2.1 개요

2025년 건축기계설비 분야에서는 총 17편의 논문이 발표되어 2024년(21편) 대비 다소 감소하는 경향을 보였으며, 연구 주제 측면에서는 에너지․탄소중립 대응 기술과 데이터 기반 최적화․제어 연구의 비중이 더욱 확대된 것이 특징적이다. 특히 BIPVT(Building-Integrated Photovoltaic Thermal), 태양열 집열기, 5세대 지역냉난방(5GDHC), 히트펌프, 데이터센터 에너지 시스템 등 신재생에너지 및 고효율 열원 시스템 관련 연구가 지속적으로 증가하였으며, 디지털 트윈, LSTM(Long Short-Term Memory), MPC(Model Predictive Control) 등 AI 및 데이터 기반 예측․제어 기법을 적용한 연구가 두드러지게 나타났다. 또한 반도체 클린룸, 데이터센터 등 고부가가치 산업 시설을 대상으로 한 공조 및 에너지 관리 연구가 확대된 반면, 전통적인 보건․안전 관련 주제는 상대적으로 비중이 감소하였다. 한편 기계설비공사 제도 개선, 내진 성능, 상태 진단 등 제도․유지 관리 분야 연구도 일정 수준 유지되며, 전반적으로는 탄소중립 및 고효율화 요구에 대응하는 에너지 시스템 중심과 디지털 기반 운영․제어 기술로 연구 흐름이 심화되는 경향을 보였다.

Fig. 1 Equipment-level energy efficiency in data centers. Reproduced from Ref. 1 with permission from SAREK.

2.2 건축기계설비 전반

2025년 건축기계설비 전반 분야에서는 2024년에 활발했던 법․제도 및 정보체계 개선 중심의 연구 흐름이 일부 유지되면서도, 보다 적용 대상이 구체화되고 산업 특화 설비 중심으로 확장된 경향이 나타났다. 기계설비공사의 간접비․선투입비, 돌관공사 등 공사비 및 제도 개선 관련 연구가 지속된 가운데, 데이터센터 에너지 수급, 반도체 클린룸의 온․습도 제어, 핵주기 시설 팬의 진동 기반 상태 진단 등 고부가가치 산업 시설을 대상으로 한 운전․제어 및 유지 관리 연구가 증가하였다. 또한 NOx 저감과 같은 환경설비 성능 평가와 소방 배관 내진 성능 분석 등 안전․환경 대응 기술 연구도 병행되며, 2024년의 정보체계 및 정책 제언 중심에서 나아가 실제 산업 시스템에 대한 정밀 해석, 상태 진단, 운영 최적화로 연구의 무게 중심이 이동하는 흐름을 보였다.

Cho⁽¹⁾는 생성형 AI 확산에 따른 데이터센터(Fig. 1)의 급격한 에너지 수요 증가에 대응하기 위한 기술적․제도적 방안을 종합적으로 분석하고, 중앙집중식 전력망의 송배전 손실(평균 3.6%) 문제를 해결하기 위한 분산 발전 시스템 도입의 필요성을 제시하였다. 또한 냉각 및 전력 공급 시스템 최적화, 분산 에너지 활성화 특별법 등 제도적 프레임워크 활용, PUE(Power Usage Effectiveness) 및 CUE(Carbon Usage Effectiveness) 지표 기반의 에너지․탄소 효율 평가 체계 구축을 주요 방안으로 제안하였다.

Song et al.⁽²⁾은 반도체 제조용 전기 클린룸의 실내 온도 및 상대습도 동시 제어를 위해 MATLAB/Simulink를 활용하여 PID, On/off, ANN(Artificial Neural Network), MPC 제어기를 적용한 다양한 피드백 제어 방식의 과도 응답 특성과 에너지 소비량을 수치 시뮬레이션으로 비교․분석하였다. 모든 제어 방식이 목표 설정값(23℃, 45%RH)에 안정적으로 수렴하였으며, AI 기반인 ANN 및 MPC 제어기는 PID 대비 오버슈팅이 거의 0에 가깝고 더 신속하고 부드러운 소프트랜딩 응답을 제공하였고, 수분 절약 측면에서는 ANN 제어기가, 에너지 절약 측면에서는 PID 제어기가 가장 우수한 것으로 나타났다.

Lee et al.⁽³⁾은 제련소 배가스 내 질소산화물(NOx) 저감을 위해 다양한 NO 산화제의 종류․온도․농도에 따른 산화율을 분석하고 산화-흡수 연계 실험을 통해 실제 NOx 저감 효율을 평가하였다. 아염소산나트륨(NaClO2)은 50℃, 0.144 wt% 조건에서 80% 이상의 산화율을, 이산화염소(ClO2)는 25℃, 0.05 wt% 이상 조건에서 최대 100%의 산화율을 나타낸 반면, 과산화수소와 차아염소산나트륨은 산화제로서의 활용이 어려운 것으로 판단되었다. 또한 아염소산나트륨 산화 후 약염기 조건(NaOH 0 ~ 1 wt% 미만)에서의 흡수 실험을 통해 최종 NOx 제거율 83.67%를 달성하였다.

Yang et al.⁽⁴⁾은 기계설비공사의 간접비 및 선투입비가 공사원가 산정 체계에서 적정하게 반영되지 못하는 현황과 문제점을 분석하고 제도적․실무적 개선 방안을 제안하였다. 설계 내역서에서의 간접비 항목 누락과 공기 연장 시 미지급 관행이 주요 구조적 문제로 확인되었으며, 단기적으로는 산출내역서 보완 및 대응 매뉴얼 개발, 중기적으로는 세미나 및 교육 프로그램 운영, 장기적으로는 하도급법과 건설산업기본법 관련 조항 개정을 통한 간접비 부당 전가 방지 방안을 단계적으로 제시하였다.

Park et al.⁽⁵⁾은 핵주기 시설의 HVAC 급배기팬을 대상으로 진동 신호 기반 상태 진단 기법을 적용하여 베어링, 불평형 등 주요 고장 유형과 이상 위치를 효과적으로 식별하였다. 이를 통해 기존 정기 점검 중심 유지 관리 방식의 한계를 보완하고, 상태 기반 유지 관리(CBM) 도입 시 설비 신뢰성 및 안전성 향상과 유지 관리 효율 증대 가능성을 제시하였다.

Choi and Lee⁽⁶⁾는 소방 배관 시스템의 내진 성능을 평가하기 위해 다양한 하중 조건과 접합부 특성을 고려한 실험 및 해석을 수행하였다. 이를 통해 배관의 취약 구간과 손상 메커니즘을 규명하고, 내진 설계 시 고려해야 할 주요 변수와 보강 방안을 제시함으로써 화재 시 설비의 기능 유지와 구조적 안전성 확보에 기여하고자 하였다.

Kwon⁽⁷⁾은 수평형 버퍼 탱크에서 단일 노즐과 다중노즐 매니폴드 디퓨저의 유동 특성과 열성층 형성 성능을 CFD로 비교 분석하였다. 그 결과 다중노즐 방식은 유입 유속을 분산시켜 혼합을 억제하고 안정적인 온도 성층을 형성함으로써 냉수 공급 성능과 시스템 효율을 향상시키는 것으로 나타났다.

