Research Article

Journal of Korean Institute of Architectural Sustainable Environment and Building Systems. October 2020. 451-463
https://doi.org/10.22696/jkiaebs.20200038


ABSTRACT


MAIN

  • 서 론

  •   연구의 배경 및 목적

  •   연구의 방법

  • 시뮬레이션 개요

  •   건축물 3D 모델

  •   건축물 내 구역별 공조 및 재실 조건

  • 시뮬레이션 모델링

  •   시뮬레이션 모델 구성

  • 조명제어의 적용

  •   조명제어 시나리오

  • 시뮬레이션 결과

  •   시나리오별 조명 동작의 추이

  •   구역별/시나리오별 냉난방 부하의 추이

  • 결 론

서 론

연구의 배경 및 목적

우리나라는 2030년까지 최종 에너지 소비를 14.4% 절감하는 에너지 효율 혁신전략을 공표하여 산업 전반의 에너지 효율 개선을 장려하고 그에 따른 국가 온실가스 감축 목표를 달성하고자 하는 의지를 갖고 있다. 부문별 최종 에너지 소비 현황에 따르면 산업부문(61%)이 가장 큰 비중을 차지하며 건물부문(20%), 수송부문(18%) 순으로 에너지 소비 증가를 주도하고 있다(Ministry of Trade, Industry and Energy, 2019).

온실가스 배출량 현황에 따르면 건축부문의 배출량은 현재 산업부문(약 50%)의 절반 수준이지만 에너지의 사용이 생산량에 직접적인 영향을 미치는 산업부문의 경우 에너지 절감 방안을 도입하는 데에 한계가 있으므로 건축부문의 에너지 절감을 위한 방안 마련이 선행되어야 할 것으로 보인다. 특히 도시화가 진행됨에 따라 건축부문의 온실가스 배출량은 향후 전체의 약 40%까지 비율이 증가할 전망이다(Atmospheric Future Strategy Division in Ministry of Environment, 2019).

건축부문의 에너지 소비 추이에 따르면 건축물의 총 에너지 소비가 연간 약 1.8%의 수준으로 꾸준히 증가하고 있으며 용도별로는 냉난방(46%), 조명(14%), 동력기기(16%), 취사 및 기타(24%) 수준으로 냉난방과 조명의 에너지 소비 비중이 전체의 약 60% 수준으로 나타났다. 동력기기의 에너지 소비 비중은 감소하는 반면 냉난방과 조명의 비중은 증가하는 추세임을 고려하면 냉난방과 조명의 에너지 효율 향상이 중요할 것으로 보인다(Cho et al., 2017). 실제로 건축물의 에너지 절감을 위한 냉난방과 조명에 관한 연구들이 활발히 수행되어 왔으며 이 중 냉난방은 비교적 넓은 범위의 절감 방안을 적용할 수 있는 것으로 나타났다. 예를 들어 외피 단열 성능을 개선하는 패시브 건축을 도입하여 실내의 열 손실과 외부로부터의 열 유입을 최소화하는 방법이 있고 기존 설비를 고효율 설비로 교체하여 에너지 효율 향상 및 에너지 절감을 기대하는 것도 효과적인 절감 기법으로 알려져 있다. 또한 재생 에너지원을 냉난방에 연계하여 활용할 수 있는 액티브 건축도 고려할 수 있다. 조명기구의 경우에는 단순히 고효율의 LED로 교체하는 것만으로 절감 효과가 큰 것으로 나타났다. 실제로 조명에너지 절감에 관한 선행연구 비교 분석 자료에 따르면 2007년부터 2013년까지의 선행연구 절반 이상이 형광등을 LED로 교체하였고 실험 결과 적게는 27%에서 많게는 50% 이상의 절감 비율을 보였다(Seo et al., 2015). 다만 건축물 에너지 부하의 측면에서 조명기구가 냉난방 부하에 영향을 미치는 문제를 해결할 필요가 있다. 조명기구는 에너지를 소비하여 빛과 열을 방출하는데 이때 방출되는 열은 총 소비에너지의 약 80%로 이는 실내의 냉난방 부하로 작용하게 된다. 실제 선행연구에 따르면 조명에서 소비되는 전력량은 건축물 전체 전기사용량의 20% ~ 50%에 이르고 조명에 의한 열 부하를 제거하는 데 사용되는 전기사용량은 전체의 10% ~ 20%를 차지하는 것으로 나타났다(Oh, 2013).

