서 론
통계청에서 발표한 2018년 인구주택 총조사에 따르면, 아파트에 거주하는 가구수가 전체 가구수의 절반이라고 하며, 이 수치는 매년 증가하고 있다고 한다. 국내 아파트 호수는 천만호가 넘어가며 이중 20년 이상 된 아파트는 39.6%이며, 30년 이상 된 아파트는 7.2%에 달한다. 20년 이상 된 아파트의 냉난방 부하에 영향을 미치는 요소 중 가장 큰 영향을 미치는 것은 실내외 압력차로 인해 발생하는 침기이다. 국내에서는 침기에 대한 연구가 이루어지고 있지만, 건물에서 자연상태에서의 침기량을 측정하는 방식에 쓸 수 있는 자체적인 데이터가 미비한 실정이다. 국내 건물의 침기량의 특성을 파악하기 위해서는 건물 타입별로 침기량을 산정하여, 자료를 확보하는 것이 필요하며, 이는 건물 에너지 분석에 꼭 필요한 부분이다.
건물의 침기를 다루는 방식 중 가장 간단한 방법은 시간 당 환기횟수(Air change per hour:ACH)를 이용한 방법이며, 좀 더 정밀하다고 알려진 방법으로 균열법(Crack method)이 있다. 균열법은 외기가 건물의 문, 창문, 콘센트, 조명기구나 바닥 및 벽의 조인트 주변의 틈(crack)을 통해서 바람, 연돌 효과 혹은 공조장치의 작동에 의해 발생한 실내외 압력차에 의해 실내로 유입이 된다는 가정하에, 이 틈을 통해 들어오는 의도하지 않은 외기를 침기로 규정하고 계산하는 방법이다. 이 때 외기의 유입량은 틈새의 크기, 종류 그리고 건물 내외 압력차에 의해 결정된다. 침기량은 다음 식으로 계산되어 진다.
| $$Q=C\lbrack\Delta P\rbrack^n$$ | (1) |
여기서, Q는 침기량(m3/hr), C는 유체 계수(flow coefficient), n은 압력지수(pressure exponent), 그리고 는 실내외 압력차(Pa)를 의미한다. 유체 계수 C는 실내외 압력차가 1 Pa 일 때의 침기량과 같은 값이다. 압력 지수 n은 침기의 성질에 따라 변화한다. 입출구에서의 압력이 일정할 때 매우 긴 통로를 통해 흐르는 층류의 경우 압력지수 n은 1이 되며, 통로의 일부가 좁아지면서 층류가 난류로 발달함에 따라 압력지수 n은 0.5로 변화한다. 완전한 난류의 경우 n=0.5가 된다. 따라서 n의 값은 0.5~1의 사이의 값을 가지게 된다. 건물에서 발생하는 침기의 경우 보통 완전한 난류로 발달한 상태가 아니기 때문에 0.6~0.8 사이의 값을 가지게 된다(Klems, 1983).
미국에서 침기에 관한 기초 연구는 1980년대 Sherman and Modera (1986)을 중심으로 수행되었다. 국내에서는 2000년대 들어 많은 학자들에 의해서 침기 관련 연구가 시행되어 왔다. 공동주택의 침기값을 블로워 도어 테스트(Blower door test)를 이용하여 찾는 연구가 다수 진행되었으며(조재훈, 2010; 김승철 외, 2011; 서종현과 윤재옥, 2012; 이윤규와 신철웅, 2013; 윤재옥, 2013), 이 연구들은 ACH50값과 같이 건물의 외피성능을 나타내는 지표들을 통한 건물의 기밀수준을 연구하는데 집중하고 있다. 이와 같은 건물의 기밀수준을 측정하기 위한 다양한 방법을 정리한 연구도 수행되었으며(옹드람 외, 2019), 건물의 침기 발생 부위를 예측하여, 이의 유효틈새 면적을 계산하고 공동주택의 침기 특성을 보여주는 연구도 수행되었다(김승철 외, 2011).
