서 론
재료 및 방법
1. 실험 대상 시설
2. 열회수형 환기 장치 (Heat Recovery Ventilation; HRV)
3. 건물 에너지 시뮬레이션 (Building Energy Simulation; BES)
4. Experimental procedure
결과 및 고찰
1. 현장 실험 결과
2. 모델 검증 결과
3. 케이스 분석 결과
결 론
서 론
국내 산란계 산업은 1983년 27,466천 수수에서 2025년 73,804천 수수로 약 2.69배 증가한 반면, 농가 수는 4,578호에서 933호로 감소하여 사육시설의 규모화·집약화가 지속되고 있다 (KOSIS, 2026). 이러한 대규모 사육은 생산성 향상에 유리하지만, 계사 내부 환경 관리가 미흡할 경우 생산성 저하와 질병 확산 등의 위험이 증가하므로 적절한 열환경 및 공기질 관리가 필수적이다. 특히 기후변화로 인한 극한 기상 빈도의 증가로 계사 내부 환경 유지의 중요성이 더욱 커지고 있다 (KMA, 2021).
산란계사 내부 환경은 외기 조건과 환기 운영에 크게 의존하며, 국내에서는 측면 배기식, 터널식 및 혼합식 환기 방식이 일반적으로 적용된다 (NIAS, 2015). 환기는 열, 수분 및 유해가스 제거에 필수적이지만, 저온기에는 외기 유입으로 인한 열손실이 발생하고, 반대로 환기량 감소 시 암모니아 및 이산화탄소 농도가 증가하는 문제가 있다. 따라서 환기량 확보와 열손실 저감 간의 상충관계를 종합적으로 고려할 필요가 있다.
이와 같은 산란계사의 환기 운영에 따른 열적 환경 변화와 에너지 부하를 정량적으로 분석하기 위한 방법으로 건물 에너지 시뮬레이션 (Building Energy Simulation; BES)이 활용되고 있다. 국내에서는 Ha et al. (2026)이 기계환기식 육계사를 대상으로 외기조건과 시설 특성을 반영한 BES 모델을 구축하고, 외부 기상조건에 따른 계사 내부 Temperature-Humidity Index (THI)를 예측하여 육계의 고온스트레스 위험을 평가하였다. Kwon et al. (2023)은 산란계 표준설계모델을 대상으로 지역, 시설 규모, 사육수수 및 벽체·지붕의 단열조건에 따른 냉·난방 에너지 부하를 분석하여 시설 및 단열조건이 에너지 요구량에 미치는 영향을 평가하였다. 또한 Choi et al. (2023)은 상업용 육계사에서 측정한 온·습도 자료를 이용하여 BES 모델의 예측성능을 검증하고, 검증된 모델을 기반으로 계사 내부 열환경과 냉·난방 에너지 부하를 평가하였다. 국외에서도 BES를 이용한 축산시설의 열환경 및 에너지 분석이 수행되어 왔다. Costantino et al. (2021)은 육계사의 외피 단열조건에 따른 냉·난방 에너지 소비를 분석하여 에너지 효율적인 건물 외피 설계조건을 평가하였으며, 중국의 상업용 계사를 대상으로 한 연구에서는 실측 온·습도 자료를 이용하여 동적 열부하 모델을 검증하고, 침기 및 환기조건 변화가 연간 냉·난방 부하에 미치는 영향을 분석하였다. 이러한 연구들은 BES가 축산시설의 열환경 예측과 에너지 부하 평가에 효과적으로 활용될 수 있음을 보여주고 있으나, 적정 환기를 유지하면서도 열손실을 완화하기 위한 연구는 상대적으로 제한적이다.
이러한 환기와 열손실 간의 상충관계를 완화하는 방안으로, Heat Recovery Ventilation (HRV) 및 BES를 연계하여 내부 환경 개선을 모의할 수 있다. Goselink and Ramirez (2019)는 산란계사에서 실제 HRV 적용을 통해 열환경 안정성과 계분 건조 효과가 확인하였으나 환기와 열손실간의 상충관계를 분석하지는 않았으며 HRV를 적용한 기간과 적용하지 않은 기간이 상이하여 정량적인 비교가 불가능하다는 한계가 존재한다. 또한 HRV의 효과는 외기 조건과 운전 수준에 따라 달라지므로, 산란계사에 적용하기 위해서는 환경 및 에너지 측면을 동시에 고려한 적정 운전 조건을 검토할 필요가 있다.
특히 환절기에는 외기온이 시간대별로 크게 변동하여 난방과 환기 요구가 지속적으로 변화한다. 이에 따라 HRV 운전 수준에 따른 열회수 효과 및 실내 환경 개선 효과를 분석할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 산란계사를 대상으로 구축 및 검증된 BES 모델을 활용하여 환절기 외기 조건에서 HRV 가동률에 따른 실내 열환경 및 난방 부하의 변화를 분석하였다.
재료 및 방법
본 연구는 HRV 적용에 따른 산란계사 내부 환경 개선 효과를 평가하기 위해 BES 모델 구축, 실측자료 기반 검증 및 HRV 가동률별 케이스 스터디의 순서로 수행되었다. 대상 계사의 구조, 단열재, 내부 발열 및 환기 운영 조건을 반영하여 BES 모델을 구축하고, 현장 측정자료를 이용해 모델의 예측 정확도와 해석 신뢰성을 검증하였다. 이후 검증된 모델을 기반으로 HRV 가동률별 운전 조건을 설정하여 계사 내부 열환경, 적정 사육환경 유지 및 난방 에너지 절감 효과를 종합적으로 평가하였다 (Figure 1).
