공공데이터를 활용한 복합용도 건축물의 에너지사용량 벤치마킹 모델 개발

Abstract

제1종, 제2종 근린생활시설은 대부분 중소규모의 복합용도로 활용되는 건축물이 많아 종래의 건축물대장 상의 주용도 중심 에너지사용량 평가 방법으로는 에너지사용량 평가를 수행하기 어려운 실정이다. 또한 국내외 연구에서는 에너지사용량을 건축물 대장의 주 용도로 분석하여 벤치마킹하는 방법을 주로 개발하고 있으나 단일용도에 국한하여 제시하고 있어 복합용도 건축물의 에너지사용량에 대한 평가를 제대로 수행하기 어렵다. 기존의 단일용도 내에서 단위면적당 에너지사용량으로 건축물을 비교한다면, 모든 건축물의 에너지효율은 동일하다고 평가할 수 있다. 그러나 이러한 방식은 동일 건물 내의 입주한 업종이 주 용도의 사용프로필과 유사할 경우에 한정하여 적용할 수 있는 방식이다. 예를 들어 대형건물 중심의 업무시설, 병원시설 등 건물 전체가 단일 용도로 활용되는 건축물의 에너지효율을 상대 비교할 경우에는 빠르게 에너지효율성을 평가하기에 좋은 활용 지표가 될 것이다. 그러나 근린생활시설과 같이 다양한 업종 및 업태가 비슷한 비율로 구성되어 건축물의 사용사용 프로필이 다양할 경우, 각 사용 프로필의 데이터 모수가 풍부하거나 유사한 사용프로필로 유사 그룹으로 분류하는 작업이 필수적으로 요구된다. 이에 본 논문은 서울시 마포구 지역의 제1종 근린생활시설 및 제2종 근린생활시설을 대상으로 국토교통부의 건축물대장 정보, 행정안전부의 업종인허가 정보 및 국토교통부의 건물에너지사용량 데이터를 연계하여 분석용 데이터 17,431건을 구축하고, 인허가데이터의 업종정보를 바탕으로 업종별 피어그룹을 15개로 설정하였다. 군집화된 피어그룹의 EUI를 산출하고, 이를 토대로 피어그룹별 개별 업종의 에너지사용량 벤치마킹 평가를 수행하였다. 최종적으로 평가된 업종의 에너지사용량 벤치마킹 평가 결과를 건축물 단위로 결합하여 복합용도 건축물의 에너지사용량 평가 결과를 산출하였다. 산출된 건축물에너지사용량의 벤치마킹 평가 값과 기존의 평가 방식이었던 바닥면적 대비 에너지사용량과의 결과를 비교하였다. 결과의 비교는 에너지사용량이 많다고 평가되어 효율개선이 필요한 건축물 상위 4%에 대하여 전체에너지사용량, 기저에너지사용량, 냉방에너지사용량, 난방에너지사용량의 평균값, 변동계수(CV)를 도출하여 등급에 구성된 건축물들이 얼마나 유사한 에너지사용특성을 갖는지 확인하였다. 그 결과, 제안하는 평가방식이 기존의 평가방식 대비 9등급으로 평가된 건축물의 비교 시 변동계수가 바닥면적당 에너지사용량은 10% 상승하였으나 냉방에너지는 33.4%, 난방에너지는 49.1%감소하였다. 이는 제안하는 평가모델이 에너지사용특성을 잘 반영하여 냉방과 난방에너지의 변동 폭이 좁은 결과를 보인 것으로 사료된다. 본 논문에서 제안하는 복합용도 건축물의 에너지사용량 평가 모델은 국가 탄소중립 및 에너지 저감 정책의 근간이 되는 기존 건축물의 에너지효율에 대하여 신속하면서도 프로필의 구분에 따른 피어그룹 평가를 통해 기존의 방식보다 정밀한 에너지사용량 평가방법으로 활용될 수 있다. 더불어 공공데이터를 활용함으로써 비현장식 저비용 에너지 비효율 건축물의 선별 솔루션으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다. ;It is hard to evaluate the existing method of energy usage using the building type-oriented energy usage on the building register because most Type 1 and Type 2 neighborhood living facilities are using for small and medium-sized complex purposes. In addition, domestic and foreign studies mainly develop a method of benchmarking energy use by analyzing it as the purpose of the building ledger. However, it is difficult to properly evaluate the energy use of a complex building because it is limited to a single aim. If a building compared with the amount of energy used per unit area within the existing single-use, it can evaluate that the energy efficiency of all buildings is the same. However, this method can only be applied when the industries occupied in the same building are similar to the user profile. For example, when comparing the energy efficiency of a building in which the entire building is for a single purpose, such as large-scale building-oriented business facilities and hospital facilities, it will be a well-designed indicator to evaluate energy efficiency rapidly. However, if various industries and industries, such as neighborhood living facilities, are composed of similar proportions and the user profile of the building is diverse, it is essential to classify them into comparable groups with rich data parameters of each user profile. Therefore, this paper established 17,431 analysis data in connection with the building register information of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport and the building energy usage data of the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport for the first and second types of neighborhood facilities in Mapo-gu, Seoul. The EUI of the clustered peer group calculated based on the energy use benchmarking evaluation of individual industries for each peer group. The energy use benchmarking results of the finally evaluated industry were combined into building units to calculate the energy use evaluation results of complex buildings. The results of the benchmarking evaluation value of the calculated building energy use and the energy use compared to the floor area, which was the existing evaluation method, were compared. The results compared by deriving the average value of total energy use, base energy use, cooling energy use, heating energy use, and coefficient of variation (CV) for the top 4% of buildings that need efficiency improvement. As a result, when comparing building with grade 9 in the proposed evaluation method to the existing evaluation method, the coefficient of variation increased by 10%, but the cooling energy decreased by 33.4%, and the heating energy decreased by 49.1%. It seems that the proposed evaluation model reflected the characteristic of energy use and showed a narrow range of fluctuations in cooling and heating energy. The energy use evaluation model proposed in this paper can be used as a more precise energy use evaluation method by quickly evaluating the energy efficiency of existing buildings, which is the basis of the national carbon neutrality and energy reduction policy. In addition, it expected that it can used as a screening solution for non-field low-cost energy-inefficient buildings by using public data.