민준기
(Joonki Min)
1
고유진
(Yujin Ko)
2
홍희기
(Hiki Hong)
†
-
경희대학교 기계공학과 학술연구교수
(
R&D Professor, Department of Mechanical Engineering, Kyung Hee University, Yongin-si,
17104, Korea.
)
-
경희대학교 기계공학과 석사과정
(
Graduate Student, Department of Mechanical Engineering, Graduate School, Kyung Hee
University, Yongin-si, 17104, Korea.
)
-
경희대학교 기계공학과 교수
(
Professor, Department of Mechanical Engineering, Kyung Hee University, Yongin-si,
17104, Korea.
)
Copyright © 2016, Society of Air-Conditioning and Refrigeration Engineers of Korea
Key words
Smart skin(일사조절 창호), Energy performance evaluation(에너지성능 평가), SPD(가변투과유리), SHGC(태양열 획득 계수)
1. 연구배경 및 목적
최근 녹색건축 정책현황 및 추진방향에 따르면 2020년 공공건축물과 2025년 민간건축물을 대상으로 제로 에너지빌딩의 의무화 로드맵이 강화되어 추진되고
있으며,(1) 또한 건축물 에너지요구량을 최소화하기 위해 건물 외피 성능을 개선하고자 단열 및 창호의 성능 기준이 에너지절약설계기준을 통하여 강화되고 있다. 이러한
정부정책 강화 추진에 따르는 차양 기술의 수요가 증대되고 있다.(2) 기존 상용화 내부 루버차양의 경우 저층 건축물 적용 및 외피 디자인 요소로서 활용에 한계가 존재하며, 에너지성능 및 유지관리에 대한 품질인증체계가
미비하여 소비자의 차양기술에 대한 신뢰성 확보가 어렵다. 그뿐만 아니라 외부풍압으로 인해 일반적인 고층 건축물에는 적용하기 어려운 구조적 한계를 지니고
있다.
이와 관련된 선행연구로서 Min et al.(3)은 건물 외피성능을 개선하고자 최근 개발이 진행되고 있는 스마트 스킨 창호와 일반적인 창호에 대하여 가상의 모델을 통하여 에너지성능을 평가하였다.
Yoon et al.(4)은 내․외부 블라인드 운영방법과 창호성능에 따른 건물에너지 성능평가연구로서 내부 블라인드보다 외부 블라인드 적용 시 20% 열 획득 감소, 블라인드
자동제어를 적용했을 경우 여름철 냉방부하가 5.8~12.5% 감소를 도출하였다. Yoon et al.(5)은 커튼월 건물에 있어 에너지 성능 지표로서의 창면적/바닥면적비 도입 타당성에 관한 기초연구Ⅱ로서 창면적/바닥면적비를 활용할 경우 에너지요구량을 예측할
수 있을 것으로 판단하였다. Chang et al.(6)은 동일 체적 건물의 설계변수에 따른 에너지 민감도 분석에서 창면적비와 창호 성능을 중심으로 연구로서 창면적비 30%, 50%, 70%일 경우 창호성능에
따른 난방 및 냉방부하를 분석하였다. Jung et al.(7)은 사무소 건물에서 커튼월 창유리 특성이 건물에너지 성능에 미치는 영향분석에서 환기량, 건물규모, 지역 기후특성 및 커튼월 창유리 타입 별 특성이
건물에너지에 미치는 영향을 분석하였다.
이와 같이 건물 창호를 통한 에너지 저감을 위하여 여러 방면으로 연구가 진행되고 있지만 일사 변동에 반응하여 변하는 창호 성능에 대한 연구는 거의
진행되고 있지 않다. 이러한 이유로 자연환경의 변화에 적극적으로 반응하여 움직이는 건물의 외피시스템인 반응형 스마트스킨 기술개발 및 연구가 필요한
실정이며, 이는 센서, 컴퓨터 프로그래밍 및 기계적 시스템이 적극적으로 도입되어 환경의 변화에 반응하여 형태를 변화시키는 동적인 외피이기에 상황에
맞추어 최대 효율을 낼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 창호의 열관류율과 태양열 획득계수 즉 일사 차폐성능 연동하여 작동하는 스마트창호에 대한 에너지성능평가로서
에너지요구량에 따른 성능을 비교분석하여 일반창호 대비 냉방 및 난방에너지절감을 최대화하는 창호사양을 제시하고자 한다.
