남
아영
(
A Young
Nam
)
1
김
영일
(
Young Il
Kim
)
2
†
-
서울과학기술대학교 에너지환경대학원 에너지시스템공학과 대학원생
(
Graduate Student, Department of Energy System Engineering, Graduate School of Energy
and Environment, Seoul National University of Science and Technology, Seoul, 01811,
Korea
)
-
서울과학기술대학교 건축학부 교수
(
Professor, Department of Architecture, Seoul National University of Science and Technology,
Seoul, 01811, Korea
)
Copyright © 2016, Society of Air-Conditioning and Refrigeration Engineers of Korea
Key words
ASHRAE Bin method(ASHRAE Bin 방법)
,
Design outdoor temperature and humidity(설계용 외기온습도)
,
Energy-saving design standards(에너지절약설계기준)
,
TAC temperature(TAC 온도)
기호설명
MOLIT : 국토교통부
$T_{DB}$ : 건구온도 [℃]
$\phi$ : 상대습도 [%]
$T_{WB}$ : 습구온도 [℃]
MCWB : 동시발생습구온도 [℃]
$\Delta$ : 차이
$T_{WB,\:DB}^{𝑗}$ : Bin 구간 j에서의 동시발생습구온도 [℃]
$F_{DB,\: WB}^{j,\: k}$ : 건구온도 Bin 구간은 j이고 습구온도 Bin 구간이 k일 때의 데이터 개수 [unit]
$T_{WB}^{k}$ : 습구온도 Bin 구간 k일 때의 습구온도 중앙 값 [℃]
1. 연구배경 및 목적
우리나라의 외기조건은 1년 동안 4계절(봄, 여름, 가을, 겨울)로 변화하므로 건물 실내 열환경을 쾌적하게 유지하기 위하여 냉방과 난방이 필요하다.
1년 중 발생율이 극히 낮은 최고 및 최저 온도 및 습도를 기준으로 냉난방 시스템을 설계하면, 장비 용량이 과도하게 선정되어 초기투자비용이 증가하고,
대부분의 시간대에서는 부하율인 낮은 부분부하로 운전하게 되므로 시스템 효율이 낮아져 에너지 사용이 증가하게 된다. 초기투자비와 냉난방 에너지 소비량을
절약하기 위해서는 설계 단계에서부터 설비가 과(過)용량 되지 않도록 최근 기상 데이터를 반영하여 산출된 설계용 외기조건으로 설계가 수행되어야 한다.(1) 이렇게 설계된 냉난방 시스템은 부하 대응에 용이하면서 초기투자비와 에너지 사용량도 최적화된다.
Kim(2)은 10년간의 외기온도 데이터를 이용하여 서울을 비롯한 9개 지역의 겨울(12, 1, 2, 3월)과 여름(6, 7, 8, 9월)의 외기조건을 ASHRAE
가이드북의 관련 기준에 따라 산정하였다. 겨울 조건은 건구온도, 습구온도 및 풍속, 여름 기준은 건구온도 및 관계습구온도로 산정하였다. Lee et
al.(3)는 설계용 외기조건의 작성법으로 TAC(Technical Advisory Committee)법과 기상요소기준법, 그리고 부하기준법을 소개하였다. 소개한
외기조건 작성법들과 10년간의 부산 기상데이터를 활용하여 부산의 최적의 설계용 외기조건을 제시하고자 하였다. Kim et al.(4)은 건물의 공기조화 부하계산법 기준을 만들고 각종 기상자료를 개발 및 PC용 한국형 부하계산 프로그램과 사용자 매뉴얼을 개발하기 위해 “건물의 공조부하계산용
표준 전산프로그램 개발 및 기상자료의 표준화 연구”를 진행하였다. 통상산업부(현(現) 산업통상자원부)에 본 최종 연구보고서가 제출되었으며 현재 국토교통부
기준이 되는 외기조건 정립이 본 보고서를 통해 정립되었다. Tongshoob et al.(5)는 확률을 활용함에 따라 냉방 부하 설계에서 환기로 인한 취득열 부하가 어떻게 달라지는지에 대해서 총 5가지 조건으로 부하 계산을 진행하여 비교 설명하였다.
