1. 주거부문 제도 변경내용 2025년부터 기존의 건축물에너지효율등급 제도가 사라지고, 제로에너지건축물인증 제도로 통합된다. 주거부문으로 한정하여 살펴보면, 민간 부문 30세대 이상 공동주택은 ZEB(제로에너지건축물) 5등급 수준의 설계를 해야 한다는 것이 주요 내용이다. 이 기준은 2024년에 시행될 예정이었으나 1년 유예가 되면서 준비하고 대처할 시간을 벌었지만, 시행을 코앞에 둔 현재에도 여전히 건축업계에서는 아직 준비가 부족해 걱정하는 목소리가 높다. 민간 확대시행에 따라 민간 분양 공동주택의 에너지 성능 및 품질향상, 입주자의 에너지 비용감소, 거시적으로는 국가의 탄소중립 및 온실가스 감축목표 달성에 어느 정도 역할을 할 수 있을 것으로 기대를 하고 있다. 또한 기본적으로 통합시행이라는 측면에서 볼 때 인증처리 절차가 일원화되어 인증 진행에 소요되는 시간이 단축될 것으로 보인다. 현재, 공동주택의 경우 건축물에너지효율등급 인증을 먼저 접수하고 1차 에너지소요량 및 에너지자립률 검토 완료까지 40여일, 제로에너지건축물(ZEB) 인증을 접수하고 BEMS 시스템 검토까지 30여일, 총 70여일 정도의 심사 기간이 소요되고 있다. 하지만 인증 절차가 통합되
최근 AI의 발전과 함께 데이터 센터 설립과 안정적인 에너지 공급이 중요한 이슈로 올라오고 있다. 탄소중립의 실현을 하기 위해서 건물 분야의 에너지를 적게 쓰게 만드는 방식이 중요해지고 있는데, 데이터 센터 및 서버실을 운영하기 위한 에너지 사용이 점차 증가하고 있는 것도 현실이다. 특히 많은 건물이 모여있는 서울 같은 도시는 ‘건물 온실가스 총량제’를 도입하면서도 건물에서 사용되는 에너지와 온실가스를 줄이려고 하는데 이와 같은 방향에 역행하는데 건물과 신사업을 바라보는 현실이기도 하다. 또한 제로에너지건축물이 2025년부터 의무화되어, 건물 분야에서 필요한 에너지 절감은 더욱 절실해지는데 이를 위한 해법이 필요한 상황이다. 그림 1 - 제로에너지건축물 의무화 로드맵(출처: ZEB 인증 관련 설명회 안내자료 ※출처: 한국에너지공단(2024년 5월) 2024년 1월 IEA(International Energy Agency) 보고서에 따르면 데이터 센터, AI, 암호화폐가 전 세계 총 전기 수요의 약 2%(460TWh)에 해당하는 전기를 사용한 것으로 나타났다. 여기서 Low, Base, High 세 가지 케이스로 전망했는데, AI 사용의 급증으로 인해 High
1. ZEB 관련 국내 정책방향 그림 1 - 국내 제로에너지 보급 확산 방안에 대한 로드맵 2019년 6월 30일자 국토교통부 보도자료로 시작된 국내 제로에너지 보급 확산 방안을 위한 로드맵에 따르면 2020년 공공건축물 1,000㎡이상의 ZEB 5등급을 시작으로 용도 확대와 기준이 수립되었다. 2025년부터는 연면적 1,000㎡ 이상의 공공건축물은 ZEB 4등급으로 추진하고 있기에 향후 ZEB 3등급 및 1등급까지 기술요소를 개발하고 안착될 수 있는 방안이 모색되어야 할 것으로 판단된다. 최근 정부는 2050 탄소중립 목표달성을 위한 건물부문 ZEB 인증 의무화와 설계기준 강화 등의 정책을 추진 중에 있으며, 내년부터는 민간부문도 ZEB 5등급 이상 수준의 설계를 본격화함에 따라 앞으로의 민간부문의 적극적인 참여를 위해 ZEB 인증 통합(안) 및 제 3차 녹색건축물 기본계획을 발표하였다. 그림 2 - 건축물에너지효율등급 및 제로에너지건축물 인증 통합(안) 그림 3 - 제3차 녹색건축물 기본계획 비전 및 추진전략(‘24.09.05 제3차 녹색건축물 기본계획(안) 공청회) ZEB 인증 통합(안)은 “에너지자립률” 또는 “1차 에너지소요량”을 택 1 하여 평가할
