김민성
(Min Seong Kim)
1
김주욱
(Joo wook Kim)
2†
-
조선대학교 공과대학 건축공학과 석사과정
(M.S Course, Department of architectural Engineering, Chosun University, 309 Pilmun-daero,
Gwangju 6452, Korea)
-
조선대학교 공과대학 건축공학과 교수
(Professor, Department of architectural Engineering, Chosun University, 309 Pilmun-daero,
Gwangju 6145, Korea)
Copyright © 2016, Society of Air-Conditioning and Refrigeration Engineers of Korea
키워드
공기유동 네트워크, 에너지플러스, 고층건물, 실내공기질, 시뮬레이션, 연돌효과
Key words
Airflow Network, Energy-Plus, High-rise building, Indoor air quality, Simulation, Stack effect
기호설명
$\Delta P$：
압력차 [Pa]
$h$：
높이 [m]
$h_{npl}$：
중성대까지 높이 [m]
$g$：
중력가속도 [m/s2]
$\rho$ ：
공기밀도 [kg/m3]
$m,\: n$ ：
node m,n [-]
$h_{npl}$ ：
중성대 높이 [m]
$T_{i}$ ：
실내온도 [°C]
$T_{o}$ ：
실외온도 [°C]
$V$ ：
유속 [m/s]
$z$ ：
node 높이 [m]
$P_{n}$ ：
zone node n의 절대 압력 [Pa]
$P_{m}$ ：
zone node m의 절대 압력 [Pa]
$P_{s}$ ：
연돌효과에 의한 압력 [Pa]
$P_{w}$ ：
풍압에 의한 압력 [Pa]
1. 서 론
최근 건설 기술의 발달과 더불어 도심의 밀집화와 건축물의 층수 증가는 에너지 소비와 온실가스 배출 증가를 가져온다. 고층 건물의 경우 저층 건물에
비해 다양한 문제가 발생하고 있는데 그중 하나로 공기 유동으로 인한 문제를 이야기할 수 있다. 저층 건물에 비해 수직적 공간이 상대적으로 커지면서
공기 유동 역시 증가하게 되었고 이로 인해 연돌효과가 발생하게 된다. 연돌효과로 인한 공기 유동은 공기의 이동뿐 아니라 열, 습기 및 오염물질 등이
함께 이동하게 된다. 이는 재실자들이 인식하지 못하는 또 다른 문제를 유발할 수 있다. Jo et al.(1)은 주상복합건물을 대상으로 연돌효과로 인한 문제점과 원인을 분석하여 실내 온도 저하로 인한 거주자들의 불쾌감을 겪는 문제가 발생한다는 것을 확인하였다.
Lee et al.(2)은 고층 주거건물에서 공기유동 특성을 규명하고 연돌효과에 의한 공기 특성이 오염 물질 농도 형성에 영향을 주는지 검토한 바 있다. 그 결과 고층건물
내 오염물질의 확산은 연돌효과에 의한 공기유동이 지배적으로 작용한다는 것을 입증했다. 또한 Lee and Han(3)은 신축 공동주택을 대상으로 겨울철 현장 측정을 통해 포름알데히드 농도의 특성을 파악하였으며, 상관관계 분석을 실시하여 상층부에서 포름알데히드 농도가
높게 형성되는 것을 확인하였다.
고층 주거건물에서의 보다 정확한 공기 유동 특성 분석을 위해서 실제 건물에서 온도, 습도, 오염물질의 측정을 통해 실내 공기 특성을 파악하는 다양한
연구가 진행되었다. Manawattana(4)는 오피스 건물을 대상으로 CO2 농도 분포를 실측하고, 역 연돌현상에서 상층부가 하층부에 비해 CO2의 농도 분포가 낮게 형성되는 것을 확인하였다. Song et al.(5)은 시뮬레이션을 통해 적절한 센서의 위치를 결정하고 장기 측정을 통해 동절기 기류 특성을 분석하고 온도, 습도, CO2 농도 분포를 논의하였다. 측정 결과 온습도, CO2 모두 중성대에서 가장 높은 농도 분포를 보였고 다음으로 상층부의 농도가 높은 것으로 나타났다.
하지만 측정 지점과 측정 항목의 제한으로 인해 실제 측정한 데이터 값은 세대에서 발생한 온, 습도 및 오염물질의 농도 형성 원인을 파악하기 어렵다.
