Analysis of Ventilation Impact in Multi-Family Residential Building Utilizing TOPSIS Method

With increasing airtight building construction aimed at reducing energy consumption, indoor relative humidity is increasing which can lead to condensation and moisture damage in multi-family residential buildings. This has led to increased implementation of mechanical ventilation to control indoor moisture. However mechanical ventilation systems consume additional energy and generate noise. As this leads to occupant discomfort, it is necessary to select a ventilation system that addresses the energy and noise issues. This research measured the ventilation performance, energy consumption, and noise level of mechanical ventilation devices in multi-family residential buildings. TOPSIS, a multi-criteria decision making technique was used to determine appropriate ventilation strategies in addition to occupant ventilation system operation preference.

다기준 의사결정방법을 이용한 공동주택 내 환기장치 종류별 효과분석

건축물의 에너지소비를 줄이기 위해 건물의 기밀도가 지속적으로 향상되고 있으며, 이로 인해 건물 내부의 평균적인 상대습도가 높아지고 있다. 평균 상대습도가 높아짐에 따라 단열 취약부 및 습기발생 행위 시 결로가 발생하며, 습기제어를 위하여 기계 환기장치의 중요성이 향상되고 있다. 그러나, 기계환기장치는 추가적인 에너지 소비 및 소음 발생으로 재실자의 불쾌감을 유발하기 때문에, 서로 상충되는 기준에 대한 적절한 환기전략 선정이 필요하다. 본 연구에서는 공동주택 내 기계환기장치의 환기성능, 에너지 소비량, 소음도를 측정하여, 서로 상충하는 운영기준 중 우선순위에 있는 환기전략을 찾기위해 다기준 의사결정기법인 TOPSIS를 이용하였다. 또한, 재실자의 환기장치 운영기준 선호도에 따라 달라지는 적절 환기전략을 도출하였으며, 향후 AI 기술을 활용한 재실자 맞춤 환기전략 제시가 가능할 것으로 사료된다.