Research Article

Journal of Korean Institute of Architectural Sustainable Environment and Building Systems. August 2020. 321-337
https://doi.org/10.22696/jkiaebs.20200028


ABSTRACT


MAIN

  • 서 론

  •   연구의 배경 및 목적

  •   연구의 범위 및 방법

  • 기존문헌 고찰

  • 시뮬레이션 개요

  •   창호 설계의 주요 고려 변수

  •   분석대상 표준 오피스모델의 개요

  •   파라메트릭 시뮬레이션 변수설정 및 방법

  •   파라메트릭 시뮬레이션 프로그램 개발

  • 시뮬레이션 결과 분석

  •   지역별 창호설계 변수에 따른 에너지소비량 변화 특성: Overview

  •   지역별 창호설계 변수에 따른 에너지소비량 변화 특성: Detailed Analysis

  •   지역별 외부차양 돌출길이에 따른 에너지소비량 변화 특성

  •   지역별 창호 외부차양+조광제어 설치에 따른 에너지소비량 변화 특성

  • 결과 종합 및 결론

  •   지역별 창호설계변수 영향 분석

  •   외부차양과 조광제어 시스템의 창호설계영향

  •   결론 및 향후 연구

서 론

연구의 배경 및 목적

비주거용 건물에서 창호가 전체 건물에너지 소비량에 미치는 영향이 작지 않음에도 불구하고 불완전한 건축기준과 설계실무에 참고할 자료의 부족으로 국내 건축물 특히, 상업용 및 사무용 건축물들의 경우 기후특성 및 창호의 다양한 열환경 및 빛환경적 영향을 건축설계에 효과적으로 반영하지 못하고 있다. 예를 들어, 녹색건축물조성지원법의 시행규칙인 “건축물의 에너지절약 설계기준 [국토교통부고시 제2017-881호]”에서 정한 창호설계기준과 에너지이용합리화법의 “효율관리기자재 운영규정 [산업통상자원부고시 제2020-83호]”에 따른 창호에너지 소비효율 등급제 모두 창호의 일사열 투과특성을 설계기준에 반영하지 않고 있어 창호설계 및 시공 실무에서의 혼선과 비효율적 건물에너지 소비가 문제가 되고 있다. 이에 따라 정부는 2015년부터 녹색건축물조성지원법 시행령[대통령령 제30300호]에서 일부 공공건물에 대하여 차양설치 의무화 규정을 두었으나 적용방법 및 대상의 한계는 물론, 보다 근원적인 문제인 창호의 설계기준을 개선하지 못하여 근본적 해결책이 아니라 할 수 있다.

따라서, 본 연구에서는 2016년 개발된 비주거용 표준건물 에너지모델(Choi, 2016)을 활용하여 기후존별 주요 창호설계변수의 적정 설계기준을 찾기 위한 파라메트릭 시뮬레이션을 진행하고, 그 결과를 분석하여 기후존별로 SHGC를 포함한 적정창호변수를 결정하는 설계가이드를 도출하고자 한다. 이러한 가이드는 대상건물인 표준 사무소건물에 한정된 것이지만 진행한 연구 프로세스의 적용대상을 확장하면 향후 보다 다양한 건물용도 및 기후존에 걸쳐 창호설계 가이드 및 기준을 제시할 수 있다는 것을 보여주고자 한다.

연구의 범위 및 방법

본 연구에서는 Choi (2016)의 연구를 통해 개발된 건물의 용도와 연면적에 따른 14개 종류의 비주거용 표준건물 에너지모델 중 가장 일반적인 비주거용 건물인 대형 업무용건물을 에너지 소비량 분석에 활용하였다. 기후존별 도시는 중부지역으로 서울과 청주를, 남부지역으로 대구와 부산을, 제주지역으로 제주시를 선택하였으며 Seo (2017)가 개발한 표준기상데이터 프로세서를 통해 생성한 각 도시의 표준기상데이터를 사용하였다.

주요 창호설계변수는 공학적 이론에 기반을 두어 창면적비(WWR), 열관류율(U-factor), 일사열투과율(SHGC: Solar Heat Gain Coefficient) 또는 차폐계수(SC)를 선택하였으며, 추가로 창호의 종합성능과 연관된 외부차양과 조광제어(daylight control) 시스템의 적용여부에 따른 결과의 변화를 분석하였다. 다섯 가지의 핵심 변수는 설계자에 따라 설계기준 및 경제성이 허용하는 범위 내에서 다양한 값을 가지게 되므로 각 변수값의 변화를 고려하면 3,000회가 넘는 시뮬레이션과 그에 따른 결과정리 및 분석이 요구될 것으로 예상되어 eQUEST에너지해석 프로그램과 Python 기반의 시뮬레이션 자동화 코드를 개발 후 연동하여 연구를 진행하였다. 시뮬레이션 결과는 건물의 전기 및 연료소비량을 kWh로 환산한 2차 에너지를 기준으로 분석하였다.

이러한 연구를 위하여 1) 기존 관련 연구문헌을 분석하여 장단점 및 현재 국내 최선의 연구결과를 확인하였으며, 2) 에너지모델링 개요 및 파라메트릭 시뮬레이션 계획을 수립하여 시뮬레이션 상세 절차를 설명하였다. 3) 시뮬레이션 결과 분석을 통해 1단계로 창호설계변수에 따른 에너지소비량 변화를 분석하였으며, 2단계로 차양설치 및 조광제어 시 추가적으로 변화되는 에너지성능을 분석하였다. 4) 마지막으로, 각 기후존별 적정 창호설계 변수값을 도출하여 제시하였다.

