k-means cluster를 이용한 기존 건축물의 새로운 에너지성능 평가방법 개발 :그린리모델링의 대상 건축물 선정

Abstract

산업혁명 이후부터 국가 단위에서 급증하는 화석연료의 사용으로 인하여 온실가스의 배출량이 늘어나면서 지구온난화가 가속화되고 있다. 이러한 현상으로 인하여 전 세계는 기후변화 문제에 대처하기 위해 국가 차원에서의 지원정책과 환경 개선 및 발전을 지향하고 있다. 특히, 건축물의 에너지소비량은 우리나라 전체의 에너지소비량의 28.1%를 차지하고 있으며, 오랜 기간 사용되는 건축물의 특성상 건축물의 에너지절감은 기후변화 대응에 장기적인 실효성을 가져올 것으로 기대된다. 이를 위해 우리나라 정부는 「제2차 녹색건축물 기본계획」을 발표하였으나, 절차나 규제 등이 구체적으로 명시된 신축 건축물의 정책에 비해 기존 건축물의 정책인 그린리모델링은 세부적인 계획이 미흡한 실정이다. 따라서 온실가스 감축목표를 효과적으로 실현하기 위해 향후의 정책에서는 에너지성능이 낙후된 기존 건축물을 환경친화적인 지속가능한 녹색건축물로 전환하고자 하는 그린리모델링을 전략으로 추진하려는 노력이 필요하다. 현재 그린리모델링은 「도시 및 주거환경정비법 시행령」 제2조에 따라 준공된 후 20년 이상 30년 이하의 범위에서 조례가 정하는 기간이 지난 노후ㆍ불량 건축물을 대상으로 그린리모델링을 시행하고 있다. 그러나, 준공 후 운영기간으로만 건축물의 에너지성능을 판단하는 현행 규정은 건축물의 운영 및 사용 정보를 고려하지 않아 실효성이 낮다. 따라서 효과적인 그린리모델링을 추진하기 위해서는 기존 건축물의 에너지성능을 평가하고, 이를 기반으로 그린리모델링의 대상 건축물을 선정하기 위한 방법론의 개발이 필요하다. 본 연구는 주거용 건축물의 에너지성능을 평가하고자 Change-point regression model(CPM)을 이용한 에너지성능 평가방법을 사용하였다. CPM은 건축물의 실제 에너지소비량과 외기온도의 상관관계에 기반한 선형회귀분석을 통하여 건축물의 에너지성능을 도출하는 방법이다. 이 방법의 한계점은 에너지소비량과 외기온도 사이의 상관관계를 바탕으로 건축물의 신뢰구간을 제한하고 있으며, 이를 불만족하는 건축물은 평가방법에서 제외한다. 따라서, 모든 기존 건축물의 에너지성능을 평가할 수 있는 새로운 에너지성능 평가방법이 필요하다. 본 연구에서는 CPM의 한계점을 극복하기 위해 전체 기존 건축물을 대상으로 에너지성능을 평가하고자 k-means cluster(KMC)를 도입하였다. KMC는 입력 데이터를 바탕으로 기계가 학습한 데이터의 패턴이나 유사도를 분석하고, 분류 목적에 따라 입력 데이터를 k개의 cluster로 할당하여 군집화를 수행하는 방법이다. 이를 통해 본 연구는 KMC를 이용한 새로운 에너지성능 평가방법을 제안하였다. 연구의 조사대상 건축물로 대한민국의 기존 건축물의 연면적 현황에 따라 주거용 아파트를 채택하였으며, 울산광역시에 위치하는 조사대상 344개동 아파트를 선정하였다. 조사대상 아파트에 대한 고지서의 월별 단위면적당 가스사용량과 기상청의 월평균 외기온도를 수집하였으며, 에너지성능 평가방법의 입력 데이터로 활용하였다. 본 연구에서는 CPM의 신뢰구간을 고려하여 조사대상 아파트에 대한 선행작업을 실시하였으며, 이를 통해 신뢰구간을 만족하는 114개동 아파트의 축소형 범위와 신뢰구간이 미반영된 344개동 아파트의 기본형 범위로 두 가지의 범위를 규정하였다. 범위에 따른 조사대상 아파트의 입력 데이터를 바탕으로 각 평가방법을 적용하였으며, 이에 대한 그린리모델링의 대상 아파트 선정 결과와 비교 결과는 다음과 같다. (1) 축소형 범위의 114개동 아파트에 CPM을 이용한 에너지성능 평가방법에서는 3-parameter heating을 사용하였다. 