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문제 정의
- 그러므로 본 연구에서는 기상요인 중에서 기온에 초점을 두어 병원의 전력소비 패턴을 분석하고, 시설 규모에 따라 기온이 전력소비량에 미치는 영향이 다른지를 검증해보고자 한다. 이를 위해 기상 조건만을 고려한 분석은 두 단계로 나누어서 진행한다.
- 회귀식 (2)에서는 기온에 대한 제곱항을 제외하되, 봄·여름·가을·겨울철 별로 기상 요소가 병원의 전력사용량에 미치는 영향을 검증하고자 하였다. 그러한 영향이 병원의 시설 규모에 따라 차이가 발생하는지 살펴보고자 하였다.
- 본 연구의 수행을 위해, 지역적으로 다른 곳에 위치한 서울시 2개 대학병원의 전력사용량과 기상요인 자료를 수집하였다. 기상요인 중 병원의 전력사용량에 유의미한 영향을 미치는 요소를 식별하고, 그러한 영향이 병원의 시설 규모에 따라 다를 수 있는지 분석하였다. 그리고 전력 수요는 여름과 겨울철에 냉난방을 위해 증가하는 계절별 특성을 갖고 있기 때문에 이러한 특성을 고려한 분석 모델을 적용하여 그 관계를 살펴보았다.
- 본 연구에서는 기온과 습도 등 기상요인을 반영하고 계절별 특성을 고려한 병원 전력사용량의 패턴을 실증적으로 분석하고자 한다.
- 항온항습의 특성을 가지고 있는 병원 건물의 특수성을 감안하여 기상요소 가운데 기온을 중심으로 병원의 전력사용량에 대해서 상관관계를 살펴보았다. 이러한 분석을 통해서 기온과 병원 전력사용량 사이의 관계가 시설 규모 및 시스템 차이에 따라 어떤 상관성을 갖는지 분석하였다.
- 이에, 본 연구에서는 병원의 에너지원 가운데 전력사용량의 비중이 크다는 점을 고려하여, 기온을 중심으로 기상요인이 병원의 전력사용량에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고자 한다. 병원의 전력사용량 특성 및 소비패턴을 분석하기 위해서는 의료시설의 특수성을 감안하여 항온항습 유지에 필요한 전력사용량 특성을 고려할 필요가 있다.
- 병원의 전력사용량 특성 및 소비패턴을 분석하기 위해서는 의료시설의 특수성을 감안하여 항온항습 유지에 필요한 전력사용량 특성을 고려할 필요가 있다. 이와 같은 미시적 분석을 통해 에너지 다소비 건물인 병원전력 소비의 패턴을 규명하는 것이 목적이다.
- 회귀식 (2)에서는 기온에 대한 제곱항을 제외하되, 봄·여름·가을·겨울철 별로 기상 요소가 병원의 전력사용량에 미치는 영향을 검증하고자 하였다.
제안 방법
- 3) 그리고 우리나라 4계절의 특성을 고려하여 봄·여름·가을·겨울철로 구분하였다.
- [14]의 연구에서는 홍콩의 20개 사무용 빌딩을 대상으로. 5개 기상요소, 즉 건구온도, 습구온도, 전천일사, 청명지수, 풍속을 이용하여 주성분 분석과 다중 회귀분석을 통해 전력사용량에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과에 의하면 기상요소는 전력사용량 변동의 상당부분을 설명하는 것으로 나타났다.
- 결론적으로 항온항습 유지에 필요한 병원의 전력소비는 기온의 영향이 주요하며 그 영향은 계절적 소비 패턴을 보이고, 병원의 시설규모에 따라 다름을 실증적으로 분석하였다.
- 둘째, 종합병원의 전력사용량이 갖고 있는 계절적 특성을 반영하여 분석하고자 한다. 계절적 특성을 반영하기 위해서 기온 변수에 대한 제곱항을 모형에 포함하여 분석을 수행하였다.3) 그리고 우리나라 4계절의 특성을 고려하여 봄·여름·가을·겨울철로 구분하였다.
- 기온에 대한 제곱항을 통해 병원의 전력소비 패턴에 대한 계절성을 반영 하였다. 그리고 세 가지 기상 변수를 고려하되, 시간에 따라 추세적으로 변화하는 전력사용량을 반영하여 시간 더미를 회귀식에 추가하였다.
