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[ Research Article ]
The International Journal of The Korea Institute of Ecological Architecture and Environment - Vol. 21, No. 3, pp. 17-23
Abbreviation: J. Korea Inst. Ecol. Archit. And Environ.
ISSN: 2288-968X (Print) 2288-9698 (Online)
Print publication date 30 Jun 2021
Received 01 Apr 2021 Revised 12 May 2021 Accepted 17 May 2021
DOI: https://doi.org/10.12813/kieae.2021.21.3.017

그린리모델링 사전의사결정 지원도구 개발을 위한 공공건축물 유형별 표준모델 구축
최준우* ; 이종건**

Establishment of Standard Models According to Public Building Types for the Green-Remodeling Pre-Decision Making Supporting Tools
Jun-Woo Choi* ; Jong-Geon Lee**
*Manager, Division of New Business Dev. & Abroad Business, EAN Technology, Seoul, South Korea (cjw@eantec.co.kr)
**Corresponding author, Section Chief, Korea Land & Housing Corporation Green Remodeling Center, South Korea (leejg125@lh.or.kr)

ⓒ2021. KIEAE all rights reserved.

Abstract
Purpose:

The final purpose of this study is to minimize the cost and time required in the green remodeling decision making and further promote the green remodeling market, and in this work, a standard model for each type of public building was developed as a first step to develop judgement tools to support pre-decision making.

Method:

The standard model refers to a series of databases with pre-set input variables for each type of building in order to minimize existing complex energy simulation input variables and increase accessibility to non-specialists. The database was established using existing public building licensing data, building energy efficiency certification cases, legal standards, and related research.

Result:

Based on the standard model database, we will develop support tools for pre-decision making of green remodeling and develop a web-based system that can easily compare energy requirements before and after green remodeling improvement and calculate expected construction costs.


Keywords: Green Remodeling, Pre-Decision Making, Energy Consumption, Standard Model
키워드: 그린리모델링, 사전의사결정, 에너지소요량, 표준모델

1. 서론
1.1. 연구의 배경 및 목적

최근 국내외적인 기후위기 대응을 위해, 정부는 에너지 공급 · 산업 · 수송 · 건물 · 폐기물 등 다양한 분야를 대상으로 2050 장기저탄소발전전략(LEDS)과 2030 국가온실가스감축목표(NDC) 등 지속가능한 녹색사회 및 탄소중립 정책을 추진 중에 있다. 해당 정책 중 건물부분은 신축건축물과 기존건축물로 구분되어 규제 및 인센티브가 적용되며, 기존건축물의 경우 에너지절감 및 쾌적한 실내환경을 유도하는 그린리모델링사업이 중심적인 역할을 수행하고 있다.

이러한 그린리모델링사업의 효율적인 운영 및 시장 활성화를 위해서는, 그린리모델링사업을 실제로 수행하기 이전에, 예상되는 에너지소요량 절감량 및 공사비 등 의사결정에 핵심적으로 필요한 요소들에 대한 사전정보를 확보하는 것이 중요하다. 이러한 사전정보를 상대적으로 정확하게 획득하고 활용하기 위해서는 그린리모델링 결과에 따른 에너지 성능 및 경제성 분석을 전문적으로 수행할 수 있는 인력의 도움이 필요하며, 이를 위해서는 별도의 시간과 비용의 소모가 발생한다.

그러나 현재 그린리모델링의 사업의 경우, 전문적인 인력의 도움을 받기 이전에는 상대적으로 정확도가 떨어진다 할지라도 사업주체 스스로 간단하게 그린리모델링 개선전 · 후 에너지 성능 및 사업에 소모되는 비용 등을 분석할 수 있는 방법을 찾기 어렵다는 문제가 있다. 이에 효율적인 그린리모델링사업 운영 · 수행을 위해서는 사업주체 스스로가 그린리모델링 사전의사결정을 수행할 수 있도록 지원하는 도구 및 시스템이 필요하다. 이는 해당 단계에서 사업주체가 주어진 정보를 바탕으로 그린리모델링을 수행하는 것이 충분한 가치가 있다는 결정을 내릴 수 있다면, 전문적인 인력을 동반한 상세한 분석에 소모되는 부담을 감당 할 수 있을 것이라는 판단을 전제로 한다. 이것은 결과적으로 그린리모델링 시장 전체의 활성화로 이어지며, 곧 본 연구의 근본적인 목적이기도 하다.

