1. 서 론

1.1. 연구 배경

전 세계적인 기후 위기 심화와 2050 탄소중립 달성을 위한 에너지 전환 정책은 건물 부문에 기존보다 높은 수준의 에너지 절감 및 효율 향상을 요구하고 있다. 건물은 전체 에너지 사용량과 온실가스 배출의 큰 부분을 차지하며, 동시에 재생에너지 보급 확대에 따른 전력 계통 변동성을 흡수할 수 있는 잠재력을 보유하고 있다(UNEP, 2025). 이러한 배경에서 건물 분야는 단일 건물 중심의 접근을 넘어, 여러 건물이 집합적으로 에너지 생태계를 형성하는 Grid-Interactive Efficient Building(GEB) 커뮤니티로 발전하고 있다. GEB 커뮤니티는 개별 건물 단위에서는 구현하기 어려운 대규모 수요 유연성 확보, 분산 자원 통합 제어, 피크 저감, 지역 단위의 에너지 회복탄력성 향상 등을 실현할 수 있다는 점에서 차세대 지속가능 에너지 시스템의 핵심 모델로 주목받고 있다(Ye et al, 2023). 특히 재생에너지 기반의 분산형 자원이 확대되고 있는 현재의 에너지 전환 환경에서, GEB 커뮤니티는 전력 계통 안정화와 지역 에너지 자립을 동시에 달성할 수 있는 중요한 플랫폼으로 평가된다(Lund, Østergaard, Connolly, & Mathiesen, 2015).

이러한 GEB 커뮤니티를 구현하기 위해서는 단일 건물과 커뮤니티 수준에서 발생하는 다양한 에너지 요구를 최소화하고 에너지를 효율적으로 생산·활용하며 실시간으로 최적 운영할 수 있는 기술 기반이 필수적이다. 이를 구성하는 핵심 기술은 건물 에너지 부하를 최소화하는 패시브 설계, 폐열·폐수 등을 재활용하는 자원 순환 기술, AI 기반 시스템의 최적 제어 기술과 커뮤니티의 운영 최적화 기술로 구분될 수 있다. GEB 커뮤니티 구현을 위한 다양한 기술이 발전함에도 건물의 에너지 효율성, 수요 유연성 및 그리드의 상호작용 능력을 정량적으로 평가 체계는 아직 정립되어 있지 않다. 특히 커뮤니티 단위의 에너지 효율성, 수요 유연성, 경제성을 동시에 평가하는 통합 평가도구는 실효성 있는 GEB 커뮤니티 구현을 위해 필수적이다.

따라서 본 논문에서는 패시브 디자인에서부터 커뮤니티의 운영 최적화까지 GEB 커뮤니티 구현을 위한 전반적인 기술의 연구 동향을 분석하고 에너지·환경·경제적 효과를 총체적으로 평가하기 위한 GEB 커뮤니티 평가도구 개발을 위한 연구 방향을 제시함으로 GEB 커뮤니티 구현을 위한 핵심적인 연구 자료를 제공하는 것을 목표로 한다.

1.2. 연구 범위

본 연구에서는 최근 10년간 논문과 기술보고서를 기반으로 GEB 커뮤니티 구현에 필요한 기술의 동향을 분석하며 연구 범위는 패시브 설계, 자원 순환형 에너지 시스템, AI 기반 건물 시스템 최적 제어 기술, 건물 커뮤니티 운영 최적화 기술, 건물 커뮤니티 통합 평가도구로 설정하였다. 패시브 설계에서는 고성능 외피, 단열·기밀, 자연채광·환기 등 건물의 기본 부하를 결정하는 기술의 적용 동향을 검토하며 자원 순환형 에너지 시스템에서는 폐열·하수열·중수 재활용 등 폐열·폐자원의 에너지화 기술과 커뮤니티 확장 가능성을 분석한다. AI 기반 건물 시스템 최적 제어 기술은 예측 제어, 수요반응(DR) 등 단일 건물 수준의 지능형 운영 전략을 고찰하며 건물 커뮤니티 운영 최적화 기술은 분산 자원 공유, 건물 간 에너지 교환 등 커뮤니티 단위 운영 전략을 분석한다. 건물 커뮤니티 통합 평가도구 관련하여 국내외 평가지표 및 프레임워크를 기반으로 GEB 커뮤니티 성능을 종합적으로 평가하기 위한 핵심 요소를 도출한다.

2. 연구 방법

2.1. GEB 정의와 요소

GEB는 에너지 효율적인 건물이 스마트 기술과 분산 에너지 자원(DERs)을 활용해 수요 유연성을 제공하고, 에너지 비용·계통서비스·거주자 요구를 통합적으로 최적화하는 건물을 의미한다(Neukomm, Nubbe, & Fares, 2019). 즉, GEB는 기존의 고효율 건물 또는 ZEB가 지향하던 에너지 절감과 자립성을 넘어, 전력 계통과 양방향으로 상호 작용하며 계통 안정화에 기여하는 능동적 에너지 자원으로 정의된다(Franconi, Rosenberg, & Hart, 2021). GEB의 핵심 요소는 에너지 효율, 연결성, 지능성, 그리고 유연성으로 정리된다. 에너지 효율은 고성능 외피와 고효율 설비를 통해 건물의 기저 부하를 최소화하는 요소이며, 연결성은 센서·IoT 및 BEMS/EMS 기반의 설비 통합과 건물-계통 간 양방향 통신을 통해 분산 자원 연계를 가능하게 한다. 지능성은 예측 제어와 AI 기반 최적화, FDD 등을 활용하여 운영의 자동화·고도화를 구현하는 기능이며, 유연성은 DR 참여, 부하 이동, 재생에너지 변동성 흡수 등을 통해 계통 요구에 능동적으로 대응하는 능력으로, 커뮤니티 단위에서는 수요 유연성으로 확장된다. 이러한 요소들은 GEB 커뮤니티의 에너지 최적화 및 계통 연계성 강화의 기반을 이루며 본 연구에서의 동향 분석의 기본 구조로 활용된다.

2.2. 문헌 조사 및 검색 방법

본 연구에서는 GEB 커뮤니티 구현 기술 동향 분석을 위해 Web of Science 데이터베이스와 DBpia를 사용하여 최근 10년간의 학술 연구 자료를 활용하였다. 본 연구는 수집된 문헌의 연구 동향을 객관적으로 분석하기 위해 텍스트 마이닝 및 키워드 네트워크 분석을 진행하였다. 64개의 문헌 제목과 초록을 바탕으로 파이썬을 이용하여 전처리 과정을 거쳐 키워드 추출 및 빈도수, 네트워크 분석을 진행하였다.

논문들을 검색할 때 사용한 키워드는 패시브 설계 기술 조사는 Web of Science에서 passive, passive design, passive building, green building, design optimization 등의 키워드로 선별하였다. 자원 순환형 에너지 시스템의 기술 조사는 Google Scholar와 Web of Science를 활용하였으며, Waste heat, Waste water, Energy recovery, Waste management를 핵심 키워드로 설정하였다. 이를 기반으로 건축 부문에서의 폐열 및 폐수 활용 기술, 자원 순환형 에너지 회수 기술 등 관련 연구 동향을 포괄적으로 조사하였다. AI 기반 건물 시스템 최적 제어 기술 조사는 Web of Science에서 ai, optimal control, energy use, demand response, grid interactive efficient building 키워드로 선별하였다. 건물 커뮤니티 운영 최적화 기술은 Commissioning, Grid interactive efficient building, Optimal operation, Digital twin, Performance optimization 키워드 검색으로 조사하였다. 건물 커뮤니티 통합 평가도구 조사는 EU의 Smart Readiness Indicator (SRI) 관련 법령(Commission Delegated Regulation 2020/2155; Commission Implementing Regulation 2020/2156)은 EUR-Lex 데이터베이스에서, 미국 DOE의 GEB 기술보고서(Neukomm et al., 2019)는 OSTI(Office of Scientific and Technical Information) 데이터베이스에서, IEA EBC Annex 67 프로젝트 보고서는 IEA Energy in Buildings and Communities Programme 공식 발간물에서 획득하였다. 기타 학술논문은 Web of Science에서 energy flexibility buildings 키워드 검색을 기반으로 조사되었다.

