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[ Article ]
The International Journal of The Korea Institute of Ecological Architecture and Environment - Vol. 18, No. 5, pp.47-54
Abbreviation: KIEAE Journal
ISSN: 2288-968X (Print) 2288-9698 (Online)
Print publication date 31 Oct 2018
Received 26 Jul 2018 Revised 27 Aug 2018 Accepted 31 Aug 2018
DOI: https://doi.org/10.12813/kieae.2018.18.5.047

에코2와 디자인빌더 프로그램을 이용한 공동주택 에너지 성능 비교 분석
김신혜* ; 곽영훈** ; 김창성***

The Analysis on Energy Performance of Collective Housing using ECO2 and DesignBuilder Softwares
Kim, Shin-Hye* ; Kwak, Young-Hoon** ; Kim, Chang-Sung***
*Dept. of Architectural Engineering, HyupSung Univ., South Korea (dmmc12@hanmail.net)
**Coauthor, School of Architecture, Kyonggi Univ., South Korea (ikyh2@kgu.ac.kr)
***Corresponding author, Dept. of Architectural Engineering, HyupSung Univ., South Korea (cskim815@daum.net)

@ 2018 KIEAE Journal

Abstract
Purpose:

This study is to provide basic data for energy performance evaluation of standard type and enlarged type collective housing using ECO2 and DesignBuilder softwares.

Method:

Analyze the outline and characteristics of ECO2 and DesignBuilder program. The primary energy consumption with ECO2 was evaluated to compare the results under the same conditions as the DesignBuilder. A total of six models were simulated to compare the energy consumption of the Enlarged type and the Standard type for 84㎡, 74㎡ and 66㎡ of the collective housing.

Result:

1) There are differences in the input variables of ECO2 based on static method and DesignBuilder based on dynamic method. 2)The Primary energy consumption of ECO2 was higher than DesignBuilder. 3)In the case of the standard type, primary energy consumption by heating and cooling was saved by the greenhouse effects and shade effects 4)ECO2 software should be improved so that information about adjacent zones such as balconies, utility rooms can be input to calculate more correct results.


Keywords: ECO2, DesignBuilder, Collective Housing, Energy Performance
키워드: 에코2, 디자인빌더, 공동주택, 에너지성능

1. 서론
1.1. 연구의 배경 및 목적

한국은 2015년 파리 협정에서 2030년 까지 국가 온실가스를 배출전망치 대비 37%로 결정하였다. 2015년 전체 건물부문의 에너지 소요량은 최종에너지 소요량의 약 19%를 차지하였으며, 2035년 까지 연간 2%의 소비 증가율을 보일 것으로 예상된다 [1]. 또한, 전체 건물에너지 소요량 중 주거건물은 약48%를 차지하는 것으로 나타나 앞으로 주거 건물의 에너지 절감이 대두된다.

건물의 효율적 에너지 관리를 위해 사용되는 에너지 해석 시뮬레이션은 설계 단계에서 부터 에너지 절감 요소를 사전에 파악하여 반영할 뿐만 아니라 사용승인 후 건물의 유지 및 관리부문까지 폭 넓게 사용된다 [2].

우리나라는 ISO 13790과 Din V 18599를 기반으로 하는 에코2(ECO2)프로그램을 개발하여 건물에너지 평가 도구로 사용하고 있다. 그러나 에코2 프로그램에 의한 건물에너지 성능의 예측은 알고리즘 오류의 개선과 업데이트에 대한 지원이 미약하고 단순한 결과 값과 Text 기반 입력 한계 등 그 정확성에 대한 논란은 끊임없이 제기되고 있다 [3].

따라서, 세계적으로 공인된 에너지플러스(EnergyPlus)를 기반으로 하는 디자인빌더(DesignBuilder) 프로그램을 사용하여 에코2 시뮬레이션 결과 값과 상대적으로 비교함으로서 에코2 프로그램의 개선 점을 분석하고자 한다. 또한, 이러한 과정을 통해 국내 공동 주택 단위 세대의 기본형 평면과 발코니 확장형 평면의 에너지 성능을 평가하여 발코니 확장으로 인한 에너지 소비 형태 판단을 위한 기초적 자료 제공을 목적으로 한다.

1.2. 연구의 방법 및 범위

본 연구에서는 동일한 조건에서 결과 값을 비교하기 위해 에코2와 디자인빌더의 1차 에너지 소요량을 비교 분석 하였다. 평가 모델은 국민 주택 규모 이하의 전용 면적 84㎡, 74㎡, 66㎡ 단위 세대의 기본형 평면과 발코니 확장형 평면으로 설정하여 총 6개 모델에 대해 평가하였다. 또한 공동주택에서 난방, 냉방, 급탕, 조명, 환기의 에너지 중 난방, 냉방이 가장 큰 영향력을 끼치기 때문에 난방과 냉방을 집중적으로 비교하였다. 본 연구의 프로세스는 다음과 같다.