2.3 냉․난방 및 환기 시스템

2025년 냉난방 및 환기 시스템 분야에서는 2024년에 활발했던 퍼지 및 PID 기반 제어 성능 개선과 실증 중심 연구 흐름에서 나아가, 시스템 통합 운영과 열저장 및 에너지 시스템 설계․최적화로 연구의 중심이 확장된 경향이 나타난다. 특히 디지털 트윈 및 최적화 기법을 활용한 냉방 시스템 통합 운전, 데이터센터 냉각 열원 선정과 같은 시스템 수준의 의사결정 및 운영 전략 연구가 증가하였으며, 버퍼 탱크 성층화 및 디퓨저 설계 등 열에너지 저장 및 유동 구조 최적화 연구가 두드러지게 나타났다. 또한 지하 주차장 환기 성능 개선과 같은 CFD 기반 환기 해석 연구는 지속적으로 수행되었으나, 2024년의 실내공기질 및 개별 공간 중심 연구에 비해 보다 대규모 설비 시스템과 인프라 관점으로 연구 대상이 확대된 특징을 보인다. 전반적으로는 제어기 성능 자체보다는 에너지 효율 향상을 위한 시스템 통합, 열원 선택, 저장 및 운전 최적화로 연구 패러다임이 이동한 것으로 평가된다.

Jeong et al.⁽⁸⁾은 냉동기 시스템의 전력 소비 예측 정확도를 향상시키기 위해 TRNSYS 기반 물리 모델에 다중 회귀 분석을 결합한 성능곡선 최적화 모델을 개발하고, 냉각탑과 냉동기를 개별 최적화한 후 통합 모델을 구축하였다. Capacity, COP, FFLP(Fraction of Full Load Power) 성능 데이터를 실제 운전 조건에 맞게 보정한 결과, 기존 정격 조건 기반 모델의 CVRMSE(Coefficient of Variation of the Root Mean Square Error) 6.7%에서 보정 모델 기준 3.2%로 예측 오차가 크게 감소함을 확인하였다.

Yun and Lee⁽⁹⁾는 기계설비 공사에서 빈번히 발생하는 돌관공사의 원인과 문제점을 분석하고, 공사비 산정 기준의 불명확성, 설계 변경 관리 미흡 등의 구조적 문제를 도출하였다. 이에 대해 제도 개선, 표준화된 기준 마련, 정보관리 체계 강화 등을 통해 품질 확보와 분쟁 예방을 위한 실질적 개선 방안을 제시하였다.

Kwon⁽¹⁰⁾은 버퍼 탱크 내 디퓨저 설치 높이와 유입 유속이 열성층 형성과 유지에 미치는 영향을 수치해석으로 분석하였다. 프루드수 기반의 설계 인자를 활용하여 혼합을 최소화하고 성층 안정성을 유지하는 조건을 도출하였으며, 이를 통해 엑서지 손실 저감 및 열에너지 저장 성능 향상을 위한 최적 설계 기준을 제시하였다.

Kim et al.⁽¹¹⁾은 건축물 냉난방에 유출 지하수를 활용하는 히트펌프 시스템의 성능과 경제성을 분석했다(Fig. 2 (a) ~ (b)). 대형 사무실을 대상으로 한 시뮬레이션 결과, 유출 지하수 시스템의 계절성능계수(SPF)가 난방 2.28, 냉방 3.21로 공기 및 하천수 열원보다 우수하게 나타났다. 또한 공기 열원 시스템과 비교했을 때 연간 운영비를 약 24.1% 절감할 수 있으며, 초기 투자비에 대한 회수기간은 약 9년으로 평가되어 유출 지하수 활용의 경제성을 확인했다.

Kim and Moon⁽¹²⁾은 다층 지하 주차장의 램프(수직 연결 통로)가 전체 환기 성능에 미치는 영향을 전산 유체 역학(CFD)과 공기연령 지표를 활용하여 분석했다. 기존 설계는 특정 공간의 기류가 정체되는 문제가 있었으나, 급기를 상하부로 고르게 분배하고 유인 팬의 토출 방향을 조정함으로써 기류 분포의 균일도를 높이고 환기 성능을 개선했다. 특히, 다층 주차장 설계 시 단일 층만 분석할 것이 아니라 램프를 통한공기 흐름을 반드시 통합하여 고려해야 함을 강조하였다.

Byeon et al.⁽¹³⁾은 집단에너지 의무 사용 지역에 건립되는 40 MW급 대규모 데이터센터를 대상으로 전기식 냉동기와 중온수 흡수식 냉동기 시스템의 경제성을 비교 평가했다. 분석 결과, 중온수 흡수식 냉동기는 성적계수가 낮고 부속 설비 규모가 커서 전기식 냉동기 대비 초기 투자비(CAPEX)가 232%, 연간 운영비(OPEX)가 539% 더 높게 산출되었다. 결론적으로 경제성, 신뢰성 및 최신 냉각 기술 도입 측면에서 전기식 냉동기를 선정하는 것이 훨씬 유리함을 입증했다.

Fig. 2 Comparison of estimated monthly and annual electricity bills according to heat source. Reproduced from Ref. 11 with permission from SAREK.

2.4 신재생에너지

2025년 신재생에너지 분야에서는 총 4편의 논문이 발표되어 2024년에 회복세를 보였던 연구 흐름이 유지되는 가운데, 연구의 방향성이 다양한 열원 기반 실증 중심에서 태양열 및 시스템 통합․예측 기술 중심으로 재편되는 경향을 보인다. 특히 모세 유관 적용 집열기, BIPVT 시스템 등 건물 일체형 태양에너지 활용 기술에 대한 연구 비중이 증가하였으며, 5세대 지역냉난방(5GDHC)을 통한 캠퍼스 에너지 자립과 같이 분산형 에너지 시스템 및 네트워크 관점의 적용성 평가가 포함되었다. 또한 LSTM 기반 예측 모델과 같이 기상 데이터와 연계한 AI 기반 성능 예측 연구가 새롭게 부각된 점도 특징적이다. 반면, 2023 ~ 2024년에 활발했던 바이오매스, 지열 등 다양한 열원에 대한 실증 및 성능 평가 연구는 상대적으로 감소하고, 태양열 중심의 고도화 및 디지털 기반 운영․예측 기술로 연구 축이 이동하는 흐름을 보였다.

Leigh et al.⁽¹⁴⁾은 건물 외피에 모세 유관을 적용한 비유리 태양열 집열기(Black Wall, BW)의 열성능을 정확히 평가하기 위해 RC(Resistance Capacitance) 네트워크 및 핀 방법 기반의 수학적 모델을 수립하고 TRNSYS18 기반 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 현장 실측 데이터와의 비교 검증 결과 전체 데이터에 대한 nRMSE가 약 0.11로 나타나 모델의 신뢰성을 확인하였으며, BW 시스템의 열 획득 효율은 수직면 일사량 대비 약 40% 수준으로 일반 비유리 태양열 집열기 대비 향상된 성능을 나타냈다.

Lee et al.⁽¹⁵⁾은 건물 외벽 커튼월에 적용 가능한 액체식 무창형 건물 일체형 태양광열(BIPVT) 시스템의 집열 구성에 따른 열․전기 성능을 평가하고 최적 집열기 구성을 도출하기 위해 서펜타인 흡수판 방식인 Case 1, 판형 히트파이프와 파이프 접촉 매니폴드 방식인 Case 2, 직접 관통 매니폴드 방식인 Case 3을 실물 목업 설비에서 실험하였다(Fig. 3 (a) ~ (b)). 그 결과 일별 열효율은 Case 1이 21.2 ~ 32%로 가장 높았으며 통합 효율 기준으로도 Case 1(34.8%), Case 2(19.8%), Case 3(17.2%) 순으로 나타났고, 누수 위험이 낮아 건물 외벽 적용에 유리한 Case 2 또한 에너지 효율 향상에 기여 가능한 대안으로 제시되었다.

Choi et al.⁽¹⁶⁾은 다양한 부하 특성을 가진 캠퍼스 건물에 5세대 지역냉난방시스템(5GDHC)을 적용하여 에너지 자립률 및 자가소비율 향상 가능성을 평가하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 5GDHC 적용 시 공기식 히트펌프(ASHP) 대비 56.3%의 에너지 절감 효과가 확인되었으며, 지붕형 태양광 용량을 25 kWp에서 100 kWp로 증가시킬 경우 에너지 자립률은 25%에서 71%로, 자가소비-자급자족 밸런스는 39.2%에서 61.2%로 향상되는 것으로 나타났다.