3. 연구결과

3.1. 키워드 빈도수 및 네트워크 분석

본 연구에서 총 64개의 문헌을 대상으로 키워드 빈도수 분석을 수행한 결과는 Figure 1과 같다. Demand Response (수요 반응)이 가장 높은 빈도(n=11)로 나타나 해당 GEB 분야의 핵심 연구 주제임이 확인되었다. Predictive Control(예측 제어)와 Reinforcement Learning(강화학습)이 각각 2위와 공동 3위를 차지하였으며, 이는 기존의 규칙 기반 제어에서 데이터 기반의 지능형 제어 방법이 활발히 GEB 분야에서 연구되고 있음을 보여준다. 이 외에도 Decision Making(의사 결정), Heat Pump(히트 펌프), Thermal Comfort(열적 쾌적성) 등이 주요 키워드로 도출 되어, 피크부하 및 에너지 소비량 절감뿐만 아니라 설비 최적화와 거주자의 쾌적도가 상호 연계되어 연구되고 있음을 알 수 있다. 특별히, Heat Pump(히트 펌프)가 상위 공동 3번째 빈도(n=8)로 나타나 전력망 유연성 확보를 위한 물리적 시스템으로 히트 펌프가 중요하게 여겨지고 있음이 확인되었다.

Figure 1.

Top 10 high-frequency keywords.

본 연구에서 총 64개의 문헌을 대상으로 키워드 간의 동시 출현관계를 시각화한 네트워크 분석 결과는 Figure 2와 같다. 네트워크 중심에는 Demand Response(수요 반응)이 가장 높은 빈도로 나타나 GEB 시스템 연구 핵심이 수요 자원 관리에 있음을 보여주었다. Demand Response(수요 반응)을 중심으로 네트워크는 크게 세 가지 주요 그룹으로 구분된다. 첫째는 지능형 제어 그룹이다. Reinforcement Learning(강화학습), Predictive Control(예측 제어), Decision Making(의사 결정)이 밀집해 있으며 최적 의사결정을 위한 알고리즘 연구가 활발함을 보여준다. 두 번째는 열 에너지 설비 그룹이다. Heat Pump(히트 펌프), Heat Recovery(열 회수), District Heating(지역 난방)이 서로 긴밀하게 연결되어 있다. 이는 개별 건물의 히트펌프 제어가 단순 냉난방을 넘어 지역 난방 및 폐열 회수 등 거시적인 에너지 네트워크 효율화와 연계되고 있음을 의미한다. 세번째는 디지털 트윈 그룹이다. 네트워크 상단에 위치한 Digital Twin(디지털 트윈)은 Smart Systems(스마트 시스템) 노드와 연결되어 있으며, 이 시스템은 다시 Smart Grid(스마트 그리드)와 연결된다. 이는 건물의 디지털 트윈 모델이 스마트 시스템에 기능하며, 스마트 그리드와의 상호작용을 시뮬레이션하고 검증하는 핵심 도구로 활용되고 있음을 나타낸다.

Figure 2.

Keyword network analysis.

3.2. GEB 구현을 위한 패시브 설계

패시브 설계는 기계적 설비나 외부 에너지 투입 없이, 건물의 형태·재료·외피 성능·공간 구성 등 비가동적 물리 요소를 활용하여 실내 환경을 자연적으로 제어하는 설계 접근법이다. 단열, 차양, 자연채광, 자연환기 등은 냉난방·조명 부하를 직접적으로 저감하고, 열적 완충 효과를 통해 부하의 시간적 변동성을 완화한다.

GEB에서 패시브 설계는 운영 제어나 저장 시스템이 작동하기 이전 단계의 물리적 토대로서, 에너지의 유입·손실·저장 경로를 규정하는 기초 경계조건을 제공한다. 또한, 패시브 성능은 개별 건물의 에너지 수요뿐 아니라 커뮤니티 차원의 부하 패턴과 전력망 상호작용 특성에도 영향을 미치기 때문에 패시브 설계는 GEB 커뮤니티의 에너지 흐름을 안정화하고, AI 기반 제어 및 분산자원 운영의 효율성을 실질적으로 뒷받침하는 주요 요인이다.

3.2.1 패시브 기술 개선

패시브 기술은 단순한 에너지 절감 요소를 넘어, 건물의 성능과 지속 가능성을 향상시키는 동적이고 지능적인 시스템으로 진화하고 있다. Zhang 등(2025)은 상변화물질(PCM)을 적용한 외피 기술을 종합 검토한 결과, 하절기 냉방부하를 23.5–52.7% 감소시키고, 동절기 축열로 난방부하를 17.8% 절감할 수 있음을 보고하였다. 또한 태양공기히터 및 자연환기형 PCM 벽체를 복합 적용하면 열저장 효율이 76‒87%, 방열 효율이 75–83% 수준으로 더욱 높게 나타났다(Zhang et al., 2025). 이는 외피가 단순 단열 부재를 넘어, 계절과 시간대에 따라 동적으로 열 흐름을 조절하는 능동형 패시브 구성요소로 기능할 수 있음을 의미한다.

또한 Li, Zhou, Wang과 Han (2024)은 고층 공동주택을 대상으로 외부 미기후가 열성능에 미치는 영향을 실측·시뮬레이션을 통해 분석하였다. 그 결과, 동일한 입면에서도 풍속, 일사, 음영 차이에 따라 냉방부하가 최대 6%, 난방부하가 7% 이상 차이를 보였다(Li et al., 2024). 이러한 결과는 패시브 설계가 단일 건물의 정적 설계 개념을 넘어, 도시 미기후와 상호작용하는 공간적 변수로 확장되고 있음을 보여준다.

따라서 패시브 기술은 “정적 단열 중심”에서 “열적 응답성과 환경 적응성을 갖춘 동적 외피”로 발전하고 있으며, 정적 분석의 한계를 넘어 공간적·환경적 변수와 상호작용하는 설계 패러다임으로 진화하고 있다. 이는 GEB의 물리 인프라 계층에서 에너지 부하의 기초조건을 결정하는 핵심 요소로 작용하며, 개별 건물의 효율 향상을 넘어 커뮤니티 전체의 냉·난방 부하를 안정적으로 분산시켜 에너지 시스템의 효율과 그리드 연계 안정성을 향상시키는 필수 기반이 된다.

3.2.2 패시브 설계 최적화

패시브 설계는 최근 에너지 절감이라는 단일 지표에서 벗어나, 다양한 요구사항을 동시에 만족하는 다중목적 최적화(Multi-objective Optimization) 방식으로 발전하고 있다.

Balali와 Yunusa-Kaltungo (2025)는 퍼지 논리 기반 다기준 의사결정(Fuzzy-CRITIC + EDAS) 기법을 활용하여 영국(UK) 건물을 대상으로 다양한 패시브 전략을 평가하였다. 해당 연구에서는 에너지 절감, 온실가스 감축, 난연성, 친환경성 등 지속가능성 지표를 통합적으로 고려하여, 각 전략의 중요도와 우선순위를 체계적으로 산정하였다. 이를 통해 패시브 설계 전략의 선정 및 가중치 부여 과정에서 의사결정의 일관성을 높이고, 기술 선택의 합리성을 강화하였다.

