목요일 도시재생·리모델링 × 저탄소 그린리모델링입니다. 올해 국토교통부 공공건축물 그린리모델링 2.0 사업에는 535건이 신청했고 318건이 선정됐습니다(헤럴드경제 2026.6.2, L2). 신청 대비 선정률은 약 59.5%이고, 선정 건물의 대부분은 경로당입니다. 그런데 이 숫자들에는 한 칸이 비어 있습니다. '신청하지 않은 건물이 전체에서 몇 동인가'입니다. 1월에는 공공건축물을 국가가 선정해 통보하고 계획 수립과 승인을 받게 하는 그린리모델링 의무화 법안이 발의됐습니다(헤럴드경제 2026.1.6, L2). 신청 방식에서 지정 방식으로 넘어가면 지금까지 보이지 않던 분모가 가장 먼저 필요해집니다. 이 글은 그 분모를 K-OPT(Opt-in Denominator) 신청 방식의 분모 지수로 정의하고, 외국 사례, 이론, 국내 공공 오픈 API로 분모를 계산하는 프롭테크 상품까지 3단으로 정리합니다. 지수와 시나리오는 필자의 구조 설명용 가정(L3)이며 투자 권유나 예측이 아닙니다.

K-OPT는 이렇게 정의합니다. 대상 건물의 총 동수를 올해 선정 속도(318동)로 나눈 값, 즉 지금 속도로 대상을 모두 처리하는 데 걸리는 연수입니다. 대상 총수는 현재 이 글에서 확인하지 못했으므로 3,180동·5,000동·10,000동·20,000동이라는 네 가지 예시 가정으로 계산합니다(실제 값 아님, L3). 산식은 이야기를 구조화하기 위한 필자의 정의이며 학계나 정부의 지표가 아닙니다. 지난 10월 29일 K-SPT 보조금 전가 지수가 지원금이 누구에게 돌아가는가를 봤다면, 이번 글은 지원이 닿지 않는 건물이 얼마나 되는지, 곧 분모를 봅니다.

59.5% 공공건축물 그린리모델링 2.0 신청 535건 중 선정 318건의 비율(필자 계산 L3)
헤럴드경제 2026.6.2, 공모는 4월(L2)
68.2% 선정 318동 중 경로당 217동의 비율(필자 계산 L3), 사회복지시설 31·노인복지시설 18·도서관 13
헤럴드경제 2026.6.2(L2)
31.4년 K-OPT 예시: 대상이 10,000동이라고 가정하고 연 318동 속도로 처리할 때 소요 연수(필자 계산 L3)
대상 총수는 미확인, 예시 가정
약 20% 건물 부문이 국내 에너지 소비에서 차지하는 비중이라는 법안 발의 의원의 설명(L2)
헤럴드경제 2026.1.6, 원 통계 미대조
K-OPT 신청 방식의 분모 지수 인포그래픽 - 선정률 59.5퍼센트, 대상 1만 동 가정 시 31.4년
K-OPT 신청 방식의 분모 지수 — 대상 건물 총수를 가정별로 놓고 연 318동 속도로 처리하는 데 걸리는 연수를 비교한 구조 설명도(필자 계산, L3)

도입 — 신청한 곳만 고치면 신청하지 않은 곳은 보이지 않습니다

공공건축물 그린리모델링 2.0은 노후 공공건축물의 단열, 창호, 냉난방, 에너지 관리 설비를 고치는 국토교통부 지원사업입니다. 올해는 대상을 경로당과 도서관에서 복지시설, 직업훈련시설, 주민 편의시설로 넓혔고, 침수 차단 설비와 배수 시설, 빗물 유출 저감 시설, 열선 보도, 옥상 녹화 같은 기후 적응 공사도 처음 포함했습니다. 선정 318동의 구성은 경로당 217동, 사회복지시설 31동, 노인복지시설 18동, 도서관 13동이며 나머지 39동이 기타입니다. 수원 평생학습관 1·2관(1996년 준공)은 외벽 단열과 창호, 냉난방, 에너지저장장치(ESS)를 고치고, 화성의 한 어린이도서관은 인공지능 건물에너지관리시스템을 넣는다고 합니다(이상 헤럴드경제 2026.6.2, L2, 사업비와 보조율은 해당 보도에 없어 이번 조사에서 확인하지 못했습니다).

