0 16
June 0 38 6,199 2,063 5,022 5,949
July 0 0 7,174 3,271 15,028 16,688
August 0 0 8,514 3,828 14,722 15,329
September 8 163 4,709 958 5,495 7,588
October 0 124 0 0 0 22
November 0 4,506 0 0 0 44
December 1,496 10,203 0 0 0 0
Total 6,316 41,170 26,595 10,121 40,267 45,661
http://static.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2020-014-05/N0280140502/images/Figure_KIAEBS_14_5_02_F8.jpg
Figure 8.

Trends of Monthly Energy Demand by Operating Scenario 5[Case 2]

멀티 존 유닛 공기조화 모델의 시나리오 6 엔탈피 제어 적용 시 남향 구역의 총 에너지 요구량은 북향에 비해 47% 적은 것으로 나타났다. 단일 덕트 공기조화 모델의 엔탈피 제어 적용 시와 마찬가지로 총 에너지 요구량 감축에 효과적이었다. 다만, 제어 동작이 단일 덕트 공기조화 모델과 같으며 남향 구역과 북향 구역의 제어 동작 역시 같으므로 엔탈피 제어기 사용 시 시뮬레이션 모델별 차이는 없는 것으로 나타났다. 상세는 아래 Table 14와 같고 단일 덕트 공기조화 모델의 시나리오 3, 4와 동일하다. 월별 요구량 추이는 아래 Figure 9와 같다.

Table 14.

Trends of the Energy Demand by Operating Scenario 6[Case 2]

Month Scenario 6
Heating Demand of Southern Air-node [kWh/m2] Heating Demand of Northern Air-node [kWh/m2] Cooling Demand of Southern Air-node [kWh/m2] Cooling Demand of Northern Air-node [kWh/m2] Latent Demand of Southern Air-node [kWh/m2] Latent Demand of Northern Air-node [kWh/m2]
January 2,935 12,162 0 0 0 0
February 1,873 9,257 0 0 0 0
March 3 4,575 0 0 0 0
April 0 142 0 0 0 25
May 0 0 0 0 0 16
June 0 38 6,444 2,286 3,788 5,018
July 0 0 2,608 926 3,453 5,804
August 0 0 3,541 1,538 2,237 4,589
September 8 163 5,413 1,249 1,405 3,350
October 0 124 0 0 0 21
November 0 4,506 0 0 0 44
December 1,496 10,203 0 0 0 0
Total 6,316 41,170 18,006 5,998 10,884 18,867
http://static.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2020-014-05/N0280140502/images/Figure_KIAEBS_14_5_02_F9.jpg
Figure 9.

Trends of Monthly Energy Demand by Operating Scenario 6[Case 2]

본 연구에서는 전 공기 방식의 공기조화의 제어방식을 크게 여섯 가지의 시나리오에 따라 적용하고 그에 따른 효과를 분석하였다. 아래 Table 15에서 기술한 바와 같이 단일 덕트 공기조화 모델의 시나리오 1을 기준으로 에너지 요구량 감축 정도를 비교하였다. 먼저, 단순히 단일 덕트 모델과 멀티 존 유닛 모델을 비교할 때 멀티 존 유닛 모델이 약 1.7%의 에너지 요구량 감축 효과가 있는 것으로 나타났다. 다만, 시나리오 2 적용 시 4%의 효과가 있는 것으로 나타남에 따라 제어방식에 따라 구역별 개별제어 이상의 감축 효과를 기대할 수 있을 것으로 사료된다. 두 모델 모두 엔탈피 제어를 적용할 때 가장 큰 효과를 보였으며 약 41.5%의 에너지 요구량을 감축할 수 있었다. 다만, 본 연구에서는 단일 덕트 모델과 멀티 존 유닛 모델의 제어 동작뿐만 아니라 특히, 남향과 북향의 제어 동작 정도가 일치하여 두 모델 사이의 엔탈피 제어 효과 비교에 한계가 있었지만 향후 건축물 유형에 따른 엔탈피 제어 효과에 관한 연구를 통해 개선 가능할 것으로 생각된다.

Table 15.