기존문헌 고찰

본 연구에서 목표로 하고 있는 기후존별 사무소건물의 합리적 창호설계기준제시와 관련한 국내 기존 연구사례를 건축도시연구정보센터 DB를 통해 살펴보았다. “창호”, “에너지 성능” 등을 주요 키워드로 검색한 결과 약 200건 내외의 관련 연구가 검색되었으며 대부분의 연구는 비주거용 건물보다는 공동주택의 창호나 발코니가 주요 대상공간이었으며, 주요 분석 내용은 창호의 단열성능, 외부차양, 블라인드, 로이필름, 스마트윈도 등 특정 기능을 추가하거나 강화하였을 경우의 에너지 효율을 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 또한, 현재 에너지절약설계기준과 창호성능등급제에서 SHGC를 고려하지 않음에 따라 이를 반영하기 위한 시뮬레이션 기반 기초연구(Park and Park, 2010; Choi and Jang, 2013; Lim et al., 2018; Lee, 2019; Lee et al., 2019) 및 실험연구(Kim et al., 2014; Kim et al., 2018)가 진행된 것을 확인 할 수 있다.

대부분의 연구들이 창의 특정 성능인자를 중심으로 그 효과를 분석하고 있거나, 열관류율, SHGC, 창면적비 등 다양한 설계변수를 선택하였으나 종합적인 고려가 부족한 것으로 보인다. 대표적으로 국토교통부에서 발간한 “창호설계 가이드라인(MOLIT, 2012)”은 COMFEN 4.0 프로그램을 사용하여 사무소건물의 단위 공간모듈의 규모, 실내발열조건, 설비조건 등을 설정하고 창호설계변수를 열관류율, SHGC, 창면적비로 구분하여 분석하며 추가적으로 차양 및 조명제어에 따른 효과를 분석하였다. 또한, 이 결과를 중부, 남부, 제주지역으로 구분하여 지역별 창호의 주요설계변수에 따른 에너지 소비량 변화를 분석하여 설계 가이드를 제시하고 있다. 종합적인 창의 성능과 건물에너지 소비량과의 관계를 분석하고 이를 기후존별로 제시하고자 한 시도는 다른 연구에 비해 뛰어나다 할 수 있으나, 결과적으로 제시하는 설계가이드는 뚜렷한 주안점이 없다. 이는 분석에 사용한 창호의 설계변수값을 지역별로 2개씩만 사용함에 따라 변수값의 변화에 따른 건물에너지 소비량의 변화특성을 자세히 분석하지 못하는 한계에 의한 것으로 판단된다.

이에 반해, Park and Park (2010)은 eQUEST로 단위주택을 모델링하고, 인천 및 울산 기상데이터를 활용하여 창호의 열관류율, SHGC, 창면적비가 총 에너지 소비량에 미치는 영향을 분석하였다. 이들은 국토교통부 가이드(MOLIT, 2012)와 달리 SHGC와 열관류율 각 변수값을 0~1사이에서 0.1단위로 세분화하여 총 726회 시뮬레이션을 실시하여 각 창면적비별 SHGC와 열관류율에 따른 에너지소비 특성변화를 분석하였다. 그 결과 인천 및 울산에서 창에 의한 에너지소비가 최소가 되는 열관류율과 SHGC를 찾을 수 있다는 것을 보여주었으며 이러한 특성은 지역의 기후에 따라 다르게 나타난 다는 것을 주장하였다.

본 연구는 위 두 연구의 장단점을 참고하여 오피스건물을 대상으로 창호의 주요 설계변수를 종합적으로 고려하여 지역과 창면적비에 따라 가장 적정한 창호성능을 선정하는 연구를 수행한다. 지금까지의 기존 문헌고찰에 따르면 모든 영향변수를 폭넓고 종합적으로 고려하여 적정 설계인자를 제시하는 이러한 연구는 국내에서는 이전에 진행된 사례가 없는 것으로 사료된다.

시뮬레이션 개요

창호 설계의 주요 고려 변수

전체 건물에너지 사용량에 영향을 미치는 창호설계의 주요변수는 창호설계의 직접요소인 열관류율과 SHGC(또는 SC)가 있으며, 건축물에 적용하는 과정에서 창면적비, 차양 및 조광제어의 유무가 주요 고려인자가 된다. 조광제어를 고려할 경우 가시광선 투과율을 고려해야 하는데 이 값은 일반적으로 SHGC와 양의 상관관계를 가지며, 연구의 최종 결과물에 해당하지 않기 때문에 시뮬레이션을 최대한 단순화하기 위하여 생략하였다.

