설계단계 의사결정 지원을 위한 모듈러 건축물의 탄소배출량 예측모델 개발 - 이준호 (The Graduate School, Ajou University, 2023)
본 연구는 모듈러 건축물의 탄소배출량 예측모델을 개발하고 이를 통해 설계단계에서 이해관계자들에게 의사결정에 도움을 주기 위한 지원 도구 개발을 목적으로 한다. 국내의 경우 탄소배출량 예측모델에 대한 연구가 부족한 상태이며 국외의 경우 RC조를 대상으로 하여 신축 또는 리모델링시 의사결정 지원 도구로써 예측모델에 대한 연구가 진행되고 있다. 모듈러 건축물을 대상으로 한 탄소배출량 예측모델은 부족한 상황이므로, 이에 본 연구에서는 설계단계에서 설계 대안에 대한 신속한 탄소배출량 평가가 가능하여 의사결정을 지원할 수 있는 예측모델을 개발하였으며, 적은 개수의 입력변수로도 사용이 용이하도록 하였다. (1) 전 생애주기 탄소배출량 산정방법에 대해 고찰하였으며, 연구대상을 모듈러 생활관으로 한정하였다. 전 생애주기 탄소배출량 예측모델 개발과 관련된 선행연구를 분석하여 본 연구의 개발 방향을 설정하였다. (2) 모듈러 건축물의 자재내역서와 국내·외 문헌자료들을 통해 생산, 시공, 폐기단계의 탄소배출량을 산정하고 동적에너지시뮬레이션 프로그램을 활용하여 운영단계의 탄소배출량을 산정하였다. 이를 바탕으로 각 단계별 탄소배출량의 초기 데이터를 생성하였다. (3) 생성된 초기데이터를 바탕으로 기계학습 데이터를 생성하기 위해 향, 창면적비, 부위별 열관류율, SHGC, VT 등 총 10개의 입력변수를 설정하였으며, 출력변수는 전 생애주기 탄소배출량으로 설정하였다. 10개의 변수의 변화에 따라 출력변수가 달라질 수 있도록 입력변수를 LHS 방법을 통해 10,000개의 데이터로 샘플링을 하였으며, JePlus를 이용하여 머신러닝 데이터를 생성하였다. (4) 설계단계에서 사용이 용이하도록 모델의 입력변수를 줄이기 위해, 변수들간 상관관계 분석을 하여 10개의 입력변수 중 5개를 제거하였다. 향, 창면적비, SHGC, VT, 창호 열관류율의 5개의 입력변수를 최종적으로 기계학습의 입력변수로 설정하였다. (5) 생성된 데이터세트를 바탕으로 MLR, RF, GBRT, KNN, SVR의 알고리즘을 이용하여 예측모델을 생성하였으며, 4가지의 평가지표와 소요시간을 고려하였을 때 RF모델이 가장 적절한 것으로 도출되었다. 본 연구에서는 모듈러 건축물의 탄소배출량 예측모델을 개발하는 것을 주요 목적으로 하였다. 현재 개발된 예측모델은 연구의 초기 단계로 지역은 서울로 고정되어 있으며, 모듈러 건축물 중 생활관을 대상으로 한정하고 있다. 따라서 향후 연구에서는 지역 및 용도 범위의 확장으로 유연하고 광범위한 예측모델로 개발하는 것이 필요하며, 타 프로그램과 연동하여 건축물의 설계 초기단계에서 통합적인 정보제공을 할 수 있는 연구가 필요할 것으로 판단된다.
학위논문(석사)--스마트융합건축학과,2023. 2
Keywords: LCCO2(Life Cycle CO2); 머신러닝(Machine Learning); 모듈러(Modular); 생활관(Dormitory); 의사결정지원(Decision Support)