서 론
연구 방법
기존 건축물의 에너지 소요량 분석 방법 고찰
그린리모델링 제도 선행연구 고찰
기존 건축물의 에너지 소요량 분석에 필요한 요구정보 분류
그린리모델링을 위한 현장조사시 데이터 수집방법 조사
기존 건축물 정보 플랫폼 구축
기존 건축물 정보 체계 도출
기존 건축물 정보 플랫폼 구축
기존 건축물 정보 플랫폼의 사용자 인터페이스 개발
기존 건축물 정보 플랫폼의 성능 평가
기존 건축물 정보 플랫폼의 성능 평가 개요
대상 건축물
대상 건축물의 1차 에너지 소요량 분석 및 결과
기존 건축물 정보 플랫폼의 성능 평가
결 론
서 론
기후위기 대응이 시급해짐에 따라 우리나라는 2050년 탄소중립을 달성하기 위한 탄소중립 녹색성장 국가전략 및 제1차 국가 기본계획을 공표하였으며, 기존 건축물의 그린리모델링을 주요 전략으로 추진하고 있다.
국토교통부는 2020년 ‘그린리모델링 지원사업 운영 등에 관한 고시’를 제정하고, 국토안전관리원을 통해 2020년부터 공공건축물 그린리모델링 지원사업을 수행하고 있다. 공공건축물 그린리모델링 지원사업은 크게 기획·계획, 설계, 시공 및 사후관리의 4단계로 진행된다. 기획·계획 단계에서는 현장조사를 통해 그린리모델링을 희망하는 건축물을 진단하여 개선방향과 개략적인 공사비를 도출한다. 설계 단계에서는 사전 기초조사 보고서를 기반으로 사업대상의 그린리모델링 설계도서를 작성한다. 시공 단계에서는 사전 기초조사 보고서 및 설계도서를 통해 그린리모델링을 실시한다. 사후관리 단계에서는 그린리모델링 준공 이후 건축물 에너지 및 온실가스 감축효과를 평가한다.
그린리모델링 사업에서 현장조사는 취득한 건축물의 도면, 에너지 사용량 등의 자료를 기반으로 그린리모델링 전후의 에너지 소요량을 평가하고 개선방안을 도출하여 사업 추진 방향에 영향을 주므로, 현장조사는 매우 중요한 의미를 갖는다(Ha et al., 2024).
한편, 노후 건축물의 경우에는 건축도면, 건축물의 용도변경, 설비교체 이력 등에 관한 자료가 없는 경우가 많고, 건물 관리자조차 건축물 내 설비를 모두 파악하지 못하는 경우도 있다(Lee, 2021). 또한, 공공건축물 그린리모델링은 대상지의 대다수는 상세도가 구비되어 있지 않거나 현상태에 관한 도서를 확인하지 못하고 현장조사를 하는 경우가 발생하여, 현장에서 임의시공으로 기밀성능 저하, 누수 등의 하자로 이어질 가능성이 크다(Kim, 2024).
그린리모델링은 도면의 부재에 따른 건물정보 부족으로 시공 진행 과정에서 설계가 변경되거나 도면에 미기재된 사항으로 시공방법이 변경되는 등 현장별로 상황이 매우 다르고 이로 인해 발생할 수 있는 제약상황도 다양하다. 또한, 현재 공공건축물 그린리모델링 사업은 다수의 발주처 집단이 구성하고 외부 전문가의 참여를 통한 기획 및 프로젝트 관리가 수행되어, 각 집단의 이해관계와 그린리모델링 기술에 대한 이해부족으로 의사소통의 문제가 발생한다. 따라서, 안전하고 효율적인 그린리모델링을 수행하기 위해서는 건물마다 상이한 현장상황, 의사결정 과정의 어려움 등을 유연하게 대응할 수 있는 플랫폼이 필요한 실정이다(Lee et al., 2022).
이에, 본 연구에서는 공공건축물 그린리모델링 사례와 선행연구 고찰을 통하여 그린리모델링 프로세스를 분석하고 한계점을 도출하여 이를 개선하는 방안으로 기존 건축물 정보 체계를 도출하였다. 이를 토대로 기존 건축물의 정보를 체계적으로 관리하고 다수의 사업참여자가 공유할 수 있는 기존 건축물 정보 플랫폼 구축을 제안하고자 한다.
