12-08. 에너지샵 - 람다하우스 비교분석

※ 이 글은 필자의 블로그(blog.naver.com/energysharp)에도 포스팅되었습니다.

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1. 들어가며

한국의 일천한 패시브 역사에서 람다(세종시 람다 패시브하우스)가 갖는 의미는 각별하다. 국내에 제대로 된 패시브를 도입하기 위해 초기 단계부터 고생해온 재독 건축가 홍도영 선생이 오랜 기간 심혈을 기울인 프로젝트여서이기도 하지만, 건축가 이상의 치밀함과 집요함으로 모든 과정을 기록하고 분석해온 건축주의 사례가 매우 이례적이기 때문이다.

☞ "람다하우스 소개글" 링크

특히 람다의 건축주가 축적해온 방대한 실측 데이터는 에너지 분석에 조금이라도 관심이 있는 사람이라면 누구나 강한 구미가 당길 수밖에 없는 대상이다. 도시가스 사용량을 역추적하여 난방, 급탕, 조리로 분류한 것은 예측치와 실측치의 비교분석을 위해 더 없이 좋은 자료였고, 매 이슈마다 건축주의 언어로 생동감있게 풀어낸 리포트 역시 고담준론의 매너리즘에 빠진 논문류에 비할 바가 아니었다. 게다가 독일산 PHPP 에너지 계산서까지 준비되어 있으니, 최근 개발을 완료한 에너지샵 2.0의 정확성을 검증해볼 첫 번째 대상으로 전혀 부족함이 없었다.  

​그런데! 건축가의 도움을 받아 PHPP(Passive House Planning Package; 독일 패시브하우스연구소의 패시브하우스 에너지시뮬레이션 프로그램)와 데이터 입력 및 해석 결과를 하나하나 비교해보려는 순간, 건축가로부터 다급한 이메일 한 통을 받았다. 

"큰 일 입니다. 람다가 패시브가 안될 수도 있겠어요!"

2. 람다가 패시브하우스가 아니다?

​이유인 즉슨, 에너지 효율을 계산하는 가장 중요한 변수 중 하나인 TFA(Treated Floor Area; 유효실내면적)를 입력하는 과정에서 실수가 있었단다. 면적을 조정해나가면서 최종 TFA인 159.4㎡를 입력하는 대신 초기 계획시의 TFA인 181.1㎡를 그대로 둔 것이다. 난방에너지는 단위 면적당 에너지소요량으로 표시되는데, 면적이 커지니 난방효율이 줄어드는 것은 당연하다. 즉, PHPP를 기준으로 이전에는 1.2리터/㎡‧year 였던 집이 PHI(Passive House Institute; 독일 패시브하우스연구소)가 정한 패시브하우스의 기준치인 1.5리터/㎡‧year를 아슬아슬하게 넘나들고 있었던 것이다.

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[그림2] 람다 패시브하우스의 1층, 2층 평면도(홍도영). 붉은색 부분이 TFA(계단실 면적 제외)

건축가는 이 사소한 실수에 크게 자책했지만, 본인은 오히려 PHPP의 입력 데이터를 세밀하게 검증하면서 Energy#과 하나하나 꼼꼼하게 비교해볼 수 있는 좋은 기회로 생각했다. 건축가 또한 PHPP의 입력 데이터 전체를 다시 한 번 제대로 검증해보자는 본인의 제안에 적극 공감해주셨고, 여러 차례의 메일 교환과 온라인 토론을 통해 의견의 차이를 조율해나갔다. 

3. PHPP와 Energy#을 철저하게 파헤치다. 

우선 4년전 람다의 설계 단계에서 사용된 PHPP 8.1 독일어 버전을 9.3 영어 버전으로 옮기는 작업부터 시작했다. 외계어에 가까운 독일어를 도저히 어떻게 해볼 수 없어서다. 그런데 한 가지 주목할 점은 같은 PHPP 프로그램임에도 버전에 따라 계산로직에 차이가 있다는 것이다. 프로그램의 인터페이스가 바뀌는 것이야 당연하겠지만, 내부발열량(IHG; Internal Heat Gain)이나 음영, 일사 계산의 로직에도 유의미한 차이가 있었다. PHPP 역시 10년의 업그레이드 과정을 거쳐왔지만 실제에 가까운 결과를 얻기 위해 수식과 계수를 끊임없이 보완해온 것이다. 8.1 버전에서 발견한 몇 가지 수식오류도 흥미로웠다. 대표적인 것이 창호의 설치열교를 잘못된 값으로 참조해오는 것이었는데, 수십 명의 전문가가 투입된 공신력있는 프로그램도 소소한 버그 만큼은 어쩔 수 없어 보인다.

