서 론
선형열관류율과 동적해석
선형열관류율 산출 방법
현장 평가를 위한 동적 해석 사례
전열 해석 시뮬레이션 개요
시뮬레이션 환경 구축대상 및 수치 모델
경계조건 설정
시뮬레이션 결과 및 분석
정상상태와 비정상상태의 선형열관류율 비교
실내외 온도차 영향 분석
시간대별 영향 분석
외기 풍속별 영향 분석
현장 측정 조건에서의 영향도 분석
결론 및 제언
서 론
최근 국토교통부가 국토 교통 2050 탄소중립 로드맵(MOLIT, 2021)를 발표하고, 공동주택 제로에너지 건축 의무화 정책(MOLIT, 2019)이 단계적으로 시행됨에 따라 건축물 에너지 소비 절감 및 탄소 배출 저감 방안에 대한 정책적 관심과 논의가 증가하고 있다. 특히, 다양한 건축물에 폭넓게 적용할 수 있는 외피의 단열성능 강화는 제로 에너지건축 목표 달성을 위한 핵심 설계 요소로 강조되고 있다. 이에 따라 국토교통부는 건축물의 에너지절약설계기준(MOLIT, 2013)을 지속적으로 개정하여 2013년 이후 약 12년 동안 건축물 외피 열관류율 기준을 50% 이상 강화해, 냉난방 에너지 절감에 이바지해 왔다.
그러나 외피 단열성능이 향상될수록, 건물 전체 열 손실에서 열교(Thermal bridge)가 차지하는 상대적 비중은 점차 커지고 있다. 열교는 결로와 같은 주택 하자와 밀접한 연관이 있으며, 건물 외피의 단열성능을 최대 40%까지 저하하고, 이로 인해 에너지 소비량이 최대 30%까지 증가하는 것으로 보고되었다(Erhorn et al., 2010). 그리하여 건물의 에너지 성능을 효과적으로 향상하기 위해, 열교 부위에 대한 정확한 진단과 정량적 평가 기술이 필수적인 과제로 인식되고 있다. 기존에는 정상상태 시뮬레이션을 활용해 설계 단계에서 열교를 평가하고 검증하였지만, 이는 도면 기반의 설계 성능에 의존하므로 시공상의 하자나 경년변화 등 실제 현장의 성능을 충분히 반영하지 못한다는 한계가 있다. 이에 따라 설계도서를 활용한 제로에너지건축물 평가 방법의 성능을 높일 방법을 모색하고, 현장과의 차이를 줄이기 위한 측정기반 열교 평가 방법을 개발해야 한다. 나아가 이러한 접근은 실성능 기반 인증 평가 체계로의 확산에 기여할 것이다.
열화상 카메라나 열류계를 활용하면 시공 현장의 데이터를 빠르고 정확하게 얻을 수 있어, 열교 부위를 정성적으로 평가하는 데 이미 활용되고 있다. 그러나 데이터 신뢰성 기준과 정량적 평가 방법이 정립되지 않아 실제 사용에는 제약이 따르며, 이를 위한 지속적인 연구가 진행되고 있다. 현장 측정 데이터의 실질적인 활용도를 높이기 위해서는, 현장 측정 조건에서 측정된 물리량을 기반으로 설계도서를 통해 계산되는 선형열교계수 와 같은 값을 얻을 수 있는 방법론이 필요하다. 그중 비정상상태 전열 해석은 동적 경계조건을 반영하여 실제 건축물의 가변적인 열적 거동을 정밀하게 모사하고, 열교 부위의 성능 변화를 예측할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 이를 위한 기초연구로, 기상 데이터를 적용한 비정상상태 시뮬레이션 수행하여 동적인 경계조건에서 선형열관류율(Linear thermal transmittance)을 도출하고 정상상태 결과와 비교하였다. 또한, 조건 변화에 따른 오차 민감도를 평가하여, 현장 측정 데이터 중 정량적이고 신뢰성 있는 조건을 제시하고자 하였다. 나아가 이를 통해 향후 현장 측정기반 열교 진단 기술의 가능성을 확인하고자 한다.