연구 방법
본 연구의 추진 프로세스는 다음과 같다. 첫째, 선행연구 고찰 및 문헌조사를 통해 그린리모델링 사업에서의 기존 건축물 에너지 소요량 평가에 필요한 정보를 취득하는 방법을 분석하여 그린리모델링 사업 현장조사의 한계점을 도출하였다. 둘째, 그린리모델링 사업에서 활용하는 ECO2-OD의 입력변수를 조사하여 선행연구에서 도출된 문제점을 해결할 수 있는 기존 건축물 정보 체계를 도출하였다. 셋째, 도출한 체계를 기반으로 건축물 정보를 관리 및 공유할 수 있는 플랫폼을 구축하여 공공건축물 그린리모델링 사업 대상건축물 2개소에 대해 에너지 소요량을 분석하였다. 마지막으로 그린리모델링 활성화 정책 및 제도 관점에서 본 연구의 플랫폼 활용방안을 제시하였다.
기존 건축물의 에너지 소요량 분석 방법 고찰
그린리모델링 제도 선행연구 고찰
선행연구는 그린리모델링 사업 활성화를 위한 개선방안 제안 연구를 중심으로 고찰하였다.
Yoo et al. (2019)은 그린리모델링 사업 활성화를 위해 그린리모델링 사업자를 대상으로 설문조사를 실시하여 현재 사업의 중요도-만족도를 조사하였으며, 건축주를 대상으로 한 정보제공 자료구축 및 홍보의 필요성을 강조하였다. 또한, 적정 공사비의 산출, 자재선정 방법, 데이터의 정비 및 백서 발간 등 사업자에게 필요한 사항을 제시하였다.
Oh and Kim (2017)은 벽체 및 창호의 방위와 면적 입력, 용도별 운전프로필 선택으로 에너지 요구량을 산출할 수 있는 그린리모델링 의사결정 지원 프로그램을 개발하였으나, 플랫폼에 대한 구체적인 개발방안은 제시하지 않았다.
Cho (2018)는 기존건축물의 현장진단은 반드시 필요하지만, 진단을 위해 많은 시간과 비용이 소요되고, 결과값 역시 전문가의 주관적인 판단이 많이 개입되게 되므로, 현장진단 프로세스는 반드시 측정 또는 확인이 필요한 부분을 제외하고 최대한 간소화하며, 주관적인 판단을 배제하기 위해 일관성 있는 기준 마련이 필요하다고 언급하고 있다.
Ahn et al. (2025)는 BIM 기반의 그린리모델링 디지털 플랫폼의 연동방안을 제시하였으나, 현행 그린리모델링 사업 대상인 노후 건축물은 건축도면이 소실되거나 현재 건축물에 맞는 도면이 부재한 경우 다수여서, BIM 기반 정보를 구축하기 어렵다.
선행연구는 그린리모델링 개선에 대하여 효과적인 연구를 수행하였으나, 현장조사의 한계점 개선에 대한 구체적인 실행방안은 제시하지 않았다.
기존 건축물의 에너지 소요량 분석에 필요한 요구정보 분류
건축물 에너지 소비 총량 평가 프로그램인 ECO2-OD는 ISO 13790규격에 따라 1차 에너지 소요량을 산출하는 프로그램으로, 현재 진행 중인 국가정책에 부합하고 실무에서 쉽게 사용될 수 있도록 개발되어 현재 공공건축물 그린리모델링 사업에서 기존 건축물의 에너지 성능을 평가하는데 활용되고 있다. ECO2-OD는 건축물의 조닝, 열원 및 HVAC (Heating, Ventilation, Air Condition) 구성 등에 대한 데이터를 입력받아 건물의 월별 에너지 요구량 및 시스템 성능에 따른 소요량을 예측하고, 연간 단위면적당 1차 에너지소요량을 산출한다.
ECO2-OD의 입력변수는 크게 일반사항, 건축부문, 설비부문 세 가지로 분류된다. 일반사항으로는 건축주 정보, 설계자 정보, 건축물 정보, 지역정보가 포함되고, 건축부문에는 건축물 규모, 형별성능관계내역, 건축물 외피정보가 포함되며, 설비부문은 기계설비 부문, 전기설비 부문, 신재생에너지 설비부문으로 구성되어 있다. ECO2-OD로 에너지 성능 평가시, 모든 입력변수 데이터가 사용되는 것은 아니며 주요 입력데이터는 Table 1과 같다.
