1. 서 론
2. 방법론
2.1 키네틱 파사드와 내부 창 형상 결정
2.2 시뮬레이션 설정
2.3 PID 제어 알고리즘
3. 연구 결과
3.1 조도 분석 결과
3.2 조도 및 자연 환기 통합 제어 분석 결과
3.3 에너지 분석 결과
4. 결 론
1. 서 론
현대 산업 사회에서 대부분 사람은 실내 공간에서 90% 이상 시간을 보낸다1). 특히, 사무용 건물의 실내 환경은 작업 능률과 건강에 큰 영향을 미친다. 실내 환경은 재실자의 쾌적함과 작업 효율을 향상하는 중요한 요소이며, 건물 에너지 절약 측면에서도 중요하다. 따라서 각 공간의 목적에 맞는 적절한 실내 환경을 유지하는 것이 중요하다. 하지만, 이러한 실내 환경 요소는 외부 환경에 큰 영향을 받기 때문에, 연속적인 외부 환경변화에 대응하기 위해서는 많은 에너지가 필요하다.
최근 외부 환경변화에 따라 움직이는 키네틱 파사드를 통해 실내 환경을 개선하는 많은 연구가 진행되고 있다. 키네틱 파사드는 변화하는 환경에 적응하여 건물 외피를 통해 자동으로 일사를 차양하거나 환기할 수 있는 동적 시스템이다. 실시간으로 환경 조건에 따라 파사드 패널을 개폐하거나 회전시킴으로써 건물 재실자의 쾌적함을 유지하는 데 기여하며, 환경에 맞춘 최적 제어를 통해 에너지 절감 효과를 기대할 수 있다.
키네틱 파사드에 대한 선행 연구 논문을 살펴보면, Kensek et al. (2011)2)은 폴딩형 키네틱 파사드의 움직임의 효율을 평가하기 위해 조도, 환기, 에너지 3가지의 시뮬레이션을 개별적으로 진행해 최적의 운영 방안을 고려했다. Brzezicki et al. (2021)3)은 radiance-cored를 이용해 useful daylight lluminance (UDI)와 daylight glare probability (DGP)를 바탕으로 사무실의 남쪽으로 노출된 파사드를 제어했다. 또한, 실내 유용 조도를 기준으로 적절한 수준의 일사를 받아들이도록 EN17037 표준에 따라 최적 제어를 실시했다. 조도 기준에 따라 최적의 차광 수를 결정했으며, 파사드 움직임에 따른 building integrated photovoltaic (BIPV) 시스템에서의 전기 생산량 효율을 평가했다. Lee and Kee (2017)4)에서는 사무소 건물의 자연 환기를 위한 환경 조건 및 사용자 요구에 따른 자율적 개폐 행동을 갖는 반응형 파사드를 개발했다. 가볍고 팽창의 효율성이 좋은 공기 주입식 ethylene tetra fluoro ethylene (ETFE) 패널을 활용하여 파사드를 경량화하고, 파사드 구동 에너지를 절감했다. 이처럼 현재까지 키네틱 파사드의 기능에 대한 연구가 많이 존재하며, 대표적으로 키네틱 파사드를 통한 일사량 조절과 환기 조절에 관한 주제를 다루고 있다5).
재실자 쾌적성의 큰 영향을 미치는 목표 실내 조도와 자연 환기를 위한 적정 풍량을 확보하기 위해서는 변화하는 외부 환경에 맞춰 실시간으로 파사드를 제어하는 것이 중요하다. 하지만 기존의 연구들은 주로 파사드의 설계와 성능 평가에 초점이 맞춰져 있으며, 대부분 특정 시간대에 대해서만 분석을 수행했다. 재실자의 쾌적성에 긍정적인 영향을 줄 수 있다는 가능성만 시사할 뿐, 사용자 쾌적성 중점으로 파사드의 제어가 이루어진 것이 아니기에 이에 대한 분석 결과가 미비하다.