1. 실험 대상 시설
본 연구의 대상 시설은 충청남도 천안에 위치한 강제환기식 산란계사 (36°44′39.6″N, 127°10′04.4″E)로, 규모는 폭 12.10 m, 길이 67.15 m이며 측고와 동고는 각각 2.70 m와 4.20 m 이다. 계사 내부에는 폭 1.63 m, 길이 62.00 m, 높이 1.75 m의 3단 케이지 4열이 설치되어 있다. 실험은 2025년 10월 27일부터 11월 18일까지 수행되었으며, 실험 시작일 기준 31주령 산란계 7,392수가 사육되었고 평균 체중은 1.8 kg이었다.
대상 산란계사는 8대의 환기팬 (Euroemme EM30; Munters, Sweden)을 이용한 음압식 환기 방식으로 운영되었다. 환기팬은 내부 온도에 따라 단계적으로 제어되었으며, 18℃, 20℃, 22℃ 및 24℃에서 각각 1대, 3대, 5대 및 8대가 가동되었다. 또한 실내 공기질 개선을 위해 매일 오전 07시경부터 환기팬 1대가 온도와 관계없이 30분간 추가 가동되었다. 하절기에는 한쪽 끝의 입기구와 반대쪽 끝의 배기팬을 이용한 터널식 환기가 주로 이루어지며, 동절기에는 측벽 윈치 커튼을 통한 입기와 터널식 배기를 병행하여 환기가 이루어진다 (Figure 2).
2.열회수형 환기 장치 (Heat Recovery Ventilation; HRV)
HRV는 계사에서 배출되는 고온의 실내공기와 외부에서 유입되는 신선한 공기 사이의 열교환을 통해 배기열을 회수하는 기계환기 시스템이다. HRV에서는 계사 배기와 외기가 서로 혼합되지 않은 상태로 열교환기를 통과하며, 상대적으로 온도가 높은 배기공기의 열이 열교환기 표면을 통해 저온의 외기로 전달된다. 이에 따라 외기는 외기온보다 높은 온도로 예열된 후 계사 내부로 공급되고, 배기공기는 열을 일부 잃은 상태로 외부로 배출된다 (KATS, 2025). 유입공기의 예열 정도는 실내·외 온도차, 급·배기 풍량, 열교환기 구조 및 열회수 효율에 따라 달라진다. 겨울철과 환절기에는 이러한 열회수 과정을 통해 환기 열손실과 난방부하를 감소시킬 수 있으며, 고온기에는 조건에 따라 상대적으로 낮은 실내 배기공기와 고온 외기 사이의 열교환을 통해 유입공기의 열부하를 일부 완화할 수 있다 (Figure 3).
산란계사는 높은 사육밀도로 인해 산란계의 현열과 잠열, 계분에서 발생하는 수분 및 가스가 지속적으로 발생하므로, 외기온이 낮은 조건에서도 내부 환경 개선을 위한 환기가 요구된다. HRV는 배기열을 회수하여 유입공기를 예열함으로써 환기량 확보와 실내 열환경 유지 간의 상충관계를 완화할 수 있다. 다만 HRV의 실제 성능은 열회수 효율뿐만 아니라 장치의 처리풍량, 팬 소비전력, 열교환기에 의한 압력손실, 분진과 깃털에 의한 오염 및 유지관리 상태의 영향을 받는다. 본 연구에서는 이러한 HRV의 열회수 원리를 산란계사 BES 모델에 적용하여, 전체 환기량 중 HRV가 담당하는 비율에 따른 실내온도, 환기 운전 특성 및 난방부하의 변화를 분석하였다.
3.건물 에너지 시뮬레이션 (Building Energy Simulation; BES)
TRNSYS는 메인 프로그램과 다양한 하위 컴포넌트로 구성되어 시간에 따른 건물의 열환경과 에너지 흐름을 모의할 수 있는 동적 에너지 해석 프로그램이다. 이 중 TRNBuild는 건물의 열적 모델을 구성하기 위한 전처리 도구로, 해석 대상 건물의 열구역(thermal zone), 벽체 및 지붕의 다층 구조, 각 구성재료의 열 적 물성, 창호 및 내부 발열 등의 조건을 정의하는 데 사용된다. 본 연구에서는 TRNBuild를 이용하여 계사의 구조와 벽체·지붕 및 바닥의 재료와 단열조건을 설정하였다. Simulation Studio는 TRNBuild에서 구성한 건물 모델과 기상자료, 환기 및 내부 발열 등 개별 컴포넌트를 연결하고, 각 컴포넌트 간의 데이터 흐름과 연산조건을 설정하여 전체 시스템의 동적 시뮬레이션을 수행하는 통합 인터페이스이다. 본 연구에서는 Simulation Studio를 통해 외부 기상조건, 계사 내부 열발생, 환기 및 HRV 운전조건을 연계하여 시간에 따른 내부 열환경과 에너지 부하를 산정하고 시나리오별 결과를 비교하였다. 동적 에너지 해석은 전도, 대류 및 복사에 의한 열전달을 고려한 에너지 수지 방정식을 기반으로 하였으며, 계사 내부 열수지는 식 (1), (2), (3), (4), (5)에 따라 산정되었다.