법안은 방향을 바꿉니다. 복기왕 의원이 대표 발의한 녹색건축물 조성 지원법 개정안은 국토교통부 장관이 에너지 성능 개선이 필요한 공공건축물을 선정해 사용자나 관리자에게 통보하고, 통보받은 쪽이 그린리모델링 계획을 세워 장관의 승인을 받은 뒤 시행하도록 합니다. 국방 등 보안이 필요한 건물은 제외하고, 지원은 보조금에서 대출, 이자 감면, 컨설팅으로 넓히며, 기초생활수급자와 차상위 계층, 장애인 소유 건물을 우선 지원하는 내용도 담았다고 합니다(헤럴드경제 2026.1.6, L2, 발의 이후 심사 상황은 확인하지 못했습니다). 신청에서 지정으로의 이동은 단순한 절차 변경이 아니라 '누가 대상인가를 국가가 먼저 알아야 하는 구조'로의 이동입니다.

외국 사례 — 신청형 지원은 느렸고, 의무 기준을 먼저 세운 나라는 대상을 먼저 셌습니다

사례 1, EU의 건물 성능 의무. 이번 달 1일 기사에서 본 대로 EU 개정 건물에너지성능지침은 공공 신축 제로배출(2028년), 비주거 최하위 16%(2030년)와 26%(2033년) 개선 의무를 정하면서 회원국이 국가 리노베이션 계획과 건물 현황 데이터를 갖추도록 요구합니다. 집행위가 인용한 연간 에너지 리노베이션 비율은 약 1%입니다(ESG Today 2026.7.15, Verdantix 2026.3.13, L2). 의무로 가는 순간 필요한 것은 '최하위 몇 퍼센트'를 가려낼 분모 데이터라는 점이 구조입니다.

사례 2, 영국의 그린 딜. 영국은 2013년 가구가 에너지 개선 공사를 대출로 하고 절감액으로 갚게 하는 신청형 제도 그린 딜을 시작했지만 참여가 저조해 2015년에 중단된 것으로 알려져 있습니다(L2, 수치와 중단 경위는 이번 조사에서 확인하지 못했습니다). 신청형 금융 지원이 시장의 모든 건물에 닿지 못한 사례로 자주 인용됩니다.

사례 3, 네덜란드 사무소 에너지 라벨 의무. 네덜란드는 2023년 1월부터 일정 규모 이상 사무소가 최소 에너지 라벨 C를 갖추지 못하면 사무소로 쓸 수 없도록 한 것으로 알려져 있습니다(L2, 법령 원문 미대조). 의무가 먼저 들어오면 라벨 보유 현황이라는 분모가 자연스럽게 만들어집니다.

이론적 배경 — 신청자는 무작위 표본이 아니고, 효율 격차는 신청에서 시작됩니다

Allcott와 Greenstone(2012)은 경제적으로 이득인 에너지 효율 투자가 왜 충분히 이루어지지 않는지, 그 격차를 정보 부족, 시장 실패, 행동 요인으로 나누어 논의했습니다(L1 학술 원전, 쪽수 대조 필요). Heckman(1979)은 표본이 무작위가 아니라 스스로 선택한 집단일 때 그 집단만 보고 일반화하면 편의가 생긴다는 점을 보였습니다(L1 학술 원전, 쪽수 대조 필요). 두 이론을 겹쳐 보면 신청형 사업의 한계가 보입니다. 신청한 건물은 이미 관리 주체가 관심을 갖고 서류를 준비할 수 있는 건물이고, 그것만 보고 전체 노후 건축물의 상태를 말하면 낙관적으로 왜곡될 수 있습니다. 그래서 분모를 모른 채 연 318동씩 고쳐도 '전체의 몇 퍼센트를 고쳤는가'는 말할 수 없습니다.

