Research Article

Journal of Korean Institute of Architectural Sustainable Environment and Building Systems. 30 December 2024. 551-563
https://doi.org/10.22696/jkiaebs.20240046

ABSTRACT


MAIN

  • 서 론

  •   연구배경 및 필요성

  •   연구 범위

  • 연구방법

  •   건물 에너지성능 평가 주요 분석 내용

  •   대상 건축물 개요

  • 에너지성능 평가 결과

  • 시뮬레이션 비교분석 결과

  • 결론 및 고찰

서 론

연구배경 및 필요성

기후변화와 에너지 문제는 현대 사회가 직면한 가장 시급한 과제 중 하나로, 전 세계는 탄소중립과 지속 가능한 발전을 목표로 다양한 정책과 기술적 접근을 추진하고 있다. 특히, 전 세계 에너지 소비의 약 40%, 온실가스 배출의 약 30%를 차지하는 건축 부문은 저탄소 경제·사회로의 전환에서 핵심적인 역할을 담당한다. 한국 정부 역시 2050 탄소중립 목표 달성을 위해 건축물의 에너지 성능 개선을 중점 과제로 설정하고, 2020년부터 공공건축물을 대상으로 한 그린리모델링 사업을 적극적으로 추진하고 있다.

2023년 4월 발표된 ‘제1차 국가 탄소중립 녹색성장 기본계획(2023~2024)’에 따르면, 건물 부문의 온실가스 배출량을 2018년 대비 32.8% 감축하여 2030년까지 3,500만 톤 CO₂-eq로 줄이는 것이 목표다(MOE, 2023). 이러한 목표를 달성하기 위해 노후 건축물의 에너지 성능 개선이 시급하며, 이를 위한 대표적 전략으로 그린리모델링 사업이 주목받고 있다. 그러나 신축건물에 비해 노후 공공건축물은 증가 추세에 비해 제도적 지원이 부족한 상황이다. 특히, 벽체와 창호의 단열성능 저하 등 노후화된 건축물은 에너지 소비와 온실가스 배출의 주요 원인이 되고 있어, 실효성 있는 개선이 요구된다.

현재 그린리모델링 사업에서는 ECO2-OD를 주로 활용하여 에너지 성능을 평가하고 있다. 하지만 ECO2-OD는 에너지총량제 기반 신축 건축물 평가 도구로 설계되었기에 기상 데이터 수정과 같은 세부 해석의 정밀도가 부족하다는 한계가 있다. 이에 따라 실제 노후 건축물의 개선 효과를 평가에 대한 정밀한 분석을 위한 보완적 접근이 필요하다.

기존 연구에서도 그린리모델링의 효과와 한계가 지속적으로 논의되었다. Kim et al. (2018)는 ECO2를 활용한 노후 공공건축물의 단계별 에너지 절감효과를 분석하며, 벽체와 창호 단열 개선이 가장 효율적임을 입증했다. 또한, Woo and Lee (2022)은 어린이집과 보건소와 같은 소규모 공공건축물에 맞춘 맞춤형 그린리모델링의 필요성을 강조하며, 보건소의 경우 최대 45.8%의 에너지 절감효과를 확인하였다. Noh (2024)는 ECO2-OD를 통해 보건소 건물의 난방기기 교체가 약 60%의 에너지 절감효과를 가져온다는 점을 제시하며, 단위 면적당 비용 편익도 구체적으로 분석하였다.

본 연구는 이와 같은 기존 연구를 기반으로 동일 용도의 공공건축물 10개 동을 대상으로 그린리모델링 적용 사례를 분석한다. 이를 통해 ECO2-OD와 ECO2, EnergyPlus를 활용한 에너지 성능 평가 결과를 비교·분석하고, 기존 평가 도구의 한계 개선을 위한 기초자료로 활용하고자 한다.