창호의 열관류율은 창틀과 글레이징(유리의 조합)의 열관류성능이 종합적으로 구현된 값이다. 이 값은 일반적으로 낮을수록 난방에너지 절약에 유리하나 냉방위주인 기후나 냉방부하가 큰 건물에서는 일정 수준 이상의 낮은 열관류율은 오히려 총에너지 소비량을 높일 수도 있다. SHGC는 글레이징을 통해 일사열이 통과하는 비율값으로 이 값이 높을수록 글레이징이 투명하여 실내로 들어오는 일사량이 증가한다. 이 값이 높으면 난방에는 유리하나 냉방시엔 에너지소비를 증가시키는 주요한 요인이 된다. 따라서, 이 값은 건물이 위치한 기후, 건물자체의 냉방 및 난방에너지의 비율에 따라 적정값이 있다고 예상할 수 있다. 이 때 건물의 실내 발열량의 크기가 적정 열관류율과 SHGC값을 결정하는데 영향을 미칠 수 있다. 실내 발열량은 설계값은 아니며 사무소 건물에서 나타나는 전형적인 특성값이라 할 수 있다. 본 연구에서는 이에 관한 고려가 이루어진 표준 사무소건물 모델을 사용함으로써 전형적인 실내 발열량을 고려하였다.

창면적비는 건축물 외벽면적에 대한 창면적의 비를 %로 정의한 것이며, 창면적비에 따라 실내의 냉방, 난방 및 조명에 사용되는 에너지에 큰 영향을 미친다. 국내에서는 사무소건물에 일반적으로 40%를 적정값으로 권장하고 있으나, 이에 관한 엄밀한 공학적 근거는 아직 제시된 적이 없다. 이 역시 건물의 냉난방부하특성과 기후 등과 차양설치 및 조광제어 여부에 따라 적정값이 있다고 볼 수 있다. 외부차양은 수평고정차양에 돌출길이가 다양할 수 있는 것으로 가정하였다. 조광제어는 사무소건물 외주부(perimeter zone) 공간의 자연채광의 양에 따라 조명출력을 조절하여 에너지를 절약하는 제어방법이다. 본 연구에서는 eQUEST의 디밍(Dimming) 제어를 사용하였으며 제어기준은 사무소건물 설계기준인 400Lux를 사용하였다.

창호설계변수에 따른 에너지소비 변화특성을 분석하기 위한 대상 표준 오피스모델은 Choi, 2016의 연구 결과를 기반으로 한다. 이 연구에서 표준건물 모델은 한국에너지경제연구원에서 3년간 수행한 비주거 건물 상설표본조사 결과로 도출되었는데, 서울과 경기지역의 비주거건물을 모집단으로 층화샘플링 절차에 따라 선정된 1000개의 샘플건물을 분석대상으로 활용하였다. 에너지 해석이 가능한 표준건물모델로 정의하기 위해 상세한 에너지 설문조사를 통하여 전형적 사무소건축 모델을 정의한 것이며 시뮬레이션에 필요한 기본적인 설정 조건은 Table 1과 같다.

Table 1.

Defined main features of the typical large-2 office building model (Choi, 2016)

Geometry Floor width / height (m) 46 / 38
Floor / Gross area (㎡) 1752 / 36795
Ground / Base Stories 16 / 5
U-value (W/㎡∙K) Exterior walls 0.58
Roof 0.29
Ground slab 0.58
Window & Glazing Operation Fixed
R-value (W/㎡∙K) 3.36
WWR (%) East 56
Weat 57
South 62
North 61
Glazing Double, Clear
Internal Gains NoP (person/㎡) 0.031
Lighting Density (W/㎡) 5.49
Misc. Density (W/㎡) 7.93
Plants Heating/Cooling Direct-fired absorption chillers + Centrifugal chillers
DHW Steam boilers
HVAC Type CAV + FCU
Temp_set (Cool/Heat) 26℃ / 21℃

분석대상 표준 오피스모델의 개요

Figure 1은 Table 1에서 정의한 조건을 eQUEST 에너지모델로 구현한 건물의 외관을 보여주고 있으며, 이 모델을 서울 기상데이터를 이용하여 시뮬레이션 할 경우 2차 에너지를 기준으로 전체 에너지 소비량 대비 조명이 18%, 냉난방 및 환기가 40%, 일반기기가 26%, 급탕이 16%의 비율로 계산되었다. 대형 사무용 건물이기 때문에 조명 및 일반기기에 사용되는 에너지의 비율이 약 45%로 높은 경향을 보인다는 것을 확인할 수 있다.

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Figure 1.

Typical large-2 office building model and site energy end-use ratio (Choi, 2016)

파라메트릭 시뮬레이션 변수설정 및 방법

Table 2는 대상 건물모델에서 창호의 주요 설계변수를 대상으로 계획한 파라메트릭 시뮬레이션 변수와 변수값을 보여주고 있다. 기후존별 적정 설계값을 찾기 위해 중부지역, 남부지역, 제주지역의 대표적 도시(서울, 청주; 대구, 부산; 제주)를 선정하였으며, 창면적비는 20%~ 60%사이에서 10% 간격으로 설정하였다. 창호의 열관류율은 0.8부터 0.2단위로 2.0까지 설정하였으며 SC값(= SHGC / 0.87)은 0.23~0.93까지 약 0.12간격으로 7단계로 설정하였다. 외부차양과 조명제어는 창호설계와 동시에 고려하게 되면 12250회(= 5x5x7x7x5x2)의 시뮬레이션이 필요하여 이 두 개의 변수는 2단계에서 수행하였다. 즉, 지역, 열관류율, SC, 창면적비 변수만으로 1225회의 시뮬레이션을 수행한 후 먼저 지역별 적정 창면적비를 찾은 다음 이 창면적비를 고정값으로 두고 다시 기본변수들에 차양 및 조광제어 변수를 적용하여 2450회 시뮬레이션을 수행하여 변수값을 결정하였다.