이와 같은 사전의사결정수행을 지원하기 위한 도구 및 시스템을 개발하기 위한 첫 번째 단계로써, 표준모델의 구축이 필요하다. 표준모델이란 그린리모델링 개선전 · 후 효과를 분석하는 과정에서 개선전 모델을 의미하는 것으로, 에너지시뮬레이션 과정에서 수반되는 상세한 데이터 입력과정 없이 사용자가 분석하고자 하는 대상 건축물의 현 준공연도 및 창면적비 등 상대적으로 용이하게 또는 직관적으로 파악할 수 있는 요소들만 입력해도 에너지성능분석이 가능하도록 사전에 구축이 되어 있는 표준적 성격의 에너지 성능인자 데이터베이스이다.

이에 따라 본 연구에서는 그린리모델링 사전의사결정수행 지원도구 개발을 위한 선행연구로 상대적으로 데이터수집이 용이하며, 가정용 건물에 비해 온실가스의 배출비중 및 배출집약도가 높은(대한민국정부, 2020)[1] 기존 공공건축물의 표준모델을 구축하는 것을 목적으로 한다.

1.2. 연구의 방법 및 범위

비전문가도 사용가능한 그린리모델링 사전 의사결정 도구를 개발하기 위해서는 다음과 같은 요소들이 선행 개발되어야 한다.

· 유형에 따라 고정된 입력변수를 가지는 표준모델

· 표준모델별 에너지소요량 데이터베이스

· 표준모델별 에너지절감기술 적용방안(그린리모델링 시나리오)

· 그린리모델링 시나리오별 에너지소요량, 공사비 데이터베이스

본 연구에서는 그린리모델링 사전의사결정수행 지원도구 개발을 위해 기존 공공건축물의 표준모델 구축을 선행한다(Fig. 1.).


Fig. 1. 
Study range of the green-remodeling pre-decision making supporting system

이에 따라 연구는 다음과 같은 순서로 진행된다.

① 국내 공공건축물 인허가 데이터 수집 및 가공(2.1절)

② 공공건축물 유형설정(2.2절)

③ 유형별 에너지소요량 영향인자 도출(3.1절)

④ 유형별 영향인자 대푯값 설정(3.2절)

⑤ 유형별 표준모델 도출(4장)

1.3. 선행연구 고찰

기존 건축물 표준모델 관련 연구 중 에너지 및 친환경 관련 표준모델 구축 연구의 경우, 공동주택을 대상(박준영 외(2010)[2], 김정국 외(2016)[3])으로 하거나, 단위냉방부하 선정을 위한 표준모델(박두용 외(2019)[4]), 학교 교육시설 표준모델(정민의 외(2009)[5]) 구축 등 상대적으로 활용 및 용도범위가 좁은 표준모델 구축을 목적으로 한다.

이에 본 연구에서는 1개용도 건축물의 표준모델 구축이 아닌, 국내에서 수집 및 활용 가능한 공공건축물 데이터를 수집한 총 15개 공공건축물 유형별 표준모델 구축을 통해, 최종적으로 그린리모델링 수행범위, 에너지 및 공사비 절감 효과, 그린리모델링 기술정보 등을 제공하는 시스템을 개발하고자 한다.


2. 건축물 유형에 따른 표준모델 분류
2.1. 데이터 수집 및 가공

본 연구에서는 건축물 유형에 따라 표준모델 분류체계를 설정하기 위해 국가 통계로 사용되는 공공건축물 표제부 인허가 데이터베이스를 활용하였다. 데이터 수집 및 가공은 다음과 같은 과정을 통해 진행되었다.

