Research Article

Journal of Korean Institute of Architectural Sustainable Environment and Building Systems. October 2020. 387-400
https://doi.org/10.22696/jkiaebs.20200033


ABSTRACT


MAIN

  • 서 론

  •   연구의 배경 및 목적

  •   연구의 범위 및 방법

  • 영향인자 선정 및 기준값 산정방식

  • 참조모델 세부 용도선정

  • 용도별 참조 모델 구축

  • 용도별 영향인자 평균성능 도출

  • 1++등급 달성 검증

  • 결 론

서 론

연구의 배경 및 목적

전 세계적으로 급격한 도시화가 진행됨에 따라 도시에서 소비되는 자원이 급증하고 있어 인프라 부족, 교통혼잡, 에너지 과소비 등 각종 도시 문제가 심화 되고 있다. 세계 각국은 이러한 도시 문제 해결과 더불어 도시의 지속 가능한 번영 및 에너지자립에 대한 새로운 대안으로 스마트시티를 조성하고자 하는 것으로 나타났다(MOLIT, 2019). 이에 주요국 중 미국 콜럼버스, 중국 항저우, 유럽 케임브리지, 암스테르담에서는 스마트시티 조성을 위해 솔루션 개발, 데이터 플랫폼 개발, 리빙랩 운영 등의 스마트시티 시범사업을 시행 중이다. 스마트시티 조성을 위해 각국에서 여러 방면의 국가사업을 시행하는 가운데 국내 정부 또한 ‘스마트도시 조성 및 산업진흥 등에 관한 법률’ 규정, ‘스마트시티 추진전략 발표, ‘제3차 스마트도시 종합계획 2019-2023’을 수립하는 등 다양한 노력을 기울이고 있다(스마트시티, 2020).

국내 스마트시티 전략 중 ‘제3차 스마트도시 종합계획’은 세종, 5-1 생활권(83만평), 부산 에코델타시티(84만평)를 대상으로 대상지의 각 분야에 다양한 기술 도입을 요구하고 있으며 건물에너지 분야에서는 에너지 절감기술, ICT (Information & Communication Technology) 기술, 건물에너지 통합 관제 기술 등이 요구되고 있다. 이와 더불어 국가정책으로 건축물에너지효율등급 1++등급(이하 1++등급) 이상 달성, 에너지자립률 20% 이상 달성, BEMS (Building Energy Management System) 설치를 인증 조건으로 하는 제로에너지건축물 인증(MOLIT, 2017a)을 의무화하여 개별 건물의 에너지 성능을 향상하고자 하였다. 개별 건물의 성능향상은 도시 전체의 에너지 저감과 더불어 도시 운영 전반에 영향을 미치게 된다. 이에 세종 스마트시티의 경우 ‘행정중심복합 도시건설청 건축위원회 운영세칙’(NAACC, 2018)의 친환경계획을 통해 패시브와 액티브 기법을 적극적으로 활용한 건축물 설계를 권장하고 있으며 부하 저감을 위한 의무 규정을 마련하여 저에너지 건축물을 확산하고자 하였다. 이같이 추진방안이 시행됨에 따라 스마트시티 내 제로에너지 건축물 수요가 증가하고 있어 적용 기술 및 성능 수준에 관한 관심 또한 증가하고 있다.

이와 관련하여 제로에너지 건축물 관련 적용 기술 및 성능 수준을 파악하고자 국토교통부(MOLIT, 2020)의 ‘ZERO ENERGY BUILDING 2020 인증 안내서’와 한국에너지공단(KEA, 2020)의 ‘제로에너지 건축물 인증 기술요소 참고서’의 인증사례인 판교 T 건물, 아산 M 건물, 송도 H 건물을 비교하였으며 해당 내용은 Table 1과 같다. 적용 기술은 창호, 단열, 냉난방, 신재생 등 총 17가지로 나타났으나 공통 기술은 7가지에 불과한 것으로 나타났다. 또한, 창호와 단열 성능을 2015년도 ‘건축물 에너지 절약 설계기준’과 비교한 결과, 동일 등급임에도 불구하고 단열 성능은 최소 39.30%, 최대 78.80%, 창호 성능은 최소 61.66%, 최대 169.00%로 성능향상 수준의 차이를 보였다. 동일 등급의 인증사례 간 적용 기술 종류 및 성능향상 수준의 편차가 발생한 이유는 제로에너지건축물 인증 관련 명확한 설계기준이 마련되어 있지 않기 때문으로 판단된다. 제로에너지건축물 인증의 기준인 건축물에너지효율등급 1++등급을 달성하기 위한 성능 조합은 다양하지만, 해당 성능 조합 도출 시 기준으로 참고할 수 있는 영향인자별 평균성능에 대한 분석은 부족한 실정이다.

Table 1.

