한국건축친환경설비학회논문집 4권 2호 2010년 Journal of KIAEBS Vol. 4, No. 2, 2010, pp. 97~103 대한민국 Comparative Analysis of Temperature Change Trend and Standard Meteorological Data in Korea over 40 Years Abstract Extreme weather events and the contamination of global environments caused by global warming are becoming severe. A lot of computer simulations for use in evaluating the function of building energy to reduce energy consumption in a building are being developed and supplied. It is essential to use standard meteorological data of each region for the evaluation of building energy using such computer simulations. This study analyzed the temperature trend over the 40 years (1996-2005) since the nation began the weather forecast and conducted comparative analysi.s on some kinds of standard meterological data currently being used. As for the nation's climatic change over the 40 years, its average temperature had risen about 1.7, and the number of cooling degree days had increased about 25 while that of heating degree days had decreased about 40. As a result of analyzing the 4 kinds of standard meteorological data currently being used, it was confirmed that there is a difference between the value of meteorological data for DOE being used unofficially and the other 3 values, and the remaining 2 data which was prepared based on Korea Meteorological Administration showed a value similar to that of standard meteorological data provided by Korea Solar Energy Society. It is pointed out as a problem that the meteorological data for DOE, the unofficial data currently being used, showed a distribution of temperatures lower than other meteorological data and the ommission of the amount of solar radiation. 키워드 : 지구온난화, 표준기상데이터, 건구온도, 일사량 Keywords : global warming, standard meteorological data, drybulb temperature, solar radiation 1. 서 최근국제사회에서무분별한개발과성장에의한환경 오염으로지구환경및인류사회에크고작은문제점들이 발생하고있다. 그중가장큰문제로대두되고있는것 이기후변화이다. 기상청의보고에의하면 19세기후반 이후전지구평균기온은 론 0.6±0.2 상승하였다. 그리 고그대부분은 1910 년~1945 년, 1976 년~2000년에 발생하였다. 계절적으로볼때겨울이짧아지고여름철 이길어지는경향을보이고있으며, 폭설과가뭄, 국지성 호우, 황사, 삼한사온의변화등에의해생태적피해까지 성명 : 유호천 전화 : +82-52-259-2274 E-mail : hcyoo@mail.ulsan.ac.kr 접수일 : 2010년 05월 27일 채택일 : 2010년 06월 25일 나타나고있다. 