오피스 빌딩의 보이드 공간 유형에 따른 냉난방 EUI 최적화 : 중, 대규모 오피스 빌딩을 중심으로

1.1. 연구의 배경 및 목적

탄소 중립을 위해 세계적으로 에너지 절약에 대한 관심이 높아지고 있으며, ZEB 인증, 에너지 절약 계획서 등 국내에서도 다양한 현황을 살펴볼 수 있다. 그에 따라 국내외에서 건축물의 내외부 요소인 용도별 실 배치, 코어 위치, 아트리움 형태, 외피 형상, 주변 환경에 따른 에너지의 성능을 분석한 연구가 진행된 바 있다. 그중에서도 최근 공간의 개방성과 연결성을 강화하며, 채광 및 환기 등 환경적 요소를 개선하기 위해 보이드 및 아트리움 공간을 많이 사용하고 있으나, 아트리움에 비해 보이드 공간의 위치 및 형태에 따른 냉난방 에너지에 관한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 오피스 빌딩의 내부 구성 요소 중 보이드 공간의 형태 및 위치 유형에 따른 냉난방 에너지를 분석하여 최적 유형을 찾는 것이다. 이를 통해 다양한 보이드 유형의 냉난방 성능 차이를 정량적으로 비교·평가하고, 에너지 절약 효과를 명확히 도출하고자 한다.

1.2. 연구의 방법 및 범위

분석 대상 건물의 규모는 미국 에너지부(Department of Energy, DOE)에서 제시하는 오피스 빌딩의 표준 규모를 참고하여 규모를 설정하며, 평면을 기준으로 그리드를 설정하여 보이드 공간의 형태 및 위치 변화에 따른 건축물의 EUI를 계산한다[1]. 본 연구에서 EUI (End Use Intensity) 단위를 사용함은 시뮬레이션으로 계산한 최종 에너지 지표가 EUI임을 반영하기 위함이다. EUI는 End Use Intensity로, 용도별 에너지 사용량을 면적으로 나눈 값이며, 냉방, 난방, 조명 등 개별 용도별로 분리된다. EnergyStar는 미국 환경보호청(Environmental Protection Agency, EPA)이 운영하는 에너지 효율 인증 프로그램으로, EUI를 Energy Use Intensity로 표기한다[2]. 이는 건물의 연간 총 에너지 소비량을 건물의 규모에 대비한 값으로 나타낸다. Rhino Grasshopper의 에너지 계산 플러그인인 Honeybee에서는 이를 Total End Use Intensity로 표기하며, EnergyStar의 정의와 동일하다[3]. EUI는 건축물의 에너지 소비를 면적 단위로 정규화한 값으로, 다양한 변수에 대한 시뮬레이션 결과를 직관적으로 평가하고 비교할 수 있는 지표로 활용된다. 따라서 본 논문에서는 End Use Intensity를 기준으로 에너지 도출 단위(kWh/m²)로 사용한다.

건축물의 모델링과 냉난방 에너지 분석 과정에 사용한 프로그램의 기능 및 상세버전은 Table 1.과 같다. Rhino Grasshopper의 플러그인 툴인 Honeybee와 Ladybug를 사용하여 건물 에너지 모델링 및 시뮬레이션으로 건축물의 냉난방 EUI를 계산한다. 또한 동일한 유형 내 위치 변화에 대한 시뮬레이션을 일괄적으로 수행하기 위해 Colibri를 사용한다.

Table 1.

Program function and _version

2.1. 보이드의 개념 및 역할

서희선(2023)은 보이드의 사전적 정의를 빈 공간, 공허이며, 이를 건축물에 적용하면 벽, 바닥, 천장과 같은 표면 사이 비워진 공간으로 한다, 또한 오피스 빌딩은 20세기 중 후반에서 현대로 넘어오며 공간의 기능이 개인 혹은 팀 업무의 방식과 칸으로 구획된 공간에서 오픈 형식으로 변화하고 있으며, 적절한 보이드 공간의 설계로 더 입체적인 공간을 만들어 유동적이고 복합적인 기능을 가질 수 있다[4]. 기존 논문으로 해석한 보이드의 의미는 Table 2.와 같다[5,6].

