1. 서 론
2. 건물 에너지 관련 정책 및 기준/절차 현황
2.1 건물 에너지 관련 정책 현황
2.2 건물 에너지 관련 기준/절차 현황
3. 건물 에너지 관련 연구 현황
3.1 건물 에너지의 민감도 분석 방법
3.2 건물 에너지의 베이지안 보정 방법
3.3 건물 에너지의 시뮬레이션 사례
3.4 건물 에너지의 시험 사례
4. 건물 에너지 시뮬레이션의 파라미터값 도출 시험 절차 개발을 위한 요구 조건 분석
4.1 건물 에너지 시뮬레이션의 파라미터값 도출 시험 절차 요구 조건 도출
4.2 건물 에너지 시뮬레이션의 파라미터값 도출 시험 절차서 구조 도출
5. 결 론
1. 서 론
국내외적으로 건물 에너지를 절감시키기 위한 다양한 방안들이 제안되고 있으며, 공통적으로 건물의 에너지 성능 향상을 목표로 하고 있다. 이를 위해서는 건물의 에너지 소비 현황을 파악해야 하는데, 대표적인 방법은 시험과 시뮬레이션으로 구분된다. 실제 건물을 이용해 시험하는 것이 정확도가 가장 높은 방법이지만, 시간 및 비용 측면에서 단점이 있다. 이를 보완하고자 에너지 성능 프로그램, 즉 시뮬레이션을 활용하여 에너지 성능을 평가하는 방법이 사용되고 있으나, 단순화된 입력 데이터와 실제 건물 간에 발생하는 오차로 인해 정확도가 떨어진다는 단점이 있다. 따라서 건물의 에너지 소비 현황에 큰 영향을 주는 파라미터를 도출하고, 실제 값과의 오차를 줄이기 위한 보정을 통해 에너지 성능 시뮬레이션의 한계점을 개선하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 또한 건물 에너지 시뮬레이션의 타당성을 입증하기 위해 통제된 환경 조건에서 실제 시험과 시뮬레이션의 비교가 이루어져야 할 것으로 판단된다.
이러한 연구를 종합하여 건물 에너지 시뮬레이션의 파라미터 값을 도출할 수 있는 체계적인 시험 절차가 필요하다고 판단된다. 이에 본 연구에서는 시험 절차를 작성할 때의 요구 조건을 도출하기 위해 건물 에너지 시뮬레이션 및 시험에 대한 국내외 현황을 조사 및 분석하였다. 현실적인 현황 조사를 위해 국내외 연구는 물론, 정책자료, 보고서, 특허, 표준 등을 조사하였으며, 이 내용을 건물 에너지 관련 정책 및 기준/절차 현황과 건물에너지 관련 연구 및 기술 동향으로 분류하여 기술하였다. 최종적으로 조사내용을 분석하여 건물 에너지 시뮬레이션 파라미터 값 도출 시험의 요구 조건을 도출하고, 시험 절차서의 구조를 제안하였다.
2. 건물 에너지 관련 정책 및 기준/절차 현황
본 장에서는 시험에 기반을 둔 시뮬레이션 파라미터 값 도출을 위한 본 시험 절차의 타당성 및 요구조건을 도출하기 위해 건물 에너지 정책과 기준/절차를 조사하였다. 정책 현황은 국내외의 정책과 그에 따른 제도에 대해 조사하였으며, 기준/절차는 국내외에서 발간된 건물 에너지 키워드 관련 주요 기준/절차를 조사하였다.
