					이론은 가능한 한 간단해야 하지만, 지나치게 간단해서는 안된다. - 알버트 아인슈타인 -

2025 에너지 켄텍 동아리

탐구 보고서

작성자	학년	반	번호	이름
	2	7	5	고다희
	2	11	21	양지율
	1	1	5	강은진
	1	4	3	강재연
	1	10	19	오윤서
주제 탐구제목 (소제목)	건축 공간 네트워크 분석을 통한 에너지 효율 최적화 연구

제주여자고등학교

Ⅰ		서론

1. 연구의 필요성 및 목적

네트워크 과학을 건축 공간에 적용하려는 시도가 참신해서 좋음.

현대 건축 설계에서는 단순히 건물을 세우는 것만으로는 에너지 효율과 공간 활용을 최적화할 수 없다.

특히 교실, 화장실, 복도, 출입문, 공기 순환 통로 등 다양한 공간이 서로 연결되는 구조에서는 공간별 에너지 흐름과 이동 효율을 체계적으로 분석하는 것이 필요하다.

이를 위해 ‘네트워크 과학(Network Science)’을 적용하면, 공간을 노드(Node), 연결 통로와 에너지 흐름을 에지(Edge)로 모델링하여 중심성, 연결성, 결집 계수 등을 분석하고, 공간별 냉·난방 에너지 손실률, 공기 순환 효율, 이동 동선의 최적화 정도 등 구체적 지표를 바탕으로 건물 내부 구조의 에너지 효율을 정량적으로 평가할 수 있다.

본 연구의 목적은 다음과 같다.

- 건물 내부 공간과 통로를 네트워크 모델로 구축하여 중심 공간과 핵심 연결 통로를 식별한다.

- 각 공간의 연결성, 중심성, 평균 거리 등을 분석하여 에너지 흐름 효율과 구조적 취약점을 평가한다.

- 분석 결과를 바탕으로 가중치 기반 에너지 효율 개선 방안과 스마트 빌딩 설계 가능성을 제시한다.

2. 연구 범위 및 기대 효과

(1) 연구 범위

- 분석 대상: 교내 건물(가상의 구조 설정 가능)

- 공간 구성: 교실, 화장실, 복도, 출입문, 공기 순환 통로 등 총 20개 공간

- 분석 방법: 노드·에지 기반 네트워크 모델링, Python NetworkX 활용, 중심성·결집 계수·평균 거리 분석, 에너지 흐름 가중치 적용

(2) 기대 효과

- 건물 내부 구조와 에너지 흐름의 과학적 이해 가능

- 중심성이 높은 공간과 취약 구간을 파악하여 효율적 설계 방안 도출

- 향후 IoT 센서, 환기, 조명, 전력망 등과 연계한 스마트 빌딩 최적화 설계 가능성 확보

Ⅱ		이론적 배경

1. 네트워크 과학의 기본 개념

네트워크 과학은 복잡한 시스템을 구성하는 요소들 간의 관계를 분석하는 학문이다. 건축공학과 에너지·환경공학 분야에서도 중요한 분석 도구로 활용된다. 네트워크의 기본 구성 요소는 다음과 같다.

- 노드(Node):

시스템을 구성하는 개체이다. 건축물에서는 공간, 센서, 설비 등이 해당된다.

- 에지(Edge):

노드 간 연결을 나타내는 요소이다. 공간 간 통로, 에너지 흐름 경로 등이 이에 해당된다.

- 중심성(Centrality):

노드의 중요도를 나타내는 지표이다. 여러 종류의 중심성 지표가 존재한다.

2. 중심성 지표의 적용

건축물 내에서 중심성 지표는 공간의 중요도를 평가하는 데 활용된다. 주요 중심성 지표는 다음과 같다.

- 연결선 수 중심성(Degree Centrality):

노드에 연결된 에지의 수를 기준으로 중요도를 평가하는 지표이다. 예를 들어, 복도는 여러 공간과 연결되어 높은 연결선 수 중심성을 가진다.

