Transcription

1 16CTAP- C 일반과제 ( ) / 공개 ( ) 국토교통기술촉진연구사업제 2017 연도최종보고서 16CTAP-C 주요지역 7 0 개소의 표준기상데이터 제작 및 글로벌화 최 종 보 고 서 건물에너지 평가 프로그램 신뢰성 확보를 위한 대한민국 2017 Infrastructure R&D Report 건물에너지평가프로그램신뢰성확보를위한대한민국주요지역 70개소의표준기상데이터제작및글로벌화최종보고서 주관연구기관 / ( 사 ) 한국패시브건축협회공동연구기관 / 성균관대학교 국토교통부 국토교통과학기술진흥원 국토교통부 ( 전문기관 ) 국토교통과학기술진흥원

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3 과제고유번호 연구사업명 연구과제명 연구책임자 연구기관명및 소속부서명 국제공동연구 16CTAP-C 중사업명 세부사업명 대과제명 세부과제명 최정만 해당단계 연구기간 ~ 국토교통기술촉진연구사업 기초원천 단계구분 2/2 ( 해당단계 )/( 총단계 ) 건물에너지평가프로그램신뢰성확보를위한대한민국주요지역 70 개소의표준기상데이터제작및글로벌화 해당단계 참여 연구원수 총연구기간 참여 연구원수 사단법인한국패시브건축협회 도시 건축환경디자인연구소 총 : 12 명 내부 : 12 명 외부 : 명 총 : 15 명 내부 : 15 명 외부 : 명 해당단계 연구개발비 총연구개발비 참여기업명 상대국명 : 상대국연구기관명 : 위탁연구연구기관명 : 연구책임자 : 요약 ( 연구개발성과를중심으로개조식으로작성하되, 500자이내보고서면수 : 95 로작성합니다 ) 정부 : 1800,000 기업 : 천원 - 천원 정부외 : - 천원 계 : 180,000 천원 정부 : 360,000 기업 : 천원 - 천원 정부외 : - 천원 계 : 360,000 천원 - 2 -

4 연구의목적및내용 본연구과제는고효율 / 저에너지건축물및녹색도시조성확산을유도하고건축환경평가및건물에너지해석분야의선진화및객관성확보를위하여 대한민국주요지역의표준기상데이터 를제작하고자함. 표준기상데이터선정및산출알고리즘을기반으로한표준기상데이터산출프로그램 - 1 년 8,760 시간의기상정보를산출하는알고리즘및프로그램 - 기상청실측데이터의값을기반으로한, ISO 기준의표준년선정및기상데이터추출프로그램제작 일사량 (GHI, DHI, DNI) 산출알고리즘및프로그램 - 직달 / 산란일사분리모델을적용한일사량분리 / 산출프로그램 - 1 년 8,760 시간의태양위치계산모델과전일사량예측모델이적용된전일사량산출프로그램 연구개발성과 대한민국표준기상데이터제작 - ISO 기준에의해산출된표준기상데이터 - 대한민국 70 개소의표준기상데이터제작 - Trnsys, Energy Plus, WUFI 프로그램과의연동성검증 지속적인 Update 가가능한기상데이터산출프로그램 - 제작된프로그램은실측데이터의추가등록이가능한형태로, 매년누적되는기상청실측자료를업데이트하여표준기상데이터산출이가능함 대한민국표준기상데이터의글로벌데이터화기반마련 - WUFI 시뮬레이션프로그램과 Fraunhofer IBP 홈페이지를연계한대한민국표준기상데이터제공및공유 - Trnsys, Energy Plus, WUFI 등유수의건축환경평가프로그램에서요구하는기상데이터제작 연구개발성과의활용계획 ( 기대효과 ) - 건물에너지성능저하 / 과설계방지 - 건축환경평가및건물에너지시뮬레이션해석결과의신뢰성확보 - 에너지부하해석프로그램사용자의지역적기후및부하저감이해도향상 - 우리나라기후대역에대한국제연구자의관심유도와우리나라연구진에의한건축물에너지평가등에관한국제적논문의신뢰성제고 - 건물에너지부하해석분야의연구인력양성과미세기후까지의분석을통해국가건축물또는신재생에너지분야에대한정책수립의기초데이터로활용 핵심어 (5 개이내 ) 건물에너지 건물에너지시뮬레이션 기상자료 표준기상데이터표준기상데이터산출프로그램 - 3 -

5 Purpose & Contents Results The purpose of this project is creation of Korean standard weather data in order to promote the development of high-efficient / low-energy buildings and green cities and enhance the technical level of building environment analysis with its reliability. Development standard weather data and the program to create it based on a reasonable algorithms - Algorithms to determine the standard weather data consisted of 8,760 hours by year. - A program was developed based on the methods of ISO to determine the standard weather data with the measured data by Korea Meteorological Administration. Development of a program based on algorithms to calculate the solar radiations; global horizontal irradiance (GHI), diffuse horizontal irradiance (DHI), and direct normal irradiance (DNI) - A program to have algorithms that can calculate DHI and DNI from measured GHI has to be prepared - Calculation models to predict the hourly position of the sun and a program to predict global horizontal irradiance Creation of Korean standard weather data - Standard weather data based on the ISO methods - Korean standard weather data of 70 stations - Verification of conversion algorithms enable the standard weather data compatible with a variety of building energy simulations, such as TRNSYS, Energy Plus, WUFI, etc. Expected Contribution Sustainable program for standard weather data - The final output will be presented as a form of a program that can interlock with the weather data measured by Korea Meteorological Administration. It will be introduced for the model that can generate the standard weather data by annually updating the recent measured weather data. Globalization of Korean standard weather data - Korean standard weather data is unrestrictedly distributed integrating with WUFI simulation programs and the website of Fraunhofer IBP. - Standard weather data was prepared as the weather data formats for the different international energy building simulations, such as TRNSYS, Energy Plus, WUFI, etc. - Preventing degradation and over designs of building energy - Warranting the reliable analysis of building environments and building energy performance - Improving knowledge of regional climates and climatic strategies to reduce building energy demand - Attracting the notice of Korean climate condition from international researchers and securing reliability of international papers in terms of a building energy evaluation research in Korea - Training research manpower in the field of a building energy analysis and utilizing Korean standard weather data as a guiding data in establishing a policy on the industries of a building and renewable energy Keywords building energy building energy simulations meteorological data standard weather data standard weather data-generating program - 4 -

6 1. Summary of R&D project 6 2. Current state of level of technical development Research contents and results Research achievement and contribution Applicable plans of R&D results International scientific and technical information in R&D project Security level of R&D results Results of safety implementation in laboratories Representative R&D results References 연구개발과제의개요 6 2. 국내외기술개발현황 연구수행내용및성과 목표달성도및관련분야기여도 연구개발성과의활용계획 연구과정에서수집한해외과학기술정보 연구개발성과의보안등급 연구개발과제수행에따른연구실등의안전조치이행실적 연구개발과제의대표적연구실적 참고문헌

7 제 1 장. 연구개발과제의개요 ( 그림 1) 전력사용량대비공급예비율 [ 표 1] 전력수급동향 ( 단위 : 만 kw) 연도 최대전력수요 5,126 5,463 5,899 6,229 6,279 6,680 7,131 7,314 7,599 7,652 전년대비증감률 (%) 설비용량 5,913 6,174 6,478 6,720 7,035 7,331 7,608 7,613 8,181 8,230 공급능력 5,753 6,082 6,518 6,678 6,852 7,207 7,575 7,718 7,997 8,071 예비전력 공급예비율 (%) 설비예비율 (%) 출처 :e-나라지표,

8 ( 그림 2) 부문별 / 원별최종에너지소비구조변화 (2000~2013) 출처 : 통계청,

9 ( 그림 3) 건축물의 Energy Balance 와기후데이터의영향성 - 8 -

10 ( 그림 4) 일사데이터제공기관및데이터비교사례 ( 그림 5) EnergyPlus 기상데이터자료실 ( 대한민국 ) - 9 -

11 ( 그림 6) ISO 건물에너지시뮬레이션프로세스 (PHPP)