- 회귀식 (1)과 (2)에서 Elect은 종속변수인 병원의 전력사용량을 의미하고, 독립변수로는 기상변수로써 기온과(TP)과, 풍속(WS), 그리고 습도를(HM) 고려하였다. 그리고 시간에 따라 병원의 전력사용량의 증가와 계절별 특성을 고려하기 위하여 계절별 시간 더미변수(time)를 포함하였다. δ와 ε는 각각 오차항을 의미한다.
- 기상요인 중 병원의 전력사용량에 유의미한 영향을 미치는 요소를 식별하고, 그러한 영향이 병원의 시설 규모에 따라 다를 수 있는지 분석하였다. 그리고 전력 수요는 여름과 겨울철에 냉난방을 위해 증가하는 계절별 특성을 갖고 있기 때문에 이러한 특성을 고려한 분석 모델을 적용하여 그 관계를 살펴보았다.
- 기상요인을 고려하여 서울시 2개 대학병원의 전력사용량에 대한 추정 결과가 [Table 2]에 제시되어 있는데, 기온의 제곱항을 포함하여 분석한 결과를 보여주고 있다. 기온에 대한 제곱항을 통해 병원의 전력소비 패턴에 대한 계절성을 반영 하였다. 그리고 세 가지 기상 변수를 고려하되, 시간에 따라 추세적으로 변화하는 전력사용량을 반영하여 시간 더미를 회귀식에 추가하였다.
- 둘째, 서울시 2개 종합병원의 에너지원 가운데 전력사용량에 중심을 두고 분석하였다. 항온항습 유지에 필요한 에너지원은 가스·열병합·지열·전력 등 다양하지만 시설 규모를 고려했을 때, 전력사용량에 대해서 일관된 데이터를 입수할 수 있었기 때문이다.
- 둘째, 종합병원의 전력사용량이 갖고 있는 계절적 특성을 반영하여 분석하고자 한다. 계절적 특성을 반영하기 위해서 기온 변수에 대한 제곱항을 모형에 포함하여 분석을 수행하였다.
- 본 연구에서는 2009년부터 2013년까지 일별 자료를 기준으로 기상조건에 따른 병원의 전력 사용 패턴과 그 영향을 분석하였다. 우리나라 에너지 사용 중 건물 에너지 사용량이 증가하는 추세를 보이고 있는 가운데 병원건물은 항온항습 유지에 필요한 에너지 사용량이 많은 특성을 가지고 있다.
- 셋째, 기상청의 AWS 자료는 시간별 관측 자료이고 두 종합병원의 전력사용량은 일별 자료이기 때문에 실증분석은 기온과 풍속, 그리고 습도에 대해서 일별 평균으로 변환하여 사용하였다. 2009년부터 2013년까지 시간별 AWS 자료와 일별 두 종합병원의 병상당 전력사용량의 기술 통계량은 [Table 1]에 제시되어 있다.
- 실증분석에 앞서 병원의 시설 규모에 있어서 차이를 보이는 두 종합병원의 전력사용량과 기온과의 상관성을 분석하고, 그러한 상관성이 병원의 시설 규모에 따라 다른지 살펴보았다. 전력사용량은 두 종합병원의 시설 규모를 반영하기 위해서 병상당 전력사용량을 사용하였다.
- 분석결과에 의하면 기온은 전력사용량에 영향을 미치는 주요한 요소임을 실증적으로 분석하였는데, 기온이 전력사용량에 미치는 영향에 대해서 비선형 관계가 존재함을 보였다. 전력사용량과 기온과의 비선형 관계는 겨울에 기온이 상승할수록 전력사용량이 적어지는 효과(heating effect)와 여름에 기온이 상승할수록 전력사용량이 많아지는 효과(cooling effect)를 구분하여 분석하였다.
- 실증분석에 앞서 병원의 시설 규모에 있어서 차이를 보이는 두 종합병원의 전력사용량과 기온과의 상관성을 분석하고, 그러한 상관성이 병원의 시설 규모에 따라 다른지 살펴보았다. 전력사용량은 두 종합병원의 시설 규모를 반영하기 위해서 병상당 전력사용량을 사용하였다.