연구 범위

본 연구에서는 공공건축물 그린리모델링 사업 대상 중 10개 건물을 대상으로 에너지 시뮬레이션 도구 ECO2-OD, ECO2, EnergyPlus를 활용해 에너지성능을 평가한다(Table 1). ECO2-OD와 ECO2는 국내에서 에너지 소비와 탄소 배출량을 계산하는 데 널리 사용되는 도구로, 정적 방식(static method)을 기반으로 간단하고 신속하게 결과를 산출할 수 있다(Kwon et al., 2012; Kim et al., 2014; Chu et al., 2015). 특히, 한국의 건물에너지평가 기준에 맞춰져 있어 본 연구에서 제안하는 평가 방식의 신뢰성과 정확성을 검증하는 데 필수적인 비교 대상으로 선정하였다. 또한, EnergyPlus는 국제적으로 널리 사용되는 동적 에너지 시뮬레이션 도구로, 시간 단위의 정밀한 열부하 계산과 설비 시스템 분석이 가능하다(Kwon et al., 2012; Chu et al., 2015; Park and Song, 2020). 본 연구에서는 EnergyPlus를 통한 동적 시뮬레이션을 수행하여 ECO2-OD 및 ECO2와 비교함으로써, 용도 프로필 및 기상데이터 등의 조건들이 표준화되어 있어(Kim et al., 2015; Kim et al, 2016) 기존 건축물의 다양한 사용조건 및 에너지 특성을 반영하지 못하는 정적 방식과의 차이를 논의하여 국내의 기존 평가도구의 한계 개선을 위한 기초자료로 활용하고자 한다.

Table 1.

Comparison and Features of Energy Simulation Tools

Category ECO2-OD ECO2 EnergyPlus
Development Purpose Energy Efficiency Evaluation Building Energy Efficiency Rating Evaluation Energy Consumption Analysis
Analysis Method Steady/Hourly Energy Analysis (ISO 13790, ISO 52016) Steady/Hourly Energy Analysis (ISO 13790, ISO 52016) Transient/Hourly Energy Analysis (Dynamic Model, ASHRAE 90.1)
Application Scope Office facilities Residential/Non-residential buildings All type
Development Country South Korea South Korea USA
Analysis Range Hourly/Annual Total Energy Demand/ Consumption Hourly/Annual Total Energy Demand/ Consumption Time/Daily/Monthly/Annual Total Energy Demand/ Consumption
Zoning Method Zoning per Building Unit (Zone) Zoning per Space
(Multi Zone)
Zoning per Space (Multi Zone)
Usage 
Profiles
- 12 predefined usage profiles
- Applies profiles to multiple spaces
- Allows applying unique usage profiles
- 20 predefined usage profiles
- Definition of detailed usage spaces
- Applies unique usage profiles
- Detailed customization by usage profile
- Enables precise input of time schedules
Equipment Modeling - HVAC systems, lighting and renewable energy systems
- Includes a default database (modifiable)
- HVAC systems, lighting and renewable energy systems
- Includes a default database (modifiable)
- HVAC systems, lighting, renewable energy systems
- Enables detailed modeling of energy production and lighting systems

이를 위해 공공건축물 그린리모델링 사업을 통해 에너지 성능을 개선한 보건소 10개소에 대해 그린리모델링 전·후의 에너지 성능을 평가하고, 각 프로그램의 특성과 결과 차이를 살펴보았다. 이 과정에서 에너지소요량, 에너지요구량, 1차에너지소요량을 난방, 냉방, 급탕, 조명, 환기 등으로 구분하여 비교 분석하였다. 결과를 바탕으로 그린리모델링 전후의 성능 변화를 비교하고 이를 통한 결과 분석 차이를 종합적으로 논의하고자 한다.

연구방법

건물 에너지성능 평가 주요 분석 내용

대상 건물의 지역 표준기상데이터, 용도별 프로필, 단열계획, 창면적비, 바닥 면적를 관련도서를 통해 산출하고 에너지요구량을 산출한다. 이후 해당 구역에 계획한 설비시스템, 신재생에너지의 장비 용량 및 계통을 구성하여 에너지소요량 분석을 진행하였다. 건물의 외피 성능과 설비시스템의 효율성을 분석하여, 그린리모델링을 통해 개선된 요소를 파악하였다. 특히, 열관류율 및 공조 시스템의 필요성을 고려하여 평가한다. 평가 결과를 바탕으로 소비된 열원의 1차에너지 환산계수를 고려하여 1차에너지소요량을 산출한다.

보건소의 경우 규모에 따라 차이는 있으나 도면표기상 공간 용도를 정리하면 표7과 같이 약 11개로 구분 가능하다. ECO2-OD는 1개의 존으로 모델링되기 때문에 1개의 용도프로필이 적용되었으며, ECO2는 건물 마다 상의하나 대체적으로 Table 2와 같이 용도프로필이 적용되었다(Son and Lee, 2015; Kim et al., 2022). 마지막으로 EnergyPlus는 시뮬레이션에서 제공하는 해외 기준을 참조하여 각 공간별 용도프로필이 적용하였다.

Table 2.

