서 론
연구방법
대표건물 및 기후 조건
분석 대상 기준값 및 분석 범위
시뮬레이션 케이스 구성
비용최적화 분석 (LCC)
Morris 민감도 분석
결과 및 토의
외벽 비용최적화 결과
창호 비용최적화 결과
Morris 민감도 분석 결과
정책적 시사점
결 론
서 론
건축물 부문은 국내 전체 에너지 소비의 약 20%를 차지하며(KEA, 2024), 외피 성능은 냉·난방 부하를 결정하는 가장 직접적인 설계 요소이다. 우리나라는 에너지절약설계기준(국토교통부고시)을 통해 외벽·창호 등 부위별 최대 열관류율(U값)을 규정하고 있다. 이 기준은 2000년대 중반 이후 수차례 강화되어, 중부지역 공동주택 외벽의 경우 약 10년 만에 3분의 1 수준(0.470 → 0.170 W/m²K)까지 낮아졌다. 현행 제2025-738호 고시(2025.12.31. 시행)는 이 수준을 유지하고 있다(Ministry of Government Legislation Korean Law Information Center, 2025). 한편 2025년부터 민간 건축물에 대한 제로에너지건축물(ZEB) 의무화가 확대됨에 따라, 향후 기준이 추가로 강화될 경우 그 방향이 에너지 절감 효과뿐 아니라 경제적 합리성도 함께 갖추고 있는지에 대한 검토가 필요한 시점이다.
외피 기준이 경제적 최적점보다 느슨하면 건물 수명 동안 에너지 비용과 탄소 배출이 불필요하게 증가하고, 반대로 지나치게 엄격하면 초기 공사비 부담이 에너지 절감 편익을 초과한다. 유럽연합은 이러한 균형점을 정량화하기 위해 EU Delegated Regulation 244/2012를 제정하고, 회원국에 비용최적 수준 보고를 의무화하였다(European Commission, 2012a; European Commission, 2012b). 이 방법론은 단열 수준을 단계적으로 변화시키면서 초기투자비·에너지비용·탄소비용 등을 합산한 Global Cost(생애주기비용)가 최소가 되는 지점, 즉 비용최적 수준(U*)을 도출하는 것이다. 실제로 EU 회원국 보고에서는 상당수 국가의 현행 기준이 비용최적보다 15% 이상 완화되어 있는 것으로 나타나, 기준 강화의 근거로 활용되었다(Kurnitski et al., 2011; European Commission, 2012a; Corgnati et al., 2013). 본 연구에서는 현행 기준(Ucode)과 비용최적 수준의 차이를 COG (Cost-Optimal Gap = Ucode − U*)로 정의하여 적정성 지표로 사용한다. COG가 양수이면 현행 기준이 비용최적보다 느슨하다는 뜻이고, 음수이면 비용최적 이상으로 엄격하다는 뜻이다. 한국에서는 이와 유사한 비용최적성 검토가 제도적으로 요구되지 않으며, 학술적 검토도 부족한 상태이다. 반면 유럽에서는 Hamdy et al. (2013)과 Ferrara et al. (2014)이 EU 비용최적화 프레임워크를 활용한 다단계 최적화 방법론을 제시하여, nZEB 기준 설정에 정량적 근거를 제공한 바 있다.
국내에서도 외피 성능과 에너지 비용에 관한 연구가 진행되어 왔다. Jin and Jeong (2025)은 비주거 건물의 단열 강화가 에너지 성능에 미치는 효과를 EnergyPlus로 분석하여, ZEB 달성을 위한 단열 강화 방향을 제시하였다. Kim et al. (2020)는 에너지절약설계기준 강화 전후의 업무용 건물을 비교하여 유의미한 냉·난방 에너지 절감 효과를 보고하였다. Hwang (2022)은 노후 단독주택의 단열재 사양별 LCC를 비교하여 경제적 단열 두께를 제시하였다. 그러나 이들 연구는 특정 부위 또는 단일 기후권역에 초점을 맞추었으며, EU 비용최적화 방법론을 한국 경제 파라미터(할인율·에너지 단가·탄소가격)에 적용하여 현행 기준 전체를 기후권역·건물 용도별로 평가한 사례는 보고되지 않았다.
