공동주택에서의 맞통풍 시 창문개방면적 추정방법에 관한 연구

Abstract

에너지 예측 모델에 탑재하기 위한 자연환기행위를 분석하기 위해 선행연구에서는 창문개방행위의 기계학습 모델을 만들었지만 해당 기계학습 모델이 환기를 위한 창문의 개폐 면적과 정량적인 환기량을 나타내지 않아 에너지 시뮬레이션의 정확한 예측이 어려운 실정이다. 자연환기를 위한 거주자 행동 예측에 있어서 창문의 개방 면적은 환기량을 결정하는 중요한 요소이지만 현장 측정에서는 맞통풍을 위한 창문의 개방 면적을 측정하는데 많은 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 자연환기량과 외기 풍속을 통하여 추정된 냉방기 유효개구부면적의 세대 간 변화와 건물 물리적 조건에 따른 관계를 분석하였다.

본 연구는 총 5장으로 구성되어있으며, 각 장의 내용은 다음과 같다.

제 1장에서는 본 연구의 배경 및 목적과 연구 범위 및 방법에 대하여 기술하였다.

제 2장에서는 에너지 보존 방정식과 개구부 면적의 관계를 설명하고 유효개구부면적 추정 방법을 제안하였다.

제 3장에서는 거주자의 실내 이산화탄소 발생량을 고려하여 침기량을 산정하고 자연환기량을 도출하였다.

제 4장에서는 현장실험을 통하여 제안한 유효개구부면적 추정방법을 검증하고자연환기량과 외기 풍속을 통하여 냉방기 유효개구부면적 그리고 건물의 물리적 조건과 유효개구부면적의 관계를 분석하였다.

제 5장에서는 본 연구에서 도출한 결론을 기술하였으며, 내용을 요약하면 다음과 같다.

(1) 거주자의 실내 이산화탄소 발생량을 고려하여 침기량을 추정한 결과 A6세대가 0.73회로 가장 높았으며 E4 세대가 0.13회로 가장 낮은 횟수를 나타냈다. 대부분의 세대들의 침기량이 0.3회에서 0.5회 사이에 분포되어 있는 것으로 도출되었으며. 단지별 침기량이 비슷한 추이를 보이는 것으로 나타났다.

(2) 침기량을 고려하여 자연환기량을 도출한 결과 A단지와 C단지는 550m3/h,D단지와 E단지는 400m3/h 이하에 분포되어 있었다. 6월, 7월, 8월의 냉방기에세대 간의 자연환기량 편차가 작았으며 난방기로 갈수록 세대 간의 편차가 커지는 것으로 나타났다.

(3) 추정방법 검증 세대를 통해 한달간 측정을 진행하였으며 실제 개구부 면적과 유효개구부면적의 오차율를 도출한 결과 평균오차는 약 30% 내외인 것으로 나타났다.

(4) 세대별 냉방기 유효개구부면적을 분석한 결과 A4와 C2, C5 세대를 제외한 대부분의 세대들의 유효개구부면적이 0.3m2 이내에 분포하고 있으며 단지별로 유사한 추세를 나타내었으며 또한 세대마다의 편차가 작은 것을 확인할수 있다.

(5) 건물 환경요소에 따른 유효개구부면적을 총 3가지의 조건으로 분석을 하였다. 저층, 중층, 고층의 층수에 따른 분류와, 판상형과 타워형의 건물의 모양에 따른 분류, 단지 내 세대가 포함되어 있는 건물의 위치를 내측과 외측에 따라 분류하였다. 층수에 따라 분류한 경우 저층과 고층은 t-test 결과 p>0.05 으로 상관관계가 없는 것으로 나타났으며 저층과 중층, 중층과 고층은 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 또한 건물의 모양과 단지 내 위치에 따른 유효개구부면적도 t-test 결과 유의미한 차이를 보였으며 상관관계가 있는 것으로 나타났다.

본 연구는 침기량을 통해 자연환기량을 분석하였으며 자연환기량과 외기 풍속을 통하여 유효개구부면적을 계산하고 건물의 물리적 조건과 유효개구부면적의 관계를 분석하였다. 추후 연구에서는 구체적인 거주자의 생활패턴으로실내발생량을 파악하고 온도 차이로 인한 환기까지 고려하여 난방기의 유효개구부면적을 추정하고 정량화한다면 거주자의 행동 예측을 위한 창문 개방 면적 추정하는데 큰 도움이 될 것으로 판단된다.