이는경제, 사회, 산업, 문화전분야에 영향을미친다. 기후에큰영향을미치는건축분야의경우건축물이 소비하는에너지를예측하고, 에너지를절약할수있는 친환경설계에관한연구및건물에너지성능평가용시 뮬레이션이개발되어보급되고있다. 국내의경우는건물에너지분석용시간별표준기상데 이터가몇개의지역만으로한정되어있어전지역에 대한지역별표준기상데이터의정립이요구되고있다. 이로인하여기상조건이건물에미치는영향과기간에너 지소비량등의평가를상호비교검토하는데여러가지 어려움이따르고있으며, 기상데이터의출처및시뮬레 이션신뢰성문제가대두될때마다자주논란거리가 되고있다. 본연구는 1966년부터 2005년까지기상청에서측정 2 호(2010) 97
유호천 강현구 된 40 년간의온도변화특성에대해분석하고, 기발표된 여러표준기상데이터비교를위해 1986년부터 2005년 까지의기상청에서측정된데이터로작성한한국태양에 너지학회에서작성한표준기상데이터와 ASHRAE 공 IWEC 자료, TRANSYS에서제공하는 TMY2 자료 그리고 2000 년대초까지사용되던비공인기상자료인 DOE 용을비교분석하였다. 2. 연구동향및연구방법 국내에서기후변화에대한연구를정리하면다음 표 1과같다. 기후변화에관한연구는주로 1990년대 후반부터진행되어져왔다. 국내표준기상데이터의연 구는 1984년김두천의동적열부하계산용서울의표준 기상데이터 를시초로일본공기조화 위생공학회가 제안한 를시작하였고 HASP /ACLD-8001의입력양식에관한연구 제 1989년김효경등은국내지역을대상으 로표준기상데이터의통계지역을확대하였다 [1]. 그러 나대한설비공학회는더이상의기상데이터를제공하지 못하고 2009년에이르러지난 20년간의기상데이터를 기반으로한국태양에너지학회에서 ISO TRY 기반으로 11 개지역의표준기상데이터를제공하고있다. 표 1. 국내의기후관련연구동향 연도저자주제 1984 김두천동적열부하계산용서울의표준기상데이터 1989 김효경외국내표준기상자료 1996 김두천외 2003 윤종호 2006 최원기외 2007 김환용외 2007 유호천외 2008 유호천외 2009 유호천외 건물의공조부하계산용표준전산프로그램개발및기상자료의표준화연구 건물에너지성능평가를위한표준기상자료의국내외현황 TRANSYS 제공우리나라신뢰성평가 TMY2 자료의 냉 난방부하계산을위한전국 17 개도시의표준기상데이터및 TAC 맵작성 건물에너지성능평가용서울표준기상데이터에관한연구 서울지역의표준기상데이터산출방법론비교 대한민국의지역별표준기상데이터비교분석 위의 4 종류의표준기상데이터(ISO TRY, IWEC, TMY2, 비공인자료인 DOE 용) 를사용하였으며여러기 상요소중건구온도와일사량데이터를기상데이터별로 누적분포함수(CDF) 와 MBE(Mean Bias Error), RMSE(Root Mean Squares for Error), t-statistic 을이용하여검토하였다. 4종류의표준기상데이터중 DOE용으로사용되고있 는기상데이터는대한설비공학회에서 90년대에제공하 였으나여러가지이유로현재는기상데이터의제공을 철회하고있어여러연구자들이비공인자료로사용되고 있다. 현재기상청에서는의일사데이터는측정하지않 고있기때문에 된일사데이터를사용하였다. ISO TRY의경우운량을이용하여산출 다음의표 2 는기상데이터종류와요소의유무를나타 낸것이다. 표 35. 기상데이터종류별요소 지역 데이터 ISO TRY IWEC TMY2 비공인자료 건구온도 일사량 건구온도 일사량 건구온도 일사량 건구온도 일사량 ISOTRY : DOE, VE등기초자료 TMY2 : TRANSYS IWEC :Energy-plus, esp-r 비공인자료 :2000 년이전자료 : 데이터유 : 데이터무 : 운량을이용한산출된데이터 3. 대한민국의 40년간기온변화추이 기후변화는복잡한현상이기때문에이를과학적으로 입증할만한구체적증거는많지않다. 대부분의국제 과학기구들은대기중인간에의해만들어진가스의 축적이궁극적으로는지구의표면온도를상승시키고기 후를심각하게변화시킨다고한다. IPCC 의배출시나리 오를따랐을경우이산화탄소가두배로증가하면한반 도기온은 1.0 ~ 4.0 범위로상승하여기온변화의최 적값은 2.0 를넘게되며, 21세기중반에는뚜렷한 기온변화가나타날것임을보였다. 또한관측자료에서 98 Journal of KIAEBS Vol.4, No.2, 2010