이에 본 연구는 EU 244/2012 방법론의 간략화 적용을 통해 제2025-738호 외벽·창호 기준의 비용최적 적정성을 4개 기후권역, 3개 건물 용도에 걸쳐 평가하고, Morris 전역 민감도 분석으로 외피 변수 간 상대 중요도를 파악하고자 한다. 이를 통해 향후 기준 강화 시 우선적으로 검토해야 할 부위와 권역에 대한 정량적 근거를 제공하는 것이 목적이다. 본 연구의 전체 분석 흐름은 Figure 1에 제시하였다.
연구방법
대표건물 및 기후 조건
국내 건물 에너지 소비에서 주거, 업무, 교육 부문이 차지하는 비중과 에너지절약설계기준 별표1의 용도 구분을 고려하여, 대표건물을 공동주택(ApartmentMidRise), 업무시설(OfficeMedium), 교육시설(SchoolPrimary) 3개 유형으로 설정하였다. 기준 모델은 ASHRAE Standard 90.1-2019 (ASHRAE 90.1, 2019) 참조건물을 EnergyPlus 24.1.0 (Crawley et al., 2001)으로 시뮬레이션하였다.
공동주택은 한국 실정을 반영하여 다음과 같이 수정하였다(세부 수치는 Table 1 참조). 난방 시스템은 ASHRAE prototype의 가스 강제대류(Coil:Heating:Fuel) 객체를 유지하고 효율을 국내 도시가스 보일러 수준(COP 0.92)으로 조정하였다. 한국형 바닥난방(온수 복사) 객체로의 교체는 HVAC 유형 차이에 따른 에너지 소비 변동을 배제하여 외피 성능 변화만의 순효과를 분리하기 위해 수행하지 않았다. ASHRAE prototype은 ERV (Energy Recovery Ventilator)를 포함하나, 본 연구는 외피 U값 변화에 의한 냉·난방 부하 차이를 순수하게 비교하기 위해 ERV 열회수 효과를 배제하였다. 급탕 에너지원은 도시가스로 전환하고, 조명·기기 밀도는 국내 공동주택 수준으로 조정하였다. 침기량은 국내 신축과 기존 건물의 중간값으로 고정하였다.
업무·교육시설은 ASHRAE prototype의 조명·기기 밀도와 설정온도가 국내 실정과 유사하여 공동주택과 같은 수준의 개별 보정을 적용하지 않았다. 재실 및 운전 스케줄도 ASHRAE prototype의 기본 스케줄을 유지하였다. ASHRAE prototype의 HVAC는 중앙 VAV 시스템(냉방 칠러 COP ≈ 3.5, 난방 가스히터 효율 ≈ 0.80)이며, 국내 업무시설의 개별 냉난방(EHP/GHP)과 COP 차이가 있으나, 비주거 창호 COG (+0.200~+1.400)의 방향을 뒤집기에는 불충분하므로 HVAC 차이는 COG 절대 크기에만 영향을 줄 것으로 판단하였다.
수정 후 공동주택의 기준안 난방 EUI는 국내 건물 에너지사용량 통계(KEA, 2024)의 공동주택 난방 원단위와 부합하는 수준이다(중부2권 약 41 kWh/m²·yr). ASHRAE prototype과 한국 건물 실정 간의 차이는 Table 2에 정리하였다.
기후 조건은 국토교통부고시 제2025-738호 지역 구분에 따라 중부1권(춘천), 중부2권(서울), 남부권(부산), 제주권으로 구분하였으며, 각 권역의 난방도일(HDD₁₈)은 약 1,250~3,060 범위에 분포한다. 중부1권 기상데이터는 climate.onebuilding.org (Crawley and Lawrie, 2026)의 Chuncheon TMYx (2009–2023)를 사용하였다. 대표건물 입력조건은 Table 1과 같다.
Table 1.
