서 론

에너지 소비 감축은 국가적 차원의 탄소중립 달성을 위해 반드시 해결해야 할 과제이며, 건물 부문은 전체 에너지 수요에서 높은 비중을 차지한다. 그중 교육시설은 공공성이 크고 상시 운영되는 특성을 지니며, 학생과 교직원이 지속적으로 이용하는 공간이라는 점에서 에너지 효율화 정책의 주요 대상이 될 수 있다. 여러 유형의 교육시설 중에서 특히 중학교는 전국적으로 고르게 분포하고 있으며 일정 규모 이상의 인원이 상시 점유하는 대표적 교육시설 유형으로서, 그 에너지 소비 특성을 장기간, 개별 학교 수준에서 분석하는 것은 에너지 절감 방안의 개발과 에너지 정책의 수립에 있어서 기초 자료가 될 것이다.

국내 기존 연구들을 살펴보면, 교육시설의 에너지 소비에 관한 관심은 꾸준히 이어져 왔으나 몇 가지 공통된 한계가 존재한다. Yoon et al. (2010)은 전국 중학교 시설의 에너지 사용 현황을 분석하여 전력 중심의 소비 구조를 밝힌 바 있으나, 연구 범위가 특정 시점에 한정되어 장기간의 변화 추세를 포착하기에는 한계가 있었다. Lee et al. (2014)은 초·중등 교육시설을 포괄하여 소비 특성을 비교하였으나, 2011년 단년도 자료를 사용하였기 때문에 장기적 패턴이나 변동성을 설명하기 어려웠다. 또한 Park (2021)은 초·중·고 전체를 대상으로 에너지원 이용형태를 세분화하여 분석했으나, 중학교만의 특성을 도출하기에는 자료 구성이 제한적이었다. Ryu et al. (2016)은 지역별 초·중등학교의 물리적 특성과 에너지 사용량을 연계 분석했으나, 분석 기간이 짧고 시계열적 맥락이 약했다. Kim (2022)의 연구는 학교시설의 에너지 관리와 BEMS 활용 현황을 제시했으나, 실측 기반의 장기간 학교별 데이터는 활용하지 못했다. 이처럼 기존 연구는 (1) 표본의 대표성과 규모 부족, (2) 단년도 또는 단기 자료 중심, (3) 중학교 특화 분석의 부재, (4) 전국 단위 학교별 패널 데이터 활용 미흡이라는 공통적 제약을 가지고 있다.

이에, 본 연구는 기존 연구의 한계를 극복하고자 전국 중학교를 대상으로 한 장기 시계열 데이터를 활용하여, 각 학교별 단위 데이터를 포함한 대규모 패널 자료를 기반으로, 연도별 총에너지 사용 추이, 학생 수 대비 에너지 사용량, 에너지원별 소비 패턴을 기초 통계적으로 제시하고자 한다. 이를 통해 우리나라 중학교 교육시설의 에너지 소비 특성을 장기적이고 견고한 시각에서 규명하고, 향후 이상치 분석 및 예측·회귀 연구의 기반을 마련하고자 한다.

연구방법

데이터 및 변수 정의

본 연구에서는 에듀데이터서비스시스템¹⁾과 학교알리미²⁾에서 제공한 2009년부터 2022년까지 전국 중학교의 통계 자료를 활용하였다. 전체 자료는 약 4만 5천 건으로 구성되어 있으며, 조사 단위는 개별 학교와 연도로 구분된다. 따라서 동일 학교의 시계열적 변화를 추적할 수 있는 패널 구조를 지니고 있으며, 이는 기존의 단년도 또는 소규모 사례 연구와 비교할 때 자료의 대표성과 포괄성이 크다는 점에서 차별성을 갖는다. 또한, 사용 연료별로 입력단위의 통일하기 위하여 연료별 연간 사용량은 ｢에너지법 시행규칙｣ [별표] 에너지열량 환산기준³⁾에 따라 최종에너지 기준의 TOE로 변환하였으며, 총에너지사용량(TOE)은 전력(조명·플러그 부하·냉방 포함), 가스(난방), 유류, 지역난방 등 학교 운영에 투입된 모든 최종에너지 End-use를 포함한다. 본 연구에서 활용한 주요 변수는 Table 1에 제시하였다.