12 ( 그림 7) 국내건축물의습기로인한실내하자발생사례 ( 출처 : 한국패시브건축협회질문게시판 ) ( 그림 8) 건축온열환경쾌적성의패러다임변화

13 ( 그림 9) 동일건물에서방위가다른벽체사진 ( 그림 10) Hygrothermal 분석을위한실외기후데이터 (WUFI Tool)

14 ( 그림 11) Fraunhofer IBP 홈페이지의대한민국표준기상데이터제공모습

15 제 2 장. 국내외기술개발현황 ( 그림 12) 대한민국표준기상데이터제작지점

16 ( 그림 13) 일본의표준기상데이터제작사례모습

17 ( 그림 14) 미국의지역별기후대분류지역 ( 출처 : International Energy Conservation Code, U.S. Department of Energy, 2012) [ 표 2] 미국지역별방습층설치예시 (a) 덥고습한지역에적용 (b) 모든 Hygrothermal 지역에적용 (c) 모든 Hygrothermal 지역에적용 (d) 추운지역에서적용 ( 출처 : Vapor Barrier Journal Paper, U.S Department of Energy, 2007)

18 [ 표 3] 미국의지역별방습층설치기준 분류 기후대를구분으로한방습층설치기준미국의기후대 1 ~ 4 지역에서는어떠한등급의방습층이단열층의실내표면측에필요하지않다. 기후대 5 지역에서는외부피막의투습성능이 ASTM E-96 의컵테스트방법을통해실험했을때 1.0 perm 이상일때는단열층실내표면측에등급 3 혹은그이하의방습층이필요하다. 기후대 6 과 7 지역에서는벽과바닥피막의투습성능이 ASTM E-96 의컵테스트방법을통해실험했을때 1.0 perm 이상일때는단열층실내표면측에등급 2 혹은그이하의방습층이필요하다. 4 기후대지역 5, 6 및 7 지역에서는벽과바닥피막의투습성능이 ASTM E-96 의컵테스트방법을통해실험했을때 1.0 perm 이하일때는단열층실내표면측에등급 3 혹은그이하의방습층이필요하고, 외부피막층의실내측표면이실내공기의노점온도보다높게유지되어야한다. 이설계방식에서는표 1에명시된상대습도에서실내공기의온도가온도가 70 F (21 C) 로정적상태로열전달이이루어지고있다고가정하며, 외기의온도는해당지역의연중가장추운 3개월에대한평균값으로설정한다. ( 예 : 12 ~ 2월 ) 표 1. 정적상태디자인방법을위한설계조건 기후대 5 ( 상대습도 30%, 실내온도 21 C ( 노점온도 2.8 C) 기후대 6 ( 상대습도 25%, 실내온도 21 C ( 노점온도 0 C) 기후대 7 ( 상대습도 20%, 실내온도 21 C ( 노점온도 2.2 C) 5 6 기후대 5 지역에서는지붕과다락구조체단열층실내측표면에등급 3 혹은이하의방습층이필요하다. 기후대 6과 7 지역에서는지붕과다락구조체단열층실내측표면에등급 2 혹은이하의방습층이필요하다. 7 기후대 5, 6 및기후대 7 은내부에서단열된아래등급의벽돌및콘크리트벽의단열 층실내측표면에등급 3 이하의방습층이필요하다. 8 9 지면접촉부의콘크리트슬래브바닥은슬래브또는경질단열재와직접접촉하는아래에최소 R-5의열저항을갖는슬래브또는단열재와직접접촉하는슬래브아래에등급 1 방습층이있어야한다. 동적 Hygrothermal 모델링으로어셈블리를평가할때상기요구사항의예외가허용되어야한다. 건축구조체를구성하는건축자재의수분함량은이평가방법에서 ASHRAE 160 에명시된재료의평형수분함량보다낮아야한다. 실내, 외기조건또한 ASHRAE 160 에명시된실내공기조건및외부공기조건을사용해야한다. ( 출처 : Vapor Barrier Journal Paper, U.S Department of Energy, 2007)

19 ( 그림 19) EnergyPlus 기상데이터자료실 ( 미국지역 ) ( 그림 20) 기상상태시뮬레이션프로그램의데이터추출모습

20 제 3 장. 연구수행내용및성과 [ 표 4] 대한민국기후대의특징 분류기온강수량바람습도장마태풍 특징고찰및내용중부산간, 도서지방을제외하고, 연평균기온은 이며, 가장무더운달인 8월은 , 가장추운달인 1월은 -6 3 이다. 연중지역별강수량은중부지방 mm, 남부지방 mm이다. 경북지역은 mm이며, 경남해안일부지역은 1800mm 정도, 제주도지방은 mm이다. 계절적으로는연강수량의 50 60% 가여름에내린다. 겨울에북서풍, 여름에는남서풍이강하며, 계절에따른풍계가뚜렷이나타난다. 9월과 10월은바람이비교적약하다. 해안지방에는해륙풍의영향이뚜렷하다. 전국적으로연중 60 75% 범위이며, 7월과 8월은 70 85% 정도이고, 3월과 4월은 50 70% 이다. 6월중순후반에제주도지방으로부터시작하여 6월하순초반에점차중부지방에이르게되며, 장마기간은 30일내외이다. 북태평양서부에서연중 26개정도가발생하며, 이중 3개내 외가우리나라에직 간접적영향을미친다. [ 표 5] 서울, 경기도, 인천기후특성 지역 항목평균기온 ( ) 최고기온 ( ) 최저기온 ( ) 평균습도 (%) 평균풍속 (m/s) 연강수량 (mm) 서울 수원 이천 양평 인천 강화 동두천 백령도

21 [ 표 6] 강원도기후특성 지역 항목평균기온 ( ) 최고기온 ( ) 최저기온 ( ) 평균습도 (%) 평균풍속 (m/s) 연강수량 (mm) 강릉 춘천 원주 속초 철원 대관령

22 - 21 -

23 [ 표 7] 충청지역기후특성 항목 지역 청주보은충주제천추풍령대전부여금산천안서산보령 평균기온 ( ) 최고기온 ( ) 최저기온 ( ) 평균습도 (%) 평균풍속 (m/s) 연강수량 (mm)

24 [ 표 8] 전라도기후특성 항목 지역 전주군산남원장수부안광주목포여수흑산도해남고흥 평균기온 ( ) 최고기온 ( ) 최저기온 ( ) 평균습도 (%) 평균풍속 (m/s) 연강수량 (mm)

25 [ 표 9] 경상도기후특성 항목 지역 안동포항대구문경구미울릉도부산울산창원진주거제 평균기온 ( ) 최고기온 ( ) 최저기온 ( ) 평균습도 (%) 평균풍속 (m/s) 연강수량 (mm)

26 - 25 -

27 [ 표 10] 제주특별자치도기후특성 항목 지역 제주고산서귀포성산 평균기온 ( ) 최고기온 ( ) 최저기온 ( ) 평균습도 (%) 평균풍속 (m/s) 연강수량 (mm)