Input parameters and settings for representative building energy models (apartment, office, school)
ASHRAE prototype과 한국 공동주택 실정 간의 주요 차이와 본 연구의 처리 방식을 Table 2에 정리하였다.
Table 2.
Key differences between ASHRAE prototype buildings and Korean apartment conditions with adjustments applied
| Item | Korean practice | ASHRAE prototype | This study |
| Building form | Slab-type (south-facing) | Corridor-type (rectangular) | Not adjusted (noted) |
| Heating system | District heating (ondol) | Gas forced-air furnace | COP adjusted to 0.92 |
| Ventilation | ERV heat recovery | ERV included | ERV deactivated |
| Lighting/equip. density | 3.5 W/m² | 10.8 W/m² | Adjusted to 3.5 W/m² |
| WWR | ≈ 0.22 | 0.22 | Matched |
| Infiltration (ACH) | 0.3~0.8 ACH | Default | Fixed at 0.5 ACH |
| Baseline heating EUI (Central-2) |
≈40 kWh/m²·yr (KEA, 2024) | — | ≈41 kWh/m²·yr (consistent) |
본 연구는 ASHRAE 참조건물의 근사 처리를 수반한다. 한국 판상형 공동주택은 ASHRAE Corridor-type보다 외벽 면적비가 약 15~20% 낮아, 외벽 U*가 소폭 상향될 수 있다. 다만 창면적비(WWR)는 0.22로 한국 실정과 유사하여 창호 COG에 대한 영향은 제한적이다. 따라서 본 결과는 탐색적 평가로 해석되어야 하나, 창호 기준이 느슨하다는 주요 결론의 방향에는 변화가 없다.
분석 대상 기준값 및 분석 범위
분석 기준은 국토교통부고시 제2025-738호(2025.12.31. 시행)(Ministry of Government Legislation Korean Law Information Center, 2025) 별표1이며, 기준 U값 및 분석 범위는 Table 3와 같다.
Table 3.
Current code U-values (Notification No. 2025-738) and parametric analysis ranges for exterior-facing envelope components
비주거부문 COG 산출: 비주거 기준값은 분석 이산 레벨 사이에 위치하므로, 이산 최솟값과 3점 포물선 보간 두 가지로 산출하였다. 보간 결과도 모든 케이스에서 COG 양수가 유지된다. 주거부문 창호 U*는 전 권역에서 분석 하한(0.80 W/m²K)에 걸려 있어, 실제 비용최적이 이보다 낮을 경우 COG는 과소평가에 해당한다.
시뮬레이션 케이스 구성
시뮬레이션은 총 1,512건으로, 3단계로 구성하였다.
Phase 1(One-At-a-Time (OAT) 분석, 240건)에서는 외벽과 창호의 U값을 각각 독립적으로 변화시켜 부위별 비용최적 U*를 도출하였다. 외벽은 11단계, 창호는 9단계로 나누어 4개 기후권역 × 3개 건물 유형에 적용하였다.
Phase 2(Morris 민감도, 1,080건)에서는 외벽·지붕·창호 U값, SHGC, ACH의 5개 변수(k = 5)에 대해 r = 30개 궤적(trajectory)을 생성하였다. 1개 궤적은 (k+1) = 6회의 EnergyPlus 실행으로 구성되며, 6개 대표 조합을 합산하면 총 1,080건이다. 궤적 수 r = 30은 Campolongo et al. (2007)의 권장 최소치(r ≥ 10~20)를 상회하도록 설정하였다.
Phase 3(2차원 격자, 192건)에서는 외벽 8단계 × 창호 6단계의 조합을 4개 기후권역에 적용하여 두 변수 간 상호작용 효과를 확인하였다. 이 단계는 공동주택만을 대상으로 하였다. Phase 1·3에서 침기량은 0.5 ACH로 고정하였다.