Table 1.
Input variables of ECO2-OD
그린리모델링을 위한 현장조사시 데이터 수집방법 조사
공공건축물 그린리모델링 사업은 크게 기획·계획, 설계, 시공 및 사후관리의 4단계로 구성되며, ① 건축물 사전 기초조사, ② 현장조사 및 컨설팅, ③ 사업대상건축물 선정, ④ 설계 및 시공, ⑤ 준공 및 사후관리(모니터링 등)의 과정 순으로 추진된다. 이중 현장조사 및 컨설팅 단계는 요구사항 수집, 현장조사, 개선방안 및 공사비 산출, 보고서 작성 단계로 진행되며, 각 단계의 세부과업은 Figure 1과 같다.
2022 공공건축물 그린리모델링 사업 추진결과를 살펴보면, 한 입찰업체가 담당하는 건축물은 평균 171개소이며 전체 조사에 16주의 기간이 주어진다. 공공건축물 그린리모델링 사업은 제한된 예산과 시간 내에서 진행하는 사업으로서 사업진행에 있어 대상 건축물의 에너지 소요량 평가에 많은 시간을 할애할 수 없다. 특히, 에너지 성능 평가의 신뢰성을 확보하기 위해 건물의 단열성능, 설비 효율 등의 실측데이터가 필요하나, 대상 건축물의 모든 정보를 현장에서 직접 취득하는 것이 불가능하다. 이에, 현장조사는 EO2-OD 구동에 필요한 정보를 수집하기 위한 항목으로 구성된 체크리스트를 활용한다. 현장 조사자는 체크리스트, 건축물대장 등 현장조사 자료를 활용하여 ECO2-OD 구동에 필요한 데이터를 수기로 수집하며, 데이터 수집 방법은 Table 2와 같다.
Table 2.
Classification of data collection method for ECO2-OD input variables
현행 그린리모델링 사업의 현장조사시, 대상 건축물의 시설 담당자로부터 체크리스트 작성 및 건축물대장, 에너지 사용량 고지서 등의 자료 구비를 요청하고, 육안조사, 시설담당자와 인터뷰 등을 통해 건축물 단열성능, 조명 및 설비 현황, 에너지 사용 정보 등을 확인한다. 현장조사를 통해 수집한 결과 예시는 Figure 2와 같다. 현장조사의 정보수집은 도면 및 육안조사로 판단되는 부분들이 많아 건축물의 노후도 및 실내환경 쾌적성 등을 판단하는데 있어, 조사자의 주관적인 의견이 많이 포함되는 단점이 있다(Kim et al., 2024).
노후 건축물은 그린리모델링 수행에서 필수적으로 요구되는 설계도서가 부재하거나, 개보수 이력이 부재한 경우가 많다. 그린리모델링 사업에서 건축도면이 없는 경우, 육안 조사를 통해 건축물의 노후도를 확인하고 레이저 측정기로 건축물의 체적을 측량하여 건축물 대장상의 면적정보에 일치하게 간략하게 건축도면을 작성한다.
공공건축물 그린리모델링 사업은 다수의 발주처 집단이 참여하여 수행된다. 현행 그린리리모델링 사업은 체크리스트 토대로 작성된 컨설팅 보고서를 공유하는 방식으로 업무협업이 진행되고 있다. 대상 건축물의 현황정보를 실시간으로 공유하는 체계가 미흡하여 설계 및 시공단계에서 건물정보 부족으로 인해 설계가 변경되거나 보고서에 미기재된 사항으로 인해 시공방법이 변경되는 등 각 집단간의 의사소통 문제가 발생한다. 따라서, 기존 건축물의 설계도면 작성 및 현장조사 결과의 디지털화는 그린리모델링의 수행 및 안전 관리 측면에서 매우 중요하다.
기존 건축물 정보 플랫폼 구축
기존 건축물 정보 체계 도출
그린리모델링 사업 대상인 노후 건축물은 도면 유실 및 유지보수 기록 관리 미흡 등으로 인해 현황 파악을 위한 정보 획득에 한계가 있다. 이에, 도면이 유실된 건축물의 정보를 관리하는데 중점을 두고, 현장조사에서 쉽게 획득할 수 있는 자료를 기반으로 건축물 정보를 생성하는 체계를 도출하였다. 그 결과는 Figure 3과 같다.