본 연구에서는 아파트 2세대를 선정하여 각 세대의 침기루트를 특정하고, 각 침기루트에 따른 침기량을 평가하기 위한 균열법(crack method)에 필요한 인자를 구하는 방법에 대해 논하고자 한다. 침기가 발생하는 침기 루트를 특정 짓기 위해 1주간의 예비 측정을 실시하였고, 이를 통해 특정 된 침기 루트 별 압력지수 n과 유체계수 C를 2주간의 블로워 도어 테스트를 통한 측정 결과 분석을 통해 계산하였다. 이 결과를 이용해 CONTAMW와 같은 침기 분석 툴 또는 Energyplus의 Air flow network를 이용하여 평균 침기량을 구하는 것이 가능하다.
건물의 침기량을 구하는 가장 보편적인 방법은 블로워도어 테스트를 이용하여 실내,외 압력차가 50 Pa 일 때 측정한 통기량을 건물의 부피로 나눈 ACH50값을 교정상수를 이용하여 단순 변환하는 방식이다. 이 방식의 문제는 교정상수를 구하는 방법이 우리나라의 상황에 맞도록 정립되지 않았다는 것이다. 현재 국내에서는 보수적으로 권고하는 20이라는 값을 일반적으로 쓰고 있다. 하지만 이 값의 유효성에 대해서는 기존 연구들에서 의문을 제기하고 있다(강기남 외, 2015).
이 연구는 블로워 도어 테스트를 통한 데이터와 균열법의 이론을 이용하여 건물의 침기를 계산하는 방법을 찾기 위한 연구의 선행연구이다. 이 연구에서는 침기 루트를 특정하고 각 침기 루트 별 압력지수와 유체계수를 구하는 것 만을 다루며, 이를 이용한 세대의 평균 침기량의 산정은 후속 연구에서 다루고자 한다.
기밀 측정
유체 계수와 압력지수는 블로워도어 테스트(Blower door test)를 통해 구할 수 있다. 블로워도어 테스트에는 팬(fan)을 이용해 실내에 바람을 집어넣어 실내를 가압하는 가압법과, 실외로 바람을 배출하여 실내를 감압하는 감압법이 있다. 팬을 이용해 가압 및 감압을 한 후, 실내와 실외의 정압 차이와 팬에 의해 실내에 토출(가압법)한 혹은 실외로 배출(감압법) 된 통기량을 측정한다. 10 Pa에서 50 Pa까지 단계적으로 압력차이를 변화시키며 통기량과 압력차를 측정하고 이를 회귀식을 이용하여 나타내면 상기 식 (1)과 같이 표현할 수 있다.
본 실험은 세종에 위치한 완공된 지 1년 미만의 실증실험용 3층 아파트에서 실시하였다. 아파트 3개 동 중 발코니 확장이 되어 있는 C동에서 동일한 평면을 가지는 좌우 반전인 2층에 위치한 2세대를 대여하여 실험을 실시하였다. 각 세대의 바닥면적은 84 m2이며, 천정고는 2.4 m로 측정되었다. 본 실험은 제품 개발 성능 실험의 부속 실험으로 실시되었기 때문에, 실험의 목적상 복도를 면하는 방 하나와 화장실 하나는 실험 공간에서 제외되었다. 제외된 방하나와 화장실은 거실과 문 하나로 분리되어 있으며, 본 실험 동안 문에 기밀처리를 하여, 공기의 유동을 최소화하였다. 따라서 블로워 도어 테스트를 통해 측정된 공간의 바닥 면적은 Figure 1에 나온 것과 같이 54 m2이다. 2개의 실의 평면은 동일하고 3개면이 외부에 직접 면하는 구조를 가지고 있다. C-201호의 경우에는 남측과 북측, 그리고 동측 벽이 외기에 노출되어 있으며, C-202호의 경우에는 남측과 북측, 그리고 서측 벽이 외기에 노출되어 있다. C-201호와 C-202호의 평면도와 실험에 사용된 공간과 아닌 공간의 구획은 다음 그림에 나타나 있다. 실험에 사용된 블로워 도어 테스트 기기는 KONA Sapporo사의 KNS-4000이며, 이 장비는 현관문 뿐 아니라 창호 설치도 가능하며 형상은 Figure 2와 같다.