​데이터를 모두 영문판으로 옮긴 후, 에너지샵의 데이터도 동일하게 입력했다. 기후를 비롯해 면적 등의 기본적인 가정은 공유했지만, 몇 가지는 한국의 기준에 맞춰 변경하여 입력했다. PHPP는 PHPP만의, Energy#은 Energy#만의 에너지를 해석하는 세계관이 존재하기 때문이다. 그 주요한 내용은 다음과 같다. 참고로 PHPP 상의 입력데이터 수정 및 결과 분석은 홍도영 선생의 다음 글을 참고해주시기 바란다. 

☞ "람다하우스 PHPP​ 분석결과" 링크

​(1) 기후

기존 PHPP에서 사용하는 기후는 스위스의 상용 기상 프로그램인 Meteonorm으로 생성한 공주지역의 기후 데이터였다. 하지만 공주와 세종의 기후는 엄연히 다르다. 필자도 세종에 거주하고 있지만, 세종시는 도시 전체가 산으로 둘러싸여있고 그 한 가운데를 금강이 가로지르고 있어 안개가 무척 자주 발생한다. 실제로 공주와 세종의 기후를 비교해보면 겨울철을 기준으로 기온은 약간 높은 반면 일사량은 다소 적음을 알 수 있다. 기후 조건으로는 기존의 공주 기후가 아닌 세종시, 정확히는 람다하우스가 위치한 곳의 기후를 채택했다. 데이터는 Meteonorm 7.1을 사용하여 PHPP와 Energy# 각각의 포맷으로 생성했다.

​(2) 냉/난방 기준온도

독일의 여름은 우리보다 서늘하고 습도 또한 낮다. 따라서 난방기준온도는 20℃로 동일하지만, 냉방기준온도는 약간의 차이가 있다. 즉, PHPP는 25℃를 기준값으로 제시한 반면 우리 정부에서 고시한 ‘에너지절약설계기준’은 26℃를 기준값으로 제시하고 있다. 하지만 에너지계산의 국제 표준인 ISO13790의 냉/난방기준온도 또한 20℃/26℃이기에 26℃를 냉방기준온도로 채택했다.

(3) 내부발열

매우 중요하다. 내부발열은 일사획득과 함께 겨울철 난방부하를 낮춰주는 핵심 요소로, 극소량의 에너지를 사용하는 패시브하우스의 에너지 성능을 크게 좌우한다. 내부발열은 크게 인체발열과 기기발열로 구성되는데, 인체발열은 거주자의 전체 숫자와 거주시간대별 인원수를 사용하여 계산되며, 주택을 기준으로 ISO에서 제안하는 1인당 발열량은 70 W다. 즉 한 사람에 70 W 백열전구를 하나 켜놓은 것과 같은 열기가 계속해서 나온다는 이야기다. 예를 들어 4인 가족이 일주일 내내 집안에 머문다고 가정해보면 1년 동안 이들로 인해 얻을 수 있는 총 내부발열량은 다음과 같이 계산된다. 

 총내부발열량 = 70 W/인 x 4인 x 8760 h/year 

 = 2,454,800 Wh/year = 2,455 kWh/year

만약 이 가족이 거주하는 주택의 TFA가 100 ㎡라면, 단위면적당 연간 내부발열량은 24.55 kWh/㎡가 된다. 패시브하우스의 기준인 1.5리터 주택의 연간 난방에너지 요구량이 15 kWh/㎡임에 비춰보면 결코 작은 량이 아니다.

기기 발열량은 가전, 조명, 전기 등에 투입되는 에너지에 실내발열 전환률을 곱하면 된다. 단열면 내에 존재하는 전기를 활용하는 기기는 대부분 100% 실내발열량으로 잡힌다고 보면 된다. 예를 들어 집에서 한 달 동안 노트북을 사용하는데 1kWh의 에너지가 투입되었다면, 열역학의 관점에서는 노트북의 작동 기제와는 상관없이 단지 노트북이 뜨거워짐으로 인해서 1 kWh에 해당하는 실내 온도가 상승한 것으로 이해할 수 있는 것이다. 다만, 세탁기나 전기밥솥, 가스레인지 등과 같이 물을 쓰는 기기의 경우는 예외적으로 30% 또는 50%를 적용하기도 한다. 

