Research Article

Journal of Korean Institute of Architectural Sustainable Environment and Building Systems. October 2021. 419-430
https://doi.org/10.22696/jkiaebs.20210036

ABSTRACT


MAIN

  • 서 론

  •   연구의 배경 및 목적

  •   연구의 방법 및 절차

  •   비주거 공공건축물 표준모델 제시

  • 평가계수 도출

  •   개선 전 평가계수

  •   개선 후 평가계수

  • 표준모델 및 평가계수 검증

  •   실험계획법을 통한 검증

  •   그린리모델링 사례비교를 통한 검증

  •   논의

  • 결 론

서 론

연구의 배경 및 목적

국토교통부 2019년 건축물 현황 통계에 따르면 15년 이상 경과된 노후 건축물은 4,864,639개 동으로 총 건축물 동수 중 67%를 차지하고 있다. 이에 정부는 노후 건축물의 개보수를 위해 2020년 7월부터 한국판 그린 뉴딜의 일환으로 노후 공공건축물에 대한 그린리모델링을 추진 중에 있다. 공공건축물의 그린리모델링을 효과적으로 추진하기 위해서는 노후화 건축물의 종합적인 에너지 성능 확인이 필요하고(Cho and Cho, 2018), 그린리모델링 기술 요소에 따른 효과 분석을 위한 건축물의 객관적이고 정량화된 정보가 필요하다(Yoo et al., 2021). 그러나 건물 에너지 시뮬레이션을 위한 자료 확보가 어렵고(Lee and Lee, 2019), 실무자의 경험과 판단을 기반으로 그린리모델링이 수행되기 때문에 결과의 신뢰성 측면에서 어려움을 겪고 있다(Bang et al., 2017).

이에 효율적인 건물에너지 성능 평가를 위해 표준모델에 대한 연구가 국내에서도 수행되고 있다. Seo (2015)는 건축물 에너지 성능에 관한 다양하고 객관적인 기준을 위해 표준모델의 필요성을 제안하였으며, Seo et al. (2014)는 국가 통계를 기반으로 건물 에너지 관점에서 표준 공동주택을 정의하였다. 비주거 부분의 경우에는 Kim and Seo (2018)의 연구가 있으나, 업무시설에 대한 국가 통계를 기반으로 단일 표준모델을 정의하여 용도별 공공건축물의 규모별, 성향별에 따른 세부적인 요소까지 대표하기 어려우며, Park et al. (2019)의 연구는 9가지 용도별 비주거 건축물의 표준모델을 정의하였지만 건축 설비 요소를 고려하지 않아 건축물의 에너지 성능을 포괄적으로 평가하기에는 한계가 있다. 또한 Kim and Oh (2020)의 연구는 6가지 용도별 비주거 공공건축물의 표준모델을 정의하였지만 각 용도별 표준모델 정의를 위한 표본 수가 적고, 조사 대상의 건축허가 기간이 2016년으로 한정되어 있어 그린리모델링 대상인 노후화 공공건축물의 표준모델 데이터로써 활용이 어렵다. 이와 같이 표준모델의 연구가 지속적으로 수행되고 있지만 연구 목적에 따라 각기 다른 표본 데이터, 영향 인자, 건축물 용도를 선정하고 있어 비주거 공공건축물 표준모델을 정의하기에는 관련 연구가 부족한 상황이다(Kim et al., 2020).

이러한 이유로 본 연구의 선행연구인 ‘그린리모델링 사전의사결정 지원도구 개발을 위한 공공건축물 유형별 표준모델 구축’(Choi and Lee, 2021)에서는 건축물 현황 통계와 연구기관의 보고서, 논문과 공공건축물 사례의 평균값 또는 최빈값을 기준으로 비주거 공공건축물(교육시설, 제1종근린생활시설, 공공업무시설)의 표준모델을 제시하였다. 하지만 제시된 표준모델만으로는 각기 다른 그린리모델링 설계 대안별 에너지 성능 분석은 불가능하다. 이에 본 연구에서는 기획단계(Planning Phase) 또는 계획설계단계(Schematic Design Phase)에서 최소의 설정값 입력으로 신속하게 그린리모델링 전·후 에너지 성능 예측이 가능하도록 선행연구에서 제시한 표준모델을 기반으로 개선 전 설계 인자 및 개선 후 설계 대안별로 간단 평가계수를 도출하고, 실험계획법을 통해 설정된 사례와 그린리모델링 실제 사례를 대상으로 간단 평가계수를 이용한 산정 결과와 ECO2 시뮬레이션 결과를 비교하여 유의성을 검증하였다.

