서 론
재료 및 방법
1. 대상시설
2. 건물 에너지 시뮬레이션
3. 현장 데이터 수집
4. 대상 시설의 BES 모델링
5. BES 모델 검증 방법
6. 옥상온실의 설계 변수에 따른 케이스 설계
결과 및 고찰
1. 현장 실험 결과
2. 모델 검증 결과
3. 케이스 분석 결과
서 론
식량 운송 과정에서 발생하는 온실가스는 총 식량 시스템에서 발생하는 온실가스의 약 5분의 1, 전 세계 온실가스 배출량의 약 15분의 1 수준이다(Crippa 등, 2021; Li 등, 2022). 식량이 이동하는 거리를 줄여 푸드 마일리지를 절감시키는 것은 도시의 지속 가능성과 회복력을 향상하는데 기여한다(Al-Qubati 등, 2024). 그러나 도시 인구 증가에 따른 건축물 밀도 상승과 토지 가격 상승으로 인해 농업 생산 공간의 확보가 제한되고 있다. 이러한 제약을 극복하기 위하여 토지 비용 및 장소에 큰 제약을 받지 않는 도시농업 방식이 요구된다. 도시농업의 다양한 형태 중 하나인 옥상온실은 건물의 유휴 공간인 옥상을 활용하여 작물을 재배하는 시스템이다. 옥상온실은 한정된 도시 공간을 효율적으로 활용하면서도 건물과의 통합을 통해 추가적인 이점을 제공하기 때문에, 전 세계적으로 옥상 공간의 활용 가능성은 점진적으로 증가하고 있다. 2020년 전 세계 옥상의 추정 면적은 25만km2이며, 2050년에는 30－38만km2로 2020년보다 20－52% 증가할 것으로 예측되었다(Heyl, 2024). 이처럼 증가하는 옥상 공간은 도시 내 농업 생산을 위한 잠재적 자원으로 활용될 수 있다.
옥상온실은 생산자와 소비자 간 식량 운송 거리 단축, 건물의 사용되지 않는 공간을 최적화, 건물 최상층의 에너지 부하를 절감, 건물에서 발생하는 잉여에너지를 온실에 활용할 수 있는 장점이 있다(Cho 등, 2024; Yeo 등, 2022a). 온실은 작물의 생육을 위해 냉난방을 통한 온도 유지가 필수적이며, 건물 또한 실내 환경을 쾌적하게 유지하기 위해 지속적인 냉난방이 요구된다. 독립적으로 건물과 온실을 설치하여 운영하는 경우 냉난방, 전기, 물 등 건물에 필수적인 시스템을 두 시설 모두 설치해야 하나, 건물과 온실의 통합 시스템은 이를 공유하여 운영함으로써 비용을 절감하고 에너지 효율을 향상시킨다. 그러나 지상에 설치된 온실과는 다른 환경 조건을 갖는 옥상온실의 운영에 필요한 에너지 분석을 위해서는 시간에 따라 변화하는 주변 환경을 고려하는 동적 에너지 해석이 필요하다.
