2) 몇몇의 소규모 사례만을 분석 대상으로 한정한 기존 연구와 달리 서울 및 수도권 도시에 대한 폭넓은 조사로 충분한 수의 모집단을 확보하였다. 3) 공동주택관리정보 시스템, 에너지관리공단 및 한국환경산업기술원의 공개 데이터, 건축데이터 민간개방 시스템의 건축물대장으로부터 수집한 데이터를 비교 검토함으로써, 데이터의 신뢰도를 향상시켰다. 4) 에너지사용량뿐만 아니라, 1차 에너지사용량과 CO₂ 배출량 데이터를 포함하였다.

이를 위하여, 공동주택관리정보시스템, 에너지관리공단 및 한국환경산업기술원의 공개 데이터, 건축데이터 민간개방 시스템의 건축물대장에서 제공하는 공동주택 단지 관련 데이터를 수집하였다. 그리고 data filtering 과정을 거쳐, 오류를 포함하거나 데이터가 누락된 공동주택 단지를 제외하고, 2003년 이후 수도권 지역에 준공된 325개 지역난방 공동주택 단지에 대한 database를 구축하였다. 구축된 database는 공동주택 단지의 특성정보는 물론, 난방, 급탕, 전력, 및 수도 사용량과 같은 에너지사용량 데이터를 포함하고 있다.

다양한 데이터 출처 간의 상호검증과정에서 공동주택관리정보시스템에서 제공하는 정보 및 관리체계에 있어 몇 가지 문제점이 발견되었으며, 이를 보완하기 위하여 다음과 같이 Data filtering을 진행하였다.

2011). 따라서 본 연구에서 구축하고자 하는 database에서도 단위세대별 면적정보는 60m² 이하, 60~85m², 85~135m², 135m² 이상으로 구분하였으며, 3.1.2 절에서 언급한 바와 같인 기준면적을 공급면적과 유사한 용적율산정면적으로 적용하였기 때문에, 면적별 분류기준도 전용면적이 아닌 공급면적으로 설정하였다.

본 연구에서는 공동주택관리정보 시스템, 에너지관리공단, 한국환경산업기술원, 및 건축데이터 민간개방 시스템으로부터 에너지사용량 및 공동주택 특성 정보를 수집하고, 2003년 이후 수도권 지역에 준공된 325개 지역난방 공동주택 단지에 대한 database를 구축하였다.

하지만, 유량계와 마찬가지로 급탕수의 공급온도와 환수온도의 차이를 정확히 알 수 없기 때문에, 급탕수 유량 정보를 기반으로 에너지사용량을 파악하기 위해서는 부정확한 가정사항이 요구된다. 이에 본 연구에서는 공동주택관리정보시스템에서 제공하는 2014년 난방 및 급탕에너지 사용금액을 아래 수식 (1)과 (2)에 적용함으로써, 난방 및 급탕 에너지사용량을 산출하였다. 지역난방 공급가격 및 요금산정기준은 지역난방공사에서 제공한 정보를 이용하였다 (KDHC 2015).

그러나 일부 단지는 전용면적 기준으로, 일부 단지는 공급면적 기준으로 세대현황 정보를 제공한다는 문제점이 발견되었다. 이에 본 연구에서는 부동산 포털 서비스에 제공하는 정보를 바탕으로, 각 단지의 세대별 면적정보를 재구성하였다.

본 연구에서 구축한 Database는 다음과 같은 특징을 갖는다. 1) 전기나 가스와 같은 일부 에너지에 집중한 기존 연구와 달리 공동주택의 에너지 성능을 종합적으로 평가할 수 있도록 난방, 급탕, 전기, 수도 등의 공동주택에서 사용하는 모든 에너지사용량 데이터를 포함한다. 2) 몇몇의 소규모 사례만을 분석 대상으로 한정한 기존 연구와 달리 서울 및 수도권 도시에 대한 폭넓은 조사로 충분한 수의 모집단을 확보하였다.

325개 공동주택 단지에 대한 에너지사용량 데이터는 공동주택관리정보시스템으로부터 2014년의 난방, 급탕, 전기, 수도 사용량 데이터가 수집되었다.