선행연구에서 시사하는 바와 같이 건축물에서 소비하는 에너지는 향후 지속적으로 증가할 것으로 보인다. 또한 용도별 에너지 소비 비중이 많은 냉난방과 조명에 대한 에너지 절감이 시급한 것으로 사료된다. 특히 조명의 동작에 따른 실내 발열이 냉난방을 요구하는 부하로 작용할 수 있으며 이에 대한 대응이 필요할 것으로 보인다.

본 연구에서는 지금까지 다수가 연구해온 단순 고효율 조명의 사용 또는 교체에 따른 에너지 절감이 아니라 실제로 구현하기에 제한적인 조명제어 시나리오를 시뮬레이션을 통해 구현하는 것에 의미를 두고 건축물 내 조명에 따른 냉난방 부하를 최소화하기 위한 모델을 제안하고자 한다.

연구의 방법

본 연구는 다음과 같은 방법으로 수행하였다. 먼저 Google Sketch-up의 트랜시스 플러그인을 활용하여 시뮬레이션 대상 건축물을 3D 모델로 구현하였다. 3D 모델은 포인트 데이터로 이루어져 벽체의 구조와 면적을 자동 계산한다. 건축물 구조 데이터를 가진 3D 모델은 트랜빌드(TRNBuild) 패키지에서 외피와 공조조건 등을 입력할 수 있다. 트랜빌드 패키지에서는 3D 모델의 좌표 데이터를 인식하여 바닥면적과 체적을 산출하고 벽의 구조를 인식하여 하나의 개별 공간으로 구분한다. 각 공간은 실내 열 환경 조성을 위해 공조조건을 필요로 한다. 건축물의 공조는 침기의 유무, 환기 횟수, 냉난방 설정 온도, 제습 등을 적용할 수 있으며 인체의 발열, 기기의 발열, 조명의 발열을 구현할 수 있다. 공조조건이 입력되면 벽체를 통한 열 교환, 외부로부터의 태양 일사 유입, 온도차에 의한 열 손실, 내부 발열을 합산하여 냉난방 부하를 산정하게 된다.

본 연구에서는 구역의 용도별 환기와 냉난방을 스케줄 제어하고 내부 발열은 재실 인원에 비례하여 적용하였다.

조명제어의 적용은 제어의 방식에 따라 여러 시나리오로 생성하고 각 구역에 적용하였다. 결과적으로 연간 조명제어의 ON, OFF 동작 정도에 따라 실내 냉난방 부하에 미치는 영향 도출한다.

시뮬레이션 개요

건축물 3D 모델

본 건축물은 경기도 고양시에 위치한 중형의 사무용 건축물이다. 건축물은 아래 Figure 1의 (a)와 같이 구성되어 있고 (b) 도면을 기반으로 스케치업을 활용하여 모델링하였다. 또한 본 연구에서는 총 9개의 층으로 구성된 건축물에 대해 실제 사무실로 사용하고 있는 9개 층을 분석대상으로 하며 동일 구조의 특성상 1개의 기준층에 대한 시뮬레이션을 수행하고자 한다. 다만 해당 건축물은 실별로 공조기를 갖고 있으며 조명에 대한 회로도가 유사하여 각 층의 시뮬레이션 결과에서 큰 차이가 나타나지 않을 것으로 보인다.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2020-014-05/N0280140508/images/Figure_KIAEBS_14_5_08_F1.jpg
Figure 1.

Simulation Reference Building

건축물 구역에 대한 분리는 실의 경계를 기반으로 외기와 직접 맞닿은 구역은 외주부, 외기와 간접 면하는 구역은 내주부로 가정하였다. 건축물의 외주부에 15개, 내주부에 2개 총 17개의 실이 배치되어 있으며 내주부 내 복도 공간은 비 공조구역으로 가정하고 분석대상에서 제외하였다.