여기서, 는 표면에서의 열 교환 (kJ), 는 침기로 인한 열 교환, 는 환기로 인한 열 교환 (kJ), 는 내부 대류 열교환, 는 내부 공기흐름 열교환 (kJ), 는 창문을 통해 교환되는 태양복사 (kJ), 는 건물 체적 (m3), 𝜌는 공기 밀도 (kg/m3), 는 공기 비열 (kJ/kg·℃), 는 외부 온도 (℃), 는 공기 온도 (℃), 는 건물 열손실 계수 (kJ/h·m·℃), 는 건물 표면적 (m2), 는 벽 온도 (℃), 는 내부 온도 (℃), 은 환기 온도 (℃), 그리고 은 구역 온도 (℃)를 의미한다.
4. Experimental procedure
(1) 현장 데이터 수집
본 연구에서 BES 모델 검증을 위한 실측자료는 2025년 10월 27일부터 11월 18일까지 대상 산란계사에서 수집되었다. 계사 내부 온도와 상대습도는 온·습도 센서 (HOBO MX Temp/RH Logger, Onset Inc, USA)를 이용하여 1분 간격으로 측정되었다. 센서는 너비 방향 3개, 길이 방향 4개 및 높이 방향 2개 지점에 배치되었고 총 24개 지점에서 데이터가 수집되었다. BES 모델의 검증을 위한 시간 단위 계산 및 외부 기상자료의 시간해상도와 일치시키기 위해, 각 지점에서 측정된 1분 단위 내부 온도 및 상대습도 자료는 1시간 평균값으로 변환되었다. 본 연구에서는 외부 기상 데이터 수집 관련 센서를 설치하였으나 데이터 결측으로 인해 BES 모델의 외부 기상조건을 입력하기 위하여 기상청에서 제공하는 종관기상관측자료를 활용하였다. 외기온도와 상대습도는 실증 산란계사와 가장 가까운 12 km 떨어진 천안 관측소 (station No. 232; 36.76217° N, 127.29282° E; elevation 84.78 m)의 관측자료를 이용하였다. 그러나, 천안 기상대에서 제공하는 데이터에는 외부 일사량이 포함되지 않아 두 번째로 가까운 30 km 떨어진 세종 관측소 (station No. 239; 36.48522° N, 127.24438° E; elevation 89.5 m)에서 제공하는 일사량 데이터를 활용하였다 (Korea Meteorological Administration, 2025). 일사량은 구름 분포와 이동에 따라 지점 간 차이가 발생할 수 있으며, 특히 짧은 시간 간격에서는 국지적 구름 통과에 따른 변동성이 크게 나타날 수 있다. 반면 시간 평균 규모가 증가할수록 이러한 단시간 변동은 완화되고, 인접 지역 간 일사량의 변동 특성은 보다 유사해지는 것으로 보고되어 있다 (Mills & Wiser, 2010; Lave & Kleissl, 2013). 본 연구는 분 단위의 국지적 일사 변동이 아닌 시간 단위 자료를 적용하였으며, 실증지점과 세종 관측소가 동일한 중부 내륙 기후권에 위치하고 지리적으로 인접해 있다는 점을 고려하였다. 따라서 세종 관측소의 시간별 일사량 자료는 실증지점의 시간별 외부 일사 조건을 대표하는 자료로 활용 가능하다고 판단하였다. 수집된 외기온도 (°C), 상대습도 (%), 일사량 (MJ·m-2)은 BES 모델의 외부 기상 경계조건으로 적용하였다. 센서 위치는 산란계사 구조와 환기 시스템의 좌우 대칭성을 고려하여 대표성을 확보하도록 선정되었다.
센서는 입기구 기준 좌측 3개 케이지 열에 설치되었고, 길이 방향으로는 입기구에서 배기구 방향으로 배치되었다. 센서 ID의 R, T, B 및 L은 각각 케이지 열, 상부, 하부 및 길이 방향 위치를 의미하며 S, C, I, O는 각각 외측, 중앙부, 입기구 및 배기구를 나타낸다 (Table 1). 센서 배치 모식도는 단면도, 평면도로 제시하였다 (Figure 4).
Table 1.
Sensor naming for the layer house.
Longitudinal Row, Height | L1 (I) | L2 | L3 | L4 (O) |
| R1-T (S) | P1 | P2 | P3 | P4 |
| R1-B (S) | P5 | P6 | P7 | P8 |
| R2-T | P9 | P10 | P11 | P12 |
| R2-B | P13 | P14 | P15 | P16 |
| R3-T (C) | P17 | P18 | P19 | P20 |
| R3-B (C) | P21 | P22 | P23 | P24 |
환기량은 배기팬의 차압, 공기밀도 및 가동 상태를 기반으로 산정되었다. 배기팬에는 다점 평균 피토관 (Debimo blade)과 후드가 설치되었으며, 차압계 (Testo 480, Testo Inc, Germany)를 이용하여 차압이 측정되었다. 또한 배기 공기의 온도와 상대습도로부터 공기밀도가 산정되었고, 이를 적용하여 팬당 환기량이 계산되었다.
대상 산란계사의 환기는 실내 온도에 따라 단계적으로 제어되는 온도 연동 환기와 관리 목적으로 임의 가동되는 비온도 연동 환기로 구분되었다. 환절기 운전 조건을 고려하여 18℃ 조건에서의 배기팬 1대, 20℃ 조건에서의 배기팬 3대 및 22℃ 조건에서의 배기팬 5대 가동 조건에서 환기량을 측정하였으며, 각각 13,200, 39,600 및 66,000 m3·h-1의 환기량이 확인되었다. 산란계사 내부 온도가 설정 온도에 도달하지 않는 경우 배기팬이 가동하지 않도록 설정하였다.
