제로에너지빌딩(ZEB)은 건물의 에너지 소비를 최소화하고, 신재생에너지 시스템을 통해 자체적으로 에너지를 생산함으로써 에너지 자립을 실현하는 차세대 건축의 핵심 개념입니다. 본 연구실은 태양광, 태양열, 지열 등 다양한 신재생에너지원을 통합적으로 활용하는 융복합 시스템 개발에 집중하고 있습니다. 특히, 태양광열(PVT) 모듈과 지열원 히트펌프(GSHP), 공기열원 히트펌프(ASHP) 등 다양한 열원 시스템을 조합하여 건물의 냉난방, 급탕, 전력 생산을 동시에 실현할 수 있는 통합 에너지 시스템을 연구합니다. 이러한 융복합 시스템의 설계 및 최적화에는 동적 에너지 시뮬레이션, 인공지능 기반 예측 모델, 최적화 알고리즘 등이 활용됩니다. 실제 건물에 적용 가능한 실증 실험과 시뮬레이션을 통해 시스템의 성능, 경제성, 환경성을 종합적으로 평가하고, 초기 투자비용 절감과 에너지 효율 극대화를 위한 설계 가이드라인을 제시합니다. 또한, 모듈러 지중열교환기, 부착형 PVT 모듈 등 혁신적인 신기술을 개발하여 기존 시스템의 한계를 극복하고, 소규모 건물부터 대형 상업용 건물까지 다양한 적용 가능성을 검토합니다. 본 연구실의 융복합 시스템 연구는 단순한 기술 개발을 넘어, 국가 탄소중립 목표 달성, 건물 에너지 등급 인증, 그린리모델링 등 정책적·사회적 요구에 부합하는 실질적 솔루션을 제공합니다. 이를 통해 미래 도시와 건축의 지속가능성, 에너지 자립, 환경 친화적 건축문화 확산에 기여하고 있습니다.

지열 및 수열 기반 히트펌프 시스템은 연중 안정적인 지중 및 수자원 온도를 활용하여 건물의 냉난방 및 급탕 에너지 효율을 극대화하는 친환경 기술입니다. 본 연구실은 수직밀폐형, 수평형, 유닛형, 모듈러형 등 다양한 지중열교환기(GHX)와 개방형·폐쇄형 지열 시스템, 하천수·지하수 등 수열원 시스템의 성능 해석, 최적 설계, 실증 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 지중열교환기의 심도, 배열, 그라우트 재료, 열저항, 지반 특성 등 다양한 설계 인자가 시스템 성능에 미치는 영향을 수치해석 및 실규모 실험을 통해 정량적으로 분석합니다. 또한, 열응답시험(TRT), CFD 해석, 동적 시뮬레이션, 인공지능 기반 예측 모델 등 첨단 분석 기법을 활용하여 실제 현장 조건에 최적화된 설계 방법론을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 초기 투자비용 절감, 시공성 향상, 장기 운전 시 지중온도 불균형 문제 해결 등 실질적인 기술적 난제 해결에 중점을 두고 있습니다. 아울러, 지열 및 수열 시스템의 전과정평가(LCA)를 통한 탄소배출량 분석, 경제성 평가, 그린리모델링 적용성 검토 등 환경·경제적 효과까지 종합적으로 고려합니다. 이를 통해 신축 및 노후 건물, 공공시설, 주거 및 상업용 건물 등 다양한 건축물에 맞춤형 고효율 히트펌프 시스템을 제안하고, 국가적 에너지 절감 및 탄소중립 실현에 기여하고 있습니다.

최근 건물 에너지 시스템 분야에서는 인공지능(AI)과 최적화 알고리즘을 활용한 설계 및 운영 기술이 각광받고 있습니다. 본 연구실은 인공신경망(ANN), 딥러닝, 유전 알고리즘(GA), 입자군집최적화(PSO) 등 첨단 데이터 기반 기법을 활용하여 신재생에너지 시스템의 성능 예측, 부하 예측, 최적 설계 및 실시간 운전 제어 기술을 개발하고 있습니다. 이러한 기술은 건물의 냉난방, 급탕, 전력 부하 등 다양한 에너지 수요를 정밀하게 예측하고, 시스템의 용량 산정, 운전 스케줄, 열원 전환, 축열조 제어 등 복잡한 변수들을 통합적으로 고려하여 에너지 효율과 경제성을 극대화할 수 있도록 지원합니다. 실제로, 인공지능 기반 예측 모델은 실증 실험 데이터와 시뮬레이션 결과를 결합하여 높은 신뢰도의 성능 예측을 가능하게 하며, 최적화 알고리즘은 초기 투자비용과 운영비용, 탄소배출량을 동시에 최소화하는 설계안을 도출합니다. 본 연구실의 AI 및 최적화 기반 기술은 단순한 이론적 연구를 넘어, 실제 건물 적용 사례와 실시간 제어 플랫폼 개발, 그린리모델링 및 ZEB 설계 가이드라인 제공 등 실무적 활용성을 높이고 있습니다. 이를 통해 미래형 스마트빌딩, 에너지 자립형 건축, 탄소중립 도시 구현을 위한 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다.