Figure 3에 나타낸 기존 건축물 정보 체계는 웹 기반으로 구현되어 건축물 정보를 공유하는 것이 특징이다. 기존 건축물 정보 체계는 크게, 문서 기반 정보 수집과 이미지 기반 정보 생성으로 분류된다. 문서 기반 정보 수집은 건물의 주소지를 기반으로 정부24, 세움터 등의 공공 웹사이트로부터 건축물대장을 수집하고, 수집된 건축물대장으로부터 건물 구조, 층수, 연면적, 준공연도 등의 일반 정보를 추출한다. 이미지 기반 정보 생성은 현장촬영을 통해 이루어진다. 구체적으로, 현장을 방문하여 360°카메라로 건물의 실내외 파노라마 사진을 촬영하고 일반 카메라로 설비명판 및 건물 외피 사진을 촬영하여 실사 이미지를 취득한 다음, 이미지를 활용하여 건물 형상, 외피 속성 및 설비 사양 정보를 생성한다. 이미지를 활용한 정보 생성은 다음과 같이 세부적으로 도출하였다. 첫째, 사진측량기술을 이용하여 건물 실내 파노라마 사진 간의 특징점 매칭을 수행하고 3차원 형상을 재구성한 다음, 재구성된 형상을 기반으로 2차원 도면을 작성하여 층면적을 산출한다. 둘째, 기계학습 기반 이미지 분석 기술을 이용하여 건물 외피사진으로부터 열관류율을 추정한다. 셋째, 광학문자인식 기법을 이용하여 설비명판 이미지로부터 설비정보를 추출한다.
기존 건축물 정보 플랫폼 구축
앞서 도출한 체계를 기반으로 그린리모델링 사업참여자들이 건물 정보를 공유할 수 있는 플랫폼을 ① 건물 일반정보 생성 모듈, ② 건물 형상정보 생성 모듈, ③ 건물 외피 속성정보 생성 모듈, ④ 설비정보 생성 모듈로 구성하여 구축하였으며, 그 결과는 Figure 4과 같다.
건물 일반정보 생성 모듈에서 세움터 연계를 통해 준공 당시 건축 정보를 확인 및 저장한다. 건물 형상정보 생성 모듈에서 사진측량기술을 활용하여 실내 파노라마 이미지로부터 3차원 형상을 재구성하고 재구성된 형상으로부터 층면적을 산출한다. 건물 외피 속성정보 생성 모듈에서는 기계학습 기반 이미지 분석을 외피 사진으로부터 열관류율을 추정하거나, 준공 당시 법적 열관류율을 입력한다. 설비정보 생성 모듈에서는 광학문자인식 기법으로 활용하여 설비명판으로부터 설비 규격 정보를 추출한다. 설비명판의 표 형식은 제조사마다 상이하여 ECO2-OD 구동에 필요한 요구정보를 일괄적으로 생성하는 것이 어려워 공통적으로 인쇄된 항목을 추출한다. 각 모듈을 통해 건축물 정보를 생성하는 방법은 Table 3과 같다.
Table 3.
Data generation method of information platform
기존 건축물 정보 플랫폼의 사용자 인터페이스 개발
본 연구의 플랫폼은 Figure 5와 같이 ① 건물 일반정보 생성 모듈, ② 건물 형상정보 생성 모듈, ③ 건물 외피 속성정보 생성 모듈, ④ 설비정보 생성 모듈의 인터페이스를 구현하였다.
본 연구의 플랫폼은 사용자에게 직관적인 데이터 입력 및 편집할 수 있도록 각 모듈에서 중간단계의 결과를 저장할 수 있는 기능을 구현하였다. 건물 일반정보 생성 모듈에서 준공연도, 건물 구조, 건축면적, 건물 사용 시간 등 일반 정보를 수기 입력할 수 있고, 에너지 사용량 정보를 엑셀을 활용하여 일괄 입력하거나 편집할 수 있다. 건물 형상정보 생성 모듈에서 파노라마 이미지 기반으로 건물의 3차원 형상과 2차원 도면을 작성할 수 있다. 건물 외피 속성정보 생성 모듈에서는 외피 이미지 기반으로 열관류율을 추정하거나 수기 입력할 수 있다. 설비정보 생성 모듈에서는 설비명판으로부터 설비 정보를 추출하여 입력하거나 엑셀을 활용하여 수기 입력할 수 있다.