Comparison of technologies applied for each zero-energy building case and performance level

P Building M Building H Building P Building M Building H Building
ZEB rating 5 5 5 ZEB rating 5 5 5
Window/Door U-value O O O Hot water - - O
Ext.wall U-value O O O Ventilation O O O
Placement - - O Monitoring O O O
WWR O - - Lighting O O O
Reduction of Solar radiation O O - Waste heat recovery - O -
Airtightness - O O Solar cell O O O
Cooling O O - Geothermal system O O -
Heating O O O Fuel cell O - -
UES O - - - - - -
Improvement of Ext.wall U-value 78.80% 39.30 45.16 Improvement of Window U-value 61.66 169.00 76.47

이에 한진목 외(2018)는 업무시설을 대상으로 영향인자의 평균성능을 확인하였으나 외피 단열 성능과 냉난방 시스템을 중심으로 범위를 한정하여 분석을 수행하였으나, 다양한 영향인자 평가에 대한 분석이 부족한 것으로 나타났다. 김진호 외(2018)는 교육연구시설을 대상으로 제로에너지 건축물 설계 영향인자를 선정하고 평균성능을 도출하였으나 평균성능 조합 시 등급 달성 여부 검증은 부족하였다. 이렇듯 제로에너지건축물 인증 관련 연구는 다양하게 진행되고 있으나 제로에너지건축물 인증을 위한 영향인자별 평균성능 및 등급 달성 관련 참고자료는 부족한 실정이다. 따라서, 본 연구는 제로에너지 건축물 설계를 위한 건물구성과 성능 수준을 제시하여 스마트시티 설계 및 제로에너지 건축물 도입 시 활용할 수 있는 참조모델을 제안하기 위해 연구를 진행하였다. 이를 위해 제로에너지 건축물 인증취득 기준인 1++등급의 인증사례(한국에너지공단 제공 2016~2019 DB)를 통계 분석하여 건물 용도, 규모, 지역에 따른 참조모델과 패시브/액티브 영향인자별 평균성능을 제시하고, 도출된 참조모델에 영향인자별 평균성능을 적용한 시뮬레이션 분석을 수행해 등급 기준과 부합 여부를 검증하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 스마트시티 내 제로에너지건축물 적용 시 에너지 성능 분석을 위한 기준 정립에 기여하고자 한다.

연구의 범위 및 방법

본 연구는 제로에너지 건축물의 성능 수준 분석을 위해 한국에너지공단에서 제공한 데이터를 기준으로 평가를 수행하였으며, 2020년 3월 기준 인증 현황(제로에너지빌딩, 2020) 및 공공건축 사업계획 사전검토 신청 건수(AURI, 2018)를 조사하여 성능 제시가 시급한 용도를 검토하였다. 먼저, 제로에너지건축물 인증의 경우 총 103건의 인증 건수 중 비주거 용도는 89건이며 그 중, 교육연구시설은 약 50.6%, 업무시설은 약 30.3%를 차지하였다. 다음으로 공공건축 사업계획 사전검토 신청 건수 검토 결과, 2014년부터 2018년까지 업무시설은 29.8%, 교육연구시설은 29.7%로 전체 신청 건수의 약 60%를 차지하였으며 매년 교육연구시설 및 업무시설의 신청 비율이 증가하는 추세인 것으로 나타났다. 이렇듯 교육연구시설 및 업무시설은 타 용도 대비 수요가 많으므로 기타 용도보다 제로에너지건축물 인증 확대가 시급하여 ‘공공기관 에너지이용 합리화 추진에 관한 규정’(MOTIE, 2017)에서는 연면적 3,000 m2 이상의 교육연구시설 및 업무시설에 제로에너지건축물 인증을 조기 의무화하였다. 이에 본 연구에서는 참조모델을 제시하였을 때 의사결정에 가장 많이 활용되어 제로에너지건축물 인증에 대한 효과가 클 것으로 판단되는 교육연구시설 및 업무시설을 우선적으로 연구하였다.

참조모델 및 영향인자 도출을 위해 선행연구를 고찰한 결과, 김상아 외(2012)는 건축물에너지효율등급 인증사례를 활용하여 소규모 업무용 참조모델을 도출하였으나 업무 용도를 우선적으로 분석한 이유에 대한 고찰이 부족한 것으로 나타났다. 정영선 외(2014)는 사무소, 숙박시설, 병원 용도의 설계현황 자료를 통해 비주거용 참조모델을 도출하였으며 이형아 외(2018)은 3,000 m2 미만, 3,000 m2 이상의 비주거용 참조모델을 도출하였다. 정영선 외(2014)이형아 외(2018)는 참조모델 구축 시 세부 용도를 구분하지 않았으나 업무시설, 학교시설, 공장시설 등 세부 용도에 따라 설비 가동 패턴 및 내부 사용 패턴 등이 달라지므로 더욱 정밀하고 현실적인 사항을 반영하기 위해서는 세부 용도 구분이 필요한 것으로 판단된다. 이에, 본 연구는 선행연구의 한계인 용도 선정이유를 더 면밀하게 고찰하고 참조모델의 정밀도를 높이기 위해 세부 용도를 구분하여 참조모델을 구축하였다.