첫째, 에코2와 디자인빌더 프로그램의 개요와 두 프로그램의 특성을 조사한다.

둘째, 에코2와 디자인빌더 프로그램의 입력 변수에 따른 차이와 한계점을 분석하여 시뮬레이션에 적용할 입력 변수를 설정 한다.

셋째, 시뮬레이션 결과를 통해 기준층 중간 세대의 기본형과 발코니 확장형의 1차 에너지 소요량을 비교 분석한다.


2. 에코2와 디자인빌더 프로그램의 특성
2.1. 선행연구 고찰

건물에너지 평가 프로그램에는 크게 정적시뮬레이션과 동적시뮬레이션으로 나눌 수 있다. 정적시뮬레이션의 알고리즘은 ISO 13790을 사용하며 ECO2, PHPP, BESS등이 대표적 프로그램이다. 동적시뮬레이션은 ASHRAE를 기반으로 EnergyPlus, TRNSYS, ESP-r등의 프로그램이 있다. 정적시뮬레이션은 월별계산법(monthly calculation)과 단순시간별 계산법(simple hourly calculation)을 사용하여 방대한 입력변수를 요구하는 동적 시뮬레이션에 비해 간소하고 조작이 쉬우나, 결과 값의 정확도가 떨어질 수 있는 문제가 있다 [4]. 동적 시뮬레이션은 수시로 변하는 건물의 실내·외 요소들을 시간의 함수로 변화 시켜, 보다 정확한 값을 구할 수 있어 실제 상황에 가까운 신뢰성 있는 값을 구할 수 있다 [5]. 기존의 선행 연구는 에코2의 기반인 ISO 13790과 디자인빌더의 기반인 동적 해석법을 이용한 에너지 성능을 비교 연구는 활발하게 이루어지고 있다. ISO 13790과 동적 시뮬레이션 툴을 비교한 오세민 [6]에 따르면 둘의 결과 값이 큰 차이를 보였으며, 동적 시뮬레이션의 수많은 입력변수는 시뮬레이션 수행자의 주관적 판단과 개인적인 편견이 개입되어 결과 값의 불확실성이 발생한다. 최현웅 [7]은 정적 시뮬레이션 결과 값이 ISO 13790의 유효계수 값의 국내환경 조건 미적용에 의한 부정확함을 지적하고 오차율과 타당성을 평가하였다. 본 연구는 국내에서 전반적으로 사용하는 에코2와 전 세계적으로 검증된 동적 시뮬레이션인 디자인빌더를 비교하는 차별점이 있다.

2.2. 에코2
1) 에코2 개요

에코2는 한국에너지공단에서 주관하고 한국건설기술연구원에서 개발하였다. 국내에서 건물에너지를 평가하는데 공식적으로 활용되고 있는 프로그램으로, ISO 13790과 Din V 18599를 참조하였다 [8]. 월평균 데이터를 바탕으로 1차 에너지 소요량을 난방, 냉방, 급탕, 조명, 환기 에너지로 구분하여 결과를 산출 한다. 전문가가 아닌 비전문가도 쉽게 사용하고, 평가자에 따라 달라지는 결과 값의 변수를 줄이기 위해 프로그램이 매우 간소화 되었다(Fig. 1.).


Fig. 1. 
Input example of ECO2 program

2) 에코2의 입력 조건

에코2의 입력란은 일반 건물 정보, 조명, 공조 처리, 난방기기, 냉방기기, 신재생 및 열병합, 열관류율로 나눠진다.

(1) 일반데이터

주거용 1개, 비주거용 19개로 분류되어 프로필을 설정 할 수 있으며, 사용시간, 운전시간, 실내 설정 온도 등의 Activity 값을 포함하고 있으나 수정 할 수 없다. 열저장능력 및 침기율은 수정하여 입력 가능하게 되어 있다.

냉난방 방식, 냉난방 공조, 외기부하처리 여부 및 야간/주말 운전 방식을 하도록 되어 있으며, 난방에서 바닥 난방과 라디에이터를 사용할 경우 각 하나씩 선택 가능하다.

(2) 열관류율 및 입력면

‘열관류율’ 란에서 각 존의 해당하는 건축 부위를 생성하며 공조존과 비공조존의 여부에 따라 외벽, 외부창, 내벽, 내부창, 간벽을 지정, 열전도율과 두께를 입력해야 한다. 또한 발코니 여부에 대한 선택이 가능하다. 입력면 란에서 각 건축 부위의 면적과 방위를 지정하고 일사가 없을 경우 일사를 해제 할 수 있다.

(3) 공조처리

공조처리는 공조방식, 온도 설정, 공조기 최대 풍량, 가습 유무, 열교환기 유형 등과 펜의 풍량, 동력, 손실, 효율 등을 모두 수정 할 수 있도록 되어있다.