내부발열치의 적용은 표준치를 사용하는 방식과 System으로 계산한 결과를 사용하는 방식이 있다. 표준치의 경우 PHPP는 2.1 + 50 / TFA W/㎡을 산식으로 제공하며, 람다의 경우는 이 식에 따라 2.41 W/㎡로 계산된다. 반면 Energy#은 국내의 '에너지효율등급인증제도운영규정'에서 제공하는 4.38 W/㎡를 기본값으로 제시한다. 그런데 2.41과 4.38... 차이가 나도 너무 많이 난다. 정확한 에너지효율 계산을 위해 과연 어떤 값을 내부발열치로 사용해야만 할까?

​[그림5] 내부발열 입력화면. 개략계산시는 표준치 선택, 정밀계산시는 시스템 계산 활용 

​필자는 "(시스템으로) 직접 계산해서 도출된 내부 발열치(IHG)"를 사용하는 것이 맞다고​ 본다. 주택에 따라 면적, 인원, 조명 등의 상황이 달라지는데 이로 인한 내부발열치를 일률적으로 입력하는 것은 문제가 있기 때문이다. 따라서 실제에 가까운 에너지효율을 정확히 계산하기 위해서는 그때 그때 IHG를 계산해서 사용하는 것이 바람직하다. 다음은 Energy#으로 계산한 람다의 IHG다. 겨울철의 값이 2.97 W/㎡로 PHPP가 내부발열원 입력값을 기반으로 계산한 2.74 W/㎡와 근사함을 알 수 있다. 

[그림6] Energy# 계산 람다의 월별 IHG. 11~3월 평균 2.97 W/㎡, 6~8월 평균 3.16 W/㎡

​물론 표준치인 2.41 W/㎡(PHPP)이나 4.38 W/㎡(국내기준)도 의미는 있다. 등급을 판정하거나 비교를 하는 경우에는 일률적인 기준을 적용하는 것도 필요하기 때문이다. 또한 계획 초기에 구체적인 내부발열 정보를 알 수 없는 경우, 개략적인 시뮬레이션을 위해서라도 일정한 쓰임새는 있다고 본다. 참고로 한국패시브건축협회에서는 인증을 위한 시뮬레이션시 내부발열값으로 표준치 4.38 W/㎡를 적용하고 있다.

​(4) 열관류율

두 프로그램 모두 열관류율 계산의 레퍼런스는 ​ISO 6946으로 동일하다. 하지만 실내외 표면​저항은 독일과 한국의 기준이 조금씩 다르기 때문에 Energy#에서는 "건축물의 에너지절약 설계기준"에서 제시한 값을 사용하였다. 참고로 외벽의 치장벽돌과 내부의 공기층은 별도의 레이어로 보지 않고 실외측 표면열저항을 "외기간접"으로 대체해서 적용하였다. 

​ ​[그림7] 벽체 열관류율 계산을 위한 입력화면. 

공기층과 치장벽돌의 스펙을 입력하는 대신 실외측 표면열저항을 "외기간접"으로 선택했다.​

​(5) 비난방공간 

​"비난방공간"이란 건물과 접한 단열면 밖의 기계실이나 온실과 같은 부착공간을 뜻한다. 람다에서는 다음 그림과 같이 1층 북쪽의 차고와 보일러실이 이에 해당한다. 

 ​Energy#에서는 이와 같은 비난방 공간을 [외피] 워크시트의 다음 부분을 통해 입력할 수 있다.

이 입력란은 Ground Loss를 다루는 국제 표준인 ISO13370에 근거한 것인데, 이 기준의 치명적인 문제는 해당 비난방 공간의 단열 수준이 떨어지거나 침기로 인한 손실이 클 경우 계산오차가 심각하게 커진다는 것이다. 따라서 왠만한 경우에는 위의 입력 화면을 사용하기 보다 비난방 공간과 인접하는 벽체의 열관류율을 완화하여 별도로 입력해 주는 것이 편하기도 하고 오차도 적다. 인접벽체의 열 관류율은, 비난방 공간에 별도의 열획득이 있는 경우에는 원래 값의 50%, 그렇지 않은 경우에는 70% 정도로 수정하여 적용하면 된다. 람다의 벽체 열관류율은 0.143이므로 인접벽체는 0.071을 적용하였다. 