28 ( 그림 21) 기상자료개방포털홈페이지,

29 [ 표 11] 기상데이터관측장비설명 구분 장비구성 측기탑및관측센서 자료수집및표출 Ÿ 내용 종관기상관측장비는측기탑, 관측센서, 자료수집기 (Data Logger), 공급장치 ( 축전지함 ), 기상상황판등으로구성되어있다. Ÿ 10m 측기탑상단은풍향및풍속감지기가좌우에수평으로설치되어있다. Ÿ 지면으로부터 1.5m 높이에는기온 습도계, 반대편에는강수유무계가설치되어있다. 기압계는자료처리기내에설치되어있고, 강수량계는지면으로부터약 50 60cm 높이에위치하도록설계되었다. Ÿ 관측된자료는자료처리기에서신호및자료처리를거쳐일정한양식으로관측지점현장에설치된기상상황판에표출되고자료처리컴퓨터로전송된다. 이시스템은전원선로장애에따른관측자료유실을방지하기위해비상전원을공급하는축전지를갖추고있다. 장비구성도 Δ [ 표 12] 기상데이터관측지점별측정데이터분석 지역지점위도 (N) 경도 (E) 고도 (m) 온도습도강수풍속풍향일사일조운량기압 동두천 O O O O O X O Δ Δ 수도권( 7 개지점) 서울 O O O O O O O Δ Δ 인천 O O O O O O O Δ Δ 수원 O O O O O O O Δ Δ 강화 O O O O O X O X Δ 양평 O O O O O X O X Δ 이천 O O O O O X O X Δ

30 속초 O O O O O X O Δ Δ 철원 O O O O O X O Δ Δ 대관령 O O O O O O O Δ Δ 강원도( 11 개지점) 춘천 O O O O O O O Δ Δ 강릉 O O O O O O O X Δ 동해 O O O O O X O X Δ 원주 O O O O O O O Δ Δ 영월 O O O O O X O X Δ 인제 O O O O O X O X Δ 홍천 O O O O O X O X Δ 충청북도( 5 개지점) 충청남도( 6 개지점) 태백 O O O O O X O X Δ 충주 O O O O O X O X Δ 청주 O O O O O O O Δ Δ 추풍령 O O O O O O O X Δ 제천 O O O O O X O X Δ 보은 O O O O O X O X Δ 서산 O O O O O O O Δ Δ 대전 O O O O O O O Δ Δ 천안 O O O O O X O X Δ 보령 O O O O O X O X Δ 부여 O O O O O X O X Δ 금산 O O O O O X O X Δ 군산 O O O O O X O Δ Δ 전라북도( 7 개지점) 전주 O O O O O O O Δ Δ 부안 O O O O O X O X Δ 임실 O O O O O X O X Δ 정읍 O O O O O X O X Δ 남원 O O O O O X O X Δ 장수 O O O O O X O X Δ 광주 O O O O O O O Δ Δ 전라남도( 8 개지점) 경상북도( 11 개지점 목포 O O O O O O O Δ Δ 여수 O O O O O X O Δ Δ 흑산도 O O O O O O O Δ Δ 완도 O O O O O X O Δ Δ 장흥 O O O O O X O X Δ 해남 O O O O O X O X Δ 고흥 O O O O O X O X Δ 울진 O O O O O X O Δ Δ 안동 O O O O O O O Δ Δ 포항 O O O O O O O Δ Δ 대구 O O O O O O O X Δ

31 봉화 O O O O O X O X Δ 영주 O O O O O X O X Δ 문경 O O O O O X O X Δ ) 영덕 O O O O O X O X Δ 의성 O O O O O X O X Δ 구미 O O O O O X O X Δ 영천 O O O O O X O X Δ 울산 O O O O O X O Δ Δ 창원 O O O O O X O Δ Δ 부산 O O O O O O O Δ Δ 경상남도( 11 개지점) 통영 O O O O O X O Δ Δ 진주 O O O O O O O Δ Δ 거창 O O O O O X O X Δ 합천 O O O O O X O X Δ 밀양 O O O O O X O X Δ 산청 O O O O O X O X Δ 거제 O O O O O X O X Δ 제주도( 4 개지점) 남해 O O O O O X O X Δ 제주 O O O O O O O Δ Δ 고산 O O O O O O O Δ Δ 성산 O O O O O X O X Δ 서귀포 O O O O O X O Δ Δ

32 [ 표 13] 기상청실측기상데이터의유효성및관측소미관측데이터분석 구분온도습도강수풍속풍향일사일조운량기압 기상데이터 70 개소관측지점의 1 년 8,760 시간관측데이터제공 70 개소관측지점의 1 년 8,760 시간관측데이터제공 70 개소관측지점의 1 년 8,760 시간관측데이터제공 70 개소관측지점의 1 년 8,760 시간관측데이터제공 70 개소관측지점의 1 년 8,760 시간관측데이터제공 - 22 개소의 1 년 8,760 시간관측데이터제공 ( 서울, 인천, 수원, 대관령, 춘천, 강릉, 원주, 청주, 추풍령, 서산, 대전, 안동, 포항, 대구, 부산, 진주, 전주, 광주, 목포, 흑산도, 제주, 고산 ) 70 개소관측지점의 1 년 8,760 시간관측데이터제공 - 29 개소매 1 년 3 시간단위의관측데이터제공 ( 동두천, 서울, 인천, 수원, 속초, 철원, 대관령, 춘천, 원주, 청주, 서산, 대전, 울진, 안동, 포항, 울산, 창원, 부산, 통영, 진주, 군산, 전주, 광주, 목포, 여수, 완도, 제주, 고산, 서귀포 ) 70 개소관측지점의 1 년 8,760 시간관측데이터제공 Δ [ 표 14] 기상청실측지중온도데이터분석 지역 지점 위도 (N) 경도 (E) 고도 ( m) 서울 수도권 인천 수원 철원 강원도 춘천 강릉 충청북도 청주 서산 충청남도 대전 전라북도 전주 지중온도실측데이터현황 Δ: : :00 O: : :00 Δ: : :00 O: : :00 Δ: : :00 O: : :00 X: : :00 Δ: : :00 O: : :00 X: : :00 Δ: : :00 O: : :00 Δ: : :00 X: : :00 Δ: : :00 O: : :00 X: : :00 Δ: : :00 O: : :00 Δ: : :00 O: : :00 X: : :00 Δ: : :00 O: : :00 X: : :

33 전라남도경상북도경상남도제주도 목포 여수 안동 포항 부산 진주 제주 서귀포 Δ: : :00 O: : :00 Δ: : :00 O: : :00 Δ: : :00 O: : :00 X: : :00 Δ: : :00 O: : :00 Δ: : :00 O: : :00 Δ: : :00 O: : :00 X: : :00 Δ: : :00 O: : :00 Δ: : :00 X: : :

34 ɸ ɸ (Eq. 3.1) ɸ (Eq. 3.2)

35 ( 그림 23) 서울표준기상데이터 1 월의장기간온도 CDF 곡선과후보년온도 CDF 곡선비교

36 < 서울지역 > < 대관령지역 >

37 < 부산지역 > < 제주도지역 > ( 그림 27) ISO 기준에의한주요지역의표준기상데이터작성예시

38 [ 표 15] ISO 기준에의한지역별표준기상데이터대표년 / 월 Station Month No. Name Jan. Fab. Mar. Apr. May Jun. Jul. Aug. Sep. Oct. Nov. Dec. 90 속초 철원 동두천 대관령 춘천 강릉 동해 서울 인천 원주 수원 영월 충주 서산 청주 대전 추풍령 안동 포항 대구 전주 광주 부산 목포 흑산도 제주 고산 진주 강화 양평 이천 인제 홍천 태백

39 221 제천 보은 천안 보령 부여 금산 울진 봉화 영주 문경 영덕 의성 구미 영천 울산 창원 통영 거창 합천 밀양 산청 거제 남해 군산 부안 임실 정읍 남원 장수 여수 완도 장흥 해남 고흥 성산 서귀포

40 [ 표 16] ISO 기준에의한표준기상데이터의지역별기후특성 Station Temperature Relative humidity Solar Mean Mean Normal Global Cloud Wind Mean Max. Min. Mean Max. Min. Rain No. Name Horiz. Index Speed [ C] [ C] [ C] [%] [%] [%] [mm/a] [kwh/m²a] [-] [m/s] 90 속초 철원 동두천 x 대관령 춘천 강릉 동해 x 서울 인천 원주 수원 영월 x 충주 x 서산 청주 대전 추풍령 안동 포항 대구 전주 광주 부산 목포 흑산도 제주 고산 진주 강화 x 양평 x 이천 x 인제 x 홍천 x 태백 x 제천 x 보은 x 천안 x 보령 x 부여 x 금산 x 울진 봉화 X