Harkouss, Fardoun과 Biwole (2018)은 전 세계 25개 기후대의 주거용 건물을 대상으로 시뮬레이션과 다기준 의사결정(MCDM) 기법을 결합한 다목적 최적화를 수행하였다. 연구는 냉방 및 난방 에너지 수요, 생애주기 비용(LCC), 거주자 열쾌적성을 동시에 고려하여, 기후 특성에 적합한 최적의 패시브 설계 조합을 탐색하였다. 그 결과, 최적화된 패시브 솔루션을 적용할 경우 기준 건물 대비 냉방 부하를 최대 54%, 난방 부하를 최대 87%, 생애주기비용을 최대 52%까지 절감할 수 있는 잠재력이 확인되었다. 이 연구는 재생에너지나 설비적 요소를 포함하지 않고, 단열, 창면적비, 차양, 환기전략 등 순수한 패시브 변수만으로 에너지 효율과 적응형 쾌적성 간의 최적 균형을 도출한 대표적 사례로 평가된다.

반면 Abdou, El Mghouchi, Hamdaoui와 El Asri (2021)은 모로코의 6개 기후 구역에서 기존 주거용 건물의 개조를 대상으로, 패시브 설계와 재생에너지 시스템을 통합한 넷제로 에너지 건물(NZEB) 달성 전략을 분석하였다. 연구는 생애주기 비용, 에너지 절감, 열 쾌적성이라는 세 가지 상충 목표를 동시에 고려하여, 패시브 요소와 재생에너지 용량 간의 최적 조건을 설정하였다. 그 결과, 패시브 설계의 효율적 조합을 통해 에너지 소비를 현저히 줄이고 재생에너지 설비 용량을 축소함으로써, 경제성과 에너지 자립성의 동시 확보가 가능함을 입증하였다.

이처럼, 패시브 설계의 최적화는 단일 에너지 지표를 넘어, 에너지 절감, 경제성, 환경 영향, 실내 쾌적성을 함께 고려하는 다중목적 최적화(Multi-objective Optimization) 방식으로 발전하고 있다. 퍼지 논리, 다기준 의사결정(MCDM) 등 다양한 기법을 활용하여 기후 특성에 적합한 최적의 패시브 설계 전략을 도출하고, 나아가 패시브 기술과 재생에너지의 결합을 통해 다양한 기후대에서의 에너지 자립 가능성을 입증하였다. 이는 패시브 설계가 단일 건물의 효율 극대화를 넘어, 에너지·경제·환경·쾌적성 간의 상충관계를 조율하는 통합적 설계 전략으로 진화하고 있음을 시사한다.

3.2.3 첨단기술(BIM, AI)을 통한 패시브 설계 지원

패시브 설계는 BIM(Building Information Modeling)과 AI(Artificial Intelligence)를 결합하여 효율을 극대화하고 있다. Liu(2025)은 BIM 기술을 녹색건축 설계에 적용한 다양한 사례를 분석하여, BIM이 설계·시공·운영 전 과정에서 에너지, 탄소배출, 생애주기 비용을 동시에 고려할 수 있는 포괄적 도구로 발전하고 있음을 제시하였다Liu(2025). 연구는 BIM과 에너지 모델을 연계함으로써 단열 성능, 창면적비, 차양, 채광, 건물 배치 등 패시브 변수의 실시간 시뮬레이션 및 대안 평가가 가능함을 보였다. 이를 통해 설계 초기 단계에서 패시브 전략의 정량적 비교와 최적화가 용이해지며, 설계 효율성이 향상됨을 입증하였다.

Ahmed, Heywood와 Holzer (2025)은 BIM 기반 에너지 리트로핏 관련 연구 88편을 종합 검토하여, BIM이 단순한 시각화 도구를 넘어 설계–분석–의사결정을 통합하는 데이터 중심 플랫폼으로 발전하고 있음을 밝혔다(Ahmed et al., 2025). 다수의 연구가 외피 성능, 재료 특성, 기후데이터를 통합 분석하여 패시브 개보수(단열 보강, 창호 개선, 차양 설치 등)의 성능 향상 효과를 정량화하였으나, 실제 적용은 주로 설계·해석 단계에 국한되는 한계를 제시하였다.

Manmatharasan, Bitsuamlak과 Grolinger (2025)은 AI 기반 지속가능 건축 설계 최적화 연구를 체계적으로 검토하여, AI가 설계단계의 패시브 변수 최적화와 예측 기반 의사결정을 지원하는 핵심 기술임을 제시하였다(Manmatharasan et al., 2025). 연구는 특히 서로게이트 모델(surrogate model)을 활용하여 시뮬레이션 비용을 줄이면서, 단열 두께, 창면적비, 방향, 자연환기 등 패시브 변수의 다중목적 최적화를 수행할 수 있음을 강조하였다. 또한 설계–운영 단계의 연계를 통해 AI가 차양 및 환기 제어 등 수동적 요소의 성능을 능동적으로 강화할 수 있음을 확인하였다.

Zhang, Yao, Toftum, Essah와 Li (2024)은 건물의 열쾌적성을 예측하기 위해 머신러닝(ML)을 적용하고, 사용자 행동(창 개폐, 의복 조절 등)을 반영한 적응형 모델이 기존 PMV 모델보다 예측 성능이 우수함을 확인하였다(Zhang et al., 2024). 또한, 실측 데이터를 기반으로, ML이 차양, 환기, 냉방설정 등 패시브·하이브리드 전략의 실제 효과를 정량적으로 평가할 수 있고, ML을 통해 냉방 중 불필요한 창 개폐, 간절기 냉방 과사용 등 비효율적 행동 패턴을 식별함으로써, 설계 및 제어 전략 개선에 기여할 수 있음을 확인하였다.

Merabet 등(2021)은 AI 기반 지능형 건물 제어시스템(IBCS)에 관한 1992–2020년 문헌을 체계적으로 분석하여, AI 제어가 평균 21.8–44.4%의 에너지 절감과 21.7–85.8%의 쾌적성 개선 효과를 달성할 수 있음을 보고하였다(Merabet et al., 2021). 연구는 퍼지 제어, 신경망(ANN), 적응형 퍼지추론(ANFIS) 등의 기법이 차양, 창호, 자연환기 등 패시브 요소를 자동 제어 시스템에 통합함으로써 에너지 효율과 쾌적성을 동시에 향상시킬 수 있음을 보여주었다.

BIM, AI과의 융합은 패시브 설계를 정적 기술에서 데이터 통합 및 설계-분석-의사결정 과정을 통한 데이터 기반의 적응형 설계(adaptive passive design)로 전환시키고 있다. BIM은 표준화된 데이터와 통합 워크플로우를 기반으로 설계·분석·의사결정을 연계함으로써, 패시브 설계의 초기 평가와 개보수를 체계화한다. AI는 서로게이트 모델·머신러닝·지능형 제어를 통해 패시브 변수의 최적화, 거주자 행태 기반 운전, 능동 설비와의 협조 제어를 실현한다.