실험은 예비실험과 본실험으로 나뉘어 실시되었다. 실험을 실시하는 기간 실내의 온도는 18~19°C, 실외온도는 11~14°C로 측정되었으며, 실외 풍속이 1 m/s 이하일 때 기밀 측정을 실시하였다. 예비실험은 2019년 6월 3일부터 7일까지 실시하였으며, 해당 2세대 간의 기밀 차이와 기밀 측정이 필요한 부위를 선별할 목적으로 실시되었다. 블로워 도어 테스트기를 현관에 설치하고 전체 침기량을 측정을 한 후, 침기가 일어난다고 예측되는 부위를 기밀재를 이용하여 막은 후 다시 침기량 측정을 실시하였다. 이와 같은 과정의 반복을 통해 본 실험에서 측정할 6개의 케이스가 선별이 되었다.
본 실험에서는 예비실험을 통해 선정된 6가지 케이스에 대한 측정을 2세대에서 실시하였다. 첫번째 케이스에서는 건물 실내의 가능한 모든 침기 루트에 비닐막과 테이프를 통해 기밀 작업을 하여 침기를 최소화하였다. 남측창 전면을 비닐막를 이용하여 기밀작업을 하였으며, 북측 후면창과 측면창도 대형 비닐과 테이프로 기밀작업을 실시하였다. 주방의 경우 PD(파이프 덕트)와 레인지 후드 부위의 침기 루트가 개별로 막기가 불가능 할 정도로 넓게 분포되어, 주방의 싱크대 앞면 전체를 전면 비닐로 격리하고 기밀 작업을 하였다. 또한 화장실을 통한 기밀은 배수구, 배기구뿐만 아니라 화장실 문의 틈새도 모두 기밀 작업을 하여 침기 발생을 최소화하였으며, 마지막으로 콘센트와 조명기기 주위의 틈새도 가능한 모두 테이프와 비닐을 이용하여 기밀 작업을 하였다.
첫번째 케이스의 측정이 끝난 후 순차적으로 기밀 테이프와 비닐 시트를 제거해 가면서, 총 6가지 케이스의 측정을 실시하였다. 첫번째 케이스의 경우 가능한 모든 침기루트를 기밀작업을 한 상태에서의 측정을 말하며, 이는 침기 루트를 특정할 수 없는 침기가 얼마나 발생하는지 알아내기 위한 측정이었다. 두번째 케이스의 측정은 남측창에 설치한 기밀막을 제거한 후 실시되었다. 세번째 기밀 측정은 주방전체를 격리하던 비닐막을 제거하고 실시되었다. 이는 주방과 이와 연결된 파이프덕트를(PD) 통한 침기를 측정하기 위함이다. 예비실험 결과 주방 전체와 주방과 연결된 파이프덕트를 통해 침기가 심하게 발생하고 있다는 것이 관측되었기에 주방 전체를 격리하고 하나의 측정 케이스로 삼았다. 네번째 측정은 실내에 전체적으로 분포하고 있는 플러그 소켓과 조명기구에 설치되어 있던 비닐과 기말테이프를 제거하고 실시되었다. 다섯번째 측정은 서측창의 기밀 시트를 제거하고 실시되었으며, 마지막 여섯번째 측정은 북측창과 문의 기밀시트를 제거하고 측정되었다. 기밀에 사용된 비닐과 테이프의 제거 순서는 Figure 1에 나타나 있다.