​​(6) 지면반사율

지면 반사율은 ​알베도(Albedo)라고도 불리며, 경사면 일사획득의 세 가지 요소 중 하나인 반사광(Reflected Light)을 계산할 때 사용되는 중요한 지표다. 하지만 Energy#과 같이 태양의 위치를 추적하는 방식이 아닌 보간법(Interpolation)을 기본으로 하는 약산식을 채택한 PHPP에서는 존재하지 않는 개념이기도 하다.   

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[그림10] 경사면 일사​획득(출처 : Folsom Labs). 직사광, 확산광, 반사광의 합으로 계산된다. 

​Energy# 1.0 버전에서는 이 알베도로 15%를 기본값으로 제공했으나, 이 부분에 대한 좀 더 명확한 접근이 필요하다. 콘크리트 18%, 잔디 20%, 흙 26%, 밝은 모래 40% 등 재료에 따라 반사율은 크게 달라지기 때문이다. 다음 사진을 보면 람다 주변의 지면 조건이 상당히 복잡함을 알 수 있다.

​ ​[그림11] 람다 패시브하우스의 전경. 좌측이 남쪽, 아래쪽이 동쪽, 우측이 북쪽이다.​ 

​​그렇다면 이 전경 사진을 바탕으로 람다 주변 지면의 평균 알베도를 계산해보자. 우선 반사광과 관련이 있는 영역은 대략 입면의 높이 정도까지로 가정하자. 북쪽(우측)으로는 관목과 벽돌이 있고, 동쪽(아래쪽)으로는 관목과 아스팔트, 그리고 남쪽(좌측)으로는 벽돌과 타일 등이 있다. 이와 같은 개략적인 조합을 방위별 유리 면적으로 가중평균하면 다음과 같다. ​

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    [그림12] 람다 패시브하우스의 지면반사율(알베도) 계산 과정​ 

​​여기에서 다시 알베도가 40~95%(평균 70%)로 매우 높은 눈(snow)의 영향을 고려해보자. 일년 중 약 15일(365일의 4%) 정도 동안 주변이 눈으로 덮여있다고 가정하면 최종적으로 보정된 알베도는 20%가 된다. 이렇게 도출된 값은 Energy#의 "외피" 워크시트의 Q27 셀에 입력하면 된다. ​15%와 20%의 차이가 얼마나 될까 싶지만 건물의 에너지 성능에 미치는 영향은 생각보다 크다. 다음은 알베도가 15%일 때와 20%일 때 람다 패시브하우스의 연간 난방에너지 요구량 변화다.

알베도 = 15% → 난방에너지 요구량 = 15.3 kWh/㎡

알베도 = 20% → 난방에너지 요구량 = 14.3 kWh/㎡ 

​지면반사율이 단지 5% 늘어났을 뿐인데, 난방에너지 요구량에서는 5.9%의 이득을 보았으니 결코 무시할 수 없는 차이다. 참고로 6월초 공개될 Energy#​ 2.1버전에서는 기본 알베도 값으로 20%를 채택하고 있으며, 위의 표(그림12)와 같은 알베도 계산툴도 별도로 제공할 예정이다.

​​(7) 창호의 음영

​람다의 창호 입력은 2차원 열교해석을 통해 도출한 좌우측 시공열교가 -0.007 W/mK인 것 정도를 제외하고는 대체로 평이하다. 이슈가 될만한 것은 정확한 음영(Shading) 정보의 입력이다. ISO 13790에서 정하는 음영의 종류는 수평장애물, 좌/우측 돌출부, 수평차양(Overhang) 세 가지다. 여기서 측면 수직 돌출부와 수평차양은 건물의 특성에 맞춰 입력하면 된다. PHPP와 달리 Energy#은 좌측과 우측의 측면 수직 돌출부를 각각 입력할 수 있는데, 이는 매 시간 태양의 위치를 바탕으로 직접 그림자를 정밀하게 산출하는 방식을 채택했기에 가능하다. ​   

​참고로 복수의 돌출부가 경합할 때에는, 창호 중심에서 선을 그어보아 각도가 크게 나오는 쪽이 더 많은 영향을 미치므로 그쪽을 선택하여 입력하면 된다. 다음 예시를 보면 이해가 쉽다.​

​수평장애물은 입력자가 통제할 수 있는 범위가 아니기에 논란의 여지가 있다. 주변의 없던 건물이 들어설 수도 있고 있던 건물이 헐릴 수도 있어서다. 먼저, 람다가 위치한 곳의 다음 지도를 보자.

