서 론

건물 부분에서 배출하는 온실가스양이 전체의 1/4로 큰 비중을 차지함에 따라 건물에너지 절감 필요성은 날이 갈수록 대두되고 있다. 정부에서 발표한 2050년 탄소 중립 목표에 따르면 건물 부분 온실가스 배출량을 2018년 대비 2030년까지 32.8%, 2050년까지 88.1% 감축해야 하기에 에너지 절감 건축 시장을 활성화하고, 고효율 기기를 보급하는 등의 방법이 대두되고 있다(2050 Carbon Neutrality and Green Growth, 2021). 특히 유엔 환경계획(UNEP) 2019년 자료에 따르면 그중에서도 조명에너지는 전체 사용량의 약 20%이므로, 더욱더 많은 방법 논의가 필요하다(UNEP, 2019).

근본적으로 조명기기 자체 광 효율, 즉 소비전력 당 빛의 밝기를 높이거나 재실감지, 조도 제어 등 제어시스템을 도입해 조명에너지를 절감한다. 이에 그치지 않고 최근에는 조명기기를 대체하는 광원으로 자연채광을 이용하는 방안들이 도입되고 있다. 대표적으로 건물 외부 자연광을 실내공간으로 유입하는 광 덕트, 반사율이 높은 슬랫을 통해 직사광선을 실내공간에 유입하는 실내루버형 등이 있다.

이렇게 자연채광을 이용해 조명에너지를 절감하고자 하는 방법론들은 다양하게 제시되나 국내에서 건축물 인증 시 사용하는 평가 프로그램 ECO2는 조명밀도를 통한 분석만 가능해 자연채광을 반영한 조명에너지 검토가 불가하다. 따라서 계측을 통한 에너지해석이 주를 이루는데 이는 대부분 한정된 시험 조건에서 진행한다는 한계로 실제 건물에 적용했을 때 도출되는 기대 효과가 예상과 다를 수 있다.

EN 15193-1 (2017)에는 자연채광을 반영한 조명 에너지소요량 산정 알고리즘이 명시되어 있으나 국내에 직접적인 연구 및 검토 분석이 부족하다. 따라서 본 연구에서는 EN 15193의 기준 및 알고리즘을 기반으로 요인 분석을 통해 자연채광 변수들이 조명 에너지소요량에 미치는 영향을 검토하며 우선순위에 따른 중요도를 파악하고자 한다.

선행 연구 고찰

Lee (1998)는 자연채광의 조도, 즉 주광 조도를 측정해 그에 따른 가용성을 분석하고 이를 자동조명제어 시스템에 접목 시 절감되는 조명에너지를 예측했다. 제어시스템 종류별 특성에 따라 절감 예측 방정식들을 산출한 데 있어서 유의미한 연구이다. 그러나 산출된 결괏값은 주광 조도 측정기기가 설치된 지역만 고려해 분석 표본이 작다는 한계가 있다. 그리고 기후 데이터만을 이용해 절감량을 산출했는데 공간의 특성, 유리 성능 등 주광 가용성에 영향을 끼치는 다른 변수들은 고려하지 않았다.

Kim (1988)은 주광 및 열에너지 해석을 동시에 수행할 수 있는 동적 에너지해석 프로그램 DOE-2.1B의 시뮬레이션을 통해 조명에너지 절감량을 비교했다는 점에서 의미가 있다. 하지만 해당 시뮬레이션의 입력값이 계산 알고리즘에 적용되는 방법에 대한 해석이 부족하다. 또한, 한가지 형태의 공간에 대한 시뮬레이션만 진행해 공간에 따라 달라지는 주광의 영향력을 배제했다.

Ihm (2004)은 조명에너지 분석 시 Kim (1988)와 같은 프로그램으로 진행했다. 해당 연구는 앞선 연구와 다르게 창의 크기와 바닥면적 간의 관계가 조명에너지소요량에 미치는 영향을 분석했다(Ihm, 2004). 알고리즘 변수 간의 상관관계에 초점을 둔 것에 의미가 있으나 역시 한 크기의 공간에 대한 검토만 진행해 다른 변수들의 영향은 고려하지 않았다.