- 이학노 외[7]의 연구에서는 1998년 6월부터 2010년 4월까지 월별 자료를 이용하여 어떠한 변수들이 전력피크에 영향을 주는지 분석하였다. 전력피크에 영향을 주는 요소로는 소득변수와 기온 변수를 포함하고 전기요금, 도시가스요금, 등유요금 등 가격변수를 추가하여 분석하였다. 분석결과에 의하면 전력피크는 과거의 전력사용형태에 가장 큰 영향을 받고, 고온과 저온 및 GDP와 양(+)의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다.
- 첫째, 계절과 시설 규모에 따라서 병원의 전력사용량과 기온 사이의 상관분석을 수행하였다. 항온항습의 특성을 가지고 있는 병원 건물의 특수성을 감안하여 기상요소 가운데 기온을 중심으로 병원의 전력사용량에 대해서 상관관계를 살펴보았다.
- 병원의 전력사용량 자료는 2009년부터 2013년까지 일별 자료이고 기상 데이터는 시간별로 수집된 자료를 이용하였기 때문에 기온, 습도. 풍속 자료는 일별 평균으로 변환하여 사용하였다.
- 첫째, 계절과 시설 규모에 따라서 병원의 전력사용량과 기온 사이의 상관분석을 수행하였다. 항온항습의 특성을 가지고 있는 병원 건물의 특수성을 감안하여 기상요소 가운데 기온을 중심으로 병원의 전력사용량에 대해서 상관관계를 살펴보았다. 이러한 분석을 통해서 기온과 병원 전력사용량 사이의 관계가 시설 규모 및 시스템 차이에 따라 어떤 상관성을 갖는지 분석하였다.
- 위 첨자 i는 시설 규모가 다른 병원 A와 B를 나타내고, s는 4계절을 의미한다. 회귀식 (1)과 (2)에서 Elect은 종속변수인 병원의 전력사용량을 의미하고, 독립변수로는 기상변수로써 기온과(TP)과, 풍속(WS), 그리고 습도를(HM) 고려하였다. 그리고 시간에 따라 병원의 전력사용량의 증가와 계절별 특성을 고려하기 위하여 계절별 시간 더미변수(time)를 포함하였다.
대상 데이터
- 기상 데이터는 소재하고 있는 2개 종합병원의 지역별 상세기상데이터(Automatic Weather System, AWS)를 이용하였다. 그리고 기상요소 중 습도 정보를 이용하기 위해서 서울시 전체의 습도 데이터를 이용하였다. 그 이유는 2개 종합병원이 위치한 지역에서 일관된 습도 데이터가 수집되지 않아서 이용할 수 없었기 때문이다.
- 기상 데이터는 소재하고 있는 2개 종합병원의 지역별 상세기상데이터(Automatic Weather System, AWS)를 이용하였다. 그리고 기상요소 중 습도 정보를 이용하기 위해서 서울시 전체의 습도 데이터를 이용하였다.
- 기상요소가 병원의 전력사용량에 미치는 영향을 살펴보기 위해서 2009년부터 2013년까지 서울시에 소재하고 있는 두 개 종합병원의 일별 전력사용량을 사용하였다. 2개의 종합병원은 시설 규모와 시스템 측면에서 차이가 존재한다.
- 첫 번째, 시설 규모면에서 차이를 보이는 서울시 2개 종합병원을 대상으로 기상청의 지역별 상세 관측 자료인 AWS 데이터를 사용하였다. 두 종합병원이 소재하고 있는 지역의 AWS 자료 가운데 기온과 풍속 자료를 이용하였고 습도 자료는 지역별로 관측되는 지점이 다르기 때문에 서울시 전체의 습도 자료를 이용하였다.
- 본 연구의 수행을 위해, 지역적으로 다른 곳에 위치한 서울시 2개 대학병원의 전력사용량과 기상요인 자료를 수집하였다. 기상요인 중 병원의 전력사용량에 유의미한 영향을 미치는 요소를 식별하고, 그러한 영향이 병원의 시설 규모에 따라 다를 수 있는지 분석하였다.
- 셋째, 시설 규모에 따라 전력사용량에 미치는 기상요인의 영향을 비교 분석하기 위해서 시설 규모에서 차이가 존재하는 서울시 소재 2개 종합병원의 전력사용량을 분석 표본으로 이용하였다.