건축물의 외피는 유리의 비율이 높은 커튼월(Curtain Wall) 방식이며 시뮬레이션 대상 건축물은 전면이 유리로 마감된 커튼월 구조이며 외피의 약 85%의 비중을 차지하고 있다. 외피는 중부 2 지역의 건축물 에너지 절약 설계 기준에 따라 설계하고 열관류율의 값은 해당 기준의 최댓값으로 선정하였다. 외기와 직접 면하는 외벽과 바닥은 비교적 열관류율이 낮아 열의 유입이 적으며 외기와 간접관계에 있는 내벽과 천장의 열관류율은 높게 산정되어 있다. 상세는 아래 Table 1과 같다.

Table 1.

Construction Properties

Wall Type Properties
Layer Type Thickness [m] U-value [W/m2K]
External Wall 0.163 0.170
Interior Wall 0.123 0.340
Ceiling 0.252 0.260
Ground Floor 0.252 0.200
Roof 0.408 0.150

유리와 창은 절약설계 건축부문의 권장사항에 적합하도록 공기층에 90%의 아르곤(Ar) 가스를 주입한 로이(Low Emissivity, Low-E) 복층창을 적용하였다. 상세는 아래 Table 2와 같다.

Table 2.

Window Properties

Window Type Design U-value g-value
Double glazing glazing +gas layer + glazing 1.0 [W/m2K] 0.53 [%]

건축물 내 구역별 공조 및 재실 조건

업무용 공간과 연구용 공간은 업무의 특성을 반영하여 모두 동일한 스케줄을 적용하였다. 식당의 스케줄은 운영시간을 반영하여 오전 6시부터 오후 5시로 적용하였으며 재실 인원은 평균 약 15명으로 조사되었다. 창고는 2명의 인원이 교대로 상주하고 있으며 냉난방의 가동 없이 환기만을 적용하였다. 회의실은 평균적으로 오전, 오후 각 2시간씩 5명의 인원이 사용하는 것으로 조사되어 스케줄에 반영하였다.

아래 Table 3은 각 구역별 공조조건, 재실 인원 및 스케줄을 정리한 표이다. 각 공조구역은 난방 시 설정 온도 20℃, 냉방 시 26℃를 유지하도록 하고 냉방 시 상대습도 50%를 유지하도록 제습을 동작한다. 환기는 그 용도에 따라 3회~10회로 설정하였다. 환기 조건은 일본 위생성의 연구결과를 토대로 만든 실의 용도별 적정 환기 기준을 참조하였다. 국내의 경우 특수한 용도의 실에 대한 환기횟수와 필요 환기량을 설비기준을 통해 제시하고 있지만 적정 환기횟수에 대한 기준이 부재한 것으로 판단하였다. Table 4는 재실 인원에 따라 발생하는 내부 발열 조건에 대한 상세이며 미국 냉동공조학회(ASHRAE, 2010)의 업무용 공간의 인체 발열 표준 값을 사용하였다. 이는 일종의 냉난방 현열 부하와 잠열 부하로 작용할 수 있다. 인체 발열은 재실 인원에 비례하여 적용되도록 하였다. 기기 발열의 경우 절댓값을 도출하기에 한계가 있어 스위스 엔지니어 및 건축가 협회(SIA)의 단위면적당 표준 발열량, 조명은 10 W의 LED 사용 시 발생하는 단위면적당 발열량을 적용하였다(The Swiss Society of Engineers and Architects, 2006).

Table 3.

