장아민
(Ahmin Jang)
1
김민호
(Minho Kim)
1
이찬욱
(Chanuk Lee)
2
유기형
(Ki-Hyung Yu)
3
도성록
(Sung Lok Do)
4†
-
국립한밭대학 건축설비공학과 석사과정
(M.S. Student, Department of Building and Plant Engineering, Hanbat National University,
3458, Daejeon, Korea)
-
국립한밭대학 건축설비공학과 석사
(M.S., Department of Building and Plant Engineering, Hanbat National University, 34158,
Daejeon, Korea)
-
한국건설기술연구원 연구위원
(Research Fellow, Department of Living and Built Environment Research, Korea Institute
of Civil Engineering and Building Technology, Goyang, 1022, Korea)
-
국립한밭대학 설비공학과 부교수
(Associate Professor, Department of Building and Plant Engineering, Hanbat National
University, 3158, Daejeon, Korea)
Copyright © 2016, Society of Air-Conditioning and Refrigeration Engineers of Korea
키워드
에너지 인증, 에너지 스타, 에너지사용집약도, 사무용 건축물
Key words
Energy Certification, ENERGY STAR, Energy Use Intensity, Office Building
1. 서 론
기후변화 위기에 따른 대책으로 한국은 2018년 온실가스 배출량 대비 2030년까지 32.8%, 2050년까지 88.1% 감축을 계획하였다.(1) 온실가스 배출량의 80%는 이산화탄소로, 한국 서울시 기준 전체 이산화탄소 배출량 중 약 70%가 건축물 부문에서 배출된다.(2) 이에 따라 건축물 부문에서의 탄소배출량 감축은 필수적이다. 국내 국토교통부(MOLIT; Ministry of Land, Infrastructure
and Transport)는 탄소배출량 감축을 위해 건축물 인증제도로 시행하고 있다. 국내 건축물 인증제도는 건축물 에너지 효율등급 인증제도(3), 녹색건축인증제도(G-SEED; Green Standard for Energy and Environmental Design)(4), 그리고 제로 에너지 건축물 인증제도(5)가 있다.
건축물 에너지 효율등급 인증제도는 건축물의 연간 단위면적당 1차 에너지 소요량을 평가하여 등급을 부여한다.(3) 건축물은 연간 단위 면적당 1차 에너지 소요량에 따라 10개 등급(1＋＋＋~ 7등급)으로 구분되며, 주거용 외 건축물 기준 연간 단위 면적당 1차
에너지 소요량이 80 kWh/m2 year 미만이면 1＋＋＋등급을 받는다. 건축물 에너지 효율등급 인증을 받기 위한 절차는 예비인증과 본인증 2단계로 구분된다. 예비인증은 설계도서를
통해 에너지 효율등급을 산정하며, 본인증은 준공도서를 바탕으로 현장 조사 실시하여 에너지효율등급을 평가한다. 녹색건축물 조성 지원법 시행령에 따르면
연면적 3,000 m2 이상인 기숙사와 전체 세대 수 30세대 이상인 공동주택, 그리고 연면적 500 m2 이상의 기타 건축물은 건축물 에너지 효율등급 인증을 의무적으로 획득해야 한다.
녹색건축인증제도는 건축물의 자재 생산부터 폐기까지의 과정에서 환경에 영향을 미치는 요소에 대해 평가하는 제도이다.(4) 평가 항목은 7가지로 토지 이용 및 교통, 에너지 및 환경오염, 재료 및 자원, 물 순환 관리, 유지관리, 생태환경, 그리고 실내 환경으로 구성되어
있다. 녹색건축인증제도는 평가 항목 점수에 따라 4등급(최우수, 우수, 우량, 그리고 일반)으로 구분된다. 최우수 등급은 신축 주거용 건축물 기준
100점 만점에 74점 이상을 획득하면 부여된다. 녹색건축인증은 건축물 자체 평가서 및 근거자료를 통해 등급이 결정되며, 예비인증과 본인증이 있다.
예비인증은 설계 단계에서 진행되고 본인증은 현장 조사를 통해 수행된다. 녹색건축 인증 기준에 따르면 연면적 3,000 m2 이상인 신축, 재축 그리고 증축하는 공공업무시설은 우수 등급 이상을 의무적으로 취득해야 한다.