이에 본 연구에서는 연속적인 환경변화에 대응하여 적정 기준의 실내 조도 및 자연 환기를 위한 풍량을 만족시키는 키네틱 파사드를 개발하고자 한다. 나아가, 보다 정확한 피드백과 제어를 위해 proportional integral derivation (PID) 제어를 적용한 실시간 통합 제어 시스템을 제안하며, 에너지 분석을 통해 적용 효과를 확인하고자 한다. 이러한 결과를 바탕으로 통합 제어 시스템의 현실 적용 가능성을 검토하고, 최종적으로 에너지 절감과 재실자에게 쾌적한 실내 환경을 제공하는 것이 그 목표이다.
2. 방법론
Fig. 1은 본 연구의 전체 흐름을 보여준다. 먼저, 실내 조도 및 풍속 제어를 위한 키네틱 파사드와 내부 창의 형상을 설계했으며, 시뮬레이션에 필요한 기준들을 검토 및 선정하였다. 이후 PID 제어를 통해 실시간 제어가 이뤄지도록 통합 제어 시스템을 모델링하고, 이를 바탕으로 실내 환경을 분석하였다. 조도 분석과 computational fluid dynamics (CFD) 분석을 바탕으로 에너지 시뮬레이션을 진행하였으며, 최종적으로 통합 시스템이 쾌적한 실내 환경을 조성하는지 확인하고 시스템을 통한 에너지 절감 가능성을 검토했다.
2.1 키네틱 파사드와 내부 창 형상 결정
Fig. 2는 통합 제어 시스템의 개념도이다. Mahmoud and Elghazi (2016)6)는 여러 패널의 형상 중 육각형 패널 형상에서 edge detection과 음영 영역 간의 대비 조합이 효과적임을 확인했다. 또한, 육각형 패널의 모서리에 축을 구성할 수 있어 다양한 움직임의 표현할 수 있다고 제안하였다. 이러한 기존 연구 결과를 바탕으로 파사드의 형상을 Fig. 3과 같이 육각형으로 결정했다. 내부 창의 형상은 Fig. 4와 같이 일반적인 창 개폐 방식인 미서기 창으로 가정하였다.
라이노의 Grasshopper를 활용하여 키네틱 파사드는 한 구획 안에 있는 모든 패널이 같은 각도로 회전할 수 있도록 설정했으며, 내부 창은 개폐율에 따라 창의 개폐가 이뤄지도록 모델링했다.
2.2 시뮬레이션 설정
(1) Test-bed 설정 조건
아래 Table 1은 테스트 베드에 대한 설명이다. 대상 지역은 고층 빌딩이 밀집되어 있어 풍량 및 일사의 분포가 불규칙한 서울 명동을 선정했다. 테스트 베드는 일반적인 사무용 건물의 하나의 실의 면적을 가정하여 6 m × 6 m의 바닥과 높이 3 m의 직육면체 형태로 제작했다. 각종 스케줄 및 부하는 department of energy (DOE) commercial reference building small office7)를 따랐다. 분석 기간은 기상청 데이터를 바탕으로 여름과 겨울철의 최고, 최저 기온이 기록된 날짜를 기준으로 전후 일주일을 선정해, 여름철 7/27 ~ 8/2과 겨울철 12/21 ~ 12/27로 설정했다.
Table 1
Test bed information
(2) 조도 분석 설정 조건
국가 표준 조도 기준 ‘KS A 3011’8)에 따르면 오피스 공간의 조도 분류는 300 ~ 600 lx 범위를 가지는 ‘G’이다. 범위 중 보통 조도인 400 lx를 기준으로 ±50의 오차범위를 설정해, 350 ~ 450 lx의 목표 조도를 설정했다. 조도를 측정할 probes의 위치는 일반적인 사무용 책상의 높이를 가정해 바닥 면 위 75 cm의 가상 면을 기준으로 설정했다. 일사의 영향 면적을 고려하여 측정 범위는 실 내부 중 가장자리 부분(벽면으로부터 60 cm)을 제외한 유효 작업영역에 대해서 측정하였다. 조도 분석은 Grasshopper의 radiance 기반 해석 툴인 Ladybug9)를 사용하였다. 일사량 분포는 재질 성질에 따른 반사 및 흡수가 반영되었으며, 일사 영향 면적을 고려해 probes의 평균값을 측정기준으로 활용하였다. 이번 연구에서는 현휘에 대한 고려는 반영되지 않았으며, 실내 조도에 대해서만 고려하였다.