- 첫 번째, 시설 규모면에서 차이를 보이는 서울시 2개 종합병원을 대상으로 기상청의 지역별 상세 관측 자료인 AWS 데이터를 사용하였다. 두 종합병원이 소재하고 있는 지역의 AWS 자료 가운데 기온과 풍속 자료를 이용하였고 습도 자료는 지역별로 관측되는 지점이 다르기 때문에 서울시 전체의 습도 자료를 이용하였다.
성능/효과
- 경제·인구학적 요소 가운데 냉방도일 변수가 주택용 전력사용량에 통계적으로 유의미한 영향을 미친다는 사실을 보여주었다.
- 공성일의 연구[9]에서는 1991년부터 2000년까지 과거 10년의 최고온도와 최대부하 데이터를 사용하여 단위 온도에 대한 민감도를 도출하여 하절기 냉방부하에 의한 전력수요 변화를 예측하였다. 과거 하절기 최고온도를 이용하여 분석한 결과, 최대전력사용량 예측 오차를 줄일 수 있음을 보여 최대전력사용량 예측의 타당성을 입증하였다.
- 첫째, 기온이 병원의 전력소비에 미치는 영향은 규모와 시설에 따라 차이가 존재한다. 구체적으로 병원 규모가 큰 곳에서는 기온이 전력사용량에 미치는 영향은 선형 패턴을 보이나, 병원 규모가 작은 곳에서는 변곡점을 가지는 것으로 분석되어 시설 규모가 작은 병원의 전력사용 패턴은 기온 변화에 민감하게 반응하는 것으로 나타났다.
- 첫째, 항온항습 유지로 인하여 병원의 전력사용량은 기온의 영향에 대해서 민감하게 반응하는 것으로 분석되었다. 구체적으로 시설 규모가 큰 병원의 경우에는 기온에 대해서 선형의 전력소비 패턴을 보이지만, 시설 규모가 작은 병원의 경우에는 변곡점을 가지면서 기온에 따라 전력사용량이 변화하는 양상을 보였다.
- 기온과 마찬가지로 습도가 낮을수록, 즉 건조할수록 전력사용량이 증가하는 효과가 존재할 수 있는데, 환절기인 봄과 가을철에 시설규모가 작은 병원의 경우에만 통계적으로 유의미한 음(-)의 영향이 있는 것으로 분석되었다.
- 두 종합병원의 전력사용량은 사용량 면에서는 차이를 보이지만 계절에 따라 등락을 반복하는 특성을 보이고 있다. 항온항습 유지라는 병원의 특성을 감안하더라도 병원전력 소비는 계절적 영향을 반영하고 있음을 보여준다.
- 둘째, 계절성을 고려하지 않은 분석에 의하면 시설 규모가 큰 병원의 경우에는 풍속이 빠를수록, 습도가 높을수록 병원의 전력사용량이 증가하는 것으로 나타났지만, 시설 규모가 작은 병원의 경우에는 습도만이 병원의 전력사용량에 통계적으로 유의미한 양(+)의 값을 갖는 것으로 분석되었다.
- 본 연구에서는 기상요인으로 기온, 풍속, 습도를 고려하였는데, 기온변수만이 통계적으로 유의미하게 일관된 결과를 보여주었다. 둘째, 기온이 병원의 전력소비에 미치는 영향에 대해서 겨울철에 기온 하락과 여름철에 기온 상승 시 병원의 전력소비가 증가하는 전형적인 소비 형태를 보이는 계절성을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 계절적 소비 패턴은 시설 규모가 작은 병원의 경우에 더욱 뚜렷하게 존재하는 것으로 분석되었다.
- 둘째, 풍속은 시설 규모에 상관없이 전력사용량과 양(+)의 상관관계를 가지는 것으로 나타났지만, 시설 규모가 클 경우에만 전력사용량에 유의미한 값을 가지는 것으로 분석되었다. 즉, 시설규모가 큰 병원에서는 풍속에 따른 병원 전력사용량의 영향이 존재함을 보여준다.
- 둘째, 풍속은 여름철의 경우에는 시설 규모가 큰 병원에서, 그리고 가을철의 경우에는 시설 규모가 작은 병원에서 각각 1% 유의수준에서 통계적으로 유의미한 양(+)의 값을 갖는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 항온항습 유지에 따른 병원전력 소비 패턴의 특성에 기인한 것으로 판단된다.