3) 공동주택관리정보 시스템, 에너지관리공단 및 한국환경산업기술원의 공개 데이터, 건축데이터 민간개방 시스템의 건축물대장으로부터 수집한 데이터를 비교 검토함으로써, 데이터의 신뢰도를 향상시켰다. 4) 에너지사용량뿐만 아니라, 1차 에너지사용량과 CO₂ 배출량 데이터를 포함하였다. 5) 통계적 검증 방법을 통해, 수집된 데이터의 정규성을 검증함으로써, database의 신뢰도를 확보하였다.

이때, 1차 에너지사용량을 산출하기 위하여, 건축물 에너지효율등급 인증제도 운영규정에 명시된 1차 에너지 환산계수를 적용하였다. CO₂ 배출량을 산출하기 위하여, 지역난방공사, 에너지관리공단, 환경부에서 제공하는 에너지원별 CO₂ 배출계수를 사용하였다(KDHC 2015, KEMCO 2015, ME 2015). 다만, 수도사용량에 대한 1차 에너지 환산계수는 조사되지 않아, 1차 에너지사용량 산출에는 난방, 급탕과 전력사용량만이 반영되었다.

Table 1은 본 연구에서 조사된 325개의 공동주택 단지 중 상이한 관리비부과면적 기준으로 인한 잘못된 에너지 평가결과의 사례이다. Case 54의 경우, 연면적과 거의 유사한 면적을 관리비부과면적기준으로 적용하고 있어, 실제 단위면적당 다른 공동주택에 비해 많은 에너지를 사용함에도 불구하고, 공동주택관리정보시스템 상에서는 단위면적당 에너지사용금액이 평균대비 72%에 불과한“양호”단지로 나타나고 있다.

본 연구에서는 공동주택관리정보시스템의 운영주체인 한국감정원의 전문가와의 인터뷰 조사를 통해 정보시스템에서 제공하는 공동주택 에너지사용량 데이터의 신뢰성을 검토하였다. 그 외 공동주택 단지의 규모, 준공년도와 같은 공동주택 특성 정보는 공동주택관리정보시스템 내의 단지정보는 물론, 건축데이터 민간개방시스템의 건축물 대장 database, 에너지관리공단의 에너지효율등급 인증실적 정보, 한국환경산업기술원의 녹색건축인증 실적 및 부동산 포털 사이트로부터 수집하였다. 다양한 데이터 출처들이 제공하는 공동주택 단지의 PK number, 단지명, 주소, 세대수 및 연면적 등의 공통정보를 상호 비교 검토함으로써, 신뢰도 있는 에너지사용량 데이터를 확보하였다.

그 외 공동주택 단지의 규모, 준공년도와 같은 공동주택 특성 정보는 공동주택관리정보시스템 내의 단지정보는 물론, 건축데이터 민간개방시스템의 건축물 대장 database, 에너지관리공단의 에너지효율등급 인증실적 정보, 한국환경산업기술원의 녹색건축인증 실적 및 부동산 포털 사이트로부터 수집하였다. 다양한 데이터 출처들이 제공하는 공동주택 단지의 PK number, 단지명, 주소, 세대수 및 연면적 등의 공통정보를 상호 비교 검토함으로써, 신뢰도 있는 에너지사용량 데이터를 확보하였다.

이에 본 연구에서는 분양가 자율화의 영향으로 변경된 설계기준이 본격적으로 적용되어 준공된 시기인 2003년 이후의 공동주택을 고려하였다. 또한, 설비의 노후화 및 입주 후 별도의 개보수 등 공동주택의 사용년수에 따른 영향을 배제하기 위해 건설산업기본법 시행령에서 지정한 최대 하자보증기간인 10년을 고려하여, 2003년에서 2013년에 준공한 공동주택 325개 단지를 선정하였다.

본 연구에서 조사된 공동주택 단지별 에너지사용량 데이터는 공동주택관리정보시스템에서 제공하는 단지별 에너지사용정보를 기반으로 한다. 본 연구에서는 공동주택관리정보시스템의 운영주체인 한국감정원의 전문가와의 인터뷰 조사를 통해 정보시스템에서 제공하는 공동주택 에너지사용량 데이터의 신뢰성을 검토하였다.