Kim et al.⁽¹⁷⁾은 기존 인공신경망(ANN) 기반 태양열 예측 모델의 한계를 극복하기 위해 수치 기상 예측(NWP), 기상 관측(NWO), 시스템 관측(NSO) 데이터를 통합한 LSTM 기반 예측 모델을 개발하고 세 가지 입력 조합을 달리한 LSTM 1, 2, 3 모델을 비교하였다. NWP․NWO․NSO를 모두 활용한 LSTM 3이 LSTM 1 대비 공급량 예측에서 MAE(Mean Absolute Error) 28.2%, RMSE 25.3% 감소, R² 34.5% 향상을 달성하였으며, 생산량 예측에서는 일사량이 가장 중요한 입력 변수(중요도 0.068)로 확인되었다.

Fig. 3 Mockup test facility of BIPVT. Reproduced from Ref. 15 with permission from SAREK.

3.1 개요

2025년 건축환경 분야에서는 총 23편의 논문이 발표되어 2024년(21편)과 유사한 수준을 유지하면서도 소폭 증가하는 경향을 보였다. 연구 주제는 2024년과 마찬가지로 실내환경, 건물에너지, 기타 분야로 구분될 수 있으나, AI․데이터 기반 분석과 디지털 기술 활용이 전반적으로 확대된 것이 가장 두드러진 특징이다. 건물에너지 분야에서는 그린리모델링 의사결정, ENERGY STAR 평가, GEB(Grid-interactive Efficient Building) 기반 설계 기준 분석, 히트펌프 전환에 따른 CO₂ 저감 등과 같이 에너지 성능 평가를 넘어 정책․인증․탄소 저감까지 연계된 연구가 강화되었으며, ANN, LSTM 등 머신러닝 기반 예측 및 제어 모델 적용이 증가하였다. 실내환경 분야에서는 학교, 조리실, 지하 주차장 등 실제 공간을 대상으로 한 환기 및 공기질 개선 연구가 지속되는 가운데, PM2.5 및 CO₂ 통합 제어, 급배기 전략 최적화 등 공기질 관리와 제어 기술의 고도화가 이루어졌다. 또한 Scan-to-BIM (Building Information Modeling: 건물 정보 모델링), 디지털 트윈, 데이터 복원 등 디지털 기반 건물 관리 및 분석 기술이 확대되었으며, 전기차 화재 연기 확산, 음압격리병실 등 재난․안전 대응 연구도 꾸준히 수행되었다. 전반적으로 2024년의 실증 및 성능 평가 중심 연구에서 나아가, 2025년에는 데이터 기반 지능화, 탄소중립 대응, 디지털 전환을 반영한 통합적 연구로 발전하는 경향을 보였다.

3.2 실내환경

2025년 실내환경 분야 연구는 2024년의 고층 건물 및 지하 공간에서의 공기 유동, 스택 효과, 배연 및 피난 안전성 중심 연구 흐름을 일부 계승하면서도, 보다 다양한 실제 사용 공간과 공기질 관리․제어 기술로 연구 대상과 방법이 확장된 경향을 보인다. 2024년이 스택 효과, 기밀 성능, 배연 방식 등 거시적 유동 및 안전성 평가에 초점을 두었다면, 2025년에는 지하 주차장 화재, 학교 교실, 급식실, 임시 음압격리병실 등 구체적인 생활․산업 공간을 대상으로 한 오염물질 제어 및 환기 성능 개선 연구가 증가하였다. 또한 PM2.5 및 CO₂ 통합 제어, 환기 청정기 성능 분석 등 실내공기질(IAQ) 관리와 능동 제어 기술이 강조되었으며, CFD 기반 미기후 해석 및 공기확산지수 평가 등 정량적 해석 기법도 지속적으로 활용되었다.

Park and Song⁽¹⁸⁾는 급배기 교번식 축열 회수 환기 시스템의 시간 변동적 운전 특성과 열전달 메커니즘을 정량적으로 평가하기 위한 새로운 산정 방법을 제안하고, 실험적으로 검증하였는데, 누적 외기부하를 바탕으로 시간에 따라 변동하는 풍량과 온도를 반영한 열교환효율과, 축열소자의 입출구 데이터를 통해 저장, 방출 열량을 비교하는 열회수효율을 함께 도입하였다. 본 연구에서 제안한 열교환효율 산정 방식은 과도구간의 열교환 기여도까지 정량적으로 반영할 수 있어, 기존 정적 평가 방식의 한계를 보완하는 동적 지표로서의 유효성을 지님을 밝혀냈다.

Song et al.⁽¹⁹⁾은 중대형 지하 주차장에서 전기자동차 화재가 발생하였을 경우 기존의 설계 및 시공된 설비들의 동작에 따른 시나리오를 설정하고 그에 따른 화재의 성상과 연기의 분포, 독성가스의 발생과 분포를 시뮬레이션을 통하여 결과를 도출하였다. 이를 통해 주차장의 환기 혹은 제연설비에 관하여 환기량, 유인 유닛의 배치를 통한 기류 형성, 유인 유닛의 설치 각도, 급배기구의 위치 등으로 전기자동차의 화재 시 발생하는 독성가스와 연기를 제어할 수 있는 수치를 해석하여 개선 방안 마련의 필요성을 제시하였다.

Roe et al.⁽²⁰⁾은 저소음 일체형 이동형 음압기와 분리형 이동형 음압기를 개발하고, 의료시설에서 기존에 사용하던 일체형 이동형 음압기와의 비교를 통해 이들의 성능을 평가하였다. 분리형 이동형 음압기를 활용할 경우, 오염 물질의 재유입이 방지되는 것을 확인하였고, 시간이 지남에 따라 배기구에서 인접 구역으로의 확산이 일어나지만, 일체형 대비 분리형 이동형 음압기 가동 시의 병실 및 복도의 농도가 낮았으며, 배기 덕트를 연장할 경우 오염 물질 재유입 방지 효과가 더 크게 나타났음을 확인하였다.

Byun et al.⁽²¹⁾은 MLP (Multilayer Perceptron)를 활용한 실내 PM2.5 및 CO₂ 예측 모델을 개발하고, 통합 제어할 수 있는 외기 도입형 환기 청정기 제어 알고리즘을 개발하였다. 개발된 통합 제어 알고리즘은 선제적 제어를 통해 룰베이스 알고리즘보다 에너지소비량이 9.42% 더 적게 나타난 동시에, 실내 PM2.5 및 CO₂ 농도를 더 낮게 유지시키는 것으로 나타남으로써 실내공기질 향상에도 기여하는 것을 확인하였다.

Oh et al.⁽²²⁾은 노후 건축물의 덕트형 환기장치의 구조적, 비용적 한계성의 해결 방안으로 실내무덕트형 고정 날개형 급기 타입의 환기장치에서 취출 되는 공기의 공간 전달 효과 및 실내 기류 분포와 재실자의 열적 쾌적성에 미치는 영향을 분석하였다(Fig. 4 (a) ~ (b)). 특히, 거리와 높이에 따른 기류 분포를 체계적으로 분석하여, 환기 시스템이 실내 공간에서 안정적인 공기 흐름과 온도 균일성을 유지하는 데 효과적임을 입증하였다.