· (1단계) 국내 공공건축물 인허가 데이터 수집(268,596건)

· (2단계) 기초 데이터 누락 건 및 집합건축물 제외(100,303건)

- 소유 구분, 연면적, 층수 등 기초 데이터가 누락된 건 제외

- 집합건축물을 제외한 일반건축물을 분석 대상으로 선정

(집합건축물의 경우 동별 정보 구분 불가)

· (3단계) 소규모 및 상세 데이터 누락 건 제외(47,601건)

- 연면적 50㎡ 미만, 층수 0, 사용승인일, 허가일, 허가용도 누락, 군사시설 등 제외

2.2. 공공건축물 유형설정

가공이 완료된 데이터를 바탕으로, 공공건축물의 주용도에 따른 세부용도를 총 15개 유형으로 재설정하였다(Table 1.). 주용도 중 교육연구시설 · 업무시설 · 문화 및 집회시설은 상대적으로 연면적 분포가 다양하고, 표본수가 많기 때문에 규모에 따라 대규모 · 중규모 · 소규모로 구분하였다.

Table 1. 
Classification system of public buildings
Main Use Detailed Use Total Area(㎡) Sample Count
Education and research facilities Elementary, middle and high school 1,000~94,000 11,415
University 1,000~59,000 800
Library 100~43,000 571
Dormitory 100~32,000 441
Normal(large) 1,000~ 5,518
Normal(mid) 300~1,000 5,518
Normal(small) 50~300 5,519
Class 1 neighborhood living facilities Community center 50~5,000 1,764
Police box 50~2,000 2,201
Business 50~1,000 5,573
Business facilities Large 4,000~ 1,490
Mid 2,000~4,000 1,490
Small 1,000~2,000 1,491
Facilities for culture activities and assembly Large 500~ 1,905
Small 50~500 1,905


3. 공공건축물 유형별 에너지 영향인자 정의
3.1. 유형별 에너지소요량 영향인자 도출

공공건축물 유형별 에너지소요량 영향인자 선정을 위해 관련 문헌(김혜진, 서동현(2018)[6], 정영선 외(2014)[7], 이현우(2008)[8], 건설기술연구원(2016)[9], 에너지경제연구원(2016, 2017)[10-11]) 분석 및 전문가 자문을 통하여 표준모델 정의에 필요한 최종 인자를 선정하였다(Table 2.).

Table 2. 
Energy factor selection for public buildings
Factor Literature Analysis Expert's Advice Final Selection
Building use
Total area
Floor area - -
Region
Completion year
Direction
Floors(ground/base)
Floor height - -
Ceiling height
W/D Ratio
Air conditioning area - -
Exterior wall Thermal Transmittance
Composition - -
Roof Thermal Transmittance
Composition - -
Floor Thermal Transmittance
Composition - -
Window Thermal Transmittance
Area Ratio
Glass type - -
SHGC -
Infiltration
Heating facility Type
Capacity
Efficiency
Cooling facility Type
Capacity
Efficiency
Hot water facility Type
Capacity
Air conditioning facility - -
Lighting density
Renewable energy facility -
Operating schedule - -

문헌 분석을 통해 에너지 영향인자를 도출한 후 전문가 자문을 실시하여 창호 SHGC와 신재생설비 또한 에너지소요량에 중요한 영향을 미치는 인자로 판단하여 최종 인자로 선정하였다. 최종적으로 선정된 인자는 다음과 같다.