2.1 건물 에너지 관련 정책 현황
건물 에너지 관련 국내 정책은 국토교통부, 산업통상자원부 등 국내 정부 부처에서 배포한 보도자료를 통해 조사하였다. ‘제2,3차 국가에너지기본계획’1,2)에서는 대형 신축 건축물, 기존 에너지 다소비 건물에 EMS (Energy Management system)를 도입하는 것을 권장하였으며, 기존 건물에 대한 체계적인 에너지효율 관리가 미흡함을 언급하였다. ‘2050 탄소중립 시나리오’3)는 온실가스 배출량을 최대한 줄이고, 남은 배출량은 흡수 및 제거하여 실질적인 배출량을 0으로 만드는 것을 의미한다. 2030년까지 2018년 대비 온실가스 배출량을 40% 감축시키고자 하는 국가온실가스감축목표(NDC), 국제사회에 한국의 기후변화 대응 의지를 보여주는 장기저탄소발전전략(LEDS) 등이 제안되었다.
건물 에너지 관련 국외 정책은 대표적으로 미국, 유럽, 일본으로 분류하여 조사하였다. 미국에서는 환경보호청(Environmental Protection Agency, EPA)과 에너지부(Department of Energy, DOE)에서 운영하는 ‘Energy star 인증제도’4)를 도입하였다. 이는 다양한 건물 유형에 적용되며 매년 에너지 효율성을 평가하여 적합성을 확인한다. ‘LEED (Leadership in Energy and Environmental Design)’5)는 미국 그린빌딩협의회(U.S. Green Building Council, USGBC)가 개발한 녹색건축 인증제도로, 건축물의 전단계에 대하여 에너지 효율성, 실내 환경 질 개선을 목표로 한다. 유럽의 ‘Energy Performance of Buildings Directive, EPBD)’6)에서는 건축물의 에너지 효율성을 높이기 위해 필요한 법적 틀을 제공하며, 2021년 이후 신축건축물은 ‘Nearly Zero-Energy Building (NZEB)’7)을 요구한다. 일본은 ‘녹색 공공건물 가이드라인’8)을 제시하여 공공건물 건설 시 적용하도록 가이드라인을 설정하고 추가 예산을 배정하였으며, 기존 건물에 대한 개보수도 포함하고 있다. ‘녹색건축 인증제도(Coprehensive Assessment System for Building Environment Efficiency, CASBEE)’9)는 건축 환경의 효율성을 평가하는 시스템으로, 내외부의 공간적 요인을 고려해 건축물의 환경 영향을 종합적으로 분석한다.
국내외 정책 현황 조사 결과, 에너지 효율성 증대와 탄소 중립 목표 달성을 위한 다양한 정책이 추진되고 있으며, 특히 건물 부문에서는 기존 건축물과 신축 건축물로 분류하여 가이드라인을 제안하고 있음을 확인하였다. 또한 각 제도와 관련된 건물 에너지 시뮬레이션을 통해 건물의 에너지 효율성을 평가하고 있으며, 특히 설계 단계에서 에너지 효율성을 극대화하고자 함을 확인하였다.
2.2 건물 에너지 관련 기준/절차 현황
본 절에서는 ‘국가기술표준원’, ‘e나라표준인증’ 및 ‘ISO 공식 홈페이지’를 확인하여 건물 에너지(Building energy), 시뮬레이션(Simulation), 민감도 분석(Sensitivity analysis), 매개변수 측정(Measurement/Test)를 키워드로 관련 기준/절차를 조사하였다.
건물 에너지 관련 기준/절차10,11,12,13,14,15,16)는 공통적으로 에너지 사용을 효율적으로 관리하고 최적화하기 위한 방법론 및 절차를 규정하여, 에너지 측정, 감사, 성능 평가에 대한 구체적인 기준과 절차를 제공한다. 시뮬레이션 관련 기준/절차17,18,19,20,21)는 건물 에너지 관련 시뮬레이션을 사용하여 연간 에너지 성능 및 에너지 요구량 등을 평가하는 방법을 제안한다. 민감도 분석 관련 기준/절차22)는 민감도 분석을 통해 에너지 사용량에 영향을 미치는 다양한 변수(외부 온도, 단열 성능 등)의 변화를 분석하여 건물의 지속 가능성에 미치는 영향에 관한 내용을 제공한다. 측정 및 평가 관련 기준/절차23,24,25,26,27,28,29,30,31)는 건물 부재의 열저항, 열투과율 계산 방법 또는 현장에서의 단열재 측정 방법 등을 규정하여 매개변수가 건물의 에너지 소비에 미치는 영향을 분석할 수 있도록 한다.