분석 절차

본 연구는 중학교 교육시설의 에너지 사용 특성을 규명하기 위하여 기초 통계적 분석(descriptive statistics)을 중심으로 접근하였다. 우선, 전국 단위의 학교별·연도별 데이터를 활용하여 연간 총에너지 사용량(TOEtoti,t), 재실인원 1인당 에너지 사용량(TOEpersoni,t), 단위 면적당 에너지 사용량(TOEareai,t)을 산출하였다. 이를 통해 연도별 추세, 지역별 차이, 규모별 분포를 다각도로 검토하였다.

분석 과정에서는 데이터의 신뢰성을 확보하기 위해 연면적, 재실 인원수, 총에너지 사용량이 0으로 기록된 사례는 실제 운영 자료로 보기 어렵다고 판단하여 제외시키는 데이터 정제 과정을 거쳤다. 기술통계 지표로는 평균, 중앙값, 표준편차, 사분위 범위(IQR)를 산출하여 데이터의 중심 경향과 산포를 파악하였다. 또한 히스토그램과 박스플롯을 활용하여 연도별 변화와 분포의 특성을 직관적으로 확인하였다. 특히 박스플롯은 이상치의 존재를 시각적으로 보여줌으로써 데이터의 변동성과 강건성 해석에 중요한 단서를 제공하였다.

종합하면, 본 연구의 분석 절차는 (1) 데이터 정제, (2) 학교별·연도별 총에너지 및 파생 지표 산출, (3) 기술통계분석 및 시각화, (4) 통계 결과의 분석 순으로 진행되었다. 이러한 방법론을 통해 중학교 교육시설의 에너지 소비 특성을 장기적·전국적 맥락에서 기술하고, 후속 연구인 이상치 분석과 예측 모형 구축을 위한 기초 자료를 마련하고자 하였다.

분석결과

분석 데이터의 정제 및 기술통계 분석

본 연구에서 사용한 데이터의 개수는 총 45,207개이며, 이 중 연면적, 학생수, 총에너지 사용량이 0으로 기록된 사례인 3,162개(6.99%)를 제외하고, 42,045개의 데이터를 이용하여 분석을 수행하였다. Table 2는 분석 데이터의 기술통계 분석을 보여준다. 중학교 시설의 기술통계 분석 결과, 평균 사용자 수는 약 559명, 학급 수는 18개, 건축면적은 약 7,275㎡로 나타났다. 박스플롯과 히스토그램 분석에서 일부 대규모 학교로 인해 사용자 수와 건축면적 분포가 오른쪽으로 치우친 경향을 보였으며, 대부분의 학교는 10~30학급, 5,000~10,000㎡ 구간에 집중되어 있었다. 연도별 분석에서는 2017년까지 사용자 수와 학급 수가 감소했으나 이후 안정세를 보였고, 건축면적은 완만하게 증가하여 1인당 점유 면적이 늘어나는 추세를 나타냈다. 이는 학생 수 감소에 따른 공간 여유 확대를 의미하며, 향후 에너지 사용 분석 시 이러한 특성을 고려할 필요가 있음을 시사한다.

Table 2.

Summary of descriptive statistics of the dataset

	Mean	Median	Min.	Max.	Std. dev.	Histogram
Number of Occupants (Students + Staffs)	558.87	545.00	4.00	2408.00	394.05
Total Classes	17.75	18.00	1.00	60.00	10.49
Building Area (m²)	7275.40	7795.00	1.00	33312.00	3350.04
Users per Class	28.07	29.40	3.00	46.51	8.04
Area per Occupants (m²/person)	23.46	14.77	0.03	347.56	22.93
Number of Occupants vs. Building Area

연도별 에너지 사용량 변동 추이 분석

Figure 1은 재실자 1인당 에너지 사용량(10^-3 TOE/person)(a)과 단위 면적당 에너지 사용량(EUI, 10^-3 TOE/m²)(b)에 대한 평균값과 중앙값의 시계열 결과를 보여준다. 전반적으로 두 지표 모두 시간이 지남에 따라 일정한 변동성을 보이면서 감소와 증가의 흐름을 반복하는 양상을 나타냈다. 특히 2012년에서 2014년 구간에서는 두 지표 모두 일시적으로 증가하는 패턴이 관찰되었는데, 이는 해당 기간의 에너지원별 통계조사 방식에서 가스사용량의 집계방식이 변경되는 과정에서 실무자의 데이터 수집 및 집계 오류에 의한 영향으로 판단된다.