대한민국 는 1974년부터 97년까지 24년간연평균기온이 0.96 상승하였다. 기온상승으로인하여열대야및서리일수도기상환경 변화에영향을미쳤다. 열대야는여름철최저기온인 2 5 이상되는열대와같은밤이나타나는현상으로 1990 년대후반으로갈수록열대야일수가한달넘게 나타나는경우가나타났으며이로인해불쾌지수증가 와수면의어려움으로여름철생활환경의악화를보였 다. 서리일수의경우처음나타나는날이늦어지는것 보다마지막서리가나타나는날이점점빨라지면서 190일정도에서 150일정도로서리일수가한달이상 앞당겨졌다. 강수량역시증가경향을보였으며 1970 년대이후장마 의형태가변하면서장마이후의집중호우가증가하고 특히 6월에서 9월의여름계절에강수량변동성이커졌 음을보인연구결과들이있다 [2]. 기간적산시킨값이며, 여름철및겨울철냉난방기간중 냉난방설계및에너지수급정책결정시사용하게된다. 그림 2, 3 에서와같이냉방도일의상승에비해서난방 도일의감소가크게나타나는것을알수있다. 또한냉 방일수는지난 40년간약 25일정도증가한반면난방일 수는 40 일정도감소한것을알수있었다. 이것은여름 철보다겨울철의기온상승이반영된것으로판단된다. 그림 45. 냉방도일 (CDD) 의변화(66~05 년) 3.1 기온변화 그림 1 은기상청에서제공한우리나라의 7개의광역시 를중심으로 1966년부터 2005년까지의 40년간의평균 건구온도를나타낸것이다. 그림 46. 난방도일 (HDD) 의변화(66~05 년) 4. 기발표된표준기상데이터의비교 그림 44. 40년간평균건구온도그래프 그래프및추세선의분석결과건구온도가오르는것을 알수가있으며지난 40년간평균기온은약 1.7 상승하 였으며 1980년이후에기온이가파르게오르는것을알 수있다. 이변화는 7 개의지역모두유사하게나타났다. 3.2 냉난방도일변화기온의상승으로인하여인간의생활환경변화도바뀌 었다. 본연구에서사용한냉난방도일은기준온도 18 와 26 의기온에서그날의일평균기온을뺀값을일정 4.1 표준기상데이터출처 여러종류의표준기상데이터의값을서로비교하기위 해몇종류의표준기상데이터를선정하였다. 그첫째는 1986년부터 2005년까지의기상청의 20년자료를 TRY(Test reference year) 기반으로만든한국태양에 너지학회제공표준기상데이터이다. 둘째는미국에너 지국 (U.S. Department of Energy) 의주관으로개발 된 Energy plus 프로그램에사용되는표준기상데이터 (IWEC), 셋째는 TRNSYS 에서제공하고있는표준기상 데이터(TMY2), 그리고넷째는 2000년대초까지사용 되어온비공인자료 으로하였다. DOE용표준기상데이터를비교대상 2 호(2010) 99
유호천 강현구 미국에너지국에서제공되고있는기상데이터는,,, 4개의지역이며 4지역모두 IWEC (International Weather for Energy Calcula -tions) 를기반으로만든데이터이다. TRNSYS 에서제공되고있는기상데이터는 TMY2 기 반으로만들어진데이터이며, 비공인자료인 DOE용기 상데이터는 1992년김두천님의자료를근간으로대한 설비공학회에서작성한기상데이터를수정보완하여실 무에서사용하고있는기상데이터이다. 4.1.1 ISO TRY 국제기준인 pren ISO15927-4[3] 는냉난방장치의 연간에너지요구량을평가하기위한표준방법 (ISO TRY) 을 1970년중반 NCDC( 미국국립기상데이터센 터) 에의해제안되었다. 장기간의기상관측기록으로부 터기준연도의구성을위한방법을규정하고있으며, 이방법은덴마크식선택법을기초로하고있다. 시뮬레 이션프로그램에직접사용될기상자료파일을구성하는 기상요소는건구온도, 법선면직달일사량, 수평면확산 일사량, 절대습도, 상대습도, 노점온도, 수증기압, 풍속 등이있다. 4.1.2 IWEC 미국냉난방공조학회 (American Society of Heating, Refrigerating and Air Conditioning Engineers, ASHRAE) 가미국국립기상센터(the National Climatic Data Center, Asheville. NC) 의자료 를이용하여에너지계산을위한국제기상년개발프로 젝트로수행하였다. 이프로젝트를통한자료는 2001년 3월에완성되어북미를포함한세계 70개국의 227지역 의대표기상년의실시간데이터를포함하고있다. 건구 온도와일사에가중치가편중되어태양과관련된에너지 분석에는효과적이지만, 다른기상요소들의변수들은보 증할수가없기때문에풍력과같은재생에너지성능 예측을위한시뮬레이션프로그램에적용하는것은정확 한결과값을예측할수없다. 4.1.3 TMY2 TMY2의표준기상데이터는 30년간의데이터를통해 각각의대표월을찾아 12 개월을조합하여상정한다. 