국내외 기준/절차 조사 결과 공통적으로 건물 에너지 성능을 향상시키기 위한 방법론이나 건물 에너지 계산 방법, 현장 시험 방법 등이 규정되어 있으며, 시험 데이터를 토대로 시뮬레이션을 위한 파라미터 값을 도출하는 방법론에 관련한 기준/절차는 확인되지 않았다.
3. 건물 에너지 관련 연구 현황
기존 건축물의 에너지 소비량을 효과적으로 파악하기 위해 시뮬레이션을 활용한 에너지 성능 평가 방법이 사용되고 있다. 하지만 시뮬레이션 결과와 실제 건물에서의 에너지 소요량이 다르며, 이러한 현상을 Energy Performance Gap (EPG)이라고 정의한다32). EPG를 줄이기 위하여 민감도 분석을 통해 변수의 정확도를 높이거나, 오차값을 줄이기 위한 베이지안 보정을 하는 연구가 주로 이루어지고 있다33). 따라서 본 절에서는 민감도 분석 및 베이지안 보정 방법에 대한 연구 동향을 확인하고 시험 절차에 적용할 수 있도록 각 방법의 장단점을 분석하여 제시하였다. 또한 건물 에너지 성능을 평가하는 시뮬레이션 도구 및 실제 시험 사례를 조사하고, 이를 토대로 절차에서 활용 가능한 시뮬레이션 도구를 제안하고 시험의 주요 장비 및 조건을 도출하였다.
3.1 건물 에너지의 민감도 분석 방법
민감도 분석 방법은 크게 국부(Local) 방법과 전역(Global) 방법으로 구분된다. 국부 방법은 일부 변수에 대한 출력 변수의 영향을 관찰하는 방법으로, 주로 Influence Coefficient (IC)로 지칭되는 입력 값의 변화 비율에 따른 출력 값의 변화 비율로 계산되어 나타내며34,35,36), 분석을 빠르게 수행할 수 있다는 장점이 있다. 전역 방법은 입력 변수 전체를 동시에 변화시키면서 출력 변수의 영향을 관찰하는 방법으로, 회귀 분석 방법(Regression method), 변수 선별 방법(Screening based method), 분산 기반 방법(Variance based method)으로 구분된다37,38). 회귀 분석 방법은 다양한 회귀 모델을 사용하여 각 입력 변수의 중요도를 평가하는 방법으로, 비선형 관계에서는 정확도가 떨어지나 건물 에너지 분야에서 적당한 비용과 빠른 연산 시간의 장점이 있어 많이 이용된다. 변수 선별 방법은 입력 변수들 중 출력 변수에 가장 큰 영향을 미치는 변수를 선별하는 방법으로, 빠르다는 장점이 있으나 변수 선별 알고리즘에 따라 결과가 달라질 수 있다. 마지막으로 분산 기반 방법은 각 입력 변수의 분산 기여도를 통해 중요도를 평가하는 방법으로, 비선형 관계에도 적용 가능하나 복잡한 모델의 경우 시간이 많이 소요되고 해석이 복잡하다는 단점이 있다. 본 연구에서는 건물 에너지 시뮬레이션에서 주로 사용하는 전역 민감도 분석 방법의 세 가지를 비교하였으며, 이는 Table 1과 같다39,40,41,42,43,44).
건물 에너지 성능을 평가하는 사용자가 어떤 것을 우선순위로 할 것인지에 따라 분석 방법을 선택하는 것이 타당하며, 정확도와 계산 비용의 절충안을 고려한다면 회귀 분석 방법이 가장 적절한 것으로 판단된다.