Thevenard et al.(6)는 ASHRAE 설계용 외기조건 산정 기간을 1년 전체 또는 계절별로 나누어 외기조건을 산정하고 그 결과를 비교하였다. 비교시, 전체 1년에 대해서
위험률 1.0%인 값은 각 계절별 위험률 2.5%의 값과 거의 일치한다.
국내외 냉난방 설계용 외기조건은 2001년(7)에 작성된 데이터를 활용하고 있어 최근 기상데이터가 반영되지 않은 설계용 온습도 외기조건을 활용하고 있는 실정이다. 최근 화석연료의 급격한 사용,
자연환경의 오염 및 파괴, 지구온난화 등으로 지구환경은 급격한 변화를 겪고 있고, 이에 따른 기후특성도 변하고 있으므로 이를 반영하기 위해서는 최근
기상데이터가 포함되어야 한다. 본 연구에서는 최근 10년간의 데이터를 포함하여 냉난방 설계용 온습도 외기조건을 재산정하고자 한다.
2. 연구 방법
현재 국내의 냉․난방 설계용 외기조건으로는 대한설비공학회 설비편람에서 대표적인 두 값을 제시한다.(8) 첫 번째는 국토교통부(MOLIT, Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 구 국토해양부)에서 지정한
외기 조건으로, ASHRAE에서 1983~1994년(12년) 통계기간의 기상데이터를 Bin 방법에 의해 계절별(하기, 동기)로 위험률 2.5%로 산출한
외기조건 값과 동일하며Table 1 (8)에 나타내었다. 두 번째도 ASHRAE에서 제안한 방법으로, 1997년 이후의 Bin 방법을 활용하여 산출하였다. 냉방 설계용 외기온도에 대하여 1년
전체 기간인 총 8,760시간에서 백분위율 0.4%, 1.0% 및 2.0%에 해당하는 온도를, 난방 설계용 외기조건에 대하여 1년 전체 기간인 총
8760시간에서 백분위율 99.6% 및 99.0%에 해당하는 온도를 산출하여 제시하였으며,Table 2에 나타내었다.(8)Table 1은 계절별에 대한 2.5%,Table 2는 1년 전체 기간에 대한 1.0%로 우리나라의 외기조건을 나타낸다.
Table 1. Design outdoor weather conditions by MOLIT
|
City
|
Cooling
|
Heating
|
|
$T_{DB}$(℃)
|
$T_{WB}$(℃)
|
$T_{DB}$(℃)
|
∅(%)
|
|
Gwangju
|
31.8
|
26.0
|
-6.6
|
70
|
|
Daegu
|
33.3
|
25.8
|
-7.6
|
61
|
|
Daejeon
|
32.3
|
25.5
|
-10.3
|
71
|
|
Busan
|
30.7
|
26.2
|
-5.3
|
46
|
|
Seoul
|
31.2
|
25.5
|
-11.3
|
63
|
|
Ulsan
|
32.2
|
26.8
|
-7.0
|
70
|
|
Incheon
|
30.1
|
25.0
|
-10.4
|
58
|
|
Jeju
|
30.9
|
26.3
|
0.1
|
70
|
Table 2. Design outdoor weather conditions by ASHRAE printed in SAREK Handbook
|
City
|
Latitude
(N)
|
Longitude
(E)
|
Altitude
(m)
|
Heating(℃)
|
Cooling(℃)
|
|
$T_{DB}$
|
$T_{DB}$/$MCWB$
|
|
99.6%
|
99.0%
|
0.4%
|
1.0%
|
2.0%
|
|
Gwangju
|
35.17
|
126.90
|
74
|
-6.8
|
-5.3
|
32.4
|
25.1
|
31.2
|
24.6
|
30.1
|
24.0
|
|
Daegu
|
35.88
|
128.62
|
59
|
-7.6
|