Table 2.

Analysis void definition

이에 따라 본 연구에서는 오피스 빌딩의 구성 요소 중 보이드 공간을 단순한 빈 공간 이상의 복합적인 의미를 가지는 공간으로 해석하여, 보이드 공간의 비율과 위치에 따라 건축물 EUI의 변화에 대한 분석을 진행한다.

2.2. 보이드 유형 설정을 위한 이론 고찰

보이드 유형에 따른 냉난방 EUI 분석을 위한 오피스 빌딩에서 변수 요소 중 하나인 보이드 면적 비율을 우선 설정한다. 기존 진행된 논문에서 사용한 보이드 및 아트리움 공간의 면적 비율을 참고하였으며, 상세한 비율은 Table 3.과 같다.

Table 3.

Void Area Ratio

C.O.Iroham (2022)은 보이드 공간의 평균 면적을 12%로 산출하였으며, 공도영(2024)는 건축물 내 보이드 공간 및 아트리움 공간 설계 시 적용 가능한 보이드 비율은 국내 테헤란로의 오피스 빌딩을 기준으로 최소 0.35%, 최대 48.04%로, 해외를 기준으로 최소 6.3%에서 최대 75.6%로 검토하였다[6,7]. A. Momenaei (2025)는 5%에서 20%까지 5%씩 늘려가며 발코니 형태를 디자인하였다. 보이드 면적의 다양한 범위 내에서 보이드 공간의 실 용도에 따른 면적 비율과 국내 오피스 빌딩 내 보이드 공간 계획에 규모적 현실성을 고려하여 보이드 공간의 면적 비율은 5%, 10%, 15%, 20%로 설정하였다[8].

다음은 보이드 유형의 위치에 따른 분류로 수평과 수직적 배치 유형으로 나눌 수 있으며, 이에 따른 상세한 유형 구분은 다음 Table 4. 와 같다[9,11,12]. 강다은 외(2023)는 아트리움 공간을 내포형, 전면형, 코너형, 사이 공간형, 측면형의 5가지의 수평적 요소와 정형, 돌출형, 굴곡형, 곡선형의 4가지 수직적 요소로 구분하였으며[10], 서희선(2023)은 내포형, 내부 관입형, 외부 관입형, 내부 관통형, 외부 관통형, 포위형, 반포 위형의 7가지 수평 배치 유형과 하부형, 중부형, 상부형, 관통형의 4가지 수직 배치 유형으로 구분하였다[4]. 본 연구에서는 각 건물 내 배치 가능한 보이드 유형을 모두 고려하며, 이에 따라 상세한 유형은 수평적 요소의 내포형, 내부 및 외부 관입형, 내부 관통 통로형, 외부 관통형, 수직적 요소에서는 하부형, 중부형, 상부형, 관통형으로 설정한다.

Table 4.

Void typology

최종적으로 고려할 요소는 보이드의 경계 요소이다. 보이드 공간의 경우 인접 공간과의 경계를 대체적으로 Glazing Wall 또는 Open Wall을 사용하며 두 유형의 상세한 이미지와 유형에 따른 기능의 분류는 다음 Table 5.와 같다[13~16].

Table 5.

Glazing wall and open wall

Glazing Wall은 보이드와 실내를 유리벽으로 분리해 공기·열 교환을 최소화하여 외기 변화의 영향을 감소시킨다. 반면 Open Wall은 난간으로만 구분되어 공기·열 교환이 자유로워 냉난방 부하 증가가 발생할 수 있다. 이러한 구조적 차이는 건물 에너지에 직접적인 영향을 주므로 설계·에너지 모델링 시 별도로 고려해야 한다.