Comparison of Room Usages Across ECO2-OD, ECO2, and EnergyPlus

Actual Usage ECO2-OD ECO2 EnergyPlus
Clinic Room Primary General Space or Secondary General Space Other General Space Hospital Office and Consulting Area
(Physical) Treatment Room Primary General Space or Secondary General Space Other General Space Hospital Office and Consulting Area
Break Room Primary General Space or Secondary General Space Other General Space Residential Room
Corridor Primary General Space or Secondary General Space Corridor Space Corridor
Living Room Primary General Space or Secondary General Space Other General Space Residential Living Room
Bedroom Primary General Space or Secondary General Space Other General Space Residential Room
Kitchen/Dining Room Primary General Space or Secondary General Space Other General Space Residential Kitchen
Shower Room Bathroom Residential Spaces Domestic Bathroom Residential Spaces Domestic Bathroom
Sleeping Room Primary General Space or Secondary General Space Other General Space Residential Room
Lobby Primary General Space or Secondary General Space Other General Space Hospital Reception
Toilet Bathroom Bathroom Domestic Toilet

대상 건축물 개요

Table 3는 대상 건물의 지역과 사용승인년도와 면적을 정리한 내용이며 Table 4 각 건물에 적용된 공사 요소를 정리한 표이다. 이를 바탕으로 ‘건축물의 에너지성능 개선 기준’ 및 ‘건축물의 에너지절약설계기준’에 맞는 시뮬레이션 모델링을 구축하였다. 단, 신재생에너지 설비시스템으로 태양광시스템(PV, Photovoltaic)가 적용되며 기존에 PV가 설치된 건물의 경우 신재생에너지의 에너지 효율을 분석하기 위해 추가하지 않았다. 또한, 벽체/창호 구성은 도면의 내용을 우선 반영하되, 각 재료의 물성(열전도율, 밀도, 비열)은 해당 구성물질의 일반적인 값을 사용하며 도면에 외피 구성이 없는 경우에는 에너지성능 보고서의 부위별 열관류율 값에 최대한 근접하도록 벽체와 창호를 구성하였다(MOLIT, 2022). 쿨루프(Coof Roof)가 적용된 건물의 경우, EnergyPlus는 적용 면의 일사 흡수율, 장파복사 흡수율, 가시광선 흡수율은 시판의 차열도료의 시험성적서 값을 기준으로 적용하였으며 ECO2-OD와 ECO2는 열관류율 외의 설정이 불가하므로 미반영하였다. Table 5는 대상건물들의 그린리모델링 전후 외피성능을 정리한 것으로 그린리모델링을 통해 0.521 W/㎡K에서 0.303 W/㎡K로 평균 41.8% 열관류율이 향상되었다. 최상층의 경우 4곳 만 공사가 이루어졌고 최하층의 경우는 공사가 이루어진 곳이 없다. 외벽 단열 공사가 상대적으로 비용 대비 효율성이 높고 현재 많은 지역에서 에너지 효율 개선을 위한 규제나 인센티브가 외벽에 초점을 맞추고 있어 지붕과 최하층의 열성능 개선 작업에 어려움이 있다. 창호의 경우 3.9191 W/㎡K에서 1.751 W/㎡K로 평균 55.3% 열관류율이 향상되었으며, 일사취득계수는 개선이 이루어진 8개의 건물 평균 0.717에서 0.494로 31% 낮아져 냉방 측면의 보완이 이루어짐을 확인하였다.

Table 3.

Building Overview

CASE Weather Data Region Year of Use Approval Building Area (㎡)
1 Gwangju 1999 221.48
2 Ulsan 2004 207.59
3 Jeanju 2005 131.4
4 Daegu 2005 488.8
5 Andong 2004 368.58
6 Changwon 2004 116.06
7 Jinju 1999 558.67
8 Changwon 1956 153.84
9 Daegu 2004 154.25
10 Gwangyang 2004 122.86
Table 4.

Elements for application of Green Remodeling

CASE Insulation Window and door Heat Recovery Ventilation System High- Efficiency HVAC System High- Efficiency Boiler Lighting
(LED)
Renewable Energy System
(PV)
Wall Roof Floor
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Table 5.

