서 론

연구의 배경 및 목적

제 21차 UN 기후변화 협약 당사국 총회(COP21)에서는 파리협정이 체결되어 196개 협약 당사국이 온실가스 감축 의무를 다하는 신 기후 체제 POST-2020이 도래하였다(Höhne et al., 2017). 전 세계적으로 기후변화에 대응하기 위하여 온실가스 감축 방안에 대한 목표에 따라 이행방안을 이행하고 있다. 저에너지 기구 보고서(IEA, 2017)에 제시된 우리나라의 CO2 배출량은 세계 7위이며, CO2 배출 증가율은 OECD 회원국 중 1위라고 밝혔다. 우리나라는 이러한 문제를 해결하기 위해 국가별 기여방안(INDC)을 발표하고 2030년 국가 온실가스 배출전망치 대비 37% 감축 목표를 달성하기 위해 각 분야별 이행방안을 수립하고 있다. 건물 부분에서는 2025년부터 신축 건축물의 제로 에너지 화를 목표로 로드맵을 제시하였으며 특히 국가 전체 에너지의 약 20~30%가 건물 부문에서 소비되고 있어 저에너지 건축물의 보급은 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 에너지 효율화를 위한 목표 수립도 중요하지만 목표의 실제적인 이행을 지원 할 수 있는 수단 및 정보를 제공하는 것 또한 더욱 중요하다고 할 수 있다.

본 논문은 이런 사회적 필요성에 따라 진행되고 있는 건축물 에너지 통합지원시스템(Lee and Yu, 2016)의 일부 콘텐츠를 담당하는 저에너지 건축물 및 기술, 에너지 성능 통합 DB 구축 연구를 소개하고자 한다. 우리나라의 경우 선진국의 속도에 맞춰 에너지 효율화를 위한 정책 속도는 빠르지만 저에너지 건축물에 대한 이해도는 낮은 상태이다. 저에너지 건축물과 에너지 절감 요소 기술의 국제적 경향의 신뢰성 있는 정보를 제공하는 것은 기술 개발 못지않게 중요하다. 따라서 저에너지 건축물 및 에너지 절감 기술, 에너지 성능 통합 DB 구축(웹 서비스)을 통해 저에너지 건축물, 기술에 대한 사용자(건물운영자, 연구 및 실무자, 기술개발자 등)의 인식 제고와 실무자들의 일정 수준 이상의 전문성 확보에 필요한 정보들을 제공하고자 한다.

선행연구 고찰

다양한 용도의 건축물 사례 분석 연구들과 기술 사례 분석 및 에너지 관련 연구들이 수행되어오고 있다. Li et al. (2014)은 주요 국가의 High-performance office buildings의 사례분석을 통해 각 건축물에 적용된 주요 에너지 절감 기술의 리스트를 도출하고, 사례 건축물을 대상으로 에너지를 계측하여 실제로 건물 에너지 소비량은 지역의 기후나 building code, 공간의 스케쥴, 규모 등에 영향을 받음을 시사하였다. Im and Haberl (2006)에서는 미국과 유럽 지역의 High-performance school buildings의 사례 분석을 통해 각 건축물에 적용된 요소 기술을 건물 외피와 설비 시스템 부문으로 분류하여 적용 동향을 파악하였다. 또한 건축물의 연간 에너지 소비량을 파악하고 ASHRAE 90.1의 연간 에너지 소비량 기준치와 비교하였다. Kim et al. (2016)에서는 High-performance buildings 구현을 위한 신기술 개요 및 에너지 절감 효과를 국외 사례를 분석하여 정리하였다. 선행연구를 통해 신기술을 Passive system과 Active system으로 구분한 뒤 각각의 세부 요소별로 평균 절감률을 평가하여 각각 기대할 수 있는 에너지 절감률을 제시하였다. Park and Kim (2009)에서는 친환경 건축물의 에너지 절감 기술을 살펴보기 위해 LEED 인증을 받은 건축물 사례를 업무용, 교육용, 주거, 문화시설로 나누어 분석하였고, LEED 인증 건축물 사례를 토대로 실제 적용된 기술 동향을 살펴보았다. Rodriguez-Ubinas et al. (2014)에서는 패시브 하우스의 기술 및 에너지 성능을 분석하였다. 분석한 기술 전략에는 건물 외피의 열적 성능, 빙축열, 증발 냉각, 야간 환기 전략 등이 있으며 이러한 기술들이 패시브 하우스의 쾌적 및 에너지 성능 절감에 미치는 영향을 살펴보았다.