선형열관류율과 동적해석
선형열관류율 산출 방법
열교는 건축물의 특정 접합 부분에서 단열이 끊기거나 약화해 해당 부위에 열손실이 가중되는 등 열적으로 취약한 부위가 나타나는 현상을 말한다. 이러한 열교는 주로 선형, 점형열관류율로 구분되며, 실내외 온도차에 의해 구조체를 통과하는 총 열류는 다음과 같이 산정한다. 해당 식은 식 (1)과 같다.
여기서, 𝛷는 구조체를 통과한 총 열류(W), 는 열교와 이웃하는 면의 열관류율(W/m²·K), 는 의 열관류율 값을 가지는 면적(m²), 𝜓는 선형열관류율(W/m·K), 은 선형열교의 길이(m), 𝜒는 점형열관류율(W/K), 은 실내 온도(℃), 은 실외 온도(℃)이다. 열교 대표 부위의 선형열관류율을 제시한 국외 기준인 ISO 14683 (2017)에서는 𝜒가 매우 작아 일반적으로 무시하도록 규정하고 있다.
선형열관류율은 서로 다른 열성능을 가진 재료가 마주치는 접합부에서 발생하는 열교를 정량화한 지표로, 단위는 W/m·K이다. 설계도서 기반의 선형열관류율의 수치 해석 방법 기준인 ISO 10211 (2017) 표준에 따르면 총 열류에서 인접 구조의 면형 열관류율, 인접 구조의 면적, 선형열교 길이를 곱한 값을 차감한 후, 선형열교의 길이와 실내외 온도차로 나누어 선형열관류율을 산정한다. 해당 식은 식 (2)와 같다.
여기서, 는 대상 벽체의 기준 단면을 가로지르는 총 열류(W)로 2차원 수치해석을 통해 얻을 수 있다. 는 인접 구조의 면형 열관류율(W/m²·K), 는 인접 구조의 면적(m²), 은 선형열교 길이(m)이다.
현장 평가를 위한 동적 해석 사례
열교에 대한 정량적 평가 및 인증 평가 활용은 그동안 위와 같은 정상상태 해석을 기반으로 한 선형열관류율 산출 방식을 따라왔다. 선행 연구에 따르면, 외부에 돌출되지 않은 외벽에 외단열 시스템을 적용한 측벽-발코니 부위에서 정상상태 전열 해석을 진행할 시, 선형열관류율이 0에 가까운 값으로 산출되었다(Lee et al., 2014). 다른 연구에서는 콘크리트보다 열관류율이 낮은 목질 마감재를 사용한 건축물을 정상상태로 해석하자 기존보다 선형열관류율이 감소하는 경향을 확인하였다(Seo et al., 2017). 또한, 바닥 복사 난방 시스템이 적용된 건물에서의 정상상태 해석 결과, 선형열관류율이 높게 산출되어 ISO 14683에서 제시하는 카탈로그 값과 차이를 보였다(Kim et al., 2018). 이러한 정상상태 해석은 건물의 초기 설계 단계에서 설계 기준 충족 여부 검토와 특정 설계 요소가 열교에 미치는 경향성을 파악하는 데 유용하게 활용됐다. 그러나 실제 건물의 열적 거동은 실내외 온도, 일사량, 풍속 등 다양한 환경 인자가 시간에 따라 복합적으로 작용하므로, 정상상태 해석만으로는 이를 충분히 반영하기에 한계가 있다. 따라서 시공 품질 등 현장 여건을 반영한 열교 성능을 진단하고, 동일 벽체에서도 경년변화로 인한 열교 수준 변화를 반영할 수 있는 현장 측정기반 열교 성능 평가 방법론 마련이 필요하다.