제로에너지건축물 인증은 1++등급, BEMS 설치, 자립률 20% 달성을 최소로 자립률 달성 수준에 따라 5등급부터 1등급으로 나뉜다. 문정현과 김재철(2018), 김미연 외(2018)은 등급별 자립률 달성 방안을 마련하고자 패시브, 액티브, 신재생 영향인자를 비교하였다. 그 결과, 자립률은 연간 에너지소비량 대비 연간 에너지생산량의 비율로 정의되므로 신재생설비 용량 증가만을 통해 등급별 자립률 기준을 만족할 수 있는 것으로 제시하였다. 이처럼 자립률 달성에 대한 방안은 명확하게 제시되어 있으나 1++등급 달성 관련 참고자료는 부족한 실정이다. 또한, 신재생에너지 생산량에 따라 1차 에너지소요량이 절감되고 등급 결정에 중요한 역할은 하나, 냉난방 부하량을 결정짓는 건물 자체 성능과 신재생에너지의 발전량으로 산출되는 자립률은 별개의 요소이다. 따라서, 본 연구는 건물 자체 성능에 대한 영향을 중점으로 분석하고자 제로에너지건축물 인증기준 달성 검토 시 추가로 달성 가능한 BEMS 설치 및 자립률 20%를 만족한 것으로 가정하고 1++등급 달성을 위한 평균성능 위주의 분석 및 검토를 수행하였다.

건축물에너지효율등급 인증은 2001년 첫 시행 이후 지속적인 개정을 통해 보완되었으며, 2016년을 기준으로 전산화 및 인증 평가항목의 체계가 재정비되었다. 재정비 이후 개정된 항목과 2020년 기준 제로에너지 건축물 인증 평가항목이 동일하기 때문에 본 연구에서는 영향인자별 평균성능 도출 시 2016년 이후 최근 3개년의 1++등급 자료를 활용하였다. 해당 자료를 토대로 지역별/용도별/패시브/액티브 영향인자의 평균성능 도출하고 결과 검증과정을 수행하였으며 이에 관한 구체적인 연구의 흐름은 Figure 1과 같다.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2020-014-05/N0280140503/images/Figure_KIAEBS_14_5_03_F1.jpg
Figure 1.

Research process

영향인자 선정 및 기준값 산정방식

참고모델의 영향인자를 선정하기 위해 선행연구를 고찰하였다. 이현우(2008), 서동현 외(2014), 정영선 외(2014), 한국건설기술연구원(KICT, 2016), 에너지경제연구원(KEEI, 2016), 박두용 외(2019), 강정아 외(2020)는 참조모델이 포함하는 건축적 특성과 에너지 성능 특성에 따라 영향인자를 선정한 것으로 나타났다. 각 연구에서 선정한 영향인자는 대부분 유사하였으나 연구 목적에 따라 활용한 시뮬레이션 Tool 및 DB의 차이로 인해 선정한 영향인자의 차이를 보였다. 특히, 참고모델 구축 시 액티브 인자보다 패시브 인자의 성능을 중점적으로 분석하거나 냉난방 기기 관련 용량, 효율 고려가 미흡한 점이 있었으며 기기 종류 선정 시 근거가 부족한 것으로 나타났다. 그러나 제로에너지건축물 인증 관련 참고모델의 정확성을 높이고 현실성을 반영하기 위해서는 해당 영향인자가 모두 고려되어야 하며 DB를 기반으로 각 영향인자의 값 또는 종류가 도출되어야 한다. 이에 본 연구는 선행연구에서 선정된 영향인자 중 가장 많은 빈도를 보인 영향인자를 기본 영향인자로 선정하였으며 제로에너지건축물 인증 평가 프로그램인 ECO2 (DIN V 18599, 2005) 특성상 반영되어야 하는 영향인자, 에너지소요량 평가 시 영향도가 높은 인자를 추가로 선정하고 DB를 통계하여 각 영향인자의 기준값 및 종류를 도출하였다.

추가로 선정한 영향인자 중 ECO2 프로그램 특성상 반영해야 하는 영향인자는 실별 용도 프로필이다. ECO2는 직접 스케줄 값을 입력하는 대신, 내부 발열 및 기기운영 스케줄 정보를 포함하는 용도 프로필을 실별로 선정하게 되어있으며 용도 프로필에 따라 에너지소요량 결과값에 영향을 미치게 되므로 추가로 선정하였다. 다음으로 에너지소요량 평가 시 영향도가 높은 인자 중 SHGC (Solar Heat Gain Coefficient) 및 전열교환기는 최빈 영향인자로 나타나진 않았으나 ‘제로에너지 건축물 인증 기술요소 참고서’(KEA, 2020)에 나타난 바와 같이 건물에너지 요구량 및 소요량에 영향을 미치는 주요 인자로 평가되므로 영향인자로 선정하였다. 이 외의 추가로 선정한 영향인자는 냉난방 기기 용량 및 효율, 급탕 용량이며 해당 영향인자가 최빈으로 나타나지 않음은 냉난방 요구량 중점 분석, DB 기반 설비 종류 분석, 건물 외피 성능 중점 분석 등의 이유로 인해 에너지소요량에 대한 분석이 부족했던 것으로 판단된다. 따라서, 본 연구는 기본 영향인자와 추가 영향인자를 모두 고려하여 제로에너지 건축물 인증기준인 1++등급 달성 여부를 검증하였다. Table 2는 선행연구에서 참조모델 구성 시 적용된 영향인자 및 ECO2 입력 인자를 나타내며 시뮬레이션 평가자가 직접 입력이 가능한 항목 외의 간접적으로 입력이 가능한 항목 즉, 직접 수치를 변경할 수 없는 항목은 표시하지 않았다.