-5.9
|
34.1
|
24.6
|
32.6
|
24.1
|
31.2
|
23.4
|
|
Daejeon
|
36.37
|
127.37
|
72
|
-11.0
|
-9.1
|
32.7
|
24.9
|
31.3
|
24.3
|
30.1
|
23.5
|
|
Busan
|
35.10
|
129.03
|
70
|
-5.6
|
-3.9
|
31.2
|
25.8
|
30.1
|
25.4
|
29.0
|
24.8
|
|
Seoul
|
37.57
|
126.97
|
86
|
-11.6
|
-9.6
|
32.1
|
24.6
|
30.7
|
23.6
|
29.5
|
23.1
|
|
Ulsan
|
35.55
|
129.32
|
36
|
-6.2
|
-4.7
|
33.1
|
24.9
|
31.8
|
24.6
|
30.3
|
24.0
|
|
Incheon
|
37.47
|
126.63
|
70
|
-10.7
|
-8.9
|
31.1
|
24.7
|
29.8
|
23.9
|
28.6
|
23.3
|
|
Jeju
|
33.52
|
126.53
|
23
|
0.0
|
0.9
|
31.7
|
25.3
|
30.7
|
25.2
|
29.7
|
25.1
|
국토교통부 설계용 외기조건은Table 1의 외기조건(기상데이터 통계기간 : 1983~1994년, 12년)과 동일하며, 2018년 에너지절약설계기준(7)도 동일한 값을 제시하고 있다. 여기에는 최근 기상데이터는 반영되어 있지 않다. 따라서, 본 연구에서는 최근 실측된 기상데이터를 포함시켜 1997년
이후의 ASHRAE Bin 방법으로Table 2 외기조건 산정 방법) 1년 전체 기간에 대한 위험률로 냉난방 설계용 온습도 외기조건을 재산정한다.
3. 냉난방 설계용 온습도 외기조건 산출
3.1 산출방법
3.1.1 데이터 취득 및 Bin 간격 설정
설계용 온습도 외기조건을 산출하기 위해서는 실측 기상데이터가 필요하다. 실측 기상데이터는 34년(1982~ 2015년)에 대해 기상청 기상자료개방
포털사이트(9)에서 취득하였다. 취득한 데이터들로 설계용 건구온도조건 산출을 먼저 수행하였는데 방법은 저자의 선행논문인 Nam et al.(10)에 상세하게 서술되어 있다.
ASHRAE에서는 설계용 습도조건으로 동시발생습구온도(Mean coincident wet bulb temperature, MCWB)를 사용하도록 제안하고
있다. 기상청에서는 건구온도(℃)와 상대습도(%)를 실측하므로 EES(Engineering Equation Solver) 프로그램(11)으로 습구온도를 먼저 계산하였다. 설계용 습도조건 산출 진행은 설계용 건구온도조건 산출방법에서 데이터 개수 확인부터 Bin 간격 설정 및 해당 Bin에
속하는 데이터 개수 세기까지의 방법과 동일하게 진행한다. 다만, Bin 간격을 1.0℃로 하고 건구온도와 습구온도 Bin 구간을 동시에 만족하는 데이터의
개수를 확인한다.(12)
3.1.2 Joint Frequency Matrix 작성 및 동시발생습구온도 산정
건구온도와 습구온도 두 인자에 대한 도수분포표를 매트릭스 형태, Joint Frequency Matrix (JFM)로 작성하여 각 Bin 구간에 해당하는
개수를 기입한다.(12) Bin 간격 1.0℃에 해당하는 설계용 건구온도 산정을 먼저 산출하고, 산출한 설계용 건구온도조건이 건구온도의 어느 Bin 구간에 속하는지 Joint
Frequency Matrix에서 찾아서 확인한다.(12) 설계용 건구온도가 속하는 건구온도 Bin 구간에 대한 습구온도 전체 Bin 구간 개수에 각 습구 온도 Bin 구간 중앙값을 곱하여 가중치를 부여한다.