Kim et al. (2016a);Kim et al. (2018a)에서는 저에너지 건축물의 에너지 절감 시스템 선정 시 판단 근거를 제시하기 위해 대표 에너지 절감 기술을 Passive systems, Active systems, Renewable energy systems으로 나누어 선별하고, 기술별 1차 에너지 소요량과 CO2 배출량을 평가하였으며, 1차 에너지 소요량은 국내외 벤치마크 기준 목표치들과 비교하였다.

한편, 미국 에너지 성에서는 High-performance buildings DB를 개발하여 고성능 건물 프로젝트의 에너지 성능, 요소 기술 등의 정보를 제공하고 또한 실측 또는 시뮬레이션에 근거한 건물에너지 성능기반 Database를 제공하고 하고 있다. 건축물 에너지 사용량 원단위 기반의 Building Performance Database를 통해 개별 건축물의 에너지 성능에 대해 파악할 수 있다. 미국의 Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL)에서는 평가 대상건물의 기본성능, 목표 수준, 현재 에너지 성능 수준, 비교 대상 건물 유형을 입력하면 선택 유형 건물들과의 비교 결과 및 에너지 성능 수준 개선방안을 제시해 주는 Energy IQ라는 시스템을 개발하여 제공하고 있다. 그 외에도 유럽 연합에서 개발하고 제공한 Build Up, 싱가포르의 Singapore Green Building Council (SGBC) Green Certifications, 중국의 The Commercial Building Analysis Tool for Energy-Efficiency Retrofit (COMBAT) for Energy Efficiency Retrofit 등 다수의 나라에서 유사 시스템을 개발 제공하고 있다.

건축물 에너지 통합지원시스템

저에너지 건축물 보급 및 확산을 위한 건축물 에너지 통합지원시스템 개발

현재 연구가 진행되고 있는 건축물 에너지 통합지원 시스템(저에너지 건축물 보급 및 확산을 위한 건축물 에너지 통합지원시스템 개발)은 저에너지 건축물 구축을 위해 필요한 정보 및 의사결정 지원이 가능한 웹 기반의 통합 지원시스템 개발을 목표로 하고 있다(Lee and Yu, 2016). 세움터를 통한 건축물 정보와 에너지 정보를 통합 및 연계하여 건축물에 대한 다양한 에너지 관련 정보를 제공하며, 현재 한국감정원에서 운영 중인 그린투게더 포털과 연계하여 건축물 생애 단계별로 5개의 콘텐츠(에너지 자가진단, 에너지 효율가이드, 건축물 종합정보 가이드, 저에너지 건축 자재/설비 정보, 계측기반 상세 에너지 정보)와 10개 하위 서비스로 건축물 에너지 관련 통합 지원이 가능한 시스템을 고도화 할 예정이다(Oh et al., 2018). 즉, 국가 차원의 저에너지 건축물 포털과 DB 구축을 핵심으로 정부 제도 및 정책과 연계된 콘텐츠 제공을 물론 공공형 Big Data 중심의 서비스 기능을 포함하는 공적 종합 체계 및 시스템의 구축을 목표로 하고 있다(Lee and Yu, 2016).

저에너지 우수 건축물 및 기술, 에너지 성능 DB 구축

‘저에너지 건축물 보급 및 확산을 위한 건축물 에너지 통합지원시스템 개발’의 일부 콘텐츠를 구성하는 저에너지 건축물 및 기술, 에너지 성능 통합 DB 구축 연구의 수행 내용, 활용 방안, 기대 효과 등은 Table 1, Figure 1과 같다.