Air-conditioning Conditions & Occupancy Information

Room Type Properties
Air Conditioning Occupants Occupancy Schedule Floor Area
A Heating 20℃ Cooling 26℃ Ventilation 3/h 16 http://static.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2020-014-05/N0280140508/images/Figure_KIAEBS_14_5_08_T3-1.jpg 117.69 [m2]
B 90.64 [m2]
C Heating 20℃ Cooling 26℃ Ventilation 5/h 3 88.00 [m2]
D 93.50 [m2]
E 60.90 [m2]
F Heating 20℃ Cooling 26℃ Ventilation 3/h 17 91.30 [m2]
G Heating 20℃ Cooling 26℃ Ventilation 5/h 3 91.30 [m2]
H Heating 20℃ Cooling 26℃ Ventilation 10/h 15 http://static.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2020-014-05/N0280140508/images/Figure_KIAEBS_14_5_08_T3-2.jpg 90.64 [m2]
I Ventilation 3/h 2 http://static.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2020-014-05/N0280140508/images/Figure_KIAEBS_14_5_08_T3-3.jpg 161.31 [m2]
J Heating 20℃ Cooling 26℃ Ventilation 5/h 5 http://static.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2020-014-05/N0280140508/images/Figure_KIAEBS_14_5_08_T3-4.jpg 93.52 [m2]
K Heating 20℃ Cooling 26℃ Ventilation 3/h 16 http://static.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2020-014-05/N0280140508/images/Figure_KIAEBS_14_5_08_T3-5.jpg 108.61 [m2]
L 19 96.29 [m2]
M 93.93 [m2]
N 2 106.34 [m2]
O Heating 20℃ Cooling 26℃ Ventilation 3/h 9 http://static.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2020-014-05/N0280140508/images/Figure_KIAEBS_14_5_08_T3-6.jpg 104.00 [m2]
P 17 104.00 [m2]
Q 24 138.55 [m2]
Table 4.

Specification of the Indoor Gain

Type Radiative Gain [kJ] Convective Gain [kJ] Abs. Humidity [kg] Reference
Person 151.2 100.8 0.066 ASHRAE
Type Radiative Gain [kJ/m2] Convective Gain [kJ/m2] Abs. Humidity [kg/m2] Reference
Device 5.04 20.16 0 SIA2024
Light 21.6 14.4 0 10 W/m2

시뮬레이션 모델링

시뮬레이션 모델 구성

시뮬레이션 모델은 건축물 모듈(TYPE56)과 기상데이터 모듈(TYPE15) 및 결과 출력 모듈(TYPE25)로 구성된다. 기상데이터 모듈은 EPW (Energy-plus Weather) 포맷의 입력을 요구한다. 본 연구에서는 2019년도 기준 고양시의 기상청 실측데이터를 사용하였다. 건축물 모듈은 트랜빌드 파일을 입력하여 실내온도의 추이와 냉난방 부하, 조명제어의 동작 신호를 출력변수로 적용하였다. 출력 모듈은 플로터와 프린터 모듈을 활용하여 가시화 및 정량적 수치를 산출하였다.

조명제어의 적용

조명제어 시나리오

본 연구에 적용한 조명제어의 시나리오는 다음과 같다. 기준이 되는 조명제어 시나리오(이하 시나리오 1)는 각 실별로 설치된 모든 조명의 동작을 정해진 ON/OFF 스케줄에 따르도록 한다. 조명의 배치는 각 구역의 바닥면적에 비례하여 설치되어 있고 조명의 발열량은 단위면적에 따라 산정하였다. 상세는 개요의 Figure 1의 회로도를 통해 확인할 수 있다. 조도센서는 각 구역별로 창측에 1개를 포함한 3개를 배치하였으며 각 센서는 독립적으로 동작하도록 하였다. 스케줄은 앞서 기술한 재실 스케줄과 일치하며 조도센서의 동작 없이 재실자의 유무와 관계가 있다. 조명의 ON 동작 시에는 100%의 출력으로 동작하게 하고 재실자가 부재일 경우 완전히 OFF 하도록 한다.

두 번째 시나리오(이하 시나리오 2)는 재실자의 유무와 조도센서에 입력되는 조도값을 동시에 고려하여 조명을 동작하는 방식이다. 센서의 동작은 재실자의 스케줄에 따르면서 조명의 동작은 실내 위치한 센서에 입력되는 값이 조도 500 lux 이상일 경우 무조건 OFF 하도록 하였다.

세 번째 시나리오(이하 시나리오 3)는 재실 스케줄을 반영하는 동시에 디밍(Dimming) 기능을 추가하여 입력값 조도 500 lux 이상일 경우 출력을 최소 20%까지 제어하도록 하였다. 조명의 출력은 조도와 반비례하여 최대 100%에서 최소 20%까지 제어한다. 본 시나리오는 재실 스케줄에 의해 OFF 되지만 센서에 의한 조명 동작은 완전히 OFF 되지 않고 출력 20%로 유지한다.