Table 2.

Comparison between influencing factors selected in precedent studies and influencing factors of ECO2

Influencing factors Lee (2008) Seo et al. (2014) Jung et al. (2014) KICT (2016) KEEI (2016) Park et al. (2019) Kang et al. (2020) ECO2 (2005)
General Purpose O O O O O O O O
Orientation O O O - O - - O
Shape O O O O O O O O
Number of floors O O O O O O O O
Floor height O O O - - O O O
Ceiling height O - - - - - - O
Total floor area - O O O O O O O
Year of completion - O - - O - - O
Area - - O - O O O O
Envelopment Wall U-value - O O O O O O O
Construction - - - - O - - O
Roof U-value - O O O O O O O
Construction - - - - O - - O
Floor U-value - O - O O O O O
Construction - - - - O - - O
Window U-value - O O O O O O O
W/W ratio O O O O O O O O
Construction - - O - O - - O
SHGC - O - - - O - O
Air tightness - O O O - O - O
Equipment Density of Lighting - O O - O - O O
Cooling and Heating Type - O O - O O O O
Capacity - - O - - - O O
Efficiency - O O O - - - O
Hot water Type - O O - O - O O
Capacity - - O - - - O O
Air handling - - O - O - - O
Operating Operation profile - - O - - - - O
Temperature - O - O O O O -
Internal heat generation O O - - - - - -
Hours of building use O O - - O - - -
Hours of operation - O - - O - - -
Lighting time O O - O - - - -

영향인자의 기준값을 산정하기 위해 기준 검토 시 대표적으로 활용되는 평균 통계방식을 사용하였다. 이때, 지역, 냉난방 종류 등 유형을 선정하는 영향인자는 평균 통계방식을 활용하기 어려운 점이 있어 사례별 최빈값을 통해 도출하였다. Table 3은 최종 영향인자와 산정방법을 나타내며 기본값을 가지는 항목은 Table 3에서 제외하였다. 해당 항목은 건물향과 침기율이다. 건물향의 경우 대부분의 1++등급 인증사례의 주향이 남향으로 나타났으며 침기율의 경우 ECO2 특성상 비주거 용도에 대해 1.5의 일관된 값을 입력하므로 모든 용도에 동일한 값을 적용하였다.

Table 3.

Selected influencing factors and grounds for selection

Influencing factors Statistics methods
General Area [-] Most frequent value of cases
Total floor area [m2] Average value of cases
Number of floors [-] Average value of cases
W/D ratio [-] Average value of cases
W/W ratio [-] Average value of cases
Passive Exterior Wall U-value [W//m2⦁K] Average value of cases
Roof U-value [W//m2⦁K] Average value of cases
Floor U-value [W//m2⦁K] Average value of cases
Window U-value [W//m2⦁K] Average value of cases
SHGC [-] Reference value for evaluation of certification
Active Cooling/Heating type [-] Most frequent value of cases (Based on maximum capacity)
Cooling/Heating capacity [kW] Reference value for the selection of capacity design guide
Cooling/Heating efficiency [COP] Average value of cases
Hot water supply type [-] Most frequent value of cases (Based on maximum capacity)
Hot water supply Capacity [kW] Reference value for the selection of capacity design guide
Hot water supply efficiency [%] Average value of authentication cases
Density of Lighting [W/m2] Average value of authentication cases
Heat exchange efficiency [%] Average value of authentication cases
Solar cell application rate [%] Average value of authentication cases

본 연구에서 선정한 영향인자 중 건물 일반 성능에 대한 영향인자는 지역, 연면적, 지상/지하 층수, 장단변비, 창면적비이다. ECO는 지역에 따라 기상데이터에 의해 외기온도 및 일사량을 반영한다. 이에 1++등급 인증사례의 신청 도시를 ‘건축물 에너지 절약설계기준’의 지역 구분에 따라 분류하고 최빈 지역을 대표 도시로 선정하였다. 다음으로 패시브 성능 영향인자는 외벽, 지붕, 바닥, 창호 열관류율, SHGC이다. 열관류율의 경우 1++ 등급 사례의 열관류율 평균값을 도출하고 SHGC 값의 경우 계산된 값을 사용하였다. SHGC 값은 창호의 열관류율에 따라 성능이 정해지는 것이 일반적이지만 평가 특성상 창호 유리 구성에 따라 계산된 값을 사용하므로 인증사례를 분석하여 표준구성을 적용하고 그에 맞는 SHGC 값을 적용하였다.