기존 건축물 정보 플랫폼의 성능 평가
기존 건축물 정보 플랫폼의 성능 평가 개요
본 연구에서 개발한 플랫폼에서 생성된 정보를 기반으로 ECO2-OD를 수행한 결과가 기존의 현장조사를 통해 획득한 정보를 기반으로 평가된 에너지 소요량 결과 확연한 차이를 보인다면 본 연구 결과의 신뢰성에 부정적 영향을 미칠 수 있다. 이에, 2022년 그린린리모델링 사업대상지(2개소)에 대해 현장조사를 진행하고, 현장조사 수집정보와 플랫폼을 통해 생성한 정보를 기반으로 ECO2-OD 시뮬레이션을 수행하여 1차에너지 소요량 비교함으로써 본 연구에서 개발한 기존 건축물 정보 플랫폼의 성능을 평가하였다.
대상 건축물
2022년 공공건축물 그린리모델링 사업 대상지 중 2곳을 선정하여 현장정보를 수집하였으며, 이에 대한 개요는 Table 4과 같다. 대상 건축물 2곳 모두 도면 유실 및 유지보수 기록 관리 미흡하여 대부분의 정보는 현장조사를 통해 수집하였다. 현장조사는 1일간 진행하였으며, 육안 관찰 및 면담을 통해 건물의 균열 부위, 창호 종류, 준공연도 등을 조사하여 체크리스트를 작성하고 건축물대장을 수집하였으며, 현장조사시 측량한 정보로 간략하게 전개도를 작성하였다. 또한, 본 연구의 플랫폼 평가에 필요한 자료를 수집하기 위해, 층별 파노라마 이미지와 설비 명판 이미지를 촬영하였다.
Table 4.
Target buildings
A 보건진료소는 경기도 여주시에 위치한 제1종근린생활시설로 2007년에 준공되었으며, 규모는 지상 2층, 연면적 158.92 ㎡ 및 창면적비는 63.7%이다. 냉난방설비로 전기보일러 2대과 에어컨 4대가 설치되어 있고, 조명은 LED와 형광등이 설치되어 있다.
B 보건진료소도 경기도 여주시에 위치한 제1종근린생활시설로 2007년에 준공되었으며, 규모는 지상 1층, 연면적 178.02 ㎡ 및 창면적비는 12.34%이다. 냉난방설비로 전기보일러 2대과 에어컨 3대가 설치되어 있고, 조명은 LED와 형광등이 설치되어 있다.
대상 건축물의 1차 에너지 소요량 분석 및 결과
본 연구의 플랫폼 성능 평가는 ECO2-OD를 활용하여 그린리모델링 현장조사 취득 데이터 기반의 연간 1차에너지 소요량과 본 연구의 플랫폼 생성 데이터 기반의 연간 1차에너지 소요량을 비교하였다. ECO2-OD 프로그램 입력값은 ① 종래의 그린리모델링 현장조사 방식 데이터 수집, ② 본 연구의 플랫폼 기반 데이터 생성으로 구분하여 적용하였으며, 그 결과는 Table 5와 같다.
그린리모델링 현장조사는 ① 체크리스트 및 건축물대장에서 소재지, 건물 구조, 연면적, 층수, 준공연도, 설비 종류, 설비 수량을 수기 추출, ② 층고 및 천장고는 현장에서 계측, ③ 외피 열관류율은 준공연도 기반으로 법규 기준치 적용, ④ 외피 면적은 전개도로부터 수동 추출 방법으로 데이터를 수집하였다. 본 연구의 플랫폼은 ① 소재지, 건물구조, 층수, 준공연도, 층고, 천장고, 외피 면적은 그린리모델링 현장조사 기반 데이터와 동일한 방법으로 수집, ② 연면적은 파노라마 사진으로부터 산출, ③ 외피 열관류율은 외피 이미지로부터 추정, ④ 설비 정보는 설비명판 이미지부터 자동 추출하는 방법으로 데이터를 생성하였다.