따라서 시뮬레이션을 통한 실내 공기질 분석 역시 다양한 측면에서 진행되어야 할 필요가 있다. 시뮬레이션을 이용한 공기질 분석 연구는 다음과 같다.
Kim et al.(6)은 고층건물에서 연돌효과가 실내 습도에 미치는 영향에 대해 수치모델을 이용해 분석하였다. 그 결과 낮은 층보다 높은 층에서 결로 발생 가능성이 더
높음을 확인하였다. 또한 Lee et al.(7)은 네트워크 시뮬레이션인 CONTAMW을 사용해 정상상태에서 공기유동 특성을 분석해 오염물질의 농도 분포를 건물 규모, 형상 등 다양한 parameter로
분석을 실시하였다. Jeong and Song(8)은 장기 실측을 통해 실내 공기 유동의 특성을 분석하고 습기 및 오염물질 발생에 관한 입력 변수 최적화를 통해 CONTAMW 모델링을 진행하고 시뮬레이션
결과를 통해 실측 data에 근거한 공기 유동에 따른 열, 습기 및 오염물질의 이동 특성을 분석하였다. 다수의 연구에서 거주자들에게 직접적으로 큰
영향을 줄 수 있는 미세먼지에 대해 중점적으로 연구를 진행하였다. Seo(10)는 건물에서의 미세먼지 유입 및 이동 평가를 위해 멀티존 모델을 활용한 실내 기여도 분석을 실시하여 외부 미세먼지의 실내 영향을 미리 파악할 수 있는
유용한 평가방안을 제안하였다. Park et al.(11)은 초고층 건물의 굴뚝효과에 따른 미세먼지의 수직이동을 분석하였다. 그 결과 수직 공간에서 공기의 이동에 따라 미세먼지가 이동하며 수직적 공간과 수평적
공간의 다른 침착률을 고려를 확인하였다.
이렇듯 고층 건물에서의 연돌효과는 실내외 온도차가 큰 겨울철에 현저하게 발생하고 주거형 건축물의 경우 각 실마다 재실자의 특성에 맞게 개별 제어로
인하여 층별 공기 유동이 다르게 형성될 수 있으므로 공기에 의한 온도, 습도 및 오염물질의 유동은 다양한 조건에서 분석해야만 한다. 이를 통해 실제
유동 특성을 보다 정확하게 식별할 수 있다. 따라서 다양한 관점에서 기존에 COMTAMW 프로그램 통해 정상상태에서 데이터를 분석한 연구 방법 외에
비정상 상태에서 시계열 데이터를 통해 공기유동 특성을 분석해야 할 필요성이 있다. 본 연구에서는 Airflow Network를 기반으로 하는 EnergyPlus
프로그램을 활용한 Simulation을 통해 고층 주거 건물에서의 공기 유동 특성을 파악하고, 온도, 습도, CO2 및 미세먼지 농도 분포를 분석하고자 한다.
2. 연구방법
2.1 연돌효과의 원리
연돌효과란 건축물의 높이가 높아짐에 따라 수직 샤프트 공간 또한 규모가 커지며 이로 인해 건물 입구를 통해 들어오는 공기가 샤프트 공간을 통해 급속한
수직적 공기유동이 이루어지며 이를 굴뚝효과 소위 연돌효과라고 말한다. 연돌효과는 내외부 온도 차에서 발생하는 압력 차에 의해 발생하며 다음의 식(1)을 통해 계산이 가능하다.(9)
2.2 연돌효과에 의한 평가 방법
본 연구에서는 온습도, CO2, 미세먼지의 공간 간의 이동을 나타내기 위하여 Airflow network 모델이 사용되었다. Airflow network 모델은 두 지점간 각각
노드를 가지며 공기 흐름과 압력 사이의 관계를 갖는 구성요소로 연결된다. 연결 간 요소에 대한 압력차이는 베르누이 방정식에 의해 지배되는 것을 가정으로
한다. 건물 내 공기유동 구동력에 대해 수학식은 다음과 같다.(10)
식(2)에서 각 존에 위치한 node의 절대압력 차이, 높이에 따른 연돌효과의 압력, 그리고 풍압에 의한 압력을 추가하면 다음 식(3)과 같이 나타낼 수 있다.