기존 연구들은 패시브 설계의 기술 발전과 다중목적 최적화, 그리고 BIM·AI 기반의 설계 지원을 통해 개별 건물의 에너지 효율을 향상시켰으나, 대부분 단일 건물 단위의 시뮬레이션과 분석에 머물러 GEB 커뮤니티 수준의 확장성은 여전히 제한적이다. 특히 건물 간 열환경 상호작용과 부하 상호보완성에 대한 검증이 부족하며, 패시브 설계가 커뮤니티 전체의 부하 분산과 에너지 자립성에 미치는 영향을 실증적으로 평가한 연구는 매우 드물다. 또한 BIM과 AI 기술은 설계·분석 단계에 집중되어 있어, 실시간 운영 데이터의 피드백과 커뮤니티 단위 정보 통합이 충분히 이루어지지 못하고 있다.

최근 일부 연구에서는 건물 집합체 단위의 부하 상호보완성과 커뮤니티 기반 에너지 관리 프레임워크를 시도하고 있으나, 이러한 접근 역시 아직 초기 단계의 모델링 수준에 머물러 있다. 따라서 향후 연구는 BIM의 데이터 표준화 기능과 AI의 예측·학습 능력을 결합하여, 패시브·액티브·재생에너지의 상호작용을 고려한 커뮤니티 단위 최적화 모델로 발전할 필요가 있다.

3.3. 자원 순환형 에너지 시스템

GEB 커뮤니티에서의 자원 순환형 에너지 시스템은 단순한 에너지 효율 향상을 넘어, 건축물 내·외부의 폐열, 폐수, 폐자원을 회수·재이용하여 지역 단위의 에너지·물 순환을 완결시키는 통합형 인프라로 정의된다. 이러한 시스템은 폐열·폐수·폐기물 등 잠재적 자원을 에너지 생산 혹은 재사용 가능한 투입물로 전환함으로써, 커뮤니티의 에너지 자립도를 향상시키고 외부 자원 의존도를 획기적으로 저감한다. 특히 폐열·폐수·유기자원으로부터의 회수 기술은 도시의 탄소중립형 에너지 구조로 전환하기 위한 핵심적 수단으로 주목받고 있으며(Smith, Liu, Liu, & Guo, 2018; Hao, Li, Loosdrecht, Jiang, & Liu, 2019), 이를 건축물 및 커뮤니티 수준에서 통합함으로써 그리드 상호작용형 순환경제 구조를 구축할 수 있다.

3.3.1 자원 순환형 에너지 시스템 활용 기술

자원 순환형 에너지 시스템은 GEB 커뮤니티 내 에너지 선순환 네트워크를 구축하기 위해 건축물 및 도시 인프라에서 발생하는 미활용 에너지를 회수 및 재이용하는 핵심 기술이다. 최근 연구 동향은 화석연료 대체 효과를 넘어, 수자원 관리, 영양염 회수, 유기자원 재활용까지 포괄하는 다차원적 순환 구조로 그 범위가 확장되고 있다(D’ostuni et al., 2023).

(1) 폐수열 및 하수열 회수

생활하수와 처리수는 연중 10–25°C의 안정적인 온도를 유지하며, 저온열원으로 냉난방 및 급탕에 활용할 수 있다. Hao 등(2019)은 화학적 에너지보다 폐수 내 열에너지의 회수 잠재력이 약 9배 높다고 보고하였고, 실증 연구에서 하수열을 이용한 히트펌프 시스템은 기존 대비 59%의 에너지 절감 효과를 보였다(Cecconet, Racek, Callegari, & Hlavinek, 2019). 지하 매설 하수관–히트펌프 연계형 시스템은 도심부 다층 건축물에 적용성이 높고, 처리수 기반 회수가 원수 기반 대비 유지관리성이 우수한 것으로 나타났다.

(2) 환기배기 및 폐열회수

환기 과정에서 배출되는 실내 공기의 현열 및 잠열을 회수하여 외기 부하를 저감하는 열회수 환기(Heat Recovery Ventilation) 및 에너지 회복 환기(Energy Recovery Ventilation) 시스템은 건축물의 연간 에너지 소비량을 10–15% 절감하는 것으로 보고되었다(Li et al., 2021). 고성능 에너지 회수 환기장치는 열회수율 70–80% 및 습도제어 효율 60% 수준을 달성하며, 인공지능 기반의 예측 제어와 연계될 경우 실시간 환기량 및 열회수율 최적화를 통해 효과적인 수요 반응 운전이 가능하다.

(3) 폐기물·슬러지 기반 에너지 회수

도시 폐기물 및 하수 슬러지의 혐기성 소화와 병합 열병합발전(Combined Heat and Power)은 화석연료 대체 효과가 매우 높은 기술이다. 중국의 도시 하수처리장 사례 연구에서는 혐기 소화 적용 시 총 에너지 소비량의 50%를 상쇄할 수 있음이 보고되었으며(Smith et al., 2018), 소화가스와 연계하여 2차 처리 이후 발생하는 폐열까지 동시에 회수하는 통합형 시스템으로 발전하고 있다. 나아가, 폐수로부터 비료 원소인 영양염(N, P, K)을 회수하여 도시농업에 활용하는 순환농업 모델이 새로운 대안으로 제시되어, 건물통합형 농업(Building-Integrated Agriculture)과의 연계 가능성도 확인되고 있다(D’ostuni et al., 2023).

(4) 복합 에너지 네트워크 및 열저장

데이터센터·산업시설 등에서 배출되는 저온 폐열은 제4·5세대 지역열에너지 네트워크(District Heating Network)에 통합되어 건축물 간 열 공유를 촉진하며 열에너지 저장(Thermal Storage) 기능을 수행한다. 실증 결과에 따르면, 폐열을 지역열에너지 네트워크에 연결할 경우 천연가스 소비를 11–58%까지 저감할 수 있으며(Bertrand, Aggoune, & Marechal, 2017), 이는 커뮤니티 레벨의 에너지 균형을 자가조정(Self-Balancing)하는 데 결정적으로 기여한다.

3.3.2 건축물 적용 및 통합 전략

자원 순환형 시스템을 GEB 커뮤니티에 성공적으로 통합하기 위해서는, 분산된 자원과 에너지의 흐름을 효율적으로 관리하고 전력망의 유연성 요구에 능동적으로 대응할 수 있는 전략적 접근이 필요하다. 이러한 통합 전략은 계층적 시스템 구성, 지능형 제어 기반 운영, 그리고 생애주기 기반의 지속 가능성 평가로 구체화된다.

(1) 분산 및 집중식 시스템의 계층적 통합

GEB 커뮤니티는 건물 단위의 분산형 시스템과 지역 단위의 집중형 시스템을 계층적으로 통합하여 자원 회수 효율을 극대화해야 한다. 분산형 시스템은 건물 내부의 중수열 회수나 데이터센터 폐열 재활용과 같이 에너지 수요처 인근에서 즉각적인 부하 대응이 가능하다는 장점을 지닌다. 반면, 폐수처리장이나 폐기물 에너지화(WtE) 플랜트에서 회수된 열은 지역 냉난방 네트워크를 통해 다수의 건물에 안정적으로 공급되며, 고온 히트펌프를 활용한 폐열 통합은 시스템 최적화를 위한 핵심 기술로 평가된다(Socci, Rocchetti, Verzino, Zini, & Talluri, 2024). 그러나, 분산형 시스템의 확산은 중앙 집중식 네트워크의 회수 잠재력을 감소시킬 수 있으므로(Golzar and Silveira, 2021), 커뮤니티 전체의 에너지 평형과 상호작용을 고려한 시뮬레이션 및 최적화가 필수적이다.