Lee et al.⁽²³⁾은 실제 학교 교실 환경에서 공기정화장치(환기장치, 공기청정기)의 실 단위 성능시험을 통해 미세먼지 및 이산화탄소 저감 효과를 검증하고 최적 운전 방안을 도출하였다. 장치의 설치 대수 및 위치, 송풍량에 따른 청정화능력(CADR)과 입자청정횟수(PCH)를 산출하여 비교하였다. 실험 결과 미세먼지는 공기청정기가, 이산화탄소는 환기장치의 제거 성능이 우수하였다. 설치 위치와 관련하여 공기청정기 2대 운전 시, 대각 방향 끝 설치 대비 교실의 면을 따라 옆 구석 위치에 배치하는 것이 기류의 정면충돌로 인한 간섭 및 에너지 손실을 방지하여 더 우수한 미세먼지 제거 성능(CADR 35.3 CMM)을 나타냄을 확인하였다. 또한, 복합 운전 시에는 두 장치의 상호 토출 기류가 직접적으로 충돌하지 않는 위치와 방향으로 각 설치 위치를 최적화할 필요성이 있음을 규명하였다.

Yoon et al.⁽²⁴⁾은 학교 급식 조리실을 대상으로 환기 방식과 급배기 풍량 비율이 실내 미세먼지(PM10, PM2.5) 농도에 미치는 영향을 정량적으로 평가하였다. CONTAM 시뮬레이션을 활용하여 침기, 자연 급기, 창호형 자연급기, 기계 급기 등 총 7가지 환기 시나리오를 구성하고 외기 조건별로 시뮬레이션을 수행하였다. 단순 자연 급기만으로는 실내 미세먼지를 제어하기 어려우며, 공기질 개선을 위해서는 배기량 대비 최소 60% 이상의 기계 급기를 확보해야 하고 장기적으로는 80% 수준의 급기 설계가 바람직한 것으로 분석되었다. 이를 통해 고부하 환경인 학교 조리실 환기 성능 향상을 위한 실증 기반의 기초 자료를 제시하였다.

Lee et al.⁽²⁵⁾은 수직농장 내 미기후 불균일 문제를 해결하기 위해 작물의 생리 현상인 증산작용을 연동한 전산 유체 역학(CFD) 기반 시뮬레이션 모델을 개발하였다. STAR-CCM+을 활용하여 작물 캐노피를 다공성 매질로 모델링하고, 사용자 정의 함수(UDF)를 통해 각 셀 단위에서 증산에 의한 현열 및 잠열 교환을 물리적으로 구현하였다. 급기 상대습도 시나리오(30% ~ 90%) 분석 결과, 저습 조건(30%)에서는 증산량이 증가하여 냉각 효과가 강화된 반면, 고습 조건(90%)에서는 증산 억제로 인해 LED 복사열의 영향이 지배적으로 나타나 엽온이 실내 기온보다 높게 형성되는 현상을 규명하였다. 특히 증산 모델을 적용하지 않은 경우와 비교했을 때 단면 온도 평균에서 약 1.1℃의 차이를 보여 증산작용 고려의 중요성을 확인하였다. 본 연구를 통해 제안된 모델은 수직농장 내 미기후의 공간적 이질성을 정량적으로 예측할 수 있으며, 향후 에너지 효율적인 환경 제어 전략 및 스마트팜 자동 제어 시스템 구축을 위한 설계 도구로 활용 가능함을 입증하였다.

Fig. 4 Schematic of measurement test room and devices. Reproduced from Ref. 22 with permission from SAREK.

3.3 건물에너지

2025년 건물에너지 분야는 2024년에 활발히 수행되었던 신재생에너지 기술 적용성과 실증 중심 연구 흐름을 유지하면서도, 시스템 운전 최적화와 AI 기반 제어․모델링 중심으로 한 단계 발전된 양상을 보인다. 2024년이 태양열, 지열, 히트펌프, BIPVT 등 다양한 에너지원의 적용성과 실증에 초점을 두었다면, 2025년에는 히트펌프 운전 방식, PVT-연계 시스템, 냉방 시스템 순차 운휴 등 구체적인 운전 전략과 제어 방식이 에너지 소비에 미치는 영향 분석이 강화되었다. 또한 ANN, 머신러닝, Grey-box 모델 등 데이터 기반 예측 및 최적화 기법의 활용이 더욱 확대되어, 단순 성능 평가를 넘어 실제 운전 조건에서의 효율 개선을 목표로 하는 연구가 증가하였다. 한편 ENERGY STAR 평가, CO₂ 저감 효과 분석과 같이 에너지 성능을 정책․인증 및 탄소 지표와 연계하는 연구도 병행되며, 전반적으로는 2024년의 기술 적용성 검증에서 발전하여 운전 최적화, 제어 고도화, 탄소 저감까지 통합적으로 고려하는 방향으로 연구가 심화되었다.

Jang et al.⁽²⁶⁾은 기축 건축물의 운영 및 관리 단계에서의 평가가 미흡한 국내 건축물 인증 제도 보완하기 위해 실제 에너지 사용량 기반으로 건축물 에너지를 평가하는 ENERGY STAR의 평가 방식을 국내 사무용 건축물에 적용하였고, 실제 에너지 사용량으로 도출된 EUI(Energy Use Intensity)와 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 조정되었는데, 이를 통해 건축물 인증 제도에 실제 에너지 사용량 기반 평가의 도입이 필요하다고 피력하였다.

Jeon et al.⁽²⁷⁾은 건물에너지의 큰 비중을 차지하는 냉난방에너지가 외기 조건에 크게 좌우된다는 점에 주목하여 분실되었거나 정상적인 범위를 벗어난 건물의 전력 소비량 데이터를 외기 엔탈피 변화 패턴을 이용하여 복원하는 방법을 제안하였다. 복원 결과 기존 선형보간법에 비하여 오차가 크게 감소함을 확인하였다.

Lee et al.⁽²⁸⁾은 건물 통합형 옥상 온실에서 온실의 운영 시스템의 제어 변수 조합이 건물과 온실의 종합적인 냉난방 부하 변동에 미치는 영향에 주목하여, 온실 시스템의 제어 변수의 변동에 따른 건물 통합형 옥상 온실의 부하가 예측 가능한 모델을 구축하였다. 예측 모델은 건물과 옥상 온실의 복잡한 비선형적 관계의 열적 거동을 고려하여 인공신경망을 활용하여 모델링하였는데(Fig. 5 (a) ~ (c)), ASHRAE Guideline 14에서 제시하는 평가지표의 오차 허용범위에 준수하는 예측 정밀도를 보여주는 인공신경망 모델을 구축하였고, 각 온실 측 온도와 냉난방 부하 그리고 건물 측 냉난방 부하가 높은 예측 정밀도로 예측 가능함을 확인하였다.

Lee et al.⁽²⁹⁾은 냉방기 공공 업무 시설의 순차 운휴 적용 방안 검토를 위해 순차 운휴 적용에 따른 에너지 영향 평가와 재실자의 실내 온열 쾌적도 평가를 수행하였다. 순차 운휴 영향도 평가 결과, Set-back 제어가 On/off 제어 대비 실내 설정 온도를 안정적으로 유지하였으며, 시스템 재가동 시에도 10분 이내에 목표 온도에 도달하여 운영 효율성과 재실자 쾌적성 측면에서 상대적으로 우수한 성능을 보였음을 확인하였다.

Fig. 5 Comparison between actual and predicted data of each trained ANNs using separated evaluation dataset. Reproduced from Ref. 28 with permission from SAREK.

Park et al.⁽³⁰⁾은 건식 바닥 복사 패널 시스템에서 실내 공기 온도 기반 제어와 평균복사온도 기반 제어 방식의 열적 성능 및 에너지 소비 특성을 챔버 실험을 통해 비교 분석하였다. 실 벽면 및 실 중앙 위치에 건구온도 센서와 흑구온도 센서를 각각 설치하여 평가한 결과, 실 중앙에서 평균복사온도(MRT)를 기준으로 제어한 경우 설정 온도(22℃) 도달에 71분이 소요되어 가장 우수한 초기 난방 응답성을 보였다. 또한, 복사열 축적을 반영함으로써 설정 온도 도달 이후에도 과난방을 방지하고 안정적인 열쾌적성(PMV) 범위를 유지하였으며, 기존 벽면 공기 온도 제어 대비 약 11.3%의 누적 에너지 사용량 절감 효과를 도출하였다. 이를 통해 복사 환경 특성을 반영한 실 중앙 MRT 계측이 쾌적성과 에너지 효율성을 동시에 높이는 최적의 제어 방식임을 입증하였다.