액티브 성능에 대한 영향인자는 냉난방 종류, 용량, 효율, 급탕 종류, 용량, 효율, 조명밀도, 전열 교환 효율, 태양광이다. 설비 종류 및 용량의 경우 1++등급 인증사례에 적용된 설비 중 최대 용량인 설비를 기준으로 최빈값을 보이는 설비를 도출하였다. 용량은 참조모델에 따라 달라지기 때문에 용량 설계 가이드를 기반으로 단위면적에 따른 요구 부하를 100 kcal/hm2로 계산하여 필요 용량을 산정하였다. 이때, 냉난방설비는 ‘공공기관 에너지이용 합리화 추진에 관한 규정’(MOTIE, 2017)에 따라 공공건물 중 1,000 m2 이상 규모의 건물은 최대 냉방부하의 60% 이상을 가스를 이용한 냉방 방식을 적용해야 하므로 이를 냉난방 영향인자에 반영하였다.

참조모델 세부 용도선정

비주거 용도의 교육연구시설과 업무시설을 세분화하여 참조모델을 도출하기 위해 건축물에너지효율등급 인증사례를 확인한 결과, 교육연구시설과 업무시설의 총 인증 건수는 2,370건으로 나타났다. 추후 성능 분석을 진행하기 위해 선행적으로 연면적, 층수, 성능 미기재 등 데이터 이상치를 제거한 전처리 과정을 진행한 결과, 총 인증사례는 1,950건으로 나타났으며 세부 용도를 선정하기 위해 교육연구시설은 유사 건물명 키워드로 인증사례를 분류하였으며 연구시설은 규모로 인증사례를 분류하였다. Table 4는 건물명 키워드 분석을 통한 세부 용도 및 규모 분류 결과이다.

Table 4.

Detailed purpose and size classification result through the building Keyword analysis

Education and Research Facilities Office
Keyword University Laboratory School Library Etc Keyword Small office Medium office Large Office
Cases 94 125 477 81 387 Cases 262 262 262
Ratio 8.1% 10.7% 41.0% 7.0% 33.2% Ratio 33.3% 33.3% 33.3%
Total 1,950

세부 용도선정을 위한 키워드 분류 시 교육연구시설은 대학교, 연구시설, 초중고, 도서관, 기타 등으로 분류하였고 업무시설은 청사, 사옥, 업무시설, 센터, 기타 등으로 분류하였다. 교육연구시설은 키워드에 따라 용도 프로필이 다르게 적용되어 건물 사용일수, 시스템 가동시간, 내부 부하 등의 특성이 달라지므로 ECO2 분석 기준이 달라져 세부 용도를 대학교, 연구시설, 초중고, 도서관으로 선정하였다. 업무시설은 분류된 키워드가 유사하여 동일한 용도 프로필이 적용되므로 규모를 기준으로 분류하였다. 업무시설의 인증사례를 규모로 분류하고자 연면적을 확인한 결과, 일정 규모에 사례들이 몰려있는 것으로 나타났다. 연면적을 일정 수의 기준으로 사례를 분류할 경우, 참조모델의 연면적 차이가 크게 발생하기 때문에 연면적에 따른 순위로 인증사례를 동일하게 분류하여 업무시설 소형, 중형, 대형으로 세부 용도를 선정하였다.

용도별 참조 모델 구축

건물 일반 성능의 지역을 제외한 건물형상 관련 영향인자별 평균값 도출 결과는 Table 5와 같으며 교육연구시설에서는 초중고, 대학교, 연구시설, 도서관 순으로 규모가 큰 것으로 나타났다. 또한, 초중고와 도서관은 전체 용도와 비교하여 창면적비가 낮았고 층수는 같으나 장단변비와 연면적은 초중고가 높은 것으로 나타났다. 또한, 도서관의 경우 전체 용도보다 층고가 높은 특성을 보였다. 업무시설에서는 규모 증가에 따라 층수와 창면적비가 증가하였으나 장단변비는 낮아지는 특성을 보였다. 영향인자별 평균값을 토대로 정확도가 높은 시뮬레이션 결과값 도출을 위해 7개 참고모델의 용도별 실 특성에 따라 용도 프로필을 적용하였다. 용도 프로필이란 운전시간, 설정 요구량, 내부 발열량, 냉난방 설정 온도, 사용일수, 보정계수 등에 대한 설정값을 규정한 프로필을 의미한다. 즉, 용도 프로필에 의해 에너지요구량, 에너지소요량, 1차 에너지소요량, 등급용 1차 에너지소요량 등 ECO2 평가 결과에 영향을 미치므로 각 실에 개별 용도 프로필을 적용하였다.

Table 5.

Building shape for each purpose

Influencing factors University Laboratory School Library Small office Medium office Large Office
Total floor area [m2] 9241.42 8767.95 11408.56 5424.68 3228.89 8138.59 27854.21
Ground floors [-] 6 5 4 4 7 8 13
Basement floors [-] 1 2 1 1 2 2 4
Floor height [m] 4.0 4.0 4.0 5.0 4.0 4.0 4.0
W/D ratio [-] 1.82 1.61 1.67 1.49 1.61 1.56 1.53
W/W ratio [-] 29.45 30.10 25.14 29.67 26.87 30.96 34.71