시간별 총 환기량을 산정하기 위해 모든 배기팬에 전류 측정계 (DW-6095, NewTech Inc, Korea)가 설치되었으며, 1분 간격의 전류값이 측정계 내부 데이터 로거에 기록되었다. 이후 전류값을 바탕으로 팬별 가동 상태가 판별되었고, 가동 대수와 실측 환기량을 이용하여 시간별 총환기량이 산정되었다 (Figure 5).
산란계사 내부 암모니아 농도는 계사 내부의 배출구 전단에 설치한 전기화학식 암모니아 센서 (DOL 53, SKOV A/S, Denmark)를 이용하여 1분 간격으로 측정되었다. 센서에서 측정된 신호는 데이터 로거 (GL840, Graphtec Corporation, Japan)에 연결하여 1분 간격으로 자동 기록 및 저장되었다 (Figure 5). 암모니아는 내부 공기질 평가를 위하여 측정되었으며, 환기량 및 암모니아를 동시에 측정하고 이를 비교함으로써 환기량에 따른 암모니아 농도 변화를 분석하고자 하였다 (Figure 4, Figure 6).
(2) 대상 시설의 BES 모델링
1) BES 모델의 물성치 구성
대상 산란계사의 BES 모델을 구축하기 위해 현장 조사 및 실측 결과를 바탕으로 건물 외피와 주요 구성 요소의 물성치를 설정하였다 (Table 2, Table 3). 벽체, 지붕 및 바닥을 구성하는 재료의 종류와 치수는 대상 계사의 실제 구조를 반영하여 입력하였으며, 각 구성재의 열적 특성은 관련 문헌 및 물성 자료를 참고하여 적용하였다. 대상 산란계사의 측벽과 지붕은 샌드위치 패널로, 바닥은 콘크리트와 자갈층으로 구성되어 있다.
Table 2.
Properties of internal material used in BES simulation.
| Materials | Thermal Conductivity (kJ·h-1·m-1·℃-1) |
Capacity (kJ·kg-1·℃-1) |
Density (kg·m-3) |
| Sandwich Panel | 0.13 | 0.83 | 48 |
| Reinforced concrete | 7.92 | 0.84 | 2,800 |
| Gravel | 7.20 | 1.00 | 2,200 |
Table 3.
Materials and thickness for wall, roof, and floor.
| Wall type | Materials | Thickness (mm) |
| EXT WALL | Sandwich Panel | 100 |
| EXT ROOF | Sandwich Panel | 120 |
| GROUND FLOOR | Reinforced concrete | 180 |
| Gravel | 100 |
2) BES 모델의 컴포넌트 구성
BES 해석에 2025년 10월 29일부터 2025년 11월 15일까지 내부 환경 데이터의 경우 천안 소재 산란계사에서 측정한 연속 432시간의 내부 환경 데이터를 사용하였다. 외부 환경데이터의 경우 외부 온·습도는 천안 기상대의 1시간 단위 외부 종관기상자료가 활용되었으며, 일사량은 세종 기상대의 1시간 단위 외부 종관기상자료를 활용되었다.
시뮬레이션 컴포넌트는 외부 환경 입력부, 내부 열·수분 발생부, 기존 환기 시스템, 결과 출력부로 구성되어 있다 (Figure 7).
내부 열·수분 발생부에는 산란계에서 발생하는 현열과 잠열을 반영하였다. 산란계사 내부 열부하에서 산란계의 생체 발열은 주요한 내부 발열원으로 작용한다. 본 연구에서는 산란계의 마리당 총열, 현열 및 잠열 발생량을 Chepete and Xin (2002)과 Chepete et al. (2004)이 제시한 산정식을 이용하여 계산하였으며, 각각 식 (6), (7), (8)에 나타내었다.
여기서 은 총열 (W), 은 현열 (W), 은 잠열 (W), 은 평균 산란계 체중 (1.8 kg), 는 산란계사 내부 평균 온도 (°C), 는 계란 생산율 (0.05 kg·day-1)이다.
산란계의 현열 및 잠열 발생량은 계사 내부 평균 온도에 따라 변화하도록 설정하였으며, 계사 내부 평균 온도는 구축한 산란계사 모델과 외부 기상 입력자료를 기반으로 계산되었다. 이를 통해 산란계의 생체 발열이 계사 내부 열환경에 미치는 영향을 BES 모델에 반영하였다.
환기 조건은 실제 산란계사의 환기 운영 조건을 반영하기 위해 현장에서 측정한 환기량 데이터를 입력값으로 적용하였다. 환기량은 배기팬의 가동 상태와 팬 가동 조건별 실측 환기량을 바탕으로 산정하였다. 또한 계사 내부 온도가 설정 온도에 도달하지 않는 경우 배기팬이 가동하지 않도록 설정하였다.