(4) 난방 기기

난방 기기에는 난방 기기와 및 급탕 기기에 대한 설정을 할 수 있다. 열생산기기, 연료, 급수와 환수 온도, 보일러 용량, 효율을 선택 가능하며, 급탕은 축열탱크의 유무, 시스템 방식, 펌프제어 유무와 펌프 동력을 입력 가능하다.

(5) 냉방 기기

냉방 기기는 냉동기 종류, 용량, COP, 냉매 설정이 가능하며, 펌프 제어 유무, 급수·환수 온도, 배관압력 손실, 펌프동력 등이 입력 가능하다.

2.3. 디자인빌더
1) 디자인빌더 개요

디자인빌더는 가장 널리 알려진 EnergyPlus 기반의 통합 건물에너지해석 시뮬레이션 프로그램으로, LEED와 ASHRAE 90.1 데이터 값을 탑재 하였다 [9]. 디자인빌더는 3D로 건물을 시각화 하여 프로그램을 구축 할 수 있게 해주는 프로그램이다. 일사 전문 해석 프로그램인 Radiance 및 CFD, 비용 분석 기능과 건물의 종합 적인 에너지 활용을 평가한다 [10].

디자인빌더는 사용자의 선택에 따라 매우 다양한 결과 값을 보여주며, Annual Building Utility Performance, Component Sizing, Lighting, Equipment, HVAC Sizing, System, Outdoor Air, Sensible Heat Gain summary 등 그 외 여러 값을 나타낸다(Fig. 2.).


Fig. 2. 
Input example of DesignBuilder program

2) 디자인빌더 입력 조건

디자인빌더의 입력란은 Activity, Construction, Lighting, HVAC로 나눠져 있다. 시뮬레이션 시작 전에 건물 용도와 지역을 선택하게 되어있으며, 각 조건을 모두 수정이 가능하도록 되어 있다.

(1) Acivity

Activity에서는 수백개의 Template 중 용도에 맞는 Template에 Default 값이 탑재 되어 있다. Activity는 면적당 재실자 비율을 입력하고 스케쥴을 설정하며, 실내·외 설정온도, 습도, 환기, 최소 외기 도입량, 조명 Target Illuminance, 컴퓨터, 사무 장비 등을 입력·수정 할 수 있다.

(2) Construction

Construction은 건물의 패시브 요소로, 건물의 재질, 형태 및 다양한 형태의 차양 등을 입력 할 수 있다. 열관류율은 각 재료의 열전도율과 두께를 입력해야하고, 침기율을 각 존 별로 입력 가능하며 건물의 난방 에너지는 침기율에 민감하게 작용한다.

(3) Lighting

Lighting Template도 건물의 용도에 맞게 설정이 가능하다. Activity에서 입력한 Target Illuminance와 연동이 되어 Normalised power density(W/㎡-100lux)와 계산되어 조명 값이 결정된다. Normalised power density에는 스케줄, Luminaire type, Return air fraction등의 자세한 값이 입력 가능하다. 천장 조명 외에도 전시·스탠드 조명까지 반영 가능하다. 또한 Lighting Control 기능이 있어서 일사에 따라 자동으로 조명을 조절하여 절약할 수 있는 기능을 설정 할 수 있다.

(4) HVAC

HVAC Template은 Detail Version과 Simple Version이 있다. Simple Version Template에서는 각종 설비들의 조합을 선택하여 불러올 수 있다. 기본 입력 단에는 Mechanical Ventilation, Heating, Cooling, Humidity Control, Natural Ventilation, Earth Tube로 나눠지고 각각을 체크하면 자세한 설정이 가능하도록 되어 있다. Detail Version을 선택할 경우 장비의 종류 및 용량, 효율, 스케줄 등 입력가능하며 개념도까지 시각화 하여 나타난다.

2.4. 특성 요약

ISO 13790을 기반으로 하는 정적 시뮬레이션을 사용하는 에코2와 EnergyPlus를 기반으로 하는 동적 시뮬레이션을 사용하는 디자인빌더는 시뮬레이션 방법에서 근본적인 차이가 발생한다. 에코2와 디자인빌더 프로그램의 차이를 Table 1.과 같이 정리하였다. ISO 13790기반의 월평균 기상데이터와 EnergyPlus의 기상 데이터는 구성항목에서부터 차이가 발생하며 그 결과 값에도 다소 영향을 미친다 [11]. 결과적으로 두 프로그램은 열관류율, 두께, 차양 등의 패시브 요소는 큰 차이 없이 입력 가능하였으며, HVAC와 같은 엑티브 요소에 경우 에코2와 디자인빌더가 거의 동일한 입력란을 갖지만, 에코2의 운영 스케줄을 설정할 수 없는 문제점이 있었다. 또한 결과 값에 영향을 미칠 요소로 에코2는 인접실의 정보를 입력하지 못하는 문제점이 있다. 에코2의 벽체 구성 방식은 면적, 향, 외기 유무를 입력해서 구해지며, 외기 간접일 경우 인접실의 구성에 따라 달라지는 요소를 반영하지 못한다. 반면 디자인빌더는 인접실에 관한 벽체, 창, 침기율, HVAC까지 입력 가능하여 결과 값의 차이가 예상 된다.