측정결과 및 분석
C-201호의 측정 결과는 Figure 3과 같다. 측정은 감압법으로 실행되었다. 블로워 도어 테스트 기기가 자동적으로 20 Pa부터 측정을 시작하고, 이후 10 Pa내의 압력차를 증가시키며 5회의 측정을 실시한다. 따라서 블로워 도어 테스트로 인해 측정되는 압력 변화의 범위는 20 Pa부터 55 Pa 전후까지이며, 이렇게 압력이 변할 때 이러한 압력차를 발생시키는 팬에 의한 통기량의 변화를 측정한다. Figure 3의 가로측은 압력의 변화를 보여주고, 세로축은 이러한 압력을 발생시키는 팬에 의한 통기량을 보여주고 있다.
상기 그림의 측정데이터는 수식1 형태의 회귀선으로 나타나 있으나, 보다 간단하게 유체계수 C와 압력지수 n을 찾기 위해 각 케이스별 측정 데이터인 압력차와 풍량 데이터 양쪽에 상용로그(log10)을 취한 후 단순회귀식으로 만들어 분석하였다. 실험 데이터에 의해서 만들어진 단순 회귀식을 이용하여, 압력차가 1 Pa에서 50 Pa까지 변할 때 케이스 별 압력차에 따른 통기량의 차에 대한 선형회귀식을 만들었으며, 그 예는 Figure 4와 같다. Q3-Q2 값 외의 다른 케이스들의 경우 압력차별 통기량 값이 유사하여 Figure 4에는 겹쳐서 보이고 있다.
남측 창문의 기밀제거를 통해 남측 창문에서의 기밀 성능을 찾기 위해서, 압력에 따른 남측 창문의 기밀 제거시의 풍량(Q2)에서 전체 기밀 제거시의 풍량(Q1)을 빼면 압력에 따른 풍량차(Q2-Q1)을 구할 수 있다. 압력차에 따른 풍량차(Q2- Q1)의 관계를 이용하여 회귀식을 만들어 남측 창문을 통한 침기를 계산하는데 필요한 유체계수 C 값과 압력지수 n 값을 구할 수 있다. 이러한 방식으로 압력차를 변화시킬 때 각 침기 루트 별 풍량차를 찾을 수 있다. Q2-Q1은 남측 창문의 풍량차, Q3-Q2는 주방 및 파이프덕트를 통한 풍량차, Q4-Q3는 콘센트와 조명주위의 크랙을 통한 풍량차, Q5-Q4는 측면벽을 통한 풍량차, Q6-Q5는 북측 창문을 통한 풍량차를 나타낸다.
분석 타당성 조사(Analysis Feasibility Study)
블로워 도어 테스트 결과를 이용하여 C 값과 n 값을 찾기 위한 방식을 결정하기 위한 예비 조사를 실시하였다. 분석 기법은 블로워 도어 테스트를 이용하여 인접한 2공간 사이의 누기(leakage)를 찾는 연구에 기반하여 결정하였다(Hult et al., 2012; 2013). 기존 분석 방식은 수식을 이용하여 일정한 압력차에서 측정한 하나의 값을 가지고, 계산하는 간략법부터, 회귀식와 반복법을 이용하여 적합한 값을 찾는 정밀한 방법등이 있다. 예비조사에서는측정값을 이용하여 각 침기 루트로부터 직접적으로 C값과 n값을 찾는 것이 가능한지를 파악하였다. 즉 최소자승법을 이용하여 6가지 측정 케이스별 회귀식을 반복계산 없이 찾아내는 것이 가능한지 알아보았다. 이 경우 회귀식의 R2는 최대값이 된다. 그 회귀식들을 이용하여 압력차에 따른 케이스 간 풍량차에 대한 회귀식도 최소자승법을 이용해 찾을 수 있다. 이 방법을 이용하여 201호의 압력차에 따른 풍량차(Qm-Qm-1: m은 케이스번호)에 관한 회귀식의 계수를 찾은 결과가 다음 표에 나와 있다.