2. 연구방법
2.1 스마트 스킨 개요
스마트 스킨(Smart Skin)은 자연환경의 변화에 반응하여 형태를 변화시키는 외피로서 여러 환경적 조건에 대한 최적화된 대응을 통하여 에너지 사용량을
절감시킬 뿐 아니라, 변화하는 환경조건에의 실시간 대응을 통한 사용자의 쾌적성을 향상시키고, 다양한 사용자의 요구조건에 대한 적극적 중재 등을 통한
친환경적 성능을 극대화시킨다. 이 기술은 기술적 측면으로는 차양, 건축/구조/설비/시공, 자동제어/BEMS(Building Energy Mana-gement
System) 기술과 소재, 부품, 장치가 결합된 융복합 엔지니어링 IT 개발로, ZEB(Zero Energy Building), 에너지저감, 친환경외피,
성능품질표준화 등 관련분야 활용 및 기술발전에 기여할 수 있으며, 경제적/사회적 측면으로는 차양 보급을 통한 도시환경 변화 및 에너지 저감 인식 증진뿐만
아니라 디자인 차별화로 건축물 경관 효과와 고부가가치의 건축물 브랜드화에 기여 가능하다.
일반 유리를 통해 들어오는 태양광의 투과율을 조절하는 방법에 대한 연구는 CVD(Chemical Vapor Depo-sition, 화학기상증착법)나
Sputtering 공법을 이용하여 유리 표면에 금속 산화물을 증착하는 방법과 착․소색 특성을 나타내는 물질을 유리의 조성 내에 혼입시키는 방법을
이용하여 진행되어 왔다. 그러나 이런 방법으로 제작된 유리는 태양광에 대한 능동적인 조절기능이 없을 뿐만 아니라 일정한 광파장 영역에 대한 선택적인
차폐 또는 투과능력만을 지닌 수동형으로서 소비자의 요구를 충족시키는데 한계가 있었다. 따라서 이러한 한계를 극복하여 인위적으로 가시광선 전파장에 대한
투과율을 조절할 수 있는 유리의 제작 필요성이 대두되었으며, 그 한 예가 투과도 가변유리(Smart Window, 조광유리)로서 이는 기능성을 나타내는
재료의 종류에 따라 나뉘며 그 중 하나가 본 연구에서 새롭게 개발되는 필름 부착형 가변투과유리(SPD : Suspended Particles Display)이며
SPD 창호의 전원 연결(On/Off)에 따른 창호의 일사 투과 여부 및 작동 방식을 Fig. 1에 나타내고 있다.
Fig. 1 SPD’s operating principle according to On/Off control.
Table 1. Overview of simulation test bed model
|
Use
|
Building Image
|
Floor Area(SPD/Non-SPD)
|
Window Direction
|
|
Test Bed
|
|
3.1 m×4.7 m = 14.57 ㎡
(Per Room)
|
South
|
Table 2. Drawing of test bed
|
Front View
|
Back View
|
Left Side View
|
Right Side View
|
Cross-Section
|
|
|
|
|
|
|
2.2 연구 대상 선정
본 연구의 대상은 서울시 인근에 구축 예정인 테스트베드로, 스마트 스킨형(SPD Model)과 일반형(Non-SPD Model) 창호가 각각 적용된
두 공간을 간벽을 통해 구분하였으며. 좌측에는 스마트 스킨형을, 우측에는 일반형을 배치하였다. Table 1은 테스트베드 3D 모델링 개요이며 각 공간의 조건은 창호 외에는 모두 동일하며, 면적은 14.57 ㎡/실이며 창호는 남향으로 배치하였다. Table 2는 테스트베드의 정면도, 배면도, 측면도 및 단면도를 나타낸다. 단, 외기에 면한 벽체가 동측과 서측이 상이한 부분은 영향이 미미하여 배제하였다(Table 4 참조).
2.3 시뮬레이션 방법
본 연구의 시뮬레이션 프로그램 선정은 TRNSYS 18(8)로서 기본구성은 기본적인 모듈구성 및 실제 시뮬레이션 프로그램인 Simulation Studio와 Google Sketchup과 연동 가능한, 공간
모델링 및 수치입력 프로그램인 TRNBuild 그리고 공기 유동량 모델링 프로그램인 TRNFlow로 되어있다. 따라서 본 연구에는 CAD 프로그램을
통해 설계한 도면을 기반으로 Google SketchUp을 이용하여 건물 모델링을 진행하였고, 이를 TRNbuild와 연동하여 외벽, 간벽 그리고
창호 등의 조건을 입력하고 최종적으로 Simulation Studio를 구성하여 시뮬레이션을 진행하였으며 에너지 요구량을 도출하여 냉방 및 난방에너지
절감율을 각각 제시하였다(Fig. 2 참조).
창호의 U-Value(열관류율)와 SHGC(태양열획득계수)값을 고정시킨 Non-SPD 모델과 하절기 및 동절기에 따라 SHGC가 변동된 값으로 적용된
SPD 모델에 대한 시뮬레이션을 동시에 진행하였으며, SHGC값 조절에는 Sha-ding Factor를 활용하였다.