본 연구에서는 개별난방과 지역난방으로 크게 나누어지는 국내 공동주택의 유형 중 기존 연구에서 제대로 다루지 않았던 지역난방 공동주택을 대상으로 한다. 본 연구에서는 공동주택의 에너지 성능을 종합적으로 평가할 수 있도록 냉방, 난방, 급탕, 수도 등 에너지원 전체에 대한 사용량 데이터를 반영하고, 폭넓은 조사를 통해 충분한 수의 모집단을 확보하고자 하였다.

공동주택관리정보시스템에서는 공동주택 단지에 대한 녹색건축인증과 에너지효율등급에 관한 인증 획득 여부 및 세부 등급에 관한 페이지를 구성하고 있지만, 실제 인증획득 여부와 무관하게 대부분의 단지에 대한 인증 관련 정보가 제공되지 않는다. 본 연구에서는 에너지관리공단에서 제공하는 2014년 4분기 기준의 에너지효율등급 인증실적 정보와 한국환경산업기술원에서 제공하는 2014년 10월 기준의 녹색건축인증 실적 정보를 이용하여 조사대상 325개 단지 중 85개의 녹색건축 인증단지와 81개의 에너지효율등급 인증단지의 정보를 database에 포함하였다(KEMC 2015, KEITI 2015).

하지만, 자료 조사의 물리적 한계를 고려하여, 지역에 따른 기후조건의 차이와 사용년수에 따른 노후화 변수를 배제할 수 있도록, 데이터 수집 범위를 다음과 같이 설정하였다. 우선, Fig. 1과 같이 기후 조건이 유사하며 가장 많은 지역난방 공동주택 에너지사용량 데이터를 수집할 수 있는, 서울 및 수도권의 일부 도시에 위치한 공동주택에 대한 에너지사용량 데이터를 수집하였다. 즉, 서울지역은 지역난방이 공급되는 지역중심으로 조사하였으며, 경기도권역은 2000년 대 이후 택지지구 공급량이 많았던 고양시, 파주시, 광명시, 과천시, 안양시 동안구, 성남시 분당구, 수원시 장안구 및 영통구, 용인시 수지구 및 기흥구를 대상으로 공동주택 에너지사용량 데이터를 수집하였다.

본 연구에서는 지역난방 공동주택 단지를 대상으로, 에너지사용량 데이터베이스를 구축하고자 하였다. 이를 위하여, 공동주택관리정보시스템, 에너지관리공단 및 한국환경산업기술원의 공개 데이터, 건축데이터 민간개방 시스템의 건축물대장에서 제공하는 공동주택 단지 관련 데이터를 수집하였다. 그리고 data filtering 과정을 거쳐, 오류를 포함하거나 데이터가 누락된 공동주택 단지를 제외하고, 2003년 이후 수도권 지역에 준공된 325개 지역난방 공동주택 단지에 대한 database를 구축하였다.

2015). 이에 본 연구에서는 분양가 자율화의 영향으로 변경된 설계기준이 본격적으로 적용되어 준공된 시기인 2003년 이후의 공동주택을 고려하였다. 또한, 설비의 노후화 및 입주 후 별도의 개보수 등 공동주택의 사용년수에 따른 영향을 배제하기 위해 건설산업기본법 시행령에서 지정한 최대 하자보증기간인 10년을 고려하여, 2003년에서 2013년에 준공한 공동주택 325개 단지를 선정하였다.

그러나 일부 단지의 경우, 수개월에서 년단위의 에너지사용량 데이터가 누락되거나, 혹은 오입력된 사례가 다수 포함되어 있었다. 일례로 서울 은평구에서는 조사대상으로 확인한 37개 단지 중 16개 단지(43%)의 2014년도 에너지사용량 데이터에서 오류가 발견되었다. 본 연구에서는 일부 기간의 에너지사용량 데이터가 누락된 단지는 결측 단지로 해석하고 database 구축과정에서 제외하였다.

1과 같이 기후 조건이 유사하며 가장 많은 지역난방 공동주택 에너지사용량 데이터를 수집할 수 있는, 서울 및 수도권의 일부 도시에 위치한 공동주택에 대한 에너지사용량 데이터를 수집하였다. 즉, 서울지역은 지역난방이 공급되는 지역중심으로 조사하였으며, 경기도권역은 2000년 대 이후 택지지구 공급량이 많았던 고양시, 파주시, 광명시, 과천시, 안양시 동안구, 성남시 분당구, 수원시 장안구 및 영통구, 용인시 수지구 및 기흥구를 대상으로 공동주택 에너지사용량 데이터를 수집하였다.