Jo (2021)은 조도 센서를 여러 포인트에 설치해 주광을 계측했으며 산출된 데이터를 기반으로 가우시안 프로세스를 거쳐 자연채광 조도 예측값을 도출했다. 이는 설치 포인트를 다채롭게 해 공간에 따른 주광의 영향력을 고려했다는 점에서 유의미하다. 하지만 결국 계측을 통한 확률값에 불과하고, 주광 가용성을 단지 공간에 따른 자연채광 조도에 의존했다는 점에서 한계가 있다.

선행 연구들을 검토해본 결과 대체로 한정된 조건에서 계측을 통해 조명에너지소요량을 예측한다. 시뮬레이션을 통해 결괏값을 도출하더라도 알고리즘에 대한 단계별 분석이 부족해 다른 자연채광 변수들이 미치는 효과를 고려하지 못한 채 조명에너지소요량을 계산하고 있다.

따라서 본 연구는 EN 15193 알고리즘을 분석해 자연채광 변수 간의 상관관계를 파악하고 해당 알고리즘을 기반으로 한 에너지해석 프로그램 시뮬레이션 및 회귀분석을 통해 변수별 기여도를 확인했다.

연구 방법

본 연구는 아래와 같이 3단계로 진행하였다.

(1) 자연채광을 고려한 조명에너지소요량 알고리즘 분석 : EN 15193-1 (2017)을 기반으로 조명에너지를 산정하는 알고리즘에서 자연채광이 조명에너지에 반영되는 방식을 분석했다.

(2) 조명에너지 시뮬레이션 진행 : 기준모델을 작성해 앞서 분석한 EN 15193 알고리즘이 탑재된 조명에너지 검토 프로그램 Relux를 통해 시뮬레이션을 진행했다. 알고리즘 내 정량적 평가 및 요인 분석이 가능한 자연채광 변수들을 입력값으로 선정한 후 변수별 설정 조건에 따른 결괏값을 도출했다.

(3) 자연채광 변수별 민감도 분석 : 검토 결괏값을 토대로 민감도 분석을 진행해 각 자연채광 변수가 조명에너지소요량에 끼치는 영향을 분석했다.

조명에너지소요량 계산 알고리즘

EN 15193-1 (2017)

EN 15193은 크게 다음과 같은 단계로 조명에너지를 산출한다. (1) 창과 실의 형태를 고려해 주광이 영향을 끼치는 주광 면적을 산정 한다. (2) 주광 면적과 더불어 자연채광에 영향을 주는 변수들을 통해 주광 계수를 도출한다. (3) 조명시스템 변수를 통해 산출한 조명밀도 값과 자연채광을 고려한 조명 사용시간을 반영해 최종 조명에너지소요량을 계산한다. 해당 단계들을 반영해 조명에너지소요량(LENI)을 계산하는 알고리즘은 식 (1)와 같다.

식 (1)에 반영되는 변수와 해당 변수를 계산하는 데 필요한 입력값은 Table 1과 같다. 또한, Figure 1은 식 (1)에 사용된 변수 간의 관계도를 나타내는 다이어그램으로 변수 유형을 크게 ① Daylight; 주광, ② Lighting time; 조명시간, ③ Lighting system; 조명시스템 세 가지로 나눌 수 있다.

① 주광 계수 FD는 주광이 영향을 미치는 정도를 나타내는 지표이다. 자연채광의 영향이 없을 경우는 1의 값을, 있을 경우는 1보다 작은 값으로 산출돼 이에 따라 조명에너지 절감량이 결정된다. 주광 면적 AD는 창을 통해 들어오는 주광의 양을 면적 화한 값이며 비 주광 면적 ADL 은 전체 실면적에서 주광 면적 AD를 제한 면적이다.

② tD는 낮 동안 조명을 사용한 시간을 tN은 밤 동안 조명을 사용한 시간을 의미한다. 이는 해가 뜨고 지는 시간과 조명을 사용하는 시간을 통해 도출된 값이다. 식 (1)에 따르면 tD는 자연채광을 고려한 값으로 FD와 연쇄되는 것을 확인할 수 있다.

③ FC는 조도 계수를 FO는 재실 계수를 의미하며 각각 제어방법과 용도프로필에 따라 산정된다. 또한 Pj 조명밀도를 나타내며 조명 종류에 따른 계산 값으로 공간에 조명이 끼치는 영향을 나타낸 지표이다.