제로 에너지 건축물 인증제도는 에너지 자립률과 BEMS(Building energy management system) 혹은 원격검침전자식 계량기 설치
유무로 인증 등급을 부여한다.(5) 이때 에너지 자립률은 단위 면적당 1차 에너지 사용량 대비 1차 에너지 생산량의 비율을 의미한다. 제로 에너지 건축물은 단열과 기밀성능 강화 등을
하는 패시브 기법, 고효율 설비 등을 이용하는 액티브 기법, 그리고 신재생 에너지를 활용하여 에너지 소요량을 최소화하는 녹색건축물이다.(6) 제로 에너지 건축물 인증 등급은 5단계로 구분되어 있으며, 에너지 자립률 20% 이상, 건축물 에너지효율등급 1＋＋ 이상, 그리고 BEMS 혹은
원격검침전자식 계량기 설치 시 인증을 받을 수 있다. 녹색건축물 조성 지원법 시행령에 따르면 공동주택 30세대 이상, 연면적 500 m2 이상의 기타 건축물(기숙사 제외)은 제로에너지건축물 인증을 의무적으로 획득해야 한다.
국내에서는 건축물 에너지 효율등급 인증제도, 녹색건축인증제도, 제로 에너지 건축물 인증제도를 운영하고 있다. 그러나 해당 제도들은 한계점이 존재하며,
이에 대한 개선이 요구되고 있다.
Eum et al.(7)은 연도, 운영시간, 노후도, 면적 등의 여러 항목으로 건축물의 에너지 성능을 평가하는 국외 건축물 인증제도와는 달리, 국내 건축물 인증제도는 면적,
지역, 용도에 따라 인증 등급을 선정하는 점을 문제점으로 제시하였다. Kim and Seo(8)는 건축물 에너지효율등급 제도가 실제 사용되는 에너지양을 반영하지 못한다는 점을 제도의 한계점으로 제시하였다. Seo et al.(9)은 녹색건축인증제도의 주 평가 대상이 신축 건축물로 집중되어 있다는 것을 언급하였으며, 기축 건축물에 대한 녹색건축인증 활성화가 검토되어야 한다고
제안하였다. 또한 녹색건축인증제도가 에너지 사용량에 대한 실질적인 데이터 대신 시뮬레이션 기반으로 평가되고 있다는 것에 대한 문제점을 제시하였다.
선행연구 조사 결과, 국내 건축물 인증 제도는 기축 건축물과 건축물 운영 및 관리 단계에서의 평가가 미흡하고 실질적인 에너지 사용량을 반영하지 않는
한계점이 있었다. 이는 기축 건축물의 에너지 효율 개선 및 탄소 배출 감축을 위한 실질적 가이드라인 제시에 대한 문제가 발생할 가능성이 있으며, 탄소
배출 감축 목표 달성에 부정적 영향을 미칠 수 있다.
서울시는 2026년부터 실제 에너지 사용량을 기반으로 한 건축물 온실가스 총량제 시행을 계획하고 있다.(10) 건축물 온실가스 총량제는 건축물 용도별로 표준 배출량 기준을 설정하여 온실가스 배출량을 관리하는 제도이다. 온실가스 배출량은 실제 사용한 에너지
데이터를 통해 산정되며, 5년 단위로 목표치를 부여하고 이행 사항에 대한 컨설팅을 진행한다.
국외 건축물 인증제도 중 미국 환경 보호국(EPA; Environmental protection agency)에서 주관하는 ENERGY STAR는
에너지를 효율적으로 사용하는 건축물이나 제품에 인증을 부여하는 제도이다.(11) 건축물의 ENERGY STAR 인증은 건축물 용도별로 평가 방법이 다르며, 전기, 가스, 물 등의 1차 에너지 데이터와 냉․난방 도일, 연면적,
공조면적 등을 통해 등급이 부여된다. 이때 건축물 에너지 성능 평가를 위한 1차 에너지 데이터는 12개월 이상의 기간 동안 수집된 청구서 데이터를
통해 계산한다. ENERGY STAR portfolio manager 프로그램 결과로 건축물이 동일 유형 건축물에 상위 25% 이내(75점 이상)로
확인되면 인증을 받을 수 있는 자격이 부여된다.(13) ENERGY STAR portfolio manager 프로그램은 미국 LEED 기축 건축물 평가 시에도 사용되고 있다.