- 사이 중심성(Betweenness Centrality):

다른 노드 간 최단 경로에 해당 노드가 포함되는 정도를 나타내는 지표이다. 에너지나 공기 흐름 경로에서 중간 지점에 위치한 공간이 높은 사이 중심성을 가진다.

- 근접 중심성(Closeness Centrality):

다른 모든 노드와의 평균 거리가 짧은 정도를 나타내는 지표이다. 전체 공간과 접근성이 높은 공간이 높은 근접 중심성을 가진다.

- 고유벡터 중심성(Eigenvector Centrality):

연결된 노드들의 중요도를 고려하여 해당 노드의 중요도를 평가하는 지표이다. 영향력 있는 공간들과 연결된 공간이 높은 고유벡터 중심성을 가진다.

3. 결집 계수(Clustering Coefficient)

결집 계수는 노드의 이웃들이 서로 얼마나 연결되어 있는지를 나타내는 지표이다. 건축물 내 공간 간 상호 연결성을 평가할 때 활용된다. 결집 계수가 높은 공간은 에너지 효율이 높고 공기 순환이 원활하게 이루어질 수 있다.공간 간 연결성이 높고 결집된 구조에서는 공기의 흐름이 균일하게 분산되어 냉난방 부하가 특정 구역에 집중되지 않는다. 이러한 구조는 공기 순환 경로의 병목 현상을 줄이고 열이 빠르게 전달되도록 하여 전체적인 온도 균형을 유지하기 쉽게 만든다.

실제로 Hosamo et al. (2023)은 BIM(건축정보모델링) 기반 HVAC Digital Twin (HVACDT) 시스템을 구축해, 공간 간 네트워크 구조와 냉난방 효율의 상관관계를 분석했다. 연구 결과, 공간의 연결성과 결집도가 높을수록 열 쾌적도(thermal comfort)가 향상되고 에너지 소비량이 약 10~13% 감소하는 것으로 나타났다. 이는 결집 구조가 공기와 열의 흐름을 최적화하여 냉난방 에너지의 낭비를 줄인다는 점을 실험적으로 입증한 사례이다.

따라서 결집 계수는 단순한 공간 구조 지표를 넘어, 건축물 내부의 공기 순환 효율과 에너지 절감을 동시에 향상시키는 핵심적인 설계 요소로 활용될 수 있다.

4. 에너지 흐름과 네트워크 모델링

건축물 내부 에너지 흐름은 네트워크 모델링을 통해 분석할 수 있다. 각 공간을 노드로, 에너지 흐름 경로를 에지로 설정하여 네트워크를 구성한다. 이를 기반으로 공간별 에너지 효율성을 평가할 수 있다. 냉난방 시스템의 효율 분석, 공기 순환 경로 최적화 등에서 네트워크 과학이 활용될 수 있다.

Ⅲ		탐구 방법 및 결과

1. 탐구 주제 및 목적

(1) 탐구 주제

본 연구의 주제는 네트워크 과학을 활용한 건축물 내부 구조와 에너지 효율 분석이다.

건물 내부 공간과 연결 구조를 네트워크 모델로 설계하고, 이를 통해 공간별 중심성과 연결성을 분석한다.

(2) 탐구 목적

연구 목적은 다음과 같다.

- 공간별 중요도 분석

각 공간을 노드로, 통로와 에너지 흐름 경로를 에지로 설정하여 중심성 지표를 분석한다. 이를 통해 건물 내부에서 핵심 경로 역할을 하는 공간을 파악한다.

- 연결성 및 효율 평가

결집 계수와 평균 경로 길이를 활용하여 공간 간 연결성을 평가한다.

연결성이 높은 공간은 에너지 효율과 이동 효율이 높은 구조임을 확인한다.

- 구조 개선 및 설계 적용

분석 결과를 바탕으로 에너지 손실이 큰 공간과 취약 구간을 확인하고,

효율 개선 방안과 스마트 빌딩 설계에 적용 가능한 제안을 마련한다.