① 건축부문 14개 영향인자: 연면적, 지역, 인허가연도, 방위, 층수, 반자높이, 장단변비, 창면적비, 외벽의 열관류율, 지붕의 열관류율, 바닥의 열관류율, 창호의 열관류율, SHGC, 침기율

② 기계설비부문 8개 영향인자: 난방설비 종류 · 용량 · 효율, 냉방설비 종류 · 용량 · 효율, 급탕설비 종류 · 용량

③ 전기설비부문 1개 영향인자: 조명밀도

④ 신재생부문 1개 영향인자: 신재생 기기

3.2. 공공건축물 유형별 영향인자 대푯값 설정

표준모델을 정의하기 위해 공공건축물 15개 유형별 24개 영향인자에 대한 대푯값을 설정하였다. 대푯값 설정을 위해, 다양한 문헌(건축물 인허가 데이터베이스, 현장 실측, 연도별 열관류율 기준, 건축물 에너지효율등급 인증 사례, 그린리모델링 사례, 기존 건축물 설계 사례, 기계설비설계 가이드라인, 건축물 에너지효율등급 인증 평가 지침, 친환경주택의 건설기준 및 성능평가 지침 등)을 활용하였다.

1) 유형별 연면적, 층수, 반자높이, 지역, 인허가연도, 방위 대푯값 설정

인허가 데이터베이스를 기초로 연면적 · 층수(지상/지하) · 반자높이의 경우 평균값을 대푯값으로 사용하였으며, 지역 · 인허가연도 · 방위의 경우 최빈값을 대푯값으로 사용하였다. 교육연구시설 – 초중고에 대한 연면적, 층수, 준공년도, 지역의 대푯값 및 설정 근거 예시는 Table 3.과 같다.

Table 3. 
Representative value of Education and research facilities – Elementary, middle and high school (Total area, Floors, Completion year, Region)
Factor Representative Value Source
Total area 5,319㎡ License DB(average)
Region Gyeonggi-do License DB(mode)
Completion year 1995 License DB(mode)
Direction South License DB(mode)
Floors(ground/base) 3/0 License DB(average)
Ceiling height 2.6m License DB(average)

2) 장단변비, 창면적비 대푯값 설정

장단변비 및 창면적비의 대푯값은 건축물 에너지 효율등급 인증 컨설팅 사례 조사(Fig. 2.)를 통한 평균값으로 선정하였다. 건축물의 용도 및 규모 등에 따라 외피정보를 분류한 뒤, 평균 장단변비 및 창면적비를 산정하였다.


Fig. 2. 
Example of energy efficiency rating consulting

3) 외피 열관류율, SHGC, 침기율 대푯값 설정

외피 열관류율 및 SHGC의 대푯값은 인허가연도를 기준으로 해당 연도의 부위별 법적기준(Table 4.)을 적용하였다. 법적기준의 판단에는 건축법시행규칙, 건축물의 설비기준등에 관한 규칙, 건축물의 에너지절약설계기준[12]을 참조하였다.

Table 4. 
Legal standards of Thernal transmittance and SHGC by year
Year 1980 1987 2001 2009
Thermal Transmittance (W/㎡K) Exterior wall 2.093 0.582 0.582 0.47
Roof 1.047 0.582 0.407 0.29
Floor(direct) 1.745 0.582 0.582 0.41
Floor(indirect) - - - 0.58
Window 2.559 3.489 3.373 3.4
SHGC 0.744 0.744 0.688 0.688

침기율의 경우 현재 건축물 에너지효율등급 인증 평가지침[13]에 따른 수치를 적용하여 외기에 직접면한 개구부(창 및 분)이 있는 경우 1.5ACH를 적용하였다.

4) 기계설비, 전기설비, 신재생설비 대푯값 설정

에너지절약계획서, 건축물에너지효율등급 인증 사례, 공공건축물 그린리모델링 사례(Table 5.) 분석을 통해 설비 종류를 선정하였으며, 분야별로 선정된 기술요소는 다음과 같다.