Figure 1.

Diagram between variables and input values to calculate lighting energy according to EN 15193-1 (2017)

주광 계수 FD를 산정하는 데 필요한 변수와 해당 변수를 계산하는 데 필요한 입력값은 Table 2와 같다. Figure 2는 변수 간의 관계도를 나타내는 다이어그램이다.

Figure 2.

Diagram showing the procedure for calculating Daylight factor F_D

Step 1은 실외 주광률 Dca,j를 구하는 단계이며 이때 필요한 입력값은 창 면적 Aca, 상인방 높이 hLi, 음영 계수 Ish,j이다.

Step 2는 실내 주광률 D를 구하는 단계로 필요한 입력값은 Step 1의 결괏값 실외 주광률 Dca,j과 유리의 빛 투과율 τeff,SNA,j이다.

Step 3은 최종적으로 주광 계수 FD를 구하는 단계이며 필요한 입력값은 Step 2에서 산출한 실내 주광률 D와 그 외 향 Direction, 차양 Blind, 디밍 Dimming이다.

결국, 자연채광 영향 지표를 나타내는 주광 계수 FD를 산출하는 데 필요한 입력값들은 창 면적 Aca, 상인방 높이 hLi, 음영 계수 Ish,j, 유리의 빛 투과율 τeff,SNA,j, , 향 Direction, 차양 Blind, 디밍 Dimming으로 정의할 수 있다.

이는 설계 시 고려되어야 하는 기본적인 사항들이며 에너지 절감을 보다 효율적으로 반영한 설계안 마련을 위해 변수 간 우선순위 비교 검토가 필요하다. 따라서 조명에너지 시뮬레이션으로 각 변수가 결괏값에 미치는 영향을 확인하고 민감도 분석을 통해 기여도를 확인했다.

조명에너지 시뮬레이션 진행

분석 대상 개요

본 연구 분석 기준모델에 대한 기본 설정값은 아래 Table 3과 같으며, Figure 3은 3D 모델링을 통해 공간 형태 및 치수를 구현한 모습이다. 분석 모델은 단일 존으로 진행하며 사무실 공간을 기본 설정값으로 두었다.

Figure 3.

3D modeling of the reference model

시뮬레이션 진행 시 Table 3의 기본정보(General Information), 공간정보(Spatial Information), 조명정보(Lighting Information) 입력값은 모두 같게 하되 자연채광 변수의 영향도를 분석하기 위해 자연채광정보(Daylighting Information) 입력값을 아래 Table 4와 같이 조건별로 다르게 설정했다.

향은 8방으로, 창 면적은 외피 기준 최소 10%부터 최대 80%까지 10% 간격으로 구분했다. 또한, 음영 계수는 음영이 없다는 것을 의미하는 값 1부터 0.1 간격으로 설정하였으며 유리 빛 투과율은 투과율이 좋은 0.9부터 0.1 간격으로 구분했다. 상인방 높이는 창 면적 비 조건 중 최댓값인 80%로 가정하고 계산 시 중심점을 기준으로 2.8 m가 산정돼 그로부터 1.4 m까지 0.2 m씩 간격 차이를 두었다. 마지막으로 디밍 및 차양은 시스템의 유무에 따라 다른 설정 조건을 두었다.

시뮬레이션 결과

우선 자연채광 적용에 따른 조명에너지소요량 차를 비교하기 위해 Table 3 입력값들을 바탕으로 조명에너지해석 프로그램 Relux 시뮬레이션을 진행했다.

Relux 프로그램은 공간을 기반으로 한 조명 분석이 가능한 것이 가장 큰 특징이며 모델링과 몇 가지 변수들만 입력하면 쉽게 조명에너지소요량 검토가 가능하다. 그리고 인공조명뿐만 아니라 자연채광의 영향까지 고려해 결괏값을 3차원 뷰 렌더링 이미지와 테이블값으로 제시한다. 특히 자연채광의 주요 요소 주광이 월별로 영향을 끼치는 정도를 계산해 조명에너지소요량의 절감 효과를 리포트로 작성해준다.