Exterior Performance Before and After Green Remodeling of Target Building

CASE GR Exterior Wall Top Floor Bottom Floor Windows U-value
Before/After W/㎡K W/㎡K W/㎡K W/㎡K -
1 Before 0.382 0.523 0.756 3.1 0.688
After 0.226 0.523 0.756 1.7 0.266
2 Before 0.58 0.35 0.41 4.19 0.717
After 0.281 0.35 0.41 1.8 0.583
3 Before 0.392 0.357 0.422 3.84 0.717
After 0.17 0.117 0.422 1.319 0.468
4 Before 0.604 0.418 0.604 4.19 0.774
After 0.537 0.418 0.604 1.5 0.466
5 Before 0.58 0.35 0.64 4.19 0.717
After 0.22 0.108 0.64 1.5 0.48
6 Before 0.58 0.35 0.41 4.19 0.717
After 0.532 0.35 0.41 1.8 0.717
7 Before 0.76 0.52 0.76 3.6 0.717
After 0.285 0.191 0.76 1.7 0.468
8 Before 0.6 0.62 1.05 4.19 0.717
After 0.335 0.171 1.05 1.8 0.565
9 Before 0.519 0.348 0.555 4 0.688
After 0.314 0.348 0.555 1.8 0.658
10 Before 0.216 0.144 0.235 3.7 0.579
After 0.132 0.144 0.235 2.6 0.579

에너지성능 평가 결과

본 연구는 ECO2-OD, ECO2, EnergyPlus의 에너지 해석 결과를 비교·분석하여 각 툴의 차이점과 이를 유발하는 원인을 도출하고자 한다. 세 시뮬레이션 툴은 기상 데이터 활용, 조닝 및 공간 모델링, 용도 프로필 설정, 설비 시스템 구현, 계산 방식에서 본질적인 차이를 보이며, 이는 에너지 해석 결과에도 영향을 미친다.

ECO2-OD와 ECO2는 월평균 기상 데이터를 기반으로 간단하고 신속한 분석이 가능하지만, 계절별 혹은 시간별 기후 변화를 정밀하게 반영하지 못하는 한계가 있다. 반면, EnergyPlus는 시간 단위의 동적 기상 데이터를 활용하여 실제 기후 변화에 따른 에너지 요구량을 보다 상세히 분석할 수 있다. 또한, ECO2-OD는 단일 존(single zone) 모델링을 사용하며, ECO2는 다수의 존으로 나누어 공간별 특성을 반영할 수 있다. 그러나 EnergyPlus는 사용자가 공간 모델링을 직접 정의할 수 있어 각 공간의 운영 조건을 보다 세밀하게 반영한다.

용도 프로필 설정에서도 ECO2와 ECO2-OD는 표준화된 프로필을 사용하며, 사용자 정의가 제한적이다. 반면 EnergyPlus는 사용자 정의 프로필과 공간별 조건을 상세히 설정할 수 있어 비정형 건물이나 복잡한 용도의 에너지 분석에 유리하다. 설비 시스템 측면에서도 ECO2 및 ECO2-OD는 단순한 시스템 구현에 적합하지만, EnergyPlus는 복잡한 설비와 정밀한 제어 방식을 구현할 수 있어 분석의 깊이를 더한다. 계산 방식에서도 ECO2와 ECO2-OD는 준정상상태 모델을 기반으로 월평균 데이터를 사용하여 간단한 분석에 적합한 반면, EnergyPlus는 시간 단위 동적 모델을 통해 고도의 정밀한 결과를 도출한다.

ECO2와 ECO2-OD는 건물의 에너지 성능을 등급화(상대적 비교)하기 위해 단위면적당 1차 에너지소요량 값을 주요 결과로 산출한다. 반면, EnergyPlus는 다양한 결과를 도출할 수 있는 유연성을 가지지만, 분석 목적에 따라 사용자가 필요한 결과를 명확히 설정하고 이에 맞는 별도의 파일을 작성해야 한다. 예를 들어, 에너지 요구량과 에너지 소요량을 산출하기 위해 EnergyPlus에서는 각각 별도의 시뮬레이션 파일이 필요하다.

본 연구에서는 시뮬레이션 결과를 비교하기 위해 각 대상 건물의 설계도서를 기반으로 조닝과 용도 프로필을 설정하였으며, EnergyPlus의 경우 공조가 불필요한 공간은 비공조 존으로 구분하였다. 이로 인해 ECO2 기반 툴과 EnergyPlus 간 냉난방 면적이 다소 상이하게 산정되었다. 따라서 전체적인 비교는 단위면적당 값이 아닌 에너지 요구량, 에너지 소요량, 1차 에너지 소요량을 기준으로 수행하였다. 에너지 소요량을 사례별(Case1~10)로 비교한 결과값은 Figure 1, (2), (3), (4), (5), (6), (7), (8), (9), (10)에 정리하였다.