대 표월의선택은 TMY에서사용된 Sandia 방법이적용된 다. 통계처리될기상요소로는 TMY 의경우최대, 최소, 평균건구온도와노점온도, 최대, 평균풍속, 수평면전 일사량의총 9 개의기상항목이며, TMY2는 TMY의기 상항목에법선면직달일사량을추가한 이다. 4.2 기상데이터비교 10개의기상항목 4.2.1 누적분포함수(CFD) 를이용한데이터비교 분석을위해 20 년간(86-05 년) 의데이터를함수로나 타내기위해총통계기간의모든값을오름차순으로정 리한후 CFD 함수식을이용하여장기누적분포함수를 계산하였다 [3][4]. 여기서, : 총통계기간데이터의일평균 값순위 : 총통계기간의데이터의일수 (1) 총통계기간의데이터를실측된일사와산출된일사의 데이터의비교를위해표준기상데이터의일사량값을오 름차순으로정리한후단기누적분포함수를계산하였다. 여기서, : 기상데이터의일평균 값순위 : 기상데이터의일수 기상청에서측정된 기상데이터의 (2) 20년간의장기누적분포함수와각 1년간의단기누적분포함수를이용하여 계산되어진건구온도데이터와일사량데이터의그래프 는다음그림 4 와그림 5 와같이나타난다. 건구온도의누적분포함수(CDF) 경우데이터의단기누 적분포함수가실체기상청에서측정된 누적분포함수에근접함을보였으며 20년간의장기 4지역모두경우 세개의데이터모두장기분포함수에아주근접한모습 을보여주고있다. 반면, 의 DOE에제공되는 기상데이터는나머지 나는것을알수있다. 3개데이터보다낮은분포가나타 일사량의누적분포함수(CDF) 경우약간식의오차는 있으나 3개데이터모두 20년간의장기누적분포함수에 근접함을보였다. 운량을이용하여산출된일사를사용 한의경우에는다른지역들보다데이터들간의 100 Journal of KIAEBS Vol.4, No.2, 2010
대한민국 그림 4. 기상데이터별건구온도 CDF 비교 그림 5. 기상데이터별일사량 CDF 비교 2 호(2010) 1 01
유호천 강현구 분포의차이가나타나는것을알수있다. 4.2.2. MBE, RMSE, t-statistic 통한비교 정확한비교를위해 MBE(Mean Bias Error), RMSE (Root Mean Squares for Error), t-statistic 을이용 하여검토하였다 [6]. MBE 는계산되어진데이터와측정한실제데이터간의 편차를비교하기위해서상관관계의장기성능에관한 정보를제공하고있다. 따라서장기적인데이터를비교하 기엔적합할것으로판단되며가상이상적인값은 : 측정되거나계산되어진기상데이터의 i 번째값 : 20년치평균기상데이터의 i번째값 n : 데이터의양 0 이다. (3) RMSE 는오차제곱의평균의제곱근으로나타낸다. 이는예측모형을선택하거나비교할때판단의기준으로 사용되어지며 RMSE 의값이최소가되는 0이되는모형 을최적의예측모형으로선택되어진다. (4) : 측정되거나계산되어진기상데이터의 i 번째값 : 20년치평균기상데이터의 i번째값 n : 데이터의양 t-statistic 는실측치와예측치의효율적오차분석을 위한것으로 t값이작을수록적합성능의우수함을나타 낸다. t-statistic 계산식은기존 MBE와 RMSE를동시 에포함하기때문에각각계산시무시되었던결과의 흩어짐정도도고려할수있는장점이있다. 다음의표 3, 4 는 건구온도와일사랑데이터를 4지역을표준기상데이터종류별로 t-statistic의 t 값을나타낸것이다. MBE, RMSE 그리고 건구온도의경우 MBE는 4지역모두 DOE용으로제공 되는데이터를제외한모든데이터가 0에근사한값을 보이며기상청에서측정된값과유사한값을나타내었 다. RMSE 역시 DOE용으로제공되는데이터를제외한 모든데이터가모두비슷한분포를나타나는것을알 수있다. t-statistic 의 t값의경우 0~4의값을나타내 었으나 DOE용으로제공되는데이터의경우 12~14의 값으로매우큰오차를나타나는것을알수있다. 표 3. 건구온도데이터비교 지역 데이터 MSE RMSE t - statistic ISO TRY -0.079 2.839 0.529 IWEC -0.363 2.639 2.646 TMY2-0.110 2.809 0.746 DOE -1.962 3.510 12.858 ISO TRY 0.653 2.829 4.529 IWEC 0.570 2.779 4.000 TMY2 0.458 3.118 2.834 DOE -2.964 4.087 20.097 ISO TRY 0.160 3.393 0.898 IWEC -0.144 2.915 0.941 TMY2-0.644 3.487 3.588 DOE ISO TRY 0.367 2.491 2.842 IWEC -0.209 2.297 1.742 TMY2 0.169 2.754 1.174 DOE 표 4. 