Table 5. 
Facilities of sample buildings
Num Heating and Cooling Hot Water Lighting Renewable
1 EHP - Fluorescent -
2 EHP Electric Fluorescent, LED -
3 EHP Gas boiler LED -
4 Gas boiler, PAC Electric LED Photovoltaic
5 Oil Boiler, EHP Oil Boiler LED Photovoltaic
6 Gas boiler, PAC - Fluorescent, LED -
7 Absorption, EHP Gas boiler Fluorescent, LED Photovoltaic
8 Absorption, EHP Gas boiler Fluorescent, LED Photovoltaic
9 Absorption Gas boiler Fluorescent, LED -
10 EHP Electric Fluorescent -
11 EHP Electric Fluorescent -
12 Absorption, EHP Electric Fluorescent, LED -
13 EHP Electric Fluorescent, LED -
14 EHP Electric Fluorescent, LED -
15 EHP Gas boiler Fluorescent, LED Photovoltaic
16 EHP Electric Fluorescent -
17 EHP Gas boiler Fluorescent, LED -
18 Absorption Gas boiler Fluorescent, LED Photovoltaic/Solar heat
19 EHP Electric Fluorescent, LED -
20 EHP Electric Fluorescent, LED -
21 PAC Gas boiler Fluorescent, LED -
22 Absorption, EHP Electric Fluorescent, LED -
23 Gas boiler, EHP Gas boiler Fluorescent, LED -
24 Absorption, EHP Gas boiler LED -
25 Absorption Gas boiler LED -
26 Absorption Gas boiler LED Photovoltaic
27 GHP Electric Fluorescent, LED -
28 EHP Electric Fluorescent, LED -
29 EHP, Gas Heater Electric Fluorescent, LED Photovoltaic
30 Gas boiler, EHP Gas boiler LED Photovoltaic
31 Absorption Gas boiler Fluorescent, LED Solar heat
32 Absorption, EHP Electric Fluorescent, LED Photovoltaic
33 Gas boiler, EHP Electric LED -
34 Absorption, EHP, GHP Electric Fluorescent, LED -

① 냉난방설비: EHP 또는 흡수식냉온수기

② 급탕설비: 가스보일러 또는 전기온수기

③ 조명설비: 형광등 또는 LED

④ 신재생설비: 태양광

기계설비 용량의 경우 기계설계 가이드북[14]에 따라 연면적 1㎡당 100kcal/h를 적용하였으며 용도별 적용용량은 Table 6.과 같다.

Table 6. 
Type and capacity of heating and cooling facilities
Main Use Detailed Use Type Capacity (kW)
Education and research facilities Elementary, middle and high school EHP 573.25
University EHP or Absorption 686.51
Library EHP or Absorption 375
Dormitory EHP or Absorption 425.72
Normal(large) EHP or Absorption 473
Normal(mid) EHP or Absorption 74.04
Normal(small) EHP 16.73
Class 1 neighborhood living facilities Community center EHP or Absorption 103.83
Police box EHP 29.63
Business EHP 39.37
Business facilities Large size EHP or Absorption 1,274.85
Mid size EHP or Absorption 298.31
Small size EHP 159.7
Facilities for culture activities and assembly Large size EHP or Absorption 529.3
Small size EHP 21.57

급탕기기 용량은 기계설비설계 가이드북의 사용 인원수에 따른 용량 산정방식을 채택하였으며, 중앙공급 방식의 경우는 저탕조의 용량도 함께 산정하였다(Table 7.).

Table 7. 
Type and capacity of hot water facilities
Main Use Detailed Use Type Capacity (kW) Tank (L)
Education and research facilities Elementary, middle and high school Gas boiler or Electric water heater 70 100
University Gas boiler or Electric water heater 84 1,300
Library Gas boiler or Electric water heater 44 700
Dormitory Gas boiler or Electric water heater 50 800
Normal(large) Gas boiler or Electric water heater 54 900
Normal(mid) Gas boiler or Electric water heater 9 200
Normal(small) Gas boiler or Electric water heater 2 100
Class 1 neighborhood living facilities Community center Gas boiler or Electric water heater 12 200
Police box Gas boiler or Electric water heater 4 100
Business Gas boiler or Electric water heater 5 100
Business facilities Large size Gas boiler or Electric water heater 149 2,700
Mid size Gas boiler or Electric water heater 36 600
Small size Gas boiler or Electric water heater 19 300
Facilities for culture activities and assembly Large size Gas boiler or Electric water heater 68 1,100
Small size Gas boiler or Electric water heater 3 100

유형별로 흡수식냉온수기를 사용하는 경우, 건물 규모에 따라 실제 판매되는 순환펌프 사례를 조사하여 냉온수 순환펌프 성능(양정, 유량, 동력), 냉각수 순환펌프 성능(양정, 유량, 동력), 급탕순환폄프 성능(동력)을 선정하였다(Table 8.).