Table 1.
Comparison of sensitivity analysis methods (The smaller the number, the higher the ranking)
3.2 건물 에너지의 베이지안 보정 방법
앞서 언급했듯이 실제 건물의 에너지 사용량 측정 데이터와 시뮬레이션을 이용한 예측값의 큰 차이는 기존 문헌들에서 보고되었다. 특히 건물 에너지 모델의 입력 변수들은 다차원이며 확률적인 특성을 가지고 있어 예측에 불확실성이 높아진다. 따라서 건물 에너지 시뮬레이션 모델의 정확성을 향상시키기 위해서는 보정이 필요하다. 시뮬레이션 모델의 보정 방법은 시행착오법(Trial and error), 결정적 접근법(Deterministic approach), 확률적 방법(Stochastic approach) 등이 있으며 모델의 예측값과 실제값 간의 오차를 줄이는 입력 변수의 확률 모형을 구하는 확률적 방법이 건물 에너지 시뮬레이션의 보정에 적용하기가 적합하다45). 따라서 본 절에서는 대표적인 확률적 방법인 베이지안 보정(Bayesian calibration)을 이용한 관련 연구에 대하여 조사하였다.
베이지안 보정의 목표는 가능성이 높은 매개변수 불확실성 분포에 도달하여 미래 모델 출력에 대한 모델의 예측력을 향상시키는 것이므로, 보정 매개변수의 불확실성 범위에서 데이터를 샘플링하는 것이 중요하다. 따라서 본 절에서는 베이지안 보정의 대표적인 샘플링 방법인 MCMC (Markov chain monte carlo), HMC (Hamiltonian monte carlo), NUTS (No-u-turn sampling), Gibbs 샘플링을 비교하였으며, 이는 Table 2와 같다46,47,48,49,50,51,52,53,54,55).
샘플링 기법 역시 어떤 것을 우선순위로 할 것인지에 따라 선택하는 것이 타당하나, 건물 에너지는 다차원의 복잡한 구조를 가지고 있으므로 복잡한 분포에 효율적인 HMC 또는 NUTS 방법을 적용하는 것이 적절하다고 판단된다.
Table 2.
Comparison of sampling methods for bayesian calibration (The smaller the number, the higher the ranking)
| MCMC | HMC | NUTS | Gibbs | |
| Calculation cost | 2 | 3 | 4 | 1 |
| Calculation time | 2 | 3 | 4 | 1 |
| Rate of convergence | 3 | 2 | 1 | 4 |
| Accessibility | 2 | 3 | - | 1 |
| Simplicity | 2 | 3 | 3 | 1 |
| Efficiency | 3 | 1 | 1 | 3 |
3.3 건물 에너지의 시뮬레이션 사례
본 절에서는 건물 에너지 시뮬레이션을 이용하여 민감도 분석 및 베이지안 보정을 적용한 연구를 확인하였으며, 이는 Table 3과 같다. 건물 에너지 관련 시뮬레이션 사례 조사 결과 민감도 분석은 Matlab, Python을 이용한 Sobol, Morris 방법을 적용하여 출력값을 비교하는 방법이 주로 사용됨을 확인하였다. 건물 에너지 성능 평가 시뮬레이션 중 민감도 분석과 연계 가능한 대표적인 프로그램은 Energy Plus이며, 이외에도 ECO2, Design Builder 등을 활용할 수 있다.
Table 3.
Sensitivity analysis and bayesian sampling in building energy simulation
| Building Energy Simulation | Sensitivity/Bayesian sampling method | ||||||||
|
Design Builder | ECO2 |
Energy Plus | e-Quest | x-Ray | IC | MCMC | Morris | Sobol | |
| Kong et al.37) | ● | ● | |||||||
| Kim and Park56) | ● | ● | |||||||
| Yoo et al.43) | ● | ● | |||||||
| Yoon et al.45) | ● | ● | |||||||
| Kim et al.36) | ● | ● | ● | ||||||
| Ko and Yee57) | ● | ● | ● | ||||||
| Veiga et al.58) | ● | ● | |||||||
3.4 건물 에너지의 시험 사례
본 절에서는 관련 연구를 확인하여 건물 에너지 성능을 평가한 대표적인 시험 사례들을 조사하였다.