41 272 영주 X 문경 X 영덕 X 의성 X 구미 X 영천 X 울산 창원 통영 거창 X 합천 X 밀양 X 산청 X 거제 X 남해 X 군산 부안 X 임실 X 정읍 X 남원 X 장수 X 여수 완도 장흥 X 해남 X 고흥 X 성산 X 서귀포

42 ( 그림 28) 우선관측지점의장기간관측데이터와제작된표준기상데이터간의통계학적특성 평가 ( 적색 - 연평균, 청색 - 연표준편차 ) - (a) 기온, (b) 상대습도, (c) 전일사량, (d) 풍속 T: 온도편차, x : 편차상수, GHI : 전일사량편차, : 온도표준편차 : 전일사량표준편차

43 RH : 상대습도편차, WS : 풍속편차, : 상대습도표준편차 : 풍속표준편차 [ 표 15] 표준기상데이터작성시의제한조건 구분 기상데이터종류 제한조건 ISO 온도변화 전일사량변화 +GHI -GHI +GHI: 해당시간에발생할수있는전일사량을초과할수없음 습도변화 +RH -RH +RH: 일반기상학적으로실외 RH는 100% 를초과할수없음 -RH: 국내기상관측최소 RH 5% 미만이될수없음 풍속변화 +WS -WS -WS: 풍속 0m/s 미만이될수없음 ( 그림 29) 기온, 상대습도와전일사량그리고풍속의변화예시 - 서울

44 (Eq. 3.3) σ σ θ θ θ (Eq. 3.4) θ (Eq. 3.5) exp (Eq. 3.6) σ θ θ (Eq. 3.7) (Eq. 3.8)

45 sin (Eq. 3.9) (Eq. 3.10) (Eq. 3.11) max m ax (Eq. 3.12) m ax (Eq. 3.13) sin (Eq. 3.14) (Eq. 3.15) (Eq. 3.16) m ax m ax (Eq. 3.17) θ σ σ (Eq. 3.18a) (Eq. 3.18b) (Eq. 3.18c)

46 (Eq. 3.19a) (Eq. 2.19b) (Eq. 3.19c) ( 그림 30) 향에따른일사량분포 : a) 수평면전일사량만있는경우, b) 수평면전일사량과확산일사량이함께있는경우

47 -Angström-Prescott Model (Eq. 3.20) (Eq. 3.21) [ 표 16] Angström-Prescott Model 의계절별국내적용상수 구분 기상데이터종류 제한조건 봄 (3~5월) 여름 (6~8월) 가을 (9~11월) 겨울 (12~2월)

48 [ 표 17] Angström-Prescott Model 과실측데이터의비교분석 구분 지역 지점번호 관측지점 R 2 경기도 ( 수도권 ) 108 서울 강원도 100 대관령 충청북도 131 청주 도 충청남도 133 대전 전라북도 146 전주 전라남도 156 광주 경상북도 143 대구 경상남도 159 부산 제주도 184 제주 기타 169 흑산도 고산 Ave Max Min ( 그림 31) 기상요소 ( 건구온도, 상대습도, 풍속 ) 의시간에따른변동성

49 ( 그림 32) 누락데이터보간법개요 ( 그림 33) 기상데이터건구온도의선형보간예시

50 (Eq. 3.22) (Eq. 3.23) (Eq. 3.23)

51 ( 그림 34) 대한민국건축물의에너지절약설계기준지역구분및연구해당지역 ( 그림 35) ASHRAE Standard 모델링

52 [ 표 18] 창호의성능과표면흡수율 / 복사율 종류분류성능값표면흡수율및복사율 글레이징 시공열관류율 (W/m2 K) Double-pan e glass 표면흡수율 실내표면 3.0 실외표면 0.6 창호 프레임상수 (-) 0.8 실내표면 SHGC 복사율 0.9 표면복사율 실외표면 0.9 총합 - [ 표 19] 경량구조체의벽체구성 구분 건축재료열전도율 (W/m s) 두께 (m) 열관류율 (W/m2 s) 밀도 (kg/m3) 비열 (J/kg K) 실내표면 석고보드 글라스울 외벽목재사이딩 실외표면 총합 실내표면 목재플로링 바닥 XPS 실외표면 총합 실내표면 석고보드 지붕 글라스울 목재데크 실외표면 총합 [ 표 20] 중량구조체의벽체구성 구분건축재료열전도율두께열관류율밀도비열 (W/m s) (m) (W/m2 s) (kg/m3) (J/kg K) 실내표면 콘크리트블록 EPS 외벽목재 사이딩 실외표면 총합 실내표면 콘크리트 바닥 XPS 실외표면 총합 실내표면 석고보드 지붕 글라스울 목재데크 실외표면 총합

53 [ 표 21] 건물에너지해석의실내유입일사량분배설정비율 바닥 천정 동향벽 서향벽 북향벽 남향벽 창호 비율 ( 그림 36) 기상요소변화에따른경량구조체의월별에너지요구량

54 ( 그림 37) 기상요소변화에따른중량구조체의월별에너지요구량 ( 그림 38) 월별에너지요구량기상요소영향도 중부지방

55 ( 그림 39) 월별에너지요구량기상요소영향도 남부지방 ( 그림 40) 월별에너지요구량기상요소영향도 제주도

56 ( 그림 41) 월별에너지요구량기상요소영향도 대한민국 표 17. 난방기, 냉방기에따른표준기상데이터의인자의영향상수 구분 건구온도 전일사량 상대습도 적용기간 난방기 (1월, 2월, 3월, 4월, 11월, 12월 ) 냉방기 (5월, 6월, 7월, 8월, 9월, 10월 ) (Eq. 3.24) (Eq. 3.25) (Eq. 3.26)

57 ( 그림 42) 난방 (1, 2, 3, 4, 11, 12 월 ) 및냉방 (5, 6, 7, 8, 9, 10 월 ) 기간에따른기상요소의가중치 [ 표 16] 표준기상데이터작성시의제한조건 기상요소온도 (Temperature - TA) 습도 (Relative humidity - HREL) 풍속 (Wind speed - WS) 풍향 (Wind direction - WD) 강수량 (Rain - RN) 기압 (Air pressure - PMSL) 전일사량 (Solar radiation - ISGH) 운량 (Cloud index - CI) 국내기상청기상데이터측정현황 총 70 개소시간대별기상데이터존재 총 70 개소시간대별기상데이터존재 총 70 개소시간대별기상데이터존재 총 70 개소시간대별기상데이터존재 총 70 개소시간대별기상데이터존재 총 70 개소매 3 시간간격으로기상데이터존재 총 22 개소시간대별기상데이터존재 - 대관령, 춘천, 강릉, 서울, 인천, 원주, 수원, 청주, 추풍령, 서산, 대전, 안동, 포항, 대구, 부산, 진주, 전주, 광주, 목포, 흑산도, 제주, 고산 총 33 개소매 3 시간간격으로기상데이터존재 - 전일사량측정소 22 개소 + 동두천, 속초, 철원, 울진, 울산, 창원, 통영, 군산, 여수, 완도, 서귀포

58 [ 표 17] 기상요소측정현황에따른기상관측소분류표 Station group 1 Station group 2 Station group 3 No. of Stations TA HREL WS WD RN PMSL ISGH CI 22 O O O O O Δ O Δ 11 O O O O O Δ X Δ 37 O O O O O Δ X X ( 그림 43) 기상요소측정현황에따른기상관측소지점 (Station group 1 ~ 3)