Jung et al.⁽³¹⁾은 사우디아라비아의 극한 고온건조 기후에서 재실자의 온열 쾌적성을 보장하면서 냉방 에너지를 저감하기 위한 예상 평균 온열감(PMV) 기반 지능형 제어 전략의 성능을 실증하였다. 실대형 기후환경실 내 Mock-up 챔버를 구축하고 정속형, 인버터형, PMV 기반 머신러닝 제어의 세 가지 운전 방식을 비교 실험하였다. 분석 결과, PMV 기반 머신러닝 제어은 정속형 대비 49%, 인버터형 대비 6%의 냉방 에너지 절감 효과를 달성하였다. 온열 쾌적성 측면에서 정속형과 인버터형의 PMV 부적합률은 각각 100%와 56%로 나타나 쾌적 범위 유지에 한계를 보였으나, PMV 기반 머신러닝 제어은 6%로 크게 개선되어 전체 운전 시간의 94% 동안 ASHRAE-55 쾌적 범위를 만족하였다. 이를 통해 PMV 기반의 지능형 제어는 단순 온도 설정 제어보다 실제 체감 환경을 정밀하게 반영하여 쾌적 성능과 에너지 효율의 균형을 확보하는 데 우수한 전략임을 검증하였다.

Jang et al.⁽³²⁾은 50세대 규모의 공동주택을 대상으로 중앙 공급형 및 캐스케이드형 히트펌프 난방 시스템의 운전 방식에 따른 에너지 소비량 차이를 TRNSYS 시뮬레이션을 통해 분석하고 중간 온도를 최적화하였다. 분석 결과 케스케이드형 시스템이 중앙 공급형 대비 에너지 소비량을 약 47% 절감하는 것으로 나타났다. TRNopt (TRNSYS Optimization Tool)와 GENopt(Generic Optimization Program)를 활용하여 시간대별 난방부하에 따른 캐스케이드형 시스템의 축열조 중간 온도를 최적화한 결과, 난방부하가 높은 자정 ~ 오전 6시에는 가장 높은 31℃, 부하가 적은 정오 ~ 오후 6시에는 18℃로 도출되었으며, 1월 한 달간 총 에너지 소비량의 최솟값을 10,607.477 kWh로 최소화하였다. 본 연구는 전기화 건물의 에너지 시스템 설계 및 탄소중립 달성을 위한 히트펌프 제어 및 최적화 전략의 기초 자료로 활용될 수 있다.

Jeong et al.⁽³³⁾은 태양광열(PVT)과 공기 열원 히트펌프(ASHP) 융복합 시스템의 운전 효율을 극대화하기 위해 AI 기반의 최적 유량 제어 기술을 제안하고 하계 실증 실험을 수행하였다. 가우시안 혼합 모델(GMM) 클러스터링과 다항 회귀 분석을 결합한 AI 모델을 구축하여 실시간 환경 변수(외기 온도, 입수 온도 등)에 따라 순환수 유량을 동적으로 조절하였다. 부산 지역 실증 플랜트에서의 실험 결과, AI 기반 최적 제어 적용 시 기존 고정 유량 방식 대비 히트펌프의 평균 성능계수(COP)는 14.7% 향상되었으며, 시스템 전체 에너지 소비량은 12% 절감됨을 확인하였다. 특히 부하가 적은 조건에서는 유량을 4% 감소시키는 것만으로 최대 25%의 순환펌프 소비전력 절감 효과가 나타났다. 결론적으로 실시간 부하 변동을 반영한 정밀 유량 제어가 신재생 에너지 융복합 시스템의 성능 향상과 제로에너지 건축물 구현을 위한 실효성 있는 기술임을 입증하였다.

Choi and Lee⁽³⁴⁾는 국내 단독주택의 기존 화석연료(도시가스, 등유 등) 난방 및 급탕 시스템을 고효율 전기 히트펌프로 전환할 경우 발생하는 온실가스(CO₂) 저감 효과를 산정하고 2035년까지의 감축 시나리오를 예측하였다. 약 321만 호의 단독주택 수, 난방 연료별 비중, 전력 배출계수, 계절 성능 지표(SPF=3.0) 등을 적용하여 산출한 결과, 전면 전환 시 기존 연간 약 1,000만 톤의 CO₂ 배출량이 약 636만 톤으로 감소하여 매년 약 364만 톤(약 36%)의 감축 효과가 발생하는 것으로 추산되었다. 향후 10년에 걸쳐 매년 10%p 씩 점진적으로 보급될 경우 10년간 누적 CO₂ 감축량은 약 2,002만 톤에 달할 것으로 예측되었으며, 건물 부문의 탈탄소화 목표 달성을 위해 난방 에너지의 전기화가 필수적임을 강조하였다.

Choi et al.⁽³⁵⁾은 모델 예측 제어(MPC) 적용 시 연산 효율성을 높이기 위해 주거용 다중 존 건물의 열적 거동을 묘사하는 Grey-box(RC 네트워크) 모델의 파라미터 간소화 방안을 제안하였다. 실측 데이터를 기반으로 24개의 열저항과 17개의 열용량을 갖는 기존 기본 모델(24R-17C)을 바닥 열용량만 축소한 24R-8C 모델과 바닥 상태를 단일로 통합한 16R-6C 모델로 단순화하여 예측 성능(RMSE 기반)을 비교 평가하였다. 평가 결과, 바닥층의 세분화된 구조를 유지한 24R-8C 모델은 평균 실내 공기 온도 RMSE 0.55℃, 바닥 표면 온도 RMSE 0.47℃를 기록하며 간소화 이전 모델과 동일한 수준의 높은 예측 정확도를 유지하였다. 이를 통해 복잡한 바닥 복사 난방 구조에서도 파라미터 수를 줄여 계산 비용을 절감하면서 물리적 타당성을 확보할 수 있음을 확인하였다.

3.4 기타 분야

Ahn et al.⁽³⁶⁾은 기존 노후 건축물의 그린리모델링이 IFC-BIM 기반의 디지털 플랫폼에서 진행될 때, 건물 단위에서 건물군, 더 나아가 도시 규모의 공간이 디지털 트윈으로 구축될 때, 개별 건물 단위에서 내외부 환경으로의 연동이 필요한 것을 규명하였다(Fig. 6). 즉, 그린리모델링의 디지털 플랫폼과 디지털 트윈과의 연결을 위해서는, 기술적으로 각각의 가상공간 구축 표준의 상이함과 데이터 분류체계 및 각 데이터 간 대응체계에 대한 상호 연동이 가능한 변환 및 최적화 노력이 필요함을 강조하였다.

Choi et al.⁽³⁷⁾은 건물 에너지 수요 예측을 위한 머신러닝 모델 개발에 있어 데이터 부족 문제와 개별 건물 맞춤형 모델 구축의 높은 비용 문제를 해결하기 위한 새로운 방법론을 제시했다. 비지도 대조학습 시계열 인코더인 TS2Vec을 활용해 추출한 표현 벡터 기반의 시계열 유사도 판별법을 개발하고, 이를 영국 케임브리지 지역의 익명화된 건물 전력 사용량 데이터셋에 적용하여 그 효과를 입증했다.