Total Energy Demand Reduction according to apply each Scenarios [Unit : kWh/m2]

Category Heating Demand Cooling Demand Latent Demand Total Demand
South North South North South North
Case 1 Scenario 1 6,316 41,170 26,591 11,180 40,270 47,563 173,090
Scenario 2 6,316 41,170 25,095 10,141 37,828 45,629 166,179
0.0% 0.0% -5.6% -9.3% -6.1% -4.1% -4.00%
Scenario 3 6,316 41,170 18,006 5,998 10,884 18,867 101,241
0.0% 0.0% -32.3% -46.3% -73.0% -60.3% -41.50%
Scenario 4 6,316 41,170 18,006 5,998 10,884 18,867 101,241
0.0% 0.0% -32.3% -46.3% -73.0% -60.3% -41.50%
Case 2 Scenario 5 6,316 41,170 26,595 10,121 40,267 45,661 170,130
0.0% 0.1% 0.0% -9.5% 0.0% -4.0% -1.70%
Scenario 6 6,316 41,170 18,006 5,998 10,884 18,867 101,241
0.0% 0.0% -32.3% -46.3% -73.0% -60.3% -41.50%

결론적으로 에너지 요구량 감축 효과가 높은 순으로 나열할 때 시나리오 3, 4, 6 > 시나리오 2 > 시나리오 5 > 시나리오 1로 나타났다.

결 론

본 연구에서는 전공기 방식의 덕트 방식과 제어방식별 에너지 요구량을 동적 시뮬레이션을 통해 산출하였고 각 시뮬레이션 결과의 비교를 통해 에너지 절감 측면에서 가장 효과적인 모델을 제시한다는 데에 의미가 있다.

다만, 시뮬레이션 결과에 따른 분석이라는 점에서 정량적인 수치의 신뢰성이 충분히 확보되지 않았고 에너지 절감에 대한 경향만을 참조할 수 있는 점에 한계가 있었다.

본 연구의 한계점은 추가연구를 통해 실재하는 건축물을 대상으로 데이터 표본을 수집하고 실제 계측값과 시뮬레이션 결과의 갭 분석 및 보정을 통해 개선될 수 있는 사항이라 생각되며 향후 공기조화 방식별 에너지 소요량 비교와 외부열원의 도입을 통한 동력, 설치비용 등 다양한 파라미터를 고려한 경제성 분석으로 확장할 계획임을 밝힌다.

Acknowledgements

본 연구는 2020년도 산업통상자원부의 재원으로 한국에너지기술평가원(KETEP)의 에너지인력양성사업으로 지원받아 수행한 인력양성 성과입니다(No. 20164030300230).

References

1
Cho, J.K., Jeong, C.S., Kim, B.S. (2008). The Energy Conservational HVAC System Design Approaches of the Large-scale Buildings. Journal of the Architectural Institute of Korea Planning&Design, 24(6), 347-354.
2
Choi, J., Choi, D., Yoon, Y. (2012). A Simulation Appraisal of Energy Performance in Office Building by Different Types of Air-Conditioning. Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering, 24(8), 612-620.
10.6110/KJACR.2012.24.8.612
3
Moon, J. (2009). A Evaluation on Indoor Environment for Providing Comfort Thermal Environment to Occupants in Curtain Wall Building. Journal of the Architectural Institute of Korea Planning & Design Spring Best Graduation Thesis Exhibition, 325-328.
4
Ra, S.J., Aum, T.Y., Son, J.W. (2020). Analysis of Annual Operation Status of Central Heating and Cooling System in a Public Office Building. Journal of the Architectural Institute of Korea Structure & Construction, 36(2), 175-180.
5
Aum, T.Y., Kim, S.J., Lee, J.H. (2018). Analysis of Energy Consumption for Vairable HVAC Systems in a Commercial Building. Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering Proceedings of the Academic Conference, 732-735.
6
Choi, J.D., Youn, G.Y. (2012). The Analysis of Energy Consumption in Office Building by Different Types of Air-conditioning. Journal of Korean Institute of Architectural Sustainable Environment and Building Systems Proceedings of the Academic Conference, 214-218.
7
Kang, K.N., Park, M.J., Lee, J.C., Kim, D.K. (2017). A Study on the Reduction Rates of Building Energy Demand According to the Airtightness Performance, Korean Journal of the Society of Air-conditioning and Refrigeration Engineering of the Academic Conference, 220~223.
8
Kim, C.H., Lee, S.E., Kim, K.S. (2019). Cooling Mechanism and Energy Performance of the Energy Conservational HVAC Systems through EnergyPlus Dynamic Simulation. Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering Proceedings of the Academic Conference, 564-567.
9
Jung, K., Kim, Y., Lee, J., Jung, Y. (2018). Air Conditioning System in Building, Republic of Korea: Seongandang.
10
Kang, H.S. (2009). 'Luxury' local government building has the highest energy use. Yunhap News. https://www.yna.co.kr/view/AKR20091230067800003.
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