Table 1. Establishment of DB for high-performance buildings and energy-saving technologies

Figure 1.

Conceptual diagram of Database Establishment

국내외 우수 저에너지 건축물 DB, 에너지 절감 기술 DB ,에너지 성능 DB 총 3개의 부문으로 나뉘게 되며 국내외 우수 저에너지 건축물 DB에는 건축물의 위치, 기후, 건물 유형, 면적, 준공연도, 원단위 1차 에너지 소요량, 적용 기술 등이 포함되어 정보들이 구축된다. 에너지 절감 기술 DB는 기술별 일반적 설명, 기술 사례 제품의 상세 정보(물성치), 시뮬레이션을 위한 Input Data의 정보가 포함된다. 에너지 성능 DB는 각 기술별 1차 에너지 소요량, 에너지 절감률 및 원리(EnergyPlus 동적 시뮬레이션 데이터, 각 기술별 선행연구 등)가 포함된다.

저에너지 우수 건축물 DB 구축

전 세계 건축물의 화두는 저에너지 건축분야로 관심이 집중되고 있고, 실제로 선진국을 중심으로 제로 에너지 빌딩에 근접하는 High-performance buildings의 발전이 이루어지고 있다. 에너지 절감을 위한 고성능 기술 개발 또한 급속도로 진행되고 있다. 저에너지 건축물의 에너지 성능과 기술적 측면에서 국제적 경향을 파악하기 위해 국내외 세계 주요 국가의 건축물(업무용, 주거용)들의 사례분석을 통해 위치 및 기후 정보, 건물 유형, 에너지 소비 원단위 수준 및 에너지 절감 적용 기술 등의 정보를 포함하여 웹 기반 DB를 구축하였다. 건축물 선정 기준은 최근 10년 이내 준공된 주거, 비주거용 건축물을 선정하였고, 한 지역에만 국한하기보다 서로 다른 기후 특성에서의 적용 기술을 검토하기 위해 세계 주요 국가들의 건축물들을 포괄할 수 있도록 선정하였다. 또한 LEED, BREEAM, CASBEE, G-SEED, DGNB, BCA Green Mark 등 각 국가 인증제도의 우수 등급 이상을 받은 건축물과 실제 에너지 계측 데이터나 공인된 시뮬레이션 프로그램의 에너지 데이터를 보유한 건축물로 선정하였다. 건축물에 적용된 기술의 비율, 기후대별 적용 비율, 에너지와 면적과의 관계 또한 분석하여 사용자에게 저에너지 건축에 대한 다양한 방향에서의 접근과 이해를 위한 자료도 제시되며 자세한 분석 내용은 선행 연구(Kim et al., 2018b)에서 확인 가능하다. 웹기반 건축물 DB 서비스 구성 화면은 Figure 2와 같다. 건물 리스트 검색(건물 유형, 건물 위치, 연간 1차 에너지 소요량, 건물 규모, 준공연도 Index)–기본정보(위치, 기후, 건물 유형, 면적, 1차 에너지 소요량, 준공연도 등)–적용기술 리스트, 대표 참고문헌–기술별 정보(다이어그램, 사진, 기술 개념) 순으로 단계별 웹 서비스 이용이 가능하다. 선행연구(Kim et al., 2018b)에서의 전체 건축물의 조사표나 상세 분석 내용은 PDF(Portable Document Format)로 업로드 될 예정이다.

Figure 2.

Web-based high-performance building DB service configuration(Screenshot)

에너지 절감 기술 DB 구축

에너지 절감 기술은 건축물 DB를 통해 주로 적용된 기술을 크게 Passive systems, Active systems, Lighting systems, Renewable energy systems 4개의 부문, 하위 28개 세부기술로 분류하여 각 기술 별로 일반 정보(다이어그램, 사진, 설명)와 상세 정보로 구분하여 웹 기반 DB로 구축된다. 각 부문의 세부 에너지 절감 기술은 다음과 같다.