건물 통합형 옥상온실의 에너지 성능 평가를 위해 동적해석방법인 건물 에너지 시뮬레이션(BES, Building Energy Simulation)을 이용한 다양한 연구들이 수행되어 왔다(Choi 등, 2024; Choi 등, 2020; Kim 등, 2019; Yeo 등, 2022b). Kim 등(2019)은 미국 에너지부(DOE, Department of Energy)의 대형마트 모델과 통합된 옥상의 25연동 벤로형 유리온실을 대상으로 에너지 부하를 분석하였다. 건물 옥상과 온실의 경계층이 단순 통합된 경우 전체 에너지 부하량은 1.4% 감소하였고, 에너지 교환이 원활하도록 경계층을 설정한 경우 10.2% 감소하였다. Choi 등(2020)은 DOE의 소규모 호텔 건물과 통합된 옥상의 17연동 벤로형 유리온실을 대상으로 에너지 부하를 분석하였다. 호텔 건물과 유리온실이 단순 통합된 경우 전체 에너지 부하량은 11% 감소하였고, 옥상과 온실 바닥의 단열층을 제거하여 에너지 교환을 원활하게 한 경우 15.7% 감소하였다. 건물과 온실에 효과적으로 에너지 교환이 이루어지도록 설계를 한다면, 옥상온실과 건물이 통합된 것이 에너지 효율 측면에서 더 유리하였다. Yeo 등(2022b)는 실제 운영중인 사무실 건물 모델에 광폭형 온실 모델을 대상으로 에너지 부하를 분석하였다. 옥상온실에서 토마토를 재배하는 경우 지상의 온실에서 토마토를 재배하는 것보다 에너지 부하는 5.2% 감소하였다. Choi 등(2024)은 컨테이너와 단동 유리온실에 DOE의 상업용 건물 운영 모델을 적용하여 에너지 수요를 분석하였다. 소규모 사무실, 호텔, 병원 등 다양한 건물 용도에 따른 시뮬레이션 결과를 통해 통합 모델이 건물과 온실 모두 에너지 부하가 감소하는 경향이 나타났다. 그러나 표준화된 건물 모델이나 컨테이너와 같은 단순화된 건물을 대상으로 수행하거나 실제 건물과 온실의 통합 시스템에 대한 모델 검증과 설계변수 분석은 미흡한 실정이다.
건축물의 에너지 부하는 설치 면적, 건물 이용, 외피, 기후, 단열재, 환기 등 여러 변수의 영향을 받는다(Castro 등, 2024; El bakkush 등, 2015; Mavroeidis 등, 2021; Mazzeo 등, 2021). 이러한 설계 요인들을 고려하여 실제 운영 중인 건물과 옥상에 설치된 온실의 통합 시스템 모델 검증 과정과 함께, 옥상온실의 설치, 접촉면의 재질, 설치 면적과 같은 주요 설계변수에 따른 에너지 부하량 분석이 요구된다.
따라서, 본 연구에서는 실제 운영 중인 8층 상업용 건물과 옥상온실을 대상으로 하여 BES 모델을 개발 및 검증하였다. 검증된 모델을 활용하여 상업용 건물과 온실의 통합 여부, 건물 옥상의 단열 정도, 옥상온실의 면적에 따른 에너지 부하를 건물과 온실별로 분석하고 건물과 온실 통합 시스템의 에너지 절감 효과를 평가하고자 하였다.
재료 및 방법
1. 대상시설
본 연구의 현장 실험은 서울특별시 성동구 성수동에 위치한 상업용 건물(37°32'42.7"N 127°03'24.8"E)에서 수행되었다. 대상 건물은 연면적 7,409.64m2의 지상 8층 지하 1층 규모의 철근 콘크리트 구조물로, A동과 B동으로 구성된 합벽 건물이다. 건물의 높이는 22.70m, 옥상은 평스라브 구조이다. A동 옥상에는 3연동 벤로형 유리온실이 설치되어 있으며, 온실의 크기는 폭 12.17m, 길이 16.00m, 측고 5.00m, 동고 6.04m로 2층 구조로 되어있다(Fig. 1A, B). 옥상 면적은 A, B동을 합하여 793.30m2이고, 대피 통로를 포함한 온실의 연면적은 230.63m2이다.
온실 내부에는 열 손실을 줄이기 위한 보온 커튼과 일사량을 조절하기 위한 차광 커튼이 설치되어 있다. 또한, 온실의 냉난방을 위한 전기 히트펌프(AM290KNHDBH1PP, Samsung Electronics Co., Ltd., Korea)와 재배 작물의 근권부 냉난방을 위한 덕트가 구축되어 있다(Fig. 1C).
2. 건물 에너지 시뮬레이션
건물과 온실의 통합 시스템에서 에너지 성능을 평가하기 위해서는 정량적인 해석이 필요하다. 온실은 일반 건축물과 다르게 매우 얇은 피복으로 구성되어 있기 때문에 외부 기상 변화에 민감하게 반응하며, 이로 인해 정적해석방법을 사용할 경우 실제 에너지 부하와 차이가 발생할 수 있다(Lee 등, 2016). 온실의 내부는 벽체, 환기, 침기, 내부 발열 등에 따라 실시간으로 에너지 부하가 변화하고, 건물과 지속적인 열 교환이 발생하기 때문에 동적해석방법이 요구된다. 동적해석방법은 외부 환경이나 내부 조건 등 가변적인 요소들을 반영하여 정적해석방법에 비해 시간에 따른 에너지 흐름을 상세하게 모의할 수 있다(Lee 등, 2017).