복합상업시설은 공간 개방성과 수직 동선 보완을 위해 저층부에 Open Wall 형태의 오픈 공간을 계획하는 경우가 많다. 그러나 오피스 빌딩은 업무공간 중심으로 구획이 중요해 상대적으로 폐쇄형 공간 비중이 높다. 본 연구에서는 공용 보이드뿐만 아니라 업무 공간의 에너지 효율성을 고려해야 하므로 시각적 개방성을 유지하면서도 음향·공기 조절이 가능한 Glazing Wall을 경계로 설정한다. 시뮬레이션에서 설정한 Glazing Wall은 보이드 공간을 전체적으로 덮고있는 유리벽 형태로 구성하여 별도의 공조 존으로 설정하며, 사용된 유리의 종류는 HB 프로그램에 내장된 Constructions 중 Simple Glazing Skylight U-Value 1.8, SHGC 0.77인 유리를 사용한다.

3.1. 시뮬레이션을 위한 기본 모델 작성

기본모델 작성을 위한 상세한 표준 유형은 미국 에너지부(U.S. Department of Energy, DOE)와 국립재생에너지연구소(National Renewable Energy Laboratory, NREL)에서 제공한 Commercial Reference Building Models of the National Building Stock (2011)에서 제시하는 오피스 빌딩의 표준 규모(p.19)를 참고하여 시뮬레이션 대상 건축물의 규모를 지정한다[17]. Table 6.에 제시된 오피스 빌딩의 규모별 분류를 바탕으로 하여 보이드 공간 유형 배치 시뮬레이션에 사용할 기본 모델을 설정한다. 보이드 공간의 정의 상 2개 층 이상 바닥 또는 천장이 비어있으며 연결되어야 하므로 표준 유형 중 소규모 오피스는 설정 층수가 1개 층임에 시뮬레이션 모델에서 제외하여, 중규모와 대규모 오피스 두 유형만을 대상으로 한다.

Table 6.

DOE office building form assignments

Table 7.은 분석 대상 건축물의 베이스 모델 정보와 Rhino 및 Grasshopper 프로그램을 사용하여 분석 대상 오피스 빌딩을 모델링 하여 3D로 나타낸 것이다. 영국 강구조 협회(BCSA)와 Tata Steel에서 운영하는 SteelConstruction.info의 설계 가이드(Concept design, n.d.)에 따르면, 오피스 빌딩 구조 설계 시 기둥 간격은 5.4m에서 7m 사이로 제안된다[18]. 국내의 일반적 건축 계획에 따르면 구조별 일반적인 기둥 간격은 철근콘크리트 구조의 경우 5m~6m로 철골철근콘크리트구조의 경우 6m~7m를 기준으로 한다. 따라서 본 연구에서는 해당 내용을 참고하여 기둥 간격을 6m로 설정하여 보이드를 위치시킬 그리드 간격 역시 가로·세로 6m의 간격을 적용한다. 그에 따라 각 건물의 장단변 길이 또한 6m의 정수 배로 하며 DOE 표준 유형 조건을 만족하기 위해, 중규모 오피스는 장변 54m, 단변 36m로 그리드 공간 9×6으로, 대규모 오피스는 장변 72m, 단변 48m로 그리드 공간 12×8로 설정한다. 또한 기본 모델에서 열관류율은 건축물의 에너지 절약 설계기준의 중부 2지역 기준을 따라, 기상 데이터는 서울로 설정하며, 1개 층 층고는 4m이다. 모든 모델은 분석의 일관성 확보를 위해 동일한 구조 및 외피 성능 조건을 기반으로 설정하며, 보이드 위치 및 형태 변경에 따른 영향을 정량적으로 비교할 수 있도록 한다.

Table 7.