단독주택 단지라지만, 사실 거의 허허벌판에 가깝다. 세종시의 경우 단독주택 필지는 수 천 개나 조성되어 있지만, 건축은 아직 시작 단계여서다. 최소 몇 년은 지나야 한 집 두 집 들어설 것으로 보인다. 일단 현재의 상황을 기준으로 보면 건물 외부의 수평장애물은 남쪽으로 초등학교(거리=100m, 높이=13m), 동쪽으로 야산(거리=105m, 높이=32m), , 서쪽으로 아파트 단지(거리=130m, 높이=100m)로 볼 수 있다. 외부의 장애물이 하나의 수평라인은 아니지만 구글맵이나 다음맵 등을 통해서 어느 정도 어림해볼 수 있다.

​문제는 주변에 주택들이 근접해서 들어설 경우다. 이 경우는 긴 수평장애물로 인식하기 좀 애매하다. 그러기엔 그림자로 인한 손실이 너무도 크기 때문이다. 람다의 건축가 역시 이 부분 때문에 인접 건물이 들어선 경우의 시뮬레이션에 대해서는 고심이 많았다. 고민 끝에 추가 음영감쇄계수 부분에 마이너스값을 입력하는 방식으로 과도한 음영설정으로 인한 손실을 다시 보정해주었다. 물론 이 같은 경우에는 스케치업 등으로 직접 3D 모델링을 해서 동적 해석프로그램을 통해 음영으로 인한 일사감쇄율을 직접 측정해서 입력해주는 ​것이 가장 확실하다. 이 주제는 매우 디테일한 부분이므로 자세한 이야기는 별도의 글, 또는 올해 말 출간될 메뉴얼("자립주택")에서 상세히 다루도록 하겠다.

(8) 실내습도와 수분공급량

냉방기준습도는 원래 60% = 12.3 g/kg로 통일하였다. 실제 수분공급 역시 PHPP 9.3 버전에서와 마찬가지로 기존의 단위면적당 공급량 외에 1인당 공급량 정보를 입력할 수 있도록 새로이 옵션을 추가하였다.  

[그림 16] "환기" 워크시트의 냉방시 허용습도 및 수분공급 정보 설정 화면

​참고로 실내 수분공급량의 기준은 면적보다는 사람이 더 맞지 싶다. 다음은 어느 가정의 하루 동안의 수증기 발생량을 집계한 표인데, 대부분의 항목이 사람과 관계있는 것임을 볼 수 있다.(붉은색 표시 항목 참고) PHPP에서는 주거의 경우 100g/Person*hour, 오피스의 경우 10g/Person*hour을 기본값으로 제시하고 있다.

(출처: National Research Council Canada) 

(9) 냉온수 배관 

주택의 냉온수 배관은 대부분 말단배관(Branch Pipe)이다. 말단배관 정보를 입력할 때 주의할 점은 같은 관경의 파이프는 시점에서 수도꼭지까지 각각의 거리를 평균해야 한다는 것이다. 다음의 사례를 참고하면 이해가 쉽다. 

​배관정보 입력과 관련하여 한 가지 주의할 부분은 냉방은 실내에 있는 배관만 고려하면 되지만 난방은 실외의 배관도 고려해야 한다는 점이다. 예를 들어 보일러실이 단열면 밖의 비난방공간에 있다면 평균길이 산정의 시점을 보일러의출수지점에서 부터 잡도록 하는 것이다.

4. ​최종 결과는?

​결과분석치를 좌우하는 핵심요소는 내부발열치(IHG)와 수평장애물 음영정보다. IHG는 둘 다 시스템 계산결과를 사용하며, 겨울철 기준값은 PHPP의 경우 2.74 W/㎡을, Energy#의 경우 2.97 W/㎡가 적용되었다. 