(3) 환기 제어 설정 조건
다중이용시설 등의 실내공기질 관리법10)에 따르면 국내 실내 공기질 기준에서는 CO2 농도가 1,000 ppm 이하로 형성되야 한다. 미국 국립직업안전위생연구소에서는 사무실의 공기질 불만을 최소화하는 권장 기준으로 600 ppm을 제시했다11). 이를 토대로 실내 CO2 농도 1,000 ppm을 넘어설 경우 환기 제어를 작동시키며 CO2 농도가 600 ppm 이하로 형성될 때까지 환기를 진행하도록 설정했다.
(4) CFD 분석 설정 조건
‘대한산업보건협회 사무실 작업환경 관리지침’12)에 따르면, 실내 적정 기류 속도는 0.5 m/s 이하로 형성되야 한다. 또한, 건축물의 설비기준 등에 관한 규칙13)에 따르면 시간당 0.5회 이상의 환기가 이루어질 수 있도록 자연환기설비 또는 기계환기설비를 설치해야 한다. 이번 연구에서 설정한 테스트 베드를 기준으로 환기에 필요한 풍량을 계산하면 0.9 m3/min의 풍량이 필요하다. 내부 창의 최소 개폐율 1 ~ 2%를 기준으로 계산할 경우, 풍량 확보를 위한 거주역의 최소 풍속은 0.3 m/s이다. 이에 따라 풍속에 의한 재실자의 불쾌적을 방지하고, 환기에 필요한 풍량을 확보하기 위해 0.3 ~ 0.5 m/s의 허용 풍속 범위를 설정했다.
풍속을 측정할 probes의 위치는 거주역을 기준으로 설정하여 벽면으로부터 60 cm 이상 떨어지며, 바닥 면 위 1.8 m 이하의 실내 공간으로 정의했다. 거주역에 대하여 수직 방향으로 하단부(0.1 m), 중단부(0.9 m), 상단부(1.7 m)에 대하여 격자의 크기는 50 cm*50 cm로 설정하여 풍속을 측정했으며, 기류 벡터 중 이상치를 제외한 평균을 측정하였다. Fig. 5는 테스트 베드의 개구부들의 위치 및 치수와 측정면에 대한 정보를 제공한다.
CFD 해석 모델은 Grasshopper의 OpenFOAM 기반 해석 툴인 Butterfly9)를 사용하여 steady incompressible flow 해석으로 진행하였으며, 난류 모델로 RNG k-ε model을 사용하였고, 윈드 프로파일은 기준 높이 10 m로 설정하였다. inlet은 남측 창, outlet은 북쪽 문을 기준으로 했으며 inlet의 velocity profile은 풍속의 유속 성분(u)에 대한 일반화된 로그 법칙을 제공하는 atmBoundaryLayerinletVelocity를 활용하였으며, 식(1)과 같다. 지상 정상 난류 운동 에너지 k의 프로파일은 식(2)로, 지상 정상 난류 운동 에너지 소산율 ε의 프로파일은 식(3), 지상 정상 마찰 유속 u*의 프로파일은 식(4)로 표현된다.
u는 지상 정상 유속 프로파일(m/s), k는 지상 정상 난류 운동 에너지 프로파일(m2/s2), ε은 지상 정상 난류 운동 에너지 소산율 프로파일(m2/s3), u*는 마찰 속도(m/s), κ는 폰 카르만 상수(-), Cu는 경험적 모델 상수(-), z는 지면 정상 좌표 성분(m), d는 지면 정상 변위 높이(m), z0는 공기 역학적 거칠기 길이(m), uref는 zref에서 기준 평균 유속, zref는 u* 추정에 사용되는 기준 높이, C1과 C2는 curve fitting 상수이다.
건물 표면에 대해서는 slip으로 설정하였으며 outlet은 zeroGradient와 동일하나, 경계 옆의 유속 벡터가 역방향 흐름을 보이는 경우 inlet의 값으로 전환하는 inletOutlet을 활용하였다.