Base model

중규모 오피스 빌딩에서는 중심 코어와 편심 코어를 함께 사용하는 복합 코어 형태가 흔히 나타나며, 대규모 오피스 빌딩에서는 주로 중심 코어 형태가 적용되는 것으로 분석된다. 또한, ASHRAE Handbook 2019 (p.3.5)에 따르면 고층 오피스 빌딩의 경우 수직 설비 샤프트의 집중 배치를 위해 대체로 중심 코어가 사용된다고 언급하고 있다[19]. 이에 본 연구에서는 코어 형태를 중심 코어로 고정하여 분석한다. Im, New, and Bae (2019)에서 코어 면적을 소규모 오피스(9%), 중규모 오피스(10.4%)로 제시하며, 시뮬레이션의 편의성을 위해 그리드 개수를 기준으로 코어 면적을 설정한다[20]. 이에 따라 중규모 오피스는 11.11%, 대규모 오피스는 7.41%의 비율로 적용하였다. 총 연면적에서 해당 보이드 면적을 각각 계산하여 그리드 크기의 배수에 맞게 1% 오차 내 보이드 공간으로 지정할 셀 개수를 산정한다. 중규모 오피스에서는 5%(8개), 10%(16개), 15%(24개), 20%(32개)이며, 대규모 오피스에서는 각각 5%(60개), 10%(120개), 15%(180개), 20%(240개)이다. 각 건축물 유형의 층수 내에서 할당된 셀 개수가 정수로 나뉠 수 있는 층수로 제한하며, 이를 바탕으로 각 층별 분포에 따른 기준 층 보이드 셀 개수를 도출한다.

보이드 공간 배치는 장방형 및 정방형의 형태로만 지정하며, 각 유형의 기본 형태를 평면에서 수평이동, 단면에서 수직이동하며 보이드 공간의 위치를 이동시킨다. 이동하며 보이드 공간의 위치가 중심 코어와 중첩되는 경우와 건축물 외벽 경계선을 넘는 경우는 그리드 영역에서 제외하여 지정 범위 내에만 위치할 수 있도록 설정한다. Table 8.은 그에 따른 보이드 배치 불가 유형 조건 중 일부 예시이며, Table 9.와 Table 10.은 각 유형 별 세부 보이드 형태를 평면상의 그리드로 시각화하여 나타내었다. 각 건물 규모에 해당하는 보이드의 가로 세로 비율을 1×4, 2×2의 형태로 표시하며 옅은 회색으로 코어 위치, 짙은 회색으로 보이드의 위치를 나타내었다. 이와 같은 조건설정으로 보이드 공간의 합리적인 배치 범위를 확보하여 보이드의 위치 및형태에 따른 EUI 분석을 진행한다.

Table 8.

Options of excluded conditions in void placement

Table 9.

Options of Medium Office Void type

Table 10.

Options of large office void type

3.2. Grasshopper 알고리즘 구성

EUI 계산을 위한 Grasshopper 알고리즘은 Modeling부터 EUI Calculation까지 총 4단계로 구분하며, 각 과정별로 사용한 주요 컴포넌트는 Table 11.과 같다. 첫 번째인 Modeling 단계에서는 각 컴포넌트를 이용하여 분석 대상 오피스 빌딩의 전체적인 형태를 3D로 모델링하며 Curve와 Geo 컴포넌트로 직육면체 건물로 만들어 Face, Room, Model 순서로 EUI 계산을 위한 에너지 사용 공간으로 인식하게 한다. 두 번째 Input U-Value 단계에서는 각 컴포넌트에서 외벽, 바닥, 지붕, 창문에 대한 단열재 두께 및 벽체 재료 등을 입력하여 해당 벽체에 대한 열관류(U-value)율 설정한다. 세 번째 Void Space 단계에서는 전체 건물을 그리드로 나눠 보이드 공간으로 설정할 범위를 지정한다. 네 번째 EUI 계산 단계에서는 인식된 HB Model에서 기후데이터를 기반으로 하여 냉방, 난방, 조명 등 각각의 EUI와 총 EUI를 계산한다.

Table 11.