Table 1. 
Analysis of input data
ECO2 DesignBuilder
Method ISO 13790 ASHRAE 90.1
Weather data Average monthly data Hourly data
Evaluation Monthly/yearly energy loads Hourly,daily, monthly/yearly energy loads,
Occupancy control x o
Metabolic control x o
Thermal Mixing in Adjacent room x o
Outdoor air control x o
Indoor air control o o
Detailed Material conditions o o
Equipment capacity o o
Equipment efficiency o o
Equipment Schedule x o


3. 입력 모델의 특성 및 입력 변수
3.1. 입력 모델

에코2는 디자인빌더에 비해 제한적인 입력변수를 가지고 있기 때문에 본 연구에서는 동일한 시뮬레이션 조건을 구현하기 위해 한국건설기술연구원의 건물에너지평가프로그램(ECO2) 평가자 매뉴얼 자료를 참고 [12]하여 에코2 입력조건에 디자인빌더를 맞추어 입력모델을 설정하였다.

대상주택은 서울 지역 공동 주택 단지로 전용면적 84㎡, 74㎡, 66㎡을 선정하여 발코니 확장이 되지 않은 기본형 평면(Standard Type: ST)과 발코니가 확장된 확장형 평면(Enlarged Type: ET)의 에너지 성능에 대하여 비교분석하였다. 난방방식은 모두 개별 바닥 난방을 적용하였다(Table 2.).

Table 2. 
Shapes of input models
Standard type Enlarged type
ST84 ET84
ST74 ET74
ST66 ET66

3.2. 열관류율 및 침기율

각 공동 주택 단위세대는 한 단지 내에 있어 모두 동일한 재료를 사용하였으며, 형별성능관계내역에 따라 적용된 열관류율을 Table 3.과 같이 나타내었다. 디자인빌더와 에코2 모두 난방과 냉방 면적을 하나의 존으로 구성하였다. 에코2에서는 냉·난방 존만 입력하지만, 디자인빌더에서는 냉·난방 존에 인접해 있는 엘리베이터 홀, 실외기실 등 비 냉·난방 존을 같이 입력하였다(Fig. 2.). 또한, 입력모델이 기준층 중간세대로 설정되어서 디자인빌더 입력 시에 바닥과 지붕, 동·서측 벽은 열의 이동이 없는 Adiabatic을 적용하였다. 또한, 에코2에서 침기율은 주거건물의 경우 50 Pa 압력에서 6회/h를 일괄적으로 적용되므로 디자인빌더에서도 동일하게 적용하였다.

Table 3. 
Setting of imput Model
Building components U-value (W/㎡K)
Wall External 0.252
Internal 0.36
Window Internal 1.075
Balcony 2.800
External 1.767
Slab 0.658

3.3. HVAC

에코2에서 주거 건물은 24시간 휴일 없이 운영되도록 고정되어 있으므로, 디자인빌더도 동일하게 설정하였다. 난방과 환기의 경우 장비일람표와 건물에너지평가프로그램(ECO2) 평가자 매뉴얼자료를 참고하여 입력하였으나, 냉방의 경우 별도로 설계에 반영되지 않기 때문에 임의의 값을 입력하였다. 바닥 난방, 패키지 에어컨, 전열 교환기를 모델에 Table 4.와 같이 적용하였다.

Table 4. 
Input data of HVAC
HVAC ECO2 Design Builder
Heating Heated Floor Fuel type Natural gas Natural gas
Nominal capacity[W] 22300 22300
Boiler efficiency [%] 87 87
Pump power consumption[W] 100 100
Cooling Packaged air conditioner Rate total cooling capacity[W] 5000 5000
Gross rated COP 2.5 2.5
Fan total efficiency[%] 70 70
Pressure rise(Pa) 100 100
Ventilation Mechanical Ventilation CMH 250 250
Sensible heat recovery effectiveness - 0.7
Heat recovery rate (heating) 0.7 -
Heat recovery rate (cooling) 0.45 -
Fan Pressure rise(Pa) 100 100
Fan Total efficiency(%) 70 70

3.4. Activity

건축물에너지효율등급 인증평가 스킬업 교육 자료에 따라 스케줄은 모두 24시간 운영된다고 설정하였으며, 난방 설정 온도를 20℃, 냉방설정 온도를 26℃로 적용하였다. 디자인빌더에서는 Set back 온도가 있으며, 24시간 운영하기 때문에 설정온도와 동일하게 적용하였다. 디자인빌더에 Occupancy density (people/㎡)를 입력해야 되나, 에코2에 명시되어 있지 않아서 디자인빌더에 탑재된 ASHRE 90.1_Residential을 따라 0.02을 적용하였다(Table 5.).