(5) 실시간 제어 알고리즘
앞서 설정한 기준들을 토대로, 실시간으로 변화하는 외부 환경에 대응하여 키네틱 파사드와 내부 창의 통합 제어 시스템을 검증했다. 날씨 데이터와 Grasshopper, Ladybug9)를 활용하여 자동 제어 알고리즘을 제작했으며, 알고리즘 논리는 Fig. 6과 같다.
우선, 날씨 데이터에 따라 변화하는 실내 조도를 토대로 PID 제어를 통해 파사드 패널의 회전 각도를 도출한다. 도출한 회전 각도를 토대로 패널을 조절한 후, 다시 실내의 조도를 분석해 목표 조도 도달 여부를 확인하는 피드백을 진행한다.
조도 기준에 만족했으면 패널에 대한 PID 제어를 마치고 실내 공기 질을 확인하여 환기 필요 여부를 판단한다. 실내의 공기 질은 CO2 농도를 바탕으로 측정했으며 실내 이산화탄소 농도는 식(5)를 통해서 계산했다.
Ci(t)는 시간 t에 따른 실내 이산화탄소 농도(ppm)이며 C0는 외부 이산화탄소 농도(ppm), Ci(0)는 초기 실내 이산화탄소 농도(ppm), Q는 환기량(m3/min), V는 방의 체적(m3), t는 시간(min)이다
실내 이산화탄소 농도 1,000 ppm을 기준으로, 환기가 필요하지 않다면 내부 창의 PID 제어 없이 바로 다음 시간에 대한 조도 분석을 진행한다. 환기가 필요한 경우, 내부 창을 열고 개구부의 풍속을 확인한다. 실내 풍속에 따른 PID 제어를 실시해 실내 풍속이 설정한 기준에 만족하는지 확인하는 피드백을 진행한다. 실내 풍속 기준을 만족하는 내부 창의 개폐율이 도출되면, 다시 다음 시간에 대한 조도 분석이 진행된다. 이 과정은 실내 이산화탄소가 600 ppm에 도달할 때까지 반복되며, 매시간 변경되는 파사드 각도에 따른 풍속과 내부 창의 개폐율에 따른 반사, 투과, 흡수 정보가 반영된다. 이후 환기 시간을 만족하면 창을 닫고, 다음 환기 필요시까지 조도 분석 및 파사드 각도 제어가 이루어지게 된다.
재실자 수는 4명, 외부의 이산화탄소 농도는 400 ppm, 초기 실내 이산화탄소 농도는 1,000 ppm으로 가정한 후 실내 이산화탄소 농도 계산을 진행하였다.
(6) 에너지 시뮬레이션 설정
제안된 통합 제어 시스템의 적용 효과를 검토하기 위해 OpenStudio를 활용하여 에너지 시뮬레이션을 진행했다. 에너지 시뮬레이션의 분석 기간은 조도 분석 기간과 동일하게 여름과 겨울철 7일을 선정해 진행했다.
스케줄 및 부하 부분의 입력은 키네틱 파사드와 내부 창의 제어 영향을 고려하여 설정했다. 키네틱 파사드를 이용한 자연 채광으로 인해 감소하는 인공조명의 부하를 반영하기 위해 조도 분석 결과를 바탕으로 기존 조명 스케줄을 조정했다. 키네틱 파사드의 변화에 따른 차양 효과를 고려하여, 파사드 패널의 변화에 따른 개구부 면적을 토대로 0 ~ 1 사이의 투과율로 변환한 뒤, 이를 바탕으로 투과율 스케줄을 산정했다. 통합 제어 시스템의 자연 환기로 인해 기존 환기팬의 동력이 감소하기 때문에, 이를 고려해 환기팬의 스케줄을 off로 설정해 시뮬레이션 상에서 구현했다. 자연 환기를 구현하기 위해 기존 기계 환기 장치의 팬 동력을 0 W로 적용 후 시스템에 반영하였다.