실별 용도 프로필 적용을 위해 세부 용도의 용도 프로필 비율을 분석한 결과, Figure 2와 같이 나타났으며 이를 토대로 연면적을 구분해 Table 6과 같이 실별 면적을 도출하였다. Figure 2는 그 외 체류 공간, 부속공간을 제외하고 교육연구시설 중 대학교는 강의실, 연구시설은 사무실, 초중고는 교실, 도서관은 열람실 순으로 높은 비중을 보였으며 업무시설의 소형, 중형, 대형에서는 사무실이 높은 비중을 보였다. 강의실, 사무실, 교실, 열람실 용도 프로필은 공간 사용시간, 설비 운전시간, 조명 시간, 에너지원별 가중치가 다르게 적용되는 반면, 그 외의 용도 프로필은 동일 값이 적용된다. 이때, 동일 값이 적용되는 용도 프로필 중 그 외 체류 공간은 휴게실, 탈의실, 헬스장, 매점 등으로 분류되며 부속공간은 로비, 복도, 계단실 등으로 분류된다.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2020-014-05/N0280140503/images/Figure_KIAEBS_14_5_03_F2.jpg
Figure 2.

Operation profile application ratio for each purpose

Table 6.

Floor area of each room where the purpose profile is applied

Area [m2] University Laboratory School Library Small office Medium office Large Office
Office 1343.70 2021.03 - - 696.79 2151.84 8297.77
Lecture/Class/Reading room 1571.97 - 3008.19 1637.65 - - -
Conference room - 448.64 - - 123.34 311.71 506.95
Restroom 473.16 383.81 1023.19 400.85 145.30 349.15 846.77
Warehouse/Document room - - 1223.99 556.15 - - -
Attached space 2711.43 2119.57 3206.29 1153.35 628.02 1744.10 5751.89
Other stay space 1514.67 1201.55 2080.99 793.55 917.01 944.89 1796.60
Non air-conditioned 1626.47 2469.7 865.95 883.15 718.44 2636.91 10654.22
Total 9241.4 8644.3 11408.6 5424.7 3228.9 8138.6 27854.2

용도별 영향인자 평균성능 도출

영향인자별 평균성능을 도출하기 위해 대학교, 연구시설, 초중고, 도서관, 업무 소형, 중형, 대형의 중부 및 남부지역별로 인증사례를 분석한 결과, Table 7과 같이 패시브 성능의 열관류율은 모두 ‘건축물의 에너지 절약 설계기준’(MOLIT, 2017b) 이내인 것으로 나타났으며, 외벽 열관류율의 중부는 0.235 W/m2·K 이하, 남부는 0.263 W/m2·K 이하, 지붕 열관류율의 중부는 0.162 W/m2·K 이하, 남부는 0.173 W/m2·K 이하로 나타났다. 바닥 열관류율의 중부는 0.188 W/m2·K 이하, 남부는 0.228 W/m2·K 이하로 나타났다. 중부의 열관류율 값이 낮은 이유는 법적으로 남부보다 중부를 낮게 규정하기 때문으로 판단된다. 창호의 경우 인증사례에 로이복층유리가 가장 많이 적용된 것으로 나타나 해당 SHGC 값을 적용하였다. ECO2에서는 SHGC 값에 대해 제시된 차폐계수에 0.86을 곱하여 SHGC 값을 산정하며 로이복층유리의 차폐계수는 0.6으로 계산하므로 0.516의 SHGC 값을 적용하였기 때문에 평균 SHGC보다 약간 큰 값이 적용되었다.

Table 7.

Average performance derivation result for each 1+ + rated influencing factor

Influencing factors University Laboratory School Library Small office Medium office Large Office
Exterior Wall U-value [W/m2⦁K] C 0.220 0.219 0.235 0.196 0.205 0.214 0.220
S 0.270 0.258 0.263 0.236 0.258 0.274 0.244
Roof U-value [W/m2⦁K] C 0.125 0.114 0.144 0.135 0.143 0.162 0.117
S 0.162 0.173 0.166 0.146 0.171 0.159 0.164
Floor U-value [W/m2⦁K] C 0.170 0.145 0.184 0.147 0.177 0.188 0.152
S 0.194 0.195 0.189 0.181 0.182 0.211 0.228
Window U-value [W/m2⦁K] C 2.208 2.125 1.928 2.189 1.905 2.062 2.223
S 2.250 2.340 1.969 2.109 2.371 2.404 2.352
SHGC [-] 0.516 0.516 0.516 0.516 0.516 0.516 0.516
Heating and Cooling Type EHP EHP EHP EHP EHP EHP EHP
Capacity [kW] 294.9 290.3 360.5 155.3 108.8 239.9 774.8
Heating [COP] C 3.68 3.52 3.86 3.85 3.83 3.85 3.83
S 4.08 3.79 3.85 3.95 4.02 3.88 3.83
Cooling [COP] C 3.67 3.38 3.62 3.86 3.57 3.83 3.70
S 4.08 3.56 3.56 3.79 3.76 3.60 3.62
Type GHP GHP GHP GHP GHP GHP Absorber
Capacity [kW] 590.7 435.4 620.4 267.3 180.9 399.9 1225.6
Heating [COP] C 1.62 1.65 1.62 1.61 1.60 1.64 88.86
S 1.60 1.61 1.62 1.59 1.62 1.63 85.79
Cooling [COP] C 1.37 1.46 1.40 1.42 1.38 1.41 0.80
S 1.34 1.40 1.40 1.39 1.37 1.40 0.92
Hot water Type Gas boiler Gas boiler Gas boiler Gas boiler Gas boiler Gas boiler Gas boiler
Capacity [kW] 134.0 128.0 165.0 79.0 47.0 118.0 403.0
Efficiency [%] C 91.13 92.07 93.99 86.86 91.17 91.09 91.39
S 91.26 89.33 93.96 90.93 90.46 92.64 90.00
Lighting Density [W/m2] C 5.11 5.55 5.45 5.98 5.64 5.94 5.49
S 5.74 5.91 5.09 5.76 5.77 5.70 6.01
Heat exchange Heating [%] C 71.0 73.0 73.0 73.0 72.0 73.0 73.0
S 72.0 73.0 72.0 72.0 73.0 73.0 72.0
Cooling [%] C 53.0 52.0 53.0 54.0 52.0 54.0 51.0
S 51.0 52.0 51.0 54.0 53.0 55.0 51.0
Solar cell Capacity [kW] C 87.23 36.45 122.21 54.84 13.40 35.03 57.25
S 57.46 63.51 121.65 70.17 27.71 36.98 19.41
Area [m2] C 436.14 182.25 611.05 274.20 66.99 175.13 286.25
S 287.31 317.54 608.26 350.83 138.55 184.88 97.03