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Figure 1.

Comparison of before-and-after simulation results (Case 1)

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Figure 2.

Comparison of before-and-after simulation results (Case 2)

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Figure 3.

Comparison of before-and-after simulation results (Case 3)

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Figure 4.

Comparison of before-and-after simulation results (Case 4)

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Figure 5.

Comparison of before-and-after simulation results (Case 5)

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Figure 6.

Comparison of before-and-after simulation results (Case 6)

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Figure 7.

Comparison of before-and-after simulation results (Case 7)

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Figure 8.

Comparison of before-and-after simulation results (Case 8)

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Figure 9.

Comparison of before-and-after simulation results (Case 9)

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Figure 10.

Comparison of before-and-after simulation results (Case 10)

ECO2-OD와 ECO2는 공통적으로 월평균 기상데이터를 기반으로 하고, 표준화된 용도 프로필과 간소화된 설비시스템을 사용하기 때문에 결과가 비슷한 경향을 보인다. Case 1과 3의 경우 공조면적과 설비 설정이 단순화된 특성이 반영되었고 Case 4와 6의 경우 설비시스템 구현이 최소화되어 ECO2-OD와 ECO2 간 결과값이 유사함을 확인하였다. 반면, EnergyPlus 공조면적의 세밀화로 Case 5, 8, 9, 10의 경우 유사한 냉방 소요량 경향을 보인다. 이는 ECO2-OD와 ECO2는 동일한 데이터 구조와 유산한 계산방식에 기인하여 유사한 경향을 보이며, EnergyPlus는 공조면적의 세밀화와 동적 기상데이터 반영으로 다른 결과를 나타내지만, 공조면적 설정이 제한적이거나 부하 설정이 단순한 경우에는 유사한 경향을 보인다.

시뮬레이션 비교분석 결과

ECO2-OD, ECO2, EnergyPlus를 활용하여 건물의 에너지 요구량, 에너지 소요량, 1차 에너지 소요량을 비교·분석하였다(Table 6). 분석은 신재생 설비에 의한 에너지 생산량을 제외한 상태에서 진행되었으며, 그 결과 난방 요구량의 경우 EnergyPlus는 시간 단위 기상 데이터를 활용하여 부하 변화를 정밀히 반영한 결과 ECO2 기반 툴보다 높은 값을 보였고, 냉방 요구량은 ECO2 기반 툴이 공조 면적 단순화로 과소 산출된 반면 EnergyPlus는 비공조 공간을 제외하고 정확히 반영하여 낮은 결과를 나타냈다.

조명 요구량은 세 툴 간 유사한 값을 보였으나, 환기 부하에서는 EnergyPlus가 설비 제어와 공조 시스템을 상세히 반영하여 ECO2 기반 툴보다 높은 값을 나타냈다. 에너지 소요량의 경우 EnergyPlus는 난방 설비 효율과 제어 전략을 상세히 반영하여 난방 소요량이 낮았으며, 냉방 소요량 또한 고효율 설비와 공조 면적 세분화를 통해 낮은 결과를 보였다. 1차 에너지 소요량에서는 EnergyPlus가 다양한 설비 모델링과 에너지원 적용으로 현실적인 값을 제공한 반면, ECO2 기반 툴은 간소화된 환산계수를 통해 보편적인 값을 나타냈다.

특히, EnergyPlus와 ECO2 기반 툴의 입력 변수를 동일하게 설정하더라도 계산 알고리즘의 차이로 인해 결과값의 차이가 발생하였으며, 이는 난방과 급탕 소요량에서 큰 차이를 보였다. 프로그램 간 비교 결과, 단열 및 창호 성능 개선, 블라인드 설치, 조명 기기 교체에서는 유사한 에너지 절감 패턴이 나타났으나, 환기 에너지 사용량에서는 가장 큰 차이가 발생하였고 ECO2-OD와 ECO2의 결과 합계는 R² 값 0.79로 유사함을 확인하였다. 이를 통해 ECO2 기반 툴은 신속하고 간단한 분석에 적합하며, EnergyPlus는 설비 제어와 동적 계산 방식을 통해 실제 조건에 가까운 결과를 제공함을 확인하였다.

Table 6.