DOE office building form assignments

Table 12.는 알고리즘의 전체적인 흐름을 단계별로 구분하여 나타낸 로드맵이다. 첫 단계인 A-1. Building modeling에서는 Rhino에서 기본 Base Line을 설정한 뒤, Grasshopper내 Curve 및 Surface 컴포넌트를 통해 단층 건물을 생성하고, 이를 Linear Array를 이용해 다층 건축물로 확장하여 전체 형태를 3D로 모델링한다. A-2. Building Program을 설정 단계에서는 HB Building Programs 컴포넌트를 활용해 ASHRAE 90.1 2019 기준의 중규모 및 대규모 오피스 빌딩 유형을 적용하고, 코어 및 보이드 공간을 제외한 나머지 공간은 Closed Office 용도로 지정하여 건물의 기능적 특성을 부여한다. B. U-Value 입력에서는 에너지 절약 설계 기준에 따른 중부 2지역의 열관류율 기준 표를 참고하여 HB Opaque Material 컴포넌트에 각 벽체, 지붕, 바닥의 열전도율, 두께, 재료 특성 등을 입력해 열관류율을 산출하고, 창문은 HB Window Material 컴포넌트에 u-factor와 SHGC 값을 직접 입력하여 설정한다. C. Void Space 설정에서는 Boundary Surfaces, Divide Domain² 컴포넌트를 활용해 전체 건물을 격자형 그리드로 나누고, 그리드를 따라 위치 이동 시 건물의 외곽선 경계를 벗어나거나 중심 코어와 중첩되게 하는 그리드 영역을 Cull Pattern으로 제거한 후, 그리드의 중심점을 기준으로 설정하여 Number Slider로 보이드의 위치를 조정한다. D-1. EUI 계산에서는 건물 유형에 맞는 창면적비를 설정한 뒤, D-2. HB Model에서 입력한 데이터로 모델링 한 건물을 기반으로 분석 모델을 구성하고, LB Download Weather 컴포넌트를 통해 기후 데이터(EPW)를 지정한다. 이후 HB Model to OSM 컴포넌트를 통해 에너지 시뮬레이션을 수행하며, 기후 데이터는 OneBuilding에서 제공하는 EPW 파일을 사용한다[21]. 마지막으로, D-3. Collibri 컴포넌트를 활용해 보이드 공간의 위치를 조절하던 Number Slider를 변수로 설정하고 동일 형태 내 다양한 위치에 따른 유형들의 냉난방 EUI를 일괄적으로 계산하여 효율적인 비교 분석이 가능하도록 한다.

Table 12.

Overall grasshopper algorithm

4.1. 보이드 면적 비율에 따른 냉난방 EUI 분포

Fig. 1.은 각 Building Type에 따른 냉방 EUI 분포를 나타낸 그래프이다. 그래프에서 X축은 보이드의 면적 비율을, Y축은 EUI값을 나타낸다. 중규모의 Cooling EUI 분포는 보이드 10% 면적 비율에서 분포 폭이 가장 좁아 데이터값들이 집중된 반면, 15% 면적에서는 분포 폭이 상대적으로 넓어 변동성이 크다는 점을 알 수 있다. 이는 10% 면적에서 냉방 에너지 소비가 보다 일관되게 나타난다는 것을 의미한다. 반면 대규모는 전반적으로 모든 면적 비율에서 분포 폭이 고르게 유지되며, 특히 20% 면적에서 분포 폭이 가장 좁아 안정적인 유형으로 분석할 수 있다.

Fig. 1.

Cooling EUI

Fig. 2.는 난방 EUI의 분포를 나타낸 그래프이다. 대규모에서는 모든 면적 비율에서 분포 폭이 비교적 균일하게 유지되어 안정적인 특성을 보이는 반면, 중규모에서는 면적 비율이 증가할수록 이봉형 분포가 뚜렷해져 값들이 극단적으로 분리되는 경향이 나타났다. 이는 중규모에서 보이드 면적이 커질수록 난방 에너지 사용이 면적 변화에 더 크게 영향을 받는다는 것을 의미한다.

Fig. 2.

Heating EUI

4.2. 보이드 유형에 따른 냉난방 EUI 최대 최소 분석

본 연구에서는 냉난방 EUI의 이상치(outlier)를 분석하기 위해 Excel의 박스 플롯(Boxplot) 기능을 활용한다. 박스 플롯은 제1사분위 수(Q1)와 제3사분위 수(Q3)를 기준으로 사분위 범위(IQR, Interrquartile Range)를 계산하며, 일반적으로 Q1–1.5×IQR 보다 작거나 Q3 +1.5×IQR 보다 큰 값을 이상치로 간주한다.