동적해석방법은 농업 및 건축 분야에서 건물 에너지 시뮬레이션으로 활용되고 있다. 건물 에너지 시뮬레이션은 건물에서의 에너지 사용량을 수치 해석적으로 계산하고 예측하는 시뮬레이션 기법이다. 본 연구에서는 EnergyPlus 기반의 BES 프로그램인 DesignBuilder(ver7.0.2.003, Gloucestershire, UK)를 이용하였다. EnergyPlus는 다양한 조건이 변화하는 상태를 시간에 따라 처리하는 비정상 상태 해석으로 에너지 시뮬레이션을 수행한다.
3. 현장 데이터 수집
현장 데이터 수집은 2024년 2월 8일부터 2월 9일까지 상업용 건물의 옥상온실에서 수행되었다. 온실 내부의 평균 공기 온도를 측정하기 위해 온습도 센서(UX100-003, Onset Inc., USA)를 온실 중앙과 사방의 4개 지점에 배치하였으며, 각 지점의 센서는 실제 재배 작물의 생육 높이를 고려하여 바닥으로부터 1.3m와 2.1m 높이에 각각 설치하였다(Fig. 2A). 외부 온도 측정을 위한 기상대(WatchDog 2700, Spectrum Tech Inc., USA)는 주변 건물과 장애물의 영향을 고려하여 건물 옥상으로부터 6.05m 높이에 설치하였다(Fig. 2B). 모든 데이터는 1분 간격으로 측정 및 저장되었다.
4. 대상 시설의 BES 모델링
시뮬레이션 모델은 대상 건물의 설계도면과 현장 실측 자료를 바탕으로 구축하였다. 건물의 주요 구조체는 철근 콘크리트와 복층 유리로 구성되었으며, 옥상온실은 강화유리와 철제 프레임으로 구성되었다. 대상 건물과 같은 다층 건축물은 연면적 대비 옥상온실의 면적 비율이 매우 낮다(Kim 등, 2023). 따라서 에너지 부하 비교를 하기 위해 최상층인 지상 8층과 옥상온실을 한정하여 시뮬레이션 대상으로 선정하였다.
본 연구에서는 건물과 온실의 통합 시스템 모델(BiRTG, Building-integrated rooftop greenhouse model), 상업용 건물 모델(Commercial building model), 옥상온실 모델(Rooftop greenhouse model) 총 3가지의 기본 모델을 개발하였다(Fig. 3). 선행 연구에서 건물-온실의 통합 시스템에 대하여 BiRTG로 지칭하였기 때문에(Choi 등, 2024; Drottberger 등, 2023; Yeo 등, 2022a, 2022b), 본 연구에서는 통합 시스템에 대하여 BiRTG로 지칭하였다.
건물과 온실 구조체의 물성치는 Table 1과 같다. 이때 Building roof는 상업용 건물의 옥상, Building wall은 상업용 건물의 외벽, Building floor는 상업용 건물의 층간 바닥, Greenhouse는 온실의 프레임을 의미한다. 실내 설정 온도는 온실은 난방 18℃, 냉방 28℃로 건물은 난방 23℃, 냉방 26℃로 설정하였고, 건물은 9시부터 18시까지 운영하도록 설정하였다. 창호의 광학적 성능과 건물의 내부 발열은 각각 Table 2, 3과 같다.
Table 1.
Physical properties of the building rooftop and rooftop greenhouse model.
Table 2.
Properties of Double-layer window used in rooftop greenhouse.
| Property | Value |
| Thickness (m) | 0.016 |
| Direct solar transmission | 0.634 |
| Total solar trasmission (SHGC) | 0.715 |
| Light transmission | 0.784 |
| U-Value (W/m2·K) | 2.849 |
Table 3.