현대 사회에서 에너지 효율성과 환경 보호는 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 건물 내 냉난방 시스템은 전체 에너지 소비의 큰 부분을 차지하며, 이를 효율적으로 관리하는 것은 에너지 절약과 비용 절감에 큰 영향을 미친다. 건물 전체의 에너지 효율을 관리하는 것은 LEED 인증이나 녹색건축인증 등 이미 전세계적으로도 많은 제도적 장치가 마련되고 있다. “사람들이 덥다고 하는데 어떻게 에어컨을 끌 수 있겠습니까” - 공항 현장 조사 인터뷰 발췌 개개인의 특성에 맞춘 환경 개선에 대한 수요는 점차 증가하고 있으며, 방단위로 공기질 및 냉난방을 통합적으로 관리할 수 있는 서비스와 시스템은 아직 부족하기에, EAN테크놀로지의 AIoT 기반 자동 냉난방 관리 시스템은 이러한 문제들을 해결하기 위해 개발될 예정이다. AIoT는 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)을 결합한 기술로, 다양한 산업 분야에서 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있다. AIoT는 인공지능의 데이터 분석 및 자동화 능력과 사물인터넷의 연결성 및 실시간 모니터링 기능을 결합하여 효율성을 극대화한다. 알파고(AlphaGO)와 챗지피티(ChatGPT)의 등장 이후, 인공지능(AI)에 대한 대중들의 관심은 크게 증가
머리말 국내 녹색건축 인증제도(G-SEED)는 2002년 공동주택 대상으로 도입되어 현재는 신축 건축물을 대상으로 주거용(공동주택, 단독주택, 일반주택), 비주거용(업무용 건축물, 학교시설, 판매시설, 숙박시설, 일반건축물)에 대하여 친환경성을 정량적으로 평가하고 있으며, 신축 외에도 기존 건축물과 그린리모델링 건축물을 대상으로 포함하고 있다. 그리고 2016년에 녹색건축 인증제도가 전면적으로 개편된 이후 지속적인 부분 개정으로 현재는 G-SEED 2016-7 v2가 운영되고 있다. 지난 2023년 9월 운영기관인 한국건설기술연구원의 발표에 따르면, 탄소중립 정책과 국제기준 수준에 부합하는 녹색건축인증의 전면적인 개편 및 시행을 준비하고 있다. 2023년 12월을 기준으로 본인증 9,289건, 예비인증 14,124건, 유효기간연장 13건으로 총 23,427건이 녹색건축인증을 취득하였다. 2013년 연면적 3,000제곱미터 이상의 공공건축물 인증 의무 취득 확대로 인증실적이 증가하였으며, 최근까지 녹색건축 설계기준을 시행하는 지자체가 증가함에 따라 연면적 3,000제곱미터 이상 민간건축물의 인증실적이 증가하고 있는 추세이다. 녹색건축인증 전문분야 구성 및 친환
머리말 건설산업에서는 생산성 향상을 위해 생애주기 동안 생성되는 수많은 데이터를 디지털화하기 위해 시도하였다. 그중 영상은 다양한 정보를 포함하면서도 획득이 쉬워 시공부터 운영 단계까지 지속해서 수집할 수 있는 디지털 데이터 중 하나이다. 최근 딥러닝 기술의 발전으로 영상 데이터로부터 숨겨진 패턴을 발견하고 의미 있는 정보를 추출할 수 있게 됨으로써, 영상 데이터의 가치는 더욱 높아지고 있다. 이에, 딥러닝을 적용한 디지털 영상처리는 이미 현재 기술로써 우리의 일상에 존재한다. 얼굴을 촬영한 영상은 이미 열쇠를 대신하고 있으며, 누구나 쉽게 스마트폰 애플리케이션을 통해 어린이가 될 수도, 노인이 될 수도 있다. 이처럼 영상을 대상으로 한 인공지능 기술의 적용은 다양한 산업에서 활용 가능성이 무궁무진하지만, 아직 건설 분야에서는 그 활용이 제한적이다. 본 고에서는 인공지능 기술 중 영상에 적용할 수 있는 의미론적 분할(Semantic Segmentation) 기술과 함께 비대면 디지털 현장진단 분야에서의 적용 사례를 소개하고자 한다. 딥러닝을 활용한 의미론적 분할 기술 의미론적 분할은 영상을 구성하는 픽셀을 사전에 정의한 클래스로 분류하는 기술로 객체 검출(O
Ⅰ. 머리말 환경문제와 에너지원에 대한 이슈가 지속적으로 제기되면서 온실가스 감축 의무를 이행하기 위한 친환경‧ 저에너지 건축의 트렌드는 전 세계적으로 지속될 것으로 전망된다. 국내에서도 2020년 1월부터 시작하여 현재기준 공공기관에서 신축, 재축 또는 증축(기존 건축물의 대지에 별개의 건축물로 증축)하는 연면적 500㎡ 이상의 건축물은 녹색건축물 조성 지원법 시행령 제12조(건축물의 에너지효율등급인증 및 제로에너지건축물인증 대상건축물 등)에 따라 제로에너지건축물인증을 취득해야 하며, 건축물의 에너지절약설계기준 건축물 중 연면적 3,000㎡ 이상의 업무시설 또는 교육연구시설은 1차에너지 소요량 평가를 의무화 하고 있다. 또한, 2025년까지 모든 용도 신축건물에 대해 제로에너지화를 추진하고 있으며 에너지절감을 목표로 에너지 성능 기준 강화와 더불어 관련 제도들을 개선하고 규제 의무대상을 지속적으로 확대하고 있다. 반면, 이러한 제도 개선으로 인한 공사비 및 업무량 증가는 필연적이므로 각종 건물인증 취득에 따른 다양한 인센티브 시행을 통해 제도 적용의 중심을 공공에서 민간으로 확산시키고자 노력하고 있고, 에너지절감에 대한 국민의 인식도 변화되고 있어 저에너지