네 번째 시나리오(이하 시나리오 4)는 세 번째 시나리오와 마찬가지로 재실 스케줄을 반영하는 동시에 디밍 기능을 추가하였다. 입력값 조도 300 lux 이상일 경우 출력을 20%로 제어하고 출력은 조도에 따라 비례 제어하며 조도 500 lux 이상일 경우 OFF 하도록 구현하였다.

예외적으로 구역 J(회의실)의 경우 내주부에 위치하며 창이 없는 구조이므로 실내 조도센서를 설치하지 않고 재실 스케줄에 의해서 ON/OFF 하도록 제한하였다.

시뮬레이션 결과

시나리오별 조명 동작의 추이

조명 시나리오를 적용 시 시나리오별 조명 동작의 정도를 분석하였다. 조명 동작의 정도는 다음과 같이 계산하도록 하였다. 조명의 출력 100%를 기준으로 1시간 동작 시 1.0으로 산정하고 예를 들어 20%의 출력으로 1시간 동작할 경우 0.2로 산정한다. 존별/시나리오별 연간 조명 동작의 추이는 다음과 같이 나타났다.

시나리오 1 적용 시 아래 Table 5와 같이 A 구역 또는 C 구역과 같은 사무용이나 연구용으로 사용하는 공간의 경우 연간 적게는 252, 많게는 279의 조명 동작 정도를 보였다. 식당으로 사용되는 H 구역은 재실 시간이 상대적으로 길어 연간 3,674로 가장 높은 것으로 나타났다. 교대 근무의 스케줄을 구현한 창고 I의 경우 가장 낮은 동작 정도를 보였다.

Table 5.

Trends of Operating Daylight Control according to the Scenario 1

Month A B C D E F G H I K L M N O P Q
January 279 279 279 279 279 279 279 341 186 279 279 279 279 279 279 279
February 252 252 252 252 252 252 252 308 168 252 252 252 252 252 252 252
March 279 279 279 279 279 279 279 341 186 279 279 279 279 279 279 279
April 270 270 270 270 270 270 270 330 180 270 270 270 270 270 270 270
May 279 279 279 279 279 279 279 341 186 279 279 279 279 279 279 279
June 270 270 270 270 270 270 270 330 180 270 270 270 270 270 270 270
July 279 279 279 279 279 279 279 341 186 279 279 279 279 279 279 279
August 279 279 279 279 279 279 279 341 186 279 279 279 279 279 279 279
September 270 270 270 270 270 270 270 330 180 270 270 270 270 270 270 270
October 279 279 279 279 279 279 279 341 186 279 279 279 279 279 279 279
November 270 270 270 270 270 270 270 330 180 270 270 270 270 270 270 270
December 279 279 279 279 279 279 279 341 186 279 279 279 279 279 279 279
Total 3,006 3,006 3,006 3,006 3,006 3,006 3,006 3,674 2,004 3,006 3,006 3,006 3,006 3,006 3,006 3,006

조도센서에 의해 ON/OFF 되는 시나리오 2 적용 시 시나리오 1의 결과에 비해 조명의 동작 정도는 현저히 줄었다. 아래 Figure 2는 시나리오 1 적용 시 동작 정도를 기준으로 각 구역별 비율을 나타낸 그래프이다. A 구역의 경우 시나리오 1 적용 시에 비해 약 40% ~ 65%로 나타났다. B, C, D 구역의 경우 적게는 약 50%의 비율을 보이며 많게는 약 80%로 나타났다. 남향을 바라보는 창과 동향을 바라보는 창이 있는 I 구역의 경우 상대적으로 창의 면적이 넓고 태양 일사를 받기에 유리한 위치에 있어 여름철 약 15%의 비율로 동작하는 경우도 있었다. 반면 북향의 K~Q 구역은 태양 일사의 영향이 적어 여름철을 제외하고 시나리오 1과 비슷한 수준인 것으로 나타났다. 결과적으로 K~Q 구역을 제외하고 실내로 유입되는 500 lux 이상의 조도에 의해 조명이 제어되면서 동작 정도가 줄어드는 결과로 생각된다. 상세는 아래 Table 6과 같다.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2020-014-05/N0280140508/images/Figure_KIAEBS_14_5_08_F2.jpg
Figure 2.