또한 재실자 1인당 에너지 사용량 지표에서는 평균과 중앙값 사이의 뚜렷한 차이가 확인되었다. 이는 일부 소규모 학교에서 학생 및 교직원 수가 매우 적은 상황에서도 일정 수준 이상의 에너지를 소비함으로써 1인당 환산 지표가 과도하게 크게 나타나는 경우가 있기 때문이다. 이러한 분포의 왜곡은 평균값을 상향시키는 반면, 중앙값은 극단값의 영향을 받지 않기 때문에 보다 안정적인 추세를 보여준다. 반면 EUI에서는 평균과 중앙값의 차이가 상대적으로 작아, 학교 규모에 따른 왜곡의 영향이 크지 않음을 알 수 있다.

한편, 여기서는 전체적인 시계열적 경향을 보여주는 데 초점을 맞추었으며, 2012 ~ 2014년 구간의 에너지 사용량 지표의 급격한 증가 현상과 평균·중앙값 간의 차이에 대한 구체적인 해석은 이후 분석 결과에서 논의될 것이다.

Figure 1.

Comparison of Mean and Median Trends for Per Occupant Energy Use and Energy Use Intensity (2009–2022)

지역별 에너지 사용량 분석

지역별 에너지 사용 특성 분석에서는 중앙값과 평균값의 차이가 없고 극단값의 영향을 배제하고 비교하기 위해 EUI의 중앙값을 사용하였다. Table 3은 지역별로 EUI의 중앙값을 연도순으로 보여주고, Figure 2는 2010, 2016, 2022의 3개 년도를 대상으로 EUI 값의 공간적 분포를 보여준다.

지역별 EUI 중앙값은 수도권·동북부가 높고 남부 해안권이 낮은 공간 패턴을 보인다. 서울·경기·강원·충북은 전 기간 상대적으로 높은 수준을 유지했으며, 부산·경남·전남은 낮은 수준에서 완만히 상승했다. 2010 대비 2022년에는 대부분 지역이 상승했고, 경북과 제주의 증가 폭이 특히 컸다. 2020년에 팬데믹의 영향으로 전 지역에서 일시적 하락이 관찰되나 2021 ~ 2022년에 재상승했다. 시간 경과에 따라 전반적으로 색이 짙어지며(특히 강원·경북), 남부 지역 역시 완만한 상승이 나타나 지역 간 격차가 다소 축소되는 경향이 보인다.

Figure 2.

Spatial Distribution of Median EUI (10^-3 TOE/m²) of Korean Middle Schools in 2010, 2016, and 2022

냉난방 방식 및 에너지원별 분석

Table 4는 연도별 학교시설의 난방방식에 따른 난방 면적 및 냉방 면적을 보여준다. 2014년을 기점으로 난방방식에 따른 면적 집계 방식이 개편되어 전기난방은 심야전기와 일반전기를 합산한 항목으로 통합되었고, 신재생에너지가 새롭게 추가되었다. 또한 중앙난방은 하나로 집계한 것에서 열원에 따라 가스, 전기, 유류, 탄류, 신재생에너지로 세분화 되었으며, 지역난방 항목도 별도로 추가되었다.

난방방식으로 구분해서는 개별난방이 중앙난방에 비해 우세한 비중을 차지하고 있으며, 전체적으로 전체 난방면적에서 70%내외를 보인다. 또한, 점진적으로 난방 및 냉방 면적이 증가하고 있으며, 같은 기간 건축면적의 증가(Table 2 참조)보다 증가율이 높아 학교시설의 냉난방 설비가 지속적으로 확대되고 보급이 보편화되고 있다는 것을 알 수 있다. 그리고, 열원으로 탄류와 유류의 사용면적이 감소하고 있으며, 전기와 가스를 이용한 난방방식이 일반적으로 사용되고 있음을 보여준다. 또한, 신재생에너지 면적은 2014년도에만 기록되었으나, Table 5를 참조하면, 신재생에너지의 사용이 꾸준히 증가 되었음을 알 수 있어, 면적 통계에서는 신재생에너지 부분이 다른 면적에 포함되어 기록되었을 것으로 예상된다.