현장 측정을 통한 벽체 열성능 평가는 건물의 다양한 부위를 대상으로 연구가 진행되어왔다. 건물의 대표적인 열성능인 열관류율의 경우 현장 평가 방법에 대한 기준이 ISO 6946, 9869-1, 9869-2 등 이미 마련되어 있다. Kim et al. (2023)은 동적 경계조건을 반영한 비정상상태 전열 해석을 통해 열류량과 온도 분포를 도출하고, 이를 바탕으로 외피 현장 측정 방법인 열류계법(Heat flow meter)과 열화상법(Infrared thermography)의 정확성과 재현성을 검증하였다. Choi et al. (2020)은 현장 측정기반의 선형열교계수 산출 절차와 기준을 보완하기 위해 열화상 촬영과 비정상상태 시뮬레이션을 비교하고 창호-벽체 접합부의 대표 기준 모델을 제안하였다. 또한, 시공하자 케이스와 대표 모델 간 시간별 온도 분포 패턴이 유사함을 확인하였다. Kim et al. (2021)은 창호-벽체 접합부 모델에 디지털 트윈 기술을 활용한 현장 측정기반의 선형열관류율 산출 방법을 제안하고 그 재현성을 검증하였다. 이 연구를 통해 산출된 선형열관류율의 최대 오차는 6.32%로, 현장 기반 열교 평가 방법의 유효성을 입증했다. 그러나, 열용량이 창호보다 큰 벽체의 모서리 등에서 발생하는 전형적인 열교에 대한 정량적인 현장 측정 방법은 보고된 바가 없다.
전열 해석 시뮬레이션 개요
시뮬레이션 환경 구축대상 및 수치 모델
국토교통부에서 발행한 공동주택 결로방지 상세도 가이드라인(MOLIT, 2014)과 건축물의 에너지절약설계기준(MOLIT, 2022)을 참고하여, 내단열 방식이 적용된 발코니 외벽-세대 간 접합부를 모델링 대상으로 선정하였다. 접합부의 열전달 거동을 분석하기 위한 전열 해석 프로그램은 정상상태 해석에는 Physibel Trisco 14.0 w를, 비정상상태 해석에는 Physibel Voltra 8.0 w를 각각 활용하였으며, 두 프로그램 모두 유한차분법(Finite difference method)을 기반으로 전열 해석이 가능하다. 모델은 TriscoDXF에서 생성된 비트맵 이미지 파일을 활용해 모델을 제작하였고 제작된 모델은 상호 호환이 가능하다.
전열 해석을 위한 모델은 열교 부위를 중심으로 가로, 세로, 높이가 각각 1 m인 벽체를 구성하였다. 대상 열교 부위는 천장과 바닥으로부터 1 m 이상 떨어져 있으며, 이에 따라 천장과 바닥을 통한 열류는 고려하지 않았다. 선형열관류율 산정을 위한 값은 높이 1 m, 가로 2.21 m의 단위 벽체 모델을 별도로 제작하여 정상상태와 비정상상태 조건에서 각각 해석하였다. 공동주택 열교 부위 선정 근거와 대상 부위 도면은 Figure 1(a)에, 접합부 모델의 평면도 이미지 파일은 Figure 1(b)에 나타나 있다.
벽체의 물성치는 국토교통부의 건축물의 에너지절약설계기준에 따라 설정하였다. 외기에 면한 발코니 측 벽체는 콘크리트, 단열재, 석고보드로 구성하였고, 세대 간 내부 벽체는 콘크리트 단일 재료로 설정하였다. 열교 부위에는 결로 방지재가 시공되지 않은 것으로 가정하였다. 각 재료의 두께와 열전도율 등 구체적인 물성치는 Table 1에 정리하였다.
Table 1.