국내 적용 — 공공 오픈 API로 분모를 먼저 계산하는 프롭테크 상품

상품 이름을 '공공건축물 그린리모델링 분모 계산기'라고 하겠습니다. 목적은 보조금 계산이 아니라 대상 모수를 건물 단위로 세어 우선순위를 매기는 것입니다. 데이터는 다음 공공 자료를 조합합니다(서비스명과 제공 항목은 공공데이터포털에서 재확인이 필요하며 이 글에서는 L3로 봅니다). 첫째, 국토교통부 건축물대장정보 서비스(공공데이터포털 data.go.kr)로 공공 소유 건물의 용도, 연면적, 사용승인일을 가져와 '사용승인 30년 이상' 같은 노후 기준으로 대상 후보를 셉니다. 둘째, 한국에너지공단의 건축물 에너지효율등급·제로에너지건축물 인증 현황 데이터로 이미 등급이 있는 건물을 뺍니다. 셋째, 서울 열린데이터광장 등 지자체 공개 자료의 공공건물 에너지 사용량이 있다면 건물당 에너지 사용 강도를 붙입니다. 넷째, 브이월드(V-World) 오픈 API의 건물 공간정보로 침수 위험 지역, 하천 인접 등 기후 적응 공사가 필요한 입지를 표시합니다. 다섯째, 그린리모델링 창조센터가 공개한 2026년 지원사업 가이드라인(L1, 문서 원문)으로 선정 기준과 지원 범위를 점수표로 옮깁니다.

이 다섯 칸을 한 장의 표로 합치면 세 가지 숫자가 나옵니다. 사용승인 30년 이상 공공건물의 총 동수(분모), 그중 에너지 등급·인증이 없는 건물 수(미확인 모수), 올해 선정 318동이 그 모수에서 차지하는 비율입니다. 이 세 숫자가 있어야 K-OPT를 예시가 아니라 실제 값으로 바꿀 수 있습니다. 저탄소 녹색성장 관점에서도 이 순서가 맞습니다. 건물 부문이 국내 에너지 소비의 약 20%라는 설명이 맞다면(L2), 분모를 모르는 채 사업 규모만 늘리는 것은 목표 없이 속도만 올리는 일이 되기 때문입니다.

용유미 CSO 인사이트 — 고치는 일보다 세는 일이 먼저입니다

공간의 흥망성쇠를 읽는 입장에서 낡은 건물이 먼저 지는 이유는 낡아서가 아니라 '누구도 그 건물의 상태를 모르기 때문'인 경우가 많습니다(현장 경험 서술은 비유이며 통계가 아닙니다, L3). 지자체나 건물 관리자라면 이번 주에 세 가지를 해 보시기 바랍니다. 관리하는 건물의 사용승인일과 연면적을 건축물대장에서 표로 뽑고, 최근 12개월 에너지 사용량을 건물별로 모으고, 올해 공모에 신청하지 않은 건물이 왜 신청하지 않았는지 이유를 한 줄씩 적어 보십시오. 이 세 가지는 공모든 의무든 어느 쪽으로 제도가 바뀌어도 쓸 수 있는 기초 자료입니다(투자 권유 아님).

반증 조건(Kill-criteria)과 가장 약한 고리

반증 조건. 2027년 6월까지 국토교통부나 지자체가 대상 공공건축물의 총 동수를 공개하고 그 수가 3,180동 이하(연 318동 속도로 10년 이내 소진)라면 '분모가 크고 보이지 않는다'는 이 글의 중심 주장은 기각합니다. 10년이라는 기준은 필자가 정한 가정치입니다(L3).

가장 약한 고리. 이 글에서 대상 총수는 하나도 확인하지 못했고 3,180동에서 20,000동까지는 모두 예시입니다. 신청 535건의 유형별 구성을 확인하지 못해 경로당 편중이 신청 단계의 편중인지 선정 단계의 편중인지 구별하지 못합니다. 의무화 법안은 1월 발의 이후 상황을 확인하지 못했습니다. 영국과 네덜란드 사례는 보도 수준의 기억에 의존했고 숫자를 확인하지 못했습니다. 이 네 가지를 약한 고리로 자인합니다.