연구의 방법 및 절차

본 논문은 선행연구(Choi and Lee, 2021)의 후속 연구로서 선행연구에서 제시한 9개 유형과 동일한 방법으로 6개의 유형을 추가하여 총 15개 유형의 비주거 공공건축물 표준모델을 기반으로 아래와 같은 연구를 수행하였으며, 연구의 범위와 절차는 Figure 1과 같다.

/media/sites/kiaebs/2021-015-05/N0280150501/images/Figure_KIAEBS_15_5_01_F1.jpg
Figure 1.

Methods and Process of Study

(1) 개선 전 설계인자별 평가계수 산정: ECO2 시뮬레이션을 수행하여 표준모델의 에너지소요량(A)과 표준모델에서 일부 설계 인자의 설정값을 변경하였을 때의 에너지소요량(B)을 산출한 뒤, 표준모델을 기준으로 인자별 변수 변경에 대한 평가계수(B ÷ A) 도출하여 개선 전 설계인자별 Database를 구축.

(2) 그린리모델링 에너지절감기술 적용방안(설계대안) 도출: 표준모델별로 적용할 수 있는 패시브/엑티브 기술요소 및 성능을 조사하고, 그린리모델링 개선 후 설계대안 도출.

(3) 개선 후 설계대안별 평가계수 산정: 선행연구(Choi and Lee, 2021)에서 유효성이 검증된 그린리모델링 패시브/엑티브 기술 조합(설계대안)별로 에너지 시뮬레이션을 수행하여 에너지소요량을 산출하고 개선 후 설계대안 별 평가계수 Database를 구축.

(4) 표준모델 및 평가계수 유의성 검증: 설계 대안 조합의 복합적인 변화에 따른 오차율 검증을 위해 실험계획법을 활용하여 랜덤 추출된 케이스와 공공건축물 그린리모델링 실제 사례를 대상으로 표준모델 및 간단 평가계수를 이용해 계산한 결과를 ECO2 시뮬레이션 결과와 비교하여 유의성을 검증.

비주거 공공건축물 표준모델 제시

본 연구에서는 연구의 활용성 증대를 위해 선행 연구(Choi and Lee, 2021)에서 제시한 표준모델 구축 방법을 동일하게 적용해 6개의 교육 및 문화시설 용도(School, University, Dormitory, Library, Cultural Facility (M, L))의 비주거 공공건축물 표준모델 유형을 추가로 도출하였다. 해당 표준모델의 지역(Region), 연면적(Total Floor Area), 향방(Direction), 장단변비(W/D Ratio), 창면적비(W/W Ratio), 층수(Floor Level), 층고(Floor Height)는 국내 건축물 현황 통계 데이터의 평균값 또는 최빈값으로 도출해 설정하였으며, 이외 기재항목값은 건축물의 에너지절약 설계 기준(MOLIT, 2021) 내 열관류율 기준, 효율관리기자재 운용규정(MOTIE, 2020) 내 최저 소비효율 기준, 건축물 에너지효율등급 인증제도 운영규정(MOLIT, 2018) 내 각 공간 용도별 최소 환기 에너지요구량 및 내부발열량, 한국토지주택공사(LH)의 그린리모델링창조센터의 그린리모델링 사례를 참조해 작성하였다. 추가된 표준모델은 Table 1과 같다.

Table 1.