2.4 모델링 및 시뮬레이션 조건
본 연구의 시뮬레이션을 위한 테스트베드 데이터 입력조건과 모델링은 Table 3과 같다. U-Value와 SHGC에 따른 Non-SPD 모델 기준 SPD 모델 에너지 변화 추이를 확인하기 위해, 창호 조건 외 조건들에 대해 동일하게
설정하였다. 기후 조건의 경우 TRNSYS18 라이브러리에 내장되어 있는 서울지역 기후 분석 자료인 ‘TMY2 Seoul’을 활용하였다. 에너지절약설계기준(고시
2017-71) 공동주택 외 외벽 직접/간접 열관류율 기준인 0.26(W/㎡․K)/ 0.36(W/㎡․K)(2)의 조건을 충족하는 0.25(W/㎡․K)/0.358(W/㎡․K)로 설정하였으며, 창/문 열관류율 기준인 1.5 (W/㎡․K)를 충족하는 1.4(W/㎡․K)/1.46(W/㎡․K)과
에너지절약계획 설계 검토서 EPI 건축부문 #8 차양 태양열 획득 계수 기준인 0.6의 조건을 충족하는 0.57을 적용하였다. SPD 모델의 경우
크게 SPD와 Clear Glass의 결합/ SPD와 Low-e Glass의 결합으로 나뉘며, Clear Glass의 경우 SHGC 제어 가능 범위는
0.13~0.57이며, Low-e Glass는 0.06~0.25이다.(9) Non-SPD 모델 설정 값인 U-Value(W/㎡․K) 1.4와 SHGC 0.57을 비교 대상으로 설정하고, Table 3에 나타난 바와 같이 하위레벨을 나누어 시뮬레이션을 진행하였으며, 그 결과를 가지고 동절기0.57, 하절기 0.13/ 동절기 0.25, 하절기 0.06을
각각 Clear/Low-e 창호의 최적 스마트 스킨형 SHGC 값으로 설정하여 비교 분석하였다. 단, 환기부하, 기기부하 및 급탕부하는 본 시뮬레이션
입력 조건에서 제외하였다.
Fig. 2 Composition of TRNSYS18 simulation.
Table 3. Building model and simulation input condition
|
Element
|
SPD Model
|
Non-SPD Model
|
|
Modeling of Test Bed
|
|
|
Weather
|
TMY2(Seoul)
|
|
Floor Area
|
14.57 ㎡
|
|
Floor Type
|
Rectangle
|
|
Floor Height
|
2.6 m~3.2 m(2.9 m)
|
|
Ceiling Height
|
2.445 m
|
|
Ratio of Wall
|
89%
|
|
Ratio of Window
|
11%
|
|
Wall(W/㎡․K)
|
0.25
|
|
Door(W/㎡․K)
|
1.46
|
|
Window(W/㎡․K)
|
1.4, 1.07, 0.77
|
1.4
|
|
SHGC
|
SPD+Clear Glass
0.57, 0.52, 0.4, 0.3, 0.25, 0.2, 0.13
|
0.57
|
|
SPD+Low-e Glass
0.25, 0.2, 0.13, 0.1, 0.06
|
|
Infiltration
|
0.3ACH
|
|
Person Load
|
0.1 person/㎡
|
|
Light Load
|
12 W/㎡
|
|
Operation Period
|
08:00~18:00(Monday~Friday)
Heating(1 Dec~31 Mar), Cooling(1 June~30 Sep)
|
3. 시뮬레이션 결과
3.1 일반형(Non-SPD 모델)
Non-SPD 모델의 에너지 시뮬레이션(U-Value(W/㎡․K) : 1.4, SHGC : 0.57))결과 냉/난방 에너지 요구량은 약 39.1(㎾h/㎡․yr)/12.0(㎾h/㎡․yr)이며,
이는 다양한 하위레벨을 가지고 시뮬레이션이 진행되는 SPD모델의 영향을 받아 그 값에 작은 차이를 보인다. 즉, Non-SPD 모델은 열관류율과 태양열획득계수가
매 시뮬레이션마다 고정이 되어 있지만 SPD 모델의 경우 단계 별로 그 값들을 낮춘다. SHGC 값이 낮아지면서 SPD 모델 내부의 냉방부하는 감소하고
난방 부하는 증가하게 된다. 그 결과 간벽을 통해 Non-SPD 모델에 하절기에는 열이 덜 전달되고 동절기에는 증가된 난방 부하에 비례하여 열이 전달되기에
SPD 모델 SHGC 0.57 대비 그 값을 작게 할수록, 냉방부하는 감소하고 난방부하는 증가한다. 그럼에도 불구하고 그 차이는 작아 무시 가능하다
(Fig. 3 참조).