(2) 지능형 제어를 통한 그리드 유연성 확보

자원 회수 시스템을 GEB의 핵심인 ‘그리드 유연성 확보’에 연계하기 위해서는 첨단 제어 시스템의 도입이 결정적이다. 폐열 회수용 히트펌프 등 전력 설비는 에너지저장 시스템(Energy Storage System) 및 기타 분산에너지 자원과 통합되어 전력 시장 가격(Time of Use)이나 수요 반응 신호에 따라 운영 시점을 동적으로 최적화해야 한다(Liu, Du, Xue, & Jiang, 2025). 특히, 규칙 기반 제어(Rule-Based Control)는 실시간 데이터를 바탕으로 히트펌프의 작동 및 회수량을 정밀하게 조절하여 에너지 절감과 동시에 전력 피크 부하를 효과적으로 저감하는 핵심적인 제어 메커니즘으로 활용된다(Liu et al., 2025). 나아가 회수된 열에너지를 열저장 장치에 저장하는 전략은 다중 에너지 시스템의 핵심 유연성 요소로 작용하며, 전력 계통의 수요 변화에 대응하여 열 수요를 탄력적으로 충족시키는 역할을 수행한다.

(3) 전과정 평가 기반의 지속 가능성 확보

자원 순환형 시스템의 성과를 평가하기 위해서는 단기적 에너지 절감 효과뿐 아니라 전과정의 환경적 편익을 포함하는 접근이 필요하다. 생애주기평가(Life Cycle Assessment, LCA)는 초기 투자비, 운영단계 에너지 절감, 유지관리비 절감, 폐기물 처리비용 절감 등을 종합적으로 고려하여 시스템의 지속 가능성을 정량적으로 평가할 수 있는 유효한 도구이다. 이러한 LCA 기반 평가는 GEB 커뮤니티의 정책적 타당성과 장기적 지속 가능성을 확보하는 데 중요한 근거로 작용한다.

종합적으로 자원 순환형 에너지 시스템은 폐열, 폐수, 폐자원 회수 기술을 건물 단위에서 나아가 커뮤니티 차원에서 통합함으로써 에너지·물·자원의 순환구조를 구축하는 핵심 기반으로 기능한다. 특히, 분산형 회수 기술과 지역 기반 인프라를 계층적으로 결합하고 지능형 제어를 적용할 경우, GEB 커뮤니티는 전력망과 능동적으로 상호작용하는 고유연성 자원 순환형 에너지 시스템으로 발전할 수 있다. 이러한 기술적·운영적 통합은 단순한 에너지 효율 향상을 넘어, 지역 자원순환성 제고와 장기적 지속가능성 확보에 기여할 수 있으므로 향후 GEB 커뮤니티 계획·설계 단계에서 반영해야 할 기술 요소로 평가된다.

3.4. AI 기반 건물 시스템 최적 제어 기술

최신 건물들은 에너지 효율을 높이고, 동시에 분산된 재생 에너지원의 간헐적인 특성으로 인해 발생하는 전력망의 불안정성을 완화하는 데 기여하는, 능동적인 에너지 주체(Prosumer)가 될 것을 요구 받고 있다(Razmara et al., 2017). 이러한 목표를 달성하기 위해 기존의 규칙 기반 제어(Rule-Based Control)를 넘어서는 예측 및 최적화 제어(Predictive and Optimal Control) 기법이 필수적이다(Razmara et al., 2017; Pallonetto, De Rosa, Milano, & Finn, 2019). 이 장에서는 건물 에너지 관리 시스템(BEMS)에 적용되는 최신 제어 방법론을 내부적인 효율 최적화(ZEB)와 외부적인 그리드 상호작용 최적화(DR)라는 두 가지 관점에서 조사하였다.

3.4.1 ZEB 운영단계 에너지 절감량 달성을 위한 제어

제로에너지건축물(ZEB)은 설계 단계에서 에너지 효율성을 확보하는 것 외에도 운영 단계에서 에너지 관리 시스템(BEMS)을 통한 최적화된 제어 및 운영이 중요하다. 이를 통해 운영 전력 소비 비용을 최소화하고 동시에 거주자의 쾌적성을 확보할 수 있다. ZEB의 운영 단계에서 에너지 소비 비용을 최소화하기 위한 연구들은 건물의 재생에너지와 에너지 저장 시스템(ESS)을 예측적으로 활용하는 데 중점을 두었다. Pallonetto 등(2019)은 주거용 건물에서 지열히트펌프(GSHP)와 통합된 열에너지 저장 장치(TES)를 관리하기 위해 M5 모델 트리 머신러닝 기법을 활용하여 스마트 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘은 시간대별 사용 요금(TOU)에 맞춰 TES의 충전과 방전 주기를 최적화함으로써 거주자의 쾌적성을 유지하면서 총 에너지 소비량을 39% 감소시키고 전기료를 최대 49%까지 절감하는 성과를 보였다. 그러나 이 예측 기반 최적화 방식은 모든 시나리오를 탐색하는 계산상의 병목 현상 때문에 예측 시간 범위(Prediction Horizon)를 2시간으로 제한해야 하는 실질적인 한계를 보였다. 이러한 개별 건물 단위의 최적화 전략은 PV, ESS, 전기차(EV)를 통합한 아파트 건물 마이크로그리드(BIMG)와 같은 더욱 복잡한 영역으로 연구 범위를 확장했다(Rezaei & Dagdougui, 2020). 이 연구는 모델 예측 제어(MPC)를 활용하여 운영 비용을 최소화하는 것을 목표로 하였다. 특히, 건물을 열 배터리로 간주하여 HVAC 시스템의 온도 설정값을 능동적으로 제어함으로 피크 시간대의 비싼 전력 소비를 낮은 가격대의 오프피크 시간대로 이동시키는 부하 이동(Load Shifting) 전략을 핵심적으로 사용했다.

3.4.2 DR을 위한 최적 제어

건물의 에너지 수요 유연성을 활용하여 전력망의 신뢰성을 향상시키는 수요 반응(DR) 최적 제어 연구는 건물 운영 비용 절감뿐만 아니라, 전력망부하 변동성(Ramping) 감소 및 피크 대 평균 비율(PAR) 관리와 같은 계통 운영의 기술적 목표 달성에 중점을 둔다. 초기 연구에서는 복잡한 물리적 제약 조건과 시스템 통합 문제를 해결하기 위해 MPC 방법론이 주로 사용되었다. Razmara 등(2017)은 ESS과 PV를 통합한 건물 대 전력망(B2G) 시스템에 MPC를 적용하여 태양광 침투 증가로 인해 발생하는 ‘덕 커브(duck-curve)’문제를 예방하기 위해 부하 램프율(load ramp rate)을 감소시키는 데 성공했으나, 이 접근법은 온도 및 전력 가격 예측의 불확실성을 완전히 반영하지 못한다는 한계를 지녔다.

이후 건물 동역학 모델 구축의 어려움을 회피하고 복잡한 환경에 적응하기 위해 기계 학습(ML) 및 강화학습(RL)기반의 모델 프리(Model-Free) 방법이 주목을 받고 있다. Ruelens 등(2017)은 주거용 온도 조절 부하(TCLs)의 수요 반응을 위해 배치 강화학습을 도입하여 모델 식별 단계 없이 익일 시장 참여를 위한 스케줄링 방법을 제시했다. 또한, Kim(2020)은 사무실 건물에서 DNN을 훈련시켜 최적 DR 스케줄을 직접 예측하는 SLAMP(Supervised-Learning-Aided Meta-Prediction) 방법을 제안하여 계산 시간을 대폭 단축했다. 하지만 전통적인 규칙 기반 운영 데이터로 훈련된 모델은 이상적인 최적 운영(예: 사전 냉방)을 완벽하게 반영하지 못하는 제약이 있다. Alhasnawi 등(2024)도 ISCA와 같은 메타 휴리스틱 기법을 사용하여 PAR 감소 및 비용 최소화를 달성했지만, 이러한 최적화 목표는 사용자 쾌적성(대기 시간 최소화)과 상충하는 양상을 보였다.