Table 2.

Parametric values of each window design variable

Location WWR U-factor (W/㎡∙K) SC Shade depth (m) Daylight control
Seoul 20% 0.8 0.23 0.3 ON
Cheongju 30% 1.0 0.35 0.6 OFF
Daegu 40% 1.2 0.47 0.9
Busan 50% 1.4 0.58 1.2
Jeju 60% 1.6 0.70 1.5
1.8 0.81
2.0 0.93

파라메트릭 시뮬레이션 프로그램 개발

표준 사무소 건물모델은 상세 건물에너지 시뮬레이션 도구인 eQUEST를 사용하여 이미 구축되었기 때문에 이를 활용하였다. 파라메트릭 시뮬레이션 케이스가 많고 결과를 정리하기 위한 수작업이 방대하여 범용 프로그래밍 언어인 python을 사용하여 창호설계요소 조건을 *.prd파일에서 자동으로 변경하고 시뮬레이션을 수행한 후 *.sim 파일에서 에너지 소비량만을 추출 후 Excel에서 3675 케이스의 최종 결과를 편집 및 정리하였다.

시뮬레이션 결과 분석

지역별 창호설계 변수에 따른 에너지소비량 변화 특성: Overview

Table 3은 5개 도시별 창호 설계변수에 따른 에너지소비량의 변화를 한 눈에 파악하기 위해 작은 그래프로 나타낸 것이다. 모든 케이스별 사용량 변화 경향을 한 눈에 파악하는 목적이기 때문에 각 그래프의 값보다는 창면적비, SC, 열관류율, 도시에 따라 전체적인 그래프의 변화를 확인할 수 있도록 작성하였다. 각 그래프 속 Y축은 총에너지사용량이며 X축은 SC값의 변화를 나타낸다. 도시별 5개의 각 그래프는 창면적비가 20~60%일 경우의 각 결과를 의미한다. 각 그래프의 라인들은 열관류율 값을 의미하는데 대부분의 경우 상단에 있는 라인부터 하단으로 내려오면서 2.0~0.8 W/㎡·K의 값을 가진다.

Table 3.

Overall energy use variation with respect to region and window design variables

City Axis SC
WWR-20 WWR-30 WWR-40 WWR-50 WWR-60
Seoul Annual
Energy
Consumption
(kWh)
http://static.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2020-014-04/N0280140402/images/Figure_KIAEBS_14_4_02_T3-1.jpg
Cheongju http://static.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2020-014-04/N0280140402/images/Figure_KIAEBS_14_4_02_T3-2.jpg
Daegu http://static.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2020-014-04/N0280140402/images/Figure_KIAEBS_14_4_02_T3-3.jpg
Busan http://static.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2020-014-04/N0280140402/images/Figure_KIAEBS_14_4_02_T3-4.jpg
Jeju http://static.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2020-014-04/N0280140402/images/Figure_KIAEBS_14_4_02_T3-5.jpg

거시적 측면에서 보면, 모든 도시에서 공통으로 에너지소비량은 창면적비가 증가할수록, SC가 커질수록, 열관류율 값이 클수록 증가하고 있으며, 이는 기존의 이론과 일치하는 결과이다. 그러나 세부적으로 분석하면 도시별 기후의 특성에 의해 창호설계변수에 따라 구별되는 에너지소비특성이 관찰된다.

난방도일이 큰 중부지역(서울, 청주)의 경우 열관류율의 차이는 창면적비가 크고 SC가 작을 때 총 에너지소비량에 큰 격차를 만든다. 하지만 이 차이는 SC가 증가하면 급격히 줄어든다. 이러한 경향은 창면적비가 커질수록 심화된다. 남부지역의 경우 대구와 부산이 완연히 구분되는 특성을 보인다. 즉, 대구는 서울의 에너지소비특성에 가까운 반면, 부산은 제주와 가까운 특성을 보인다. 같은 남부지역에 속하지만 두 도시를 구분해서 경향을 살펴보아야 한다. 먼저, 남부의 일부(부산)와 제주에서는 열관류율보다는 SC의 변화가 에너지소비량 차이에 절대적인 영향을 주며, 특히 창면적비가 50% 이상이고, SC가 0.7이상인 경우에는 열관류율이 낮은 창호의 에너지소비량이 더 크게 나타난다. 이는 낮은 열관류율의 창을 설치한 건물의 경우 SC의 상승에 따른 냉방부하의 증가가 열관류율이 높은 창을 가진 건물에 비해 보다 민감하게 반응하는 특성에 기인한다. 남부지역인 대구는 서울과 유사한 경향을 보이나 열관류율에 의한 에너지소비량의 차이는 서울보다 작으며 창면적비와 SC의 증가에 따른 에너지사용량의 증가는 서울보다 급격하다. 마지막으로, 앞서 잠시 언급된 것처럼 부산의 창호성능변수에 따른 에너지소비량 변화 특성은 같은 기후존인 대구보다는 제주의 에너지변화 특성과 더 유사한 결과를 보여주는 점은 특기할 만하다. 이러한 결과는 국내 주요 50여개 도시의 30년간 외기온데이터를 냉난방도일을 기준으로 분석하여 기존 기후존의 개선안을 제안한 Seo et al. (2015)연구의 결과와 일관성을 보이는 것으로 창호를 포함한 외피의 단열성능 기준을 재정립할 때 유용할 것으로 사료된다.