본 연구에서 구축한 database는 향후 공동주택의 에너지사용량 영향변수 도출, 기존 공동주택의 에너지 성능 비교평가, 친환경인증의 유효성 평가 및 신규 공동주택 에너지 성능예측 등 다양한 분석 및 연구에 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 하지만, 본 연구에서는 시간적 한계로 인하여, 공동주택단지의 범위를 서울 및 수도권 일부지역으로 한정하였다. 따라서 향후 연구에서는 보다 폭넓은 범위에 대한 database 구축이 필요하다.

4) 에너지사용량뿐만 아니라, 1차 에너지사용량과 CO₂ 배출량 데이터를 포함하였다. 5) 통계적 검증 방법을 통해, 수집된 데이터의 정규성을 검증함으로써, database의 신뢰도를 확보하였다. 특히, 본 연구에서 구축한 지역난방 공동주택의 에너지사용량 data를 분석한 결과, 난방, 급탕, 전력 및 수도 사용량 모두 평균대비 20~23% 수준의 일정한 표준오차를 가지며, 정규분포에 따르는 것으로 나타났다.

모수통계(parametric statistics)의 기본가정은 관측된 모집단이 정규성이 갖고 있다는 것이므로, 구축된 database의 신뢰성을 검증하기 위해서는 모집단이 정규분포를 따르는지 확인해야할 필요가 있다. 이를 위해 SPSS 21을 이용하여 조사된 단위면적당 난방, 급탕, 전기, 수도 에너지 사용량과 이를 통해 도출된 1차 에너지사용량, CO₂배출량에 대한 기술통계량 분석을 실시하였다. 분석 결과는 Fig.

이에 본 연구에서는 공동주택관리정보시스템에서 제공하는 2014년 난방 및 급탕에너지 사용금액을 아래 수식 (1)과 (2)에 적용함으로써, 난방 및 급탕 에너지사용량을 산출하였다. 지역난방 공급가격 및 요금산정기준은 지역난방공사에서 제공한 정보를 이용하였다 (KDHC 2015).

1) 전기나 가스와 같은 일부 에너지에 집중한 기존 연구와 달리 공동주택의 에너지 성능을 종합적으로 평가할 수 있도록 난방, 급탕, 전기, 수도 등의 공동주택에서 사용하는 모든 에너지사용량 데이터를 포함한다. 2) 몇몇의 소규모 사례만을 분석 대상으로 한정한 기존 연구와 달리 서울 및 수도권 도시에 대한 폭넓은 조사로 충분한 수의 모집단을 확보하였다. 3) 공동주택관리정보 시스템, 에너지관리공단 및 한국환경산업기술원의 공개 데이터, 건축데이터 민간개방 시스템의 건축물대장으로부터 수집한 데이터를 비교 검토함으로써, 데이터의 신뢰도를 향상시켰다.

등의 분양면적으로 인식되는 기준인 공급면적과 용적율산정면적이 관리사무소 면적 차이를 제외하면 거의 동일하며, 3) 건축물 대장상에서 허가시의 용적율산정면적을 확인 가능하다.

계단, 복도, 엘리베이터 등의 공용면적을 제외한 전용면적 역시 기준 면적으로 사용될 수 있다. 하지만, 1) 건축물대장에 단지별 전용면적이 별도로 명기되지 않았고, 2) 2005년 발코니확장 합법화로 인해 대부분의 신축 공동주택이 서비스면적까지 전유부로 확장하여 사용하고 있으며, 3) 복도 및 엘리베이터 등 공용공간에서 사용하는 공용 에너지사용량을 고려할 때, 용적율산정면적이 전용면적보다 m²당 에너지사용량을 잘 설명할 수 있다고 판단하였다.

325개 지역난방 공동주택 단지의 에너지사용량 database를 구축한 결과, 단위면적 당 최종 에너지사용량은 용적율산정면적 기준으로 115.22kWh/m2 · 년으로 나타났다.