Table 5의 연도별 에너지원별 사용량 추이를 보여준다. 에너지 사용 구조를 보면 주간 전기(Daytime_Elec.)가 대부분의 해에서 70 ~ 80% 내외로 지배적인 위치를 차지하며 전력화를 견인한다. 심야전기(Night_Elec.)는 2010년 7.5%에서 2022년 1.7%로 낮아져 심야 축열 의존이 약화되는 흐름을 보여준다. 가스는 LNG, LPG, 지역난방(2014년부터)에서의 사용량을 의미하며 15% 전반의 범위에서 등락하며 전력 다음의 보완적 역할을 수행하고 있음을 알 수 있다. 재생에너지는 4% 수준으로 완만하게 상승해 저탄소 전환의 초기 단계가 진행 중임을 시사한다. 이러한 패턴은 면적 확대와 병행해 중학교 건물내에서 냉난방의 전력화가 구조적으로 심화되고 있음을 일관되게 보여준다는 것을 알 수 있다. 또한, 2012 ~ 2014년 가스를 이용한 난방면적(Table 4)의 큰 변동없이 가스 사용량(Table 5)의 이례적 급증은 2013년도(에너지사용량은 2012년도)와 2014년도(에너지사용량은 2013년도) 조사 지침에서 취사용 가스사용량의 추가와 에너지단위(MJ)의 도시가스(LNG와 LPG) 사용량을 환산계수를 통해 부피단위(m³)로 변환하여 가스 사용량에 입력하도록 조사 지침이 변경되는 과정에서 데이터 수집에 오류가 있었던 것으로 판단된다. 이에, 후속 연구에서는 이 부분에 대한 자료 중 이상치를 제외하는 방안을 찾을 필요가 있을 것으로 판단한다.

학교 규모에 따른 에너지 사용량 분석

Figure 3은 재실자 수와 건축면적 구간에 따른 에너지 사용량의 박스플롯을 보여주고 있다. 앞선 분석에서 에너지 사용량의 이상치가 있는 2014년까지는 제외하고 2015년부터 2022년까지의 데이터를 가지고 분석하였다.

(a)는 재실자 1인당 에너지 사용량의 분포를 재실자 수 구간별로 보여주고 있다. 학교의 재실자 수가 적을수록 재실자 1인당 에너지 사용량이 높고, 많을수록 낮아지는 경향을 보인다. 이는 작은 규모의 학교에서 재실자당 에너지 소비가 상대적으로 높으며, 재실자가 많은 경우 상대적으로 에너지 효율이 개선되었다는 것을 보여준다. 또한, 전체적인 학생 수 감소의 영향으로 인해 기존 사용 면적의 변동 없이 학생수만 줄어 들었을 경우, 건물의 규모에 따른 에너지 사용량의 변동은 없으면서 재실자 수의 감소에 따라 1인당 에너지 사용량이 증가하였을 것으로 판단할 수 있다. (b)는 건축 면적당 에너지 사용량 (EUI)의 분포를 건축면적의 구간별로 보여준 것이다. 건축면적이 커질수록 1인당 에너지 사용량이 증가하는 경향을 보이지만, 10,000 m² 이상의 구간에서는 에너지 사용량이 감소하는 경향을 보인다. 이는 일정 규모 이상의 건축물에서 에너지 효율성이 증가할 수 있음을 시사하고 있다.

Figure 3.

Boxplot of Energy Use by Occupant and Building Area Size (2015–2022)

친환경 에너지 사용량 분석

Figure 4와 Figure 5는 신재생에너지 사용 학교 수와 전체 에너지 소비 대비 신재생에너지 사용량의 비율을 보여준다. 2013 ~ 2022년 동안 신재생에너지를 사용하는 학교의 비율은 꾸준히 증가하였다(Figure 4(a)). 2013년 3.3%에서 2019년 10.7%로 상승했으며, 2022년에는 17.6%에 도달하였다. 2022년 시점의 지역적 분포를 보면, 세종특별자치시와 제주특별자치도에서 신재생에너지를 도입한 학교의 비중이 특히 높게 나타났다(Figure 4(b)). 이는 세종시의 경우 신도시 조성 이후 신축 공공건축물에 대한 신재생에너지 설치 의무화 및 제로에너지건축(ZEB) 제도가 적극 적용된 결과이며, 제주도의 경우 ‘Carbon-Free Island Jeju 2030’ 정책 추진과 온화한 기후 여건에 따른 효과로 해석된다.

신재생에너지를 사용하는 학교만을 대상으로 전체 에너지 사용량 대비 신재생에너지 비율의 연도별 분포를 살펴보면, 중앙값과 상위 사분위수가 시간이 지날수록 점차 높아지는 경향을 보였다(Figure 5(a)). 최근에는 일부 학교에서 높은 비율(상위 이상치)이 관찰되어 분포의 상단 꼬리가 길어지는 특징도 확인된다. 2022년의 지역별 평균 비율은 남부 권역에서 상대적으로 높고, 일부 중북부 지역에서는 낮아 지역 간 격차가 존재함을 시사한다(Figure 5(b)).