Comparison of Energy Consumption by Simulation

ECO2-OD vs. ECO2 ECO2-OD vs. EnergyPlus
Heating https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2024-018-06/N0280180606/images/Figure_KIAEBS_18_6_06_T6-1.jpghttps://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2024-018-06/N0280180606/images/Figure_KIAEBS_18_6_06_T6-2.jpg
Cooling https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2024-018-06/N0280180606/images/Figure_KIAEBS_18_6_06_T6-3.jpghttps://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2024-018-06/N0280180606/images/Figure_KIAEBS_18_6_06_T6-4.jpg
Hot water supply https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2024-018-06/N0280180606/images/Figure_KIAEBS_18_6_06_T6-5.jpghttps://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2024-018-06/N0280180606/images/Figure_KIAEBS_18_6_06_T6-6.jpg
Lighting/Equipment https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2024-018-06/N0280180606/images/Figure_KIAEBS_18_6_06_T6-7.jpghttps://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2024-018-06/N0280180606/images/Figure_KIAEBS_18_6_06_T6-8.jpg
Ventilation https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2024-018-06/N0280180606/images/Figure_KIAEBS_18_6_06_T6-9.jpghttps://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2024-018-06/N0280180606/images/Figure_KIAEBS_18_6_06_T6-10.jpg
Total https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2024-018-06/N0280180606/images/Figure_KIAEBS_18_6_06_T6-11.jpghttps://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kiaebs/2024-018-06/N0280180606/images/Figure_KIAEBS_18_6_06_T6-12.jpg

결론 및 고찰

본 연구는 동일 용도의 공공건축물 10개 동을 대상으로 ECO2-OD, ECO2, EnergyPlus를 활용하여 그린리모델링 전·후 에너지 성능을 평가하였다. 연구 결과, 시뮬레이션 도구의 계산 방식과 데이터 처리 방법에 따라 결과 값에서 차이가 발생하였으며, 각 도구의 특성과 한계가 분석되었다. EnergyPlus는 동적 시뮬레이션 프로그램으로 시간 단위 기상 데이터를 활용해 세밀하고 현실적인 결과를 제공하였으나, 사용 복잡성으로 인해 적용에 제한이 있었다. 반면 ECO2-OD와 ECO2는 간소화된 계산 방식을 통해 신속하고 정책적 비교에 유용한 결과를 제공하였으나, 실제 건축물 특성을 반영하는 데는 한계가 있었다. 이러한 결과는 에너지 성능 평가 도구의 목적에 따라 적합한 도구를 선택해야 함을 시사하며, 추가적인 개선 방안이 필요하다고 판단되며 본 연구의 주요 고찰을 요약하면 다음과 같다.

(1)EnergyPlus는 높은 계산 정밀도와 설비 제어 반영으로 실제 조건에 근접한 결과를 제공하였으나, 입력 항목이 많고 사용이 복잡하여 전문가가 아니면 활용이 어렵다. 반면 ECO2-OD와 ECO2는 신속한 분석과 정책적 의사결정에 적합하지만, 간소화된 접근 방식으로 인해 대상 건물의 세부 특성을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있었다.

(2)ECO2-OD와 ECO2는 정해진 입력변수를 활용하여 편리하게 평가할 수 있으나, 실제 에너지 사용량(M&V)과 연계하여 성능 검토가 가능한 기능이 부족하다. 시뮬레이션 결과를 실제 에너지 사용량과 연동함으로써 그린리모델링의 사업 효과를 정밀히 분석하고 제도 개선에 기여할 필요가 있다.

(3)연구 대상 건물 중 독립적인 에너지원을 사용하는 사례가 많아, 기름 보일러에서 EHP로 전환 시 난방 효율은 개선되었으나 1차 에너지 소요량이 증가하는 역효과가 확인되었다. 이는 그린리모델링 사업의 목적과 부합하도록 에너지 평가 항목을 재정비할 필요성이 있다고 사료된다.

(4)연구 결과는 공공건축물의 에너지 효율 개선과 평가 도구의 선택에 중요한 시사점을 제공하며, 향후 연구에서는 M&V와 시뮬레이션 결과를 연계하여 성능개선 정도를 시각적으로 명확히 나타낼 수 있는 방안을 모색해야 한다. 또한, 결과 보고서에 그린리모델링 전·후 적용 기술과 성능 개선 항목을 쉽게 확인할 수 있는 정보 제공 체계를 구축함으로써 평가 도구의 활용도를 높이는 것이 필요하다.

Acknowledgements

본 연구는 국토교통부/국토교통과학기술진흥원의 지원으로 수행되었음(과제번호 RS-2022-00141900).

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