Standard Model Data of Education and Cultural Facility

Element School
(K-12)
University Dormitory Library Cultural
(S)
Cultural
(L)
Region Gyeonggido Seoul Gyeonggido Gyeonggido Gyeongsan
-gnamdo
Gyeonggido
Construction Year 1995 2007 2009 2009 2009 2009
Direction South South South South South South
Total Floor Area 5,319 ㎡ 6,333 ㎡ 3,793 ㎡ 3,336 ㎡ 199 ㎡ 5,117 ㎡
W/D Ratio 1:1.71 1:2.05 1:2.26 1:1.72 1:1.62 1:2.09
W/W Ratio 25.1% 34.1% 26.7% 34.3% 17.2% 25.4%
Floor Level
(On/Underground)
3/0 5/1 5/1 3/1 1/0 2/1
Floor Height 2.6 m 2.6 m 2.6 m 2.6 m 2.6 m 2.6 m
Wall U-value 0.582 W/㎡K 0.470 W/㎡K 0.470 W/㎡K 0.470 W/㎡K 0.470 W/㎡K 0.470 W/㎡K
Roof U-value 0.407 W/㎡K 0.290 W/㎡K 0.290 W/㎡K 0.290 W/㎡K 0.290 W/㎡K 0.290 W/㎡K
Floor U-value
(Direct)
0.582 W/㎡K 0.410 W/㎡K 0.410 W/㎡K 0.410 W/㎡K 0.410 W/㎡K 0.410 W/㎡K
Floor U-value
(Indirect)
0.582 W/㎡K 0.580 W/㎡K 0.580 W/㎡K 0.580 W/㎡K 0.580 W/㎡K 0.580 W/㎡K
Window U-value 3.373 W/㎡K 3.400 W/㎡K 3.400 W/㎡K 3.400 W/㎡K 3.400 W/㎡K 3.400 W/㎡K
SHGC
(G-value)
0.688 0.688 0.688 0.688 0.688 0.688
Infiltration Rate 1.5 ACH50 1.5 ACH50 1.5 ACH50 1.5 ACH50 1.5 ACH50 1.5 ACH50
Heating System
(EHP)
573.25 kW
2.7 COP
686.51 kW
2.7 COP
425.72 kW
2.7 COP
375 kW
2.7 COP
21.57 kW
2.7 COP
529.3 kW
2.7 COP
Heating System
(Absorption)
- 686.51 kW
84.25%
425.72 kW
84.25%
375 kW
84.25%
- 529.3 kW
84.25%
Cooling System
(EHP)
573.25 kW
2.5 EER
686.51 kW
2.5 EER
425.72 kW
2.5 EER
375 kW
2.5 EER
21.57 kW
2.5 EER
529.3 kW
2.5 EER
Cooling System
(Absorption)
- 686.51 kW
1.34 EER
425.72 kW
1.34 EER
375 kW
1.34 EER
- 529.3 kW
1.34 EER
DHW
(Electric)
70 kW
100%
84 kW
100%
50 kW
100%
44 kW
100%
3 kW
100%
68 kW
100%
DHW
(Gas)
70 kW
77.53%
84 kW
77.53%
50 kW
77.53%
44 kW
77.53%
3 kW
77.53%
68 kW
77.53%
Lighting Density
(Fluorescent, LED)
15 W/㎡ 15 W/㎡ 15 W/㎡ 15 W/㎡ 15 W/㎡ 15 W/㎡
PV Installable 9.5 W/㎡ 9.5 W/㎡ 9.5 W/㎡ 9.5 W/㎡ 9.5 W/㎡ 9.5 W/㎡
Internal Heat Gain 77.4 Wh/㎡d 444.0 Wh/㎡d 114.0 Wh/㎡d 168.0 Wh/㎡d 108.0 Wh/㎡d 108.0 Wh/㎡d
Minimum Ventilation
10 ㎥/㎡h 30 ㎥/㎡h 3 ㎥/㎡h 8 ㎥/㎡h 7 ㎥/㎡h 7 ㎥/㎡h

이때, 내부발열(Internal Heat Gain) 및 최소 환기량(Minimum Ventilation)에 대한 값은 건축물 에너지효율등급 인증제도 운영규정 내 용도프로필의 기재항목값 중 열발열원(사람, 작업보조기기) 값을 참조하였다.