3.2 스마트 스킨형(SPD 모델)
일반형의 열관류율과 태양열획득계수(U-Value(W/㎡․K) : 1.4, SHGC : 0.57))는 고정시킨 상태로, 스마트 스킨형의 열관류율(W/㎡․K)
1.4/1.07/0.77 각각에서 SHGC 0.57/0.52/0.4/0.3/0.25/0.2/0.13/0.1/0.06에 대해 에너지 성능 평가 시뮬레이션을
진행하였다. 그 결과 SHGC 0.57 기준(냉방부하 : 38.9(㎾h/㎡․yr), 난방부하 : 12.2(㎾h/㎡․yr)) SHGC 0.06의 경우
U-Value(W/㎡․K) 1.4/1.07/0.77에서 각각 냉방부하 38.9(㎾h/㎡․yr)에서 24.7(㎾h/㎡․yr)로 36.6% 감소, 난방부하
12.2(㎾h/㎡․yr)에서 27.7(㎾h/㎡․yr)로 127.9% 증가/냉방부하 39.6(㎾h/㎡․yr)에서 25.0 (㎾h/㎡․yr)로 36.9%
감소, 난방부하 11.0(㎾h/㎡․yr)에서 25.3(㎾h/㎡․yr)으로 130.6% 증가/냉방부하 39.3(㎾h/㎡․yr) 에서 25.5(㎾h/㎡․yr)로
35.1% 감소, 난방부하 8.6(㎾h/㎡․yr)에서 22.0(㎾h/㎡․yr)으로 154.3% 증가를 보였다. 모든 열관류율 조건에서 난방부하는 SHGC가
작아짐에 따라 증가추이를 보이며, 냉방부하는 감소추이를 보인다. 열관류율의 감소에 따라 냉방부하의 감소율은 크게 변화가 없는 것에 반해 난방부하 증가율은
큰 폭으로 증가
한다(Fig. 4, Fig. 5, Fig. 6 참조).
Fig. 3 Non-SPD model’s energy consumption with smart skin shgC(SPD model).
Fig. 4 SPD model’s energy consumption with U-Value 1.4(W/㎡․K) & SHGC.
Fig. 5 SPD model’s energy consumption with U-Value 1.07(W/㎡․K) & SHGC.
Fig. 6 SPD model’s energy consumption with U-Value 0.77(W/㎡․K) & SHGC.
3.2.1 SPD+Clear Glass 모델
SPD를 Clear Glass에 결합하는 경우 SHGC는 0.13~0.57 사이에서 제어 가능하다. 즉, 동절기에는 난방부하를 최소화하기 위해 SHGC를
0.57로, 하절기에는 냉방부하를 최소화하기 위해 SHGC를 0.13으로 제어할 수 있기에 시뮬레이션에 있어서 스마트 스킨형(SS)으로써 에너지 냉/난방
에너지 요구량 도출을 위해 각각 SHGC 0.13/ 0.57을 적용하였다.
그 결과 Clear Glass 내부적으로, SPD 모델 SHGC 0.57 기준(냉방부하 : 38.9(㎾h/㎡․yr), 난방부하 : 12.2 (㎾h/㎡․yr))
SHGC 0.13의 경우 U-Value(W/㎡․K) 1.4/1.07/0.77에서 각각 냉방부하 38.9(㎾h/㎡․yr)에서 26.6 (㎾h/㎡․yr)으로
31.6% 감소, 난방부하 12.2(㎾h/㎡․yr)에서 24.5(㎾h/㎡․yr)로 102.0% 증가/냉방부하 39.6(㎾h/ ㎡․yr)에서 27.0(㎾h/㎡․yr)로
31.8% 감소, 난방부하 11.0(㎾h/㎡․yr)에서 22.1(㎾h/㎡․yr)로 102.2% 증가/ 냉방부하 39.3(㎾h/㎡․yr)에서 27.4(㎾h/㎡․yr)로
30.3% 감소, 난방부하 8.6(㎾h/㎡․yr)에서 18.9(㎾h/㎡․yr)로 118.9% 증가를 보였다.
Non-SPD 모델 기준(U-Value(W/㎡․K) : 1.4, SHGC : 0.57, 냉방부하 39.1(㎾h/㎡․yr)), 난방부하 12.0(㎾h/
㎡․yr) SS SHGC(하절기 0.13, 동절기 0.57)의 경우 U-Value(W/㎡․K) 1.4/1.07/0.77에서 각각 냉방부하 26.6
(㎾h/㎡․yr)(32.0% 감소), 난방부하 12.2(㎾h/㎡․yr)(1.5% 증가)/냉방부하 27.0(㎾h/㎡․yr)(30.9% 감소), 난방부하
11.0(㎾h/㎡․yr)(8.5% 감소)/냉방부하 27.4(㎾h/㎡․yr)(30.0% 감소), 난방부하 8.6(㎾h/㎡․yr)(27.8% 감소)을
보였다(Fig. 7, Fig. 8, Fig. 9 참조).