Input conditions on building.
| Internal gain | Occupancy (person/m2) | Lighting (W/m2) | Equipment (W/m2) | Computer (W/m2) |
| Zone | 0.0583 | 10.76 | 10.76 | 10.76 |
| Radiant fraction | - | 0.7 | 0.5 | 0.5 |
모델의 검증은 2024년 2월 8일부터 2월 9일까지 수집된 실측 공기 온도의 평균 데이터를 기반으로 수행하였고, 에너지 평형 방정식을 기반으로 한 내부 환경 변화의 모의를 통해 에너지 부하를 정량화하였다.
5. BES 모델 검증 방법
본 연구에서 사용한 BES 모델의 정확성 확보를 위한 시뮬레이션 결과와 실제 측정값 비교 및 검증을 위한 통계적 지표에는 실제 값과 예측값 간의 평균적인 차이를 정규화하여 보여주는 NMBE(Normalized Mean Bias Error), 실제 값의 평균 대비 예측 오차의 변동성을 나타내는 Cv(RMSE)(Coefficient of Variation of Root Mean Square Error), 실제 값의 분산을 예측값이 얼마나 설명할 수 있는지를 나타내는 척도인 R2 (Coefficient of Determination)을 통계 검증에 사용하였다.
건물 에너지 시뮬레이션에서 검증을 위한 NMBE, Cv(RMSE), 및 R2 통계지표의 허용 범위는 Table 4와 같다. 이러한 허용 기준은 냉난방 및 환기, 냉동 분야의 기술 표준을 개발하는 미국 ASHRAE(American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers)에서는 시간별 데이터 기준으로 NMBE ±10% 이하, Cv(RMSE) 30% 이하의 범위를 제시하였다. 에너지 절감 및 효율 향상을 위한 국제 성능 측정 및 검증 규정인 IPMVP(International Performance Measurement and Verification Protocol)에서는 NMBE ±5% 이하, Cv (RMSE) 20% 이하를 허용 범위로 규정하였다(ASHRAE, 2014; IPMVP, 2002). NMBE, Cv(RMSE), R2의 수식은 식 (1), (2), (3)과 같다.
Table 4.
Acceptable range of simulation results for each statistical indicator.
| Hourly Index | ASHRAE | IPMVP |
| NMBE (%) | ≤±10 | ≤±5 |
| Cv (RMSE) (%) | ≤30 | ≤20 |
| R2 | ≥0.75 | |
여기서, 는 특정 시간의 실제 측정 데이터, 은 측정 데이터의 평균값, 는 특정 시간의 시뮬레이션 데이터, 은 데이터 수, 는 시뮬레이션 데이터에서 측정 데이터의 평균을 뺀 결과의 총합, 는 측정 데이터에서 측정 데이터의 평균을 뺀 결과의 총합을 의미한다.
6. 옥상온실의 설계 변수에 따른 케이스 설계
본 연구에서는 옥상온실의 설계 변수에 따른 건물과 온실의 통합 시스템의 에너지 부하 변화를 비교하였다. 건물과 온실의 통합 시스템에서는 건물 최상층과 옥상온실 바닥이 직접 접촉함에 따라 두 접촉면 사이에서 열 교환이 발생한다. 이러한 열 교환은 건물과 온실 내부의 온도를 변화시켜 에너지 부하에 영향을 미치기 때문에 상업용 건물과 온실의 통합 여부에 따른 에너지 부하를 비교하였다. 건축물의 에너지 효율성에 영향을 미치는 주요 설계 변수 중 하나는 건물 외피의 단열 성능이다(Castro 등, 2024; Mazzeo 등, 2021). 건물 옥상의 열관류율에 따른 에너지 부하 절감을 정량화할 수 있도록 건물 옥상의 열관류율을 증가시켜 단열 성능을 약화시킨 뒤 에너지 부하를 비교하였다. 또한, 건축물의 면적은 에너지 소비량과 상관관계를 가지며(Jo 등, 2022; Lee 등, 2019), 이러한 경향을 파악하기 위하여 대상 건물 A동에 설치된 옥상온실을 B동까지 면적을 증가시켜 옥상온실의 면적 변화가 통합 시스템의 에너지 부하에 미치는 영향을 분석하였다. 따라서, 상업용 건물과 온실의 통합 여부, 건물 옥상의 단열 성능, 옥상에 설치된 온실의 면적에 따른 에너지 부하를 분석하였고, 해당 설계변수에 대한 시뮬레이션 케이스는 Table 5와 같다.