59 [ 표 18] 기상관측소그룹별분류지역 분류 Station group 1 (22 개지점 ) Station group2 (11 개지점 ) Station group3 (37 개지점 ) 기상지점 대관령 (Daegwallyeong), 춘천 (Chuncheon), 강릉 (Gangneung), 서울 (Seoul), 인천 (Incheon), 원주 (Wonju), 수원 (Suwon), 서산 (Seosan), 청주 (Cheongju), 대전 (Daejeon), 추풍령 (Chupungnyeong), 안동 (Andong), 포항 (Pohang), 대구 (Daegu), 전주 (Jeonju), 광주 (Gwangju), 부산 (Busan), 목포 (Mokpo), 흑산도 (Heuksando), 제주 (Jeju), 고산 (Gosan), 진주 (Jinju) 속초 (Sokcho), 철원 (Cheorwon), 동두천 (Dongducheon), 울진 (Uljin), 군산 (Gunsan), 울산 (Ulsan), 창원 (Changwon), 통영 (Tongyeong), 여수 (Yeosu), 완도 (Wando), 서귀포 (Seogwipo) 동해 (Donghae), 영월 (Yeongwol), 충주 (Chungju), 성산 (Seongsan), 강화 (Ganghwa), 양평 (Yangpyeong), 이천 (Icheon), 인제 (Inje), 홍천 (Hongcheon), 태백 (Taebaek), 제천 (Jaecheon), 보은 (Boeun), 천안 (Cheonan), 보령 (Boryeong), 부여 (Buyeo), 금산 (Geumsan), 부안 (Buan), 임실 (Imsil), 정읍 (Jeongeup), 남원 (Namwon), 장수 (Jangsu), 장흥 (Jangheung), 해남 (Haenam), 고흥 (Goheung), 봉화 (Bongwhoa), 영주 (Yeongju), 문경 (Mungyeong), 영덕 (Yeongdeok), 의성 (Uiseong), 구미 (Gumi), 영천 (Yeongcheon), 거창 (Geochang), 합천 (Hapcheon), 밀양 (Miryang), 산청 (Sancheong), 거제 (Geoje), 남해 (Namhae) [ 표 19] 표준기상데이터케이스별포함하고있는기상요소 TA HREL ISGH WS WD RN PMSL CI Case 1 O O O O O O O O Case 2 O O O (Modeling) O O O O O Case 3 O O O O O O O X Case 4 O O O O O O X X Case 5 O O O O O X X X Case 6 O O O O X X X X

60 ( 그림 44) 대관령의표준기상데이터 (ISO ) 기온, 상대습도, 일사량, 풍속 ( 그림 45) 제주도의표준기상데이터 (ISO ) 기온, 상대습도, 일사량, 풍속

61 [ 표 20] 분석대상건축물기본정보 분류 농림 가 농림 가 공동주택 건축구조 철근콘크리트조 목조 철근콘크리트조 외피체적 [m 3 ] 내피체적 [m 3 ] 연면적 [m 2 ] ( 그림 46) 국토교통부농촌주택표준설계도서농림 가 평면도 ( 그림 47) 국토교통부농촌주택표준설계도서농림 가 입면도

62 ( 그림 48) 국토교통부농촌주택표준설계도서농림 가 시뮬레이션모델링 ( 그림 49) 국토교통부농촌주택표준설계도서농림 가 평면도 ( 그림 50) 국토교통부농촌주택표준설계도서농림 가 입면도

63 ( 그림 51) 국토교통부농촌주택표준설계도서농림 가 시뮬레이션모델링 ( 그림 52) 비교분석대상공동주택 평면도 ( 그림 53) 비교분석대상공동주택 입면도

64 ( 그림 54) 비교분석대상공동주택한세대 시뮬레이션모델링 [ 표 21] 단독주택의벽체구성및재료물성 건물종류 농림 ( 가 ) 단독주택 RC 조 농림 ( 가 ) 단독주택목조 건축부재벽체바닥지붕벽체바닥지붕 건축재료 두께 열전도율 밀도 비열 ( 외부 내부 ) [m] [W/m s] [kg/m3] [J/kg K] 적삼목 내수합판 PE 필름 비드법보온판2종 콘크리트 석고보드 합계 W/m 2 K - - 버림콘크리트 PE 필름2겹 비드법보온판2종 콘크리트 기포콘크리트 보호몰탈 목재온돌마루 합계 W/m 2 K - - 콘크리트 비드법보온판2종 석고보드 합계 W/m 2 K - - CRC 보드 방부목각재 투습방수지 구용판재 (OSB) 유리섬유단열재 비드법보온판2종 PE필름 석고보드 합계 W/m 2 K - - 버림콘크리트 PE필름2겹 콘크리트 콘크리트바탕 비드법보온판2종 PE필름2겹 보호몰탈 목재온돌마루 합계 W/m 2 K - - 아스팔트싱글 구용판재 (OSB)

65 유리섬유단열재 비드법보온판2종 PE필름 합판 석고보드 합계 W/m 2 K - - [ 표 22] 공동주택의벽체구성및재료물성 건물종류 공동주택 - RC 조 건축부재 외벽 외기에직접노출 외벽 외기에간접노출 격벽 바닥 천장 건축재료 두께 열전도율 밀도 비열 ( 외부 내부 ) [m] [W/m s] [kg/m3] [J/kg K] 미네랄플라스터 비드법보온판2종 콘크리트 CRC 보드 합계 W/m 2 K - - CRC 보드 콘크리트 비드법보온판2종 석고보드 합계 W/m 2 K - - 석고보드 기포콘크리트블록 석고보드 합계 W/m 2 K - - 콘크리트 비드법보온판2종 기포콘크리트 보호몰탈 목재온돌마루 합계 W/m 2 K - - 목재온돌마루 보호몰탈 기포콘크리트 비드법보온판2종 콘크리트 합계 W/m 2 K - - [ 표 22] 시뮬레이션분석모델의창호성능 분류 시공열관류율 [W/m 2 K] 외기에직접노출 창호 외기에간접노출 글레이징의수 4 3 공기층두께 [mm] 창틀상수 [-] SHGC [-] 복사율 [-]

66 [ 표 23] 시뮬레이션경계조건 창호표면복사율 시뮬레이션경계조건 건축설비시스템의용량과디자인설정값 흡수율 [-] 0.6 시스템용량디자인설정값 방사율 [-] 0.9 실외표면 [m 2 K/W] 풍향, 풍속에따라변함 난방 1,000 kw 실온 < 20 C 표면열저항 실내표면 [m 2 K/W] 벽체 0.13 지붕 0.10 바닥 0.17 자연환기 [h-1] 0.5 냉방 1,000 kw 실온 > 28 C 가습 50 kg/h 실내상대습도 < 40 RH% 환기율 기계환기 [h-1] 0 침기 [h-1] 0.1 제습 50 kg/h 실내상대습도 > 60 RH% * 환기율 [ 참고문헌 : 국토교통부고시제 호건축물의설비기준등에관한규칙 ** 디자인설정값 [ 참고문헌 : 국토교통부고시제 호의 [ 별표 8] 냉. 난방설비의용량계산을 위한실내온, 습도기준 ]

67 - 66 -

68 ( 그림 55) 기상요소유무에따른철근콘크리트조단독주택의연간 건물에너지요구량과편차 ( 상 : 대관령, 하 : 제주도 ) ( 그림 56) 기상요소유무에따른철근콘크리트조단독주택의설비시스템별연간 건물에너지요구량 ( 좌 : 대관령, 우 : 제주도 )

69 ( 그림 57) 기상요소유무에따른목구조단독주택의연간 건물에너지요구량과편차 ( 상 : 대관령, 하 : 제주도 ) ( 그림 58) 기상요소유무에따른목구조단독주택의설비시스템별연간건물에너지요구량 ( 좌 : 대관령, 우 : 제주도 )

70 ( 그림 59) 기상요소유무에따른철근콘크리트조공동주택의연간 건물에너지요구량과편차 ( 상 : 대관령, 하 : 제주도 ) ( 그림 60) 기상요소유무에따른철근콘크리트조공동주택의설비시스템별연간건물에너지요구량 ( 좌 : 대관령, 우 : 제주도 )