​​(1) 인접건물이 완공되었을 때

우선 최악의 경우(Worst Case)로 주변건물이 모두 다 들어선 경우를 가정해 보았다. 예전부터 그래왔던 것 처럼 Energy#의 에너지요구량 수치가 PHPP에 비해 난방은 9%, 냉방은 7% 더 높게(에너지 효율은 더 낮게) 나온다. 

[​그림19] 인접건물 준공을 가정한 시뮬레이션 결과​  

(2) 주변 건물이 없는 현재의 음영 조건 

​다음은 현재의 조건과 마찬가지로 인접건물이 없이 나대지인 상황에서 학교, 야산, 아파트 단지와 같은 원거리 수평장애물만 고려한 결과다. 역시 난방에너지 요구량 수치는 9% 더 높게 나오고, 냉방에너지는 어떤 이유에서인지 6% 낮은 값이 나온다.  

​[​그림20] 인접건물이 없다고 가정한 시뮬레이션 결과

​​(3) 누가 더 맞나? 

​이렇게 Energy#의 결과값이 약간 더 보수적으로 나오는 상황에서, 우리는 어느 쪽을 더 신뢰해야 하는가? 답은 건축주가 축적해온 에너지 실측값에서 찾을 수 있다. 에너지 실측환경과 가급적 유사하게 만들기 위해, 재실자는 2명, 난방온도는 19℃, 냉방온도는 25.5℃, 냉방시 기준습도는 70%, 그리고 2016년 실험을 위해 여름철 잠시 가동한 제습기 의존률을 20%로 잡고 다시 계산해본 결과는 다음과 같다. 난방에너지는 약간 낮게, 냉방에너지는 높게 나온다. 

[​그림21] 인접건물 없고 에너지 실측 환경과 동일한 조건

​이제 드디어 건축주가 고생고생하며 모아온 실측 데이터와 비교해볼 차례다! 논의에 앞서, 이렇게 예측치와 실제값을 비교할 수 있도록 온수와 난방을 분리하여 3년이 넘도록 실측 데이터를 관리해오신 건축주에게 경의를 표한다. 

우선 난방에너지 요구량부터-

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​[​그림22] 최근 3년간 겨울철 난방에너지 요구량 비교분석​ 

3년 평균 오차는 Energy# -0.6%, PHPP -6.8%다. ​RC조의 콘크리트 내부의 습기가 어느 정도 빠진 최근 2년치의 데이터가 더 정확하다고 볼 때, Energy#의 오차율은 -0.8~-6.6%이고, PHPP는 -7.0~-12.4%다. 더군다나 추세적으로볼 때 난방에너지 요구량은 조금 더 떨어질 수도 있으므로 PHPP의 오차는 Energy#에 비해 계속해서 더 벌어질 것으로 예상된다. 

그렇다면 냉방은 어떨까?

기기의 효율(COP)을 정확히 알 수 없기에 냉방에너지는 요구량이 아닌 소요량(사용량)을 기준으로 비교한다. 건축주가 2016년 7월 10일부터 8월 31일까지 측정한 에어컨과 제습기의 총 에너지 사용량은 511 kWh다. 비교 기간을 동일하게 놓기 위해, 냉방기기를 가동하지 않은 7월 1일부터 9일까지는 측정 기간 동안의 일평균 사용량의 50%를 적용하여 전체에너지 사용량을 보정하였다. 이렇게 했을 때 PHPP와 Energy# 모두 실측치보다 42~46% 정도 적게 나왔다. 평년보다 기온이 2℃ 가량 높았던 2016년의 살인적 무더위를 생각하면, 2016년의 실제 냉방에너지가 예측치 보다 높게 나온 것은 당연한 것으로 판단된다. 냉방은 습부하가 개입되기에 정확한 수치를 비교하는 것은 큰 의미가 없어 보인다.

​(4) 소결  

실측치와 비교해보았을 때 전체적으로 PHPP와 Energy#은 거의 유사한 경향성을 보이고 있으나, 굳이 비교를 하자면 난방에서는 Energy#이 약간 더 우세한 결과를 도출했다고 볼 수 있다. 어쨌든, PHPP 및 실측치와의 비교를 통해 Energy#에 대한 신뢰성은 어느 정도 검증된 셈이다.

​5. 람다는 패시브하우스인가?

