현장에서 기축건물의 외피 열성능 정보를 수집하는 방법은 크게 “육안진단법”과 “정밀진단법”이 있다. 육안진단법은 대상 건물의 조건과 유사한 건물군의 통계값을 참조하여 외피 열성능을 진단하는 방법이며, 육안으로 건물의 열성능 정보를 수집하므로 진단에 소비되는 시간과 비용이 상대적으로 적으나 진단 결과가 실제 건물의 열성능과 차이가 발생할 수 있는 단점이 있다. 정밀진단법은 전문적인 지식과 진단 장비를 이용하여 건물의 열성능을 진단하므로 신뢰성 높은 진단 결과를 확보할 수 있으나 육안진단법 대비 진단에 소비되는 시간과 비용이 큰 폭으로 증가하는 한계점이 있다.
본 연구에서는 현장 진단 시 육안진단법의 간소화된 진단 프로세스 수준을 유지하며 정밀진단법과 유사한 진단 신뢰성을 확보할 수 있는 새로운 진단 방법론인 “자연실온 진단법”을 제안했다. 자연실온 진단법은 육안진단법의 현장 수집 항목에서 추가적으로 냉난방 시스템을 가동하지 않아 실외조건과 외피 열성능에 의해 자연적으로 발생하는 실내온도와 실외온도 정보를 수집한다. 실내외 온도 측정은 전문적인 지식없이 누구나 가능하며 측정 장비가 비교적 저렴하므로 정밀진단법에서 소비되는 상당한 시간과 비용을 절감할 수 있다. 또한, 건물의 부위별 열성능에 의해 형성되는 실내온도 정보를 이용하므로 대상 건물과 유사한 건물군의 통계값을 사용하는 육안진단법 대비 진단 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 본 논문의 연구결과를 요약하면 다음과 같다.
1) 비공조 상태의 실내온도는 벽체 열류량, 침기 열류량, 내부발열량에 의해 형성되므로, 자연실온 진단법은 실측한 비공조 상태의 실내온도와 가장 유사한 결과를 나타내는 부위별 열성능 조합을 산출하여 대상 건물의 외피 열성능을 진단한다. 내부발열량은 표준모델의 입력값을 적용했고, 벽체 열류량은 현장에서 실측한 실외조건과 비공조 상태의 실내온도를 이용해 준정상상태의 열해석이 가능하도록 새로운 계산식을 유도했다. 제한 조건으로 대상 건물의 U-value는 “건축물의 에너지절약설계기준”에서 제시하는 기준값을 대상 건물의 초기값으로 설정하며 매년 동일한 비율의 경년변화가 발생함을 가정했다. 침기 열류량은 기존 문헌 고찰을 통해 대상 건물의 준공년도와 창호 타입에 따라 건물에서 발생 가능한 침기 성능을 제한했다.
2) 자연실온 진단법 계산 알고리즘의 신뢰성 검토를 위해 저소득층 표준모델의 입력조건을 EnergyPlus 소프트웨어에 동일하게 입력하고 계산 결과를 비교했다. 실내온도는 연평균 0.52℃의 절대값 오차를 보였고, 온도 실측 장비인 K-type 열전대의 측정 정확도가 ±0.75℃임을 고려하면 자연실온 진단법의 실내온도 오차 온도는 오차 허용범위 안에 포함된다고 볼 수 있다.
3) 정밀진단법, 자연실온 진단법, 육안진단법을 실증 건물에 적용하여 외피 열성능을 진단했고, 이를 실내온도로 환산하여 실측한 실내온도와 비교했다. 각 진단법은 실측한 실내온도와 각각 일평균 0.50℃, 0.46℃, 0.95℃의 오차를 보였고 자연실온 진단법과 정밀진단법의 오차 온도는 유사한 결과를 나타냈다.
자연실온 진단법은 정밀진단법과 유사한 진단 신뢰성을 확보하며 약 4배의 시간과 약 16배의 진단 비용을 절감할 수 있다. 또한 진단 프로세스가 간단하여 비전공자도 간단한 교육 후 진단에 참여할 수 있으므로 대규모 건물군 진단 시 활용될 수 있다. 본 논문은 노후 주거건물을 중심으로 실증 분석하였으나 비공조 상태와 비재실 상태가 유지될 경우 일반 주거건물과 오피스 건물에도 적용이 가능하다.

The methods for collecting information on the thermal performance of building envelope in the filed are largely divided into “Walk-through method” and “Detail method”. Walk-through method collect only limited inputs that can be collected from the building, and the envelope thermal performance information refers to the reference values of the building group similar to the conditions of the target building. Since the thermal performance information of the building is collected with the visual inspection, the time and cost for diagnosis are relatively small. However, there is a disadvantage that the diagnosis results may differ from the actual thermal performance of the building. Detail method diagnoses the thermal performance of a building using expertise and specialized diagnostic equipment. Although reliable diagnosis results can be secured, there is a limitation in that the time and cost consumed for diagnosis is significantly increased compared to the Walk-through method.
In this study, a new in-situ diagnostic methodology, “Natural indoor temperature method (NIT method)”, is proposed which maintains the level of the simplified diagnosis process of the Walk-through method and can secure the diagnosis reliability similar to the Detail method. The NIT method additionally collects information on outdoor and indoor temperature that is naturally generated by outdoor conditions and the thermal performance of the envelope in the state that the heating and cooling system is not in operation, from the field collection items of the Walk-through method. Indoor and outdoor temperature measurements can be performed by anyone without professional knowledge, and because the measurement equipment is relatively inexpensive, considerable time and cost spent in the Detail method can be saved. In addition, since the indoor temperature information formed by the thermal performance of each part of the
building is used, it can improve diagnostic reliability compared to the Walk-through method that use statistics from the building group similar to the target building. The results of this paper are summarized as follows.
1) Since the un-conditioned indoor temperature is formed by the heat flow of the wall, infiltration, and the internal heat gain, the NIT method diagnoses the envelope thermal performance of the target building by producing a thermal performance combination for each building part that gives the most similar results to the measured un-conditioned indoor temperature. The internal heat gain has a low effect on building thermal performance and the standard values of the reference model is applied. For the heat flow of the wall, a new calculation formula was derived to enable a quasi-steady heat analysis through outdoor conditions and indoor temperature. For this, Fourier’s law of conduction
and Newton’s law of cooling are set as boundary conditions for the heat balance method. U-value sets the reference value of the "Building Energy Saving Design Criteria" as the initial value of the target building and assumes that the same rate of deterioration occurs each year. The infiltration performance was limited to the range that could occur in the building according to the construction year and window type of the target building through a review of the literature.
2) In order to review the reliability of the calculation algorithm for the NIT method, the input conditions of the low-income reference model are equally entered into the EnergyPlus software and the calculation results are compared. The indoor temperature showed an absolute error of 0.52℃ on an annual average, and considering that the measurement accuracy of the K-type thermocouple is ±0.75℃, the error temperature of the NIT method is within the acceptable error range.
3) The Detail method, the NIT method, and the Walk-through method are applied to one laboratory building and three demonstration buildings to diagnose thermal performance of each building, and the diagnosis result was converted to the indoor temperature in order to compare it with the measured indoor temperature. Each diagnostic method showed an error of 0.50°C, 0.46°C, and 0.95°C on a daily average, respectively, and the error temperature of the NIT method and the Detail method showed similar results.
The NIT method secures diagnostic reliability similar to the Detail method, and can save about 4 times the time and about 17 times the diagnosis cost. Even non-majors can participate in the diagnosis after a simple education, so it is possible to secure a large number of diagnosis engineers and makes it possible to diagnose a large-scale group of buildings.