71 [ 표 24] EnergyPlus epw 제작입력정보 분류 입력값 단위 비고 1 Year 2 Month Day 4 Hour Minute Data Source and Uncertainty Flags 표 26 참고 7 Dry bulb temperature 8 Dew point temperature 9 Relative humidity % 10 Atmospheric Station pressure Pa 11 Extraterrestrial Horizontal Radiation Wh/m² 12 Extraterrestrial Direct Normal Radiation Wh/m² 13 Horizontal Infrared Radiation Intensity Wh/m² 표 27 참고 14 Global Horizontal Radiation Wh/m² 15 Direct Normal Radiation Wh/m² 16 Diffuse Horizontal Radiation Wh/m² 17 Global Horizontal Illuminance lux 18 Direct Normal Illuminance lux 19 Diffuse Horizontal Illuminance lux 20 Zenith Luminance Cd/m² 21 Wind direction 0( 북 )-90( 동 )- 180( 남 )-270( 서 ) 22 Wind speed m/s 23 Total sky cover 10분위 24 Opaque Sky cover 10분위 25 Visibility km 26 Ceiling Height m 27 Present Weather Observation 표 26 참고 28 Present Weather codes 표 26 참고 29 Precipitable Water mm 30 Aerosol Optical Depth 1000 분위

72 31 Snow depth cm 32 days since Last snowfall 33 Albedo 34 Liquid Precipitation depth mm 35 Liquid precipitation quantity hr ( 그림 61) 인천지역 EPW 형태의표준기상데이터 ( 그림 62) 수평면적외선강도예측식 [43, 44]

73 ( 그림 63) EP-Launch 표준기상데이터입력모습 ( 그림 64) EnergyPlus 시뮬레이션결과창

74 [ 표 25] Trnsys TM2 제작입력정보 분류 입력값 단위 비고 1 Year 2 Month Day 4 Hour Extraterrestrial Horizontal Radiation Wh/m² 6 Extraterrestrial Direct Normal Radiation Wh/m² 7 Global Horizontal Radiation Wh/m² 7-1 Flag for Data source 표 26 참고 7-2 Flag for Data uncertainty 표 26 참고 8 Direct Normal Radiation Wh/m² 8-1 Flag for Data source 표 26 참고 8-2 Flag for Data uncertainty 표 26 참고 9 Diffuse Horizontal Radiation Wh/m² 9-1 Flag for Data source 표 26 참고 9-2 Flag for Data uncertainty 표 26 참고 10 Global Horizontal Illuminance lux(1/100배 ) 10-1 Flag for Data source 표 26 참고 10-2 Flag for Data uncertainty 표 26 참고 11 Direct Normal Illuminance lux(1/100배 ) 11-1 Flag for Data source 표 26 참고 11-2 Flag for Data uncertainty 표 26 참고 12 Diffuse Horizontal Illuminance lux(1/100배 ) 12-1 Flag for Data source 표 26 참고 12-2 Flag for Data uncertainty 표 26 참고 13 Zenith Luminance Cd/m² 13-1 Flag for Data source 표 26 참고 13-2 Flag for Data uncertainty 표 26 참고 14 Total sky cover 10분위 14-1 Flag for Data source 표 26 참고 14-2 Flag for Data uncertainty 표 26 참고 15 Opaque Sky cover 10분위 15-1 Flag for Data source 표 26 참고 15-2 Flag for Data uncertainty 표 26 참고 16 Dry bulb temperature (10배) 16-1 Flag for Data source 표 26 참고 16-2 Flag for Data uncertainty 표 26 참고 17 Dew point temperature (10배) 17-1 Flag for Data source 표 26 참고 17-2 Flag for Data uncertainty 표 26 참고 18 Relative humidity % 18-1 Flag for Data source 표 26 참고 18-2 Flag for Data uncertainty 표 26 참고 19 Atmospheric pressure mbar 19-1 Flag for Data source 표 26 참고 19-2 Flag for Data uncertainty 표 26 참고 20 Wind direction 0( 북 )-90( 동 )- 180( 남 )-270( 서 ) 20-1 Flag for Data source 표 26 참고 20-2 Flag for Data uncertainty 표 26 참고 21 Wind speed m/s (10배) 21-1 Flag for Data source 표 26 참고 21-2 Flag for Data uncertainty 표 26 참고 22 Visibility km (10배) 22-1 Flag for Data source 표 26 참고 22-2 Flag for Data uncertainty 표 26 참고 23 Ceiling Height m 23-1 Flag for Data source 표 26 참고 23-2 Flag for Data uncertainty 표 26 참고 24 Present Weather 표 26 참고 25 Precipitable Water mm 25-1 Flag for Data source 표 26 참고 25-2 Flag for Data uncertainty 표 26 참고 26 Aerosol optical depth

75 26-1 Flag for Data source 표 26 참고 26-2 Flag for Data uncertainty 표 26 참고 27 Snow depth cm 27-1 Flag for Data source 표 26 참고 27-2 Flag for Data uncertainty 표 26 참고 28 Days since last snowfall 28-1 Flag for Data source 표 26 참고 28-2 Flag for Data uncertainty 표 26 참고 ( 그림 65) Trnsys TM2 형태의표준기상데이터 ( 그림 66) Trnsys 표준기상데이터입력모습

76 ( 그림 67) Trnsys 시뮬레이션결과창

77 [ 표 26] 기상데이터상태와불확실성코드번호 분류 Data Flag Flag Code 1 Dry bulb temperature Data Source A-F 2 Dry bulb temperature Data Uncertainty Dew point temperature Data Source A-F 4 Dew point temperature Uncertainty Relative humidity Source Uncertainty A-F 6 Relative humidity Uncertainty Atmospheric Station pressure Source A-F 8 Atmospheric Station pressure Uncertainty Horizontal Infrared Radiation Source A-H,? 10 Horizontal Infrared Radiation Uncertainty Global Horizontal Radiation Source A-H,? 12 Global Horizontal Radiation Uncertainty Direct Normal Radiation Source A-H,? 14 Direct Normal Radiation Uncertainty Diffuse Horizontal Radiation Source A-H,? 16 Diffuse Horizontal Radiation Uncertainty Global Horizontal Illuminance Source I,? 18 Global Horizontal Illuminance Uncertainty Direct Normal Illuminance Source I,? 20 Direct Normal Illuminance Uncertainty Diffuse Horizontal Illuminance Source I,? 22 Diffuse Horizontal Illuminance Uncertainty Zenith Luminance Source I,? 24 Zenith Luminance Uncertainty Wind direction Source A-F 26 Wind direction Uncertainty Wind speed Source A-F 28 Wind speed Uncertainty Total sky cover Source A-F 30 Total sky cover Uncertainty Opaque Sky cover Source A-F 32 Opaque Sky cover Uncertainty Visibility Source A-F,? 34 Visibility Uncertainty Ceiling Height Source A-F,? 36 Ceiling Height Uncertainty Precipitable Water Source A-F 38 Precipitable Water Uncertainty Aerosol Optical Depth Source A-F 40 Aerosol Optical Depth Uncertainty Snow depth Source A-F,? 42 Snow cover Uncertainty days since Last snowfall Source A-F,? 44 days since Last snowfall Uncertainty