이상의 결과를 요약하면, 일반적으로 창면적이 넓고 외피면적 대비 연면적이 커 실내발열부하 비율이 높은 대형 오피스건물의 경우 난방부하가 큰 중부지역에서는 창호의 단열성능이 좋을수록 에너지절약에 효과가 있지만 남해에 가까운 남부지역과 제주지역에서는 고단열 창호보다는 적절한 SC값이나 창면적비를 찾는 것이 더 비용효과적인 것으로 판단된다. 또한 창호설계변수의 변화에 따라 뚜렷하지는 않지만 최저 에너지소비량을 보이는 변수값 구간이 존재하는 것을 확인할 수 있기 때문에 이와 같은 파라메트릭 시뮬레이션 분석을 통해 지역 및 창호의 설계에 따른 적정 창호설계 변수값을 정할 수 있다는 것을 확인하였다. 다음 절에서는 이에 관하여 특정 케이스를 중심으로 결과를 상세히 분석하여 적정 창호설계 변수값을 찾는 과정을 진행하고자 한다.

지역별 창호설계 변수에 따른 에너지소비량 변화 특성: Detailed Analysis

일반적으로 건축설계에 있어 창면적비는 건물 외관을 결정하는 주요한 요소이기 때문에 건축가의 결정영역이다. 따라서, 설계 초기단계에 설계 건물에 적절한 창면적비 가이드가 있다면 설계의 효율을 높일 수 있게 될 것이다. 본 절은 기후와 창호 설계변수에 따른 적절한 창면적비의 상관성 파악을 주목적으로 한다. 모든 경우를 다루기에는 분석대상이 너무 많기 때문에 중간값인 U-factor=1.4로 고정한 결과값을 기준으로 분석을 진행하였다. 지면의 한계상 비슷한 중부지역 특성을 나타내는 청주와, 남부지역에 속하지만 제주와 에너지 소비특성이 유사한 부산은 본 절의 분석에서는 제외하였다.

Figure 2는 Table 3의 결과 중 서울, 대구, 제주를 대상으로 U-factor=1.4인 경우만을 대상으로 각 창면적비에 따른 총에너지 소비량 변화를 정리한 결과이다. Table 4는 각 창면적비 케이스별로 최소값이 나타나는 SC값과 그때의 총에너지소비량을 기준으로 에너지소비량 증가율을 나타내고 있다. 따라서 SC값이 최소가 되는 케이스에서 증가율은 0.0%로 표기하였다. 서울의 경우 주어진 창호 열관류율에서 창면적비 30~ 60% 및 SC 0.35 ~ 0.47 범위에서 최소에너지 소비량이 관찰되며 창면적비가 20%일 경우 SC는 0.70에서 최소값이 나타났다. 창면적비가 40% 이상인 경우부터는 최소에너지 소비량이 나타나는 SC 0.58보다 높은 SC의 경우 에너지 소비량이 급격히 상승하는 추세를 보여 SC와 창면적비 선택만으로 최대 총에너지의 3% 이상의 차이를 보인다.

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Figure 2.

Variation of total energy consumption with respect to WWR and SC

Table 4.

Energy consumption increases (%) relative to minimum case in each WWR

SC\WWR 20% 30% 40% 50% 60%
Seoul 0.23 0.78% 0.44% 0.26% 0.18% 0.07%
0.35 0.34% 0.13% 0.00% 0.00% 0.00%
0.47 0.15% 0.00% 0.00% 0.06% 0.21%
0.58 0.05% 0.01% 0.06% 0.37% 0.60%
0.70 0.00% 0.05% 0.36% 0.76% 1.35%
0.81 0.01% 0.19% 0.62% 1.38% 2.20%
0.93 0.06% 0.35% 1.13% 2.16% 3.26%
Daegu 0.23 0.28% 0.10% 0.01% 0.00% 0.00%
0.35 0.14% 0.00% 0.00% 0.12% 0.25%
0.47 0.00% 0.08% 0.05% 0.17% 0.51%
0.58 0.05% 0.15% 0.28% 0.81% 1.44%
0.70 0.17% 0.24% 0.90% 1.74% 2.65%
0.81 0.34% 0.62% 1.57% 2.71% 3.89%
0.93 0.53% 1.14% 2.42% 3.85% 5.34%
Jeju 0.23 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
0.35 0.14% 0.24% 0.56% 0.76% 0.97%
0.47 0.31% 0.73% 1.30% 1.69% 2.14%
0.58 0.60% 1.27% 2.02% 2.73% 3.47%
0.70 0.96% 1.87% 2.98% 4.00% 5.06%
0.81 1.32% 2.51% 3.92% 5.24% 6.57%
0.93 1.71% 3.27% 5.00% 6.65% 8.26%

대구의 경우 창면적비 20~40% 범위에서 SC가 0.35 ~ 0.47 범위에서 최소에너지 소비량이 관찰되며 창면적비가 50% 이상일 경우 SC값이 작을수록 에너지소비량이 최소가 된다. 창면적비가 30%일 경우 SC가 0.7보다 크면 소비량이 급격히 증가하며, 창면적비가 40% 이상일 경우부터는 SC가 0.47을 초과하면 소비량이 급격히 증가하여 SC와 창면적비의 선택만으로 최대 5% 이상의 총 에너지소비량 차이를 보이는 것으로 나타났다.