동시발생습구온도 산정을 위한 계산식은 식(1)에 나타 내었다.(12) 만약, 1.0% 냉방 설계용 건구온도조건이 건구온도 Bin 구간 34~35℃에 있을 때, 습구온도 Bin 구간에 있는 데이터 개수에 각 습구온도
Bin 중앙값으로 가중치를 부여하여 동시발생습구온도 계산을 진행한다. 그 예시를Table 3에 나타내었으며, 4066/166을 계산하면 동시발생습구온도 값은 24.49℃가 된다.
Table 3. Example for calculating mean coincident wet bulb temperature
|
$T_{WB}$ Bin Interval
[℃]
|
(A) $T_{WB}$ centre-Bin value
($T_{WB}^{k}$)
|
(B) $T_{DB}$ Bin Interval 34~35℃ data number
($F_{DB^{j},\:WB^{k}}$)
|
(A)$\times$(B)
|
|
23~24
|
23.5
|
55
|
1292.5
|
|
24~25
|
24.5
|
64
|
1568.0
|
|
25~26
|
25.5
|
40
|
1020.0
|
|
26~27
|
26.5
|
7
|
185.5
|
|
27~28
|
27.5
|
0
|
0.0
|
|
Total
|
|
166
|
4066.0
|
3.2 산출 결과 및 기존 조건과의 비교 분석
1997년 이후의 ASHRAE Bin 방법을 최신 기상자료가 포함된 데이터에 대하여 1년 전체 기간에 대한 위험률로 적용하여 건물 냉난방 설계용 온습도
외기조건을 재산출하였고, 그 결과를Table 4와Table 5에 나타내었다. 본 논문에서는 MOLIT 기준처럼 냉방은 습구온도, 난방은 상대습도로 나타내기 위해, Bin 간격 1.0℃로 산정한 건구온도 및 동시발생습구온도를
활용하여 상대습도로 변환하였다.
Table 4. Calculated design dry bulb temperature for cooling and heating
|
City
|
Calculated $T_{DB}$[℃]
|
|
Heating
|
Cooling
|
|
99.6%
|
99.0%
|
0.4%
|
1.0%
|
2.0%
|
|
Gwangju
|
-6.99
|
-5.46
|
32.73
|
31.52
|
30.38
|
|
Daegu
|
-7.61
|
-5.93
|
34.36
|
32.95
|
31.64
|
|
Daejeon
|
-10.62
|
-8.71
|
32.67
|
31.47
|
30.28
|
|
Busan
|
-5.66
|
-3.94
|
31.35
|
30.28
|
29.14
|
|
Seoul
|
-11.80
|
-9.83
|
32.26
|
30.98
|
29.82
|
|
Ulsan
|
-6.42
|
-4.89
|
33.40
|
32.03
|
30.60
|
|
Incheon
|
-10.67
|
-8.85
|
31.18
|
29.84
|
28.63
|
|
Jeju
|
0.10
|
1.00
|
32.03
|
30.92
|
29.91
|
Table 5. Calculated mean coincident wet bulb temperature and converted relative humidity
|
City
|
Calculated MCWB[℃]/Converted to ∅[%]
|
|
Heating
|
Cooling
|
|
99.6%
|
99.0%
|
0.4%
|
1.0%
|
2.0%
|
|
Gwangju
|
-8.51
|
62.43
|
-6.68
|
74.56
|
24.93
|
53.48
|
24.55
|
56.89
|
23.91
|
58.97
|
|
Daegu
|
-9.25
|
59.00
|
-7.60
|
61.44
|
24.35
|
44.19
|
23.57
|
45.99
|
23.07
|
48.83
|
|
Daejeon
|
-11.40
|
77.28
|
-9.55
|
78.00
|
24.63
|
52.13
|
24.11
|
54.72
|
23.54
|
57.43
|
|
Busan
|
-8.09
|
45.09
|
-6.51
|
47.28
|
25.69
|
63.97
|
25.36
|
67.78
|
24.89
|
71.52
|
|
Seoul
|
-12.96