키네틱 파사드를 조절하기 위한 동력 부하는 기존 문헌을 참고하여 모터 동력을 산정했으며, 3개의 파사드 패널을 한 구획으로 하여 구획 당 동력을 0.09 kW로 설정했다14).
2.3 PID 제어 알고리즘
PID 제어란 자동 제어 시스템 분야에서 많이 사용되는 기본 제어 알고리즘으로, 피드백 기반 제어 시스템에서 시스템의 출력과 원하는 목표값(설정값) 간의 오차를 감소시키고 안정적인 작동을 보장한다15).
식(6)에서 u는 PID 제어기의 출력 신호이며 kp, ki, kd의 상수값에 따라 PID의 제어 성능이 크게 달라진다.
우선 키네틱 파사드의 경우, 실시간 날씨 데이터에 따른 실내 평균 조도를 측정하여 이를 바탕으로 PID 제어에 의해 파사드 패널의 회전 각도를 조작한다. 조작된 파사드 패널의 각도에 따라 변경된 실내 평균조도에 대한 피드백이 진행되며, 이는 목표 조도인 350 ~ 450 lx에 도달할 때까지 반복된다.
내부 창의 경우, 실내 CO2 평균 농도가 기준(1,000 ppm)을 초과하면 환기 제어가 시작된다. 실시간 날씨 데이터와 키네틱 파사드 패널의 변화에 따른 실내 거주역 평균 풍속을 측정하여, 이를 바탕으로 PID 제어에 의해 내부 창의 개폐율을 조작한다. 과도한 기류로 인한 불쾌적 방지 및 원활한 환기를 위한 풍량 확보를 위해, 내부 창의 PID 제어는 0.3 ~ 0.5 m/s의 실내 풍속 유지를 목적으로 한다. 변경된 개폐율에 따른 평균 풍속에 대한 피드백을 진행하면서 목표 풍속 범위를 만족시킨다. 다만, 키네틱 파사드 패널의 각도와 외부 풍속에 따라 내부 창 개폐율이 100%에 도달했음에도 목표 풍속 범위에 못 미치는 경우, 최대한의 풍량 확보를 위해 추가적인 PID 제어 없이 개폐율은 100%로 결정된다.
파이썬을 기반으로 PID 제어 알고리즘을 작성했으며, 이를 Grasshopper와 연동시켜 시스템의 제어가 실시간으로 이뤄지도록 설정했다. Grasshopper에서 제작된 파사드와 내부 창에 PID 제어 알고리즘을 적용해 통합 제어 시스템을 구성했으며, 각 요소가 실시간으로 제어되는 것을 확인했다.
3. 연구 결과
3.1 조도 분석 결과
사무실의 재실 시간을 기준으로 키네틱 파사드를 통해 실내 조도를 목표 범위 내에서 제어할 수 있는지 확인했다. Fig. 7은 sun path diagram을 포함한 테스트 베드의 형상 및 조도 분포를 보여준다.
여름철의 경우 Fig. 8과 Fig. 9를 통해 알 수 있듯이, 실내로 유입되는 일사량이 부족한 아침과 저녁 시간을 제외하고는 모두 목표 실내 조도 범위인 350 ~ 450 lx의 범위에서 제어되는 것을 확인할 수 있다. 또한, 재실 시간 동안 목표 실내 조도 범위의 약 56%를 인공조명의 사용 없이 자연광으로 충족하였다. 이는 여름철의 태양 고도가 사계절 중에서 가장 높기 때문에 개구부에서 멀리 떨어진 영역까지 일사가 도달하기 어렵기 때문이다. 따라서 파사드 패널을 개방해도 Fig. 10과 같이 개구부에서 멀리 떨어진 영역에서는 일사를 확보하기 어렵다.