제주의 경우 창면적비에 관계없이 가장 낮은 SC값에서 최소 에너지소비량이 나타난다. 그러나 창면적비가 클 경우 SC값의 상승에 따른 에너지소비량의 증가폭이 확대되어 20%의 창면적비에서 SC값에 따른 에너지소비량은 최대 1.7% 증가하나 60% 창면적비에서는 최대 8.3%까지 증가하여 여전히 창면적비에 따른 적절한 SC값의 결정이 에너지소비에 중요한 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있다.

제주지역에서 이러한 현상이 발생하는 이유는 제주와 부산이 SC와 열관류율에 따라 다른 도시와 완전히 구분되는 에너지 소비특성을 보이는 Table 3을 통해 알 수 있다. Figure 3은 Table 3 중 제주지역에서 창면적비가 60%인 경우 창호의 단열성능과 SC와의 관계에 따른 총에너지사용량 변화를 보여주고 있다. 중부지방(서울, 청주)의 경우 열관류율값이 높을 경우 SC값에 따른 에너지 소비량 변화가 크지 않고, 열관류율값이 낮을 경우 SC 값이 증가할 경우 급격히 에너지사용량이 증가하는 현상을 보이고 있는 것에 반해 제주의 경우는 열관류율과 관계없이 SC값에 따른 에너지소비량이 거의 선형적인 양의 상관성을 보이고 있다. 또한 SC값이 0.58을 넘어설 경우 낮은 열관류율의 창호가 오히려 더 많은 에너지를 사용하게 되는 특성을 보여주고 있다. 이는 제주와 같이 냉방부하가 큰 지역은 외피의 단열보다는 SC가 절대적인 영향을 미쳐서 실내 과다일사 유입으로 인한 냉방부하의 상승의 결과이다.

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Figure 3.

Total energy consumption with respect to U-factor and SC at 60% WWR in Jeju

이 절의 내용을 요약하면, 어떤 창면적비에서 중부지방과 대부분의 남부지방에서 연간 냉방과 난방에너지 소비량의 비율에 따라 총에너지소비량이 최소가 되는 열관류율 및 SC값이 존재함을 관찰할 수 있다. 반면, 제주 및 일부 남부지역 해안도시의 경우 냉방부하가 지배적인 영향으로 열관류율보다는 SC값에 에너지소비량이 종속되는 것으로 관찰되었다. 이는 최소한 제주지역의 경우 업무용 건물에 엄격한 열관류율 기준을 적용하면 오히려 에너지소비량 증가를 초래할 수 있다는 것을 보여준다.

지역별 외부차양 돌출길이에 따른 에너지소비량 변화 특성

본 절에서는 앞 절에서의 분석조건을 기반으로 외부차양을 적용 시 총 에너지 소비량 변화를 살펴보고자 한다. 역시 모든 케이스를 검토하기엔 지면이 한정되어 창면적비 40%, U-factor=1.4로 고정하고 외부차양이 없는 전 절의 경우(shade depth = 0.0 m)를 시작점으로 돌출길이를 0.3 m씩 증가시키면서 총에너지소비량 변화를 분석하였다.

Figure 4는 외부차양의 돌출길이를 점진적으로 증가 시 나타나는 에너지소비량의 변화를 서울, 대구, 제주지역으로 구분하여 보여주고 있다. 고정차양은 냉방에너지를 절약할 수 있는 반면 난방에너지를 증가시키는 요인이 되나, 일부 SC값이 가장 낮은 경우를 제외하고 모든 도시에서 차양을 하지 않았을 경우에 대비해서 총에너지가 절감되는 것으로 나타났다. 하지만, 차양을 하지 않은 경우대비 절감율은 서울의 경우 최대 1.43% (SC값과 차양돌출길이 모두 최대일 때) 이며, 냉방부하가 상대적으로 높은 대구, 제주로 가면서 이 값은 2.17%, 3.21%로 각각 확대된다. 외부차양은 창유리에 그림자를 드리워 SC값을 실질적으로 낮춰주는 역할을 하게 되므로 차양의 길이가 길어질수록 에너지의 증가율이 낮아지는 것도 확인할 수 있다.

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Figure 4.

Energy consumption with respect to shade depth with U-1.4 and WWR 40% case

지역별 창호 외부차양+조광제어 설치에 따른 에너지소비량 변화 특성

Figure 5는 외부차양 분석과 같은 조건에서 조광제어시스템을 추가로 적용했을 경우 총에너지 소비량을 도시별로 보여주고 있다. 건물에 조광제어 시스템을 적용할 경우 전 계절에 걸쳐 조명에너지의 절약효과와 더불어 냉방기에는 조명발열부하 감소효과가, 난방기에는 조명발열 감소로 난방부하 증가 효과가 발생한다. 본 케이스의 경우 냉방부하가 상대적으로 큰 이유로 냉방에너지 감소효과가 더 클 것으로 추정할 수 있다. 따라서, 전반적으로는 인공조명에너지 절감 및 냉방에너지 절감으로 케이스에 따라 약 2~4%의 추가적인 절약효과를 보여주고 있어 서울에서 최대 4.3%, 대구에서 5.4%, 제주에서 6.7%의 총에너지 절약효과가 있는 것으로 나타났다.