(1) Passive systems (9 technologies) : High-R insulation wall & roof, Double skin, Cool roof, High-R insulation window, High efficiency SHGC (Solar Heat Gain Coefficient) window (SHGC<0.5, VLT>0.5), Shading device, Blind, Natural ventilation

(2) Active systems (12 technologies) : VAV (Variable Air Volume), ERV (Energy Recovery Ventilation), Radiant cooling and heating, Active chilled beam system, DOAS (Dedicated Outdoor Air System), UFAD (Underfloor Air Distribution), Displacement ventilation, Economizer, High efficiency plant system (High efficiency condensing boiler and centrifugal chiller), VRF (Variable Refrigerant Flow) heat pump

(3) Lighting systems (3 technologies) : High efficiency LED (Light Emitting Diodes Lamp), Daylighting system, LED dimming control

(4) Renewable energy systems (4 technologies) : PV (Photovoltaic panel), Geothermal energy, Solar heating system, Wind turbine

웹기반 건축물 DB 서비스 개념도는 서비스 구성화면은 Figure 3과 같다. 에너지 절감 기술 서비스 구성은 우선 적용 기술 검색과 기술 정보 제공 두 가지로 나뉜다. 기술 분류를 위한 Index는 패시브, 액티브, 조명, 신재생 크게 4개 부문으로 분류되며, 이 분류 기술은 다시 소분류(하위 28개 기술)로 구분된다. 소분류의 각 기술별로 일반 정보(다이어그램, 사진, 개념 설명), 대표 참고문헌–기술 상세정보(국내외 우수 기술 사례 제품의 상세 정보(물성치), 동적 시뮬레이션을 위한 주요 Input Data)의 정보 순으로 단계별 웹 서비스가 구축된다. 전체 기술의 상세 조사표 및 내용 또한 PDF 형식으로 업로드 될 예정이다.

Figure 3.

Web-based energy-saving technologies DB service configuration(Screenshot)

Figure 3에서의 ‘일반정보’를 보여주는 웹 페이지 예시는 Figure 4와 같고 기술의 대표 다이어그램과 사례 사진, 개념 설명으로 구성되며 앞서 기술한 4개의 부문, 하위 28개 세부 기술 별로 같은 양식으로 제공된다. ‘상세 정보’를 보여주는 웹 페이지 예시는 Figure 5와 같고 국내외 우수 사례 기술들의 상세적인 정보(물성치), 시뮬레이션을 위한 Input Data 등으로 나누어 기술별로 제공된다. 이는 기술별 에너지 성능 DB를 구성하는 EnergyPlus 동적 시뮬레이션을 통한 기술별 에너지 절감 기여도 데이터를 구축을 위한 기본 자료가 되며, 또한 서비스 사용자에게 에너지 절감 기술에 대한 이해도 증가와 지식 수준 향상을 위한 자료로 제시된다.

Figure 4.

General description scheme of energy-saving technologies DB(Screenshot), ex) ERV

Figure 5.

Detailed description scheme of energy-saving technologies DB(Screenshot), ex) ERV

에너지 성능 DB 구축

에너지 성능 DB에서는 Figure 6에서와 같이 건축물 DB 사례 분석을 통해 분석된 적용 비율이 높은 기술을 도출하고, EnergyPlus 동적 시뮬레이션 툴을 이용하여 각 기술별로 원단위 1차 에너지 소요량 및 상대적 에너지 절감 기여도를 구축하였다. 에너지 성능 데이터(Kim et al., 2018a)와 함께 각 기술별 대표 선행 연구들에서의 검증된 에너지 절감 원리, 에너지 절감률 데이터(Kim et al., 2016b)또한 웹 기반 DB로 구축된다. 시뮬레이션의 신뢰성을 높이기 위해서는 국내 업무용 건축물을 대표할 수 있는 표준 건축물(Reference Building)을 설정해야 한다. 미국 에너지 성(Department of Energy, DOE)과 유럽 연합의 건축물 에너지 절약 가이드라인(Energy Performance of Buildings Directive, EPBD) 등 에서는 시뮬레이션을 위한 표준 건축물 개념을 사용하고 있다. 즉, 각 나라의 상이한 기준들과 기후조건, 건축물 부위별 열적성능기준, 건축물 설비 요소의 효율 등을 사용자가 탄력적으로 적용할 수 있도록 표준모델을 제시하고 있다. 따라서 Figure 7과 같이 Base model은 시뮬레이션의 정확성 및 편의성을 증진시키는 ASHRAE 90.1 Prototype building(Medium office)을 이용하여 우리나라 건축물의 기준과 기후 등을 반영하였다(Kim et al., 2018a).