- 셋째, 기상 요인이 병원 전력사용량에 미치는 영향은 병원의 시설 규모에 따라 다른 것으로 분석되었다. 병원의 시설 규모가 큰 경우에는 기온이 전력소비에 미치는 영향에 대해서 선형의 소비패턴을 보이는 반면에, 시설규모가 작은 병원 건물에 대해서는 2차 곡선의 비선형 소비패턴을 보이는 것으로 나타났다.
- 분석결과를 요약하면 첫째, 병원의 전력사용량에 영향을 미치는 기상요인 중 가장 유의미한 요인은 기온으로 나타났다. 본 연구에서는 기상요인으로 기온, 풍속, 습도를 고려하였는데, 기온변수만이 통계적으로 유의미하게 일관된 결과를 보여주었다. 둘째, 기온이 병원의 전력소비에 미치는 영향에 대해서 겨울철에 기온 하락과 여름철에 기온 상승 시 병원의 전력소비가 증가하는 전형적인 소비 형태를 보이는 계절성을 보이는 것으로 나타났다.
- 값이 44%～53%로 나타나 기상 요인의 독립변수들이 병원의 전력사용량 변동을 잘 설명하는 것으로 나타났다. 분석결과를 살펴보면, 기온은 병원A와 B의 전력사용량에 대하여 각각 1% 유의수준에서 양(+)의 값과 음(-)의 값을 갖는 것으로 나타났지만 기온의 제곱항에 대해서 양(+)의 값을 갖는 것으로 분석되었다.
- 분석결과를 살펴보면, 첫째, 기온이 병원의 전력사용량에 미치는 영향은 병원의 시설 규모와 상관없이 여름에는 1% 유의수준에서 통계적으로 유의미한 양(+)의 상관관계를 나타냈고, 겨울에는 음(-)의 상관관계를 보이는 것으로 분석되었다. 즉, 기온이 상승하거나 하락함에 따라 병원의 전력사용량이 증가하는 전형적인 패턴을 보이는 것으로 나타났다.
- 분석결과를 요약하면 첫째, 병원의 전력사용량에 영향을 미치는 기상요인 중 가장 유의미한 요인은 기온으로 나타났다. 본 연구에서는 기상요인으로 기온, 풍속, 습도를 고려하였는데, 기온변수만이 통계적으로 유의미하게 일관된 결과를 보여주었다.
- 5개 기상요소, 즉 건구온도, 습구온도, 전천일사, 청명지수, 풍속을 이용하여 주성분 분석과 다중 회귀분석을 통해 전력사용량에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과에 의하면 기상요소는 전력사용량 변동의 상당부분을 설명하는 것으로 나타났다.2)
- Bessec and Fouquau[13]는 1985년부터 2000년까지 유럽의 15개의 전력사용량과 기온과의 상관성에 대해서 분석하였다. 분석결과에 의하면 기온은 전력사용량에 영향을 미치는 주요한 요소임을 실증적으로 분석하였는데, 기온이 전력사용량에 미치는 영향에 대해서 비선형 관계가 존재함을 보였다. 전력사용량과 기온과의 비선형 관계는 겨울에 기온이 상승할수록 전력사용량이 적어지는 효과(heating effect)와 여름에 기온이 상승할수록 전력사용량이 많아지는 효과(cooling effect)를 구분하여 분석하였다.
- 분석결과에 의하면 동기간의 스페인의 전력사용량은 냉·난방도일 등 기온 변화에 영향을 받으며 계절성이 존재하는 것으로 나타났다.
- 전력피크에 영향을 주는 요소로는 소득변수와 기온 변수를 포함하고 전기요금, 도시가스요금, 등유요금 등 가격변수를 추가하여 분석하였다. 분석결과에 의하면 전력피크는 과거의 전력사용형태에 가장 큰 영향을 받고, 고온과 저온 및 GDP와 양(+)의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다.
- 셋째, 계절과 시설 규모에 따른 병원의 전력사용량을 분석한 결과, 기온은 여름, 가을, 그리고 겨울에 있어서 시설 규모에 상관없이 기온이 상승 및 하락함에 따라 전력사용량이 증가하는 경향이 있지만, 봄철에는 기온이 전력사용량에 미치는 영향에 대해서 병원의 시설 규모따라 다른 소비 패턴을 보였다. 시설 규모가 작은 병원의 경우에는 기온상승에 따른 전력사용 증가 효과가 일정온도에 이르러서야 나타나는 것으로 분석되어 비선형의 전력소비패턴을 반영하고 있음을 보여준다.