2.3 시뮬레이션 조건
본 연구의 대상 건물은 대한민국 충청남도 소재 지하 2층, 지상 32층 규모의 탑상형 주거건축물이다. 주거 공간은 1~32층으로 층별 세대는 98
㎡, 116 ㎡, 145 ㎡, 154 ㎡, 195 ㎡ 규모로 이루어져 있으며 기준층 층고는 3.1 m이다. 상하 공기 유동의 주된 통로가 되는 중앙
코어 부분은 각각 2개의 엘리베이터와 계단실로 이루어져 있다. Fig. 1-(a)는 대상 건축물을 도식화한 것이며 Fig. 1-(b)는 분석을 진행한 구역을 평면도와 airflow network에서 사용되는 공기 node 경로를 간략하게 표시한 그림이다. 외부 공기 node로부터
거주공간의 node와 연결되며 현관문을 통해 hall의 node 그리고 엘리베이터 문을 통해 엘리베이터의 node로 이어진다. 시뮬레이션에 사용된
조건은 Table 1에 나타냈다.
연돌효과 분석을 위한 방법으로 고층 건물의 공기유동을 구현하기 위해 Multizone Airflow Network Simulation이 포함된 EnergyPlus
8.9를 사용하였다. EnergyPlus 시뮬레이션은 열전달과 공기의 이동에 대한 시계열 시뮬레이션이 가능하다. 건물의 수직, 수평적 공간을 node로
지정하고 각 객체 간의 연결을 통해 공기 특성 분석을 진행하였으며 외피 압력에 영향을 주는 풍압계수는 EnergyPlus 내 알고리즘을 사용하였고
외피 누기 면적은 기존 문헌(11)을 참고하였습니다. 기준층을 기준으로 세대와 외벽은 2.02(㎠/㎡@10Pa), 현관문은 17(㎠/㎡@10Pa)로 실측값을 입력하였고 E/L문은 1,347.454
㎟, 계단실 문 5,943 ㎟ 등은 모델 보정 기법을 통한 입력변수(12)를 시뮬레이션에 사용하였다.
시뮬레이션을 위한 외부 기상데이터에서 CO2는 기상청에서 제공하는 연평균 이산화탄소 농도인 415 ppm을(13) 실외 농도로 적용하였으며 실내에서 발생하는 CO2 발생량은 인체 발열부하에 따른 발생량으로 고려하였다. 미세먼지 농도 분석을 위한 기상조건은 Airkorea의 1년 데이터를 사용하였다. EnergyPlus에서의
미세먼지 분석을 위한 침입계수와 침착계수는 Cai et al.(14)에서 측정된 풍량에 따른 침착률 값을 본 연구 모델에서의 노드간 공기유동량을 분석하여 미세먼지의 제거량값으로 가정하여 시뮬레이션 설정조건으로 입력하였다.
Fig. 1 Target building specification.
Table 1 Simulation condition
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Site information
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Location : Asan, Korea
North Axis : 315 deg
Terrian : Surburbs
Elevation : 60 m
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Outdoor condition
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Weather data : Asan.tmy2
Outdoor CO2 level : 415 [ppm]
Outdoor PM2.5 and PM10 : AirKorea data
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Indoor condition
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Number of People : 4(household)
People CO2 level : 0.0000000382 [㎥/s-W]
Lighting : 5.8 [W/㎡]
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Simulation period
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12/01~02/28 (3 months)
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System set-point
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20℃ for heating
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Ventilation system
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Not Operated
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Airflow network objects
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Simulation Control : Multizone without distribution
WindPressureCoefficient: SurfaceAverageCalculation
Airflow network element : Leakage Area
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3. 분석 및 비교 결과
3.1 기상조건
12월 1일부터 2월 28일 약 3달간의 분석 기간 동안 기상상태를 분석한 결과는 Fig. 2와 같다. 약 3달간 평균 기온은 약 0℃이며 평균 절대습도는 0.0023 kg/kg로 추운 날씨를 보였으며 특히 외부 온도가 약 -15℃로 가장
낮은 날은 1/14일 6시로 해당 날의 절대습도는 약 0.0006 kg/kg로 나타났다. 연돌효과는 실내외 온도차가 크게 발생할 때 공기 유동에 더
많은 영향을 미칠 수 있어 해당 시간의 데이터가 온도, 습도, CO2 분석에 사용되었다.