미국 LEED는 USGBC (U.S. Green Building Council)에서 주관하는 건축물 인증제도로 주택, 상업용 건축물, 상점 등 모든
건축물 유형에 적용된다.(12) LEED는 건축물의 설계, 시공, 그리고 운영단계에서 지속가능한 토지, 수자원 효율, 에너지와 대기환경, 자재와 자원, 실내 환경, 창의적 디자인,
지역적 특성으로 평가한다. 인증 점수는 최대 110점이며, 인증 등급은 LEED Certified, LEED Silver, LEED Gold, LEED
Platinum 4단계로 구성되어 있다. 최고 등급인 LEED Platinum은 80점 이상이며, 최소 등급인 LEED Certified는 40점에서
49점이다. 기축 건축물은 ENERGY STAR에서 제공하는 점수 산정 프로그램인 ENERGY STAR portfolio manager에서 상위 25%
이내(75점 이상)의 점수를 획득해야 LEED 신청이 가능하다.(13)
ENERGY STAR는 기축 건축물을 대상으로 진행되며, 청구서를 통한 실제 에너지 소비량을 기반으로 평가하여 국내 건축물 인증제도의 한계점 보완이
가능할 것으로 판단된다.
따라서 본 연구는 ENERGY STAR 인증의 실제 에너지 사용량 기반 평가 방안을 국내 건축물에 적용하고, 이를 설계도서 기반 평가 결과와 비교하고자
한다. 또한 본 연구는 건축물 탄소배출 저감에 기여할 수 있는 건축물의 실제 에너지 사용량 평가 방식의 기초 자료를 제공하고자 한다.
2. 방법론
2.1 ENERGY STAR 인증 절차 및 연구 방법
ENERGY STAR 인증 절차는 Fig. 1과 같다. ENERGY STAR 인증 절차는 데이터 수집, ENERGY STAR portfolio manager 프로그램을 통한 건축물 점수 계산
및 신청서 제출, 그리고 전문가의 검증 및 확인 순으로 진행된다. 데이터 수집 단계에서는 건축물의 정보와 고지서 상에 명시된 에너지 사용량을 수집한다.
이때 에너지 사용량은 12개월 이상의 데이터가 필요하다. ENERGY STAR portfolio manager 프로그램을 통한 건축물 점수 계산 및
신청서 제출 단계에서는 건축물 에너지 사용량 고지서를 통해 Actual source EUI를 계산한다. Predicted source EUI는 대상
건축물의 정보와 ENERGY STAR에서 제공하고 있는 용도별 기축 건축물의 통계 모델을 이용하여 산정한다. Predicted source EUI로
Actual Source EUI를 나눈 값인 Energy efficiency ratio를 통해 ENERGY STAR score 산정한다. ENERGY
STAR score는 ENERGY STAR score lookup table을 통해 결정된다.(14) ENERGY STAR 인증 신청은 ENERGY STAR portfolio manager 프로그램에서 제공하는 동일한 유형의 건축물 데이터와 비교하였을
때 상위 25% 이내(75점 이상)이면 가능하다.(13) 전문가의 검증 및 확인 단계에서는 ENERGY STAR portfolio manager를 통해 제출된 신청서를 바탕으로 전문 엔지니어 혹은 건축가가
에너지 사용량 및 실내 환경 데이터와 건축물의 특성을 확인한다. 전문가의 확인이 완료되면 ENERGY STAR 인증 마크가 부여된다.
전문가의 검증 단계는 ENERGY STAR portfolio manager에 입력된 정보의 정확성을 확인하는 단계이며, ENERGY STAR portfolio
manager를 이용한 점수 산정이 인증 여부에 핵심적인 역할을 한다. 본 연구는 국내 건축물의 실제 에너지 사용량 기반 평가를 위해 전문가의 검증
전 단계의 과정을 진행하였다.
Fig. 1 ENERGY STAR score calculation flow chart.
2.2 대상 건축물 개요
본 연구는 서울에 위치한 사무용 건축물을 대상으로 진행하였다. 대상 건축물 규모는 지하 4층부터 지상 8층이며, 바닥 면적은 약 54,357 m2, 공조 면적은 20,384 m2이다. 바닥 면적은 각 층별 평면도를 통해 산정하였고, 공조 면적은 실별 용도로 공조 존을 구분하여 계산하였다. 건축물 전체 근로자수는 약 1,805명이며,
건축물 전체 컴퓨터 수는 약 830대이다(Table 1 참조). 대상 건축물은 건축물 에너지 효율등급 인증제도 1+++등급을 부여받았다.