Yan et al.⁽³⁸⁾은 그린리모델링 기획단계에서 건물 에너지에 대해 고도의 지식을 숙지하지 않은 사용자가 그린리모델링에 따른 에너지 절감 효과를 최대화하는 그린리모델링 안을 작성하기 위한 그린리모델링 의사결정 툴을 개발하였다. 사용자의 입력 오류를 최소화하기 위해 입력값을 간소화하였으며, 또한 자동으로 최적의 조합을 제안하는 기능을 두어 현장에서 그린리모델링 안을 에너지 효율적으로 작성할 수 있도록 하였다.

Choi et al.⁽³⁹⁾은 국내 건축물 에너지 설계 기준 및 인증 제도를 그리드 대응형 고효율 건물(GEB)의 4대 핵심 전략 관점에서 분석하여 대응 수준을 진단하였다. 에너지 절약 설계 기준, 제로에너지 빌딩(ZEB) 인증 등 4가지 제도를 대상으로 데이터 수집, 분산 에너지(DER) 설치, 수요 유연성(DF) 제어, 전력망 연계 항목을 심층 검토하였다. 분석 결과, 현행 제도는 데이터 모니터링 및 DER 설치 인프라 구축에는 강점을 보였으나, 수요 유연성 및 전력망 연계 항목은 반영 수준이 매우 낮은 것으로 나타났다. 특히 ZEB 인증의 건물에너지 관리시스템(BEMS) 설치 기준이 향후 GEB의 수요 유연성 기능을 수용할 수 있는 핵심적인 제도적 수단이 될 수 있음을 제시하였다. 본 연구는 단기적으로 현행 처방 기준에 유연성 제어 기술을 통합하고, 중장기적으로는 성능 기반 평가를 통해 수요 유연성의 가치를 정량화할 수 있는 평가 지표와 시뮬레이션 방법론 도입이 필요함을 강조하였다.

Kim et al.⁽⁴⁰⁾은 노후 건축물의 도면 생성을 위해 iOS 기반 3종의 모바일 3D 스캐닝 애플리케이션(3D Scanner App, RTAB-Map, Polycam)의 성능을 정량적으로 비교 분석하였다. 스캐닝, 필터링, 정합(Registration), 모델링 4단계로 구성하여 점군 데이터(PCD)의 노이즈 발생률, 정합 소요 시간, 2D 도면 정확도를 평가하였다. 도면 정확도는 MBE(Mean Bias Error)와 CVRMSE(Coefficient of Variation of the Root Mean Square Error)지표를 활용하여 검증하였으며 , 점군 데이터 품질이 우수한 RTAB-Map과 자동 정합 알고리즘을 갖춘 uBuilder를 조합한 프로세스가 ASHRAE Guideline 14 기준을 만족하며 가장 높은 정확도와 시간 효율성을 보임을 확인하였다.

Fig. 6 Data and information flow between physical space and cyber space. Reproduced from Ref. 36 with permission from SAREK.

4.1 개 요

2025년 냉동 분야에서는 총 10편의 논문이 발표되어 전년 대비 소폭 증가하였으며, 연구 주제 또한 보다 다양화되는 경향을 보였다. 냉동시스템(4편)과 히트펌프(4편)가 유사한 비중으로 나타나 사이클 기반 연구가 여전히 중심을 이루는 가운데, VRF(Variable Refrigerant Flow) 시스템 및 제습․환기 시스템과 같은 공기조화(HVAC) 분야 연구(2편)가 별도의 카테고리로 구분될 수 있을 만큼 의미 있는 비중을 차지하였다. 이는 2024년에 히트펌프 연구가 증가하며 냉동시스템과의 이분 구조로 확장된 흐름이, 2025년에는 공조 시스템을 포함한 응용 및 통합 중심 연구로까지 확대되고 있음을 보여준다.

4.2 냉동시스템

2025년 냉동시스템 관련 논문은 총 4편으로, 2024년의 5편에 비해 소폭 감소한 것으로 나타났다. 2024년에는 가변속 냉동시스템의 정밀 온도 제어 및 고효율 운전을 위한 모델예측제어(MPC)와 PID 튜닝 기법을 비롯하여, 스크롤 압축기 배압 조절 밸브 설계 및 모세관 특성 분석 등 제어 최적화와 주요 구성요소의 성능 개선에 중점을 둔 연구가 활발히 수행되었다. 반면, 2025년에는 가변속 냉동시스템에 대한 강인 제어 기법(ADRC, MRAC)이 적용된 연구가 지속되는 가운데, 확산형 흡수식 냉동시스템 및 초임계 CO₂ 시스템과 같은 사이클 다양화 및 차세대 냉매 시스템에 대한 연구가 포함되면서, 기존의 제어 및 요소기술 중심에서 시스템 유형 확장과 운전 안정성 확보를 고려한 연구로 일부 방향이 확장되는 경향을 보였다.

Ryu and Jeong⁽⁴¹⁾은 가변속 냉동시스템의 정밀 온도 제어 성능 향상을 위해 능동 외란 제거 제어(ADRC)를 적용하고, 확장 상태관측기(ESO)와 유전 알고리즘 기반 관측기 이득 최적화를 통해 외란 및 모델 불확실성에 대한 강인 제어 성능을 분석하였다. 시뮬레이션 및 실험 결과를 통해 ADRC 적용 시 기존 PI 제어기 대비 열 부하 변동 조건에서 최대 오버슈트가 약 53.9 ~ 60.5% 감소하고 정착시간이 약 41.1% ~ 56.2% 단축되는 등 제어 응답 특성이 크게 개선됨을 확인하였으며, 모델 불확실성 조건에서도 안정적인 온도 추종 성능을 확보함으로써 가변속 냉동시스템의 강인 제어 가능성을 제시하였다.

Nam and Jeong⁽⁴²⁾은 가변속 냉동시스템(VSRS)의 고정밀 제어를 위해 모델 불확실성과 외란에 강건한 하이브리드 모델 참조 적응 제어기(H-MRAC)를 제안하였다(Fig. 7 (a) ~ (b)). 수정된 모델 참조 제어(MIT) 규칙을 기반으로 설계된 제어기는 목표값 추종 성능을 향상시켰으며, 시뮬레이션 및 실험 결과 기존 PI 제어기 대비 더 빠른 정착시간, 낮은 언더슈트, 그리고 작은 정상상태 오차를 나타냈다. 이러한 결과는 제어 파라미터가 모델 특성에 의존하지 않고 자동으로 갱신되는 특성에 기인한다.

Woo et al.⁽⁴³⁾은 친환경 냉매를 사용하는 소형 흡수식 냉장고의 성능을 조사하였다. 그 결과 히터 전압을 조절한 실험에서 180 V와 51 W 조건에서 가장 높은 효율이 나타났으며, 이는 버블 펌프 내 2상 유동 특성에 기인한 것으로 확인되었다. 따라서 시스템 효율을 높이기 위해서는 최적의 운전 조건을 설정하는 것이 중요함을 시사한다.

Yang et al.⁽⁴⁴⁾은 내부 열교환기가 적용된 초임계 CO₂ 냉동시스템을 MATLAB/Simulink로 구현하고, 외기온도 변화에 따른 성능과 경제성을 분석하였다. 그 결과, 관경 증가는 성능 저하를 유발했지만, 핀 면적 증가는 COP 향상과 소비전력 감소에 효과적이었으며, 최적 핀 면적은 0.14 ~ 0.16 m² 범위로 제시하였다.

Fig. 7 Experimental refrigeration system and VSC–EEV transfer function model for hybrid model reference adaptive control of a variable-speed refrigeration system Reproduced from Ref. 42 with permission from SAREK.