Table 5. 
Input data of Activity
Activity ECO2 DesignBuilder
Occupancy desity(peaple/㎡) - 0.02
Occupancy Schedule[hour] 24 24
Heating Setpoint Temperatures Heating 20 20
Heating set back - 20
Cooling 26 26
Cooling set back - 26
Minimum Fresh Air [㎥/h·㎡] 1.6 1.6

3.5. Lighting

에코2에서는 조명 스케줄 값이 5 시간으로 고정되어 있어, 디자인빌더에서도 5시간으로 입력하였다. 조명에너지 부하율은 서로 입력하는 방법이 달라서 에코2에서는 10W/㎡을 입력하였고, 디자인빌더는 Target illuminance와 Nomalised power density를 입력하여 두 값으로 조명 밀도가 10W/㎡가 되도록 설정하였다. 그 외는 Table 6.과 같이 입력하였다.

Table 6. 
Input data of Lighting
Lighting ECO2 DesignBuilder
Schedule[h] 5 5
Target illuminance[lux] - 400
Nomalised power density [W/㎡-100lux] - 2.5
Lighting density [W/㎡] 10 -
Luminaire type - Surface mount
Return air fraction - 0
Radiant fraction - 0.72
Visible fraction - 0.18
Lighting Control - Off


4. 결과 분석
4.1. 에코2와 디자인빌더에 의한 연간 단위면적당 1차 에너지 소요량 계산 값 비교

에코2와 디자인빌더에 의해 계산된 기본형 평면과 확장형 평면 입력모델의 연간 단위면적당 1차 에너지 소요량을 Table 7.에 나타내었다. 그 결과, 연간 단위면적당 1차 에너지 소요량은 기본형의 경우, 최소 14%, 최대 29%, 평균 20% 에코2가 디자인빌더에 비해 높게 계산되었으며, 확장형은 최소 35%, 최대 43%, 평균 39% 에코2 계산 값이 높게나왔다.

Table 7. 
Primary energy consumption calculated with ECO2 and DesignBuilder (unit: kWh/㎡·yr)
Area
[㎡]
Heating Cooling Lighting Hot
water
Ventilation Total
ECO2 EST84 84 47.1 22.6 50.2 56.1 2.3 178.3
EST74 74 55.8 21.7 50.2 58.4 2.3 188.4
EST66 66 72.6 19.5 50.2 60.8 2.3 205.4
EET84 108 97.0 25.7 50.2 52.2 2.3 227.4
EET74 100 99.6 26.2 50.2 53.3 2.3 231.6
EET66 89 106.6 26.7 50.2 55.1 2.3 240.9
Design Builder DST84 84 35.5 23.3 50.0 44.7 2.3 155.8
DST74 74 36.0 23.0 50.6 45.3 2.1 157.0
DST66 66 35.1 23.5 51.9 44.5 2.1 157.1
DET84 108 37.6 33.3 50.2 44.9 2.4 168.3
DET74 100 38.2 33.5 50.1 41.6 2.0 165.4
DET66 89 37.0 34.2 50.1 44.8 2.2 168.3

1991년~2014년 까지 준공된 서울·경기 지역 아파트의 실제 연간 단위면적당 1차 에너지 소요량 분석에 따르면, 1991년~1995년까지 연간 단위면적당 1차 에너지 평균 사용량은 274.78 kWh/㎡·yr이며, 2008년~2012년까지 연간 단위면적당 1차 에너지 평균 사용량은 173.77 kWh/㎡·yr을 나타냈다 [13]. 본 논문의 시뮬레이션 결과 값 중 디자인빌더의 결과 값은 155.8kWh/㎡·yr~168.3kWh/㎡·yr으로 2008년~2012년까지의 실제 연간 단위면적당 1차 에너지 평균값과 비교해 보면 –3.1%(DST84)~ -10.3%(DET84·66)를 나타냈으며, 에코2의 결과 값은 178.3kWh/㎡·yr~240.9kWh/㎡·yr로 2.6%(EST84) ~ 38.6%(EET66)의 높은 차이를 나타냈다.

난방 연간 단위면적당 1차 에너지 소요량은 기본형의 경우, 최소 32%, 최대 106.%, 평균 65% 에코2가 디자인빌더 보다 높게 계산되었으며, 확장형은 최소 158%, 최대 188%, 평균 169% 에코2 계산 값이 높게 산출되어, 두 프로그램 간의 차이가 매우 높은 계산 값을 나타냈다.

냉방 연간 단위면적당 1차 에너지 소요량은 기본형의 경우, 최소 -3%, 최대 -17%, 평균 –9% 에코2가 낮게 계산되었으며, 확장형은 최소 –21%, 최대 -22%, 평균 -22% 에코2 계산 값이 디자인빌더 보다 낮게 계산되어 전체 연간 단위면적당 1차 에너지 소요량의 차이는 난방에 의해 결정됨을 확인할 수 있었다(Fig. 3.).