자연채광정보(Daylighting Information) 입력값 유무에 따라 도출된 결과는 아래 Table 5와 같다.

전체적으로 자연채광을 반영한 결괏값(Daylight (Y))이 그렇지 않았을 때(Daylight (N)에 비해 조명에너지소요량이 적게 산정되는 것을 확인할 수 있다. 그 차는 월평균 13% 정도이며 특히 해가 뜨는 시간이 길고, 일사량이 많아 주광의 영향이 큰 여름철이 겨울철보다 격차가 크다. 결론적으로 해당 비교를 통해 조명에너지 계산에 자연채광을 반영할 경우 절감 효과를 볼 수 있는 것으로 확인된다.

그 후 자연채광 변수별 기여도를 확인하기 위해 Table 4에서 설정한 입력값들을 토대로 각각 조명에너지소요량 결괏값을 도출했으며 그에 따른 그래프는 아래 Figure 4, 5, 6, 7, 8, 9과 같다. 검토하고자 하는 변수를 제외한 다른 입력값들은 모두 Table 3의 기본 설정값과 같게 두고 시뮬레이션을 진행했다.

Figure 4는 변수 ⓐ향의 조건별 조명에너지소요량 결괏값이다. 기준은 Table 3 설정값 남향이며 다른 향들은 모두 기준보다 조명에너지소요량이 크게 산정됐다. 가장 큰 결괏값인 북향은 기준 대비 3.19% 정도 크다.

Figure 4.

Savings/Increase in Lighting energy according to changes in conditions for ⓐDirection variable

Figure 5.

Savings/Increase in Lighting energy according to changes in conditions for ⓑWindow area ratio variable

Figure 5는 변수 ⓑ창 면적 비 조건별 조명에너지소요량 결괏값이다. Table 3에서 설정한 창 면적은 4.2 m²로 외피대비 창 면적 값이 0.2임을 의미하기에 이를 기준으로 보았다. 창 면적 비는 커질수록 조명에너지소요량은 적게 산출되며 창 면적 비가 0.8일 경우 결괏값은 기준 대비 60.93% 정도 적다.

그러나 창 면적 비가 증가하는 비례에 따라 결괏값도 같은 비례로 감소하는 것은 아니다. 일 정비 이상일 경우 결괏값의 차는 적어지며 이는 적정 수준의 창 설계가 필요하다는 것을 의미한다. 특히 창 면적 비가 0.4일 경우 조명에너지소요량은 큰 폭으로 감소하는데 이는 주광을 받아들이는 면적, 즉 주광 면적이 해당 시점에서 급증했기 때문이다. 주광 길이 및 주광 깊이는 실의 공간정보와 창 면적을 통해 산정되는데 만약 산정된 주광 길이가 실 너비의 1/2을 넘으면 주광 길이를 실 너비와 같다고 본다. 그 시점이 해당 분석에서는 창 면적 비가 0.4인 경우이다. 그 이후로는 주광 면적의 변화는 없고 창 크기에 따른 주광률의 변화만 있어 절감 폭이 그 전에 비해 작다.

Figure 6.

Savings/Increase in Lighting energy according to changes in conditions for ⓒBuilding shading coefficient variable

Figure 6은 변수 ⓒ음영 계수의 조건별 조명에너지소요량 결괏값이다. Table 3에서 설정한 기준 음영 계수는 1이며 그 값이 작아질수록 조명에너지소요량은 커진다. 음영 계수가 0.3일 경우 결괏값은 기준 대비 5.03% 정도 크게 산출된다. 음영이 있다면 그만큼 자연채광의 효과를 볼 수 없기에 이와 양상의 결과를 보인다. 특히 음영 계수가 0.6과 0.4일 때 조명에너지소요량이 큰 폭으로 증가하는데 이는 각 시점에서 주광률이 감소하며 이로 인해 Table 2에서 명시한 주광 공급 계수 FDS가 큰 폭으로 감소해 전체 결괏값에 영향을 미치기 때문이다.

Figure 7.