Fig. 3은 분석기간 동안 외부 미세먼지 농도의 시계열 데이터이다. 미세먼지는 PM2.5와 PM10 2가지를 고려하였다. 해당기간 동안의 평균 미세먼지 농도는
PM 2.5가 약 29 ug/m3, PM 10은 54 ug/m3이다. 대기 미세먼지 농도의 경우 극한의 상황을 가정하기 위해 미세먼지 예보경보 기준 농도 수준이 ‘나쁨’에 해당되는 날인 1/10일 16시를 대상으로
분석 데이터를 나타내었다. 해당 날의 미세먼지 농도는 PM 2.5가 74 ug/m3, PM 10은 125 ug/m3으로 미세먼지 예보경보 범위에 해당하므로 본 연구에 적합하다고 판단해 선정하였다.
Fig. 2 Weather conditions (12/1 ~ 2/28).
Fig. 3 Outdoor air PM10 and PM2.5 fine dust (12/01~2/28).
3.2 대상건물 압력 분포 및 공기유동량
중성대 층 파악과 대상 건물의 압력분포(△P)와 공기 유동량(CMH)을 분석하였으며 그 결과는 Fig. 4와 같다. Fig. 4(a)에서 보여지는 막대그래프는 각 건축 요소에서의 압력차를 나타내며 최종값은 외부 공기에서 엘리베이터 공간까지의 압력차이를 나타낸다. Fig. 4의 그래프 분석을 통해 압력차와 공기 유동이 가장 적은 13층에서 중성대가 형성되는 것을 확인할 수 있으며 지하주차장과 1층에서 외부 공기 유입으로
인해 압력차와 공기 유동이 크게 변화하는 것을 볼 수 있다. Fig. 4(b)는 공기 유동량을 나타내고 있으며 중성대에서 가장 적은 공기 유동량을 보이고 있다.
Fig. 4 Pressure difference and airflow rate of each architectural element.
3.3 수분량 분석
Fig. 5는 연돌효과로 인한 층별 수분의 수직적 이동 및 분포를 평가하기 위해 Hall, Household, E/L와 Stair 각 4곳에서 절대습도를 분석하였다.
전반적으로 하층부에 비해 상층부가 높은 수분양을 보였다. 이는 E/L 샤프트와 Stair를 통해 하층부의 수분이 상층부로 이동하여 누적되기 때문이다.
Hall과 Household에서 중성대의 경우 상승 공기로 인하여 수분이 누적되는 반면 외부로 유출되는 공기량은 적어 다른 층에 비해 상대적으로 큰
절대습도 값을 보였다. E/L와 Stair은 중성대 부근에 정체되는 수분량이 없는 결과를 보였으며 이는 수직적으로 오픈된 공간에서 수분이 중성대에
누적되지 않고 상층부로 이동하여 나타난 것임을 알 수 있다.
Fig. 6은 12/01~02/28일 약 3개월간 외기 온도에 따른 실내 습도 분포를 분석한 것이다. 앞선 그래프와 유사하게 두 공간 모두 중성대인 13층에서
높은 농도 분포를 보이고 있다. 하층부(3층)과 상층부(29층)에서는 습도 분포는 큰 차이가 나지 않았지만 외기 온도가 낮아질수록 상승하는 공기의
유동량이 증가하여 중성대(13층)와의 농도 차이가 극명하게 나는 것을 확인할 수 있다. Household의 경우 Hall에 비해 중성대에서 높은 농도분포를
확인할 수 있는데 이는 거주자로 인해 중성대에 위치한 Household에서 많은 수분이 정체되는 것을 알 수 있다. 위 결과는 기존 장기 실측을 통해
동절기 기류 특성을 분석하여 나온 결괏값과 유사한 결과를 보이는 것을 알 수 있다.(5)
Fig. 5 Indoor air humidity ratio distribution in building.
Fig. 6 Indoor air humidity distribution in relation to outdoor air temperature.
3.4 CO2 농도 분석
Fig. 7은 건물 내 CO2 농도를 분석한 것이다. 습도 분포와 마찬가지로 Hall과 Household는 중성대에서 높은 농도 분포가 나타났다. 반면 3.3절의 수분량 분석에서의
상층부에 수분량 증가 결과와는 다르게 상층부에서 CO2 농도가 낮아지는 것을 확인할 수 있다. 비거주공간인 Stair와 E/L은 외부의 절대습도의 크기에 따라 상층부의 수분량이 누적되며 수평적인 공기유동으로
인하여 하층부의 Household와 비교하여 상층부는 수분량이 증가한 결과를 보였다. CO2의 결과에서는 Stair와 E/L는 공기유동에 따라 상층부의 CO2 농도 외부와 거의 비슷한 결과를 보여주었으며 수평적인 공기유동에서의 CO2 농도가 Household와 Stair 공간의 농도값을 줄이는 결과를 보여주었다. 결과적으로 저층부와 상층부의 공간의 CO2 농도는 많은 차이를 보이지 않았다.