Park et al.의 연구59)에서는 재난 대응을 위한 임시주택으로 이용되는 건식형 구조의 모듈형 주택의 안정성을 확인하고자 단열, 기밀, 결로 시험을 평가하였으며, 각각 KS F 2278, TDR 계산식, ISO 10211의 시험 방법을 이용하였다. Lee et al.의 연구60)에서도 재난 상황 시 30일 이내 거주하는 단기 임시주택을 제안하기 위하여 단열 성능 및 누수 실험을 평가하였다. 단열 성능은 열화상 카메라를 이용하여 Mock-up의 내부 표면 온도를 촬영하여 평가하였으며, 누수 실험은 인공기후환경 실험실에서 강우를 모사하여 물의 침투를 확인하였다. Shin et al.의 연구61)에서는 이재민들의 생활 안정을 위한 이동형 임시주거를 계획하였으며, 겨울철 실내 온열환경을 분석하고자 하였다. T-type Thermocouple, Thermo Recorder 등으로 실내외 온습도를 측정하였으며, 설정 온도인 20℃에 따른 실제 온습도 데이터를 확인하였다. Son et al.의 연구62)에서는 EHP의 현장 성능점검의 중요성에 착안하여, 에너지 성능에 대한 현장 측정 기반의 간소화 진단방법 마련을 위해 노후 건축물에 설치 운영 되고 있는 공기열원 히트펌프의 냉방 에너지 성능을 현장 측정하였다. 실시간으로 온도, 유량, 전력 소비량 등의 데이터를 수집하였으며, 관련된 다양한 측정 장비를 이용하였다.
건물 에너지 관련 시험 사례 조사 결과 건축물의 에너지 효율성 및 안정성을 평가하기 위하여 단열, 기밀, 결로, 누수 등과 관련한 다양한 시험 방법이 적용되고 있었다. 이러한 시험 방법을 활용하여 현장에서 건축물의 주요 성능을 도출하기 위한 필수 장비로는 열 플럭스 미터, 데이터로거, Thermocouple, 열화상 카메라, 유량계, 전력 소비 측정기, 일사량계 등의 측정 장비가 있음을 확인하였다.
4. 건물 에너지 시뮬레이션의 파라미터값 도출 시험 절차 개발을 위한 요구 조건 분석
앞 장에서는 건물 에너지 시뮬레이션의 파라미터값 도출 시험 절차를 마련하기 전, 현재 건물 에너지 관련 현황을 파악하였다. 건물 에너지 시뮬레이션의 중요성이 국내외 정책에서 대두됨에 따라 실제 건물에서의 시험 데이터와 시뮬레이션 간의 오차를 줄이기 위한 민감도 분석 및 보정에 대한 연구가 활발히 진행되고 있음을 확인하였다. 본 장에서는 앞에서 조사한 내용을 바탕으로 건물 에너지 시뮬레이션의 파라미터값 도출 시험의 요구 조건을 분석하였으며, 시험 절차서의 구조를 제안하고자 하였다.
4.1 건물 에너지 시뮬레이션의 파라미터값 도출 시험 절차 요구 조건 도출
건물에너지 시뮬레이션을 위한 파라미터값 도출 시험 절차는 실제 건물 에너지 측정시험의 결과를 기반으로 파라미터의 보정 및 민감도 분석을 통해 최종 파라미터값을 도출하는 절차를 의미한다. 즉 건물에너지 측정 시험과 민감도 분석 및 보정에 대한 내용이 필수적으로 포함된다. 따라서 시험자는 건물에너지 및 시뮬레이션, 보정 및 민감도 분석을 깊이 이해하고 방법을 선택할 수 있어야 하므로, 이와 관련된 역량이 필수적이다. 또한 본 절차서에는 건물에너지 분야는 물론 다양한 시뮬레이션 분야의 기술이 적용되므로, 분야 별로 상이한 용어의 통일이 필요하며, 그 정의를 명확히 할 필요가 있다.