Table 1 Building information
|
Parameters
|
Content
|
|
Property
|
Office building
|
|
Number of floors
|
12 (B4F ~ 8F)
|
|
Gross area
|
54,357 m2
|
|
Conditional area
|
20,384 m2
|
|
Number of workers
|
1,805
|
|
Number of computers
|
830
|
3. ENERGY STAR rating
ENERGY STAR score는 Actual source EUI 값과 Predicted source EUI 값을 이용하여 산정하였다. Actual
source EUI는 대상 건축물의 1차 에너지 사용량을 건축물의 바닥면적으로 나누어 계산한다. Actual source EUI 계산은 건축물 면적
계산과 1차 에너지 사용량 환산이 필요하다. 면적 계산 및 1차 에너지 사용량 환산 기준 등은 ENERGY STAR에서 제공하는 문서를 참고하여 수행하였다.(13)
3.1 Actual source EUI
Actual source EUI는 바닥 면적과 1차 에너지 사용량으로 계산하였다. 면적 계산은 ENERGY STAR score for offices
in the United States 문서를 참고하였으며(14), 문서는 미국 기준으로 작성되어 IP 단위를 사용하였다.(15) 대한민국은 SI 단위를 이용하고 있기 때문에 건축물의 면적이 SI 단위인 m2을 기준으로 측정된다. 따라서 대상 건축물의 면적은 ft2 단위로의 변환이 필요하며, 식(1)을 이용하여 m2 단위를 ft2 단위로 변환하였다. 단위 변환 결과, 대상 건축물의 면적은 585,094 ft2(약 54,357 m2), 공조면적은 219,412 ft2(약 20,384 m2)으로 계산되었다. 1차 에너지 사용량은 2차 에너지 사용량과 환산 계수를 통해 계산되며, 2차 에너지 사용량은 2023년 1년간 수집한 고지서 데이터를
사용하였다. 대상 건축물의 2차 에너지 사용량은 연간 전기 2,828,388 kWh, 가스 39,022 GJ, 그리고 지역난방 4,608 GJ이었다.
IP 단위 변환은 ENERGY STAR에서 제공하는 단위 환산 계수인 Multiplier를 이용하였다(Table 2 참조). 변환된 IP단위(Site kBtu)의 2차 에너지 사용량은 환산 계수를 이용하여 1차 에너지 사용량으로 환산하였다. 2차 에너지 사용량을
1차 에너지 사용량으로 환산할 때 사용하는 계수는 ENERGY STAR portfolio manager technical reference에서 제공하는
값을 이용하였다.(13) 에너지 사용량 변환 결과는 Table 3에 나타냈다. 1차 에너지 사용량 중 전기는 약 27,021,288 kBtu(7,979 kWh), 가스는 약 38,835,001 kBtu (11,381
kWh), 그리고 지역난방은 약 5,240,640 kBtu(1,536 GJ)였다. 대상 건축물은 전체 1차 에너지를 연간 약 71,098,407 kBtu(5,788
MWh)를 소비하였다.
Table 2 Calculation of coefficient centered variable
|
Fuel
|
Site
unit
|
Site energy
|
Source energy
|
|
[Site unit]
|
kBtu multiplier
|
[kBtu]
|
kBtu multiplier
|
[kBtu]
|
|
Electricity
|
kWh
|
2,828,388
|
3.412
|
9,650,460
|
2.80
|
27,021,288
|
|
Natural gas
|
GJ
|
39,022
|
947.817
|
36,985,715
|
1.05
|
38,835,001
|
|
District steam
|
GJ
|
4,608
|
947.817
|
4,367,541
|
1.20
|
5,241,049
|
Table 3 Calculation of predicted source EUI
|
Variables
|
Actual
building value
|
Reference
centering value
|
Building
centered variable
|
Coefficient
|
Coefficient*
Centered variable
|
|
Constant
|
-
|
-
|
-
|
143.1
|
143
|
|
Square foot (Max value of 100,000)
|
100,000
|
12,342
|
87,658
|
0.0006768
|
59
|
|
Weekly operating hours
|
60
|
54.09
|
6
|
0.613
|
4
|
|
Number of workers per 1,000 ft2
|
3
|
2.056
|
0.9
|
15.9
|
15
|
|
Number of computers per 1,000 ft2
|
1.4
|
3.028
|
-1.6
|
10.13
|
-17
|
|
Percent cooled x Ln (Cooling degree days)
|
1.8
|
6.332
|
-4.6
|
4.529
|
-21
|
|
Heating degree days
|
4,412
|
924
|
3,488
|
0.004693
|
16
|
3.2 Predicted Source EUI
Actual source EUI는 대상 건축물의 1차 에너지 사용량을 바닥 면적으로 나누어 계산하였다. 이때, Actual source EUI 계산은
식(2)를 이용하였다. 계산된 대상 건축물의 바닥 면적 및 1차 에너지 사용량 데이터를 식(2)에 대입한 결과, 대상 건축물의 Actual source EUI는 약 121.52 kBtu/ft2 (383.2 kWh/m2)로 계산되었다.