평가계수 도출

선행연구(Choi and Lee, 2021)와 본 연구에서 추가로 제시한 15개 유형의 표준모델에 대해 각 설계인자(준공연도, 방위, 지역, 창면적비 등) 및 개선대안(외피 성능, 차양 설치 여부, 냉난방설비 성능, 조명설비 성능, 신재생설치 여부 등)에 대응되는 평가계수를 도출하였다. Figure 2와 같이 ECO2 시뮬레이션을 통해 표준모델의 등급산출용 1차에너지소요량(A)을 산출하고, 설계인자 및 개선대안에 따른 인자별 설정값을 변경하여 등급산출용 1차에너지소요량(B)을 재산정한 뒤, 평가계수(B÷A)를 도출하였다. 다만 직접 산출이 가능한 조명 및 급탕기기의 에너지소요량, 지역별 태양광 에너지생산량은 각 인자별 설정값을 변경하여 직접 계산하였다. 이 때, 에너지원별 1차 에너지 환산계수는 건축물 에너지효율등급 인증제도 운영규정에 따라 연료는 1.1, 전기는 2.75, 지역난방은 0.614, 지역냉방은 0.937을 적용하였다.

/media/sites/kiaebs/2021-015-05/N0280150501/images/Figure_KIAEBS_15_5_01_F2.jpg
Figure 2.

Method to Derive Evaluation

개선 전 평가계수

총 15개 유형의 표준모델의 개선 전 평가계수를 도출하기 위한 인자별 설정값의 범위는 Table 2와 같다. 개선 전 설계인자는 인허가연도(Construction Year), 방위(Direction), 지역(Region), 창면적비(W/W Ratio), 냉난방기기(Heating, Cooling System), 급탕기기(DHW), 조명기기(Lighting), 지역별 태양광 에너지생산량(PV Output)이며, 인자별 설정값을 변경하여 도출된 평가계수 Database는 Figure 3과 같다.

Table 2.

Setting Value to Derive Evaluation

Construction Year Region Direction W/W Ratio Heating, Cooling System DHW Lighting PV Output
~1980 Seoul S 20% Absorption Gas Fluorescent Seoul
~1987 Gwangju SE 30% Individual Electric LED 20~50% Gwangju
~2001 Gangeung E 40% - - LED 50%~ Gangeung
~2009 Daegu NE 50% - - - Daegu
- Daejeon N 60% - - - Daejeon
- Mokpo NW - - - - Mokpo
- Busan W - - - - Busan
- Wonju SW - - - - Wonju
- Incheon - - - - - Incheon
- Jeonju - - - - - Jeonju
- Jeju - - - - - Jeju
- Cheongju - - - - - Cheongju
- Chuncheon - - - - - Chuncheon

/media/sites/kiaebs/2021-015-05/N0280150501/images/Figure_KIAEBS_15_5_01_F3.jpg
Figure 3.

Evaluation Coefficient Database Before Green Remodeling

개선 후 평가계수

그린리모델링 설계 대안 적용에 따른 평가계수를 도출하기 위해 지역별(중부1, 중부2, 남부, 제주), 외피(벽체, 지붕, 창호) 성능, 차양 설치 여부, 조명부하 감소, 냉난방 및 급탕기기 성능, 신재생기기 설치비율, BEMS 설치 여부 등 개선 대안에 따른 성능을 확인하였다.

개선 설계대안의 경우, 한국토지주택공사(LH)의 그린리모델링창조센터의 그린리모델링 사례를 조사하여 선정하였다. 성능 수준의 경우, 현행 외피 열관류율 법규 기준, 패시브하우스(PH) 기준, 한국에너지공단의 제로에너지건축물(ZEB) 적용기술 등을 참조하였다.