Figure 6.

Energy-saving technologies settings and diagram in energy performance DB service

Figure 7.

Simulation base model

Table 2는 EnergyPlus 시뮬레이션을 위한 Base model의 건축 외피 성능 조건과 공조 시스템 및 열원 시스템의 개요, 세부적인 입력조건을 나타낸다.

Table 2. Properties of base simulation model (Adapted from Kim et al. Energies 2018;11:884)

Base model의 벽체, 지붕, 바닥 및 창호 등 건축 외피 조건은 국내지역의 법적 기준을 명시한 에너지 절약 설계 기준(2018)을 적용하였다. 또한 기기, 조명, 인체 발열 등은 국내의 현존하는 오피스를 조사한 한국건설기술연구원 DB자료(2010)를 이용하였다. 기본 공조시스템은 한국에서 일반적으로 널리 사용되는 CAV system으로 설정했으며 열원 시스템은 흡수식 냉온수기(Cooling COP 1.0, Heating COP 0.8)로 설정하였다(Kim et al., 2018a).에너지 소비량 특징과 기술별 에너지 절감률 평가를 위한 EnergyPlus 시뮬레이션 Weather File은 온난화의 영향을 받고 있는 최근 5년간 한국기상조건의 반영을 위해 기상청에서 제공받은 외기온 습도, 풍속, 기압, 일사량, 운량, 강수량 등을 EPW 방식의 기상데이터 파일로 변환하여 적용하였다. 에너지 절감 시스템은 건축물 DB를 통해 선별한 Passive, Active, Renewable energy systems (15 Case)으로 선정했으며 Table 3과 같다(Kim et al., 2018a). 시스템 구성은 현실적으로 구성이 가능한 시스템을 고려하였기 때문에 보편성 확보가 가능하다.

Table 3. Set of energy-saving systems (Adapted from Kim et al. Energies 2018;11:884)

Case1~Case 5는 주요 Passive system으로 선정했으며 Case 1은 건축 외피(벽체, 지붕, 바닥)의 열적 성능강화, Case 2는 외피 기밀 성능 강화, Case 3, 4는 각각 열 관류율(U-value) 값과 SHGC(Solar Heat Gain Coefficient)을 강화한 고성능 창호 시스템, Case 5는 창호의 열적 성능과 광학 성능을 조절할 수 있는 외부 베네시안 블라인드 시스템으로 선정하였다.

Case 6~Case 10은 에너지 절약형 공조시스템으로 선정했으며 Case 6은 VAV 시스템, Case 7은 VAV-Economizer 시스템, Case 8은 VAV-Rotary ERV 시스템, Case 9는 UFAD 시스템, Case 10은 Active Chilled Beam+DOAS로 선정하였다. 에너지 절약형 열원 시스템(Case 11~13)으로 선정한 기술은 Condensing HW Boiler + High Efficiency Centrifugal Chiller이며, Case 14-15에서 적용한 신재생 기술은 지열 히트펌프로 선정하였다.

Figure 8은 Base system을 기준으로 인천기후에 15가지 Case 기술을 적용시켰을 때 1차 에너지 소요량의 변화와 각 기술별 에너지 절감률(기여도)을 종합한 그래프이다. 또한 1차 에너지 소요량은 상대적인 비교를 위해 국내외 benchmark 기준 목표치들과 비교하였다(Kim et al., 2018a). 이 그래프 및 시뮬레이션 데이터가 에너지 성능 DB를 구축 할 웹 사이트 상에 업로드(PDF) 될 예정이다.