2. 탐구 가설

(1) 중심성이 높은 공간은 에너지 흐름과 이동 효율의 핵심 경로 역할을 한다.

연결선 수, 사이 중심성, 근접 중심성 지표를 통해 확인할 수 있다.

(2) 결집 계수가 높은 공간은 내부 연결성이 우수하여 냉난방 효율이 높다.

결집 계수 분석을 통해 효율적인 공간 설계 가능 여부를 평가할 수 있다.

(3) 네트워크 기반 가중치를 적용하면 에너지 손실이 큰 구간과 효율이 높은 구간을 시각적으로 도출할 수 있다.

Python NetworkX의 시각화 기능을 활용하여, 노드의 크기는 중심성 값으로, 에지의 두께와 색상은 에너지 흐름의 가중치로 표현하였다.

이를 통해 중심성이 높은 복도 구간은 두꺼운 연결선과 큰 노드로 나타나 효율적 에너지 경로임을 확인할 수 있고, 반대로 가중치가 낮은 출입구·창고 구간은 상대적으로 얇게 표시되어 에너지 손실 가능성이 높은 구간으로 식별할 수 있다.

3. 탐구 대상

본 탐구의 대상은 학교 건물 내부 공간이다.

우리학교 건물을 대상으로 한 것에 대해 매우 훌륭

(1) 공간 구성: 출입구(2개), 복도(3개), 과학실(4개), 교실(8개), 창고(1개), 화장실(2개) 총 20개 공간

(2) 각 공간을 노드로 설정하며, 통로와 공기 순환 경로를 에지로 정의

(3) 공간별 면적, 사용 빈도, 냉난방 사용량 등 기본 속성을 기록

4. 단계별 절차 및 탐구 과정 (첨부된 사진은 확대해서 봐주세요.)

(1) 건물 구조 분석

우선 학교 건물의 도면을 확인하고, 실제 구조를 기반으로 가상 모델을 설정하였다. 도면을 통해 출입구, 복도, 과학실, 교실, 창고, 화장실 등 총 20개 공간과 각 공간을 연결하는 통로, 문, 환기 시스템을 파악하였다. 또한 공기 순환 경로와 냉난방 장치가 설치된 위치를 기록하여, 공간 간 에너지 흐름을 고려한 모델링 준비를 완료하였다.

(2) 노드 및 에지 정의

각 공간을 노드로 생성하고, 통로, 문, 환기 시스템을 에지로 정의하였다. 에지는 양방향으로 연결되는 통로뿐 아니라, 냉난방 에너지 흐름이 집중되는 경로에는 **가중치(weight)**를 부여하였다. 예를 들어 과학실과 복도 연결은 높은 에너지 흐름을 반영해 가중치를 3으로 설정하고, 출입구와 복도 연결은 1로 설정하였다. 이를 통해 단순한 연결 구조뿐 아니라 공간별 에너지 흐름 강도를 반영한 네트워크 모델을 구축하였다.

논리적이긴 하지만, 실제 데이터가 반영되지 않아 아쉬움이 있음, 실제로 에너지 효율이 높은 지 아닌지를 수치적으로 데이터화하는 것을 권장

(3) 인접 행렬 작성

노드 간 연결 여부를 0과 1로 표시한 인접 행렬을 작성하였다. 가중치가 적용된 에지의 경우 연결 강도를 수치로 반영하였다.

인접 행렬은 네트워크 모델링과 분석의 기초 자료로 활용되며, Python NetworkX에서 그래프 생성 시 입력 데이터로 사용된다.

노드	entrance1	hall1	hall2	lab1	class1	storage
entrance1	0	1	0	0	0	0
hall1	1	0	1	1	1	0
hall2	0	1	0	1	1	0
lab1	0	1	1	0	0	0
class1	0	1	1	0	0	0
storage	0	0	0	0	0	0

=> 위 표는 20개 공간 중 일부 노드를 예시로 표시한 인접 행렬의 일부이며, 1은 연결 존재를, 0은 비연결을 의미한다.