일사량데이터비교 지역 데이터 MSE RMSE t - statistic ISO TRY -0.011 5.232 0.041 IWEC -1.303 5.227 4.910 TMY2-1.374 5.127 5.308 ISO TRY 0.197 5.280 0.714 IWEC 0.671 5.901 2.184 TMY2 0.586 5.027 2.238 ISO TRY 1.343 6.076 4.323 IWEC 1.025 6.183 3.206 TMY2 0.909 5.611 3.132 ISO TRY -0.590 4.941 2.296 IWEC 1.003 5.384 3.617 TMY2 0.810 5.429 2.879 (5) 여기서, n : 데이터의양 일사량의경우 MBE는 4지역모두데이터가 0~ ±1.3 의분포값을보이며기상청에서측정된값과유사 102 Journal of KIAEBS Vol.4, No.2, 2010
대한민국 한값을나타내었다. RMSE의경우분포가 4~5정도로 모든데이터가유사한분포를나타나는것을알수있다. t-statistic의 t값의경우 0~5의값을나타내었으나인 천, 의경우 ISO TRY의 0 에근접하는값을보여준다. 5. 결 1966년부터 2005년까지기상청에서측정된 40년간 론 의온도변화특성에대해분석한값과 년까지 1986 년부터 2005 20 년동안기상청에서측정된,,, 건구온도및일사량데이터와현재사용되고있는 표준기상데이터의건구온도및일사량데이터를대상으 로실시된연구결과를정리하면다음과같다. (1) 냉방도일의경우냉방도일의상승에비해서난방도 일의감소가크게나타나는것을알수있으며냉방 일수는지난 40년간약 25일정도증가한반면난방 일수는 40 일정도감소한것을알수있었다. 이것은 여름철보다겨울철의기온상승이반영된것으로판 단된다. (2) 건구온도데이터는비공인자료인 DOE용으로제공되 는데이터를제외한 3개의데이터모두 MBE, RMSE, t-statistic 이기상청에서측정된값에유 사하게나타난다. (3) 일사량데이터는 3개의데이터모두 MBE, RMSE, t-statistic 이기상청에서측정된값에유사하게나 타난다. (4) ISOTRY, IWEC, TMY2, 비공인자료인 DOE용등 4 종류의기상데이터중비공인자료인 DOE용으로 제공되는기상데이터의경우건구온도가다른기상 데이터보다낮은온도분포를나타내고있으며, 일사 량데이터의누락등으로시뮬레이션프로그램에사 용하기에는적합하지않다고판단된다. 향후한반도여러지역을중심으로기상자료를장기, 중기, 단기기간으로보다충분한자료를대상으로지속 적인연구가필요하다. 본연구는 후 기 2009 년도정부( 교육과학기술부) 의재원으 로한국과학재단의지원을받아수행된연구임 (No. 2009-006-8888) 참고문헌 1. 유호천외, 건물에너지성능평가용서울 표준기상데이터에관한연구, 한국건축환경설비 학회논문집, 1(1), pp. 23-29, 2007 2. 연세대학교산업협력단, 국제환경현안대응 대 책기술, 한반도및동아시아기후변화추세분석 및원인규명, 환경부, 2008 3. International Standard ISO 15972-4, Hygrothermal performance of buildings Calculation and presentation of climatic data-part 4: Hourly data for assessing the annual energy use for heating and cooling, 2005 4. K.H. Lee, G.J. Levermore, Generation of typical weather data for future climate change for South Korea, 6th Meeting of the CIB W108-Climate Change and The Built Environment, 2007 5. H.C.Yoo et al, Climate Change Test Refe- rence Years for South Korea, 6th Mee- ting of the CIB W108-Climate Change and The Built Environment, 2007 6. 유호천외, TRY 방법론에의한표준일사데이터 평가, 한국생태환경건축학회논문집, 7(6), pp. 23-28, 2007 2 호(2010) 1 03