비용최적화 분석 (LCC)
비용최적 분석은 단열 수준을 단계적으로 변화시키면서, 각 수준에서 발생하는 총비용(Global Cost, GC)이 최소가 되는 지점을 찾는 방식이다. 본 연구에서는 EU 244/2012 및 ISO 15686-5의 방법론(Kurnitski et al., 2011; European Commission, 2012a; ISO 15686-5, 2017)을 참조하되, 총비용 항목을 초기투자비·에너지비용·탄소비용 세 가지로 한정하였다. 유지관리비·교체비·잔존가치는 외피 단열재의 교체 주기가 분석기간(30년, EU 244/2012 권고치)을 초과하는 점을 고려하여 포함하지 않았다. 창호 교체비 생략의 영향은 창호 비용최적화 결과에서 별도 검증하였다.
각 증분(Δ)은 현행 에너지절약설계기준값(Ucode)을 기준(base case)으로 산출하였다. 식 (1)에서 ΔCI는 증분 초기투자비, Pe는 에너지 단가, Pc는 탄소가격, r은 할인율, ge와 gc는 각각 에너지가격 및 탄소가격 상승률(gc = 3.0%/yr, 전 시나리오 고정), PVF는 현가계수(Present Value Factor), n은 분석기간 30년이다. 유지관리비·교체비·잔존가치는 포함하지 않았다.
비용최적 U*는 2단계로 도출하였다. 먼저 이산 분석에서 ΔGC가 최소인 레벨을 탐색하고, 해당 레벨이 분석 범위의 내부 점인 경우 양측 인접 레벨을 포함한 3점에 대해 2차 Lagrange 보간을 적용하여 최솟값에 해당하는 U값을 보간 U*로 산출하였다. 최솟값이 분석 경계에 있으면 보간을 수행하지 않고 이산 최솟값을 그대로 사용하였다.
탄소가격 상승률(gc = 3.0%/yr)은 K-ETS 4기 정책 경로를 참고하여 경제 시나리오와 무관하게 고정하였다. 에너지 단가는 용도별로 구분하여 공동주택은 도시가스 도매단가(20 원/MJ)(KOGAS, 2026), 업무·교육시설은 전기요금 고압 실효단가(160 원/kWh)(KEPCO, 2024)를 적용하였다. 계절·시간대별 요금 차등은 반영하지 않았다. 비용최적 갭(COG = Ucode − U*)을 적정성 지표로 정의하였으며, 주요 경제 파라미터와 탄소가격 시나리오는 각각 Table 4, 5에 정리하였다. 탄소비용은 Global Cost의 2~5%로 미미하여 탄소가격 변동이 COG 방향에 미치는 영향은 제한적이다. 단열재·창호 증분비용이 ±20~30% 변동하더라도 COG의 부호는 대부분 유지된다.
Table 4.
Economic scenario parameters for life-cycle cost analysis: discount rate, energy price escalation, and analysis period
Table 5.
Carbon price scenarios based on K-ETS emission trading phases and projected trajectories
| Scenario | Carbon price (KRW/tCO2) | Basis |
| Low | 10,000 | K-ETS Phase 3 lower bound |
| Medium | 20,000 | K-ETS Phase 4 (2026–2030) mid-range |
| High | 40,000 | Long-term policy upper bound |
실제 분석은 경제 시나리오 3가지(기준, 보수, 적극)와 탄소가격 시나리오 3가지(저, 중, 고)를 조합한 9개 조합을 수행하였으며, 비주거부문 창호는 어떤 시나리오 조합에서도 현행 기준이 비용최적보다 느슨하다는 결론이 유지되었다(구체 수치는 창호 비용최적화 결과 참조).
Morris 민감도 분석
Morris Elementary Effects 방법(Morris, 1991; Tian, 2013)으로 5개 외피 변수의 상대 중요도를 평가하였다(Table 6).
대표 조합은 4개 기후권역 × 3개 건물 유형 중에서 기후 극단(중부1·제주)과 주요 용도(공동주택·업무시설)를 교차하여 6개를 선정하였다. 각 조합에서 r = 30 궤적의 Elementary Effects를 산출한 뒤 풀링하여 변수별 μ*(수정 평균)와 σ(표준편차)를 구하였다.