=> 가중치가 있는 연결(예: 냉난방 흐름 집중 구간)은 Python NetworkX 코드에서 별도로 반영하였다.

(4) 네트워크 모델 구축

Python NetworkX를 활용하여 그래프를 생성하였다. 노드와 에지를 입력한 뒤, spring_layout 알고리즘으로 노드 위치를 자동 배치하여 시각화하였다. 시각화 시 노드 크기는 Betweenness 중심성을 반영하여, 에너지 흐름과 이동이 집중되는 핵심 공간이 시각적으로 강조되도록 하였다. 에지의 굵기는 가중치에 따라 달라지도록 설정하여, 주요 에너지 경로를 한눈에 확인할 수 있도록 하였다.

=> 부연 설명

① 노드(Node) 색상

- 녹색(Green): 출입구(entrance1, entrance2)

- 주황색(Orange): 복도(hall1, hall2, hall3)

- 빨간색(Red): 과학실(lab1~lab4)

- 파란색(Blue): 교실(class1~class8)

- 갈색(Brown): 창고(storage)

- 보라색(Purple): 화장실(toilet1, toilet2)

*노드 색상은 공간 종류를 구분하기 위해 사용함

② 노드(Node) 크기

- 노드의 크기는 Betweenness 중심성 값에 비례

- 중심성이 높을수록 이동과 에너지 흐름에서 핵심적인 공간임을 의미

(예: hall1, hall2, hall3은 큰 원으로 표시되어 핵심 허브임을 보여줌)

③ 에지(Edge) 굵기

- 에지의 굵기는 가중치(weight)에 비례

*가중치는 공간 간 에너지 흐름 집중도를 나타냄

3: 에너지 흐름이 높음 (중요 통로, 실험실 연결)

2: 에너지 흐름이 중간 수준 (교실 연결)

1: 에너지 흐름이 낮음 (출입구, 창고 연결)

- 굵은 선 = 에너지 전달이 많은 주요 경로

- 얇은 선 = 상대적으로 적은 에너지 흐름

④　에지(Edge) 색상 및 길이

- 색상은 별도 구분하지 않았지만, 필요시 가중치에 따라 색상 차별화 가능

- 길이는 spring_layout 자동 배치에 따라 결정되며, 실제 공간 거리와 정확히 일치하지는 않음그림에서는 연결 구조와 중심성 강조에 초점을 두고 있음.

=> 요약

큰 원 + 굵은 선: 에너지 흐름과 이동의 핵심 구간

작은 원 + 얇은 선: 에너지 손실 가능성이 높은 구간

색상 구분: 공간 종류 식별 및 시각적 이해 돕기 위함

(5) 중심성 및 연결성 분석

다음 지표를 활용하여 각 공간의 중요도와 연결성을 분석하였다.

- 연결선 수 중심성(Degree): 각 공간이 몇 개의 공간과 직접 연결되는지 평가

- 사이 중심성(Betweenness): 에너지 흐름과 이동이 집중되는 공간 식별

- 근접 중심성(Closeness): 공간 간 평균 거리 계산, 접근 용이성 평가

- 고유벡터 중심성(Eigenvector): 영향력 있는 공간과 연결 정도 측정

- 결집 계수(Clustering Coefficient): 주변 공간 간 연결 밀도 평가

- 평균 경로 길이(Average Path Length): 전체 건물 내 에너지 흐름과 이동효율 평가

(6) 에너지 흐름 효율 분석

공간별 냉난방 사용량과 공기 순환 집중도를 가중치로 적용하여, 가중치 기반 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과, 에너지 효율이 낮거나 손실이 큰 구간을 시각적으로 도출하였다. 예를 들어 출입구와 창고 구간은 연결성이 낮아 에너지 손실 가능성이 높으며, 복도 구간은 연결성과 중심성이 높아 효율적인 에너지 전달 경로임을 확인하였다.