|
60.20
|
-11.12
|
62.13
|
24.23
|
52.03
|
22.98
|
51.22
|
22.62
|
54.52
|
|
Ulsan
|
-8.80
|
44.14
|
-7.11
|
51.82
|
25.18
|
51.86
|
24.50
|
54.54
|
24.01
|
58.52
|
|
Incheon
|
-11.97
|
61.88
|
-10.18
|
64.32
|
24.85
|
60.29
|
23.86
|
61.37
|
23.33
|
64.55
|
|
Jeju
|
-1.41
|
75.47
|
-1.41
|
63.35
|
25.32
|
58.80
|
25.17
|
63.28
|
24.88
|
66.96
|
Table 6. Calculated design dry temperature including 34 year period and comparison
with MOLIT
|
City
|
(A) MOLIT Standards $T_{DB}$[℃]
(1983~1994)
|
(B) Calculated $T_{DB}$[℃]
(1982~2015)
|
$\triangle T_{DB}$(B-A)[℃]
|
|
Cooling
|
Heating
|
1.0% cooling
|
99.0% heating
|
Cooling
|
Heating
|
|
Gwangju
|
31.8
|
-6.6
|
31.5
|
-5.5
|
-0.3
|
1.1
|
|
Daegu
|
33.3
|
-7.6
|
32.9
|
-5.9
|
-0.4
|
1.7
|
|
Daejeon
|
32.3
|
-10.3
|
31.5
|
-8.7
|
-0.8
|
1.6
|
|
Busan
|
30.7
|
-5.3
|
30.3
|
-3.9
|
-0.4
|
1.4
|
|
Seoul
|
31.2
|
-11.3
|
31.0
|
-9.8
|
-0.2
|
1.5
|
|
Ulsan
|
32.2
|
-7.0
|
32.0
|
-4.9
|
-0.2
|
2.1
|
|
Incheon
|
30.1
|
-10.4
|
29.8
|
-8.9
|
-0.3
|
1.5
|
|
Jeju
|
30.9
|
0.1
|
30.9
|
1.0
|
0.0
|
0.9
|
|
Average
|
|
-0.3
|
1.5
|
Table 7. Calculated design humidity including 34 year period and comparison with MOLIT
|
City
|
(A) MOLIT Standards
(1983~1994)
|
(B) Calculated
(1982~2015)
|
△(B-A)
|
|
Cooling $T_{WB}$
[℃]
|
Heating ∅
[%]
|
Cooling MCWB [℃]
|
Heating ∅
[%]
|
Cooling
[℃]
|
Heating
[%]
|
|
Gwangju
|
26.0
|
70
|
24.6
|
74.6
|
-1.4
|
4.6
|
|
Daegu
|
25.8
|
61
|
23.6
|
61.4
|
-2.2
|
0.4
|
|
Daejeon
|
25.5
|
71
|
24.1
|
78.0
|
-1.4
|
7.0
|
|
Busan
|
26.2
|
46
|
25.4
|
47.3
|
-0.8
|
1.3
|
|
Seoul
|
25.5
|
63
|
23.0
|
62.1
|
-2.5
|
-0.9
|
|
Ulsan
|
26.8
|
70
|
24.5
|
51.8
|
-2.3
|
-18.2
|
|
Incheon
|
25.0
|
58
|
23.9
|
64.3
|
-1.1
|
6.3
|
|
Jeju
|
26.3
|
70
|
25.2
|
63.3
|
-1.1
|
-6.7
|
|
Average
|
|
-1.6
|
-0.8
|
3.3 기존 조건과의 비교 분석
Thevenard et al.(6)는 논문에서 월별 TAC 2.5%가 년별 TAC 1.0% 값과 유사하다고 하였다. 이를 참고하여 34년 기간에 대해 산출한 온도조건 중에서 1.0%
냉방과 99.0% 난방 온도조건을 국토교통부 제시 온도조건과 비교하여 그 결과를Table 6에 나타내었다. 34년 기간에 대해 산출한 온도조건이 국토교통부 제시 조건보다 냉방에서 평균 0.3℃가 낮고, 난방에서는 평균 1.5℃가 높게 나타났다.