Table 5.
BES simulation cases based on building and greenhouse integration, greenhouse insulation performance, and rooftop greenhouse area.
결과 및 고찰
1. 현장 실험 결과
상업용 건물의 옥상온실 내부의 높이 2.1m 5지점, 1.3m 5지점, 총 10개 지점에서 온실 내부 기온을 측정한 현장실험 결과, 2024년 2월 8일부터 2월 9일까지 측정된 외부 기온은 평균 2.45℃이었다. 온실 내부의 경우 작물 군락 높이를 고려하여 센서가 설치되었으며, 설치한 센서를 통해 측정된 기온은 주간에 바닥으로부터 2.1m와 1.3m 높이에서의 각각 21.45℃와 20.76℃로 나타났다. 야간에는 난방 시스템이 가동되어 기온이 18℃로 유지되었다. 지점 간 온도 차이는 온실 내부에서 가열된 공기가 밀도 감소로 인하여 상승하면서 발생한 것으로 판단된다. 또한, 옥상온실은 일출 이후 기온이 상승하다가 15시 이후 온도가 낮아지는 경향을 보였다 (Fig. 4). 이러한 결과는 옥상온실은 유리로 구성되어 있고 유리는 높은 일사열취득계수를 가지기 때문에 직접적인 일사에 의해 온도가 상승하고, 일사량 감소 이후에는 외기 온도에 따라 감소하는 것으로 판단된다.
2. 모델 검증 결과
모델 검증을 위하여, 옥상온실 내부에 설치된 센서로 수집한 내부 공기 온도와 건물 에너지 시뮬레이션을 통해 모의한 공기 온도 데이터를 비교하였다. 시뮬레이션 모델상 HVAC 시스템의 일정은 하루 단위로 반복되기 때문에 10분 간격으로 36시간에 대하여 모델을 검증하였고 시뮬레이션의 검증 결과는 Fig. 5와 같다.
모델 검증 결과, Fig. 5를 통해 36시간 동안 10분 간격으로 측정된 온실 내부 기온의 실제 값과 시뮬레이션 결괏값이 유사한 경향을 보이며, NMBE=1.09%, Cv(RMSE)=3.18%, R2= 0.91로 모델 검증 지표 허용 범위 내에 포함되었다.
3. 케이스 분석 결과
3.1 통합 모델과 독립 모델의 에너지 부하 비교
건물과 온실을 통합한 경우와 따로 설치된 경우를 비교하였다. 통합 모델(Integrated)과 독립 온실(Separated)의 건물 최상층(Top floor), 온실(Greenhouse)로 구분하였다. 통합 모델과 독립 모델의 에너지 부하를 비교한 결과는 Fig. 6과 같다. Fig. 6A에서 독립 모델의 온실과 비교하여 통합 모델의 온실에서 난방 부하가 3.3% 감소하였고, 통합 모델 건물 최상층의 난방 부하는 3.4% 감소하였다. 난방 부하가 가장 많이 발생하는 겨울철(1, 2, 12월)은 독립 모델 온실을 통합 모델 온실과 비교하였을 때 통합 모델 온실에서 난방 부하가 4.0% 감소하였고, 통합 모델 건물 최상층의 난방 부하는 2.4% 감소하였다. 총 난방 부하는 독립 모델에 비교하여 통합 모델에서 3.3% 감소하였다. 온실은 겨울철에 외기온의 영향으로 내부 온도가 하강하여 공기 온도 유지를 위해 난방이 필요하다. 건물 옥상에 온실을 통합 설치할 경우, 건물 최상층과 옥상온실 사이에 열 교환이 발생한다. 겨울철에는 건물 최상층에서 옥상온실 방향으로 열 이동이 발생하여 온실의 난방 부하가 감소하며, 동시에 옥상온실이 건물 최상층의 열 손실을 완충하는 역할을 하여 건물 최상층의 난방 부하도 감소하는 것으로 판단된다. 