Fig. 7 SPD+Clear Glass model’s energy consumption with U-value 1.4 and SHGC.
Fig. 8 SPD+Clear Glass model’s energy consumption with U-value 1.07 and SHGC.
Fig. 9 SPD+Clear Glass model’s energy consumption with U-value 0.77 and SHGC.
3.2.2 SPD+Low-e Glass 모델
SPD를 Low-e Glass에 결합하는 경우 SHGC는 0.06~0.25 사이에서 제어 가능하다. 즉, 동절기에는 난방부하를 최소화하기 위해 SHGC를
0.25로, 하절기에는 냉방부하를 최소화하기 위해 SHGC를 0.06으로 제어할 수 있기에 시뮬레이션에 있어서 스마트 스킨형(SS)으로써 에너지 냉난방
에너지 요구량 도출을 위해 각각 SHGC 0.06/ 0.25을 적용하였다.
그 결과 Clear Glass 내부적으로, SPD 모델 SHGC 0.25 기준(냉방부하 : 30.0(㎾h/㎡․yr), 난방부하 : 19.7 (㎾h/㎡․yr)
SHGC 0.06의 경우 U-Value(W/㎡․K) 1.4/1.07/0.77에서 각각 냉방부하 30.0(㎾h/㎡․yr)에서 24.7 (㎾h/㎡․yr)로
17.7% 감소, 난방부하 19.7(㎾h/㎡․yr)에서 27.7(㎾h/㎡․yr)로 40.7% 증가/냉방부하 30.5(㎾h/ ㎡․yr)에서 25.0(㎾h/㎡․yr)으로
17.9% 감소, 난방부하 17.4(㎾h/㎡․yr)에서 25.3(㎾h/㎡․yr)으로 44.9% 증가/
냉방부하 30.6(㎾h/㎡․yr)에서 25.5(㎾h/㎡․yr)로 16.8% 감소, 난방부하 14.4(㎾h/㎡․yr)에서 22.0(㎾h/㎡․yr) 으로
52.9% 증가를 보였다.
Non-SPD 모델 기준 (U-Value(W/㎡․K) :1.4, SHGC : 0.57, 냉방부하 39.1(㎾h/㎡․yr), 난방부하 12.0(㎾h/
㎡․yr) SS SHGC(하절기 0.06, 동절기 0.25)의 경우 U-Value(W/㎡․K) 1.4/1.07/0.77에서 각각 냉방부하 24.7
(㎾h/㎡․yr)(37.0% 감소), 난방부하 19.7(㎾h/㎡․yr)(64.4% 증가)/냉방부하 25.0(㎾h/㎡․yr)(36.1% 감소), 난방부하
17.4(㎾h/㎡․yr)(45.6% 증가)/냉방부하 25.5(㎾h/㎡․yr)(34.8% 감소), 난방부하 14.4(㎾h/㎡․yr)(20.1% 감소)를
보였다(Fig. 10, Fig. 11, Fig. 12 참조).
Fig. 10 SPD+Low-e Glass model’s energy consumption with U-value 1.4 and SHGC.
Fig. 11 SPD+Low-e Glass model’s energy consumption with U-value 1.07 and SHGC.
Fig. 12 SPD+Low-e Glass model’s energy consumption with U-value 0.77 and SHGC.
4. 창호 열관류율에 따른 Clear Glass 모델과 Low-e Glass 모델 비교 분석
4.1 Clear Glass 모델과 Low-e Glass 모델 효율 비교
Clear Glass 모델과 Low-e Glass 모델에 대해 각각의 열관류율별, SHGC 별 전 범위 효율에 대한 표는 Table 4, Table 5, Table 6과 같다. 기준이 되는 창호는 Non-SPD 모델에 적용된 일반형(U-Value(W/㎡․K) : 1.4, SHGC : 0.57, 냉방부하 39.1(㎾h/㎡․yr),
난방부하 12.0(㎾h/㎡․yr))이며, 각 데이터에 대해 기준 대비 증감율을 나타내었다. Clear Glass의 경우 Low-e에 비해 큰 SHGC를
범위에 포함하며, 그 값들이 상대적으로 크기에 냉방 부하 감소율이 Low-e Glass에 비해 작지만 난방부하 증가율이 작을 뿐만 아니라 기준 대비
감소하는 경향도 보인다.