최근 연구들은 개별 건물을 넘어 다수 건물 또는 커뮤니티 수준에서 DR의 효과를 극대화하고, 다중목적 최적화(Multi-Objective Optimization)를 동시에 달성하며, 확장성 및 학습 효율을 높이는 방향으로 나아가고 있다. Ebrahimi와 Abedini (2022)는 소비자 비용, 피크 부하, 계통 손실 및 전압 개선을 통합하는 2단계 수요 측 관리(DSM) 프레임워크를 제시하며 기술적 목표를 확장했지만, 제안된 AI 기반 알고리즘(IGWO)이 기존의 고전적 최적화 방법(CPLEX)보다 성능이 낮을 수 있다는 결과를 보여주었다. Nweye, Sankaranarayanan과 Nagy (2023)은 GEB 커뮤니티에서 SAC를 사용해 독립적인 다중 에이전트 제어를 구현해 램핑 및 피크를 크게 줄였으나, 각 에이전트가 독립적으로 작동하는 구조는 협력적인 유연성을 온전히 발휘하지 못한다는 한계를 보여주었다. 이러한 다중 에이전트 환경의 학습 효율성을 개선하기 위해 Zhou, Xue, Du와 Ma (2023)은 DDPG와 규칙 기반 전문가 시스템(RBES)을 통합하여 강화학습의 탐색 공간을 제한함으로 학습 효율을 85.7% 향상시켰다. 하지만, 탐색 공간의 인위적 제한은 최적성을 일부 희생할 수밖에 없었다. 따라서, 건물들이 부분 관측 가능 마르코프 결정 과정(POMDP)으로 정의되는 환경에서 국소 정보만으로 일관된 조정을 달성하는 문제에 직면함에 따라, Han 등(2024)은 건물 클러스터 전체의 부하 프로파일 형태를 최적화하고 PAR을 최소화하기 위해 순차적으로 정책을 업데이트하는 SUMADRL(Sequential Update-Based Multiagent DRL) 방법을 제안하여, 기존의 동시 업데이트 방식보다 우수한 조정 성능과 안정성을 입증하였다.

결론적으로 ZEB의 운영을 위한 연구는 거주자 쾌적성을 유지하면서 PV 및 ESS와 통합된 HVAC 시스템의 전력 소비 비용 및 총 에너지소비량을 최소화하기 위해 MPC 및 스마트 알고리즘을 사용한 개별 건물 최적화에 초점을 맞추었다. 이후 연구들은 건물을 그리드 상호작용형 자원으로 활용하는 수요 반응(DR) 최적 제어로 발전하며 MPC, 배치 강화학습, SLAMP, 다중 에이전트 DRL(SUMADRL, SAC), 그리고 메타휴리스틱 알고리즘(ISCA, IGWO)등을 활용하여 전력망 램프율 감소 및 PAR 최소화와 같은 그리드 안정화 목표를 달성하는데 연구가 진행되고 있다.

3.5. 건물 커뮤니티 운영 최적화 기술

단일 건물의 최적 제어는 시스템의 성능 개선과 건물의 에너지 효율 향상이 가능하지만, 부하 변동성과 재생에너지의 불안정성 등으로 인해 계통 요구에 안정적으로 대응하기에는 한계가 있다(Drgoňa et al., 2020). 이를 보완하기 위해 여러 건물이 에너지원을 공유하며 집합적으로 운영되는 건물 커뮤니티의 운영 최적화가 필수적이다. 이를 위해 물리 기반 모델과 운영 데이터를 연계한 커미셔닝 기반 운영 프레임이 필요하며(Neukomm et al., 2019), 건물의 제어 및 운영 최적화 기술도 건물 간 분산 자원 공유를 고려한 커뮤니티 수준의 운영 최적화로 확장되고 있다(Alabi, Lu, & Yang, 2024).

3.5.1 물리 기반 정보와 운영 데이터를 연계한 커미셔닝 기반 최적 운전 프레임 구축

물리 기반 정보와 운영 데이터의 연계는 건물 운영 최적화를 위한 기반 기술로 단일 건물 대상으로 주요 연구가 수행 중이다. 물리 기반 정보와 운영 데이터의 연계로 모델 불일치를 줄이고 예측 성능을 향상하는 방향으로 발전하고 있다. Chen, Guo, Kriegel과 Geyer (2022)은 기존 물리 모델이 가지는 구조적 한계를 데이터 기반 모델이 보완하는 하이브리드 모델 프레임을 제안해 지속적인 운영 데이터를 활용해 모델 파라미터를 업데이트함으로써 장기 예측 안정성을 확보하였다. Serasinghe, Long와 Clark (2024)은 실시간 운영 환경에서 grey-box 모델 파라미터를 온라인 보정하는 방법을 제안하여, 비정상적 설비 동작 발생 시 모델이 즉시 적응하도록 설계했다. 디지털 트윈은 물리 모델과 운영 데이터, 제어 로직을 통합하여 실시간 성능 예측, 시뮬레이션, 가상 실험을 통합한 운영 플랫폼으로 확장되고 있다. Cespedes-Cubides와 Jradi (2024)는 HVAC 설비 관리에 디지털 트윈 기반 운영 플랫폼을 적용해, 실시간 상태 파악, 가상 센서, 예측 기반 제어까지 가능함을 확인하여 디지털 트윈이 에너지 절감뿐 아니라 운영 신뢰도 향상에 기여함을 실증했다. Li 등(2025)은 다중 에너지 커뮤니티를 대상으로 확장형 디지털 트윈을 구축하고, 가상 환경에서 기술을 사전 검증하였다. 이는 향후 건물 커뮤니티 운영 최적화에서 디지털 트윈이 갖는 실질적인 활용성을 확인할 수 있는 사례이다. 커미셔닝은 건물 설계 의도 확인, 검증하고 성능을 확보하거나 개선하는 방법으로 시스템의 운영 데이터를 바탕으로 고장감지진단 및 개선, 검증에 초점을 두고 있다(ASHRAE, 2019). Costa, Keane, Torrens와 Corry (2013)은 건물 운영 단계에서 HVAC 성능 편차를 자동 보정하는 지속커미셔닝(CCx) 절차를 제안하고, 이를 통해 연간 에너지 소비를 10%까지 절감할 수 있음을 실증하였다. Jradi 등(2021)는 BuildCOM 프레임워크를 통해 커미셔닝 절차에 성능 분석, FDD, 제어 로직 개선을 통합한 자동화 CCx 방법론을 제시하였다. 운영 데이터 연계 커미셔닝 기반의 운영 최적화는 단일 건물의 운영뿐 아니라 건물 커뮤니티의 운영 최적화 기반 프레임으로 중요하며 확장 가능성을 확인할 수 있다.

3.5.2 건물 커뮤니티 단위 운영 최적화 기술

단일 건물의 운영 최적화 기술에서 확장되어 에너지의 교환 및 부하 이동 등을 추가로 고려한 건물 커뮤니티 운영 최적화 기술에 대한 연구가 수행되고 있다. Lefebure 등(2022)은 건물 간 열·전기 에너지 교환과 부하 이동을 고려한 분산 MPC를 통해 단일 건물보다 약 25% 높은 수요 유연성 확보가 가능함을 입증하였다. Mork, Xhonneux와 Müller (2022)도 건물군에 비선형 분산 MPC를 적용해 제약 조건을 충족하면서 전체 에너지 비용 절감과 운전 안정성을 확보하였다. Wilk, Wang과 Li (2024)은 PV·ESS·HVAC을 보유한 스마트 커뮤니티에서 다중 에이전트 강화학습(MARL)을 적용해 중앙집중형 제어 대비 높은 적응성과 유연성을 확보했으며, Wang 등(2025)은 주거용 마이크로그리드 클러스터를 대상으로 협조형 다중에이전트 강화학습 기반 최적 운영 기법을 제안하였으며 태양광 변동성 및 예측 오차가 존재하는 환경에서도 안정적인 커뮤니티 제어가 가능함을 보였다.