Fig. 3. 
Primary energy consumption of heating and cooling calculated with ECO2 and DesignBuilder

또한, 에코2 결과 값은 단위세대 면적이 작아질수록 난방부분의 연간 단위면적당 1차 에너지 소요량이 기본형 47.1~ 72.6kWh/㎡·yr, 확장형 97.0~106.6kWh/㎡·yr,로 크게 변화하였으나 디자인빌더에서는 기본형 35.5~36.0kWh/㎡·yr, 확장형 37.6~38.2 kWh/㎡·yr로 변화 폭이 작게 나타났다.

4.2. 기본형과 확장형 평면의 연간 단위면적당 1차 에너지 소요량 비교

기본형 입력모델과 확장형 입력모델의 연간 단위면적당 1차 에너지 소요량을 비교하여 Fig. 4.에 나타내었다. 결과에 의하면, 입력 모델 모두 확장 전 단위세대가 확장 후 단위세대보다 연간 단위면적당 1차 에너지 소요량이 낮게 계산되었다. 이는 기본형 평면의 발코니에 의한 온실 및 차폐 효과로 인한 요인으로 판단된다.


Fig. 4. 
Total primary energy consumption

전용면적 별 기본형 평면과 확장형 평면의 연간 단위면적당 1차 에너지 소요량을 에코2 계산 값에 의해 비교해보면, 기본형 EST84와 확장형 EET84는 확장형 EET84가 기본형 EST84 보다27.5% 큰 값을 보였으며, 기본형 EST74와 확장형 EET74는 EET74가 22.9% 큰 값을, EST66과 EET66은 EET66이 17.3% 높은 값을 나타냈다. 디자인빌더 계산 값에 의한 기본형 평면과 확장형 평면의 연간 단위면적당 1차 에너지 소요량을 비교해보면, 기본형 DST84와 확장형 DET84는 DET84가 8.0% 큰 값을 나타냈으며, DST74와 DET74는 DET74가 5.4% 크고, DST66과 DET66는 DET66이 7.1% 큰 값의 차이를 나타냈다.

따라서, 에코2는 확장형 평면이 기본형 평면에 비해 평균 22.6%의 증가율을 나타냈으며, 디자인빌더는 평균 6.8%의 증가율을 나타냈다.

에코2와 디자인빌더에 의해 계산된 기본형 평면과 확장형 평면의 난방 연간 단위면적당 1차 에너지 소요량을 바닥면적의 크기에 따라 비교하여 Fig. 5.에 나타내었다. 에코2 결과에 의하면, 전용면적 84㎡의 입력모델 EST84와 EET84는 EET84가 105.9% 큰 값의 차이를 보였으며, 전용면적 74㎡의 입력모델 EST74와 EET74는 EET74가 78.5% 큰 값을, 전용면적 66㎡의 EST66과 EET66은 EET66이 46.8% 높은 값을 나타냈다.


Fig. 5. 
Primary energy consumption for heating

디자인빌더 결과에 의하면, 전용면적 84㎡의 입력모델 DST84와 DET84는 DET84가 5.9% 큰 값을, 전용면적 74㎡의 입력모델 DST74와 DET74는 6.1%로 큰 값을, 전용면적 66㎡의 입력모델 DST66과 DET66는 DET66이 5.4% 큰 값의 차이를 나타냈다. 에코2는 확장형 평면이 기본형 평면에 비해 평균 77.1%의 증가율을 보였으며, 디자인빌더는 평균 5.8%의 증가율을 나타냈다. 홍희기 [14]에 따르면 84㎡ 평면을 기준으로 발코니 확장 시 난방에너지소요량이 12% 박효순 [15]은 10% 증가한다고 발표하였다. 본 논문의 난방 증가율이 선행 연구보다 낮은 이유는 각각 평가모델의 평면형태, 발코니 깊이, 구조체 및 창호 성능과 같은 입력모델 특성에 의한 상이함과 난방방식, 보일러 효율 실내 설정 온도와 같은 입력변수들의 차이 때문이라 판단된다.

기본형 평면과 확장형 평면의 냉방 연간 단위면적당 1차에너지 소요량을 바닥면적의 크기에 따라 비교하여 Fig. 6.에 나타내었다. 에코2 결과에 의하면, 전용면적 84㎡의 입력모델 EST84와 EET84는 EET84가 13.7% 큰 값의 차이를 보였으며, 전용면적 74㎡의 입력모델 EST74와 EET74는 EET74가 20.7% 큰 값을, 전용면적 66㎡의 입력모델 EST66과 EET66은 EET66이 36.9% 높은 값을 나타냈다.


Fig. 6. 
Primary energy consumption for cooling

디자인빌더 결과에 의하면, 전용면적 84㎡의 DST84와 DET84는 DET84가 42.9% 크며, 전용면적 74㎡의 DST74와 DET74는 DET74가 45.7%로 크고 전용면적 66㎡의 DST66과 DET66는 DET66이 45.5% 큰 값의 차이를 나타냈다.