Table 5.
Input data of ECO2-OD
대상 건축물의 연간 1차에너지 소요량 평가 결과는 Table 6과 같다. A 보건진료소의 경우에는 현장조사 취득정보 기반으로 산출한 연간 1차에너지 소요량은 153.3 [kWh/㎡·yr]이고, 플랫폼 생성 정보 기반으로 산출한 연간 1차에너지 소요량은 167.8[kWh/㎡·yr]이며, 편차율을 약 9.5% 분석되었다. B 보건진료소의 경우에는 현장조사 취득정보 기반으로 산출한 연간 1차에너지 소요량은 474.8 [kWh/㎡·yr]이고, 플랫폼 생성 정보 기반으로 산출한 연간 1차에너지 소요량은 390.9 [kWh/㎡·yr]이며, 편차율을 약 17.67%로 분석되었다. 편차 발생 원인은 그린리모델링 현장조사와 플랫폼 간의 연면적 및 외피 열관류율 산출 방식 차이가 냉난방 에너지 소요량 산출 결과에 영향을 준 것으로 분석되었다. 다시 말해, 플랫폼에서 파노라마 이미지로부터 3차원 형상 재구성 시 촬영된 사진 간의 중첩률 부족으로 인한 3차원 좌표 계산의 오차 가능성이 있고, 건물 외피 사진으로부터 열관류율을 추정하기 위해 활용한 기계학습 데이터셋의 다양성이 부족하여 외피 속성을 추정하는데 한계가 있는 것으로 분석되었다.
Table 6.
Results of ECO2-OD
기존 건축물 정보 플랫폼의 성능 평가
본 연구의 플랫폼은 종래의 그린리모델링 에너지 컨설팅 대비 연간 1차에너지 소요량이 9.5~17.67% 차이가 나는 것을 확인하였다. 이는, 본 연구의 플랫폼에 기반한 에너지 소요량 분석이 그린리모델링 현장조사 기반 분석에 비해 상대적으로 정확도가 낮음을 나타낸다.
에너지 성능 평가의 신뢰성을 확보하기 위해 건물의 단열성능, 설비 효율 등의 실측데이터가 필요하며, 건축물의 정보가 부족하거나 시뮬레이션에 사용되는 입력변수에 불확실성이 있으면 분석 결과의 정확성을 낮아질 수 있다. 본 연구의 플랫폼은 기계학습 기반으로 외피 이미지를 분석하여 열관류율 데이터를 생성한다는 점을 고려할 때, 향후 연구에서는 에너지 소요량 평가 정확도 향상을 위해 다양한 건물 외피 이미지 기계학습 데이터 확보가 필요하다.
본연구의 플랫폼은 건물의 현재 상태를 사진 기반으로 기록·관리하며, 현장 조사자의 주관적 판단에 의한 건물 정보 입력 및 생성을 최소화하였다. 이에, 본 플랫폼을 그린리모델링 사업관계자 간 데이터 공유체계로 활용한다면 공유과정에서 발생할 수 있는 정보의 누락, 변질 등을 낮출 수 있으며, 그린리모델링 시공전 재조사, 설계변경 등의 비효율적으로 낭비되는 예산을 줄일 수 있다.
결 론
본 연구에서는 그린리모델링 사업의 확대 및 효율적 수행을 위한 개선방안 도출하고자 하였다. 이에, 본 논문에서 기존 건축물 정보 체계를 도출하고 도출한 체계를 기반으로 플랫폼을 구축하여 현장조사 취득 데이터 기반 연간 1차에너지 소요량 분석 결과와 비교 분석하였으며, 연간 1차에너지 소요량 분석과 9.5 ~ 17.67% 차이가 있음을 확인하였다. 이는 본 플랫폼이 그린리모델링 현장조사를 완전히 대체할 수 없음을 시사한다. 그럼에도 불구하고, 본 플랫폼은 조사자가 업로드한 현장사진을 통해 건물 현황을 투명하게 기록 및 공유할 수 있고, 그린리모델링 사업에서 발생할 수 있는 문제를 사업참여자들이 협력하여 해결책을 모색할 수 있는 웹 기반의 협업 환경을 제시함으로써, 그린리모델링 사업의 지원도구로서 활용가능성을 제시하였다고 할 수 있다.