이 분석방법의 경우, Table 1에서 보듯 6번째 북측 창문 기밀제거의 기밀 분석 데이터(Q6-Q5)의 n 값이 0.5이하로 나오는 문제가 발생을 한다. n의 값은 0.5~1의 사이 값을 가지게 되며, 0.5보다 작은 값이 나오는 경우는 발생할 수 없다. 이는 분석이 잘못되었거나 혹은 측정 데이터가 잘못될 경우에 발생을 한다. 따라서 이 방식의 경우 적용성에 문제가 있다는 것을 알 수 있었다.
Table 1.
Infiltration coefficient calculation result using the first analysis method for C-201
| Room 201 | Q1 | Q2-Q1 | Q3-Q2 | Q4-Q3 | Q5-Q4 | Q6-Q5 |
| N | 0.687 | 0.548 | 0.643 | 0.773 | 0.677 | 0.420 |
| C | 13.766 | 7.826 | 31.929 | 3.920 | 4.454 | 27.222 |
기존 연구에서는 Monte carlo 방식과 회귀식을 이용하여 반복 계산을 통해 C와 n값을 찾는 방식이 있다(Hult et al., 2012). 이러한 반복 계산법의 유용함을 파악하기 위해 전수조사를 기본으로 C와 n의 가능한 모든 값에 대한 적합성을 찾아보았고, 그 결과를 분석하여 실제 계산에서 필요한 조건을 찾아보았다. 이는 압력지수 n값을 변화시키며, 각 케이스에 대한 회귀식 6개와 케이스들의 풍량차(Qm-Qm-1: m은 케이스번호)에 대한 회귀식 5개를 찾고, 그 회귀식들의 R2값의 평균값이 최대가 되는 압력지수 n값들과 유체 계수 C값들을 찾는 방식이다. n값은 0.60에서 0.80의 범위 내에서 0.01단위로 변화시키며 각 케이스 및 케이스 별 풍량차(Qm-Qm-1: m은 케이스번호)에 의해 계산된 회귀식들의 R2값을 계산한다. 계산 결과를 평균 R2 순서로 정렬하고, 계산 결과 물리적으로 발생하지 않아야 하는 조건을 찾았다. 분석을 통해 발견한 판단 기준(criteria) 중 하나는, 측정이 진행될수록 기밀을 제거하며 틈새가 넓어지기 때문에 동일한 압력 하에서는 후속 케이스의 n값이 이전 케이스의 n값보다 커야 한다는 것이다. 후속 케이스의 n값이 이전 케이스의 n값보다 작으면 압력이 증가하면 특정 압력부터 오히려 후속케이스의 통기량이 이전 케이스의 통기량보다 작아지는 결과가 발생하기도 한다. 따라서 실제 분석에서는 각 회귀식의 R2이 0.9보다 크고, 블로워 도어 테스트 데이터를 이용하여 찾아낸 후속 케이스의 회귀식의 n값이 이전 케이스의 n값보다 크거나 같다는 조건을 판단기준(criterion)로 삼아 실제 분석을 수행하였다.
기밀 분석(Infiltration Analysis)
예비조사를 바탕으로 분석을 실시하였으며, 분석절차는 Figure 5에 나와있다. Figure 5에서 아래첨자 m은 측정케이스를 말하며, 1에서 6까지 증가하고 아래첨자 r은 풍량차(Qm-Qm-1: m은 케이스번호)에 의해 계산된 케이스들을 뜻한다. 계산 과정에서 중간에 위치한 판단기준(criteria)은 상기에 기재한 것과 같이 R2이 0.9보다 작거나, 후속케이스의 회귀식의 n값이 이전 케이스이 n값보다 작을 경우 계산을 중지하고 해당 루프의 n값을 증가시키고 다음 계산을 수행하게 하는 역할을 한다. 하부에 위치한 판단 기준은 R2이 0.9 큰 경우만 계산이 진행되는 것을 조건으로 한다. 이는 계산 시간을 줄이는 역할을 한다. 이 조건이 없는 상태로 계산을 수행했을 때 8시간이 걸리던 계산 수행 시간이, 조건 삽입 후 5분 이내로 감소하였다(수행프로그램: Matlab 2018, 수행하드웨어: Intel Core i7-7700 CPU, 8 GB RAM).