4.3 히트펌프

2025년 히트펌프 관련 논문은 총 4편으로 2024년과 유사한 수준을 유지하였으나, 연구 내용 측면에서는 차이를 보였다. 2024년에는 MVR(Mechanical Vapor Recompression) 연계 시스템, 하천수 기반 수열원 히트펌프, 제지 건조 공정 적용 등 산업 공정 및 대용량 시스템을 대상으로 한 실증 기반 연구가 중심을 이루었으며, 다양한 열원 활용과 에너지 절감 효과를 정량적으로 평가하는 데 초점이 맞추어졌다. 반면 2025년에는 가정용 히트펌프 온수기, 모바일 히트펌프, PVT(Photovoltaic-Thermal) - GSHP(Ground Source Heat Pump) 결합 시스템, 항공기 지상 난방용 히트펌프 등 적용 대상이 주거, 이동체, 재생에너지 연계 및 특수 응용 분야로 다양화되는 경향이 나타났다. 특히 자연 냉매(R744, R290) 적용, 하이브리드 열원 시스템 구성, 탄소배출 저감 효과 분석 등 친환경성 및 시스템 통합 관점이 강조되었다.

Jeong et al.⁽⁴⁵⁾은 가정용 보일러를 히트펌프 온수기로 대체할 때 동절기 전력수요 증가 및 온실가스 감축 효과를 예측하기 위해 외기온도 기반 COP 모델과 도시가스 소비량 통계자료를 활용한 전력수요 및 배출량 분석 모델을 구축하였다(Fig. 8). 분석 결과 히트펌프 전환 시 동절기 평균 전력수요는 약 20.3% 증가하는 반면 온실가스 배출량은 약 15.8% 감소하였으며, 축열 기반 부하조절 운전을 적용할 경우 전력피크 증가 없이 안정적인 전력 수급 운전이 가능함을 제시하였다.

Kwon⁽⁴⁶⁾은 R744/R290 혼합 냉매를 적용한 모바일용 히트펌프 시스템에서 혼합비에 따른 성능 특성을 분석하였다. R290의 질량 분율이 증가함에 따라 냉난방 용량과 성능계수(COP)는 증가하는 반면, 냉매 충전량은 감소하는 경향을 보였다. 또한, 시스템 성능은 실외 온도와 압축기 특성에 영향을 받으며, 특정 혼합비 구간에서는 COP 증가가 선형적이지 않음을 확인하였다. 이러한 결과는 혼합 냉매 시스템 설계 시 압축기 선택이 중요한 요소임을 시사한다.

Lee et al.⁽⁴⁷⁾은 난방 부하가 큰 온실에서 지열원 히트펌프(Ground Source Heat Pump, GSHP)를 사용할 때 발생하는 지중 온도 저하 문제를 해결하기 위해, 비난방기에 태양광-열 하이브리드(Photovoltaic Thermal, PVT) 시스템의 잉여열을 지중에 저장하는 제어 로직을 제안하였다. 5년간의 시뮬레이션 결과 지중 온도를 안정적으로 유지하며 기존 대비 소비전력을 11.5% 절감하고 평균 난방 성능계수(COP) 3.73을 달성하였으며, 이는 연간 소나무 658그루가 흡수하는 양과 맞먹는 탄소 저감 효과를 입증하였다.

Kim⁽⁴⁸⁾은 계류 중 항공기의 기존 APU(Auxiliary Power Unit) 난방 시스템이 다량의 CO₂를 배출하는 문제에 주목하고, 이를 대체하기 위한 PCA용 히트펌프 시스템을 설계하였다. 연구에서는 EES를 이용해 4개의 1단 압축 사이클을 직렬로 연결한 시스템을 해석하였으며, HFO 계열 냉매 중 R1234ze(E)가 가장 적합한 냉매로 평가되었다. 또한 인천국제공항의 10년간 기상 데이터를 적용한 결과, 제안된 시스템은 기존 APU 대비 최대 62%의 CO₂ 배출 저감 효과를 가지는 것을 확인하였다.

Fig. 8 Framework for analyzing the impact of large-scale adoption of residential heat pump water heaters on electricity demand. Reproduced from Ref. 45 with permission from SAREK.

4.4 공조, 환기, 제습

2025년에는 VRF 시스템에어컨과 제습–환기 시스템 관련 연구가 각각 1편씩 발표되어, 기존의 냉동시스템 및 히트펌프 중심의 사이클 기반 연구와는 구별되는 공조, 환기, 제습 분야의 연구가 별도의 카테고리로 나타났다.

Lee⁽⁴⁹⁾는 산업통상자원부 최신 효율 관리 기준에 대응하기 위해 멀티형 전기식 히트펌프(EHP)에 스마트 리시버를 적용하여 성능을 평가한 결과, 냉매 충전량의 최적 제어를 통해 냉방 및 난방 운전 모두에서 효율 향상을 확인하였으며, 특히 통합 냉난방 효율(EERa)이 약 4 ~ 5% 개선되는 효과를 보였다. 스마트 리시버 체적 증가(5 L → 7 L)는 냉방 효율에는 큰 영향을 미치지 않았으나 난방 효율 소폭 향상에 기여하였고, 제품 용량 증가 시 나타나는 효율 저하 경향은 열교환 면적 확대 및 시스템 설계 최적화를 통해 완화할 수 있었다. 또한 실운전 조건을 반영한 냉매 충․방출 제어 전략을 적용할 경우 다양한 부하 조건에서도 성능 향상과 소비전력 절감이 가능함을 확인하였다.

Shin et al.⁽⁵⁰⁾은 MOF(Metal-Organic Framework) 기반 코팅 열교환기를 적용한 제습-환기 시스템에서 반주기 시간, 온수 온도, 냉각수 온도가 성능에 미치는 영향을 분석 및 조사하였다. 반주기 시간은 200 ~ 300초에서 최적이었으며, 온수 온도가 증가하면 제습량은 증가하지만 효율은 감소하고, 냉각수 온도가 낮을수록 모든 성능이 향상되는 것으로 나타나 최적 운전 조건 설정이 중요함을 확인하였다.

5.1 개요

2025년 열전달/열유체 분야의 논문은 총 10편으로, 2024년과 동일한 수준을 유지하였다. 2025년에는 기존의 열전달/열유체 일반과 상변화 중심 분류에서 벗어나, 열전달/열유체 일반과 열교환기 분야로 재구성되었으며, 열전달/열유체 일반에서는 수소 생산시스템의 수익성 평가, 폐플라스틱 펠릿 연료의 산업용 보일러 적용, 베플 구조 최적화 등 에너지 및 공정 응용 중심의 연구가 수행되었다. 열교환기 분야에서는 방열판 성능 개선, 핀 형상에 따른 파울링 특성 분석, 열교환기 성능 평가 등 구조 및 성능 향상에 초점을 둔 연구가 진행되었다.

5.2 열전달/열유체 일반

2025년 열유체 일반 분야에서는 총 5편의 논문이 발표되었고, 2024년과 비교해 연구 주제의 성격이 다소 변화하였다. 2024년에는 산업용 보일러, 제습기, 지중 열교환기, 로터리 열교환기 등 다양한 열시스템을 대상으로 유동 및 열전달 특성 분석, 모델 개발, 실험적 검증이 균형 있게 수행되었다. 반면 2025년에는 수소-LNG 혼소 보일러, 수전해 기반 수소 생산 시스템의 경제성 평가, 폐플라스틱 연료의 연소 특성 분석 등 에너지 전환 및 친환경 연료 적용과 관련된 응용 중심 연구가 증가하였으며, 초임계 영역에서의 열전달 상관식 개발과 베플 구조 최적화와 같은 일부 기초 및 해석 연구가 병행되었다.

Kang et al.⁽⁵¹⁾은 열원 분야 탄소 중립에 기여할 수 있는 무탄소 연료인 수소에 대해 20 kW급 수소 연소기에서 기초 연소 시험을 수행하였다. 보일러는 일반 가정용 LNG 보일러를 개조하여 사용하였으며, LNG-수소 혼소 연소에는 기존 상용 연소기를 개조 없이 사용하였으며, 수소 전소에는 기존 메탈파이버 연소기를 타공형 연소기로 개조하여 시험을 수행하였다. 본 연구에서는 NOx가 낮아질 수 있는 연소기를 개발할 수 있는 방향을 제시하고 있다.