(7) 결과 시각화에 대한 설명

시각화 결과를 기반으로 중심성이 높은 공간과 결집 계수가 낮은 구간을 식별하였다. 중심성이 높은 복도 구간은 에너지와 이동 경로에서 핵심적 역할을 수행하며, 결집 계수가 낮은 출입구·창고 구간은 추가 통로 및 환기 경로 개선을 통해 효율성을 높일 수 있다.

5. 분석 결과

(1) 중심성 분석 결과

- Betweenness 중심성에서 hall1, hall2, hall3가 가장 높은 값을 나타내, 건물 내부 에너지 흐름과 이동 경로의 핵심 공간으로 확인됨

- Degree 중심성 또한 hall3이 가장 높아, 다수 공간과 연결된 허브 역할 수행

(2) 결집 계수 및 효율 분석

- lab1~lab4, class1~class8 구역은 결집 계수가 높아, 내부 공간 간 에너지 순환과 냉난방 효율이 높은 구조

- 출입구와 창고 구역은 결집 계수가 낮아, 에너지 손실과 이동 비효율 가능성이 존재

(3) 평균 경로 길이 분석

- 전체 네트워크의 평균 경로 길이는 약 2.74로, 공간 간 이동 및 에너지 전달이 비교적 효율적임

(4) 에너지 효율 시각화

- 가중치 기반 그래프에서 hall 구간의 에너지 흐름이 집중됨을 시각적으로 확인

- 낮은 가중치 연결 구간은 개선 필요성을 나타냄

(5) 공간별 에너지 흐름 가중치 적용 제안

공간 구분	예시 노드	에너지 흐름 특성	가중치 제안	비고
출입구	entrance1, entrance2	낮음, 이동 중심	1	연결성이 낮아 추가 통로 고려 가능
복도	hall1, hall2, hall3	높음, 에너지 전달 허브	3	중심성이 높아 냉난방/환기 관리 필수
과학실	lab1, lab2, lab3, lab4	중간~높음, 실험 장비 에너지 사용	3	에너지 집중 구간, 환기 강화 필요
교실	class1~class8	중간, 냉난방 사용 있음	2	내부 연결성 양호, 효율적 에너지 분배
창고	storage	낮음, 사용 빈도 낮음	1	에너지 손실 가능, 단열 강화 필요
화장실	toilet1, toilet2	중간, 환기 집중	2	에너지 흐름 보조, 자동 환기 설계 가능

설명:

- 가중치는 1~3 범위로 설정하며, 3은 에너지 흐름과 냉난방 집중도가 높은 구간, 2는 중간 수준, 1은 낮은 구간을 의미한다.

- 이 표는 Python NetworkX 그래프 생성 시 에지 가중치 설정 기준으로 직접 적용 가능하며, 분석 결과를 기반으로 한 스마트 빌딩 설계, 에너지 관리, 환기 최적화에 활용할 수 있다.

- 필요 시, 실측 데이터 기반으로 가중치를 세분화하거나 조정하여 동적 최적화 모델에 반영 가능하다.

Ⅲ		결론 및 제언 전체적인 자료를 통한 결과해석은 논리적이지만, 우리 학교에 대한 내용인 만큼 구체적으로 추가 통로를 어떻게 설치해야할지, 환기구 설계를 어떻게 개선해야할지 등을 결집 계수를 통한 분석과 배치를 직접 설계하는 것이 좋아보임.

이번 탐구를 통해 학교 건물 내부 구조와 에너지 흐름을 네트워크 과학의 지표로 분석한 결과 다음과 같은 결론을 도출하였다.

1. 핵심 공간 및 에너지 흐름 집중 구간

- 복도(hall1, hall2, hall3) 구간은 연결선 수와 사이 중심성 지표가 높아 에너지 전달과 이동의 핵심 허브 역할을 수행한다.

- 중심성이 높은 구간은 냉난방, 공기 순환, 전력 공급 등 여러 에너지 경로에서 우선적인 관리가 필요하며, 건물 전체 에너지 효율을 결정하는 중요한 공간으로 평가된다.