이 방법을 이용하여 C-201의 측정 결과를 이용한 계산 결과는 Table 2에 나와있다. Table 2에서 보듯, R2의 평균값이 가장 크게 만드는 n의 값은 C-201의 경우는 0.65이다. 같은 방식을 C-202호에 적용했을 때, R2의 평균값이 가장 크게 만드는 n의 값이 0.67로 계산되었다.
Table 2.
Analysis result for C-201
이 결과를 이용하여 각 침기 루트의 C 값을 찾으면 Figure 6과 같다. 수식 1에서 압력차가 1 Pa일 경우 C값은 침기량과의 값이 된다. 즉 내외 압력차가 1 Pa로 동일할 때 어느 세대에서 어느 위치로 침기가 더 많이 발생하는지 C값을 비교함으로써 알 수 있다. Figure 6은 201호와 202호의 침기 루트 별 C값을 비교한 것이다. 침기 루트를 특정하기 어려운 루트를 통한 침기 성능은 세대 전체를 기밀 작업을 한 상태에서의 블로워 도어 테스트 값으로 부터 바로 얻어진다. 이는 기밀 작업을 통해서도 막을 수 없는 크랙을 통한 침기를 측정한 값이다. 그림에서 두번째는 남측창을 통한 침기 성능을 말하고, 세번째는 부엌과 부엌과 연결된 파이프 덕트를 통한 침기 성능을 보여준다. 네번째는 콘센트와 조명기기 주위의 틈에 의한 침기 성능을 말하며, 다섯번째 케이스는 서측창(202호는 동측창)을 통한 침기 성능을 보여준다. 여섯번째 케이스는 북측창을 통한 침기 성능을 보여준다
Figure 6을 통해 침기 루트를 특정할 수 없는 침기가 전체의 15~20%가 되는 것을 알 수 있다. 이 분석 결과를 이용하여, 침기량을 산정할 때 침기 루트를 측정할 수 없는 침기를 어떻게 다루냐에 따라서 세대 전체의 침기량의 계산 값이 달라질 것으로 예측된다. 3면의 창을 통한 침기량은 전체의 15~20%정도로 나타난다. 아파트 침기 루트 중 일반적으로 가장 침기 비율이 높은 창문을 통한 침기는 이 건물에서는 전체의 20%가 되지 않는다. 이는 설치된 창호가 이중창으로 기밀성능이 높기 때문이며, 따라서 창호의 교체로 인한 침기 성능의 향상은 본 건물에서는 힘들 것으로 예상된다. 측정 결과 Figure 6에서 보듯 전체적으로 202호의 침기량이 201호보다 높으며, 주방과 그와 연결된 파이프덕트를 통한 침기 루트가 가장 침기가 많이 발생하는 부분이라는 것을 확인할 수 있다. 이 부분의 C값이 C-202호가 C-201호에 비해서 1.4배 높다는 것을 알 수 있다. C-201호와 C-202호의 침기량의 차이 대부분이 이로 인한 것이라는 것을 알 수 있다
토 의
이번 연구에서는 아파트 2세대에서 예비실험과 본실험을 이주일 동안 실시하였다. 동일한 세대의 동일한 위치에서 측정한 경우라 할지라도 측정 시간이 달라져서 외부의 풍속이 달라질 경우 측정값이 달라지는 경우가 관찰이 되었다. 따라서 측정을 할 경우 외부 조건을 일정하게 맞추기 위해 각 케이스에 대해서 가능한 짧은 시간동안 모든 측정이 이루어지는 것이 필요하다.