Fig. 3.과 같이, 박스 플롯은 Q1과 Q3 사이 값을 박스로 나타내며, 이 구간에서 ±1.5×IQR 범위 내의 최솟값과 최댓값에 직선을 그려 표시한다. 이 범위를 벗어나는 값은 이상치로 판단되어 점 형태로 시각화된다. 데이터 마이닝 분야의 표준 참고서인 Outlier Analysis (Aggarwal, 2017)의 개념적 틀을 참고하여 ±1.5×IQR에 해당하는 이상치를 식별하고 분석에서 제외한다[22]. 제외된 사례는 대규모는 5% 면적 비율의 10×3에서 12개, 12×1에서 28개, 10% 면적 비율의 3×8에서 6개, 12×2에서 8개, 15% 면적 비율의 10×3에서 6개 유형이 각각 제외된다. 이에 따라 총 4,040개 유형에서 중규모에서 280개 유형 중 2개로 약 0.7%, 대규모에서 3,760개 유형 중 60개로 약 1.6%에 해당하는 유형이 분석에서 제외되었으며 이는 전체 유형 중 62개로 약 1.53%에 해당한다. 이후의 EUI 최대·최소 및 최적 유형 도출은 이상치를 제외한 중규모의 278개, 대규모의 3,700개 총 3,978개 데이터를 기반으로 수행한다. 이러한 이상치는 데이터 분포를 왜곡하여 분석 결과의 신뢰도를 저하시킬 수 있으며, Nascimento 외(2021)는 이상치 제거를 통해 데이터 신뢰성을 확보하고 모델 성능을 향상시켰다[23].

Fig. 3.

Large office boxplot

Table 13.은 유형별 냉난방 EUI의 최댓값, 최솟값, 평균값을 요약하여 냉난방 합계 EUI 차이를 5% 단위로 비교한 것이며, Table 14.는 전체 결과를 나타낸다. 보이드 유형은 층별 보이드 셀 수를 기준으로 내림차순 정렬하고, 동일한 셀 수 내에서는 인수 쌍의 앞자리 값을 기준으로 오름차순으로 정렬하였다. 중규모의 냉방 EUI는 5% 면적에서 최대 96.43kWh/m²(2×2유형), 최소 91.73kWh/m²(1×4유형)로 나타났고, 10% 면적에서는 최대 95.95kWh/m²(2×4유형), 최소 92.57kWh/m²(4×2유형)로 유사한 범위를 보인다. 15% 면적에서는 냉방 최대 102.58kWh/m²(2×6유형), 최소 80.76kWh/m²(2×6유형)로 변동 폭이 커지며, 20% 면적에서는 최대 99.16kWh/m², 최소 93.75kWh/m²로 나타난다. 난방 EUI는 면적 비율이 증가할수록 최댓값이 높아지는 것으로 분석되며 최대와 최소는 모두 15% 면적에서 최소 52.91kWh/m²(2×6유형), 최대 78.87kWh/m²(8×1유형)로 나타났다. 냉난방 EUI 모두 변동 폭이 가장 큰 면적 비율은 15%이며 이는 다른 면적 비율 유형에 비해 보이드 배치가 다양하기 때문으로 분석된다.

Table 13.

EUI comparison

Table 14.

Summary of EUI by void type

대규모의 냉방 EUI는 5% 면적에서 최대 52.64kWh/m²(10×3유형), 최소 40.38kWh/m²(12×1유형)로 시작해 15% 면적에서 최대 57.42kWh/m²(10×3유형), 최소 44.23kWh/m²(12×3유형)로 증가한다. 난방 EUI는 10% 면적에서 최대 44.28kWh/m²(10×1유형), 최소 30.05kWh/m²(12×2유형)로 가장 큰 편차를 보인다.