저에너지 저탄소 건물구현을 위해 일사에너지를 저감하는 루버 등 입면시스템과 신재생에너지 특히 태양광의 적용이 증가하고 있다. 반면 도심 또는 건물의 형상에 따른 음영으로 기술을 적용 할 수 있는 면적과 위치는 한정되어 있으며 이를 고려하지 않고 적용할 경우 실제 운영시 효용성 문제를 야기할 수 있다. 이에 금회에는 설계단계에서 태양광 또는 루버 등 태양에너지와 관련한 분석프로그램에 대한 소개와 분석방법을 소개하고자 한다. Rhino는 자유 형상 3D 모델링 도구로 건축 설계, 산업디자인, 프로토타입 제작, 분석, 제조업 등 다양한 분야에서 사용되는 프로그램이다. Grasshopper는 Rhino에 탑재된 그래피컬 알고리즘 편집기로 RhinoScript, Rhino.Python 등의 프로그램 언어와 달리, 프로그래밍 또는 스크립팅 관련 사전 지식 없이도 Grasshopper를 사용하여 형상을 생성하는 알고리즘을 개발할 수 있다. 또한 Grasshopper는 플러그인을 설치하여 다양한 기능을 활용할 수 있는데 그 중 대표적인 플러그인이 Ladybug다. Ladybug는 기상데이터를 토대로 환경성능을 분석하여 시각화할 수 있는데 대표적으로 태양 궤적 분석, 음영
전체 에너지 소비 중 건축물의 소비가 34%를 차지하고 있다. 에너지의 효율이 향상되지 않을 경우에 건축물과 에너지사용 설비가 지속적으로 증가하게 되며 2050년에는 50%가 증가할 것으로 예상된다. 이에 따라 건물에 신·재생에너지를 개발하고 이용·보급을 하는 것에 관심이 높아지고 있다. 신·재생에너지법 제12조제2항에 따라 산출된 건축물의 예상 에너지사용량의 일정 비율 이상 신·재생에너지를 이용하여 공급되는 에너지를 사용하도록 설비를 의무적으로 설치할 수 있다. 이에 해당하는 대상기관은 동법 시행령 제15조제1항제1호에 따라 대상용도 및 연면적 1,000㎡ 이상의 건축물을 신축·증축·개축하는 경우 설치의무 대상건축물에 해당된다. 공공건축물은 2004년부터 신·재생설비 설치가 3000㎡ 이상 건축물을 신축하는 경우 총 건축공사비의 5% 이상을 신·재생에너지 설비에 의무로 투자 이용하게 하였지만 건물의 위치와 용도 등의 특성을 고려하지 않고 획일화되는 문제점이 있어 2011년에 해당 건축물의 예상에너지사용량을 기준으로 새롭게 정비되어 현재 공공건축물의 신·재생에너지 설치의무화 비율은 2030년까지 해당 건축물 예상에너지사용량의 40%에 이르게 되었다.
1. 탄소중립 필요성 및 목표 기후변화에 따른 지구온난화에 대응하기 위해 우리는 탄소중립 실천시대에 살고 있습니다. 세계는 탄소중립의 근간이 되는 전력의 탈탄소화, 건물·산업·교통 청정연료 전환, 에너지 절약, CO₂ 제거 등을 위한 저감플랜 협약들을 체결하였고 실행전략을 통한 구체적인 노력들을 전개하고 있습니다. 파리협정과 2015년 11월 30일 개최된 제21차 유엔기후변화협약 당사국총회(COP21) 결정문에는 모든 당사국이 2050년까지의 장기 저탄소 발전전략(LEDS, Long-term low greenhouse gas Emission Development Strategies)을 수립하여 2020년까지 제출할 것을 명시하였고, 이에 따라 유럽연합(EU), 영국, 캐나다 등이 잇따라 2050년을 탄소중립 원년으로 선언하였으며, 우리나라를 비롯해 중국, 일본 등 주요국들도 연이어 탄소중립 혹은 장기 저탄소 발전전략을 발표한 바 있습니다. 우리나라 정부도 2050 탄소중립 시나리오와 더불어 국가 온실가스 감축목표(NDC)도 새롭게 설정하여 발표했으며, 2021년 10월 2050 탄소중립 시나리오를 발표하면서 2030년 국가 온실가스 감축목표(NDC, Nat
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