디지털 트윈 기반 건물 운영 플랫폼은 물리적 거리가 있는 여러 건물로 구성된 커뮤니티의 특성으로 인해 다양한 기술에 대한 빠른 검증이 어려운 문제점을 해결하기 위한 기술로 중요성이 증가하고 있다. 단일 건물 설비 모델링과는 달리, 건물 커뮤니티 수준에서 다건물·다자원 운영을 통합적으로 분석하는 방향으로 확대되고 있다. Bortolini, Rodrigues, Alavi, Vecchia와 Forcada (2022)은 건물 및 단지 규모의 에너지 운영을 대상으로 디지털 트윈 적용 사례를 분석하여, 설비 모델링·모니터링·가상 테스트베드 구축 등 디지털트윈 기술이 운영 효율 향상과 커뮤니티 기반 에너지 관리 전략 검증에 유용하게 활용될 수 있음을 확인하였다. Koirala 등(2024)은 도시·지역 단위의 시스템을 대상으로 디지털 트윈 기반 운영 기술을 분석하며, 분산 자원 통합, 부하 조정, 계통 대응력 향상을 지원하는 커뮤니티 단위 디지털 트윈 플랫폼의 필요성을 강조하였다. 또한 Aghazadeh Ardebili, Zappatore, Ramadan, Longo와 Ficarella (2024)은 스마트 에너지 시스템을 대상으로 디지털 트윈 구현 기술을 종합적으로 검토하며, 전력·열·저장 등을 포함한 커뮤니티 단위 다에너지 시스템에서 디지털 트윈이 운영 최적화, 실시간 제어, 시뮬레이션 기반 의사결정 지원에 핵심적 역할임을 제시하였다.

건물 커뮤니티 운영 실증 연구는 기술의 실제 적용성과 계통 기여 능력을 평가하는 단계로 발전하고 있다. 미국 DOE의 Connected Communities 프로그램은 여러 건물과 태양광, 저장장치, EV 충전 인프라 등을 통합한 커뮤니티 단위를 대상으로, 효율성 및 수요 유연성 제공을 통해 건물이 계통 자산으로 기능할 수 있음을 실증하기 위한 실증사업을 진행하고 있다. OECD와 유럽 PED 프로젝트에서도 계통 연계형 건물군의 실증 연구를 통해 커뮤니티 기반의 전력·열 통합 운영 전략, 저장 장치 활용 전략, 디지털 트윈 기반 모니터링 및 제어 검증 등을 실제 조건에서 평가하고 있다. 이러한 실증 기반 연구는 커뮤니티 기술의 실현 가능성과 정책·시장 적용성을 확보하는 중요한 단계이다. 건물 커뮤니티가 단일 건물 수준의 최적 운영을 넘어 집합적 유연성 제공, 분산 자원 통합 운영, 계통 연계성 강화를 실현하는 에너지 운영 주체로 발전하고 있음을 보여준다.

3.6. 건물 커뮤니티 통합 평가도구

GEB 커뮤니티의 실효성 있는 구현을 위해서는 건물의 그리드 상호작용 능력을 정량적으로 평가할 수 있는 표준화된 지표가 필수적이다. 평가지표는 건물의 에너지 효율성과 수요 유연성을 객관적으로 측정하고, 그리드 서비스 제공 능력을 가시화하며, 투자 의사결정 및 정책 인센티브 설계의 근거를 제공한다.

GEB 평가지표는 학술 연구보다 정책 주도로 개발되고 있어, 정책 문서 조사에 집중하였다.

3.6.1 GEB 평가지표의 종류 및 특성

조사된 주요 국가별 GEB 평가지표는 크게 세 가지 체계로 구분된다. 첫째, EU의 SRI는 건물의 스마트 준비 수준을 종합적으로 평가한다. 둘째, IEA EBC Annex 67에서 정립된 Flexibility Index는 건물의 동적 에너지 유연성을 정량화한다. 셋째, 미국 DOE의 수요측 관리 전략 분류는 건물이 제공할 수 있는 구체적인 그리드 서비스를 정의한다. Table 1은 주요 지표 구조와 산정 방식의 비교 결과를 나타낸다.

Smart Readiness Indicator(SRI)는 EU의 건물 스마트 준비도를 0–100%로 표현하는 정량 평가 지표이다(Commission Delegated Regulation (EU) 2020/2155; Commission Implementing Regulation (EU) 2020/2156). 평가는 9개 기술 도메인(Heating, Domestic Hot Water, Cooling, Ventilation, Lighting, Dynamic envelope, Electricity, Electric Vehicle charging, Monitoring and control)에 걸쳐 이루어지며, 각 도메인 내 서비스들의 기능 수준을 0(기능 없음)에서 4(최고 수준)까지 평가한다. 이를 기반으로 SRI은 각 도메인의 점수를 가중 평균하여 산출된다.

Flexibility Index(FI)는 건물의 에너지 유연성이 창출하는 경제적 가치를 정량화하는 지표이다(Jensen et al., 2017; Junker et al., 2018). 이 지표는 패널티 신호에 반응했을 때 얼마나 비용을 절감할 수 있는가를 측정한다. FI = 1 ‒ (C¹/C⁰)로 계산되는데, C⁰는 건물이 페널티 신호(실시간 전기요금, CO₂ 가격 등)를 무시하고 운영될 때의 총 비용이고, C¹는 패널티 신호에 반응하여 부하를 조정했을 때의 총 비용을 나타낸다. 예를 들어, FI가 0.2라면 스마트 제어를 통해 20%의 비용을 절감할 수 있음을 의미한다.

반면, 미국 DOE의 Demand-Side Management Framework(DSMF)는 DOE가 제시한 정성적 평가 체계로, 수식보다는 전략적 분류에 중점을 둔다. 5가지 핵심 전략에 해당하는 Efficiency(지속적 효율 개선), Shed(단기 부하 차단), Shift(부하 시간 이동), Modulate(실시간 출력 조정), Generate(분산 발전)을 정의하고, 각 전략이 제공할 수 있는 grid services를 정의한다. 이는 건물의 수요 반응 능력을 체계적으로 이해하고 분류하는 개념적 틀을 제공한다. 5가지 수요측 관리 전략은 건물이 제공할 수 있는 그리드 서비스를 명확히 정의한다(Neukomm et al., 2019). Table 2는 DOE의 각 전략의 특성과 제공 가능한 그리드 서비스를 나타낸다.

이들 지표는 각각 다른 관점에서 건물의 grid-interactive 능력을 평가한다. SRI는 건물의 기술적 준비도를, FI는 경제적 성과를, DSMF는 운영 전략을 중심으로 평가한다. 한국은 현재 GEB 전용 평가지표가 부재한 상황으로, 제로에너지빌딩(ZEB) 인증제도가 건물 에너지효율의 주요 평가체계로 운영되고 있다(Korea Energy Agency, 2024). 2025년부터 ZEB 인증이 민간건물로 확대되고 BEMS 설치가 의무화되어 데이터 수집 인프라는 점진적으로 구축되고 있으나(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2024), 건물의 그리드 상호작용성과 수요 유연성을 평가하는 체계는 마련되지 않은 실정이다. 수요자원 거래시장은 2014년 도입되어 4,555 MW 규모로 성장했지만 500 kW 이상 설비로 참여가 제한되며(Korea Power Exchange, 2023), 한국전력이 단일구매자인 전력시장 구조로 인해 개별 건물의 직접적인 시장 참여가 어려우므로(National Assembly Research Service, 2023) 제도적 참여가 가능한 구조화가 선행될 필요가 있다. 특히 전체 주택의 약 21%가 지역난방을 사용하는 한국의 특수성은 해외 GEB 평가지표 적용 시 고려되어야 할 중요한 요소이다(Ministry of Trade, Industry and Energy, 2020).