Table 4. Full-Range efficiency comparison between Clear Glass and Low-e Glass models(U-Value
1.4(W/㎡․K))
|
Window
Type
|
U-Value
(W/㎡․K)
/SHGC
|
Cooling
|
Heating
|
Total
|
|
Energy consumption
(㎾h/㎡․yr)
|
Change
Rate
(%)
|
Energy consumption
(㎾h/㎡․yr)
|
Change
Rate
(%)
|
Energy consumption
(㎾h/㎡․yr)
|
Change
Rate
(%)
|
|
-
|
1.40/0.57
(NON-SPD)
|
39.1
|
12.0
|
51.1
|
|
Clear
Glass
|
|
1.40/0.57
|
38.9
|
-0.5
|
12.2
|
1.5
|
51.1
|
0.0
|
|
1.40/0.52
|
37.5
|
-4.1
|
12.9
|
7.5
|
50.4
|
-1.3
|
|
1.40/0.40
|
34.2
|
-12.6
|
15.2
|
26.7
|
49.4
|
-3.4
|
|
1.40/0.30
|
31.4
|
-19.8
|
18.0
|
50.0
|
49.3
|
-3.4
|
|
Low-e
Glass
|
1.40/0.25
|
30.0
|
-23.4
|
19.7
|
64.4
|
49.7
|
-2.8
|
|
1.40/0.20
|
28.6
|
-26.9
|
21.6
|
80.5
|
50.2
|
-1.8
|
|
1.40/0.13
|
26.6
|
-32.0
|
24.5
|
105.0
|
51.2
|
0.1
|
|
|
1.40/0.10
|
25.8
|
-34.1
|
25.9
|
116.0
|
51.6
|
1.1
|
|
1.40/0.06
|
24.7
|
-37.0
|
27.7
|
131.3
|
52.4
|
2.5
|
Table 5. Full-Range efficiency comparison between Clear Glass and Low-e Glass models(U-Value
1.07(W/㎡․K))
|
Window Type
|
U-Value
(W/㎡․K)
/SHGC
|
Cooling
|
Heating
|
Total
|
|
Energy consumption
(㎾h/㎡․yr)
|
Change
Rate
(%)
|
Energy consumption
(㎾h/㎡․yr)
|
Change
Rate
(%)
|
Energy consumption
(㎾h/㎡․yr)
|
Change
Rate
(%)
|
|
-
|
1.40/0.57
(NONSPD)
|
39.1
|
12.0
|
51.1
|
|
Clear
Glass
|
|
1.07/0.57
|
39.6
|
1.3
|
11.0
|
-8.5
|
50.6
|
-1.0
|
|
1.07/0.52
|
38.2
|
-2.3
|
11.5
|
-3.8
|
49.7
|
-2.7
|
|
1.07/0.40
|
34.8
|
-11.1
|
13.4
|
12.1
|
48.2
|
-5.7
|
|
1.07/0.30
|
31.9
|
-18.5
|
15.8
|
32.3
|
47.7
|
-6.6
|
|
Low-e
Glass
|
1.07/0.25
|
30.5
|
-22.1
|
17.4
|
45.6
|
47.9
|
-6.3
|
|
1.07/0.20
|
29.0
|
-25.8
|
19.3
|
60.9
|
48.3
|
-5.5
|
|
1.07/0.13
|
27.0
|
-30.9
|
22.1
|
84.9
|
49.2
|
-3.8
|
|
|
1.07/0.10
|
26.2
|
-33.1
|
23.4
|
95.8
|
49.6
|
-2.9
|
|
1.07/0.06
|
25.0
|
-36.1
|
25.3
|
110.9
|
50.3
|
-1.6
|
Table 6. Full-Range efficiency comparison between Clear Glass and Low-e Glass models(U-Value
0.77(W/㎡․K))
|
Window Type
|
U-Value
(W/㎡․K)
/SHGC
|
Cooling
|
Heating
|
Total
|
|
Energy consumption
(㎾h/㎡․yr)
|
Change
Rate
(%)
|
Energy consumption
(㎾h/㎡․yr)
|
Change
Rate
(%)
|
Energy consumption
(㎾h/㎡․yr)
|
Change
Rate
(%)
|
|
-
|
1.40/0.57
(NONSPD)
|
39.1
|
12.0
|
51.1
|
|
Clear