C: central area, S: Southern area

액티브 성능의 냉난방 영향인자를 도출하기 위해 최빈 기기를 분석한 결과, 전체 용도별에서 EHP (Electric Heat Pump)와 GHP (Gas Heat Pump)가 각각 최대 용량 적용 1, 2순위인 것으로 나타났다. 이에 따라 GHP의 용량이 전체 냉방용량의 60%가 되도록 하였으며 각 효율은 EHP 및 GHP의 평균값을 도출하였다. 급탕의 경우 가스보일러가 최대 용량 적용 1순위, 전기보일러가 2순위인 것으로 나타났다. 이에 따라 최빈 기기를 가스보일러로 선정하여 효율의 평균값을 도출하였다. 다음으로 조명밀도는 평균 5.0~6.0 W/m2, 전열교환기의 열 회수 효율은 71.0~73.0%, 냉열 회수 효율 51.0~55.0%의 값을 보여 용도 및 지역별로 유사하게 나타났다. 태양광의 경우 건축주, 설계자의 임의에 따라 적용 비율이 달라지기 때문에 용도별/지역별로 일정한 양상이 나타나지 않았다.

1++등급 달성 검증

앞서 건물형상과 영향인자별 평균성능을 기반으로 참조모델을 도출하였고, 해당 결과를 토대로 ECO2 분석 시뮬레이션을 수행하여 제로에너지 건축물 인증의 기본 전제조건인 1++등급 달성을 여부를 검증하였다. 그 결과, 아래 Table 8과 같이 모든 용도의 등급용 1차 에너지소요량(kWh/m2·year)(이하 에너지소요량)이 1++등급 달성 기준범위인 80~140 kWh/m2·year 사이의 값으로 분석되었다. 7개 용도의 항목별 에너지소요량을 비교한 결과, 전체 용도에서 난방, 조명, 급탕, 냉방, 환기 순으로 에너지소요량이 높은 것으로 나타났다. 주요 용도인 교육연구시설과 업무시설을 비교한 결과, 교육연구시설인 대학교, 연구시설, 초중고, 도서관의 중부 및 남부는 1++등급 달성 기준범위의 중간값인 110 kWh/m2·year보다 낮거나 유사한 값을 보였으며 업무시설 소형, 중형, 대형은 중간값과 높거나 유사한 값을 보였다. 업무시설의 경우 냉방 및 조명 에너지소요량은 대체로 교육연구시설보다 높은 것으로 나타났으며 이는 업무시설 특성상 용도 프로필의 작업 보조기기 및 인증사례의 평균 조명밀도 값이 교육연구시설에 비해 높기 때문으로 판단된다.

Table 8.

ECO2 analysis result and rating review result

Building purpose Energy consumption [kWh/m2⦁year] Rating
Heating Cooling Hot water Lighting Ventilating Total
University C 31.4 13.4 21.9 25.2 6.6 98.6 1++
S 31.9 13.0 21.9 28.8 6.7 102.3 1++
Laboratory C 36.3 11.3 20.2 30.2 11.7 109.7 1++
S 33.2 17.4 20.8 30.9 11.2 113.5 1++
School C 27.5 7.7 18.9 24.4 5.3 83.8 1++
S 27.9 7.6 18.9 22.8 5.3 82.5 1++
Library C 37.8 15.3 18.6 30.6 5 107.3 1++
S 34.6 13.6 17.6 27.9 4.7 98.4 1++
Small office C 36.7 20.2 23 30.5 14.2 124.6 1++
S 36.2 19.0 23.7 29.7 13.5 122.1 1++
Middle office C 29.2 18.2 22.7 32.7 8.7 111.5 1++
S 31.5 19.3 22.3 31.5 8.7 113.3 1++
Large office C 30 18.9 20.5 32.1 7.2 108.7 1++
S 31.3 21.6 20.8 35.9 7.3 116.9 1++