이는 연간 단위면적당 에너지 사용량이 383.2 kWh/m2․year 임을 의미한다.
본 절은 Predicted source EUI를 계산하는 과정을 나타내고 있으며, Table 3은 대상 건축물의 면적, 가동시간, 1,000 ft2 (약 93 m2) 당 직원 및 컴퓨터 수, 건축물 내 냉방 비율과 냉방도일, 그리고 난방도일의 Actual building value와 Reference centering
value 차이, 회귀분석 모델의 계수, 그리고 차와 계수를 합한 값을 나타낸다.
Predicted source EUI 산정은 대상 건축물의 데이터를 ENERGY STAR에서 제공하는 식을 통해 계산하는 방식으로 진행되었다.(14) 계산된 값은 해당 건축물에 적합한 필터를 적용하여, ENERGY STAR에서 제공하는 레퍼런스 건축물의 각 변수 값과 비교되었다. 이후, 변수 간
차이를 회귀분석 모델에 반영하여 최종 결과를 산출하였다.
본 연구는 Predicted source EUI 계산을 위해 대상 건축물의 1,000 ft2당 직원과 컴퓨터 수, 냉․난방 도일, 근무시간, 그리고
냉방 면적 비율을 산정하였다. 대상 건축물의 직원 수는 전체 1,805명, 컴퓨터 수는 830대였으며, 1,000 ft2(약 93 m2)당 직원과 컴퓨터 계산을 위해 식(3)과 식(4)를 이용하였다. 계산 결과, 1,000 ft2(약 93 m2)당 직원 수는 약 3.0명, 컴퓨터 수는 약 1.4대였다. 냉․난방도일은 ENERGY STAR에서 제공하는 계산법을 통해 산정하였으며(15), 식(5)로 계산하였다. 이때 냉․난방도일은 2023년 1년간의 서울 기상 데이터를 사용하였다.(16) 건축물 내 냉방 비율은 공조면적을 전체면적으로 나누어 산정하였다.
Predicted source EUI는 대상 건축물의 데이터와 Reference centering value의 차에 회귀분석 모델의 계수를 곱한 값을
합산하여 계산한다.
대상 건축물의 면적은 약 585,094 ft2(약 54,357 m2)로 계산 가능한 최댓값인 100,000 ft2(약 9,290 m2)보다 크기 때문에 해당 값은 최댓값인 100,000을 이용하였으며, 대상 건축물의 주간 근로 시간은 60시간으로 설정하였다.
Building centered variable은 Actual building value와 Reference centering value의 차이로
계산하였다. Coefficient는 각 항목이 Predicted source EUI에 미치는 영향을 평가한 값이다. 1,000 ft2(약 93 m2)당 근로자의 수의 Coefficient는 15.9로, Predicted source EUI에 가장 큰 영향을 미쳤다. Predicted source
EUI은 식(6)을 이용하여 항목별 Coefficient와 Building centered variable 값을 곱한 값을 더하여 계산하였다. 계산 결과, Predicted
source EUI는 206.37 kBtu/ft2(650.9 kWh/m2)였다.
3.3 ENERGY STAR score 산정
ENERGY STAR score는 Actual source EUI를 Predicted source EUI로 나눈 값을 ENERGY STAR에서 제공하는
점수 조회 표(lookup table)에서 해당 값을 찾아 산정하는 방식이다.(14) 본 절은 3.1절에서 계산한 Actual source EUI와 3.2절에서 Predicted source EUI를 이용하여 ENERGY STAR
score를 산정하였다. ENERGY STAR score는 Energy efficient ratio 값을 통해 도출되며, 식(7)을 이용하여 Energy efficient ratio을 계산하였다. 대상 건축물의 Energy efficient ratio는 0.59의 결과를 보였고,
ENERGY STAR score는 76점임을 확인하였다(Table 4 참조).
ENERGY STAR certification은 75점 이상인 건축물에 한하여 인증을 부여하기 때문에 본 연구의 대상 건축물은 ENERGY STAR
인증이 가능할 것으로 판단된다.