블로워 도어 측정 목적은 2세대의 침기량이 어떻게 다르고, 어디서 차이가 발생하는지를 알기 위한 것이었다. 측정과 분석을 통해 동일한 신축 아파트 내의 통기루트는 유사하다는 것을 알 수 있었다. 각 침기 루트에 따른 침기 성능은 세대에 따라 차이가 있다는 것을 알 수 있었다. 신축 아파트의 침기 성능을 측정하기 위해서 대표세대의 침기 루트를 예비측정을 통해 찾아내고, 전체 아파트 세대에서 이 침기 루트들에 대한 세부 측정만을 시행하면, 각 아파트의 침기 특성을 파악할 수 있을 것으로 사료되며, 측정 시간도 줄일 수 있을 것으로 기대 된다.
침기 분석을 통해 C-202과 C-201에 대해서 계산한 n값을 보면 모든 케이스와 침기루트에서 n값이 동일한 것으로 나타났다. 물론 분석 케이스가 작아서 n값을 고정값으로 두고 분석을 하는 것이 적합한지에 대한 논의는 있을 수 있다. 하지만, 기존의 연구에서 n값을 고정값인 0.65로 두고 계산하는 방법도 많이 채용하고 있고, 몇몇 연구에서는 이 방식이 다른 반복법보다 더 안정적인 결과가 나온다고 언급하기도 한다(Hult et al., 2012). 따라서 n값을 고정값으로 쓰는 방법의 타당함에 대한 연구가 필요하리라 보고, 이 타당함이 밝혀지면 계산시간은 이 연구에서 사용한 방법보다 더 줄어들 것으로 기대된다.
결 론
세종시에 위치한 완공 된지 1년 미만의 아파트 2개 세대를 빌려 블로워 도어 테스트를 통해 침기를 측정하는 실험을 실시하였다. 예비실험을 통해 두 세대의 침기 데이터가 다르다는 것을 발견을 하였고, 두 세대의 차이가 발생하는 이유를 찾기 위해 예비 실험을 통해 침기 루트를 특정하고, 본 실험을 통해 각 침기 루트를 통한 침기 성능을 찾기 위한 측정을 실시하였다.
분석 방법의 타당성을 조사 위해 최소자승법을 이용한 회귀분석을 이용하는 방법과, 압력 지수를 변화시키며 모든 케이스에서의 R2값이 최고가 되도록 하는 유체 계수 C를 찾는 반복분석을 수행하였다. 이를 통하여, 분석 과정에서 계산을 중지 혹은 속행을 결정할 판단조건(criteria)를 찾았으며, 이 판단조건과 반복 계산법을 통하여 2세대의 침기 루트별 침기 성능을 도출할 수 있었다.
측정 한 두 세대의 아파트는 동일한 침기 루트를 가지고 있었으나, 침기루트 별 침기 성능은 차이가 있었다. 오래 된 아파트의 경우 창문을 통한 침기가 주된 문제지만, 이번 측정이 실시된 신축 아파트의 경우 창문을 통한 침기는 기밀성이 좋은 이중창을 쓰기에 크지 않은 것으로 파악되었다. 한 아파트의 침기량을 결정하기 위해서는 표준 세대에서 예비 실험을 통해 침기 루트를 특정하고, 그 아파트의 다른 세대에서 예비 실험에서 파악된 침기 루트에 따른 침기 성능을 블로워 도어 테스트를 통해 측정을 하면, 전체 아파트의 평균 침기를 더 짧은 시간에 측정하는 것이 가능하리라 사료된다.
침기 분석 결과 두 세대에서 계산된 n값이 세대내에서는 모든 침기루트에서 동일한 것으로 관찰되었다. 분석 케이스가 적어 고정된 n값을 이용하는 것이 더 적합한 방법이라고 결론 낼 수 없으나, n값을 고정으로 두고 침기량을 산정하는 방식은 기존 연구에서도 종종 관찰이 된다. 이는 계산 시간을 줄이는데 크게 도움이 되므로, 차후 이 방법에 대한 타당성을 연구하는 것이 필요하다고 본다.