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Figure 5.

Energy consumption with respect to shade depth and daylight control base on U-1.4 and WWR 40% case

도시별로 SC에 따른 에너지소비량 변화를 살펴보면 서울의 경우 차양이 없을 경우 SC 0.47에서 최소값을 보이던 것이 차양의 돌출길이가 증가할수록 최소 에너지 소비량이 나타나는 SC값이 증가함을 볼 수 있다. 대구의 경우는 차양돌출길이에 관계없이 SC값이 낮아지면 난방에너지 증가로 인한 총에너지 사용량이 증가하고, SC값이 높아지면 냉방에너지 증가로 총에너지 사용량이 증가하여 SC가 0.47~0.7사이에서 최저의 총에너지사용량을 보이고 있다. 제주의 경우는 전 절에서의 경우와 마찬가지로 차양돌출길이와 조광제어와 관계없이 냉방위주의 에너지소비 특성으로 인해 SC값이 작을수록 총 에너지소비량이 최저인 것으로 나타났다.

결과 종합 및 결론

지금까지 창호의 주요설계변수인 창면적비, 열관류율, 일사투과율(SC)가 기후존에 따라 대규모 사무소건물에서 어떤 영향을 미치는 지를 약 3700회의 파라메트릭 시뮬레이션을 통하여 분석하였다. 추가적으로 창호의 설계에 영향을 주는 외부차양과 조광제어시스템을 건물에 추가할 경우 분석한 결과에 추가적으로 어떠한 영향을 미치는 지를 분석하였다. 지금까지의 분석결과를 요약하면 아래와 같다.

지역별 창호설계변수 영향 분석

중부에서는 창호의 열관류율에 따른 에너지소비량의 차이가 유의미하며, 창면적비가 증가할수록 그 차이는 커진다. 또한, 열관류율이 낮을수록 창면적비 및 SC의 증가로 인한 에너지소비량의 증가폭이 급증하므로 이 경우 창면적비나 SC의 결정에 유의해야 한다. 실험에 따르면, 외부 차양 미적용 시 창면적비가 20%일 경우 SC는 에너지소비량에 미치는 영향이 거의 없으나, 창면적비 30% 일 경우 SC는 0.35~0.7의 비교적 넓은 범위 내에서 선택이 자유롭다. 그러나, 창면적비 40~50%일 경우 SC=0.35~0.58, 창면적비 60%일 경우 SC=0.23~0.35가 건물에너지를 최소화 하는 SC값의 범위이다. 이를 보다 가시화하고 보다 명확한 설계가이드를 제안하기 위해 Figure 6과 같이 열관류율이 1.0, 1.4, 1.8인 경우에 대하여 최소 총에너지가 구현되는 SC값을 각 창면적비별로 나타내었다. 예를 들어, 창면적비가 60%이고 창호 열관류율이 1.0일 경우 최적의 SC값은 0.23을 제시하고 있다. 이 그래프에서 제시하지 못하는 중간값을 가질 경우 각 열관류율별 제시하고 있는 회귀방정식에 창면적비를 대입하면 적절한 SC값을 도출할 수 있다. 중부지역 대형사무소 건물의 경우, 창호 열관류율이 높을수록 창면적비 증가에 따른 SC값이 낮아지는 속도가 완만해지는 것을 볼 수 있다.

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Figure 6.

Corelation between SCs and WWRs with respect to U-factor in Mid Zone

같은 방식으로 남부지역인 대구의 결과를 보면 Figure 7과 같다. 중부지역에 비해 열관류율의 영향을 덜 받기 때문에 그에 따른 최적의 SC값의 차이는 대폭 줄어들어 창면적비에 따라 0.23~0.47 사이에서 최저 에너지소비량이 나타난다. 중부지역과 비교하면 같은 열관류율과 창면적비에서 최저에너지 소비량이 나타나는 SC값은 더 낮다. 이는 저위도 지역으로 내려오면서 냉방부하의 영향이 더 큰 건물부하특성으로 인한 것이다.

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Figure 7.

Corelation between SCs and WWRs with respect to U-factor in South Zone

제주는 어떠한 창의 열관류율과 창면적비에도 항상 최저의 SC값이 최저의 총에너지 소비량을 나타내기 때문에 별도의 그래프나 회귀수식이 필요없을 것으로 판단된다.

외부차양과 조광제어 시스템의 창호설계영향

차양과 조광제어의 추가에 따른 창호설계변수의 영향력 분석은 과다한 시뮬레이션 횟수와 분석내용을 줄이기 위해 중간값인 열관류율 1.4, 창면적비 40%를 기준으로 다양한 차양의 돌출길이와 조광제어시스템 적용여부를 두고 분석을 수행하였다.