Table 4 ENERGY STAR score lookup table
|
ENERGY STAR score
|
Cumulative percent
|
Energy efficiency ratio
|
|
> =
|
<
|
|
80
|
19%
|
0.5376
|
0.549
|
|
79
|
20%
|
0.5490
|
0.5603
|
|
78
|
21%
|
0.5603
|
0.5714
|
|
77
|
22%
|
0.5714
|
0.5824
|
|
76
|
23%
|
0.5824
|
0.5933
|
|
75
|
24%
|
0.5933
|
0.6041
|
|
74
|
25%
|
0.6041
|
0.6148
|
|
73
|
26%
|
0.6148
|
0.6255
|
|
72
|
27%
|
0.6255
|
0.6361
|
|
71
|
28%
|
0.6255
|
0.6361
|
3.4 건축물 에너지 효율등급 산정
본 연구는 실제 에너지 사용량 기반으로 산정된 1차 에너지 사용량을 통해 대상 건축물의 에너지 효율등급을 확인하였다. 건축물 에너지 효율등급 인증제도
환산계수를 적용하여(17), 산정된 대상 건축물의 EUI는 379.6 kWh/m2․year였다(Table 5, Table 6 참조). 이는 건축물 에너지 효율등급 인증제도 3등급을 의미하며, 설계도서 상으로 평가한 결과와 비교하였을 때 5등급 하향되었다. 실제 에너지 사용량
기반으로 산정된 대상 건축물의 등급을 설계도서 상 평가된 결과인 1+++등급 수준으로 향상시키기 위해서는 약 80%의 에너지 절감이 요구되었다.
건축물 에너지 효율등급 인증은 설계 단계 및 준공 후에 이뤄지고 있으며, 시뮬레이션을 통해 에너지 사용량을 산정하기 때문에 실제 에너지 사용량으로
계산된 결과와 차이가 발생한 것으로 판단된다.
Table 5 Resultant EUI for building energy efficiency rating
|
Fuel
|
Site energy
|
Multiplier
|
Source energy
|
Area
|
EUI
|
|
[MWh]
|
[MWh]
|
[m2]
|
[kWh/m2․year]
|
|
Electricity
|
2,828
|
2.75
|
7,778
|
54,357
|
379.6
|
|
Natural gas
|
10,839
|
1.1
|
11,923
|
|
District heating
|
1,280
|
0.73
|
931
|
Table 6 Building energy efficiency rating chart
|
Level
|
1+++
|
1++
|
1+
|
1
|
2
|
3
|
|
EUI
[kWh/m2․year]
|
Min.
|
-
|
80
|
140
|
200
|
260
|
320
|
|
Max.
|
80
|
140
|
200
|
260
|
320
|
380
|
4. 결 론
본 연구는 기축 건축물의 운영 및 관리 단계에서의 평가가 미흡한 국내 건축물 인증제도 보완하기 위해 실제 에너지 사용량 기반으로 건축물 에너지를 평가하는
ENERGY STAR의 평가 방식을 국내 사무용 건축물에 적용하였다. 또한 본 연구는 실제 에너지 사용량으로 도출된 EUI와 설계도서 기반으로 산정된
EUI로 설계도서와 실제 에너지 사용 데이터 평가 결과를 비교하였다.
대상 건축물의 실제 에너지 사용량을 바탕으로 평가한 건축물 에너지 효율등급은 3등급으로, 설계도서 상으로 평가한 결과 대비 5등급 하향 조정되었다.
이는 설계도서 기반 평가와 실제 에너지 사용량 기반 평가 간에 차이가 있음을 나타낸다. 건축물의 실제 에너지 사용량 기반 평가는 탄소 배출량 감소에
직접적인 영향을 미쳐 건축물의 에너지 소비 절감에 기여할 수 있다. 따라서 건축물 인증제도에 실제 에너지 사용량 기반 평가의 도입이 필요하다고 판단된다.
그러나 Predicted source EUI 산정에 사용된 레퍼런스 데이터는 ENERGY STAR에서 제시된 데이터를 기반으로 계산되었기 때문에 국내
사무용 건축물에 대한 ENERGY STAR 반영에 대한 검토가 필요하다. 따라서 향후 연구에서는 국내 건축물의 에너지 사용량에 대한 데이터 확보를
통해 실제 에너지 사용량 기반 평가 방법 분석이 요구된다.
후 기
이 논문은 2022학년도 한밭대학교 대학회계 연구비를 지원받아 작성되었음.
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