Thermal properties of wall materials used in the simulation
| Wall material and properties | ||
| Materials | Thickness (mm) | Thermal conductivity (W/m·K) |
| Reinforced concrete | 210 | 1.600 |
| Insulation | 160 | 0.024 |
| Gypsum board | 10 | 0.160 |
경계조건 설정
건물 내·외부에서 발생하는 대류 및 복사 현상을 전열 해석 프로그램으로 정확하게 모사하기 위해서는 외기 온도, 수평면 전일사량, 수평면 산란일사량, 내부 및 외부 대류 열전달 계수와 같은 다양한 경계조건의 설정이 필요하다. 본 연구에서는 비정상상태 시뮬레이션을 위해 시간에 따라 연속적으로 변화하는 형태의 경계조건을 적용하였으며, 2025년 1월 1일부터 1월 30일까지 수집된 인천 지역의 기상청 관측 데이터를 사용하였다. 사용된 관측 데이터로는 외기 온도, 수평면 전일사량과 외부 풍속 데이터가 있으며, 수평면 산란일사량은 TRNSYS의 Type 16 모듈과 Reindl 모델을 통해 추정한 값으로 적용하였다. 실외 열전달 계수는 벽체 인근 풍속을 기준으로 산정하였으며, 이때 Ito (1972)의 연구에서 제안된 추정치에 따라, 벽체 인근 풍속은 기상청 관측 풍속의 1/4을 적용하였다. 실외 열전달 계수를 산정하기 위한 상관식은 다음과 같다.
실내 온도는 난방 운전 상태를 가정하여 20℃로 고정하였다. 내부 대류 열전달 계수는 초깃값을 2 W/m²·K로 설정한 뒤, 시뮬레이션을 통해 얻은 벽체 표면 온도를 바탕으로 Holman (2010)이 제시한 식을 이용해 전열 해석을 반복 수행하여 수렴값을 도출하였다.
이때, 는 실내 열전달 계수, 는 실내 온도, 는 실내 표면 온도이다.
비정상상태에서 각 경계조건 데이터의 시간 변화를 그래프로 나타낸 결과는 Figure 2에 제시하였다. 정상상태 해석에서는 실내외 온도와 내부 대류 열전달 계수를 주요 경계조건으로 사용하였으며, 비정상상태 해석에서 적용한 30일간 데이터의 평균값을 적용하였다. 정상상태 주요 경계조건의 구체적인 수치는 Table 2에 나타내었다.
Table 2.
Boundary conditions used in steady state simulation
| Steady state boundary conditions, average values over the period of Figure 2 | ||
| Temperature (℃) | Convective heat transfer coefficient (W/m²·K) | |
| Indoor | 20 | 1.10 |
| Outdoor | -0.6 | 14.58 |
시뮬레이션 결과 및 분석
본 연구는 현장 측정에서 나타나는 선형열관류율의 변동성과 재현성을 분석하기 위해 기상자료 기반 비정상상태 시뮬레이션을 수행하였다. 주요 경계조건으로 실내외 온도차, 일사, 외기 풍속을 설정하고, 각 조건을 구간화하여 선형열관류율의 시간 변동 특성을 구분하여 분석하였다. 해당 방식과 유사한 현장 열관류율 측정 기준인 ISO 9869-1 (2014)에서는 준정상상태 요건으로 실내외 온도차 10℃ 이상, 최소 72 h 연속 측정, 종료 전후 24 h 평균값 차이 ± 5% 이내를 제시하였다. 그러나, 일사와 외기 풍속에 대해서는 안정적인 환경을 권장할 뿐, 구체적인 기준은 제시하지 않았다. 이에 본 연구는 세 경계조건별로 구간을 설정하고, 각 구간에서 산출된 선형열관류율의 분포를 박스 플롯으로 확인하였다. 그리고 구간별 표본 수(N), 평균값과 중앙값, 상위 25%의 데이터와 하위 25% 데이터의 차인 사분위 범위, Interquartile Range (IQR)를 산정하여 표본의 충분성, 정확성, 변동성, 분포 특성을 종합적으로 평가하였다. 최종적으로 해당 지표에 근거해 동적 특성을 반영한 데이터 선별 기준과 현장 측정 시의 측정 조건을 제안하고자 한다. 시뮬레이션 초기의 열적 불안정 구간을 배제하기 위해 첫 2일간의 데이터를 제외하고, 1월 3일부터 1월 30일까지 총 28일간의 자료를 통계적으로 분석하였다.