Glass
|
|
0.77/0.57
|
39.3
|
0.5
|
8.6
|
-27.8
|
47.9
|
-6.2
|
|
0.77/0.52
|
38.0
|
-3.0
|
9.1
|
-23.8
|
47.1
|
-7.9
|
|
0.77/0.40
|
34.7
|
-11.3
|
10.8
|
-10.0
|
45.5
|
-11.0
|
|
0.77/0.30
|
32.0
|
-18.2
|
12.9
|
8.0
|
44.9
|
-12.1
|
|
Low-e
Glass
|
0.77/0.25
|
30.6
|
-21.7
|
14.4
|
20.1
|
45.0
|
-11.9
|
|
0.77/0.20
|
29.3
|
-25.1
|
16.1
|
34.7
|
45.4
|
-11.1
|
|
0.77/0.13
|
27.4
|
-30.0
|
18.9
|
58.1
|
46.3
|
-9.3
|
|
|
0.77/0.10
|
26.6
|
-32.0
|
20.2
|
68.9
|
46.8
|
-8.4
|
|
0.77/0.06
|
25.5
|
-34.8
|
22.0
|
83.6
|
47.5
|
-7.0
|
4.2 Clear Glass 모델과 Low-e Glass 모델 스마트 스킨 효율 비교
Clear Glass 모델의 경우 열관류율과는 상관없이 하절기엔 SHGC 0.13, 동절기엔 SHGC 0.57로 적용하여 스마트 스킨형 에너지 성능
평가를 진행하며, Low-e Glass 모델의 경우 하절기엔 SHGC 0.06, 동절기엔 SHGC 0.25로 적용하여 진행한다. Fig. 13에는 하절기 동절기에 SHGC 값을 고정시킨 상태에서의 열관류율별 에너지 요구량을 Clear Glass모델과 Low-e Glass 모델에 대해 비교하여
나타내었다. 기준 창호는 Non-SPD 조건 (U-Value(W/㎡․K) : 1.4, SHGC : 0.57, 냉방부하 39.1(㎾h/㎡․yr), 난방부하
12.0(㎾h/㎡․yr))이다.
U-Value 1.4(W/㎡․K)의 경우 Clear Glass 사용 시 냉방부하 26.6(㎾h/㎡․yr), 난방부하 12.2(㎾h/㎡․yr)로 나타나며,
냉방 에너지는 기준 대비 32.0% 절감 되었으며 난방 에너지는 기준 대비 1.5% 증가되었다. 반면에 Low-e Glass 사용 시 냉방부하 24.7(㎾h/㎡․yr),
난방부하 19.7(㎾h/㎡․yr)로 나타나며, 냉방 에너지는 기준 대비 37.0% 절감 되었으며 난방 에너지는 기준 대비 64.4% 증가되었다.
U-Value 1.07(W/㎡․K)의 경우 Clear Glass 사용 시 냉방부하 27.0(㎾h/㎡․yr), 난방부하 11.0(㎾h/㎡․yr)로 나타나며,
냉방 에너지는 기준 대비 30.9% 절감 되었으며 난방 에너지는 기준 대비 8.5% 절감되었다. 반면에 Low-e Glass 사용 시 냉방부하 25.0(㎾h/㎡․yr),
난방부하 17.4(㎾h/㎡․yr)로 나타나며, 냉방 에너지는 기준 대비 36.1% 절감 되었으며 난방 에너지는 기준 대비 45.6% 증가되었다.
U-Value 0.77(W/㎡․K)의 경우 Clear Glass 사용 시 냉방부하 27.4(㎾h/㎡․yr), 난방부하 8.6(㎾h/㎡․yr)로 나타나며,
냉방 에너지는 기준 대비 30.0% 절감 되었으며 난방 에너지는 기준 대비 27.8% 절감되었다. 반면에 Low-e Glass 사용 시 냉방부하 25.5(㎾h/㎡․yr),
난방부하 14.4(㎾h/㎡․yr)로 나타나며, 냉방 에너지는 기준 대비 34.8% 절감 되었으며 난방 에너지는 기준 대비 20.1% 증가되었다.
또한 Fig. 13의 결과를 분석하면, Clear Glass 모델과 Low-e Glass 모델 모두 열관류율이 1.4에서 1.07, 0.77로 감소하면서 냉방부하는
증가하고 난방부하는 감소한다. 이는 창호의 열 성능이 상승하면서 테스트베드 내부로 유입된 열이 원활히 빠져나가지 못하기 때문인 것으로 분석된다. Low-e
Glass의 경우 제어 가능한 SHGC 범위가 작고 그 값들이 낮기에 하절기엔 열의 획득이 작아 냉방부하가 감소하지만 Clear Glass와 큰 차이를
보이지 않으며, 동절기엔 낮은 SHGC값으로 인해 열 획득량이 낮아 난방부하가 기준 대비 큰 폭으로 증가하게 된다. 반면에 Clear Glass의
경우 제어 가능한 SHGC 범위가 넓을 뿐만 아니라 그 값이 낮은 값부터 높은 값까지 퍼져있어 냉방부하 감소율에 유리할 뿐만 아니라 열관류율 1.07이나
0.77을 적용할 경우 난방부하 또한 기준 대비 감소함을 보인다(Fig. 14 참조).