Fig. 8은 해당 기간 동안 외기 온도 변화에 따른 수직 CO2 분포를 나타낸 것이다. CO2 분포는 습도 분포와 비슷한 형태를 보여주고 있다. Household의 농도는 Hall에 비해 높은 농도 분포를 보이고 있는데 그중 특히 중성대에서의
농도 분포가 큰 변화를 보이고 있다. 이는 실내에서 발생하는 CO2 발생량에 의해 Household에서 높은 농도로 CO2가 형성되어 있고 공기 유동이 적은 중성대에 누적되어 큰 농도 차이가 난다. 하층부(3층)와 상층부(29층)는 큰 농도 분포 차이는 없지만 Fig. 8(a)에서 전반적인 농도 분포는 하층부가 상층부에 비해 높게 분포되었다. 이와 반대로 Fig. 8(b)는 상층부의 농도 분포가 더 높은 쪽에 위치하는 것을 확인하였다. 이는 외부에서 유입된 CO2가 Household을 거쳐 Hall로 유입되어 하층부 Hall에서 높은 농도가 분포되지만 상층부에는 Hall에서 Household를 거쳐 외부로
유출되었기 때문이다.
Fig. 7 Indoor air CO2concentration distribution in building.
Fig. 8 Indoor air CO2concentration distribution in response to outdoor air temperature.
3.5 미세먼지 분석
Fig. 9는 건물 각 층별 형성 농도를 구역 별로 나타낸 것이며 해당 농도가 형성되었을 때 각 구역으로 유입되고 유출되는 공기량을 나타낸 것이다. Hall과
Household에서 건물 내 층별 미세먼지 농도 분포는 공기 유출입량과 유사한 패턴을 보여주고 있다. 최상층과 최하층은 상대적으로 높은 농도가 형성되는
반면에 중성대의 경우 공기의 유출입량이 거의 없어 미세먼지 농도가 낮게 형성되는 것을 확인할 수 있다. 수직적으로 오픈된 공간인 Stair의 경우
외부에서 들어오는 미세먼지로 인해 하층부의 농도가 가장 높게 나타났고 중성대를 거쳐 상부층으로 갈수록 점차 줄어들었다. 이는 외부에서 실내로 유입된
미세먼지가 Stair을 통해 상승하면서 수직 공간에서 침착 및 손실되었기 때문이다. Hall과 Household는 상층부로 갈수록 농도 분포가 다른
양상을 보였는데 Hall에서는 상층부의 농도가 높게 나타났고 Household는 점차 낮은 농도 분포를 보였다. 하층부에서 유입되는 미세먼지가 상승기류를
통해 Hall로 이동하여 상층부로 갈수록 Hall의 농도는 높게 나타나고 Household의 경우 실외로 유출되는 양과 침착되는 양으로 인해 점차
낮아지는 것을 확인할 수 있다. Fig. 10의 그래프에서 역시 PM 10과 유사한 형태를 보이고 있지만 입자량이 작은 PM2.5에서 높은 농도 분포를 보였다.
Fig. 11은 해당 기간 동안의 외부 미세먼지 농도에 따른 실내 미세먼지 농도 분포를 나타낸 것이다. 미세먼지의 결과는 수분량과 CO2 농도 분포의 결과와 다르게 농도가 가장 낮은 층은 13층으로 나타났다. 외부에서 1층으로 유입된 미세먼지가 수직적으로 오픈된 공간인 E/V와 Stair을
통해 상승하면서 층마다 적용된 침착률로 인해 점차 손실된다. 이는 중성대 부근의 수직적인 공기유동량은 가장 큰 값을 보이지만, 수평적인 공기유동량이
상대적으로 작은 결과를 나타내기 때문에 Hall과 Household로의 미세먼지 이동량 또한 작기 때문이다. Hall은 외부에서 유입되는 미세먼지가
수직적 통로를 통해 이동하여 상층부에 누적되어 가장 높은 농도 분포를 나타내었고 외부미세먼지가 직접적으로 유입되는 하층부가 다음으로 높은 농도 분포를
보였다. Household 역시 Hall과 유사한 농도 분포를 보이는데 미세먼지의 내부 침착과 외부 유출로 인해 낮은 농도 분포를 확인할 수 있다.