​이제 "람다가 혹시 패시브가 아닐지도 모른다"는 건축가의 질문에 답을 할 차례다. 일단 홍도영 건축가가 PHPP로 다시 분석해본 결과에 따르면 람다는 패시브하우스가 맞다. 8가지의 조합 중 한 가지 경우를 제외하고는 모두 난방에너지 요구량이 1.5리터(=15 kWh/㎡year)​ 이내로 들어오기 때문이다. 다음은 필자와 수차례 토론 끝에 건축가가 정리한 PHPP 계산결과 리스트다. 

​[그림24] PHPP로 도출한 람다 패시브하우스의 에너지 계산 결과

Energy#의 상황도 이와 유사하다. 난방에너지 요구량을 기준으로 주변건물이 없는 경우 14.2 kWh/㎡year, 주변건물이 모두 들어선 경우 15.5 kWh/㎡year로 PHI가 정한 1.5리터라는 기준을 아슬아슬하게 넘나들고 있다. 주변 주택이 모두 들어서는 보수적인 상황을 가정하면 기준에 약간 못 미치지만, 현재의 상황에서는 엄연히 1.5리터 패시브하우스다.

굳이 1.5리터라는 수치에 연연해야 한다면 2층의 남측 수평차양의 규모를 조금만 줄였으면 어땠을까도 싶다. 다음 사진에서 볼 수 있듯이 덧창이 있는 상황에서 수평/수직 차양으로 인한 그림자의 영향이 생각보다 크기 때문이다. 당장 2층 수평차양(Overhang)의 깊이만 2.3 m에서 1.8 m로 50 cm만 줄여도, 난방에너지 요구량은 14.2 → 13.4 kWh/㎡year, 15.5 → 14.7 kWh/㎡year으로 크게 떨어진다. 하지만 이는 역으로 냉방에너지의 증가를 초래할 수도 있으니, 비교형량을 통한 선택은 건축주와 건축가의 몫이다.

준공이 완료된 지 3년이 지난 지금에 와서는 이 상황을 어찌해 볼 수 없다. 하지만 지면반사율을 약간 조정해 주는 것도 대안이 될 수 있다. 다음 사진을 보면 1층 외부 마당의 바닥이 붉은 색 벽돌로 되어 있음을 알 수 있다. 

​[그림26] 람다 패시브하우스의 1층 전경. 마당이 붉은 색 벽돌로 ​마감되어 있다. 

​​붉은 색 벽돌의 알베도는 17%로 평범하다. 이를 [그림25]의 2층과 같이 밝은 색상의 타일로 바꿔보면 어떻게 될까? 그렇게 되면 평균 알베도는 24%으로 상승하고 인접건물이 있는 경우의 연간 난방에너지 요구량은 15.5 → 14.6 kWh/㎡year로 떨어진다. 이번에는 붉은 벽돌을 하얀색의 자갈이나 모래로 바꿔보면 평균 알베도는 29%로 상승하여  15.5 → 13.4 kWh/㎡year 까지 맞춰진다. ​물론 굳이 수고스럽게 추가공사까지 해가며 이 방법을 적용해야 할까도 싶지만, 최악의 상황에서도 1.5리터라는 수치를 맞추고 싶다면 충분히 생각해볼 수 있는 옵션이다. 아울러, 일반적인 주택 설계시에도 에너지 성능이 경계에 걸려 간당간당할 경우 적용해볼 수 있는 일종의 히든카드가 될 수도 있겠다.

6. 결론 ​

​이 모든 소소한 논란에도 불구하고 필자에게 람다는 여전히 이상적인 패시브하우스다. 패시브의 원칙을 충실하게 구현하기 위한 건축가와 건축주의 협업이 눈부셨고, 또 그것을 끊임없이 기록하고 연구하는 건축주의 존재가 고마워서다. 간간히 올라오는 건축주의 정성스러운 포스팅을 통해 느낄 수 있는 "따뜻하면서도 시원하고, 논리적이면서도 감정이입이 되는 주택"에 대한 만족도도 빼놓을 수 없다. 한국의 열악한 패시브 환경에 기여한 가치를 따지자면 이보다 더 귀하고 소중한 사례를 찾을 수 있을까. 이런 상황에서 1.5리터를 아슬아슬하게 넘나드는 것에 대한 사소한 논쟁은 아무런 의미가 없다. 따라서 이 길고 긴 리포트의 결론은 다음과 같이 마무리하고싶다.

​"람다는 패시브하우스다!"

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