외피 설계대안의 성능 수준은 벽체, 지붕, 창호로 구분하여 준공연도에 따른 법적 수준과 패시브하우스 수준으로 정의하였으며, 이에 따른 개선 설계대안은 벽체 및 지붕의 경우 내단열 덧댐 , 내단열 교체 및 외단열 덧댐으로 선정하였으며, 창호의 경우는 창호 교체 및 창호 덧댐으로 선정하였다. 그 외 개선 설계 대안은 차양은 수평 차양설치, 조명은 LED 전면 교체 및 조명 제어설비 설치로 선정하였다. 냉난방, 급탕기기는 고효율기기 교체, 신재생설비는 지붕면적의 50% 태양광 설치, 에너지 데이터 수집 및 표시는 BEMS 설치로 선정하였다. 그린리모델링 개선 설계대안 및 성능 수준은 Table 3과 같으며, 설계대안 적용에 따른 성능 설정값을 변경하여 도출된 개선 후 평가계수 Database는 Figure 4와 같다.

Table 3.

Performance Level of Green Remodeling Technology

Part Element Improvement Scenario Improvement Performance
Wall U-value Legal, Passive House Left Scenario Level
Roof U-value Legal, Passive House Left Scenario Level
Window U-value Legal, Passive House Left Scenario Level
Lighting Fluorescent LED 100% 7.0 W/㎡
LED 20~50% LED 100% 7.0 W/㎡
LED Over 50% LED 100% 7.0 W/㎡
Heating
Cooling
System
Individual Replace to Absorption (Heating) 90.75%
(Cooling) 1.36 COP
Replace High Efficiency (Heating) 3.85 COP
(Cooling) 3.51 COP
Absorption Replace to EHP (Heating) 3.85 COP
(Cooling) 3.51 COP
Replace High Efficiency (Heating) 90.75%
(Cooling) 1.36 COP
DHW Gas Replace High Efficiency 90.43%
Replace to Absorption 100.00%
Electric Replace High Efficiency 100.00%
Replace to Individual 90.43%
Photovoltaic Uninstalled Max Installation 50% of Roof Area Installed
Some Installation Max Installation 50% of Roof Area Installed
BEMS Uninstalled Install -

/media/sites/kiaebs/2021-015-05/N0280150501/images/Figure_KIAEBS_15_5_01_F4.jpg
Figure 4.

Evaluation Coefficient Database After Green Remodeling

표준모델 및 평가계수 검증

표준모델과 평가계수의 유효성을 다양한 방법으로 검증하기 위함과 다양한 설계 대안 조합의 복합적인 변화에 따른 오차율 검증을 위해 실험계획법에 의한 검증과 실제 사례에서 평가계수의 실효성을 확인하기 위해 사례비교를 통한 검증을 이중으로 실시하였다.

(1) 실험계획법에 따른 선정 사례 비교: 3수준 직교배열표를 이용하여 임의로 선정(추출)된 사례들에 대해 ECO2 시뮬레이션을 통한 등급산출용 1차에너지소요량과 평가계수를 적용한 표준모델의 등급산출용 1차에너지소요량을 비교하여 오차율 확인

(2) 실제 사례 비교: 공공건축물 그린리모델링 실제 사례에 대해 ECO2 시뮬레이션 결과와 평가계수를 이용해 산출한 결과를 비교하여 오차율 확인

실험계획법을 통한 검증

다양한 설계 대안 조합에 대해 결과를 검증하기 위해 인자들의 무작위 배치가 가능한 실험계획법(3수준 직교배열표 이용)을 이용하여 건축물 유형별로 27가지, 총 405가지의 조합 사례를 선정하였다. 평가계수를 적용해 계산한 결과(a)와 ECO2 시뮬레이션을 직접 수행한 결과(b)의 평균 오차율(1-(a/b))을 비교한 결과, Table 4와 같이 건축물 유형별로 약 1.91 ~ 10.86%로 나타났다.

Table 4.