겨울철의 경우 Fig. 11과 Fig. 12를 통해 알 수 있듯이, 여름철과 마찬가지로 실내로 유입되는 일사량이 부족한 아침과 저녁 시간을 제외하고는 모두 목표 실내 조도 범위인 350 ~ 450 lx의 범위에서 제어되는 것을 확인할 수 있다. 반면 겨울철의 경우 재실 시간 동안 목표 실내 조도 범위의 약 80%를 인공조명의 사용 없이 자연광으로 충족할 수 있었다. 겨울철의 태양 고도는 사계절 중에서 가장 낮아 Fig. 13과 같이 개구부에서 멀리 떨어진 영역까지 일사를 확보할 수 있다. 따라서 파사드 패널의 각도 조절을 통해 일사를 실내로 효과적으로 유입시키면서 목표 범위 내에서 실내 조도를 형성할 수 있었다.
이를 통해 실내 조도값 기반의 PID 제어를 통해 시간에 따라 파사드 패널이 어떻게 회전하는지 확인할 수 있다. 여름철의 경우 PID 제어를 통해 실내 조도를 제어했지만 태양 고도가 높기 때문에 일사가 개구부 근처 영역에 집중된 모습을 볼 수 있다. 따라서 실내 조도 분포가 불균일하게 형성되었다. 겨울철의 경우 여름철과 달리 실내 깊숙한 영역까지 일사를 끌어들이는 모습을 확인할 수 있었다. 태양 고도가 낮은 겨울철에 좀 더 균일한 실내 조도를 형성할 수 있었다. 또한, 겨울철에 비해 여름철의 파사드 패널이 더 크게 열린 것을 확인할 수 있다. 이는 여름철에 낮은 태양고도로 인해 부족한 일사량을 보충하기 위해 패널의 각도를 조정하여 최대한 실내로 일사를 유입하려는 결과이다.
이를 통해 목표 실내 조도 범위를 목표로 파사드가 열리고 닫히는 실시간 제어 알고리즘을 통해 일정한 실내 조도를 형성하는 것을 확인할 수 있다.
3.2 조도 및 자연 환기 통합 제어 분석 결과
자연 환기의 검증을 위해 외부 풍속 최대(5.2 m/s)를 기록한 겨울철 하루(12/25)와 최저 풍속(2.1 m/s)을 기록한 여름철 하루(8/2)에 대해서 조도 및 실내 풍속의 동시 분석을 실시했다. 반복되는 환기 주기 중 한 사이클에 대해서 분석을 진행하였으며, 선정된 날의 정오를 기준으로 실내 이산화탄소 농도가 1,000 ppm부터 600 ppm에 도달할 때까지 조도 및 CFD 분석을 통한 실내 조도, 기류, 그리고 실내 이산화탄소의 농도변화를 분석하였다.
Fig. 14와 Fig. 15는 여름철 최저 풍속(2.1 m/s)이 기록된 8월 2일의 분석 결과이며, 12시부터 환기를 시작했을 때 환기 소요 시간은 14분이었다. 통합 제어 시스템에 따라 패널의 각도를 조정하며 실내 조도를 제어했으며, 실내 조도는 350 ~ 380 lx를 기록하며 목표 조도 범위를 만족할 수 있었다. 이는 패널의 제어가 원활히 이뤄지고 있음을 나타낸다. 거주역 풍속 역시 통합 제어 시스템에 따라 내부 창의 개폐율 조절을 통해 제어하였으며, 분석 결과 0.3 ~ 0.5 m/s를 기록하며 목표 풍속 범위를 만족했다.
이러한 내부 창 개폐율과 거주역 풍속의 효과적인 제어를 바탕으로, 실내 이산화탄소의 농도는 Fig. 16과 같이 환기 소요 시간인 14분 동안 점차 감소하는 모습을 보였다. 또한, Fig. 17을 통해 환기가 완료된 시점부터 다음 환기 필요 시간까지 약 75분이 걸리는 것을 확인하였다. 이를 통해 효과적으로 실내 환경을 제어하고 자연 환기 또한 원활하게 이루어지는 모습을 확인했다.