결과적으로 기준 대비 총 부하 감소율이 가장 큰 조건은 U-Value 0.77/SS/Clear이며, 이 경우 냉방부하 27.4 (㎾h/㎡․yr),
난방부하 8.6(㎾h/㎡․yr), 총 36.0(㎾h/㎡․yr)로 Non-SPD 기준 조건 대비 냉방에너지 30.0%, 난방 에너지 27.8%, 총
에너지 29.4%가 절감된다.
Fig. 13 Smart skin model’s energy consumption with U-value and SHGC.
Fig. 14 Smart skin model’s change rate compared to Non-SPD energy consumption with U-value and SHGC.
5. 결 론
본 연구에서는 건물 외피성능을 개선하고자 최근 개발이 진행되고 있는 스마트 스킨 창호와 일반적인 창호에 대하여 일반형 창호 적용 모델과 스마트 스킨형
창호 적용 모델에 대해 TRNSYS 18을 이용하여 에너지성능을 평가하고 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다.
(1) SPD+Clear Glass 모델의 경우 SHGC 0.57~0.13 범위에서 기준 대비 열관류율(1.4/1.07/0.77)별 냉방에너지 0.5%~32%
절감, 난방에너지 1.5%~105.0% 증가/냉방에너지 1.3%~-30.9% 증감, 난방에너지 -8.5%~84.9% 증감/냉방에너지 -30.0%~0.5%
증감, 난방에너지 -27.8%~58.1% 증감되었다.
(2) SPD+Low-e Glass 모델의 경우 SHGC 0.25~0.06 범위에서 기준 대비 열관류율(1.4/1.07/0.77)별 냉방에너지 23.4%~37%
절감, 난방에너지 64.4%~131.3% 증가/냉방에너지 22.1%~36.1% 절감, 난방에너지 45.6%~110.9% 증가/냉방에너지 21.7%~34.8%
절감, 난방에너지 20.1%~83.6% 증가되었다.
(3) Clear Glass와 Low-e Glass 모두 열관류율이 낮을수록 냉방부하는 증가, 난방부하는 감소하였다. Low-e Glass는 Clear
Glass에 비에 냉방에너지 절감율은 컸지만, 그 차이보다 난방에너지 기준 대비 증가폭이 크기에 결과적으로 기준 대비 총 부하 감소율이 가장 큰 조건은
U-Value 0.77/SS/Clear이며, 냉방부하 27.4(㎾h/ ㎡․yr), 난방부하 8.6(㎾h/㎡․yr), 총 36.0(㎾h/㎡․yr)로
Non-SPD 기준 조건 대비 냉방에너지 30.0%, 난방 에너지 27.8%, 총 에너지 29.4%가 절감된다.
본 연구의 분석사례에서 일반형 창호와 스마트 스킨형 창호의 성능 평가를 위해 열관류율과 SHGC가 고정된 일반형 창호 적용 모델(Non-SPD 모델)기준
열관류율별 스마트 스킨형 창호가 적용된 Clear Glass모델과 Low-e Glass모델을 비교 분석하였다. 스마트 스킨형은 하절기와 동절기 SHGC
값을 최대치와 최소치를 각각 변경하여 에너지성능을 분석하였다. 추후 연구에서는 일사에 대한 반응형 스마트 스킨형으로 SHGC 값을 연동하여 에너지성능
분석이 필요하며 또한, 본 논문을 기반으로 냉방, 난방 절감 목표치 각각 30%, 20%에 해당하는 창호를 설치한 테스트베드를 구축한 후 실제 설치한
테스트베드 건축사양을 모델링한 시뮬레이션과 실측한 에너지소요량을 비교 검증을 통한 경제성분석이 필요할 것으로 판단된다.
후 기
이 논문은 2019년도 정부(산업통상자원부)의 재원으로 한국에너지기술평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.20172010105690, 냉방 부하
저감을 위한 반응형 스마트 스킨과 EMS 통합운영 기술).
References
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Policy
Ministry of Land, Infrastructure and Transport , 2017, Standard of Building Energy
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Min J. K., Hong H K., 2018, A Study on the Energy Performance Evaluation of a Smart
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of The Architectural Institute of Korea, Vol. 29, No. 7, pp. 309-316
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and Building Systems, Vol. 6, No. 3, pp. 129-137
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according to Characteristics of Curtain-wall Glasses in Office Building, Journal of
The Korea Institute of Ecological Architecture and Environment, Vol. 10, No. 2, pp.
307-312
KES Tech , 2019, TRNSYS18 Base Manual
DSET Laboratories , a division of Atlas Material Testing Technology in accordance
with ASTM and ASHRAE testing and calculation protocols