중규모에서 냉난방 합계 EUI의 최댓값과 최솟값은 각각 177.02kWhm²(15%, 8×1유형)와 148.57kWh/m²(10%, 2×6유형)였으며, 대규모에서는 최대 97.06kWh/m²(15%, 10×3유형), 최소 72.86kWh/m²(10%, 3×8유형)로 나타난다. 전체 유형에 대한 냉난방 합계 EUI 평균은 중규모에서 167.58kWh/m², 대규모에서는 86.37kWh/m²로 계산된다. 냉난방 합계 EUI 평균이 가장 높은 유형은 중규모의 15% 8×1유형, 대규모의 20% 10×2유형이었고, 가장 낮은 유형은 각각 중규모의 15% 2×6유형, 대규모의 15% 12×3유형으로 확인된다. 냉난방 합계 EUI에서 중규모의 20% 유형을 제외하고는 보이드의 면적 비율이 높아질수록 EUI 값도 커지는 경향으로 분석되었다. 중규모의 20% 유형은 다른 유형보다 면적이 커서 건물 내 보이드의 배치 가능 위치가 제한되기 때문에 상대적으로 편차가 적은 것으로 판단된다.

4.3. 보이드 유형에 따른 최적 유형 도출

본 연구에서는 각 건물 유형별로 냉·난방 EUI 합계의 평균값이 가장 낮은 유형을 보이드 공간 설계에 가장 효율적인 유형으로 판단하였으며, 해당 유형 내에서 가장 낮은 EUI 값을 나타내는 위치를 포함한 유형을 최적 유형으로 정의한다. 이 기준에 따라 도출된 최적 유형은 Table 15.와 같다.

Table 15.

Optimizing model

중규모 건물의 경우, 보이드 면적 비율별 최적안은 각각 5%에서 2×2 위치 16, 10%에서 4×2 위치 12, 15%에서 2×6 위치 6, 20%에서 8×2 위치 6으로 나타난다. 이를 M1~M4로 구분한다. 각 위치 번호는 해당 유형 내에서 보이드 공간의 배치 가능한 경우를 구분하기 위해 설정된 식별 번호로, 평면 기준 좌측 하단에서 우측 상단으로 수평 이동 순서를 우선 적용하고, 이후 층별 수직 방향으로 순차적으로 부여하였다. 이에 따라 M1과 M2는 남동 방향 외벽에 면한 최상층에서, M3는 동측 외벽에 인접하며 남북 방향 외벽과 면한 최상층에서, M4는 동서 방향 외벽과 면하며 북측 외벽과 인접한 위치에서 최적 안이 도출된다. 대규모 건물의 경우, 5%에서 12×1 위치 28, 10%에서 12×2 위치 12, 15%에서 12×3 위치 11, 20%에서 8×3 위치 16이 각각 최적 안으로 분석되며, 이를 Table 15.와 같이 L1~L4로 나타내었다. L1은 북측 외벽, L2는 남측 외벽과 인접하며 동·서 방향 외벽과 맞닿은 형태, L3는 북·동·서 외벽 모두와 접한 형태, L4는 북서 방향 외벽과 인접한 형태에서 최적 안이 도출된다.