에너지성능을 평가하기 위한 base-load, heating slope(HS), change-point temperature의 세 가지 parameter를 파악하였으며, 이를 통해 heating energy(HE)를 산출하였다. CPM의 성능지표를 활용하여 HS-HE 사분면을 작성하였으며, 1사분면에 해당하는 34.2%의 39개동 아파트를 그린리모델링의 대상 아파트로 선정하였다. (2) 축소형 범위의 114개동 아파트에 KMC를 이용한 에너지성능 평가방법에서는 Optimum number of clusters를 사용하였다. 최적의 cluster 개수인 k를 ratio에 기반한 elbow point로 설정하였으며, 이를 통해 k는 ratio가 51.5%인 3으로 설정하였다. 각 cluster 중심점의 가스사용량을 추정하여 가장 에너지성능이 열악한 cluster를 도출하였으며, cluster 1에 해당하는 24.6%의 28개동 아파트를 그린리모델링의 대상 아파트로 선정하였다. (3) 본 연구의 1차 세부 목표인 KMC를 이용한 새로운 에너지성능 평가방법의 적용 타당성을 검증하기 위해 (1)과 (2)의 대상 아파트를 상호 비교하고자 하였다. 이를 통해 전체 41개동 아파트를 확인하였으며, 결과가 일치하는 63.4%의 26개동 아파트를 도출하였다. 이를 통해 KMC에 대한 적용 타당성을 검증하였다. (4) 본 연구의 1차 목표를 달성함으로써, CPM의 한계점을 극복하기 위해 신뢰구간이 미반영된 전체 조사대상 아파트인 기본형 범위의 344개동 아파트에 KMC를 적용하였다. 기본형 범위의 344개동 아파트에 KMC를 이용한 에너지성능 평가방법에서 k는 ratio가 55.0%인 4로 설정하였다. 가장 에너지성능이 열악한 cluster 1에 해당하는 21.8%의 75개동 아파트를 그린리모델링의 대상 아파트로 선정하였다. (5) 마지막으로, 본 연구의 2차 세부 목표인 KMC를 이용한 새로운 에너지성능 평가방법의 활용 유효성을 검증하기 위해 (2)와 (4)의 대상 아파트를 상호 비교하고자 하였다. 이 과정에서 각 범위의 아파트 수효 차이로 인해 발생하는 오차를 최소화하기 위해, 344개동 아파트에 대한 기본형 범위를 축소형 범위와 일치하는 114개동 아파트로 대상 아파트를 한정하여 비교하였다. 이를 통해 전체 28개동 아파트를 확인하였으며, 결과가 일치하는 75.0%의 21개동 아파트를 도출하였다. 이를 통해 KMC에 대한 활용 유효성을 검증하였다. 본 연구는 기존 건축물의 에너지절감을 위해 효과적인 그린리모델링을 추진하기 위한 전략으로 건축물의 에너지성능에 기반한 그린리모델링의 대상 건축물을 선정하는 방법론을 개발하고자 하였다. 이를 위해 신뢰구간으로 인해 조사대상을 제한하는 CPM의 한계점을 극복하는 KMC를 도입하여 새로운 에너지성능 평가방법을 제안하였다. 본 연구에서는 이를 통해 축소형과 기본형 범위에 CPM과 KMC를 이용한 에너지성능 평가방법을 실시하고, 이를 기반으로 그린리모델링의 대상 아파트를 선정하였다. 또한, 각 그린리모델링의 대상 아파트를 상호 비교하여, KMC를 이용한 새로운 에너지성능 평가방법에 대한 적용 타당성과 활용 유효성을 검증하였다. 향후 연구에서는 KMC의 조사대상 건축물의 수효나 용도에 대한 입력 데이터를 확장하고, 이에 따른 영향력과 안정성을 분석하는 등 세부적인 연구가 진행될 것으로 기대된다. 이러한 노력을 통해 그린리모델링의 구체적인 방법론에 대한 근거를 제시할 수 있을 것으로 기대된다.