Savings/Increase in Lighting energy according to changes in conditions for ⓓGlass light transmittance variable

Figure 7은 변수 ⓓ유리 빛 투과율의 조건별 조명에너지소요량 결괏값이다. Table 3에서 설정한 기준 유리는 CL/6A/C이며 빛 투과율은 0.9에 가깝기에 해당 값을 기준으로 검토했다. 빛 투과율이 점차 낮아질수록 조명에너지소요량 결괏값이 크게 산출된다.

그러나 해당 조건에서 투과율이 가장 안 좋은 0.2의 값일 경우 결괏값이 기준 대비 2.06% 정도 크며 이는 유리 성능에 따른 조명에너지소요량 차는 크게 없다는 것을 의미한다.

Figure 8.

Savings/Increase in Lighting energy according to changes in conditions for ⓔLintel height variable

Figure 8은 변수 ⓔ상인방 높이의 조건별 조명에너지소요량 결괏값이다. Table 3에서 설정한 기준 높이는 2.9 m이며 1.9 m가 되기 전까지는 자연채광 유입이 어렵기에 조명에너지소요량 결괏값 간의 큰 차이가 없다. 그러나 높이가 1.9 m일 때 조명에너지소요량이 기준보다 10.42% 정도 적게 산출돼 다른 조건에 비해 급감했으며 그다음부터는 오히려 결괏값이 더 감소하지 않고 증가하는 양상을 띠었다.

그 이유는 상인방의 높이가 일정 기준보다 낮아지면 주광을 받아들이는 정도를 면적 화한 주광 면적 길이가 검토실의 길이와 같아지는 시점이 생긴다. 따라서 주광의 길이는 더 증가하지 못하고 주광의 깊이는 점진적으로 줄어들어 주광 면적이 더욱 감소하기에 조명에너지소요량이 적어지게 된다. 해당 검토에서 그 시점의 높이는 1.9 m이다.

Figure 9.

Savings/Increase in Lighting energy according to changes in conditions for ⓕDimming variable, ⓖBlind variable

Figure 9는 변수 ⓕ디밍과 ⓖ차양 조건별 조명에너지소요량 결괏값이다. 우선 디밍의 기준은 Table 3에서 설정한 대로 없다고 본 경우이며 반대의 경우에 비해 조명에너지소요량이 4.98% 적게 산출됐다. 이는 주광에 따라 조명 기구를 디밍함으로써 에너지를 절감하는 것을 의미한다.

차양의 기준은 Table 3에서 설정한 대로 없다고 본 경우이며 반대의 경우에 비해 조명에너지소요량이 4.07% 많게 산출됐다. 이는 차양을 설치하는 것이 주광의 유입을 막기에 더 조명에너지가 높이 산정됨을 알 수 있다.

종합적으로 Figure 4, 5, 6, 7, 8, 9에 도출된 변수 조건별 조명에너지소요량 결괏값과 그래프 양상을 비교해봤을 때 조건에 따라 결괏값 차이가 가장 큰 변수는 창 면적 비로 볼 수 있다.

민감도 분석

시뮬레이션 결과물을 바탕으로 어떤 변수가 가장 조명에너지소요량에 영향을 많이 끼치는지 확인하기 위해 민감도 분석을 진행했다. 그 방법으로 SPSS 프로그램을 통해 다중회귀분석 방법을 채택했다. 이는 독립변수를 조작했을 때 종속변수의 변화를 예측하는 분석법으로 다음과 같은 절차로 이루어진다. 1) 산포도로 관계 파악, 2) 회귀선 추정 3) 회귀모형 해석 : 표준오차 검토, 4) 회귀모형 검증 단계이다. 독립변수는 원인변수로 의도적으로 다르게 변화를 주는 변수를 의미하며 해당 분석에서는 Table 4의 ⓐ~ⓖ까지 입력값에 해당한다. 종속변수는 독립변수에 영향을 받아 변화하는 변수로 해당 분석에서 조명에너지소요량을 의미한다. 검토 방식은 모든 변수를 독립변수로 투입해 검토하는 입력(Enter)방식으로 진행한다. 차양 및 디밍은 유무에 따른 이분법적 조건이기에 연속형으로 변환할 수 있으나 향은 불가해 비교군에서 제외했다. 분석 결과는 아래 Table 6과 같다.