(3) BES 모델 검증
TRNSYS 시뮬레이션 모델의 신뢰성을 검증하기 위하여 국제 표준 (ASHRAE, 2014)에서 제시하는 시간 간격인 1 시간 데이터를 기준으로 온도 데이터에 기반하여 2025년 10월 29일부터 2025년 11월 15일 동안의 기간 동안 검증이 이루어졌다. 관련 선행 연구 및 국제 표준 (ASHRAE, 2014)에서 제시하는 시뮬레이션 검증 기준치는 Coefficient of determination (R2) ≥ 0.75, Normalized Mean Bias Error (NMBE) ± 10%, Coefficient of Variation of Root Mean Square Error (Cv (RMSE)) ≤ 30%이다 (ASHRAE, 2014; Cho, 2024). 추가적으로 Mean Absolute Percentage Error (MAPE)를 통한 통계분석이 이루어졌다. R2는 회귀 모델에서 독립변수가 종속변수의 변동을 얼마나 잘 설명하는지 나타내는 지표이며, 식은 (9)와 같다. NMBE는 실측값과 예측값 간의 평균적인 편향 정도를 평가하는 지표로, 값이 0에 가까울수록 모델의 예측 결과가 실측값과 잘 일치함을 의미한다 (식 (10)). RMSE는 예측값과 실측값 간 오차의 제곱평균제곱근을 의미하며, 값이 작을수록 모델의 예측 결과가 실측값에 더욱 근접함을 나타낸다. 또한 RMSE를 실측값의 평균으로 정규화하여 백분율로 나타낸 지표를 Cv(RMSE)라 한다 (식 (11)). MAPE는 실측값에 대한 모의값의 절대 백분율 오차를 평균하여 모델의 상대적 예측 오차를 평가하는 지표이다 (식 (12)).
이 때 는 측정된 값, 는 측정된 값의 평균, 은 전체 데이터 개수, 는 모델이 예측한 값, 은 전체 데이터 개수이다.
(4) HRV 적용 BES 모델링
1) HRV 적용 BES 모델의 물성치 구성
검증된 모델을 바탕으로 HRV 적용에 따른 영향을 명확히 분석하고자 건물 외피, 구조 및 내부 조건 등 BES 모델의 물성치는 동일하게 유지하고, 환기 시스템 조건만을 달리 설정하여 평가를 진행하였다.
2) HRV 적용 BES 모델의 컴포넌트 구성
대상 시설 모델과 동일한 해석 기간의 입력자료를 사용하여 구성하였으며, 외부 환경 입력부, 내부 열·수분 발생부, 기존 환기 시스템, HRV 시스템 및 결과 출력부로 구성하였다 (Figure 8).
HRV 적용 효과를 독립적으로 평가하기 위해 산란계의 현열 및 잠열 발생 조건은 검증된 대상 시설의 BES 모델과 동일하게 설정되었다. 산란계의 체중, 사육 수수, 계란 생산율 및 내부 온도에 따른 열 발생량 산정 방식도 기존 모델과 동일하게 적용되었으며, 이 모델은 기본으로 HRV 가동률에 따른 계사 내부 열환경 변화가 비교되었다.
HRV는 산란계사의 좌·우측에 각각 1대씩 설치되는 것으로 가정되었다. 또한 전체 환기량에서 HRV가 차지하는 비율이 단계적으로 증가하는 것으로 고려되었다. HRV 시스템 적용에 따른 입기 공기의 온도를 모의하기 위해 계사에서 배출되는 공기와 외기 간의 열교환 과정을 식 (12)를 통해서 계산하였다. 이때 는 계사에 적용된 Big Dutchman 회사의 HRV 시스템 성능 자료를 참고 및 대상 열회수형 환기 장치와 유사한 구조를 가지고 있으므로 이에 따라 57%로 설정되었다.
여기서 는 열전달 효율 (%), 는 덕트로 나가는 공기 (℃), 는 외부 공기 (℃), 는 열회수형 환기 장치로 들어오는 공기 (℃)이다.
환기팬 가동 알고리즘은 대상시설의 알고리즘과 동일하게 적용하되, 오전 중 발생하는 임의의 환기팬 제어는 제외하였다. 배기는 설정 온도 (18℃, 20℃, 22℃, 24℃)에 따라 각각 팬 1대, 2대, 2대, 3대씩 총 8대의 팬이 가동되도록 설정하였다. 또한 계사 내부 온도가 설정 온도에 도달하지 않는 경우 배기팬이 가동하지 않도록 설정하였다.
3) 케이스 구성
기존 환기 방식과 HRV 적용 조건의 성능을 비교하기 위해 대조군과 실험군으로 케이스가 구성되었다. 대조군 (HRV 0%)은 HRV에 의한 열회수 없이 외기가 기존 환기팬을 통해 직접 유입되는 조건으로 설정되었다. 다만 실측 환기량에는 관리자의 판단에 따른 온도와 상관 없는 환기가 포함되어 있어, HRV 효과를 독립적으로 평가하기 위해 기존 환기 운영 알고리즘을 BES 모델에 반영한 시뮬레이션 결과가 대조군으로 적용되었다.
실험군 (HRV 10-100%)은 기존 환기팬과 HRV가 연동되는 복합 환기 방식으로 구성되었으며, 배기열을 회수하여 유입 외기를 예열하도록 설정되었다. HRV 가동률은 전체 운전 환기량 중 HRV가 담당하는 비율을 기준으로 하였으며, 10%부터 100%까지 10% 간격으로 총 10개 케이스가 구성되었다 (Table 4).
Table 4.
Case study according to HRV operating rate.
각 케이스의 분석 항목은 계사 내부 온도, 환기량, 18℃를 목표 온도로 설정하였을 때의 총 난방 부하 및 시간당 난방 부하로 설정되었다. 계사 내부 온도는 HRV 적용에 따른 열환경 개선 효과와 적정 사육 온도 유지 여부를 평가하는 데 활용되었으며, 산란계의 적정 사육환경 기준에 따라 구분되었다 (RDA, 2021; Table 5). 환기량은 기존 환기 방식과 HRV 적용 조건 간 환기 특성 변화를 비교하기 위한 지표로 사용되었다. 총 난방 부하 (GJ)와 시간당 난방 부하 (GJ·h-1)는 각각 해석 기간의 누적 난방 에너지 요구량과 시간별 난방 요구량을 평가하는 데 활용되었다.