2. 내부 연결 구조의 효율성

- 실험실(lab1~lab4)과 교실(class1~class8) 구역은 결집 계수가 높아, 인접 공간 간 내부 에너지 순환이 원활하며 냉난방 효율이 높다.

- 평균 경로 길이 분석 결과, 건물 전체에서 이동과 에너지 전달이 비교적 효율적임을 확인하였다.

3. 취약 구간 식별

- 출입구(entrance1, entrance2)와 창고(storage) 구역은 결집 계수가 낮아 에너지 흐름과 공기 순환 효율이 떨어지는 것으로 나타났다.

- 이러한 구간은 에너지 손실 가능성이 높으므로, 추가 통로 설치, 환기구 설계 개선, 혹은 스마트 제어 장치 배치를 통해 효율을 높일 필요가 있다.

4. 실제 설계 적용 방안

- 스마트 빌딩 설계: 중심성이 높은 복도 구간에 에너지 모니터링 센서를 설치하여 냉난방, 환기, 조명을 자동 제어할 수 있다.

- 에너지 효율 최적화: 가중치 기반 분석으로 도출한 에너지 손실 구간에 추가 환기 경로, 단열 강화, 공조 설비 개선 등을 적용할 수 있다.

- 비상 시 대응 계획: 핵심 허브인 복도 구간에 장애가 발생하면 전체 이동과 에너지 흐름이 영향을 받기 때문에, 대체 통로와 비상 전력 설계를 포함한 구조적 대비가 필요하다.

- 통합 관리 시스템: IoT 센서와 네트워크 분석 결과를 결합하여, 각 공간별 에너지 사용량과 연결성을 실시간으로 모니터링하고 자동 최적화할 수 있는 시스템 설계 가능하다.

5. 종합 평가

- 네트워크 과학 기반 분석 결과, 건물 내부의 핵심 공간과 에너지 집중 구간을 정량적으로 평가하였다. 예를 들어, Betweenness 중심성에서 hall1, hall2, hall3은 각각 0.45, 0.42, 0.40으로 가장 높은 값을 기록하여, 에너지 흐름과 이동 경로의 핵심 허브임을 확인하였다.

- Degree 중심성 분석에서도 hall3이 7로 가장 높아, 다수 공간과 연결된 허브 역할을 수행함을 시각적으로 확인하였다. Python NetworkX 시각화에서는 hall 구간의 노드가 가장 크고 에지가 굵게 표시되어, 핵심 에너지 전달 경로임이 명확히 드러났다.

- 결집 계수 분석 결과, lab1~lab4와 class1~class8은 0.62~0.68로 높은 값을 보여, 내부 에너지 순환과 냉난방 효율이 우수함을 나타냈다. 반면, 출입구와 창고 구간은 각각 0.12, 0.10으로 낮아 에너지 손실 가능성이 높으며, 추가 통로 설치 및 환기 개선을 적용하면 약 8~10%의 에너지 절감 효과가 예상된다.

- 평균 경로 길이 분석 결과, 2.74로 비교적 효율적인 에너지 전달 구조임을 확인하였다.

- 결과적으로 이번 연구는 공간별 연결 구조와 에너지 흐름을 통합적으로 분석할 수 있는 체계적 방법론을 제시하며, 건축 설계, 에너지 관리, 스마트 빌딩 운영 등에서 실질적 설계 개선과 운영 최적화에 활용 가능한 근거를 제공한다.

<참고 문헌>

12월_세계를_보는_눈_네트워크_과학_KOR.pdf

Network Science Example Question 추가자료

Digital_Twin_of_HVAC_system_HVACDT_for_multiobjective_optimization_of_energy_consumption_and_thermal_comfort_based_on_BIM_framework_with_ANN-MOGA.pdf

					이론은 가능한 한 간단해야 하지만, 지나치게 간단해서는 안된다. - 알버트 아인슈타인 -