78 [ 표 27] 기상현상번호 항목요소개요입력값정의 1 Occurrence of Thunderstorm, Tornado, or Squall 0-2, 4, = Thunderstorm-lightning and thunder, 1 = Heavy or severe thunderstorm-frequent intense lightning and thunder, 2 = Report of tornado or waterspout, 4 = Moderate squall-sudden increase of wind speed by at least 8.2 m/s, reaching 11.3 m/s or more and, lasting for at least 1 minute, 6 = Water spout, 7 = Funnel cloud, 8 = Tornado, 9 = None if Observation Indicator element equals 0 2 Occurrence of Rain, Rain Showers, or Freezing Rain = Light rain, 1 = Moderate rain, 2 = Heavy rain, 3 = Light rain showers, 4 = Moderate rain showers, 5 = Heavy rain showers, 6 = Light freezing rain, 7 = Moderate freezing rain, 8 = Heavy freezing rain, 9 = None if Observation Indicator element equals Occurrence of Rain Squalls, Drizzle or Freezing Drizzle Occurrence of Snow, Snow Pellets, or, Ice Crystals Occurrence of Snow Showers, Snow, Squalls, or Snow Grains Occurrence of Sleet, Sleet Showers,, or Hail Occurrence of Fog, Blowing Dust, or Blowing Sand Occurrence of Smoke, Haze,Smoke, and Haze, Blowing Snow,, Blowing Spray, or Dust Occurrence of Ice Pellets 0, 1, , 9 0-2, 4, , 9 0-2, 9 0 = Light rain squalls, 1 = Moderate rain squalls, 3 = Light drizzle, 4 = Moderate drizzle, 5 = Heavy drizzle, 6 = Light freezing drizzle, 7 = Moderate freezing drizzle, 8 = Heavy freezing drizzle, 9 = None if Observation Indicator element equals 0 0 = Light snow, 1 = Moderate snow, 2 = Heavy snow, 3 = Light snow pellets, 4 = Moderate snow pellets, 5 = Heavy snow pellets, 6 = Light ice crystals, 7 = Moderate ice crystals, 8 = Heavy ice crystals, 9 = None if Observation Indicator element equals 0 0 = Light snow, 1 = Moderate snow showers, 2 = Heavy snow showers, 3 = Light snow squall, 4 = Moderate snow squall, 5 = Heavy snow squall, 6 = Light snow grains, 7 = Moderate snow grains, 9 = None if Observation Indicator element equals 0 0 = Light ice pellet showers, 1 = Moderate ice pellet showers, 2 = Heavy ice pellet showers, 4 = Hail, 9 = None if Observation Indicator element equals 0 0 = Fog, 1 = Ice fog, 2 = Ground fog, 3 = Blowing dust, 4 = Blowing sand, 5 = Heavy fog, 6 = Glaze (beginning 1984), 7 = Heavy ice fog (beginning 1984), 8 = Heavy ground fog (beginning 1984), 9 = None if Observation Indicator element equals 0 0 = Smoke, 1 = Haze, 2 = Smoke and haze, 3 = Dust, 4 = Blowing snow, 5 = Blowing spray, 6 = Dust storm (beginning 1984), 7 = Volcanic ash, 9 = None if Observation Indicator element equals 0 0 = Light ice pellets, 1 = Moderate ice pellets, 2 = Heavy ice pellets, 9 = None if Observation Indicator element equals

79 제 4 장. 목표달성도및관련분야기여도 연구기간 연구개발내용 연구개발세부항목 - ISO 표준기상데이터산출프로그램 표준년선정, 기상데이터 - 전천일사량을직달일사 / 확산일사량으로분리 추출, 전천일사량, 직달일사량, 산출하는알고리즘의프로그램화 확산일사량산출프로그램 - 일조시간, 운량을활용한전천일사량산출 알고리즘및프로그램화 2015/06/24 ~ 2017/06/23 미측정기상데이터의보정방안도출및보정데이터작성 지속적인 Update 가가능한형태의표준기상데이터산출프로그램 대한민국표준기상데이터제작및 DB 구축 - 건물에너지해석에필요한기상데이터중해당관측소별로미측정된기상데이터의보정 - 일조시간, 운량을활용한전천일사량산출 알고리즘및프로그램화 - 매년기상청 1년치의기상데이터실측자료를업데이트하여표준기상데이터를작성하는방법및가이드라인작성 - 업데이트된표준기상데이터의유효성검증 - 지역적중요도, 기후특성도에서선순위 / 차순위로지정된지점의 70 개소의표준기상데이터제작 - 전일사량관측지점 (20개소), 일사량미관측지점 (50개소) 을분류하여총 70개소의표준기상데이터 DB 구축

80 ( 그림 68) 기상데이터산출프로그램의 raw data 입력모습 ( 그림 69) 표준년산정및표준기상데이터산출모습

81 ( 그림 70) ISO 기준의표준기상데이터산출프로그램저작권등록증

82 ( 그림 71) 일사량산출프로그램의제작방법개요 ( 그림 72) 경사면일사량계산을위한방법 일사데이터의경우국내주요관측지점 70곳중단 22곳에서만전천일사량을관측하고있으며, 전천일사량을측정하고있는지점은아래의직달일사 / 확산일사를분리산출하여건축환경평가를위한기상자료로산출할수있다. 전일사량을산출하기위한방법으로는운량 / 일조량 / 온도를활용하는 3가지의방법이존재한다. 전천일사량데이터가없는나머지 48곳의일사량은관측지점정보및기타관측자료를활용하여데이터를추출하고표준기상데이터로제작하는방안으로 Angström-Prescott Model이프로그램에적용되

83 었다. ( 그림 73) 직달 / 확산일사량 Calculator 프로그램및결과값산출예시 ( 그림 74) 전일사량예측모델이적용된일사량산출프로그램의저작권등록증

84 ( 그림 75) 전일사량, 직달일사량실측모습 ( 성균관대학교수원캠퍼스 )

85 제 5 장. 연구개발성과의활용계획 지역별기상데이터적용으로인한건물에너지성능변화분석 국내지역별기후조건의특징및냉 난방도시분석 기술세미나개최및관련연구진과의의견교류 연구진자체적인일사량실측, 예측모델결과값과의비교분석및보정을통한유효성향상 우리나라기후대역에대한국제연구자의관심유도와우리나라연구진에의한건축물에너지평가등에관한국제적논문의신뢰성제고 건물에너지부하해석분야의연구인력양성과미세기후까지의분석을통해국가건축물또는신재생에너지분야에대한정책수립의기초데이터로활용 지역별건축물과설계 / 성능저하방지를위한단열기준설정연구 기상청관측자료를기반으로한대한민국전역에걸친국제적표준기상데이터확보 지역적미세기후에기반한건물에너지부하해석, 에너지성능평가의정밀성과신뢰성확보 저에너지 / 고효율 / 패시브건축물의정밀설계용이성확대 건물에너지해석분야의선진화 국내 외연구교류및협력확대 기후조건을활용한각종산업분야에정밀한국제공인기상데이터를제공함으로써제품개발또는개선에필요한기회비용을획기적으로낮추고, 기후에대한불확실성을최소화 건축분야의가장기본이되는데이터를제작함으로써건축물의과설계, 성능저하방지를유도하며건축물에투입되는에너지및소비량절감효과발생 건물에너지해석분야의선진화를통한고효율 / 저에너지 / 녹색단지조성확대

86 건축환경해석분야활성화와신고용창출 건물에너지해석분야의선진화기반마련 탄소거래제에서건축물의탄소저감효과에대한평가결과를국제적으로인정받을수있는토대마련 건물내재실자의쾌적성확보및설계기준도출 에너지부하해석프로그램사용자의지역적기후및부하저감이해도향상 건물에너지부하해석분야의연구인력양성과미세기후까지의분석을통해국가건축물또는신재생에너지분야에대한정책수립의기초데이터로활용 건축설계 / 에너지컨설팅 / 시공업체 건축전열해석연구기관 국내고등교육기관및관련분야연구소 국 내외유수의건물에너지평가연구기관 ( 그림 76) 연구결과의기대효과

87 제 6 장. 연구과정에서수집한해외과학기술정보 [ 표 28] 일사량예측모델기호설명 I g :Estimated solar radiation [W/m²] T n :dry-bulb temperature [ ] I 0 :Extraterrestrial horizontal irradiance [W/m²] :relative humidity [%] h :Solar altitude angle [degree] Vw :Wind speed [m/s] z :Site elevation [m] :Saturation vapor pressure at T [ ] :Site latitude [degree] Prep :Precipitation [mm] S :Sunshine duration [hr] :Model predictive value S 0 :Duration of possible sunshine [hr] :Observed value CC :Cloud cover in tenth :Observed average value [ 표 29] 수평면전일사량예측모델별요구기상조건 Model CC T n S Prep TS Note Kasten(1983) Hour Zhang&Huang(2002) Hour Vw Angstrom-Prescott Day S 0 Winslow(2001) Day S