Table 5.
Air temperature ranges and corresponding responses of laying hens.
| Air temperature range (℃) | Main symptoms |
| Below 13℃ | Cold stress |
| 13℃ to 18℃ | Neutral thermal zone |
| 18℃ to 24℃ | Optimal temperature |
| 24℃ to 29℃ | Decrease in feed intake |
| Above 29℃ | Heat stress |
이를 바탕으로 대조군과 실험군을 비교하여 HRV 적용이 계사 내부 열환경, 적정 사육환경 유지 및 난방 에너지 절감에 미치는 영향이 종합적으로 평가되었다.
결과 및 고찰
1. 현장 실험 결과
(1) 온·습도
계사 내부 온도는 최대 20.04°C, 최소 9.19°C로 나타났으며, 평균 온도는 16.19℃이었다. 오전 07:00-08:00에는 공기질 개선을 위한 추가 환기팬이 가동됨에 따라 환기량과 외기 유입이 증가하였으며, 이 시간대의 내부 온도는 전체 평균보다 약 5°C 낮게 나타났다. 수평 방향의 온도 분포를 분석한 결과, 입기구에서 배기구로 가면서 온도가 상승하는 경향을 보였고 수직 방향의 온도 분포를 분석한 결과, 내부 열원의 영향과 부력에 의한 고온 공기의 상향 이동으로 상부의 평균온도 (15.41°C)가 하부 (14.52°C)보다 약 0.89°C 높게 형성되었다 (Figure 9).
산란계사 내부 평균 온도는 온도가 높은 지점과 낮은 지점을 평균하여 산정되므로, 실제 팬이 가동되는 기준인 센서 온도와 차이가 있다. 이러한 산란계사 내부 평균 온도와 센서 위치와 동일한 지점에서 측정한 P20 지점의 온도를 비교한 결과, 각각 평균 16.19°C와 18.35°C로 나타나 P20 지점 온도가 2.16°C 높게 나타났다. 두 온도 간 최대 차이는 5.11°C였으며, 전체 측정 시점의 60.45%에서 2.0°C 이상의 온도 차이가 관찰되었다. 이는 단일 지점의 센서값이 계사 내부의 공간적 온도 분포를 충분히 대표하지 못할 가능성을 나타낸다, 열환경 평가와 환기 제어 시 평균 온도 및 지점별 분포를 함께 고려할 필요가 있음을 시사한다 (Figure 12).
상대습도는 온도 분포와 반대되는 경향을 보이며, 입기구에서 배기구 방향으로 점진적으로 감소하였다. 하부의 평균 상대습도는 76.12%로 상부의 58.98%보다 17.14% 높게 형성되었다. 이는 배기구 방향의 온도 상승에 따라 포화수증기압이 증가하면서 상대습도가 감소하고, 하부에서는 수분 발생원의 영향과 상대적으로 낮은 온도로 인해 상대습도가 높게 유지된 결과로 판단된다 (Figure 10).
절대습도는 상부에서 7.10-8.84 g·m-3, 하부에서 8.91- 9.99 g·m-3의 범위로 나타나 하부에서 다소 높은 수준을 보였다. 이는 계사 내부에서 발생한 수분이 환기 흐름과 공기 혼합의 영향을 받아 이동 및 축적되었기 때문으로 판단된다 (Figure 11).
(2) 암모니아 농도
측정 초기인 10월 27일부터 11월 12일까지 계사 내부 암모니아 농도는 약 5-50 ppm 범위에서 일주기적으로 변동하였으며, 시간에 따른 변동폭이 크게 나타났다. 반면 11월 13일 이후에는 대부분 10 ppm 이하로 유지되었고, 최대 농도도 약 15 ppm으로 감소하였다. 이는 계분 벨트 청소에 따라 암모니아 발생량이 감소한 결과로 판단되었고, 시간이 지남에 따라 암모니아 발생량이 증가하였다 (Figure 13).
분석 결과, 암모니아 농도는 환기량 증가에 따라 대체로 감소하는 경향을 보였으며, 이는 환기에 의한 암모니아의 희석 및 외부 배출 효과를 의미하였다. 따라서 환기량은 계사 내부 오염물질의 희석 및 배출 가능성을 평가하기 위한 주요 운전지표로 활용될 수 있다.
2. 모델 검증 결과
통계적 분석 결과, R2는 0.91, NMBE와 Cv(RMSE)는 각각 1.94%와 2.66%로 나타났으며, ASHRAE (2014)의 모델 검증 기준을 충족하였다. MAPE는 2.38%로 나와 실측값과 시뮬레이션값 간의 상대적 오차가 낮은 수준으로 나타났다. 따라서 구축된 대조군 모델은 대상 계사의 열적 거동과 온도 변화를 신뢰성 있게 시뮬레이션하는 것으로 평가되었다 (Figure 14, Figure 15).
실측값과 예측값은 전반적으로 유사한 변동 경향을 보였으나, 최대·최소 온도 구간에서는 일부 차이가 나타났다. 이는 실제 계사에서 환기팬 가동, 외기 유입, 공기 흐름 및 센서 위치에 따라 발생하는 국부적·순간적 온도 변동을 모델이 완전히 시뮬레이션하지 못했기 때문으로 판단되었다.