Table 8. 
Specification of circulation pump
Main Use Detailed Use Circulation Pump
Cold/Hot Water Cooling Water Hot Water
Flow (LPM) Head (m) Power (kW) Flow (LPM) Head (m) Power (kW) Power (kW)
Education and research facilities Elementary,  middle and  high school - - - - - - 500
University 1,968 30 18.5 2,952 36 30.0 500
Library 1,075 18 7.5 1,613 24 11.0 500
Dormitory 1,220 30 15.0 1,831 36 22.0 500
Normal (large) 1,356 18 7.8 2,034 18 11.0 500
Normal (mid) 212 12 1.5 318 12 2.0 500
Normal (small) - - - - - - 300
Class 1 neighborhood living facilities Community center 298 12 1.5 446 12 2.2 500
Police box - - - - - - 300
Business - - - - - - 300
Business facilities Large size 3,655 30 30 5,482 36 55 500
Mid size 855 18 5.5 1,283 24 11 500
Small size 458 18 3.7 687 24 5.5 500
Facilities for culture activities and assembly Large size 1,517 12 11 2,276 18 15 500
Small size - - - - - - 300

개별 냉난방기기(EHP)의 COP(열성능비)는 현재 최저소비효율 제품(5등급 수준)의 정격 냉난방 용량 및 정격 냉난방 소비전력을 기초로 정격 COP를 산출하였으며, 해당 제품들의 평균값을 적용하였다(Table 9.). 단, 외기온도 –15℃ 기준의 COP는 건축물 에너지효율등급 인증 평가 지침에 따라 정격 COP(외기온도 7℃ 기준)의 42% 수준으로 설정하였다.

Table 9. 
Coefficient of performance of EHP
Product Energy Efficiency Rating Rated Capacity (kW) Rated Power Consumption (kW) Heating COP Cooling COP
Heating Cooling Heating Cooling 7℃ -15℃
A 5 69.0 61.5 26.0 21.7 2.7 1.1 2.8
B 5 75.0 67.0 27.5 29.9 2.7 2.7 2.2
C 5 82.5 73.1 29.3 27.0 2.7 2.8 2.7
D 5 88.3 79.7 34.4 31.0 2.6 2.6 2.6
E 5 95.0 85.0 37.8 34.6 2.5 2.5 2.5
F 5 100.0 90.0 37.8 42.9 2.7 2.7 2.1
Average 2.7 2.7 2.5

또한 흡수식 냉온수기의 효율 및 COP, 급탕 열원기기의 효율, 조명밀도(W/㎡)는 그린리모델링 사례 분석을 통해 평균값을 산출하여 반영하였다.

태양광 모듈의 경우 모두 옥상층에 설치하는 것을 기준으로 설정하였으며, 유형별 표준모델 옥상 면적의 1/3수준을 유효면적으로 설정하여 모듈 설치면적을 산정하였다. 모듈의 종류는 현재 가장 많이 사용되고 있는 후면통풍방식 단결정으로 설정하였으며, 모듈의 용량은 면적당 약 6.3kW로 설정하였다.


4. 표준모델 도출

3장에서 수행한 내용을 바탕으로 공공건축물 15개 유형에 대한 표준모델이 도출되었으며 그 중 교육연구시설 중 대규모 · 소규모 · 중규모 표준모델(Table 10.), 제1종 근린생활시설(Table 11.), 업무시설(Table 12.)에 대한 예시는 다음과 같다.