DOE (Design of Experiments) Comparative Verification Result (Unit: kWh/㎡a)

Part Office (S) Office (M) Office (L) Police Community
ECO2 188.23 176.88 205.08 173.92 139.15
Coefficient 174.27 162.89 195.80 155.04 125.81
Error 13.96 13.99 9.28 18.88 13.34
Error Rate (%) 7.42 7.91 4.53 10.86 9.59
Part Neighborhood School University Dormitory Library
ECO2 177.62 190.35 247.82 200.00 189.89
Coefficient 166.83 171.71 243.08 195.94 178.83
Error 10.79 18.64 4.74 4.06 11.06
Error Rate (%) 6.07 9.79 1.91 2.03 5.82
Part Education (S) Education (M) Education (L) Cultural (S) Cultural (L)
ECO2 173.69 155.01 207.43 129.39 161.49
Coefficient 165.51 140.34 191.27 124.36 148.57
Error 8.18 14.67 16.16 5.03 12.92
Error Rate (%) 4.71 9.46 7.79 3.89 8.00

그린리모델링 사례비교를 통한 검증

2018년~2019년 공공건축물 그린리모델링 사례 중 용도, 지역, 규모가 다른 5개 실제 사례(A-OO시청 제3별관, B-OO시 미래청, C-OO읍 주민센터, D-OO시 산림환경연구소, E- OO시청) 에 대해 ECO2 시뮬레이션을 활용하여 개선 전·후 검증을 실시하였다. Table 5와 같이 개선 전 평가계수를 적용한 표준모델의 평균 오차율은 약 5.28%로, 개선 후 평가계수를 적용한 표준모델의 평균 오차율은 약 4.64%로 나타났다.

Table 5.

Comparative Verification Result of Actual Green Remodeling Cases (Unit: kWh/㎡a)

Part A B C D E
Area 546 ㎡ 14,181 ㎡ 1,019 ㎡ 1,868 ㎡ 8,360 ㎡
Floor 3/0 6/0 2/0 3/0 5/1
W/W Ratio 11.2% 41.6% 16.0% 28.0% 44.8%
Const. Year 1990 1987 1983 1998 1979
Usage Neighborhood Office (L) Community Office (S) Office (L)
(Before Green Remodeling) Primary Energy Requirement for Grade Calculation
ECO2 277.30 365.40 277.00 307.20 282.10
Coefficient 289.41 337.03 264.68 287.97 272.05
Error 12.11 28.37 12.32 19.23 10.05
Error Rate (%) 4.37 7.76 4.45 6.26 3.56
(After Green Remodeling Plan 1) Primary Energy Requirement for Grade Calculation
ECO2 246.50 295.90 110.60 191.10 234.90
Coefficient 257.44 271.92 107.70 200.37 242.41
Error 10.94 23.98 2.90 9.27 7.51
Error Rate (%) 4.44 8.10 2.62 4.85 3.20

논의

본 연구에서는 공공건축물의 그린리모델링의 계획 설계 단계에서 Database로서 간편하게 활용할 수 있도록 선행연구 방법론을 활용하여 6가지 용도의 표준모델을 추가 작성 및 개선 전, 후 시나리오별 평가계수를 도출하였다. 평가계수를 도출하기 위해 국내 기준, 문헌, ECO2 시뮬레이션, 공공건축물 그린리모델링 사례 등을 활용하여 외피 열관류율, 냉난방기기, 조명기기, 급탕기기, 신재생에너지, BEMS에 대한 개선 내용, 목표, 성능 등을 설정하였다. 설정된 요소를 표준모델에 적용하여 ECO2 시뮬레이션을 통해 에너지소요량의 차이를 계수화하여 표준모델 별로 2,000여개의 개선 시나리오에 대한 평가계수를 도출하였다.