에코2는 확장형 평면이 기본형 평면에 비해 평균 23.8%의 증가율을 나타냈으며, 난방과는 반대로 단위세대 면적이 작아질수록 증가율이 높아짐을 확인 할 수 있었다. 디자인빌더는 평균 44.7%로, 에코2 보다 높은 증가율을 나타냈다(Fig. 6.). 난방부하에 비해 냉방 부하가 큰 폭으로 증가한 것은 확장형 평면 여름철 일사에 의한 영향이 더 많은 것으로 판단된다 [16].


5. 결론

본 연구에서는 에코2와 디자인빌더 프로그램을 활용하여 공동 주택 단위세대의 기본형 평면과 확장형 평면의 연간 단위면적당 1차 에너지 소요량을 계산하여 두 평면 상호간의 에너지 성능을 비교 평가하였고, 이를 통해 에코2 프로그램의 개선점을 제시하였다. 그러나 시뮬레이터의 능숙도에 따라 큰 차이를 보이는 동적 프로그램은 실측값과의 비교를 통해 신뢰성과 정확성을 확인할 수 없는 한계가 있다. 이에 대한 검증은 추후 연구를 통해 진행 할 계획이다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.

(1) 정적 시뮬레이션을 사용하는 에코2와 동적 시뮬레이션을 사용하는 디자인빌더는 시뮬레이션 방법에서 근본적인 차이가 발생한다. 텍스트 입력 기반인 에코2에 비해 텍스트 입력 및 3D모델링을 병행하는 디자인빌더는 수시로 변화는 건물의 실내·외 요소들을 시간의 함수로 변화시켜 보다 정확한 값을 구할 수 있다.

(2) 입력모델의 연간 단위면적당 1차 에너지 소요량 계산 결과, 에코2가 디자인빌더에 비해 평균적으로 기본형 20%, 확장형 39% 높게 계산되었다. 난방 부분은 에코2 계산 값이 기본형 65%, 확장형 169% 높았고, 냉방 부분은 에코2 계산 값이 기본형 –9%, 확장형 –22% 낮게 계산되었다. 난방 부분 계산 값은 다른 부분의 계산 값보다 월등히 크게 계산되어서 난방에 의해 전체 연간 단위면적당 1차 에너지 소요량 값이 결정 되었다.

(3) 에코2 결과 값은 입력모델의 바닥 면적이 작아질수록 난방부분의 연간 단위면적당 1차 에너지 소요량이 기본형 47.1~72.6 kWh/㎡·yr, 확장형 97.0~106.6kWh/㎡·yr로 크게 변화하였으나 디자인빌더에서는 기본형 35.1~36.0kWh/㎡·yr, 확장형 37.0~38.2kWh/㎡·yr으로 변화 폭이 작게 나타났다. 이는 정적 시뮬레이션 기반을 갖고 있는 에코2 프로그램의 한계에 의해 외부 요인을 적절하게 반영하지 못하여 생긴 결과로 판단된다.

(4)이상에서와 같이 에코2에 의한 연간 단위면적당 1차 에너지 소요량 계산 값이 디자인빌더에 비해 큰 차이를 나타낸 또 다른 이유는 인접실에 대한 정확한 정보를 입력하지 못했기 때문이라 판단된다. 따라서 에코2 프로그램 사용 시 입력 존에 인접한 발코니와 다용도실, 홀과 같은 인접 실에 대한 벽체와 창의 열관류율 및 면적, HVAC등을 입력할 수 있도록 개선이 요구된다.

(5) 기본형 평면과 확장형 평면의 연간 단위면적당 1차 에너지 소요량을 비교해 보면 에코2 계산 값은 확장형 평면이 기본형 평면에 비해 평균 22.6% 증가율을 나타내었고, 디자인빌더는 확장형 평면이 평균 6.8% 증가되는 것으로 계산되어 확장형 평면이 기본형 평면보다 에너지 성능이 떨어지는 것으로 나타냈다. 이는 기본형의 경우 발코니 온실효과에 의한 난방 에너지 절감과 차양에 의한 냉방 에너지 절감 효과의 결과라 판단된다. 따라서 입주자들의 선호와 건설업체의 분양성 향상을 위해 시행되고 있는 공동주택 발코니 확장은 열환경 성능과 에너지 소비 절감 측면에서 세심한 재검토가 필요하다.