정상상태와 비정상상태의 선형열관류율 비교
Figure 3은 앞서 정의한 경계조건 하에서 정상상태와 비정상상태의 열류와 선형열관류율을 비교한 결과이다. 초기의 과도 응답 영향을 최소화하기 위해 시뮬레이션 시작 후 2일간의 데이터를 제외하고, 1월 3일부터 1월 30일까지의 28일 자료를 사용하였다.
상단 그래프는 실내 측 벽체를 통한 열류량을 보여준다. 정상상태에서는 외부 경계조건을 고정한다는 가정하에 약 21.7 W로 나타났다. 반면 비정상상태에서는 경계조건을 반영함에 따라 시간에 따른 변동이 존재하지만, 평균 열류량은 21.5 W로 정상상태와 평균 수준은 유사했다.
하단 그래프는 열류 기반 선형열관류율을 제시한다. 정상상태에서는 0.697 W/m·K로 산출되었고 비정상상태 값의 평균값은 0.700 W/m·K로 약 0.53% 차이에 그쳤다. 다만 12~14시 구간에서는 최대 1.188 W/m·K까지 단기적으로 크게 상승하는 패턴이 반복되었으며, 이는 일사, 풍속 등 동적 경계조건에 영향받은 결과로 사료된다. 이처럼 비정상상태 분석도 평균 열손실을 추정하는 데는 유용하지만, 특정 동적 상황에서는 열손실 추정에 상당한 차이가 발생할 수 있다. 그렇기에 현장 측정기반 평가에서는 동적 특성을 반영한 데이터 선별 기준이 필요하며, 그에 따라 선별된 영역에서 값을 도출하는 절차가 필요하다.
실내외 온도차 영향 분석
실내외 온도차에 의한 영향을 분석하기 위해 10℃부터 32.5℃까지 2.5℃ 간격으로 나누어 구간별 선형열관류율을 도출하였다. Figure 4는 실내외 온도차에 따른 선형열관류율의 분포와 경향을 박스 플롯으로 시각화한 결과이다.
먼저, 구간별 선형열관류율의 평균값과 중앙값은 실내외 온도차가 커질수록 감소하는 경향을 보였다. 정상상태 해석 값과 가장 근접한 구간은 17.5~20℃로, 기준으로 삼은 정상상태에서의 경계조건인 실내외 온도차 20.3℃와 유사하다. 감소 폭은 10℃~15℃에서 가장 크게 나타났으며, 실내외 온도차가 커질수록 점진적으로 안정화되었다. 구간별 사분위수 범위를 통해 데이터의 변동성을 분석한 결과, 30~32.5℃에서 0.037 W/m·K로 가장 낮았고, 27.5~30℃에서 0.147 W/m·K로 가장 높았다. 그 외 다수 구간은 0.112~0.134 W/m·K로 서로 유사한 수준을 보였으며, 17.5~20℃의 구간의 IQR은 0.112 W/m·K로 변동성 측면에서 가장 유리하였다.
현장 측정의 일반적 기준을 고려하면 10℃ 이상 차이 나는 1월 데이터는 전부 활용이 가능하다. 다만, 현장 측정 방안 제시를 위해 낮은 실내외 온도차에서 나타나는 과대평가 가능성과 오차를 최소화하고자, 시뮬레이션 분석 조건은 ΔT ≥ 17.5℃로 선정하였다.