Box-and-whisker plot of Daylight Control Ratio according to apply Scenario 2

Table 6.

Trends of Operating Daylight Control according to the Scenario 2

Month A B C D E F G H I K L M N O P Q
January 149 156 155 153 149 157 155 185 88 272 279 277 279 279 279 224
February 129 140 140 139 111 137 140 164 47 217 252 218 249 252 252 182
March 143 162 162 156 167 152 162 170 36 180 279 206 236 279 279 189
April 155 197 193 180 207 184 195 202 26 181 268 214 211 266 266 195
May 124 199 196 149 207 181 198 174 19 120 262 190 149 250 249 179
June 121 193 191 166 196 170 191 183 14 107 234 184 152 221 224 172
July 176 223 220 211 226 211 221 226 31 168 257 223 210 247 247 205
August 179 214 209 192 215 203 214 229 21 170 272 235 211 262 262 211
September 149 174 172 160 192 163 172 186 27 161 270 210 220 270 270 189
October 130 154 153 148 125 146 154 164 41 209 279 229 273 279 279 209
November 163 170 170 168 145 170 170 195 72 264 270 270 270 270 270 234
December 162 164 164 164 162 166 164 202 97 279 279 279 279 279 279 250
Total 1,631 1,990 1,970 1,833 1,953 1,883 1,981 2,095 431 2,056 2,922 2,458 2,460 2,875 2,877 2,215

시나리오 3 적용 시 마찬가지로 시나리오 1의 결과에 비해 조명의 동작 정도는 줄었다. 아래 Figure 3은 시나리오 3 적용 시 동작 정도를 기준으로 각 구역별 비율을 나타낸 그래프이다. 디밍제어를 도입하여 실내 조도에 따라 조명 동작을 제어하도록 하면서 전체적으로 시나리오 1 적용 시에 비해 A ~ H 구역에서 약 40% ~ 60%로 유지되었고 K~Q 구역은 시나리오 1 적용 시에 비해 겨울철 약 80% 수준, 여름철 약 50% 수준인 것으로 나타났다. 이는 시나리오 2에 비해서도 낮은 수준이다. 상세는 아래 Table 7과 같다.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2020-014-05/N0280140508/images/Figure_KIAEBS_14_5_08_F3.jpg
Figure 3.

Box-and-whisker plot of Daylight Control Ratio according to apply Scenario 3

Table 7.

Trends of Operating Daylight Control according to the Scenario 3

Month A B C D E F G H I K L M N O P Q
January 147 151 151 150 147 150 151 187 93 192 228 212 211 225 225 191
February 116 124 123 122 111 122 124 155 59 147 191 167 169 187 187 147
March 123 136 136 132 140 133 136 164 62 139 197 165 162 193 193 148
April 116 139 138 133 142 132 138 163 51 129 179 152 149 174 174 133
May 100 127 126 117 131 118 127 136 48 103 163 132 123 158 158 113
June 101 128 127 119 131 118 127 136 42 101 156 128 119 151 151 111
July 129 156 155 149 158 148 155 177 53 135 180 160 152 174 174 140
August 130 153 151 145 155 146 152 170 47 137 187 165 155 181 180 145
September 115 134 133 129 137 128 133 156 50 130 184 156 152 179 179 136
October 115 127 126 123 121 124 127 147 65 143 200 173 168 196 196 149
November 144 150 150 149 140 149 150 182 82 181 218 202 200 214 214 182
December 159 163 163 162 160 162 163 200 103 206 236 225 222 233 233 207
Total 1,350 1,538 1,528 1,481 1,526 1,480 1,533 1,786 663 1,551 2,090 1,825 1,772 2,039 2,037 1,612