C: central area, S: Southern area

추가로 교육연구시설과 업무시설의 용도 특성을 비교하기 위해 대표적으로 초중고와 업무 소형의 에너지소요량 및 특성을 비교하였다. 먼저, 교육연구시설의 초중고는 전체 용도 중 가장 성능 수준이 높은 것으로 나타났으며 이는 기타 용도보다 낮은 창면적비, 높은 창호 열관류율 성능, 낮은 조명밀도 및 많은 태양광 적용 특성을 보였기 때문으로 판단된다. 반면, 업무시설의 소형건물은 가장 성능 수준이 낮게 나타났으며 초중고와 창면적비, 창호 열관류율, 조명밀도 등은 유사하지만 적용된 태양광 면적은 초중고보다 적은 특성을 보였다. 업무시설의 경우 용도 프로필에 나타난 작업 보조기기 발열량, 공간 점유 시간, 사용일수가 많으므로 에너지요구량이 교육연구시설보다 많고 태양광 적용 면적은 교육연구시설보다 적은 특성을 보인다. 이로 인해 전체 에너지소요량을 비교한 결과, 업무 소형 > 중형 > 대형 > 연구시설 > 대학교 및 도서관 > 초중고 순으로 높은 에너지소요량을 보여 교육연구시설보다 업무시설의 성능 수준이 낮게 나타났다. 따라서, 교육연구시설보다는 업무시설 설계 시 성능향상을 추가적으로 고려할 필요성이 있다. 이러한 용도별 특성 분석결과를 토대로 설계 시 제로에너지 건축물 에너지성능 분석 및 정책 수립 관련 지표 및 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

결 론

본 연구는 스마트시티 설계 시 제로에너지 건축물 도입을 위해 1++등급 영향인자별 평균성능을 도출하고 이를 참조모델에 적용하여 제로에너지 건축물 인증기준 달성 여부를 검증하였다. 또한, 1++등급 영향인자별 평균성능을 제시함으로써 제로에너지 건축물 설계 시 기초자료로 활용할 수 있는 자료를 제안하였으며, 본 연구의 결과는 다음과 같다.

(1)문헌 고찰을 통해 선행연구에서 가장 많이 고려된 영향인자를 선정하고 제로에너지 건축물 및 평가 프로그램인 ECO2 특성상 고려해야 하는 영향인자와 에너지소요량에 대한 영향도가 높은 인자인 SHGC, 전열교환기, 용도 프로필, 냉난방설비 및 급탕기기 용량을 추가로 선정하여 영향인자별 평균성능을 도출하였다.

(2)우선적으로 분석이 필요한 교육연구시설과 업무시설을 대표 용도로 선정하고 세부 용도로 분류하여 대학교, 연구시설, 초중고, 도서관, 업무 소형, 중형, 대형으로 총 7개의 비주거 용도별 참조모델을 도출하였다.

(3)참고모델 도출 시 시뮬레이션 결과값의 정확도를 높이기 위해 7개 참고모델의 용도별 실 특성에 따라 각 인증사례에 적용된 실별 용도 프로필 비율을 분석하였으며 이를 토대로 연면적 대비 실별 면적을 도출하였다.

(4)패시브/액티브 영향인자별 평균성능을 도출하고 참조모델에 적용한 결과, 모든 용도가 등급용 1차 에너지소요량(kWh/m2·year) 1++등급의 기준을 만족한 것으로 나타남에 따라, 영향인자별 평균성능의 유의성을 검증하였다.

(5)추가로 교육연구시설과 업무시설의 용도별 특성을 비교한 결과, 높은 에너지요구량 및 낮은 태양광 적용 면적 특성으로 인해 업무시설이 교육연구시설보다 성능 수준이 낮은 것으로 나타났으며 업무용도 특성(작업 보조기기 발열량, 공간 점유 시간, 사용일수)에 따라 교육연구시설보다 추가로 성능향상을 고려할 필요성이 있는 것으로 나타났다.

본 연구의 건물 용도별 영향인자의 평균성능 결과는 건축물에너지효율등급 1++등급의 성능 현황을 제공함으로써 제로에너지 등급별 성능 분석 및 기타 건물에너지 분석 연구 관련 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 이를 통해 제로에너지 건축물 설계 및 성능 검토 시 성능 수준 결정에 대한 의사결정을 지원함으로써 비용을 절감하고, 제로에너지 건물 활성화에 도움이 될 것으로 판단된다. 또한, 이후 제로에너지 건축물 에너지 성능 분석 연구와 정책 마련의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 향후 연구에서는 본 연구결과를 기준으로 제로에너지건축물 인증의 등급별 평균성능과의 차이를 분석하는 연구를 진행하고자 한다.

Acknowledgements

본 연구는 2019년도 한국에너지공단(KEA)의 지원을 받아 수행된 기술용역 ‘제로에너지빌딩 공사비 최적화 및 부동산 가치 연계방안 연구’의 데이터를 활용하여 재구성하였으며 2020년도 산업통상자원부(MOTIE)의 재원으로 한국에너지기술평가원(KETEP)의 지원을 받아 수행된 연구임(No. 2019271010015D).

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