시간대별 영향 분석
외부 일사에 의한 영향을 분석하기 위해 시간대를 나누어 선형열관류율을 도출하였으며, Figure 5는 시간대별 선형열관류율의 분포와 경향을 박스 플롯으로 시각화한 결과이다. 기상청 관측 자료에 따르면 2025년 1월 기준 일출 시각은 08:00, 일몰 시각은 18:00로 확인되었다.
시간대별 선형열관류율의 평균값과 중앙값은 일사 유무에 따라 뚜렷한 차이를 보였다. 일사가 유입되는 09~15시에는 평균·중앙값이 급격히 상승하며 정상상태 해석값 대비 양의 방향 편차가 크게 나타났다. 16~18시에는 일몰에 가까워지면서 점진적으로 감소하고, 일몰 이후에는 익일 일출까지 시간 경과에 따라 지속적으로 감소하여 정상상태 해석값보다 소폭 낮게 음의 방향 편차를 보였다. 구간별 사분위수 범위는 일사가 있는 시간대에 크게 확대되었다가 일몰 무렵 급격히 축소되는 패턴을 보였다. 구체적으로 11시 0.144 W/m·K에서 15시 0.202 W/m·K까지 지속적으로 커졌다가 16~18시까지 빠르게 감소하여 18시에는 0.139 W/m·K를 기록했다. 일몰 후인 19~21시는 18시보다 높았으며, 각각 0.150, 0.149, 0.144 W/m·K를 보였다. 22시 이후에는 전반적으로 낮은 수준을 보였으나 0시 0.143 W/m·K, 6시 0.141 W/m·K에서 일시적 상승이 나타났다. 그 외의 시간대에는 0.125~0.137 W/m·K의 비교적 좁은 범위에서 안정적으로 분포하였다.
구간별 분석 결과, 일사가 유입되는 시간대는 내부에서 측정하더라도 현장 측정 시 큰 편차를 보였다. 또한, 일몰 이후에도 4~5시간 정도의 구간은 변동성이 상대적으로 커, 현장 측정 데이터의 안정성을 확보하기 위해 23시부터 일출 전까지의 데이터 사용을 시뮬레이션의 적용 기준으로 선정하였다.
외기 풍속별 영향 분석
Figure 6은 외기 풍속에 의한 선형열관류율의 분포와 경향을 박스 플롯으로 시각화한 결과이다. 풍속 범위는 0 m/s 부터 5.5 m/s 이상까지이며, 0.5 m/s 간격으로 12개의 구간으로 구분하였다. 5.0 m/s 초과 구간은 최대 10.0 m/s 까지의 데이터가 혼재되어 있으므로 주의가 필요하다.
구간별 사분위수 범위를 통해 데이터의 변동성을 분석한 결과, 외기 풍속 3.5 m/s 미만에서는 풍속이 증가할수록 IQR과 최댓값이 함께 커지는 경향이 관찰되었다. 특히, 1.0 m/s를 기점으로 편차가 많이 증가하므로, 1.0 m/s 미만 데이터를 활용하는 것이 측정 신뢰도가 높다고 판단된다. 반면, 5.0 m/s 이상 구간은 IQR이 각각 0.054, 0.039 W/m·K로 낮아 변동성만 고려한다면 신뢰도가 높아 보이지만, 정상상태 대비 음의 편향이 크고 표본 수가 적어 해석에 주의가 필요하다.
종합하면, 신뢰도 측면에서는 1.0 m/s 이하의 데이터가 바람직하나, 총 표본수가 45개로 매우 제한적이므로 표본 규모를 확장하면서 안정성 또한 고려하고자 본 연구의 시뮬레이션 분석에서는 풍속 2.0 m/s 이하를 적용 기준으로 선정하였다. 이후 제시하는 결과는 이를 고려하여 해석하고자 한다.