3. 케이스 분석 결과
(1) HRV 가동률에 따른 계사 내부 온도
HRV가 적용된 모든 조건에서 계사 내부 온도는 대조군보다 전반적으로 높게 나타났으며, 가동률 증가에 따라 최대, 최소 및 평균 온도가 점진적으로 상승하였다. HRV 100% 조건에서는 각각 최대, 최소 및 평균 온도는 20.64℃, 17.91℃ 및 18.65℃로 증가하으며 대조군은 각각 20.22℃, 17.80℃ 및 18.21℃ 이었다. 이는 대조군 대비 각각 0.42℃, 0.11℃ 및 0.44℃ 높은 수준이다.
HRV 10%, 50% 및 100% 조건에서 평균 온도는 각각 18.24℃, 18.36℃ 및 18.65℃로 나타나 가동률 증가에 따라 일관된 상승 경향을 보였다. 반면 최소 온도의 증가폭은 상대적으로 작아, HRV의 효과는 저온 조건의 개선보다 환기 과정에서의 열손실을 저감하고 전반적인 실내 온도를 안정적으로 유지하는 것이 더 크게 나타나는 것으로 판단되었다. 따라서 HRV 적용은 산란계사 내부 열환경을 개선하는 것으로 나타났다 (Table 6).
Table 6.
Maximum, minimum, and average indoor air temperature according to HRV operation rate.
대조군과 HRV 적용 조건의 사육 적정 온도 유지 시간을 비교한 결과, 모든 조건에서 계사 내부 온도가 13℃ 미만으로 저하된 시간은 발생하지 않았다. 대조군에서는 전체 432 시간 중 13℃ 이상 18℃ 미만인 시간이 237 시간, 18℃ 이상인 시간이 195 시간으로 나타났으며, 18℃ 이상 유지 비율은 45.14%이었다. 반면 HRV 가동률이 증가함에 따라 18℃ 이상 유지 시간이 점진적으로 증가하였으며, HRV 100% 조건에서는 328 시간으로 대조군보다 133 시간 증가하였다. 이에 따라 18℃ 이상 유지 비율은 75.93%로 대조군 대비 30.79% 증가하였고, 13℃ 이상 18℃ 미만의 시간은 104 시간으로 감소하였다.
HRV 10, 50, 70 및 100% 조건에서 18℃ 이상 유지 비율은 각각 48.15, 57.87, 63.66 및 75.93%로 증가하였다. 반면 13℃ 이상 18℃ 미만의 비율은 HRV 10% 조건의 51.85%에서 100% 조건의 24.07%로 감소하였다. 이는 HRV 가동률 증가가 환기 과정의 열손실을 줄여 저온 노출 시간을 감소시키고, 사육 적정 온도 유지 시간을 증가시켰음을 의미한다. 따라서 HRV 가동률 증가는 저온 환경 발생 감소 및 산란계사의 열환경 안정성을 향상시키는 효과적인 운전 전략으로 판단되었다 (Figure 16).
(2) HRV 가동률에 따른 평균 환기량
대조군과 HRV 적용 조건을 비교한 결과, 평균 환기량은 HRV 가동률 증가에 따라 지속적으로 증가하였다. 대조군의 평균 환기량은 7,773 m3·h-1이었으며, HRV 10, 50 및 100% 조건에서는 각각 8,041 m3·h-1, 9,318 m3·h-1 및 11,879 m3·h-1로 나타났다. 특히 HRV 100% 조건은 대조군보다 4,106 m3·h-1 증가하였으며, 약 52.8% 높은 수준에 해당한다.
가동률이 높아질수록 환기량 증가폭도 증가하는 경향이 나타났다. HRV 10%에서 20%로 증가할 때 평균 환기량은 289 m3·h-1 증가한 반면, 90%에서 100%로 증가할 때는 676 m3·h-1 증가하였다. 이는 HRV 가동률과 환기량의 관계가 단순한 선형적 증가보다 고가동률 구간에서 환기량 증가폭이 상대적으로 크게 나타났음을 의미한다 (Figure 17).
환기 미작동 시간의 비율은 대조군의 46%에서 HRV 50%와 100% 조건에서 각각 36%와 22%로 감소하였다. 이는 HRV 적용에 따른 유입공기의 예열로 실내온도가 상승하였고, 이에 따라 온도 기반 환기제어에서 팬의 가동시간이 증가하여 기간 평균 환기량이 증가하였으며, 환기팬의 미작동 시간이 감소한 결과로 판단되었다.
(3) HRV 가동률에 따른 총 난방 부하 계산
HRV 가동률에 따른 총 난방 부하 계산에 앞서, 본 연구에서 산정된 환절기 난방부하의 적정성을 확인하기 위하여 대조군의 난방 부하와 선행연구에서 산정된 난방부하를 비교하였다. Kwon et al (2023)의 산란계사 표준설계모델에서 10-11월 난방부하를 시간 및 체적으로 보정한 값은 6.49-7.60 W/m3인 반면, 본 연구의 실증계사는 9.41 W/m3로 약 1.2-1.4배 높게 나타났다. 선행연구의 표준설계모델은 벽체 100 mm 및 지붕 180 mm 단열재를 적용한 반면, 실증계사는 벽체 단열성능이 상대적으로 낮아 외피를 통한 열손실이 더 크게 발생할 수 있다. 따라서 본 연구의 환절기 체적당 난방부하가 선행연구보다 다소 높게 산정되었으나, 시설 단열성능 및 기상조건 차이를 고려할 때 합리적인 수준으로 판단된다.