Table 1에서 제시된 해외 GEB 평가지표들과 비교할 때, 한국은 통합적인 GEB 평가체계 구축이 시급하다. 첫째, EU의 SRI(Commission Delegated Regulation, 2020)처럼 건물의 스마트 준비도를 평가하되, 한국의 단일 전력시장 구조에서 작동 가능한 지표 개발이 필요하다. 둘째, DOE의 5가지 전략(Neukomm et al., 2019) 중 현행 제도에서는 Shed만 부분적으로 구현되고 있어, 나머지 전략들을 포함한 포괄적 평가체계가 요구된다. 셋째, Flexibility Index(Jensen et al., 2017; Junker et al., 2018)의 동적 유연성 평가 개념을 도입하되, 지역난방 연계 건물의 열-전기 통합 유연성을 평가할 수 있는 한국형 지표가 필요하다. 마지막으로, 500 kW 미만 소규모 건물도 VPP나 집합 자원 형태로 참여할 수 있는 평가 프레임워크와 함께, 2025년 도입 예정인 실시간 시장을 대비한 실시간 반응 능력 평가 지표 개발이 필수적이다.

4. 논 의

본 연구는 GEB 커뮤니티 구현에 필요한 기술을 패시브 설계, 자원 순환형 에너지 시스템, AI 기반 최적 제어, 커뮤니티 운영 최적화 기술, 통합 평가 체계로 구분하여 검토하였다. 키워드 빈도수 및 네트워크 분석 결과를 종합해 볼 때 GEB 연구의 기술 동향은 기존의 단순 제어를 넘어 데이터 기반의 예측 제어 및 강화학습 등 지능형 솔루션으로 전환되고 있음을 확인하였다. 특히, 히트펌프가 전력망 유연성 확보를 위한 핵심 물리적 자원으로 부상함과 동시에 복잡한 상호작용을 사전 검증하기 위한 디지털 트윈의 역할이 확대되고 있다는 점이 주목할만 하다. 아울러, 패시브 설계는 건물의 물리적 부하 저감을 선행하고 그 위에 디지털 트윈 기반의 최적 제어를 결합하는 통합적 접근이 성공적인 GEB 구현의 필수 조건임을 시사한다.

정성적 분석 결과, 각 기술군은 개별적으로는 상당한 발전이 이루어졌으나 커뮤니티 단위의 통합 운영 및 상호 연계성 측면에서 연구는 부족한 것을 확인하였다. 패시브 설계와 자원 순환 기술은 GEB 운영의 기반 요소임에도 대부분 단일 건물 효율 향상에 초점을 두고 있어, 패시브·액티브·재생에너지의 상호작용과 수요 유연성까지 고려한 커뮤니티 단위 최적 설계 모델로의 발전이 필요하다. AI 기반 최적 제어 기술은 예측 제어, DR 등을 중심으로 빠르게 발전하지만, 단일 시스템 또는 단일 건물 단위의 최적화 연구가 주를 이루며 커뮤니티의 특성을 반영한 실증 기반 AI 기반 최적 제어 연구는 매우 제한적이다. 커뮤니티 운영 최적화 기술은 DER 통합 및 디지털 트윈 전략을 다루고 있으나, 데이터 상호운용성·통신 신뢰성·시장 제약 등 비기술적 요소가 통합 운영의 주요 장애 요인으로 나타났다. 마지막으로, 현행 평가 체계는 단일 건물 중심으로 구성되어 있어 GEB 커뮤니티의 효율성·지능성·유연성을 모두 반영하는 평가도구 개발이 시급한 것으로 확인되었다. 특히 한국의 경우, 2025년부터 공공 부문 ZEB 의무화와 BEMS 설치 확대가 진행되고 있어, 기존 제도와의 연계를 통한 단계적 접근이 효과적일 것으로 판단된다. 현행 ZEB 인증제도의 에너지 자립률 평가에 그리드 유연성 지표를 보완하고, BEMS를 통해 축적되는 실시간 운영 데이터를 활용하여 DR 응답 성능 및 피크 저감 효과를 정량 평가하는 방식은 기존 인프라를 활용한 현실적인 GEB 평가 도입 경로가 될 수 있다. 이는 향후 독립적인 한국형 GEB 평가체계 개발의 기반이 될 것이다.

GEB 커뮤니티 구현은 다양한 기술의 발전에도 불구하고 단일 기술 개선을 넘어, 시스템 수준의 통합·표준화·실증 기반 접근이 무엇보다 요구된다. 이러한 분석은 향후 연구와 정책 수립에서 GEB 커뮤니티를 실질적으로 확산하기 위한 방향성을 제시하는 데 중요한 기반이 될 것으로 생각된다.

5. 결 론

본 연구의 키워드 빈도수 및 네트워크 분석 결과는 GEB 기술동향이 지능형 제어와 물리적 유연성의 융합으로 귀결됨을 보여준다. 수요 반응을 매개로 강화학습, 예측제어 등 데이터 기반 제어 기술이 고도화되고 있으며, 이를 실현하기 위한 핵심 설비로 히트펌프가 사용되고 있다. 향후의 GEB 구현은 패시브 디자인을 통해 건물의 기본 성능을 확보한 상태에서 디지털 트윈을 활용한 시뮬레이션과 AI 기반의 최적 제어를 유기적으로 결합하여 그리드와의 상호작용 효율을 고도화하는 통합적 에너지 관리 모델로 나아가야 할 것이다. 본 연구 결과를 종합해 볼 때, 패시브 설계는 개별 건물 단위를 넘어 커뮤니티 수준의 부하 분산과 열환경 상호작용을 고려하는 방향으로 확장되어야 하며, 여기에 폐열·폐수·폐자원을 회수하는 자원 순환형 시스템이 결합될 때 비로소 진정한 GEB 커뮤니티의 에너지 자립과 탄소중립형 순환경제 구조가 완성됨을 시사한다. 특히, AI 기반 제어 기술이 거주자 쾌적성과 비용 절감을 위한 개별 최적화(MPC 등)에서 그리드 안정화(램프율 감소, PAR 최소화)를 위한 다중 에이전트 및 강화학습 기반의 집합적 유연성 제어로 발전하는 흐름은 건물 커뮤니티가 단순 소비자를 넘어 계통 연계성을 강화하는 능동적 에너지 운영 주체로 기능하고 있음을 명확히 보여준다. 이에 따라 향후 분산 자원 통합 운영 관점에서의 기술 고도화 및 커미셔닝, 실증 연구가 필수적이다. 나아가 설계 단계의 BIM·AI 기술이 실시간 운영 데이터와 충분히 통합되지 못하는 한계를 극복하고, 유럽의 SRI나 동적 유연성 지표를 넘어서는 한국형 GEB 통합 평가체계(열-전기 통합 유연성, 실시간 시장 반응 등)를 개발하여 500 kW 미만 소규모 건물까지 포괄하는 제도적·기술적 기반을 마련하기 위한 심도 있는 후속 연구가 요구된다.