한편, 냉방 부하의 경우 Fig. 6B에서 독립 모델과 비교하여 통합 모델의 경우 온실에서 2.7% 증가하였고, 통합 모델의 최상층은 0.6% 증가하였다. 냉방 부하가 가장 많이 발생하는 여름철(6－8월)은 독립 모델을 통합 모델과 비교하였을 때 통합 모델 온실은 1.2% 증가하였고, 통합 모델 건물 최상층의 냉방 부하는 0.2% 감소하였다. 총 냉방 부하는 독립 모델 대비 통합 모델에서 2.6% 증가하였다. 이는 건축물의 높이 상승에 따른 일사량과 일조시간 증가로 인한 것으로 판단된다(Kim 등, 2013). 옥상에 설치된 온실은 지상 설치 온실보다 고도가 높아 더 많은 일사량을 받게 되어 냉방 부하가 증가한 것으로 보인다. 연간 에너지 부하를 종합적으로 분석한 결과, 통합 시스템은 독립적으로 운영되는 시스템과 비교하여 온실과 건물의 에너지 부하가 각각 0.8%, 2.0% 감소하였으며, 전체 시스템의 에너지 부하는 0.9% 감소하였다. 이러한 건물-온실 통합 시스템의 에너지 부하 감소는 건물 옥상과 온실 바닥 간 에너지 교환에 기인한 것으로 판단된다(Cho, 2024; Choi 등, 2020; Kim 등, 2019).
3.2 건물과 온실의 접촉면 단열 성능에 따른 통합 모델의 에너지 부하 비교
통합 모델 건물 옥상의 단열 약화 전과 후로 나누어 에너지 부하를 비교하였다. 이때, 단열 약화 전 모델(Insulation)과 단열 약화 후 모델(Weaken insulation)의 건물 최상층(Top floor), 온실(Greenhouse)를 의미하고 단열 성능 약화 전후로 건물-온실의 통합 시스템(BiRTG)의 에너지 부하를 비교하였다. 건물 옥상의 열관류율을 0.251W/m2·K에서 1.535W/m2·K로 증가시켜 단열 성능이 약화된 경우, 통합 시스템의 에너지 부하는 Fig. 7과 같은 양상이 나타났다. 옥상의 단열 성능이 약화되자 통합 시스템의 에너지 부하는 감소하는 경향이 나타났다. Fig. 7A에서 건물 옥상의 단열 성능이 약화됐을 때, 건물 최상층의 난방 부하는 3.7% 감소, 옥상온실의 난방 부하는 1.6% 감소하였고, 총 난방 부하는 114,960kWh에서 110,804 kWh로 3.6% 감소하였다. 난방 부하가 가장 많이 발생하는 겨울철(1, 2, 12월) 동안 옥상온실은 0.6% 감소, 건물 최상층은 1.3% 감소하여, 겨울철 총 난방 부하는 63,250kWh에서 62,839 kWh로 0.6% 감소하였다. Fig. 7B의 단열 성능이 약화된 경우 냉방 부하는 건물 최상층에서 3.3% 감소, 옥상온실은 2.5% 감소하였고, 총 냉방 부하는 130,605kWh에서 126,293kWh로 3.2% 감소하였다. 여름철(6－8월) 동안 가장 많이 발생하는 냉방 부하에 대해서 온실에서 1.5% 감소하였고, 건물 최상층은 2.2% 감소하여, 여름철 냉방부하는 88,576kWh에서 87,220kWh로 1.5% 감소하였다. 건물과 온실 접촉면의 열관류율을 0.251W/m2·K에서 1.535W/m2·K로 감소시켜 단열 성능이 약화된 후, 통합 시스템의 에너지 부하는 245,565kWh에서 237,096kWh로 3.4% 감소하였다. 이는 단열 성능의 약화로 인해 건물과 온실 간 열 교환이 증가하여 건물과 온실의 에너지 부하가 감소하였지만, 건물 옥상의 면적은 옥상온실 면적의 1.8배 수준이기 때문에 단열 성능 약화로 인하여 건물은 외부로의 여름철 열 획득, 겨울철 열 손실이 증가하여 에너지 절감 효과가 감소하였다고 판단된다.