Database 구축 결과, 지역난방 공동주택의 단위면적당 평균 최종 에너지사용량은 115.22kWh/m2 · 년이었으며, 난방 에너지 사용량이 전체의 41.2%로 가장 큰 비중을 차지하는 것으로 나타났다.

0189 Mcal/m² · yr로 표준편차가 평균의 3배가 넘는 활용 불가능한 데이터인 것으로 나타났다. 그러나 수식 (1)에 따라 산출된 결과의 표준편차는 평균 대비 22% 수준으로 전기와 수도 사용량 데이터의 표준편차와 거의 유사한 수준인 것으로 나타났다. 급탕의 경우 수식(2)에 따라 산출된 결과의 표준편차는 사용량 기준 정보보다 약간 증가하였으나, 온수온도와 같은 부정확한 가정이 반영되지 않는 결과이다.

7%의 비중을 나타내었다. 그리고 산출된 결과를 325개 단지 241,235세대의 평균면적인 114m²에 적용하면, 지역난방 공동주택 1세대는 년간 13,150kWh의 에너지를 소비하는 것으로 나타났다. 건축물 에너지효율등급제도는 사용자가 사용하는 최종 에너지사용량을 평가기준으로 사용하는 것이 아니라 해당 에너지를 생산하는 과정의 손실을 포함하는 1차 에너지사용량이 사용된다.

2007년부터 공급된 장기전세주택 “시프트”와 2009년부터 공급된 보금자리 주택제도 등으로 인해 임대주택이 분양주택과 동일 조건의 평면 및 크기를 갖춘 사례가 많아졌으며(Kim 2010), 재개발/재건축에 따른 용적률 증가의 일부를 임대주택으로 공급해야하는 임대주택 의무비율 제도의 영향으로 공공에서 공급하는 순수 임대주택(43 cases)보다 분양과 임대가 혼합된 단지(48 cases)가 더 많은 것으로 나타났다. 그리고 총 임대주택단지가 43 cases 중 복도식 단지는 14 cases에 불과하여, 2000년대 이후 지어진 임대주택에서 계단식과 복도식이 혼합된 형태가 많은 것으로 나타났다. 앞서 언급했던 바와 같이 99년 시행된 분양가 자율화와 2000년대 이후 본격적으로 진행된 재건축/재개발의 영향으로 소형/복도식으로 인식되던 임대주택의 공급형태가 변화했음을 확인할 수 있다.

난방의 경우 단지별로 입력된 정보의 계량단위를 알 수 없기 때문에 총 사용량에서 관리비기준 면적을 나누었을 경우, 최대 769 Mcal/m2 · yr에서 최소 0.0189 Mcal/m2 · yr로 표준편차가 평균의 3배가 넘는 활용 불가능한 데이터인 것으로 나타났다.

단위 세대에 대한 면적정보는 세대 전용면적이 아닌 공급면적을 적용하여 구축되었으며, 면적별 가구 분포는 통계청에서 제시하는 주택면적분포와 유사하게 나타났다³⁾. 단위면적의 기준으로 적용한 용적률산정면적을 세대수로 나눈 세대당 평균면적은 114m²로 나타나 전용면적 85m²의 통상적인 공급면적인 110m²에 근접한 수준으로 나타났다. 더불어 조사대상 325개 단지 중 녹색건축인증 단지는 85개, 에너지효율등급 인증단지는 81개이며 2개의 인증을 모두 확보한 단지는 54개로 나타났다.

단위면적의 기준으로 적용한 용적률산정면적을 세대수로 나눈 세대당 평균면적은 114m²로 나타나 전용면적 85m²의 통상적인 공급면적인 110m²에 근접한 수준으로 나타났다. 더불어 조사대상 325개 단지 중 녹색건축인증 단지는 85개, 에너지효율등급 인증단지는 81개이며 2개의 인증을 모두 확보한 단지는 54개로 나타났다.

5) 통계적 검증 방법을 통해, 수집된 데이터의 정규성을 검증함으로써, database의 신뢰도를 확보하였다. 특히, 본 연구에서 구축한 지역난방 공동주택의 에너지사용량 data를 분석한 결과, 난방, 급탕, 전력 및 수도 사용량 모두 평균대비 20~23% 수준의 일정한 표준오차를 가지며, 정규분포에 따르는 것으로 나타났다. 이에 따라, 지역난방 공동주택 에너지사용량 database는 신뢰성 있는 데이터를 기반으로 구축된 것으로 확인된다.