중규모에서는 15% 보이드 면적 유형이 가장 낮은 냉난방 합계 EUI를 기록하며, 모든 최적 유형에서 보이드는 최상층을 포함하여 배치되는 경향을 보인다. 이는 건물 규모 특성상 보이드 공간이 주로 최상층, 최하층 또는 양 끝 층을 포함하는 형태로 위치하기 때문이다. 반면, 대규모는 보이드 면적 비율과 관계없이 장단변 길이의 차이가 크고 평면 배치 비율이 높은 유형이 최적 안으로 나타나며, 보이드의 수직 위치는 대부분 중간층에 분포한다. 최상층과 최하층을 포함하지 않는 보이드 배치는 외기와 접하는 면적이 작아져 냉난방 성능이 우수한 것으로 분석된다. 최적 유형별 냉난방 합계 EUI 평균을 전체 평균과 비교한 결과, 중규모의 M1~M4 유형은 각각 3.49%, 4.23%, 12.80%, 6.22% 낮은 수치를 기록하고, 대규모의 L1~L4 유형은 6.95%, 14.96%, 15.18%, 2.88% 낮은 수치를 보인다. 특히 대규모에서는 유형 간 성능 차이가 중규모보다 최대 32% 크게 나타나며, L3 유형이 15.18% 감소로 가장 큰 효과를 보인다. 형태적 측면에서, 대규모의 최적 유형들은 동서 방향으로 변이 긴 직사각형 평면 구조를 가지며, 보이드가 건물의 동서 방향의 중심부나 중층에 배치되어 에너지 성능 향상에 기여하는 것으로 나타난다. 이는 동서 방향으로 긴 평면 형태가 외기와 접하는 보이드 면적을 줄이고, 중층 배치가 상하층의 단열 효과를 극대화하여 냉난방 부하를 완화하기 때문이다. 반면, 중규모는 최대 3층 건물이기에 보이드가 자연스럽게 최상층이나 전 층에 걸쳐 배치되는 한계가 있어, 최상층 배치가 설계적 의도라기보다 층수 제약에 따른 결과로 판단된다. 또한, 중규모의 최적 유형에는 동서 방향뿐 아니라 남북 방향으로 긴 평면 형태도 포함되어 있어, 형태보다는 보이드 위치, 외기 접촉 정도 등이 냉난방 성능에 더 큰 영향을 미친 것으로 보인다.

따라서, 대규모에서는 보이드의 수평적 배치 형태와 중층 배치가 냉난방 성능 향상에 중요한 설계 요소로 작용하는 반면, 중규모는 층수 및 형태 영향이 제한적이므로, 보이드 면적 비율과 외기 접촉, 주변 공간 구성 등이 에너지 효율에 더 큰 영향을 미치는 것으로 분석된다.

4.4. 소결

보이드 공간은 시각적 개방감과 자연 환기·채광을 제공하여 냉난방 에너지에 영향을 미친다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 통해 면적 비율, 형태, 위치에 따른 EUI를 분석하고, 설계 단계에서 최적 보이드 유형을 도출하였다. 중·대규모 모두에서 보이드 특성에 따른 EUI 편차가 확인되었다. 중규모의 경우 냉방 EUI는 15% 면적에서 가장 큰 변동 폭을 보이며, 난방 EUI 역시 보이드 15%에서 최대와 최소 모두 나타난다. 대규모에서는 냉방 EUI가 보이드 면적 비율 증가에 따라 점진적으로 증가하며, 난방 EUI는 20% 면적에서 가장 큰 편차를 기록하였다. 세부적으로, 중규모의 경우 냉방 EUI는 80.76~102.58kWh/m², 난방 EUI는 48.19~78.81kWh/m², 냉난방 합계는 137.03~177.02kWh/m²의 범위를 보이며, 대규모는 냉방 EUI 34.43~57.56kWh/m², 난방 EUI 28.78~44.51kWh/m², 냉난방 합계는 63.86~97.37kWh/m²로 나타난다. 냉난방 합계 EUI 평균이 가장 낮게 나타나는 효율적인 유형은 중규모의 보이드 5%에서 2×2, 10%에서 4×2, 15%에서 2×6, 20%에서는 8×2유형이, 대규모는 각각 12×1, 12×2, 12×3, 8×3유형이 가장 효율적인 유형으로 도출되었다. 효율적인 유형 내 각 오피스 빌딩 유형마다 위치를 포함하여 4개씩 총 8개의 최적 유형을 도출하였다. 도출한 최적 유형의 특성을 분석하면 형태적 측면에서 대규모는 동서 방향으로 긴 직사각형 평면과 중층에 배치된 보이드가 냉난방 성능 향상에 중요한 역할을 한다. 이는 보이드가 외기와 접하는 면적을 줄이고 상하층의 단열 효과를 높여 에너지 부하를 완화하기 때문이다. 반면 저층인 중규모는 최적 유형의 보이드 공간이 주로 최상층에 위치하며, 평면 형태보다는 보이드 위치, 면적 비율, 외기 접촉 정도가 냉난방 효율에 더 큰 영향을 미친다. 특히 대규모에서는 수평으로 넓은 유형의 보이드 배치가 더욱 효과적인 것으로 분석된다.