에너지 소비·성능평가
건축물의 에너지 소비성능 평가방법론 정립
용도 특화데이터를 활용해 공정한 에너지 소비성능 평가지표를 개발합니다.
공동주택, 영유아시설, 의료시설, 교육시설, 문화시설, 업무시설은 시설 및 운영 방식이 서로 다르기 때문에 하나의 기준으로 비교하면 공정한 평가가 될 수 없습니다. 영유아시설은 현원 아동수와 보육실면적 등이, 의료시설은 병상수와 MRI·CT 대수가, 교육시설은 학생수와 교지면적 등이 에너지 소비를 좌우하는 식으로, 용도마다 소비를 설명하는 변수 자체가 다릅니다. 따라서 건물 용도별로 특화된 운영 데이터를 확보하는 것이 평가지표 개발의 출발점입니다.
운영정보와 에너지 사용량의 관계를 분석해 평가지표를 산출합니다.
확보한 운영정보(X)를 설명변수로, 난방·냉방·기저 에너지 사용량(Y)을 종속변수로 삼아 평가모델을 개발합니다. 이 모델이 산출한 기대 에너지 사용량과 건물의 실제 에너지 사용량을 비교해 “실제 에너지 사용량 ÷ 기대 에너지 사용량”으로 정의되는 에너지 소비성능 지표(EER)를 계산합니다. 지표값이 낮을수록 기대보다 적게 소비한, 즉 에너지 성능이 우수한 건물임을 의미합니다. 마지막으로 전체 건물의 지표값 분포에서 각 건물이 차지하는 누적 백분율을 0~100점으로 환산해, 건물 간 상대적 성능을 직관적으로 비교할 수 있도록 합니다.
에너지 소비성능 평가 기준 설정
건물 용도별로 피평가 집단 구성 기준을 수립합니다.
인하대학교는 공동주택과 영유아시설을, 아주대학교는 의료시설을, 고려대학교는 교육시설과 문화시설을, 동국대학교는 업무시설을 맡아 각 용도 특성에 맞는 평가 기준을 설계합니다. 용도별로 관련 법령과 운영 특성에 따른 세부 분류 기준도 다릅니다. 공동주택은 아파트 여부와 난방방식·주민공동시설 규모로, 의료시설은 의료법에 따른 병원급 의료기관의 세부 유형과 병상 규모로, 교육시설은 학교급별로, 업무시설은 규모와 기후대 기준으로 피평가 집단을 구성합니다.
용도별 운영 특성에 맞는 입력변수와 모델링 기법으로 벤치마크 모델을 설계합니다.
피평가 집단이 정해지면 용도별로 가장 적합한 모델링 기법을 선택합니다. 공동주택, 영유아시설, 의료시설, 업무시설에는 다중회귀분석을, 교육시설과 문화시설에는 랜덤포레스트 기반 GAM 예측모델을 적용합니다. 입력변수 역시 용도에 맞게 구성되는데, 공동주택은 세대수와 승강기 대수를, 의료시설은 의사수와 병상수를, 업무시설은 연면적, 냉·난방도일 등을 사용하는 식입니다. 이처럼 앞서 제시한 평가모델의 기본 골격을 용도별 실제 운영 특성에 맞게 구체화함으로써, 건물 유형 간 객관적 비교와 평가의 신뢰성을 확보합니다.
기대효과 및 예상 활용방안
공공데이터와 평가모델을 결합해 자동화된 에너지 소비 평가체계를 구축합니다.
건물 공통 데이터, 용도별 특화 데이터, 에너지 사용 계측 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 피평가 집단 구성 기준을 설정하며 에너지원별 주요 영향인자를 도출합니다. 이렇게 확보한 정보로 군집별 벤치마크 모델을 개발하고, 앞서 정의한 에너지 소비성능 지표를 산출해 각 피평가 집단 내에서 건물의 상대적 위치를 점수화합니다. 이 과정을 표준화함으로써 공공데이터만으로 자동으로 작동하는 에너지 소비 평가체계를 구축할 수 있습니다.
이 평가체계를 건물·설비 개선과 탄소중립 정책 수립의 근거로 활용합니다.
용도별로 세분화된 평가 기준이 있기 때문에, 다양한 건축물 유형의 특성에 맞는 평가 기준을 수립하고 전수 건축물에 대한 평가와 그 결과에 대한 합리적인 설명 구조를 확보할 수 있습니다. 이렇게 산출된 정량적 지표는 정책 수립과 목표 설정의 근거가 되어, 건물별로 실효성 있는 에너지 절감 전략을 도출하고 적용을 지원하는 데 활용됩니다. 나아가 이 평가체계는 관련 법령의 재개정이나 건축물 에너지 소비성능 인증 제도화와 같이, 탄소중립을 구현하기 위한 제도적 기반으로도 확장될 수 있습니다.