또한 본 절차서는 건물에너지 성능에 큰 영향을 주는 기온, 습도 및 일사 조건을 통제하여 실제 건물을 대상으로 시험을 진행하므로 대규모이면서 주요 기후환경 요소 조절이 원활한 시험실에서 시험을 진행해야 한다. 건물 에너지 측정 시험은 각 기후 조건으로 구분하여 작성하며, 각 조건 별 절차서에는 적용 범위, 시험 목적, 관련 규격, 시험체, 시험 조건, 시험 장비, 시험 절차, 시험 결과, 시험보고서에 대한 항목을 작성한다. 본 시험을 위한 장비는 중장비 및 관련 인력, 열 플럭스 미터, 데이터로거, thermocouple, 열화상 카메라, 유량계, 전력 소비 측정기, 일사량계 등 파라미터 도출을 위한 측정기가 요구된다.
4.2 건물 에너지 시뮬레이션의 파라미터값 도출 시험 절차서 구조 도출
절차서의 전체적인 구조는 주요 환경시험 절차서의 일반적인 구조를 준용하되, 앞에서 도출한 시험 절차상의 필요 내용을 반영하여 작성하였다. 절차서의 일반적인 구조는 범용적으로 활용되고 있는 환경 시험인 KS 60068과 MIL-STD-810H를 참고하였으며, 이를 바탕으로 도출된 절차서 목차는 Fig. 1과 같다.
5. 결 론
본 논문에서는 건물 에너지 시뮬레이션 파라미터 값 도출 시험 절차를 마련하기 위해 건물 에너지 관련 국내외 현황을 조사하여 시험의 요구 조건을 분석하고, 시험 절차서 구조를 도출하였다. 조사 내용을 기반으로 한 본 연구의 결론은 다음과 같다.
(1) 국내외적으로 건물의 에너지 성능 향상을 위한 다양한 정책이 제언되고 있으며, 건물 에너지 시뮬레이션을 활용해 사전에 에너지 성능을 평가하여 효율성을 극대화하고자 한다. 그러나 실제 건축물의 시험 결과와 시뮬레이션 결과 간에 오차가 발생하며, 이를 해결하기 위해 민감도 분석 및 오차 보정에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 9가지의 민감도 분석 및 4가지의 베이지안 샘플링 기법을 비교하였으며, 건물 에너지 성능을 평가하는 사용자의 우선순위에 따라 시험 절차에서 해당 기법을 선택할 수 있어야 한다.
(2) 요구 조건 분석 결과, 건물 에너지 시뮬레이션을 위한 파라미터값 도출 절차는 실제 측정 결과를 기반으로 보정 및 민감도 분석을 포함하며 시험자는 이에 관한 역량을 갖추어야 한다. 시험은 기온, 습도, 일사 조건을 통제할 수 있는 시험실에서 진행해야 하며, 각 시험 별 절차서에는 시험 목적, 관련 규격, 시험체, 시험 조건, 시험 장비, 시험 절차, 시험 결과 및 시험 보고서에 대해 작성해야 한다.
(3) 도출된 요구 조건과 주요 환경시험 절차서를 바탕으로 건물 에너지 시뮬레이션의 파라미터값 도출 시험 절차서의 구조를 도출하였으며, 이를 활용하여 파라미터 최적값을 도출하고, 파라미터에 따른 건물 에너지 예측 성능의 정확성을 확보하여 시뮬레이션 결과와의 비교 시험을 통한 추가 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