Table 10. 
Standard model of Educatin and reasarch facilities – Normal(large), Normal(mid), Normal(small)
Factor Education and research facilities
Normal (large) Normal (mid) Normal (small)
Total area (㎡) 4,076 638 145
Region Gyeonggi-do Gangwon-do Gangwon-do
Completion year 1995 1995 1995
Direction South South South
Floors (ground/base) 3/0 2/0 1/0
Ceiling height 2.6 2.6 2.6
W/D Ratio 1.86 1.59 1.7
Window area ratio (%) 29.5 20.6 22.3
Thermal Transmittance (W/㎡K) Exterior wall 0.582 0.582 0.582
Roof 0.407 0.407 0.407
Floor Direct 0.582 0.582 0.582
Indirect 0.582 0.582 0.582
Window 3.373 3.373 3.373
Window SHGC 0.688 0.688 0.688
Infiltration(ACH) 1.5 1.5 1.5
EHP (heating) Capacity (kW) 473 74.04 16.73
COP 2.7 2.7 2.7
Absorption (heating) Capacity (kW) 473 74.04 -
Efficiency (%) 84.25 84.25 -
EHP (cooling) Capacity (kW) 473 74.04 16.73
COP 2.5 2.5 2.5
Absorption (cooling) Capacity (kW) 473 74.04 -
COP 1.34 1.34 -
Electric (hot water) Capacity (kW) 54 9 2
Efficiency (%) 100 100 100
Gas boiler (hot water) Capacity (kW) 54 9 2
Efficiency (%) 77.53 77.53 77.53
Lighting density Fluorescent 15 15 15
LED 9.5 9.5 9.5
Photovoltaic panel Capacity (kW) 72 17 8
Area (㎡) 452 106 48

Table 11. 
Standard model of Class 1 neighborhood living facilities
Factor Class 1 neighborhood living facilities
Community center Police box Business
Total area (㎡) 896 255 340
Region Gyeongsngnam-do Seoul Gyeonggi-do
Completion year 1992 1997 1990
Direction South South South
Floors(ground/base) 2/0 2/0 2/0
Ceiling height 2.6 2.6 2.6
W/D Ratio 1.66 1.30 2.09
Window area ratio (%) 25 22.3 30.7
Thermal Transmittance (W/㎡K) Exterior wall 0.582 0.582 0.582
Roof 0.407 0.407 0.407
Floor Direct 0.582 0.582 0.582
Indirect 0.582 0.582 0.582
Window 3.373 3.373 3.373
Window SHGC 0.688 0.688 0.688
Infiltration(ACH) 1.5 1.5 1.5
EHP (heating) Capacity (kW) 103.83 29.63 39.37
COP 2.7 2.7 2.7
Absorption (heating) Capacity (kW) 103.83 - -
Efficiency (%) 84.25 - -
EHP (cooling) Capacity (kW) 103.83 29.63 39.37
COP 2.5 2.5 2.5
Absorption (cooling) Capacity (kW) 103.83 - -
COP 1.34 - -
Electric (hot water) Capacity (kW) 12 4 5
Efficiency (%) 100 100 100
Gas boiler (hot water) Capacity (kW) 12 4 5
Efficiency (%) 77.53 77.53 77.53
Lighting density Fluorescent 15 15 15
LED 9.5 9.5 9.5
Photovoltaic panel Capacity (kW) 24 7 9
Area (㎡) 149 42 56