- 이러한 계절적 소비 패턴은 시설 규모가 작은 병원의 경우에 더욱 뚜렷하게 존재하는 것으로 분석되었다. 셋째, 기상 요인이 병원 전력사용량에 미치는 영향은 병원의 시설 규모에 따라 다른 것으로 분석되었다. 병원의 시설 규모가 큰 경우에는 기온이 전력소비에 미치는 영향에 대해서 선형의 소비패턴을 보이는 반면에, 시설규모가 작은 병원 건물에 대해서는 2차 곡선의 비선형 소비패턴을 보이는 것으로 나타났다.
- 셋째, 습도는 계절과 병원의 시설 규모에 따라 병원 전력사용량에 미치는 영향이 다르게 나타났다. 여름철의 경우 시설 규모가 작은 병원에서는 습도의 영향이 1% 유의수준에서 통계적으로 유의미한 양(+)의 값을 갖는 것으로 분석되어 습도가 높을수록 병원의 전력사용량이 증가하는 것으로 나타났다.
- 셋째, 습도는 시설 규모와는 상관없이 전력사용량과 양(+)의 상관관계를 가지는 것으로 나타나 습도가 높을수록 병원의 전력사용량은 증가하는 것으로 분석되었다. 항온항습 유지를 위한 병원의 전력사용량에 습도의 영향이 존재하는 것으로 분석되었다.
- 습도는 A병원의 전력사용량과는 10% 유의수준에서 통계적으로 유의미한 양(+)의 값을 갖는 것으로 나타났지만, B병원의 전력사용량과는 1% 유의수준에서 통계적으로 유의미한 양(+)의 값을 갖는 것으로 분석되었다. 즉 습도는 시설 규모와는 상관없이 습도가 높을수록 병원의 전력사용량이 늘어남을 보여준다.
- 2]는 시설 규모면에서 차이를 보이는 서울시 두 종합병원의 전력사용량 추이와 기온과의 상관관계를 나타낸 것이다. 시설 규모가 큰 병원은 기온과 선형관계를 보이지만 시설 규모가 작은 병원은 2차 곡선의 비선형관계를 갖는 것으로 나타났다. 기온과 전력사용량이 선형관계를 보이는 시설 규모가 큰 병원의 경우에는 항온항습 유지에 필요한 전력소비가 일정하게 증가하는 경향이 있지만, 시설 규모가 작은 병원은 일정한 기온 이상에 이르러서야 기온 상승에 따른 병원전력 소비 증가 효과가 나타남을 보여준다.
- 그러나 봄철에 기온이 병원의 전력사용량에 미치는 영향은 시설 규모에 따라 다른 결과를 보여주고 있다. 시설규모가 큰 병원의 경우 기온 변수는 1% 유의수준에서 통계적으로 유의미한 양(+)의 값을 갖는 것으로 나타났지만, 시설 규모가 작은 병원의 경우에는 1% 유의수준에서 통계적으로 유의미한 음(-)의 값을 갖는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 봄철에 시설 규모가 큰 병원은 기온 상승에 따라 전력사용량이 증가하는 경향이 있지만, 시설 규모가 작은 병원은 봄철에 기온 상승에 의한 전력사용량의 증가보다는 기온 하락에 의한 전력사용량의 증가 영향이 더 우세함을 시사한다.
- 이상의 분석결과가 의미하는 것은 기상요소 가운데 병원의 전력사용량에 유의미한 영향을 미치는 것은 기온이라는 점이다. 그리고 기온이 병원의 전력사용량에 미치는 영향은 병원의 시설 규모에 다르며, 시설 규모가 작은 병원의 경우에는 기온의 영향에 더 민감하게 반응한다는 것이다.
- 전체적으로 R2값은 여름과 겨울(32%～56%)이 봄과 가을(12%～32%)보다 높아 기상 요인은 여름과 겨울에 병원의 전력사용량 변동을 잘 설명하는 것으로 나타났다.
- 전체적으로 R2값이 44%～53%로 나타나 기상 요인의 독립변수들이 병원의 전력사용량 변동을 잘 설명하는 것으로 나타났다. 분석결과를 살펴보면, 기온은 병원A와 B의 전력사용량에 대하여 각각 1% 유의수준에서 양(+)의 값과 음(-)의 값을 갖는 것으로 나타났지만 기온의 제곱항에 대해서 양(+)의 값을 갖는 것으로 분석되었다.