한편 본 연구에서 제시한 신재생에너지 사용 비율은 최종에너지 기준의 실사용량을 바탕으로 산출되며, 조사 항목도 태양광 발전량⁴⁾에 한정되어 있다. 따라서 행정상 설치 의무 비율(일반적으로 1차 에너지 또는 설치용량 기준)과는 지표 정의가 달라 1:1 대응 비교에는 한계가 있다. 이로 인해 일부 지역에서 본 연구의 값이 의무 비율보다 낮게 관측되더라도, 이를 곧바로 의무 미이행으로 단정할 수는 없을 것이다. 더불어 분석 모집단에는 신축과 노후 시설이 혼재해 있어 신재생설비의 도입 시점/설비 효율/운영 방식의 차이가 신재생에너지 사용량에 반영되었음을 함께 고려할 필요가 있다.

Figure 4.

Yearly and regional distribution of schools adopting renewable energy in Korea (2013~2022)

Figure 5.

Yearly and regional variation in renewable energy share in total school energy consumption (2013~2022)

결 론

본 연구는 2009–2022년 전국 중학교의 연도별 학교별 통계데이터를 정제·분석하여 중학교 교육시설의 에너지 사용 특성을 장기 시계열과 지역·규모 관점에서 기술하였으며, 주요 결과는 다음과 같다.

(1)중학교 시설의 에너지 사용량의 대부분은 모든 연도에 걸쳐서 전력 사용량(70~80%)이 우세했으며, 가스가 보완적 열원(약 15%)으로 사용되고 있음을 보여준다. 재생에너지는 4% 미만으로 비율이 낮으나 완만한 증가세를 보였다. 냉난방·설비 면적은 건축면적 증가율을 상회하며 꾸준히 확대되어, 운영 편의성 증대와 함께 전력 수요 집중을 초래하는 구조가 강화되고 있음을 보여준다.

(2)재실자 1인당 에너지와 EUI 모두 완만한 진동형 추세를 보였고, 2020년 팬데믹에 따른 일시적 하락 후 재상승하였다. 1인당 지표는 소규모 학교의 분모효과로 평균과 중앙값 사이의 차이가 있었으나, EUI는 상대적으로 안정적이었다. 2012–2014년 구간의 급증·변동은 가스사용량과 관련하여 분류·환산계수·집계체계 변경 영향 가능성이 높아, 향후 연구에서 추정치 해석 시 이상치 처리·민감도 분석이 요구된다.

(3)EUI 중앙값은 수도권·동북부가 높고 남부 해안권이 낮은 패턴을 보였으며, 장기적으로는 다수 지역이 상승하면서 지역 격차가 다소 축소되었다(특히 강원·경북의 상승). 2022년 재생에너지 도입 학교 비중은 세종·제주가 상대적으로 높게 나타났는데, ZEB·신축 공공건축물 의무화, 지역 정책(예: 제주 CFI 2030), 자원여건(일사량) 등의 복합 효과로 해석된다.

(4)재실자 수가 적을수록 1인당 에너지 사용이 높게 나타났으며, 이는 기존 학교에서 학생수가 감소함에도 불구하고, 사용면적이 줄어들지 않음에 따라 에너지 사용량이 줄어들지 않은 결과로 판단된다. 이에 학생수의 규모에 따른 학교 공간의 효율적 운영방안에 대한 고민이 필요할 것이다. 한편 건축면적 구간별 EUI는 면적 증가에 따라 상승하나, 10,000 m²을 넘어서부터는 감소하는 특성을 보였는데, 이는 일정 규모 이상에서의 설비 효율·운영 관리 역량이 개선되기 때문으로 해석될 수 있을 것이다.

(5)재생에너지 사용 학교 비율은 2013년 3.3%에서 2022년 17.6%로 꾸준히 증가했고, 재생에너지 사용 학교의 재생에너지 비율도 점진적으로 증가하고 있음을 알 수 있다. 다만, 신재생에너지 통계는 태양광 발전의 전력 생산량으로만 집계되어 있어, 공공건축물의 신재생에너지 의무비율보다는 낮은 결과를 보이고 있다.

이상의 결과를 통해 본 연구를 통하여 중학교 교육시설에서의 에너지 사용특성을 분석하여,시계열·지역·규모별 에너지 사용 특성을 체계화하고, 전력화 심화·규모효과·지역 격차·재생에너지 확산을 정량적으로 제시하였다. 이를 통해, 에너지절감과 효율적 이용을 위한 정책 제안과 기술제안의 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다. 후속 연구에서는 통계자료의 이상치에 대한 분석과 추가적인 통계자료의 확보를 통한 디테일한 에너지 사용 특성 분석 및 예측평가 모델의 구축을 수행할 예정이다.