현장 측정 조건에서의 영향도 분석
Figure 7은 동적 경계조건 하에서 세 가지 주요 측정 조건의 충족 여부를 시각적으로 나타낸 것이다. 조건은 실내외 온도차 Δ T ≥ 17.5℃, 외기 풍속 v ≤ 2 m/s, 일몰 후 5시간 경과 시점부터 익일 일출 전으로 설정하였다. 그래프는 각 조건의 충족 시점과 세 가지 조건이 모두 충족되는 구간을 시각적으로 나타낸다. 전체 672개의 데이터 중 세 조건을 모두 만족하는 데이터는 80개로, 전체의 약 11.9%에 해당한다.
Figure 8은 조건별 충족 시점과 모든 조건이 충족된 시점의 선형열관류율 분포를 박스 플롯으로 제시하였다. 선별된 데이터의 평균 선형열관류율은 0.655 W/m·K로, 정상상태 해석 결과인 0.697 W/m·K와 전체 구간 평균값인 0.693 W/m·K보다 낮게 나타났다. 정상상태 대비 약 6% 낮은 수준이며, 이상치가 관측되지 않았고, 표준편차는 0.069 W/m·K로 전체 구간의 0.117 W/m·K 대비 많이 감소하였다. 박스 플롯에서도 분포의 응집도가 뚜렷해져, 조건 충족 구간에서 변동성이 줄고 재현성이 향상되었음을 시사한다.
결론 및 제언
본 연구에서는 비정상상태 시뮬레이션을 통해 도출된 열류값을 활용하여 선형열관류율을 계산하였다. 그리고 시뮬레이션에 사용된 실내외 온도차, 시간, 외기 풍속이라는 세 가지 주요 조건이 동적으로 산출된 선형열관류율에 미치는 영향을 분석하고, 제안한 조건으로 선형열교계수를 선별한 뒤 정상상태의 해석값과 비교하여 평가하였다. 주요 결과를 요약하면 다음과 같다.
첫째, 정상상태와 비정상상태의 열류 및 선형열관류율을 비교한 결과, 평균 수준은 유사하였으나 일사의 영향이 큰 시간대인 12~14시 전후에는 두 해석 간 편차가 크게 나타났다. 이는 정상상태 해석이 특정 동적 상황을 충분히 반영하지 못함을 의미하기에, 비정상상태 해석 시 측정 조건을 만족하는 구간을 선별하여 선형열관류율을 산정할 필요가 있다.
둘째, 동적 선형열관류율의 변동성은 실내외 온도차, 일사, 외기 풍속과 같은 환경 요인에 크게 좌우되었다. 실내외 온도차가 낮고, 일사가 존재하며, 외기 풍속이 강한 조건에서는 선형열관류율 값의 분산 지표가 유의미하게 증가하고, 정상상태 기준값과의 편차도 확대되는 경향을 보였다.
셋째, 시뮬레이션을 통해 환경 요인을 제안한 조건으로 선별한 결과, 선형열관류율 값의 변동성이 크게 줄고, 데이터 신뢰성이 향상되었다. 비정상상태 조건에서 선별된 선형열관류율의 평균값과 중앙값은 정상상태 조건의 선형열관류율에 비해 6% 정도 낮게 나타났으며 편차 또한 크게 줄었다. 따라서, 제안한 조건이 현장 측정 시 주요 고려 요소가 될 것으로 사료된다.
본 연구의 결과는 비정상상태의 시계열 데이터를 정상상태 지표로 변환할 때 발생하는 불확실성을 주요 동적 조건에 따라 나타내고, 동적 조건에 따른 데이터 선별 기준을 제시함으로써 도면 기반 정상상태 해석과 실제 현장 측정 사이의 간극을 정량적으로 축소하는 데 의의가 있다. 향후 연구에서는 직접 현장 측정을 통해 제안한 선형열관류율 측정 조건에서의 재현성을 평가하고, 측정 장비 및 간격 등 실무적인 제안 조건에 관한 연구를 함께 진행할 예정이다.