Table 12. 
Standard model of Business facilities
Factor Business facilities
Large size Mid size Small size
Total area (㎡) 11,308 2,720 1,414
Region Gyeonggi-do Gyeonggi-do Gyeonggi-do
Completion year 2009 2009 2008
Direction South South South
Floors(ground/base) 5/1 3/1 3/1
Ceiling height 2.6 2.6 2.6
W/D Ratio 1.79 1.85 2.09
Window area ratio (%) 34.4 27.4 30.7
Thermal Transmittance (W/㎡K) Exterior wall 0.47 0.47 0.47
Roof 0.29 0.29 0.29
Floor Direct 0.41 0.41 0.41
Indirect 0.58 0.58 0.58
Window 3.4 3.4 3.4
Window SHGC 0.688 0.688 0.688
Infiltration(ACH) 1.5 1.5 1.5
EHP (heating) Capacity (kW) 1,274.85 298.31 159.7
COP 2.7 2.7 2.7
Absorption (heating) Capacity (kW) 1,274.85 298.31 159.7
Efficiency (%) 84.25 84.25 84.25
EHP (cooling) Capacity (kW) 1,274.85 298.31 159.7
COP 2.5 2.5 2.5
Absorption (cooling) Capacity (kW) 1,274.85 298.31 159.7
COP 1.34 1.34 1.34
Electric (hot water) Capacity (kW) 149 36 19
Efficiency (%) 100 100 100
Gas boiler (hot water) Capacity (kW) 149 36 19
Efficiency (%) 77.53 77.53 77.53
Lighting density Fluorescent 15 15 15
LED 9.5 9.5 9.5
Photovoltaic panel Capacity (kW) 117 46 24
Area (㎡) 731 285 153


5. 결론

본 연구는 그린리모델링 사전의사결정수행 지원도구를 개발하기 위한 첫 번째 단계의 연구로써, 공공건축물의 유형을 15개로 구분하고 각각의 유형에 대한 표준모델을 구축하였다.

표준모델은 기존의 복잡한 에너지시뮬레이션 입력변수를 최소화하고 비전문가의 접근성을 높이기 위해, 건축물의 유형별 입력변수가 사전에 설정되어 있는 일련의 데이터베이스를 의미한다. 이를 위해 공공건축물 표제부 인허가 데이터를 수집 · 분석하여 15개 유형으로 분류하였고, 분석 및 전문가 자문을 통해 영향인자 24개(건축부문 14개, 기계설비부문 8개, 전기설비부문 1개, 신재생부문 1개)를 도출하였다. 이후 건축물 에너지효율등급 인증사례 · 법적기준 · 관련연구내용 등을 활용하여 신뢰성이 확보된 공공건축물 표준모델 15개 유형 24개 인자에 대한 데이터베이스를 구축하였다.

본 연구에서 구축한 표준모델 데이터베이스를 활용해 최종적으로 비전문가가 활용할 수 있는 그린리모델링 사전의사결정수행 지원도구를 개발하기 위해서 다음과 같은 후속연구가 진행될 예정이다.

① 표준모델 평가계수 산정: 에너지시뮬레이션을 수행하여 표준모델 에너지소요량(a) 및 표준모델에서 일부 인자의 변수를 변경하였을 때의 에너지소요량(b)을 산출한 뒤, 표준모델을 기준으로 인자별 변수 변경에 대한 계수(b ÷ a) 도출 및 데이터베이스 구성

② 표준모델별 에너지절감기술 적용방안(그린리모델링 시나리오) 구축: 표준모델별로 적용할 수 있는 패시브/엑티브 기술요소들을 조사하고 각각의 기술에 대한 성능 및 비용 데이터베이스화

③ 그린리모델링 시나리오별 에너지소요량 데이터베이스 구축: 표준모델을 기초로 ②의 패시브/엑티브 기술요소 조합별로 에너지시뮬레이션을 수행하여 에너지소요량을 산출

④ 기존건축물 그린리모델링 전 · 후 비교 알고리즘 구축: 상기 구축한 에너지소요량 및 비용에 대한 데이터베이스를 기반으로 그린리모델링을 통한 개선전 · 후 성능 및 비용 비교 알고리즘 구축

상기 구축 내용을 바탕으로 최종적으로 그린리모델링 사전의사결정수행 지원도구를 개발하여, 비전문가도 용이하게 그린리모델링 개선전후 에너지소요량 비교 및 예상공사비를 산출 할 수 있는 웹 기반 시스템 개발을 마련하고자 한다.


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