Park et al.(15)은 실측을 통한 실내 미세먼지의 유동 특성의 결과에서는 미세먼지의 입자의 크기에 따라 중성대를 기준으로 상층부로 갈수록 미세먼지 농도는 감소하거나
증가하는 결과를 보였다. 본 연구에서 나타나는 결과는 공기 유동량에 따른 침착률을 가정하여 입력조건으로 사용하여 실제 측정값의 경향과는 다소 차이를
보였다.
Fig. 12는 PM 2.5의 분포를 외부 미세먼지 농도에 따라 나타낸 것이다. PM10과 비교하여 Hall에서는 크게 농도 분포 차이가 보이지 않았지만 Household에선
분포 특성에 차이가 나타났다. 이는 입자 크기에 따른 침착률의 입력변수 차이로 인해 가벼운 PM2.5가 상층부에 누적되는 양이 많기 때문에 Household에서
PM10에 비해 PM2.5의 농도가 높은 것을 확인할 수 있다. 따라서 사람들이 거주하는 Household에서 미세먼지로 인한 피해는 PM2.5였을
때 그 영향력이 큰 것을 알 수 있다.
Fig. 9 Indoor air PM10 fine dust distribution.
Fig. 10 Indoor air PM2.5 fine dust distribution.
Fig. 11 Indoor PM10 distribution in response to outdoor.
Fig. 12 Indoor PM2.5 distribution in response to outdoor.
4. 결 론
본 연구는 고층 주거용 건물에서 연돌효과에 의해 발생하는 수직 기류가 습도 및 CO2, 미세먼지 분포에 미치는 영향에 조사하였고 고층 주거건물 시스템 설계 및 제어 연돌효과의 영향을 고려해야 하는 필요성을 제시하였다. 그 결과는 다음과
같다.
(1) 연돌효과로 인해 건물의 중성대(13층)의 습도, CO2 농도가 가장 높게 나타났다.
(2) 반면 미세먼지의 농도의 경우 공기 유동량이 적은 중성대(13층)에서 농도가 가장 낮게 나타났다.
(3) 중성대 위의 상층부로 갈수록 습도는 누적되는 반면 CO2 분포는 낮아지는 것을 확인할 수 있었다.
(4) 오염물질인 미세먼지는 Hall에서는 상층부의 농도가 저층부에 비해 낮게 형성되었고 Household는 상층부의 농도가 저층부에 비해 높게 형성되었다.
(5) 겨울철 연돌효과로 인해 고층에서 세대 내에 결로로 인한 피해 발생 가능성이 있으며 미세먼지의 경우 Hall에서 높은 농도 형성으로 건물 이용자들에게
건강상의 영향을 줄 가능성이 있다.
본 연구에서 공기 유동에 따른 미세먼지 분석에서 중요한 침입계수와 침착계수 적용이 EnergyPlus 시뮬레이션에서 한계점으로 존재하였으며 정확한
분석을 위해 추후 연구가 진행되어야 한다. 본 연구의 결과 고층 주거건물 설계 시 수분과 미세먼지의 누적 등과 같은 요소들을 고려해야 할 필요성을
인식할 수 있었다. 이처럼 고층 주거건물에서 공기유동으로 인한 문제점은 실내외 온도차, 세대 위치 변화에 따라 열, 습기 및 오염물질의 분포 특성이
달라질 가능성이 있어 이를 정확히 파악하여 반영해야 할 것이다. 따라서 본 연구는 실별 냉난방 제어를 하지 않고 환기 시스템을 적용하지 않는 것을
가정하여 분석을 진행하였으나, 실별 냉난방 및 환기 시스템 제어를 하는 고층 주거건물의 경우 열, 습기 및 오염물질의 이동특성이 다르게 보일 수 있으므로
해당 연구를 토대로 추후 내부 시스템 적용을 통해 다양한 설비 변수를 통한 실내 공기질 분석과 더 나아가 냉난방 부하 분석을 통한 에너지 사용량 검토
연구를 진행할 예정이다.
후 기
본 논문은 2023년도 교육부 재원으로 한국연구재단 기초연구사업의 지원을 받아 수행된 연구입니다 (과제번호: NRF-2022R1I1A3065667).
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