Fig. 18과 Fig. 19는 겨울철 최고 풍속(5.2 m/s)이 기록된 12월 25일의 분석 결과이며, 12시부터 환기를 시작했을 때 환기 소요 시간은 13분이었다. 통합 제어 시스템에 따라 패널의 각도를 조정하며 실내 조도를 제어했으며, 실내 조도는 350 ~ 450 lx를 기록하며 목표 조도 범위를 만족했다. 하지만, 거주역 풍속은 여름철과 달리 목표 풍속 범위 내에 도달하지 못했다. 이는 파사드 패널의 회전 각도가 15 ~ 20도 안팎으로 낮게 형성되면서 실내 풍속에 영향을 준 결과이다. 이를 통해 내부 창이 외부의 키네틱 파사드의 영향을 받는 사실을 확인했다. 또한, 낮은 풍속에 대응하여 내부 창의 개폐율을 100%로 유지함으로써 원활한 자연 환기를 위한 풍량을 확보하였다. 이를 통해 통합 제어 시스템은 외부 키네틱 파사드와 내부 창이 상호 영향을 주고받는 유기적인 제어 시스템임을 확인하였다.
실내 이산화탄소의 농도는 Fig. 20과 같이 환기 소요 시간인 13분 동안 점차 감소하는 모습을 보였다. 또한, 여름철과 마찬가지로 Fig. 21을 통해 환기가 완료된 시점부터 다음 환기 필요 시간까지 약 75분이 걸리는 것을 확인하였다. 이를 통해 효과적으로 실내 환경을 제어하고 자연 환기 또한 원활하게 이루어지는 모습을 확인했다.
3.3 에너지 분석 결과
제안된 키네틱 파사드와 내부 창의 실시간 제어를 통한 에너지 절감 가능성을 확인하기 위해 에너지 시뮬레이션을 실시하였다. 조도 분석 결과를 반영하여 조명 스케줄을 Fig. 22와 같이 수정하였다. 여름철의 경우 일사 영향 면적 및 조도 분석 결과에 따라 목표 조도의 약 60%를 자연광으로 충족했으며, 이를 토대로 인공조명 스케줄을 40%로 저감해 사무실 공간에 적용했다.
겨울철의 경우 일사 영향 면적 및 조도 분석 결과에 따라 목표 조도의 약 80%를 자연광으로 충족했다. 피크 부하의 80%를 절감할 경우 기본 부하량보다 낮아지기 때문에, 이를 토대로 조명 스케줄을 기본 부하 정도로 적용했다.
개구부 면적은 분석 기간 내의 시간별 파사드 움직임에 따라 계산되었으며, Fig. 23과 같이 파사드 패널의 변화에 따른 개구부 면적을 토대로 차양 투과율 스케줄을 산정했다.
키네틱 파사드의 변화에 따른 차양 효과를 반영하기 위해서 차양 장치의 투과율 스케줄을 입력했다. 스케줄은 파사드 패널의 변화에 따른 개구부 면적을 0 ~ 1 사이의 값으로 변환한 뒤 이를 투과율로 산정했다. 개구부 면적은 분석 시간 내의 시간별 파사드 움직임에 따라 계산하여 투과율 스케줄을 산정했다.
자연 환기로 인해 기존 환기팬의 동력이 감소함을 고려하여, 환기 분석에서 도출한 여름철과 겨울철의 환기 주기를 자연 환기 스케줄에 적용하여 Fig. 24의 스케줄을 선정하였다. 또한, 자연 환기를 구현하기 위해 기존에 사용한 기계 환기 장치의 팬 동력을 0 W로 적용 후 시스템에 반영하였다.
이후, 에너지 시뮬레이션을 진행하여 Fig. 25, Fig. 26과 같은 결과를 도출했다. Fig. 25는 여름철 분석 기간의 통합 제어 시스템 적용 결과이다. 키네틱 파사드 적용으로 인한 모터 동력의 영향으로 15.12 kWh의 에너지가 추가로 발생했다. 하지만, 키네틱 파사드가 실내로 유입되는 일사를 차단하며 실내의 냉방 부하를 감소시켰기 때문에 냉방 에너지 부분에서 약 16.76%를 절감할 수 있었다. 또한, 통합 제어 시스템의 적용 결과에 따른 스케줄 조정으로 인하여 팬 동력 부분에서 약 34.78%, 조명 부분에서 40.12%의 절감률을 보였다. 이를 통해 여름철의 분석 동안 전체적으로 베이스라인 대비 약 8.25%의 에너지 절감할 수 있음을 확인했다.