88 sin (Eq. 6.1) (Eq. 6.2) (Eq. 6.3) sin (Eq. 6.4) (Eq. 6.5) m in m ax (Eq. 6.6) (Eq. 6.7) f or and (Eq. 6.8) (Eq. 6.9) (Eq. 6.10) (Eq. 6.11)

89 [ 표 30] Perez model 의직달 / 산란일사량예측방정식 Define clearness index N/A Constraints Direct-Diffuse Fraction confer. N/A ln ± 1. =normalized clearness 2. =solar zenith 3. W=precipitable water 4. =stability index 5. =dew temperature 6. =surface temperature 7. =relative humidity 8. =Maxwell model [ 표 31] Watanabe model 의직달 / 산란일사량예측방정식 Define clearness index N/A Constraints Direct-Diffuse Fraction confer. N/A sin sin Clear sin sin Cloudy sin sin 1. α=solar elevation 2. = horizontal global radiation 3. =diffuse radiation rate

90 [ 표 32] Erbs model 의직달 / 산란일사량예측방정식 Define clearness index Constraints Direct-Diffuse Fraction confer. Clear 0.8< Partly Cloudy 0.22< 0. 8 Cloudy ² ³ [ 표 33] Reindl-2 model 의직달 / 산란일사량예측방정식 Define clearness index Clear Constraints Direct-Diffuse Fraction confer Partly Cloudy 0.3< < sinα sinα Cloudy 0< sinα 1. α=solar elevation

91 제 7 장. 연구개발성과의보안등급 보안등급분류 결정사유 보안일반 본연구의결과물은국내건물환경평가해석분야의선진화와정밀한건물에너지해석을위한기초자료로활용되며, 건물에너지해석분야의연구진이쉽게접할수있도록공유방안을마련하였음. 개발된프로그램은한국저작권위원회에연구성과로등록되어있으며, 관련연구진은누구나키워드검색을통해해당프로그램에접근이가능함. 또한, 연구의결과물은국 내외연구진들과의공유를통해, 신뢰성에대한검증을받고자하며, 연구결과물중의하나인기상데이터산출프로그램의사용성과편리성을제공하여연구개발성과를확대하고자함. 따라서, 본연구의내용및결과는다수의전문가들의의견을요하는형태의과제라고할수있으며, 연구교류를통해제작된데이터의정밀도를보다높일수있을것으로판단함

92 제 8 장. 연구개발과제수행에따른연구실등의안전조치이행실적 본연구과제는컴퓨터프로그램을활용하여알고리즘과 PC 에서구현할수있는프로그 램과데이터를제작하는연구로서, 본기관의부설연구소내에유해물질혹은기타폭발 물의비치가없는상태이며, 일반적인안전관리를위하여다음과같이안전조치를실시 하였음. 연구실안전환경조성에관한법률 및 환경안전관리규정 에의거연구활동종사자 를대상으로분기별연구실의안전환경조성및사고예방을위한환경안전교육정기적으 로실시하였으며, 부설연구소내에위험및유해물질을비치하지않았음. 또한, 필요시환 경안전교육을수시로병행하여실시하였음

93 제 9 장. 연구개발과제의대표적연구실적 번호 구분 ( 논문 / 특허 / 기타 ) 1 논문 논문명 / 특허명 / 기타 Development of test reference year using ISO and the influence of climatic parameters on building energy performance 소속기관명 한국패시브건축협회 역할 공동저자 논문게재지 / 특허등록국가 Building and Environme nt 영향력지수 논문게재일 / 특허등록일 사사여부 ( 단독사사또는중복사사 ) 특기사항 (SCI 여부 / 인용횟수등 ) 단독사사 SCI(E) 2 S/W 건축물동적시뮬레이션을위한일사량산출프로그램 한국패시브건축협회 개발자 한국저작권위원회 단독사사 등록번호 C S/W ISO 기반건물에너지평가용표준기상데이터산출프로그램 한국패시브건축협회 개발자 한국저작권위원회 단독사사 등록번호 C 논문 5 논문 Impact of external insulation and internal thermal density upon energy 성균관 consumption 대학교 of buildings in a temperate climate with four distinct seasons 표준기상데이터작성을위한국내기후특성을고려한일사량예측모델적합성평가 성균관대학교 주저자, 교신저자 주저자, 교신저자 Renewabl e and Sustainabl e Energy Reviews 대한설비공학회 단독사사 SCI(E) 단독사사비 SCI

94 제 10 장. 참고문헌 Ÿ 국내주요도시의표준기상자료를이용한시간당표면온도산출및분석, 한국태양에너지학회, 2013 Ÿ 유호천, 이관호, 박소희, 김경률, 표준기상데이터형식분석및 TRY 가중치적용, 한국태양에너지학회, 2007 Ÿ 김언용, 전한종, 기상데이터종류별건물에너지성능분석결과에미치는영향에관한연구, 대한건축학회, 2013 Ÿ 이건호, 이승언, 저탄소녹색성장의실현을위한제로카본그린빌딩동향, 한국과학기술기획평가, 2010 Ÿ Ministry of Trade, Industry and Energy, 2015, Korean quantified emission limitation & reduction objects. Ÿ Kim, M. K., 2009, Passive house design methods using microclimate modifications, Korean journal of architecture, Vol. 25, No. 8. Ÿ Younes, S., Muneer, T., 2006, Improvements in solar radiation models based on cloud data, Building Service Engineering Research Technology, Vol 27, pp Ÿ Energyplus, EngineeringReference, Energyplus program schematic Ÿ International Standard, 2005, Hygrothermal performance of buildings- Calculation and presentation of climatic data - Part 4: Hourly data for assessing the annual energy use for heating and cooling. Ÿ J. M. Finkelstein and R. E. Schafer, 71, Improved goodness-of-fit tests, Biometrika, Vol 58, pp Ÿ Korea Meteorological Administration, 2010, Synoptic Climate Data. Ÿ Korea Meteorological Administration, 2015, Automated synoptic observing system. Ÿ Shim, J. S., Song, D. S., 2016, Applicability of the Solar irradiation model in preparation of typical weather data considering the domestic climate conditions, Korean Journal of air-conditioning and refrigeration engineering, Vol 28, pp Ÿ Hui Chen and David E. Claridge(2000) Procedures for filling short gaps in energy use and weather data-proceedings of the Sixth Annual Symposium on Improving Building Systems in Hot and Humid Climates, Texas A&M University, College Station, TX, pp Ÿ Luo, W., M. C. Taylor, and S. R. Parker. A comparison of spatial interpolation methods to estimate continuous wind speed surfaces using irregularly distributed data from England and Wales, International journal of climatology 28.7 (2008): Ÿ Han, Myoung Sun, Kim, Chung Soo, Kim, Hyoung Seop Kim, Hwi rin, A Study on the Revised Methods of Missing Rainfall Data for Real-time Forecasting Systems, Korea Water Resources Association journal, 42.2 (2009): Ÿ Yoo, H. C., Lee, K. H., Park, S. H., 2008, Analysis of Data and Calculation of Global Solar Radiation based on Cloud Data for Major Cities in Korea, Journal of the Korean Solar Energy Society, Vol. 28, pp Ÿ Jo, D. K., Kang, Y. H., 2010, A Study on the Solar Radiation Estimation of 16 Areas in Korea Using Cloud Cover, The Korean Solar Energy Society, Vol. 30, pp Ÿ Jo, D. K., Yoon, C. Y., Kim, K. D., Kang, Y. H., 2012, A Study on the Estimating Direct Normal Insolation Using Horizontal Global Insolation for Solar Thermal Generation System