아래 Figure 4는 시나리오 4 적용 시 조명의 동작 정도를 각 구역별 비율을 나타낸 그래프이다. 시나리오 3 적용 시와 달리 시나리오 4는 재실 스케줄뿐만 아니라 실내 조도에 따른 ON/OFF 제어를 포함하고 있어 전 시나리오 중 가장 낮은 조명 동작 비율을 보였다. 시나리오 1 적용 시에 비해 A ~ H 구역에서는 약 20%의 동작 수준을 보일 때가 있었고 K~Q 구역은 시나리오 3 적용 시와 겨울철 비슷한 수준을 보였지만, 여름철에는 더 낮은 수준인 것으로 나타났다. 상세는 아래 Table 8과 같다.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2020-014-05/N0280140508/images/Figure_KIAEBS_14_5_08_F4.jpg
Figure 4.

Box-and-whisker plot of Daylight Control Ratio according to apply Scenario 4

Table 8.

Trends of Operating Daylight Control according to the Scenario 4

Month A B C D E F G H I K L M N O P Q
January 118 125 124 123 118 123 124 153 72 190 228 211 211 225 225 176
February 90 99 99 97 80 97 99 122 34 132 191 157 168 187 187 131
March 92 109 108 103 113 104 109 127 30 107 197 148 145 193 193 128
April 87 119 117 110 125 111 118 129 20 104 178 138 131 173 172 116
May 63 104 103 84 111 91 103 94 14 64 157 112 86 147 146 91
June 66 106 105 92 111 92 105 99 8 63 142 108 86 133 134 87
July 103 140 139 130 144 129 139 148 21 106 172 146 134 163 162 121
August 106 136 134 121 139 127 136 142 12 109 184 153 137 174 174 129
September 86 110 109 101 118 103 109 121 18 101 184 141 134 179 179 118
October 81 99 97 93 86 94 98 108 36 116 200 159 165 196 196 133
November 119 127 126 124 111 126 126 151 59 177 218 202 200 214 214 173
December 134 138 138 137 134 137 138 171 84 206 236 225 222 233 233 199
Total 1,027 1,288 1,274 1,191 1,273 1,210 1,282 1,412 338 1,287 2,058 1,690 1,608 1,991 1,990 1,424

종합적으로 연간 조명의 동작 정도를 비교할 때 시나리오 4, 시나리오 3, 시나리오 2 순으로 적었고 그에 따라 시나리오 4에서 조명에너지 사용량, 발열량이 가장 적을 것으로 생각된다.

구역별/시나리오별 냉난방 부하의 추이

본 연구는 건축물 에너지 부하의 측면에서 조명기구가 냉난방 부하에 영향을 미치는 정도를 분석하는 데 목적을 두고 있다. 건축물 내 조명기구의 동작은 열을 방출하면서 각 구역별 냉난방 부하로 작용하게 된다. 냉난방 부하의 계산은 다음 방식으로 수행한다. 부하계산은 각 실별로 수행되며 전도, 복사, 대류에 의한 열량을 다룬다. 각 실의 창과 벽을 통해 유입되는 열량, 공기 순환에 따른 유입 열량, 내벽을 통한 구역 간 유입 열량, 실내 발열량 등을 모두 고려하여 각 구역의 실내온도를 산정한다. 산정된 실내온도와 외기온도의 차에 의한 손실 열량을 계산하고 실내의 잔존열량을 산출하여 그 값을 냉난방 부하로 정의하였다.

본 장에서는 앞서 분석한 구역별/시나리오별 조명 동작의 정도를 기반으로 냉난방 부하량에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 또한 각 구역별 냉난방 부하의 증가 또는 감소 추이를 분석하고 종합적으로 전체 냉난방 부하의 변화를 정리하여 구역별 최적의 시나리오를 도출하고자 한다. 공조 방식은 전공기 방식이며 각 구역의 실내 열 환경을 쾌적하게 유지할 수 있도록 출력의 제한이 없는 패키지형 공조기를 사용하는 것으로 가정하였다. 또한 각 실은 기계 환기를 통해 외기를 도입하며 외기의 온습도에 따라 실내 온습도에 영향을 줄 수 있다. 시뮬레이션의 결과는 다음과 같았다.