Shin et al.⁽⁵²⁾은 수전해 기반 수소 시스템의 경제성 분석과 수익률 분석 모델 제시를 위해 15개국의 에너지 시장을 조사하고, 수소 설비 시장 컨텍스트에 따른 민감도 분석을 진행하였다. 이 과정은 국내 수소 충전소 1기의 일일 수소 처리량을 근거로 시스템 규모를 산정하고, 에너지 및 시스템 비용, 시스템 수명, 할인율을 적용하여 수전해 기반 수소 생산 시스템의 투자 대비 수익률 모델을 제시하였다.

Ahn and Kim⁽⁵³⁾은 폐플라스틱 펠릿 연료를 사용하기 위해 예연소 가스화를 적용한 버너를 개발하고 산업용 보일러에 적용하여 연소 특성을 파악하였다, 본 연구에서는 100% 부하 조건에서 2시간 동안 채집한 배가스를 대상으로 다이옥신 및 중금속 분석을 수행한 결과, 모든 항목(HCl, 먼지, 다이옥신, Cd, Zn, Cu, Cr, Pb, As)에서 국내 배출 허용 기준을 충분히 만족하였고, 특히 다이옥신은 0.233 ng/Sm³ 수준으로, 친환경 연료를 사용하는 산업용 보일러로서의 환경적 적합성을 입증하였다.

Kim and Kim⁽⁵⁴⁾은 실험 데이터를 기반으로 중간 모델을 생성한 후 중간 모델을 이용해서 초임계 영역에서 R1336mzz(Z)의 열전달 계수의 딥 러닝 모델을 개발하였다. 그 결과 딥 러닝 모델에서 흔히 발견되는 과적합을 최소화할 수 있었으며, 초임계 영역에서 R1336mzz(Z)의 열전달 계수를 잘 예측하는 것을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 딥 러닝 모델은 추후에 축적될 다양한 데이터를 함께 활용한다면 조금 더 일반화된 초임계 유체의 열전달 계수의 딥 러닝 모델을 개발할 수 있을 것으로 기대된다고 보고 하였다.

Ha et al.⁽⁵⁵⁾은 대형 코로나 방전 반응기 내 유동 균일성 향상을 위해 베플 형상(A, B, C)과 설치 위치(0 ~ 300 mm)를 변화시키며 CFD해석을 수행하였다. 다음 Fig. 9는 다양한 배플에 대한 압력분포 계산 결과를 보여준다. 분석 결과, A형 베플을 입구(0 mm)에 설치한 조건에서 가장 높은 속도 균일도 지수(UI)를 보여 가장 균일한 유동이 형성되었다. 연구 결과를 통해 최적 베플 설계 조건 도출을 통해, 유동 균일성 확보 및 시스템 성능 향상에 기여할 수 있다고 보고하였다.

Fig. 9 Pressure distribution contours and cross-sectional views of various baffle configuration. Reproduced from Ref. 55 with permission from SAREK.

5.3 열교환기

2025년 열교환기 분야에서는 총 5편의 논문이 발표되었다. 2024년에는 다양한 친환경 냉매를 적용한 증발기 및 열교환기 내 상변화 열전달 특성 분석이 활발히 이루어졌으며, 냉매 종류에 따른 열전달 계수 및 압력강하 비교를 통해 시스템 성능 최적화에 초점이 맞추어졌다. 반면 2025년에는 라멜라형 회수열교환기, 방열판, 핀-튜브 열교환기, 필로우 플레이트 열교환기, 판형 열교환기 등 다양한 열교환기 구조를 대상으로 한 성능 평가 및 설계 연구가 중심을 이루었으며, 유량 및 온도 변화에 따른 열전달 특성, 공기측 파울링 및 세정 성능, 폐열 회수 성능, 제오트로픽 혼합냉매의 온도 글라이드 특성을 고려한 해석 등 실제 운전 조건을 반영한 정량적 성능 분석과 설계 기법 개발이 주요하게 다루어졌다.

Kim et al.⁽⁵⁶⁾은 고온 공정에서 발생하는 폐열을 효율적으로 회수하여 이용하기 위한 라멜라 열교환기를 설계하고자 하였다. 열교환 성능을 평가하기 위한 지표로 열교환 효율과 입․출구 간 압력강하를 주로 알아보았다. 열교환 효율은 저온과 고온 유체 간 열교환이 얼마나 효율적으로 이루었는지 판단하는데 적합하며, 입․출구 간 압력강하는 운영 비용과 같은 경제적 효율성을 판단하는데 유용한 지표이다. 열교환기에 유입되는 공기와 고온 가스의 질량 유량 및 온도에 따른 열교환기의 성능 변화를 확인하였다.

Kim et al.⁽⁵⁷⁾은 CO₂ 포집 물질이 도포된 LED 방열판의 열관리 성능과 CO₂ 포집 물질의 성능을 평가하였다. 본 연구에서는 제조된 흡착제를 LED 방열판 상부에 도포하여 CO₂ 포집 물질 제조를 통한 방열판의 효율적인 열관리 성능 향상 가능성을 제기하였다. LED의 발열을 이용해 대기에서 포집한 CO₂를 탈착시키고, 그 과정에서 흡열 반응이 발생하여 LED의 발열량을 줄이는 효과를 제공하며 탈착된 CO₂는 식물에 공급되어 최적의 생장 조건을 조성하는 데 기여할 수 있다고 보고하였다.

Park et al.⁽⁵⁸⁾은 핀튜브형 열교환기의 핀 간격과 형상에 따른 파울링 특성 및 반복 세정 성능을 분석하였다. 핀 간격 관점에서는 동일한 Corrugated fin 형상의 열교환기에서 핀 간격에 따라 16 FPI(Fin Per Inch)와 17 FPI를 비교 분석하였으며, 핀 형상의 경우 17 FPI 핀 간격을 가진 Louvered fin과 Corrugated fin 열교환기를 비교 분석하였다.

Lee et al.⁽⁵⁹⁾은 습도를 고려하고 응축수가 발생하는 조건에서 필로우 플레이트 열교환기의 성능을 평가할 수 있는 실험 장치를 구축하였다. 다수의 필로우 플레이트와 덕트 및 메뉴폴드를 가지고 열교환기 시제품을 제작하고 평가하였다. 공기측 운전 조건에서 상대습도에 의한 열전달률 변화율이 입구 온도나 풍량에 의한 것보다 크게 나타났다. 물측 운전 조건에서는 공기측에 비해 변화율이 작으나 냉수 온도에 의한 열전달률 변화율이 냉수 유량에 의한 것보다 크게 나타났다. 공기측 수분의 응축에 의한 잠열 전달이 주요 열전달 매커니즘이기 때문에 공기측 수분 함유량을 변화시키는 공기측 온도와 풍량이 물측의 파라미터들보다 열전달률에 더 큰 영향을 미치는 것이라 보고하였다.

Kim et al.⁽⁶⁰⁾은 비공비 혼합 냉매에 적용 가능한 판형 열교환기 설계 프로그램을 개발하여 R410A 폐루프 시스템 실험을 통해 프로그램을 검증하고, R-290/R-744 및 R-744/R-1234yf 혼합 냉매를 대상으로 열전달 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 실험 데이터와 설계 프로그램의 결과를 비교․검증한 결과, 응축기 및 증발기에서 평균 열전달량 오차는 각각 약 8.03%, 6.17%로 확인되었다. 압력강하의 경우 열교환기 내 단상과 이상 유동에서 각각 최대 42%와 76%의 높은 오차를 보였으나, 전반적으로 프로그램의 예측 정확도가 실험 결과와 정합함을 확인하였다.