Figure 8.

Primary energy consumption and energy saving potential in each technology(Incheon) (Adapted from Kim et al. Energies 2018;11:884)

패시브 시스템(Case 1~5) 적용시 1차 에너지 소요량은 Base model의 464.1 kWh/m²대비392.5 kWh/m² (Case5)까지 절감되었고, 5.2%~15.4%의 에너지 절감률을 나타냈다. Case 1~5의 건축물 에너지 효율 등급은 모두 5등급에서 4등급으로 한 개 등급 씩 상승했다.

액티브 시스템의 공조 시스템(Case 6~10)부문에서는 Base model의 464.1 kWh/m²대비244.2 kWh/m² (Case10)까지 절감되었고, 즉 28.8%~47.3%까지 에너지 절감이 가능하다. Case 6 적용 시 건축물 에너지 효율등급은 3등급으로 상승하였고, Case 7~9는 2등급으로 상승하였다. 특히, Case 10적용 시 1등급까지 상승했다. 또한 Case 8~10의 1차 에너지 소요량(244.2~281.7 kWh/m²)은 CBECS office building stock (293.3 kWh/m²)보다 작은 값을 나타낸 것으로 평가되었다. 액티브 시스템의 열원시스템(Case 11~13)부문에서는 464.1 kWh/m² (Base)에서 292.4 kWh/m² (Case13)까지 절감되었고, 26.2%~36.1%까지 에너지 효율화가 가능하다. Case 11적용 시 건축물 에너지 효율 등급은 5등급에서 3등급으로 상승하였고, Case 12와 13은 2등급까지 상승한 것으로 평가되었다. 이 중 Case 13은 292.4 kWh/m²로 CBECS office building stock (293.3 kWh/m²)에 충족하며 보다 작은 1차 에너지 소요량을 나타냈다. 신재생 에너지 시스템(Case 14~15)적용 시 Base model의 464.1 kWh/m²대비 189.4 kWh/m² (Case15)까지 절감되었고, 34.0%~59.2%까지 절감이 가능하다. 건축물 에너지 효율 등급을 평가하면 Case 14는 2등급, Case 15는 1+등급까지 상승하였다. 특히 Case 15는 ASHRAE 90.1 goal office building기준(146.4 kWh/m²)에 근접하며 본 연구에서 적용한 기술 중 1차 에너지 소요량이 가장 작은 것으로 평가되었다.

Figure 9는 Figure 8과 같은 방법으로 제주 기후에서 15가지 Case기술을 적용 시켰을 때 1차 에너지 소요량과 각 시스템 별 에너지 절감률(기여도)을 종합한 그래프이다(Kim et al., 2018a). 이 그래프 및 시뮬레이션 데이터 역시 에너지 성능 DB를 구축 할 웹 사이트 상에 업로드(PDF) 될 예정이다.

Figure 9.

Primary energy consumption and energy saving potential in each technology(Jeju) (Adapted from Kim et al. Energies 2018;11:884)

패시브 시스템(Case 1~5) 적용 시 1차 에너지 소요량은 Base model의 485.1 kWh/m²대비395.0 kWh/m² (Case5)까지 절감되었고, 0%~18.6%의 에너지 절감률을 나타냈다. 국내 건축물 에너지 효율등급은 인천에서와 달리 Case 4와 Case 5만 5등급에서 4등급으로 한 개 등급 씩 상승했다. 공조 시스템(Case 6~10)부문에서는 247.8 kWh/m² (Case10)까지 절감되었고, 30.8%~48.9%까지 에너지 절감이 가능하다. Case 6 적용 시 에너지 효율 등급은 3등급으로 상승하였고, Case 7~9는 2등급으로 상승하였다. 또한, Case 10 적용 시 1등급까지 상승한 것으로 평가되었으며, Case 9 (287.5 kWh/m²)와 Case 10 (247.8 kWh/m²)은 CBECS office building stock (293.3 kWh/m²)보다 작은 값의 1차 에너지 소요량을 기록했다.