(1) 시뮬레이션 결과에 따르면 구역 A, B 등 사무용 공간은 조명제어 시나리오 4를 적용할 때 냉난방 부하 저감에 가장 효과적인 것으로 나타났다. 대상 건축물의 사무용 공간은 난방과 냉방 부하가 차지하는 비율이 비슷한 것으로 나타났다. 특히, 재실 인원이 많아 상대적으로 내부 발열량이 다른 용도의 공간에 비해 크고 따라서 여름철 냉방 부하의 증가를 초래하여 연간 조명 동작의 정도가 가장 적은 시나리오가 효과적인 것으로 판단된다.

(2) 반면 연구용 공간 등 재실 인원이 비교적 적은 공간은 상대적으로 난방 부하가 차지하는 비율이 냉방에 비해 높았고 연간 조명 동작의 정도가 큰 시나리오를 적용 시에 겨울철 난방 부하의 저감에 효과적이기 때문에 단순 재실 스케줄 제어가 효과적인 것으로 나타났다.

(3) 각 구역별 최적 시나리오는 Table 9와 같았다. 앞서 언급한 바와 같이 K 구역을 제외한 나머지에서 구역 용도에 따라 조명 시나리오 1과 조명 시나리오 4가 가장 효과적인 것으로 나타났다. 각 구역별 최적 조명 시나리오를 적용할 때 건축물의 연간 총 난방 부하는 1.7% 늘었고 냉방 부하는 7.7% 줄어드는 것으로 나타났다.

(4) 종합적으로 조명제어 시나리오 적용 시 연간 총 냉난방 부하는 1.2% 저감되었다.

Table 9.

Total Load Reduction according to apply the Optimal Scenario for each Air-nodes

Zone Optimal Scenario Heating Load Cooling Load Total Load
Reference 4,665,650 2,081,953 6,747,603
A Scenario 4 184,525 193,231 377,756
B Scenario 4 125,359 138,869 264,228
C Scenario 1 323,713 94,736 418,449
D Scenario 1 336,665 100,776 437,441
E Scenario 1 356,310 98,046 454,356
F Scenario 4 151,179 122,236 273,415
G Scenario 1 323,649 96,041 419,690
H Scenario 1 952,879 208,069 1,160,948
I Scenario 1 182,371 36,059 218,430
J Scenario 1 231,675 10,766 242,441
K Scenario 2 208,696 154,862 363,558
L Scenario 4 222,958 83,052 306,010
M Scenario 4 224,930 152,457 377,387
N Scenario 1 263,177 101,493 364,670
O Scenario 1 244,637 67,387 312,024
P Scenario 4 229,888 71,145 301,033
Q Scenario 4 180,455 192,229 372,684
Total 4,743,066 [1.7%] 1,921,454 [-7.7%] 6,664,520 [-1.2%]

결 론

본 연구는 실재하는 건축물에서 조명이 냉난방 부하에 미치는 영향을 인식하고 조명제어 시나리오를 도입하여 냉난방 부하를 저감하는 것을 목적으로 하였다. 시뮬레이션을 통해 산출한 연간 냉난방 부하량을 기준으로 각 용도별/구역별 변동량을 비교하였고 결과적으로 최적 시나리오를 적용할 때 연간 약 1.2%의 냉난방 부하를 줄일 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구는 시뮬레이션 결과 데이터에 의존하므로 실제 계측 데이터와의 갭 분석이 필요하며 결과의 신뢰성 확보를 위해 더 많은 건축물 모델에 대한 해석이 필요하다는 한계가 있었다.

다만 건축물의 용도에 따른 조명 동작 스케줄이 이미 적용이 된 상태에서 또 다른 조명 시나리오를 도입한 연구이기 때문에 결과적으로 LED 설치에 비해 미미한 효과로 보이지만 이는 LED 조명이 기 설치되어 있는 건축물을 대상으로 충분히 적용 가능한 점에 의미를 둘 수 있다.

또한 향후 난방 부하와 냉방 부하 변동량에 따른 에너지 소요량과 경제성 분석을 통해 연구를 확장한다면 더 의미 있는 조명제어 모델을 도출할 수 있을 것이라 생각된다.

Acknowledgements

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

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10.6110/KJACR.2017.29.11.580
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