결괏값에 따르면 변수들의 공차(Tolerance)가 모두 0.1보다 크고 VIF(분산팽창지수)가 10보다 작기에 다중공선성에 포함되지 않아 신뢰할 수 있는 데이터로 볼 수 있다. 이를 회귀 식으로 나타내면 아래 식 (2)과 같다.

민감도 파악에 필요한 값은 표준화된 회귀계수(Standardized Coefficients Beta)이다. 해당 절댓값이 클수록 종속변수 조명에너지소요량에 미치는 영향이 크다는 것을 의미한다. 즉, 창 면적 비의 표준화 계수가 –0.911로 조명에너지소요량에 대한 민감도가 가장 크다. 변수별 민감도 수준은 창 면적 비(-0.911) > 음영 계수(-0.128) > 상인방 높이(0.087) > 유리 빛 투과율(-0.064) > 차양(0.06) > 디밍(-0.043) 순으로 나타난다.

결 론

본 연구는 EN 15193-1 (2017) 알고리즘을 기반으로 자연채광의 변수가 조명에너지소요량에 미치는 영향에 대해 분석했다. 그 방법으로 우선 EN 15193 알고리즘 분석을 통해 계산 로직 상 작용하는 자연채광 변수를 정립했다. 분석 결과 정립한 변수는 향, 창 면적, 음영 계수, 유리 빛 투과율, 상인방 높이, 디밍, 차양으로 총 7가지이다.

그 후 각 변수가 조명에너지소요량에 미치는 기여도를 파악하기 위해 변수별 조건에 따른 입력값을 설정 후 EN 15193 알고리즘을 기반으로 하는 조명에너지해석프로그램 Relux를 바탕으로 시뮬레이션을 진행해 결괏값을 도출했다. 분석 결과 조명에너지소요량은 변수들에 따라 기준 대비 다음과 같은 증감 양상을 보인다. 향은 최대 3.19% 증가, 창 면적 비는 최대 60.93% 감소, 음영 계수는 최대 5.03% 증가, 유리 빛 투과율은 최대 2.06% 증가, 상인방 높이는 최대 10.42% 감소, 디밍은 최대 4.98% 감소, 차양은 최대 4.07% 증가한다.

표면적으로는 증감의 절댓값이 큰 순서로 결괏값에 영향이 클 것으로 보이나, 회귀분석을 통해 그래프를 그려 기울기 비교를 통해 확인할 수 있다. 따라서 결괏값들을 토대로 변수의 우선순위 도출을 위해 SPSS 다중회귀분석을 거쳐 민감도 분석을 진행했다. 분석 결과 창 면적 비가 조명에너지소요량에 압도적으로 영향이 큰 것으로 나타났으며 그 이외 변수들도 음영 계수, 유리 빛 투과율, 상인방 높이, 디밍, 차양 순으로 영향도 파악이 가능했다.

결국, 자연채광은 조명에너지소요량 산정에 직접적 영향을 끼치며 반드시 이를 반영한 분석이 필요하다. 그러나 현재 우리나라 에너지해석프로그램 ECO2는 자연채광을 반영한 에너지해석이 불가하며 단순히 조명밀도만으로 에너지소요량을 산출한다. 따라서 자연채광 변수를 ECO2에서 입력값으로 받아 계산 로직에 반영하는 방안 마련이 필요하다.

사실상 이미 ECO2에는 자연채광 계산에 필요한 변수 중 대부분을 입력값으로 받고 있다. 요구량 계산을 위해 향, 창 면적, 음영 계수는 외피정보 탭에서 유리의 빛 투과율, 차양은 창호 정보 탭에서 각각 입력한다. 추가로 필요한 입력란은 상인방 높이와 디밍 뿐이며 조명정보 탭에서 해당 값들을 입력값으로 받아 다른 기존 변수 입력값들과 계산상 연계성을 마련하면 된다. 더욱 효율적인 방법론 마련을 위해 추후연구에서는 해당 주제에 관한 고도화 연구를 진행할 예정이다. 또한, 본 연구에서는 변수 간의 다양한 조건에 따른 결괏값을 비교를 보다 용이하게 하기 위해 비교적 간략화된 모델을 선정해 분석했다는 한계가 있다. 이에 추후연구에서는 실제 건물 모델을 기반으로 연구를 진행해 더욱 고도화할 예정이다.