건물 에너지 성능 시뮬레이션의 불확실성 분석 = Uncertainty analysis of building energy performance simulation

국문 초록 (Abstract)

건물성능 시뮬레이션 프로그램은 건물의 에너지 사용, 열쾌적, 실내공기질, 조도 등과 같은 건물의 성능을 평가하기 위한 툴로써 주로 사용된다. 건물성능 시뮬레이션 프로그램은 건물의 물리적 거동을 설명하기 위해 수학적 모델을 통한 계산을 수행한다. 건물성능 시뮬레이션 프로그램을 사용하려면, 프로그램을 사용하기 위해 필요한 전문기술을 익히고, 시뮬레이션 모델을 개발하며, 시뮬레이션 결과를 검증하고 모델을 보정하기 위한 시간과 비용이 필요하다. 컴퓨터의 성능과 소프트웨어 기술의 발전에 힘입어, GUI (Graphical User Interfaces)가 적용된 건물성능 시뮬레이션 프로그램과 사용방법이 단순화된 다양한 시뮬레이션 프로그램이 개발․보급되었고, 건물성능 시뮬레이션 프로그램의 사용이 크게 증진되었다. 하지만 현재의 컴퓨터 시뮬레이션은 때때로 10,000개 이상의 입력변수를 포함하기 때문에 (Olsen et al. 2006), 그 결과의 품질에 대한 검증이 필요하다.
건물성능 시뮬레이션의 결과는, 시뮬레이션 수행자(simulationist)가 시뮬레이션 모델을 구성하는 과정에서 발생하는 (1) 많은 가정, (2) 단순화, (3) 미지변수, (4) 모델링하지 않은 변수 등으로 인해, 의미 있는 정보가 소실되거나 실제 건물의 성능과 다른 결과를 보일 수 있다.
특히, 설계단계에서는 결정되지 않은 사항들이 많기 때문에, 건물성능 시뮬레이션에 필요한 정보 중 일부분만이 사용 가능하며, 상세설계단계도 마찬가지로 건물의 구성요소와 이를 구성하는 요소의 물리적 특성, 예측하기 힘든 각종 변수들(기후조건, 재실자의 행동패턴, 건물 HVAC 시스템의 가동, 내부발열 등)로 인해 건물의 성능을 정량화하는 것은 어렵다. 부족한 정보와 불확실한 외적요인들을 포함하는 건물성능 시뮬레이션은 불확실성을 야기하므로, 이러한 입력변수들의 불확실성을 고려하는 접근이 필요하다.
본 연구에서는 시뮬레이션을 통한 건물성능의 예측에 있어, 전술한 것과 같은 이유로 필연적으로 발생하는 불확실성을 고려하는 접근 방법을 설명하고, 최종설계 단계에서 물리적인 불확실성과 시나리오 컨디션의 불확실성이 건물성능 시뮬레이션의 결과에 미치는 영향을 분석 한다. 불확실성이 건물성능의 예측에 미치는 영향은 에너지 사용량에 대한 반복적인 시뮬레이션을 통해서 얻은 결과로써 보여준다. 또, 시뮬레이션 결과를 실제 측정값과 비교․검증하여, 기존의 결정론적 접근과 확률적 접근 중 어떠한 접근방법이 더 유용한 정보를 제공하는지를 분석한다.
그 결과로써, 불확실한 입력변수들은 시뮬레이션 결과에 큰 영향을 주며, 불확실성 정량화 방법들을 통해 이 영향을 정량화하는 것이 가능함을 보였다. 또, 기존의 결정적 접근방법은 시뮬레이션에 드는 비용과 노력이 적은 반면, 입력변수를 의도적으로 조작하여 원하는 결과를 얻을 수 있는 위험성이 존재함을 확인하였다. 이러한 위험성을 배제할 수 있는 방법으로써 확률적 접근방법이 있고, 입력변수의 불확실성을 고려하여, 신뢰성 있는 정보를 의사결정자에게 제공할 수 있다. 다시 말해, 객관적이고 신뢰성 있는 결과로써 건물성능을 정량화할 때, 불확실성은 무시할 수 없다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Building Performance Simulation(BPS) programs are used as the tools assessing performance of buildings in terms of energy use, thermal comfort, visual comfort and indoor air quality, etc. BPS is recently indebted for developments of computer science and software techniques, and is developed its analytical methods and user interfaces. Those make BPS widely used in the architectural engineering field, but the quality of results of BPS has to be validated because input files frequently include over 10,000 parameters. The performance assessments based on BPS are uncertain owing to unknown physical properties of the constructions and stochastic inputs, simplification, unmodeled dynamics and assumptions, etc.
This paper reports what follows: 1) the sources of uncertainty in BPS, 2) methods considering uncertainty which is nonevitable, 3) uncertainty of the energy assessment based on building simulation, 4) comparisons of stochastic approach with deterministic approach.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 1.1 연구의 배경 및 목적 1
• 1.1.1 연구의 배경 1
• 1.1.2 불확실성의 영향 2
• 1.2 연구 방법 5
• 1.2.1 건물성능 시뮬레이션의 불확실성 5
• 1.2.2 불확실성의 정량화 6
• 1.3 논문의 구성 8
• 제 2 장 시뮬레이션 불확실성에 관한 문헌 고찰 10
• 2.1 건물성능 시뮬레이션 프로그램 10
• 2.1.1 건물성능 시뮬레이션 프로그램의 발전 10
• 2.1.2 설계단계에서 건물성능 시뮬레이션 프로그램의 역할 12
• 2.2 불확실성 발생의 원인 13
• 2.2.1 건물 성능 분석과정에서 불확실성의 원인 13
• 2.2.2 시뮬레이션 입력 변수의 불확실성 16
• 2.3 불확실성 정량화 방법 32
• 2.3.1 불확실성 정량화 방법 32
• 2.3.2 지역적 방법 (local methods) 33
• 2.3.3 전역적 방법 (global methods) 38
• 2.3.4 불확실성 정량화 방법의 요약 40
• 제 3 장 불확실성 시뮬레이션 41
• 3.1 건물성능 시뮬레이션 프로그램 선정 41
• 3.2 대상건물 및 불확실한 변수 선정 42
• 3.2.1 시뮬레이션 대상 42
• 3.2.2 불확실한 변수의 선정 43
• 3.2.3 시뮬레이션 과정 49
• 제 4 장 결과 분석 51
• 4.1 난방에너지 51
• 4.1.1 시뮬레이션 모델의 검증 51
• 4.1.2 시뮬레이션 결과 53
• 4.2 냉방에너지 55
• 4.2.1 시뮬레이션 모델의 검증 55
• 4.2.2 시뮬레이션 결과 57
• 제 5 장 결론 및 추후 연구 과제 59
• 5.1 결론 59
• 5.2 추후 연구 과제 61
• 참고문헌 62
• 부록 65
• <부록 1> MATLAB 기반 불확실성 분석 자동화 소스코드 65
• ABSTRACT 79