결과 및 토의
외벽 비용최적화 결과
외벽 U값에 대한 Global Cost 곡선은 전 기후권역에서 완만한 U자 형태를 보이며(Figure 2), 최솟값(U*) 부근에서 비용 차이가 작다(Table 7). 주거부문의 경우 현행 기준과 비용최적이 대체로 근접하여, COG는 ±0.030 이내에 분포한다. 흥미로운 점은 중부1권(춘천)만이 유일하게 음의 COG를 보인다는 것인데, 이는 현행 기준이 비용최적보다 오히려 엄격한 유일한 사례이다.
비주거부문에서는 양상이 다르다(Figure 3 참조). 비용최적 U* 자체는 동일 기후권역의 주거부문과 유사하게 산출되었으나(3점 포물선 보간 결과도 동일한 경향), 현행 기준은 비주거 부문이 일관되게 완화되어 있어 COG가 남쪽 권역으로 갈수록 확대된다. 주목할 점은, 비용최적 관점에서 주거·비주거 간 차별화의 경제적 근거가 확인되지 않는다는 것이며, 이 격차가 다른 정책적 고려(예: 내부발열, HVAC 기여도)에서 비롯된 것인지 별도 검토가 필요하다.
Phase 3(외벽-창호 2차원 격자)에서는 두 변수 간 상호작용 효과를 검토하였다. 공동주택 4개 기후권역에서 외벽 U값을 고정한 채 창호 U값을 변화시켜도, 그리고 그 반대의 경우에도 비용최적 U*의 이동량은 0.01~0.02 W/m²K 이내로 나타났다. 예를 들어, 중부2권에서 외벽 U를 0.150에서 0.275로 완화하더라도 창호 U*는 0.800에서 변동이 없었고, 창호 U를 0.800에서 1.625로 완화하더라도 외벽 U*는 0.150에서 0.170으로 소폭 이동에 그쳤다. 이는 외벽과 창호의 비용최적이 상호 독립에 가깝다는 것을 의미하며, Phase 1의 One-At-a-Time (OAT) 분석 결과의 타당성을 뒷받침한다.
Table 7.
Wall U-value cost-optimality results by climate zone and building type (baseline economic scenario, low carbon price)
창호 비용최적화 결과
창호는 외벽과 대비되는 결과를 보인다(Table 8, Figure 4). 외벽에서는 COG가 ±0.030 수준으로 비용최적에 근접했으나, 창호에서는 주거·비주거 모두 COG가 일관되게 양수이며 그 폭도 훨씬 크다. 창호 증분비용이 단열재의 약 7.6배임에도 불구하고 열관류율 저감에 따른 에너지 절감 효과가 이를 상회하기 때문이다.
특히 눈에 띄는 것은 비주거부문이다. 주거부문 COG가 중부1권에서 가장 좁고 제주권에서 가장 넓은 경향을 보이는 반면, 비주거부문은 전 권역에서 현행 기준이 비용최적보다 느슨한 상태가 유지되었으며(COG ≥ +0.200), 남부·제주권에서는 현행 기준이 비용최적의 거의 2배 수준에 달한다. 이는 별표1의 비주거 창호 기준이 주거 대비 크게 완화되어 있기 때문이며, 본 분석에서 우선적 재검토가 필요한 영역임을 시사한다.
Table 8.
Window U-value cost-optimality results by climate zone and building type (baseline economic scenario, low carbon price)
창호 교체비를 포함한 강건성(robustness) 분석 결과를 Table 9에 제시하였다. 기준 시나리오(교체 없음) 외에 2회 교체(10년·20년), 단가 1.5배+1회 교체, 단가 2배+1회 교체의 세 가지 보수적 시나리오를 추가하였으며, 교체비는 할인율 4.5% 기준으로 현재가치 환산하였다.
Table 9.
Robustness analysis of window cost-optimality under replacement cost scenarios for apartments (unit of GC advantage: 10³ KRW/10³ m²)
Morris 민감도 분석 결과
Morris 분석 결과는 Table 10 및 Figure 5과 같다. 6개 대표 조합의 EE를 풀링한 결과, μ* 기준으로 기밀성(ACH)이 가장 높은 영향도를 보였으며, 이하 창호 U값, SHGC, 외벽 U값, 지붕 U값 순이었다. 다만 본 연구의 비용최적화(Phase 1·3)에서 ACH는 0.5로 고정되어 있으므로, 기밀 성능을 비용최적화 변수로 포함하는 별도 분석이 필요하다. 상위 3개 변수(ACH, 창호 U, SHGC)와 하위 2개 변수(외벽 U, 지붕 U)의 그룹 구분은 전 조합에서 일관되었다.