또한, 작성된 표준모델 및 평가계수의 유효성 확인을 위해 실험계획법에 의해 선정된 사례와 및 실제 공공 건축물의 그린리모델링 사례의 에너지소요량과 대상 사례 건물의 ECO2 시뮬레이션에 따른 에너지소요량을 비교하여 오차율을 확인하였다. 이에 따라 본 연구에서 작성된 평가계수를 활용하여 공공건축물의 그린리모델링 계획 설계 단계에서 다양한 조합의 에너지 성능인자 수준 향상에 따른 에너지 성능 평가가 간략하고 신속하게 가능할 것으로 판단된다.

하지만 추후 연구에서는 본 연구에서 도출한 단순 Database 매트릭스가 아닌 통계 및 학습모델 등을 활용한 대리 모델 구축과 같은 추가적인 방법론을 통해 정확성 향상을 도모하고, 그린리모델링 적용 기술 추가 및 성능 정의 고도화와 ECO2에서 입력 불가능한 요소에 대한 해석 기술을 확보하여 본 연구의 기술적 한계를 극복할 필요가 있다고 판단된다.

결 론

본 연구에서는 그린리모델링 수행 시 사전의사결정을 위한 기초자료로 활용할 수 있는 교육 및 문화시설에 대한 표준모델 유형을 추가로 개발하고, 그린리모델링 개선 전, 후 에너지소요량을 신속하게 산정할 수 있는 간단 평가계수를 도출하였다. 또한 도출된 평가계수를 검증하기 위해 실험계획법을 통해 설정된 사례와 실제 사례에 대해 결과 비교를 수행하였다. 상세한 결과는 다음과 같다.

(1) 선행연구(Choi and Lee, 2021)에서 제시한 공공건축물 표준모델 도출 방안과 동일한 방법으로 비주거 공공건축물 중 교육 및 문화시설 용도(School, University, Dormitory, Library, Cultural Facility (M, L))의 6가지 표준모델 유형을 추가로 개발하였다.

(2) 그린리모델링 개선 전·후 에너지소요량의 약식 산출을 위해 15개의 표준모델을 대상으로 개선 전 설계인자 및 개선 후 설계대안(개선 기술 및 성능)에 대응되는 등급산출용 1차에너지소요량과 간단 평가계수를 도출하고 Database를 구축하였다. 다만 직접 산출이 용이한 조명 및 급탕기기의 에너지소요량, 지역별 태양광 에너지생산량은 각 인자별 설정값을 변경하여 직접 계산하였다.

(3) 개선 전 설계인자 평가계수는 준공연도, 방위, 창면적비, 지역, 냉난방 공급 방식(중앙집중식 또는 개별식)에 대해 도출하였으며, 개선 후 설계대안 평가계수는 외피(외벽, 지붕, 창호) 성능 개선, 고효율 냉난방기기 교체, 급탕기기 교체, LED 전면 설치, 태양광 설치 등의 그린리모델링 적용 기술 및 성능 수준에 따라 도출하였다.

(4) 표준모델과 평가계수의 검증을 위해 실험계획법을 통해 설정된 사례와 실제 사례에 대해 평균오차율 비교를 수행하였다. 실험계획법에 의해 임의로 조합된 405개 사례의 유형별 평균 오차율은 1.91~10.86%로 나타났으며, 공공건축물 그린리모델링 실제 사례 5개의 평균 오차율은 개선 전은 5.28%로 개선 후는 4.64%로 분석되었다.

본 연구에서는 건물 유형별 표준모델과 간단 평가계수를 이용한 그린리모델링 개선 전·후 에너지소요량 약식 산정법을 개발하고, 다양한 사례에 대한 오차율 검증을 통해 유의성을 확인하였다. 이에 본 연구에서 제시한 표준모델과 평가계수가 그린리모델링 사전 기획 단계의 대안 검토 및 의사결정에 활용이 가능할 것으로 판단되며, 이를 통해 그린리모델링 효율적인 추진과 활성화에 기여할 것으로 사료된다.

Acknowledgements

본 연구는 국토교통부/국토교통과학기술진흥원의 지원으로 수행되었음(과제번호 21CTAP- C164158-01). 또한 한국토지주택공사(LH)의 용역에서 수집된 자료를 활용해 수행된 연구임(과제번호 2002128).

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