액티브 시스템의 열원 시스템(Case 11~13)부문에서는 485.1 kWh/m² (Base)에서 292.2 kWh/m² (Case13)까지 절감되었다. Case 11적용 시 건축물 에너지 효율 등급은 5등급에서 3등급으로 상승하였고, Case 12와 13은 2등급까지 상승한 것으로 평가되었다. Case 13은 292.2 kWh/m²로 CBECS office building stock (293.3 kWh/m²)과 근접한 1차 에너지 소요량을 기록했다. 신재생 에너지 시스템(Case 14~15)적용 시 485.1 kWh/m²대비 206.2 kWh/m² (Case15)까지 절감되었고, 31.3%~57.4%까지 절감이 가능하다. 건축물 에너지 효율등급을 평가하면 Case 14는 3등급, Case 15는 1등급까지 상승하였다. 전체적으로 인천에서는 제주보다 난방 에너지 사용이 많고, 제주에서는 인천보다 냉방 에너지의 사용이 우세한 것으로 분석되었다. 이는 인천의 난방 도일 값이 제주보다 더 크기 때문으로 판단된다. 이렇듯 상이한 기후 특성에 따른 시스템의 소비 특성이 다르기 때문에 각 기술별 1차 에너지 절감 기여도 및 에너지 효율 등급이 인천과 제주에서 조금 상이한 결과가 도출되었다.

결 론

(1) 국내외 저에너지 건축물들의 에너지 소비 원단위 및 적용된 건물 에너지 절감 기술의 국제적 경향을 조사하였다. 에너지 절감 기술은 크게 4개 부문, 28개의 세부기술로 도출 되었으며 각 기술의 적용 비율을 분석하였다. 더 나아가 기후대별로 적용 비율을 분석하고 에너지와 면적과의 관계를 분석하여 사용자에게 저에너지 건축에 대한 다양한 방향에서의 이해를 위한 자료를 제시하였다.

(2) 건축물 DB를 통해 도출된 에너지 절감 기술을 Passive(건축적 방법), Active(공조, 열 원 설비시스템), Renewable energy systems(지열 시스템) 기술로 나누어 기술에 대한 일반적인 정보(다이어그램, 사진, 설명)와 국내외 사례 기술들의 상세적인 정보(물성치), 시뮬레이션을 위한 Input Data 등으로 나누어 제공하였다. 이는 동적 시뮬레이션을 통한 기술별 에너지 절감 기여도 데이터를 구축을 위한 기본 자료가 된다.

(3) 건축물 DB를 통해 적용비율이 높은 대표기술을 선별하고 에너지 절감 기술은 Passive (건축적 방법), Active(공조, 열원 설비시스템), Renewable energy systems(지열 시스템) 기술로 나누어 대표 참고문헌에서의 대략적인 에너지 절감률을 조사하고, 다음 단계로 EnergyPlus 동적 시뮬레이션 툴을 사용하여 1차 에너지 소요량과 에너지 절감률, 각 기술의 에너지 절감 기여도를 분석하였다. 1차 에너지 소요량은 상대적인 비교를 위해 국내외 benchmark 기준 목표치들과 비교된 정보를 제시하였다.

(4) 건축물 에너지 통합지원시스템 개발 연구(저에너지 건축물 보급 및 확산을 위한 건축물 에너지 통합지원시스템 개발)의 일부 콘텐츠인 저에너지 건축물 및 기술 DB 구축 연구는 웹 기반 검색을 가능하게 하여 저에너지 건축물과 에너지 절감 기술에 대한 사용자(건물운영자, 연구 및 실무자, 기술개발자 등)의 이해도 증가와 지식 수준 향상에 기여할 것으로 판단된다. 또한 기술별 에너지 절감 원리와 원단위 1차 에너지 소요량 등 에너지 성능 DB 제공 및 성능 개선 효과 분석을 통해 정부의 건물 부문 온실가스 배출량 감축 목표 실현과 건축물 리트로핏 등과 관련하여 국내의 기술력과 건축물 에너지 성능을 향상 하는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.