대조군과 HRV 적용 조건의 총 난방 부하를 비교한 결과, 모든 HRV 조건에서 대조군보다 낮은 수준으로 산정되었다. 대조군의 총 난방 부하는 41 GJ였으며, HRV 10%, 50% 및 100% 조건에서는 각각 37 GJ, 24 GJ 및 10 GJ로 감소하였다. 특히 HRV 100% 조건에서는 대조군 대비 31 GJ가 감소하여 약 75.6%의 저감률을 나타냈다.
총 난방 부하는 HRV 가동률 증가에 따라 지속적으로 감소하였으며, 고가동률 조건에서 열회수에 의한 난방 부하 저감 효과가 더욱 크게 나타났다. 이는 HRV 적용 비율이 증가함에 따라 외기 유입으로 인한 열손실과 추가 난방 요구량이 감소하였기 때문으로 판단되었다 (Figure 19). 따라서 HRV 적용은 산란계사 내부 열환경을 안정적으로 유지하면서 누적 난방 에너지 요구량을 효과적으로 저감할 수 있는 기술로 평가되었다.
(4) HRV 가동률에 따른 시간당 최대, 평균 난방 부하 계산
대조군과 HRV 적용 조건의 시간당 난방 부하를 비교한 결과, HRV 가동률이 증가할수록 최대 및 평균 시간당 난방 부하가 모두 감소하였다. 대조군의 최대 및 평균 시간당 난방 부하는 각각 0.28 GJ·h-1 및 0.09 GJ·h-1였으며, HRV 100% 조건에서는 각각 0.11 GJ·h-1 및 0.02 GJ·h-1로 감소하였다. 이는 대조군 대비 각각 0.17 GJ·h-1 및 0.07 GJ·h-1 감소한 수준이었다 (Figure 20).
HRV 10%, 50% 및 100% 조건에서 최대 시간당 난방 부하는 각각 0.27 GJ·h-1, 0.20 GJ·h-1 및 0.11 GJ·h-1로 감소하였으며, 평균 시간당 난방 부하도 각각 0.09 GJ·h-1, 0.06 GJ·h-1 및 0.02 GJ·h-1로 낮아졌다. 이는 HRV 가동률 증가에 따라 외기 유입에 따른 순간적 및 평균적 열손실이 감소하였기 때문으로 해석된다. 이러한 결과를 바탕으로 HRV 적용은 산란계사 내부 열환경을 안정적으로 유지하면서 시간당 난방 에너지 요구량을 효과적으로 저감하는 것으로 평가되었다.
결 론
본 연구에서는 환절기 산란계사를 대상으로 현장 실측자료를 반영한 BES 모델을 구축하고, HRV 가동률에 따른 계사 내부 열환경, 환기량 및 난방부하 변화를 분석하였다. 구축된 모델은 R2 0.91, NMBE 1.94%, Cv(RMSE) 2.66%로 ASHRAE 검증 기준을 충족하여 높은 신뢰성을 확보하였다.
실측자료를 기반으로 검증된 BES 모델을 활용하여 환절기 산란계사에서 HRV 적용에 따른 열환경, 환기 운영 및 난방부하의 변화를 종합적으로 분석하였다. 분석 결과, HRV의 배기열 회수는 외기 도입에 따른 열손실을 완화하여 계사 내부의 저온 노출을 감소시키고 열환경을 안정적으로 유지하는 데 기여하였다. 특히 온도 기반 환기제어 조건에서 HRV 적용은 실내온도 저하를 억제하면서 환기팬의 가동을 증가시켜, 환절기에 발생할 수 있는 열환경 유지와 환기량 확보 간의 상충관계를 완화할 가능성을 확인하였다. 또한 HRV 가동률이 증가할수록 난방부하가 지속적으로 감소하여, 환기 과정에서 배출되는 열에너지를 회수하는 것이 별도의 추가 난방 없이 난방 에너지 요구량을 효과적으로 저감할 수 있음을 확인하였다. 따라서 HRV는 환절기 산란계사의 적정 열환경과 환기량을 동시에 확보하면서 난방 에너지 소비를 저감할 수 있는 환기 기술로 활용될 가능성이 있다. 다만 본 연구는 설정된 HRV 열회수 효율과 온도 기반 환기제어 조건을 적용한 BES 분석 결과이므로, 향후 다양한 열회수 효율과 실제 운전조건을 고려한 현장 검증을 통해 적용성을 평가할 필요가 있다.
종합적으로 HRV 적용은 환절기 산란계사의 내부온도를 안정화하고 온도 기반 제어에서 충분한 환기 운전을 유도하며, 난방부하를 저감할 수 있는 것으로 나타났다. 환기량 증가는 오염물질의 희석과 배출에 유리할 가능성이 있으나, HRV 적용에 따른 공기질 개선 효과는 직접적으로 모의하지 않았으므로 이에 대한 추가적인 검증이 필요하다. 본 연구를 통해 HRV는 환절기 산란계사에서 환기에 따른 열손실을 완화하여 열환경을 안정적으로 유지하고, 환기량을 확보하면서 난방 에너지 요구량을 저감할 수 있는 환경관리 기술로서의 적용 가능성을 확인하였다. 향후에는 실제 운전조건에서 HRV의 열회수 성능과 공기질 변화를 함께 평가하여 열환경, 환기 및 에너지 소비를 종합적으로 고려한 실시간 제어 알고리즘을 마련할 필요가 있다.