SHGC(σ/μ* = 0.760)는 외벽 U값(4위)보다 μ* 순위가 높은 3위를 기록하였다. 이는 SHGC가 난방기에는 일사 취득을 통해 에너지를 절감하고 냉방기에는 반대로 부하를 증가시키는 양방향 효과를 갖기 때문이며, 기후권역·건물 용도에 따라 영향의 크기가 달라질 수 있다.
ACH가 고정값(0.5)에서 벗어나면 U*는 소폭 변동하나(고기밀 시 상승, 저기밀 시 하락), 창호 기준이 비용최적보다 느슨하다는 주요 결론의 방향은 유지된다.
Table 10.
Pooled Morris elementary effects results: variable ranking by modified mean (μ*) and standard deviation (σ) of total EUI impact
| Rank | Variable | μ* | σ | Note |
| 1 | Airtightness (ACH) | 48.352 | 31.661 | Not in current code |
| 2 | Window U | 9.191 | 4.240 | — |
| 3 | SHGC | 6.267 | 4.764 | σ/μ*=0.760 |
| 4 | Wall U | 5.316 | 3.093 | — |
| 5 | Roof U | 4.657 | 1.975 | — |
정책적 시사점
외벽 분석에서 가장 주목되는 결과는 주거·비주거 간 비용최적 U*의 유사성이다. Table 7에서 동일 기후권역의 주거·비주거* U는 거의 같은 수준이나, 현행 기준은 비주거부문이 일관되게 완화되어 있다. 별표1이 비주거 외벽에 완화된 기준을 적용한 배경에는 내부발열이 높은 비주거 건물의 냉방 부하 고려가 있었을 것으로 추정되나, 본 분석 결과만으로는 이 격차의 경제적 정당성을 확인하기 어렵다.
창호 부문에서는 비주거부문의 COG 격차가 가장 두드러진다. 비용최적 U*(0.800~1.400 W/m²K)는 현재 국내에서 공급되는 Low-e 복층~삼중 유리 범위에 해당하여 기술적 실현이 가능한 수준이다. 창호 교체비의 영향은 Table 9에서 별도 검증하였으며, 남부권 극단 가정을 제외하면 기준 강화가 경제적으로 유리하다는 결론이 유지된다.
Morris 분석에서 ACH가 최대 영향 변수로 나타난 것은, 기밀 성능이 외피 단열 못지않게 에너지 소비에 큰 영향을 미침을 시사한다. 현행 에너지절약설계기준에는 기밀 성능에 대한 정량 기준이 없으며, 본 분석에서도 ACH를 고정 변수로 처리하였으므로 비용최적 기밀 수준은 후속 연구 과제이다.
한편 본 연구의 균일 에너지 단가는 하계 피크 시 전기요금 차등(평균 대비 1.5~2.0배)을 반영하지 않는다. 냉방 부하가 피크 시간대에 집중되므로 이를 반영하면 창호 COG는 과소평가되었을 가능성이 있으나, 외벽 COG에 대한 영향은 제한적이다.
Table 11에 유사 기후권역 주요 국가의 외피 기준을 정리하였다. 한국 중부1권 주거 외벽(0.150 W/m²K)은 핀란드(0.17)에 근접하고 독일(0.28)보다 엄격한 반면, 비주거 창호 기준은 상대적으로 완화되어 있어 비용최적 분석 결과와 방향이 일치한다. 다만 독일·일본은 성능형 규제(1차에너지, UA값)를 채택하고 있어 직접적 정책 비교에는 한계가 있다(MLIT, 2016; BMWSB, 2023).
Table 11.