References
1. 석주헌 외1인, 주거용 건물에너지 소비 요인 분석을 통한 건물에너지 정책 방안 연구, 에너지경제연구원, 기본연구보고서 17-10, (2017), p1.Ju-heon Seok, A study on the energy policy of buildings by analyzing energy consumption factors of residential buildings, Korea Energy Economics Institute, Basic research report, (2017), p1.
2. 서원준 외1인, 건물 에너지 진단을 위한 시뮬레이션 적용 시 쟁점과 한계, 대한건축학회논문집, 28(1), 2012, Jan, p273.Won-Jun Suh, Issues and limitations on the use of a whole building simulation tool for energy diagnosis of a real-life building, JOURNAL OF THE ARCHITECTURAL INSTITUTE OF KOREA Planning & Design, KIEAE Journal, 28(1), 2012, Jan, p273.
3. 조정훈, 국내외 건축물 에너지 성능 평가 기준 및 평가툴에 관한 고찰, 건설기술/쌍용, 특집기획 Ⅱ - 국내외 제로에너지건축물 정책 및 동향, (2017), p23.Jeong-hun Jo, A Study on Evaluation Criteria and Evaluation Tool for Energy Performance of internal and external Building, Construction technique/Ssangyong, special project Ⅱ - Zero Energy Building Policies and Trends of internal and external Building, (2017), p23.
4. 윤성환, 기존 건축물을 위한 x-Ray 개념의 에너지 모델 작성과 평가, 대한건축학회 논문집 – 계획계, 30, 2014, Jan, p236.Seong-Hwan Yoon, x-Ray Approach to Develop Energy Model for Existing Buildings, JOURNAL OF THE ARCHITECTURAL INSTITUTE OF KOREA Planning & Design, 30, 2014, Jan, p236.
5. 홍희기 외1, 건물의 동적 열에너지 해석 및 LCC분석, 한국설비기술협회, 201, (2001), p46.Hi-ki Hong, Dynamic heat energy analysis and LOC analysis of buildings, Korea Association of Air Conditioning Refrigeration and Sanitary Engineers, 201, (2001), p46.
6. 오세민 외1, ISO 13790의 Monthly Calculation Method와 동적 에너지 해석 프로그램 비교, 한국건축친환경설비학회, 한국건축친환경설비학회 학술발표대회 논문집, 2011, Oct, p141.Se-Min Oh, Comparison of ISO 13790 Monthly Calculation Method with Dynamic Energy Simulation, KIAEBS, 2011, Oct, p141.
7. 최현융, ISO 13790 월간계산법 냉난방부하 유효계수 국내 사무소 건물 적용 타당성 연구, 한국건축친환경설비학회, 7(2), (2013), p127.Hyun-Woong Choi, Applicability of Utilisation Factors in ISO 13790 Monthly Method Load Calculation for Office Building in Korean context, KIAEBS, 7(2), (2013), p127.
8. 김창성, ECO2 프로그램을 이용한 공동주택의 단위세대 평면 형태에 따른 에너지 효율 평가, 한국생태환경건축학회 논문집, 15(5), (2015), p90.Chang-Sung Kim, The Influence of Unit Plan Shapes to the Energy Efficiency of Collective Housing Simulated by ECO2 Software, KIEAE Journal, 15(5), (2015), p90.
9. DesignBuilder, “DesignBuilderv5.4”, https://www.designbuilder.co.uk 2018.07.
10. 김석우, 에너지 시뮬레이션 기술 동향, 대한설비공학회 학술발표대회논문집, 43(5), (2014), p30.Suh-goo Kim, Energy simulation technology trend, International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration, 43(5), (2014), p30.
11. 김희강, ISO 13790 기반의 준정상해석툴과 동적해석툴의 기상데이터에 의한 해석 결과 비교, 한국건축친환경설비학회 논문집, p279.Hee-Gang Kim, Comparison of Analysis Results between Quasi-steady-state Method Based on ISO 13790 and Dynamic Method Using Weather Data, KIAEBS, 7, (2013), p279.
12. 건물에너지평가프로그램(ECO2) 평가자 매뉴얼, 한국건설기술연구원, 2013, Sep.Building energy evaluation program(ECO2) manual, KICT, 2013, Sep.
13. 최석두 외1, 최근 아파트 에너지 사용량 특성과 요인 분석, 한국생태환경건축학회 논문집, 16(6), 2016, Dec, p147.Sok-Doo Choi, An Analysis on Characteritics and Causes of Energy Usage of Contemporary Apartment Houses, KIEAE Journal, 16(6), p147.
14. 홍희기, 천문학적인 에너지가 새나가는 발코니 확장, 설비저널, 34(12), (2005), p46-49.Enlarged Balcony with astronomical energy, International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration, 34(12), (2005), p46-49.
15. 박효순, 공동주택의 발코니개조가 건물에너지효율등급에 미치는 영향에 관한 연구, 대한건축학회논문집, 22(3), (2006), p298-299.Hyo-Soon, Effect of Building Energy Rating on the Balcony Remodeling in Apartment, JOURNAL OF THE ARCHITECTURAL INSTITUTE OF KOREA, 22(3), (2006), p298-299.
16. 윤종호 외3, 공동주택 세대내 발코니 유형별 창호의 냉난방 에너지 성능 분석 연구, 한국태양에너지학회논문집, 27(1), (2007), p87.Jong-Ho Yoon, A Study on the Energy Performance Evaluation of Window System with the Balcony Types of Apartments, KSES, 27(1), (2007), p88.