- 습도는 A병원의 전력사용량과는 10% 유의수준에서 통계적으로 유의미한 양(+)의 값을 갖는 것으로 나타났지만, B병원의 전력사용량과는 1% 유의수준에서 통계적으로 유의미한 양(+)의 값을 갖는 것으로 분석되었다. 즉 습도는 시설 규모와는 상관없이 습도가 높을수록 병원의 전력사용량이 늘어남을 보여준다.
- 분석결과를 살펴보면, 첫째, 기온이 병원의 전력사용량에 미치는 영향은 병원의 시설 규모와 상관없이 여름에는 1% 유의수준에서 통계적으로 유의미한 양(+)의 상관관계를 나타냈고, 겨울에는 음(-)의 상관관계를 보이는 것으로 분석되었다. 즉, 기온이 상승하거나 하락함에 따라 병원의 전력사용량이 증가하는 전형적인 패턴을 보이는 것으로 나타났다.
- 52℃에서 변곡점을 가진다. 즉, 시설 규모가 큰 A병원은 일상적인 온도 이상에서는 기온 변화에 따른 전력소비가 선형적인 항온항습의 성격을 강하게 갖지만, B병원은 항온항습을 유지하기 위해서 기온 하락과 상승에 따라 전력소비가 증가하는 경향이 있어 기온 변화에 전력소비량이 민감하게 변하는 것으로 나타났다.
- 첫째, 기온이 병원의 전력소비에 미치는 영향은 규모와 시설에 따라 차이가 존재한다. 구체적으로 병원 규모가 큰 곳에서는 기온이 전력사용량에 미치는 영향은 선형 패턴을 보이나, 병원 규모가 작은 곳에서는 변곡점을 가지는 것으로 분석되어 시설 규모가 작은 병원의 전력사용 패턴은 기온 변화에 민감하게 반응하는 것으로 나타났다.
- 첫째, 항온항습 유지로 인하여 병원의 전력사용량은 기온의 영향에 대해서 민감하게 반응하는 것으로 분석되었다. 구체적으로 시설 규모가 큰 병원의 경우에는 기온에 대해서 선형의 전력소비 패턴을 보이지만, 시설 규모가 작은 병원의 경우에는 변곡점을 가지면서 기온에 따라 전력사용량이 변화하는 양상을 보였다.
- 추정 결과 주택용 전력사용량과 기상 상황을 반영한 냉·난방도일 변수 사이에는 장기적인 균형 관계가 존재하는 것으로 나타나, 기상 변수가 미국의 주택용 사용량 변수에 유의미한 영향을 미치는 변수임을 보였다.
- 셋째, 습도는 시설 규모와는 상관없이 전력사용량과 양(+)의 상관관계를 가지는 것으로 나타나 습도가 높을수록 병원의 전력사용량은 증가하는 것으로 분석되었다. 항온항습 유지를 위한 병원의 전력사용량에 습도의 영향이 존재하는 것으로 분석되었다.
후속연구
- 본 연구에서는 자료의 한계로 병원의 전력소비 정보만 활용하였으며, 강수량 등 보다 다양한 기상 조건을 고려하지 못하였다. 추후 연구에서는 이러한 한계를 보완하여 병원 에너지원별·건물별 분석과 탄소배출 절감 효과 등 좀 더 다양한 변수를 고려한 그린빌딩(Green Building)[16] 개념을 병원건축물에 적용하는 연구와 신재생에너지 의무할당제[17]에 따른 재생 가능한 에너지[18]를 병원건물에 사용하는 연구 등이 필요하다.
- 본 연구에서는 자료의 한계로 병원의 전력소비 정보만 활용하였으며, 강수량 등 보다 다양한 기상 조건을 고려하지 못하였다. 추후 연구에서는 이러한 한계를 보완하여 병원 에너지원별·건물별 분석과 탄소배출 절감 효과 등 좀 더 다양한 변수를 고려한 그린빌딩(Green Building)[16] 개념을 병원건축물에 적용하는 연구와 신재생에너지 의무할당제[17]에 따른 재생 가능한 에너지[18]를 병원건물에 사용하는 연구 등이 필요하다.
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