냉방 설계용 온도조건을 분석하였을 때, 대전에서 0.8℃로 가장 큰 온도 차이가 났으며, 난방은 울산에서 2.1℃로 가장 큰 온도 차이를 나타내었다.
현재 국토교통부에서 제시하는 습도 조건은 습도에 대해서만 TAC를 계산한 값으로, 온도를 고려하여 동시 발생습도조건을 산정한 것은 아니다. 국토교통부
제시 값과 본 연구에서 산출한 동시발생습구온도와 상대 습도를 비교했으며 그에 대한 비교 값을Table 7에 나타내었다. 국토교통부 제시 습도 조건과 비교함에 있어서 온도 조건과 비교할 때처럼 냉방은 1.0%에 대한 값, 난방은 99.0%에 대한 값으로
비교하였다. 국토교통부 습도 조건과 산출한 냉방 MCWB 및 난방 MCWB를 이용하여 환산한 상대습도를 비교하였을 때, 산출한 습도조건이 냉방 습구온도에서
평균 1.6℃ 낮고, 난방 상대습도에서 평균 0.8% 낮았다. 냉방 습구온도는 서울에서 2.5℃로 가장 큰 차를 보였고, 난방 상대습도에서는 울산이
18.2%로 가장 큰 차이를 나타내고 있다.
울산의 경우에는 설계용 온도조건에서 가장 큰 온도 차이를 나타내고 있으며, 본 연구에서 산출한 동시발생 습구온도를 상대습도 값으로 환산하면 온도의
영향이 반영되어 가장 큰 상대습도 값 차이를 나타내는 것으로 보인다.
4. 결 론
환경의 변화에 따라 외기조건도 지속적으로 변하고 있다. 설계용 냉난방 외기조건은 냉난방 시스템을 설계하는 중요한 기준이 되므로 최근 기상데이터를 반영한
외기조건으로 설계가 이루어져야 초기투자비 및 운전비가 최적화될 수 있다. 현재 사용 중인 국토교통부 설계용 온습도 외기조건은 1983년~1994년에
근거한 값이므로 본 연구에서는 국내 1982년~2015년 기상데이터를 활용하여 표준 외기조건을 재산정하였다. 최근 기상데이터를 포함 하여 건물 냉난방
부하 설계용 온습도 외기조건을 1997년 이후 ASHRAE Bin 방법으로 재산정하여 국토교통부 제시 온습도 외기조건과 비교하였을 때, 다음과 같은
결론을 얻었다.
(1) 최근 기상데이터를 포함하여 34년간(1982~2015)의 데이터로 설계용 조건을 산출한 값과 국토교통부 제시 조건을 비교하였을 때, 설계용
냉방 온도조건에서 산출한 온도 조건이 대전에서 최대 0.8℃ 차이로 온도가 낮았으며 평균 0.3℃ 낮았다. 설계용 난방 온도조건에서는 산출한 온도
조건이 울산에서 최대 2.1℃ 높았고 평균 1.5℃가 높았다. 최근 기상데이터 포함여부에 따라 설계용 온도 조건에서 온도 차이가 발생한다.
(2) 국토교통부 제시 습도 조건과 비교함에 있어서 온도 조건과 비교할 때처럼 냉방은 1.0%에 대한 값, 난방은 99.0%에 대한 값으로 비교하였다.
국토교통부 제시 습도 조건과 산출한 냉방 MCWB 및 난방 MCWB를 이용하여 환산한 상대습도를 비교하였을 때, 냉방 습구온도가 평균 1.6℃ 낮고,
난방 상대습도의 경우는 평균 0.8% 낮았다. 냉방 습구온도는 서울에서 2.5℃로 가장 큰 온도 차를 보였고, 난방 상대습도에서는 울산이 18.2%로
가장 많은 차이를 나타내고 있다.
(3) 기상변화에 따라 외기조건도 변화되었으므로 최근 기상데이터를 반영하여 재산정된 본 연구의 결과인 온습도 외기조건을 이용하여 냉난방 부하를 계산할
것을 제안한다.
Acknowledgements
본 연구는 서울과학기술대학교 교내연구비의 지원으로 수행되었습니다.
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