참고문헌 및 출처

1. 헤럴드경제 (2026.6.2). “그린리모델링으로 에너지 절감, 공공건축물 318동 변모한다.” — 2026 공공건축물 그린리모델링 2.0, 신청 535건 중 선정 318건, 유형별 선정 수, 기후 적응 공사 신규, 사례. (L2 — 언론 보도, https://www.heraldk.com/article/2026060218000070240)

2. 헤럴드경제 (2026.1.6). “복기왕 의원, 그린리모델링 의무화법 대표발의 ‘공공이 먼저 바꾼다’.” — 녹색건축물 조성 지원법 개정안, 장관 선정·통보·계획 승인, 건물 부문 에너지 소비 약 20%. (L2 — 언론 보도, https://www.heraldk.com/article/2026010616131402302, 법안 원문 미대조)

3. Mark Segal (2026.7.15). ESG Today, 및 Henry Yared (2026.3.13). Verdantix. — EU EPBD 이행 일정과 연 리노베이션 약 1%. (L2 — 매체·조사기관, 본지 11월 1일 기사 인용)

4. Allcott, H. & Greenstone, M. (2012). “Is There an Energy Efficiency Gap?” Journal of Economic Perspectives, 26(1), 3–28. — 에너지 효율 격차. (L1 — 학술 원전, 쪽수 대조 필요)

5. Heckman, J. J. (1979). “Sample Selection Bias as a Specification Error.” Econometrica, 47(1), 153–161. — 자기 선택 표본의 편의. (L1 — 학술 원전, 쪽수 대조 필요)

6. 그린리모델링 창조센터. 2026년 공공건축물 그린리모델링 2.0 지원사업 가이드라인. — 선정 기준과 지원 범위. (L1 — 공식 문서, https://www.greenremodeling.or.kr/, 본 글에서는 본문 미대조)

7. 국토교통부 건축물대장정보 서비스, 한국에너지공단 건축물 에너지효율등급·제로에너지건축물 인증 현황, 서울 열린데이터광장 공공건물 에너지 사용량, 브이월드(V-World) 오픈 API(공공데이터포털 https://www.data.go.kr 등) — 분모 계산기에 가정한 공공 데이터 후보. (L3 — 서비스명·제공 항목·호출 한도 재확인 필요)

8. 영국 그린 딜(2013~2015), 네덜란드 사무소 에너지 라벨 C 의무(2023). (L3 — 보도 수준 기억, 수치와 법령 원문 미대조)

※ L태그 표기 — L1: 공개 1차 자료(법령·정부·기관 공식문서·학술 원전·표준) / L2: 통념·보도·기관 분석 / L3: 추정·확인 필요. K-OPT Index의 정의(대상 총수 ÷ 연 선정 동수), 3,180동~20,000동 시나리오, 반증 임계 3,180동은 필자가 구조를 설명하기 위해 둔 가정치이며(L3), 예측이나 확정된 통계가 아닙니다. 현장 경험 서술은 비유입니다(L3).

면책 — 본 기사는 정보 제공 및 시장 구조 분석을 목적으로 하며, 특정 부동산·증권·금융상품에 대한 투자 권유나 청약·유인이 아닙니다. 수익률, 가격 상승·하락을 보장하거나 예측하지 않습니다. 본문은 투자자문·법률자문·세무자문이 아니며, 개별 사안은 반드시 공인중개사·세무사·변호사 등 관련 전문가와 상담하시기 바랍니다. 본문에 인용된 기관·언론사·연구자·사업체는 필자 또는 용유미닷컴과 제휴·자문·검증 관계가 없는 독자 분석입니다.

← 관련 기사: K-SPT 보조금 전가 지수—지난 글은 지원금의 귀착을, 이번 글은 지원이 닿지 않는 건물의 분모를 봅니다
← 전체 칼럼 보기자문·강연 문의 →