Fig. 26은 겨울철 분석 기간의 통합 제어 시스템 적용 결과이며, 여름철과 마찬가지로 키네틱 파사드가 적용되면서 15.12 kWh의 에너지가 추가로 발생하였다. 또한, 난방 에너지 부분에서 약 13.59%의 에너지 상승이 있었다. 이는 겨울철 낮은 태양고도로 인해 실내의 조도가 과도하게 높아지는 것을 방지하기 위해 외부 패널이 닫혀 태양복사에너지의 유입을 줄였기 때문이다. 통합 제어 시스템의 적용 결과에 따른 스케줄 조정으로 인하여 팬 동력 부분에서 약 34.78%, 조명 부분에서 47.68%의 절감률을 보였으나, 전체적으로 베이스라인 대비 약 6.99% 정도 에너지 상승이 있었다.
이번 연구에서는 조도 및 자연 환기 제어에 중점을 두었기에 추후 연구에서 에너지까지 고려한 통합 제어 시스템을 구성할 필요가 있다. 또한, 현재의 분석은 여름철과 겨울철의 일주일에 국한되어 있으므로, 간절기를 포함하여 연간 에너지 시뮬레이션을 통한 추가적인 검토가 필요하다.
4. 결 론
이 연구는 연속적인 환경변화에 대응하여 적정 기준을 만족하기 위해 PID 제어를 적용한 키네틱 파사드와 내부 창의 통합 제어 시스템을 제안했다. 실시간 제어 시스템이 조도와 자연 환기를 위한 기준을 만족했음을 확인했으며, 에너지 분석을 통한 적용 효과를 제시하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다.
(1) 실내 조도를 바탕으로 PID 제어를 통해 파사드 패널을 회전시켜 적정 조도를 형성했다. 연구 결과, 키네틱 파사드 제어를 통해 실내 적정 조도인 350 ~ 450 lux를 형성했다. 이를 통해 사무실에 대한 목표 조도를 여름철에는 재실 시간의 56%, 겨울철에는 재실 시간의 80%를 인공조명의 사용 없이 자연광으로 충족할 수 있었다.
(2) 실내 이산화탄소 농도를 기준으로 자연 환기를 진행하였다. 재실자의 불쾌적 방지 및 환기를 위한 풍량 확보를 고려하여 0.3 ~ 0.5 m/s의 목표 풍속 범위를 설정하였고, 거주역 평균 풍속을 기준으로 PID 제어를 통해 내부 창의 개폐율을 조정하였다. 이를 통해 자연 환기에 의해 쾌적한 실내공기질을 유지함과 동시에 재실자의 불쾌적을 방지하는 적정 풍속을 만족할 수 있었다. 결과적으로 기존의 환기를 위한 팬 동력을 절감할 수 있었다.
(3) 여름철, 겨울철의 각 1주일 동안의 에너지 분석 결과, 환기, 조명기기 및 냉방 부분에서 큰 절감을 보였다. 하지만 파사드와 내부 창의 동력 부하 적용에 따라 에너지 사용량이 약간 증가하였으며, 난방 부분에서의 에너지 상승이 있었다. 결과적으로 기본안 대비 전체 약 1%의 에너지 상승을 보였다.
이번 연구를 통해 실시간으로 변화하는 내외부 환경에 대응하여, 실내 적정 조도를 유지하고 실내공기질에 따른 자동 환기를 동시에 수행하는 통합 제어 시스템을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 이를 검증하여 실시간 PID 제어 시스템이 효과적으로 작동하고 있음을 증명하였다. 이는 자연채광과 환기를 통해 실내 조도 및 공기질을 동시에 향상하는 긍정적인 영향을 준다는 점에 그 의의가 있다.
추후 연구에서는, 연간으로 확장한 시뮬레이션 분석으로 통합 제어 시스템의 적용 효과와 에너지 절감 효과를 검토할 예정이며, 신재생 에너지 요소를 추가하여 통합 제어 시스템의 에너지 소비 효율을 개선하는 연구를 진행할 예정이다.