International comparison of building envelope U-value standards across countries with similar climate conditions
결 론
EnergyPlus 24.1.0 기반 1,512건의 파라메트릭 시뮬레이션에 EU/ISO 비용최적화 방법론을 한국 경제 파라미터에 맞춰 적용한 간략화 LCC 분석을 결합하여, 국토교통부고시 제2025-738호 외피 기준의 비용최적 적정성을 기후권역·건물 용도별로 탐색적으로 평가하였다.
외벽 기준은 주거부문에서 대체로 비용최적에 근접하며, 중부1권만이 현행 기준이 비용최적보다 소폭 엄격한 예외이다. 반면 비주거부문은 비용최적 U*가 주거부문과 유사함에도 현행 기준이 일관되게 완화되어 있어, 남쪽 권역일수록 격차가 확대된다.
창호 기준은 주거·비주거 모두에서 현행 기준이 비용최적보다 완화된 방향에 있으며, 그 격차는 외벽보다 훨씬 크다. 이는 고성능 창호의 증분비용이 크더라도 30년간 에너지비용 절감이 이를 상회하기 때문으로 분석되었다. 어떤 경제-탄소 시나리오에서도 이 결론이 유지되었고, 창호 교체비를 반영한 강건성 분석(Table 9)에서도 남부권 극단 가정을 제외하면 동일하다.
Morris 민감도 분석에서 기밀성(ACH)이 외벽이나 창호 U값보다 에너지 소비에 훨씬 큰 영향을 보였다. 이는 아무리 벽과 창문의 단열을 강화하더라도 틈새바람이 제어되지 않으면 절감 효과가 제한됨을 시사한다. 그러나 현행 에너지절약설계기준에는 기밀 성능에 대한 정량 기준이 없으며, 본 분석에서도 고정 변수로 처리하여 비용최적 수준은 평가하지 못하였다. 기밀 성능 기준의 도입 타당성과 적정 수준을 규명하기 위한 후속 연구가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 ASHRAE corridor-type 참조건물과 한국 판상형 공동주택의 기하·HVAC 차이가 U* 절대값에 영향을 줄 수 있으며, ACH = 0.5 고정 조건은 기밀 성능이 비용최적에 미치는 영향을 반영하지 못한다. EnergyPlus의 1차원 열관류 계산은 열교(thermal bridge) 효과를 별도로 반영하지 않으며, 한국 공동주택의 발코니 슬래브·외벽 접합부 등 열교는 실효 열관류율을 10~30% 높일 수 있다. 이로 인해 산출된 U*는 실제보다 낮게(더 엄격하게) 추정되었을 가능성이 있어, 보고된 COG는 보수적 추정에 해당한다. 분석기간 30년은 EU 244/2012 권고치이나 외피 단열재의 물리적 수명(50~60년)보다 짧으므로, 50년 기준 시 에너지 절감의 현재가치가 증가하여 창호 COG는 본 결과보다 더 확대될 것으로 예상된다. 결로 방지·실내 쾌적성 향상·자산가치 상승 등 비에너지 편익(non-energy benefits)은 본 분석에 포함되지 않았으며, 이를 반영할 경우 단열 강화의 총 편익은 더 커진다. 또한 재실 및 운전 스케줄은 ASHRAE prototype의 기본값을 유지하여 한국 실정과의 차이가 반영되지 않았다.
창호 교체비 강건성 분석(Table 9)에서는 대부분의 시나리오에서 기준 강화의 경제적 우위가 유지되었으나, 남부권 공동주택은 단가 2배+1회 교체 조합에서 이 관계가 역전되었다(임계단가: 현행의 약 1.64배). 또한 주거부문 창호 U*가 전 권역에서 분석 하한(0.80 W/m²K)에 걸려 있어, 실제 비용최적이 이보다 낮을 경우 창호 COG는 본 결과보다 더 클 수 있다. 비주거부문의 외벽-창호 상호작용 효과는 공동주택만 검증되어 별도 확인이 필요하다.
국내 실측 건물모델 적용, 기밀성 포함 통합 비용최적화, 비주거부문 교체비 강건성 검증이 후속 과제로 남는다.