이러한 단열 성능에 따른 에너지 부하 변화는 선행 연구들의 결과와 일치하는 경향을 보였으며(Cho, 2024; Choi 등, 2020; Kim 등, 2019), 건축물의 설치 면적, 건물 이용, 외피, 기후, 단열재, 환기 등 다양한 설계 요인에 따라 그 효과가 달라질 수 있다(El bakkush 등, 2015; Mazzeo 등, 2021). 따라서 통합 시스템 설계 시에는 건물과 온실의 경계면에서 적절한 수준의 에너지 교환이 일어날 수 있도록 단열 성능을 최적화할 필요가 있을 것으로 판단된다.
3.3 온실의 옥상 면적 비율에 따른 건물 에너지 부하 비교
온실이 건물 옥상에서 차지하는 비율에 따른 에너지 부하의 변화를 분석하기 위해 A동 건물 옥상에만 옥상온실이 설치된 경우와 A동과 B동 모두 옥상온실이 설치된 경우를 비교, 분석하였다.
A동과 B동 모두 온실이 설치된 경우, A동에만 온실이 설치된 경우와 비교하여 온실 면적이 2.53배 증가하였다. A동 건물 옥상에만 온실이 설치된 경우(Greenhouse constructed on A)와 A동과 B동 모두 온실이 설치된 경우(Greenhouse constructed on A, B)의 에너지 부하는 Table 6과 같다. A동에만 온실이 설치된 경우와 비교하여 A동과 B동 모두 온실이 설치된 경우 건물 최상층의 단위면적당 난방 부하는 9.9% 감소하였고, 옥상온실의 단위면적당 난방 부하는 18.2% 감소하여 통합 시스템의 단위면적당 난방 부하는 18.1% 감소하였다. 옥상온실의 면적 증가로 인한 건물과 온실 간 열 교환이 일어나는 면적이 증가하고, 열 교환이 활발해져 건물 최상층에서 옥상온실로 전달되는 열이 증가하기 때문에 옥상온실의 단위면적당 난방 부하는 감소하고, 온실의 설치로 인한 건물 최상층의 열 손실 완충효과가 증가하기 때문에 건물 최상층의 단위면적당 난방 부하는 감소하는 것으로 판단된다.
Table 6.
Energy load per unit area of the rooftop.
단위면적당 냉방 부하의 경우 건물 최상층은 1.7% 감소하였고, 옥상온실은 20.0% 감소하여 총 단위면적당 냉방 부하는 19.5% 감소하였다. 옥상온실의 면적이 증가하게 되면 건물과 온실 사이의 접촉 면적이 증가한다. 이로 인한 열 교환의 증가로 온실의 단위면적당 냉방 부하가 감소한다고 판단된다. 또한, 태양 에너지는 건물의 표면 질감과 반사율에 따라 20－95%가 옥상에 흡수되어 열 영향을 미친다(Qin 등, 2017). 이때 옥상온실의 면적 증가로 인해 건물 옥상에 도달하는 태양 에너지가 감소하여 건물의 단위면적당 냉방 부하가 감소하는 것으로 판단된다. 또한, 넓어진 온실의 면적으로 태양 복사열이 넓은 면적에 저장되어 온실의 단위면적당 냉방 부하는 감소한다고 판단된다. 종합적으로 옥상온실 면적이 2.53배 증가함에 따라 통합 시스템의 단위면적당 전체 에너지 부하는 18.8% 감소하였다. 옥상온실의 면적을 증가시켜 면적 증가 전과 비교하였을 때 건물과 옥상온실의 에너지 부하는 모두 감소하는 경향이 나타났다. 건물과 온실의 통합 시스템 설계 시 옥상온실의 설치 면적을 확대하는 것이 단위면적당 에너지 절감에 효과적인 것으로 판단된다.
이러한 건축물의 면적 증가에 따른 단위면적당 에너지 부하 변화는 선행 연구와 유사한 변화를 보였다(Choi 등, 2018). 따라서 통합 시스템 설계 시에는 건물과 온실의 면적을 증가시켜 설계하는 것이 통합 시스템의 단위면적당 에너지 부하 절감에 유리할 것으로 판단된다.