Figure 4, 5와 같이 외부차양을 설치하는 것은 창호의 SC값을 낮추는 역할을 함에 따라 차양 돌출길이가 길어지면서 SC의 증가에 따른 총에너지 소비량 증가를 억제하는 역할을 함을 볼 수 있으며, 전체 냉방에너지를 낮춤에 따라 중부, 남부, 제주지역에서 최대 약 1~3%의 추가적인 에너지 절감효과를 보인다. 차양이 에너지증가를 낮추는 역할을 하나 Table 5와 같이 각 열관류율과 창호 돌출길이에 따른 기존 최적의 SC값의 변화는 Figure 7과 비교하여 크게 변화가 없는 것으로 나타났다. 이에 따라, 에너지소비량이 전반적으로 하향 수평이동하는 효과를 보이는 것으로 이해할 수 있다. 추가적으로 조광제어시스템을 설치하는 경우에도 설계변수의 결정요인에 큰 영향을 미치지 않는 가운데 조명에너지와 냉방에너지 절약으로 차양과 조광제어가 설치되지 않은 경우에 대비하여 최대 약 7%의 에너지 절약이 가능한 것으로 나타났다.

Table 5.

Recommended SC value that yield minimum energy use with respect to U-factor and shade depth

U\Depth 0.3 0.6 0.9 1.2 1.5
U-1.0 0.23 0.35 0.35 0.35 0.47
U-1.4 0.35 0.35 0.35 0.47 0.47
U-1.8 0.35 0.47 0.47 0.47 0.58

결론 및 향후 연구

본 연구는 기후존별로 창호 주요 설계변수가 대형 사무소건물의 총 에너지사용량에 미치는 영향을 3700여 회의 파라메트릭 시뮬레이션을 통해 분석하고, 주어진 조건에서 최적의 창호설계변수를 찾는 과정을 보여주고 있다. 이 연구는 기존의 연구들과는 달리 창호설계에 필요한 주요 변수와 변수값들을 보다 폭넓게 고려하고 있다. 그러나, 건물의 규모나 용도, 위치에 따른 열적 반응특성이 다양하므로 본 연구에서 대상으로 한 대형 오피스건물 및 5개의 대표도시에 한정하여 창호설계변수 결정 가이드를 제시할 수 밖에 없는 한계를 가지고 있다. 그러나, 이러한 결정과정을 다양한 건물의 용도, 규모, 위치에 따라서도 동일하게 적용하면 개별 프로젝트에서 설계가이드는 물론, 기존 건축물에너지절약 설계기준에서 다루고 있는 창호의 열성능 기준의 개선에도 중요한 역할을 할 수 있다. 아래는 본 연구를 통해 얻은 결론과 보다 확대된 건물을 대상으로 결과를 도출하기 위한 향후 연구내용이다.

(1) 창호의 설계변수 중 주로 공학적 분석으로 설계값을 결정할 수 있는 열관류율과 SC값은 기후 및 건물의 열적특성에 상당히 민감하다. 중부지역의 경우 거의 모든 SC값과 창면적비에 있어서 열관류율에 따른 에너지소비량의 차이가 확인되었으나, 제주지역의 경우 열관류율보다는 SC값에 거의 선형적인 에너지소비량 상관성을 보였으며, 남부지역은 중부지역과 제주지역의 중간적인 소비특성을 보여 SC값과 창면적비가 낮을 경우(SC=0.47, WWR=40% 이하)에는 중부지역 특성에 가까웠으며, SC값과 창면적비가 높을 경우 제주지역에 가까운 특성을 보였다. 추가적으로 남부지역 중 부산과 같이 남해안에 근접한 일부도시는 제주지역에 가까운 에너지소비특성을 보여 향후 기후존의 개선이 필요할 것으로 확인되었다.

(2) 중부와 남부지역의 경우 열관류율과 SC의 상호영향이 작용하여 창면적비에 따라 Figure 6과 Figure 7과 같이 적정 SC값을 찾을 수 있는 것으로 확인되었으며, 같은 조건의 건물에서 남부지역이 중부지역보다 적정 SC값은 낮게 나타났다. 제주지역의 경우 SC에 거의 일방적인 의존을 보여 열관류율 기준을 강화하는 것 보다 SC값을 적절히 조절하는 것이 보다 에너지 효율적인 건물설계 기준에 중요하다는 것을 확인하였다.

(3) 창호에 외부차양을 설치하는 경우 창유리의 SC값을 낮추는 역할을 하게 되므로 실제 Table 5와 같이 설계 창호의 SC값을 일정 높일 수 있는 여유를 제공하며, 기후존과 창호의 설계변수에 따라 다르지만 최대 3% 내외의 추가적인 에너지절약이 가능한 것으로 나타났다. 추가로 조광제어시스템을 적용하면 조명과 냉방부문에서 추가적으로 최대 4% 내외의 에너지절약이 가능한 것으로 나타났다. 차양과 조광제어시스템의 설치로 이전 단계에서 결정된 적정 창호설계변수 값의 변화는 크지 않았다.

본 연구 결과에 기반하면 보다 포괄적이면서도 설계 실무자가 직접 활용할 수 있는 창호설계가이드 및 창호의 설계기준 개발이 가능할 것으로 판단된다. 이를 위해 기후존별 보다 많은 도시가 포함되어야 하며, 건물의 용도 및 규모의 폭을 더욱 넓혀야 한다. 이에 따른 대규모 시뮬레이션과 결과분석이 가능한 프로그램의 개발이 필요할 것이다.

Acknowledgements

이 논문은 2020학년도 충북대학교 연구년제 사업 및 국토교통부/국토교통과학기술진흥원의 연구비 지원(과제번호 20AUDP-B151640-02)에 의하여 연구되었습니다.

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