그리고 총 임대주택단지가 43 cases 중 복도식 단지는 14 cases에 불과하여, 2000년대 이후 지어진 임대주택에서 계단식과 복도식이 혼합된 형태가 많은 것으로 나타났다. 앞서 언급했던 바와 같이 99년 시행된 분양가 자율화와 2000년대 이후 본격적으로 진행된 재건축/재개발의 영향으로 소형/복도식으로 인식되던 임대주택의 공급형태가 변화했음을 확인할 수 있다. 준공시점과 관련하여서는 대체로 고른 분포를 나타내었나, 2010년 이후 cases는 다소 감소하는 형태를 보였다.

7%로 비슷한 수준으로 영향을 주는 것으로 나타났다. 에너지 사용량과 달리 1차 에너지사용량과 CO₂배출량에서는 전기사용량이 60% 이상의 높은 비율을 차지하는 것으로 나타났다. 이는 전기의 1차 에너지 환산계수와 CO₂배출계수가 지역난방이나 수도에 비해서 상대적으로 높기 때문이다.

에너지 사용량과 달리 CO2배출량은 난방, 급탕, 전력 및 수도 사용량 전체를 반영하여 산출하였고, 그 결과는 평균 24.634kgCO2/m2 · 년으로 나타났다.

에너지사용량을 살펴보면, 난방에너지가 41.2%로 가장 많은 부분을 차지하였고, 급탕과 전기는 각각 29.1%와 29.7%로 비슷한 수준으로 영향을 주는 것으로 나타났다. 에너지 사용량과 달리 1차 에너지사용량과 CO₂배출량에서는 전기사용량이 60% 이상의 높은 비율을 차지하는 것으로 나타났다.

특히, 본 연구에서 구축한 지역난방 공동주택의 에너지사용량 data를 분석한 결과, 난방, 급탕, 전력 및 수도 사용량 모두 평균대비 20~23% 수준의 일정한 표준오차를 가지며, 정규분포에 따르는 것으로 나타났다.

2) 단지 별로 조건이 다른 난방 계량기 조건 및 단위에 대한 보정 기준이 필요하다. 3) 공동주택 에너지사용량의 기준을 수립하는데 착시효과를 일으킬 수 있는 장기 미분양 단지를 별도로 구분할 수 있는 방안이 고려되어야 한다. 4) 단지에 따라 면적기준이 상이하게 적용되어, 세대별 면적정보에 대한 일관성 및 신뢰성이 부족한 실정이다.

하지만, 본 연구에서는 시간적 한계로 인하여, 공동주택단지의 범위를 서울 및 수도권 일부지역으로 한정하였다. 따라서 향후 연구에서는 보다 폭넓은 범위에 대한 database 구축이 필요하다. 특히, 효율적인 공동주택 에너지사용량 데이터의 수집과 분석을 위하여, 앞서 언급한 것과 같이 공동주택 관리정보시스템이 개선되어야 할 것으로 판단된다.

이에 따라, 지역난방 공동주택 에너지사용량 database는 신뢰성 있는 데이터를 기반으로 구축된 것으로 확인된다. 본 연구에서 구축한 database는 공동주택의 에너지사용량에 대한 영향변수 도출, 기존 공동주택의 에너지 성능 평가 및 신규 공동주택 에너지 성능예측, 그리고 친환경 인증의 유효성 평가 등 다양한 연구에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구에서 구축한 database는 향후 공동주택의 에너지사용량 영향변수 도출, 기존 공동주택의 에너지 성능 비교평가, 친환경인증의 유효성 평가 및 신규 공동주택 에너지 성능예측 등 다양한 분석 및 연구에 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 하지만, 본 연구에서는 시간적 한계로 인하여, 공동주택단지의 범위를 서울 및 수도권 일부지역으로 한정하였다.

따라서 향후 연구에서는 보다 폭넓은 범위에 대한 database 구축이 필요하다. 특히, 효율적인 공동주택 에너지사용량 데이터의 수집과 분석을 위하여, 앞서 언급한 것과 같이 공동주택 관리정보시스템이 개선되어야 할 것으로 판단된다.