[공학저널 전찬민 기자] 지난 2020년 탄소중립 2050 선언과 ‘한국판 뉴딜’ 종합계획 확정 발표에 따라 디지털뉴딜과 그린뉴딜 관련 투자 증대에 대비한 기술의 요구가 점차 증대될 전망이다. 특히 디지털뉴딜을 통한 공공데이터 연계 플랫폼 개발과 그린뉴딜의 취약계층 그린리모델링 투자 확대로 인해 노후화된 건축물의 에너지 효율 향상을 위한 기술 또한 주목을 받고 있다.
‘한국판 뉴딜’ 종합계획의 내용을 살펴보면, AI학습데이터 부분에서는 분야별 빅데이터 플랫폼 확대(10→30개), 공공데이터 14.2만개 신속 개방, AI학습용 데이터 1300종 구축 등 데이터 확충을 목표로 하고 있다. 또한 그린 리모델링 부분에서는 공공부문 취약계층 건물에 대해 선제적으로 제로에너지화가 추진 중이며 실질적 취약계층의 노후건축물로 확대 방안을 모색 중이다.
국가 온실가스 감축 목표량 2050 탄소중립(NetZero) 달성을 위해 기존 노후 건축물의 에너지 부하 저감을 위한 선도형 기술과 정책 마련이 필요하며, 특히 에너지 취약계층 노후건축물에 대한 체계적인 연구의 시급성이 강조되고 있다.
이에 따라 우선 해결해야 할 41개 주요 사회문제 중 하나로 ‘에너지 빈곤’을 선정했다. 에너지 빈곤가구는 에너지 불평등으로 인해 소득격차가 벌어지면서 빈곤층이 자연재해에 더 노출되고 피해도 증가하지만 정책적으로 가장 영향력이 적고 취약한 계층이기도 하다. 이러한 혁신적 포용성장정책에서 점점 심해져가는 기후변화에 탄력적으로 대응하지 못하는 취약계층의 보호 기반 마련 필요성이 더욱 중요해졌다.
특히나 기존 그린리모델링 사업은 공공건축물에 한정되거나 중대형 건물에 초점이 있으며 현장점검과 측정에 의한 비용, 인력, 시간의 한계로 대상이 한정돼 있다. 이러한 기존의 현장 점검의 한계를 극복할 수 있는 광역적 온라인 평가기반의 혁신기술 모색이 필요하며, 코로나 19로 인한 현장방문의 어려움으로 언택트(Untact) 기술을 통한 대면조사 최소화를 위한 새로운 평가 접근 방식이 필요한 실정이다.
또한 에너지 빈곤가구 관련 다양한 사업과 정책들이 마련됐지만 주거환경에 대한 정확한 실태조사 통계와 관리 부재가 가장 큰 정책적, 기술적 어려움을 겪고 있다. 에너지 빈곤 주거환경 문제를 건축도시 분야에서 사회문제 해결형 R&SD 시각으로 에너지 효율성이 매우 낮은 에너지 빈곤가구 취약건축물의 개선도 필요하다.
이에 따라 한국건설기술연구원은 ‘에너지 취약계층을 위한 건축물 노후화 진단 데이터 플랫폼(노후건축물 데이터 플랫폼)’을 개발했다. 이 플랫폼은 3단계로 나눠지며 첫 번째는 데이터 수집단계이다.
시민 봉사자와 생활지원사들이 취약계층의 집에 방문할 때, 주거환경 설문을 하고 노후건축물의 노후화 정도를 직관적으로 대표할 수 있는 창문사진을 애플리케이션에 등록한다. 건설기술연구원은 시민단체와 지역 사회복지기관과 MOU를 체결하고, 애플리케이션 사용법을 교육해 데이터 수집이 원활하게 이뤄질 수 있도록 했다.
두 번째는 자료 분석단계에서는 수집된 설문과 창문사진 데이터를 정제와 자동 매칭 과정을 통해 노후화 정도를 평가하게 된다. 노후화 정도는 빨강(불량), 노랑(보통), 초록(양호) 색깔로 표시되며, 지리정보시스템(GIS) 기반의 공공데이터 정보와 결합해 에너지 빈곤 지도에 표현된다.
이 지도는 창문의 노후화를 시각적으로 표현하며, 이를 통해 노후 건축물의 분포를 지도상에서 한눈에 파악할 수 있다. 지도상에 표현되는 노후 건축물 분포 데이터는 에너지 복지 사각지대 해소를 위한 정책 수립과 집행 시 기초자료로 활용될 수 있다.
마지막 심화단계에서는 수집된 창문 사진들을 AI 학습용 데이터셋으로 구축하는 것이다. 딥러닝 분석을 통해 최소한의 설문조사와 사진만으로도 창문의 노후상태를 AI가 판별할 수 있도록 하기 위한 것이다. 이에 연구팀은 노후건축물 데이터 플랫폼을 기반으로 데이터를 축적해 언택트 기반의 새로운 노후건축물 AI 진단 기술로 발전시킬 계획이다.
한국건설기술연구원 건축에너지연구소 이종원 수석연구원(사진)은 “기존에는 그린리모델링, 그린리트로핏 적용을 위해 소수의 전문가가 많은 시간을 들여 고비용으로 복잡한 장비를 기반으로 현장측정과 점검을 해왔다”며 “데이터 기반 온라인 에너지 효율성 평가의 새로운 접근방식은 시간, 비용, 인력의 효율성을 높일 수 있는 검진이 필요한 시급한 노후 건축물 1차 선별 방안이 가능해졌다”고 말했다.
그는 이어 “에너지 빈곤가구 취약건축물의 현황과 개선사업 전후의 비교 DB 축적을 통해 중복수혜자와 사각지대 수혜자 발견과 복지혜택의 우선순위 의사결정 정책에 활용이 가능하다”며 “또한 에너지 빈곤가구, 저소득층, 기초생활수급자 등 관련 취약층 실태조사를 위한 전산화 작업을 손쉽게 도와주는 데이터 수집도구와 DB 플랫폼 시각화, 통계시스템 활용을 통해 시간, 비용, 인력의 효율화와 DB관리 효율성도 증대될 것”이라고 덧붙였다.
특히 AI 엔진을 활용해 간단 정보 기반의 이미지 데이터만으로 창호 단열성능 등급의 예측이 가능해 거주자 등의 비전문가에 의한 창호 성능 관련 정보 추출 기술로의 활용될 수 있다는 것이 장점으로 손꼽힌다. 이와 더불어 모바일 앱과의 연동을 통한 전국 단위 에너지 취약 계층의 창호 에너지 성능 등급의 신속한 구축이 가능해질 것으로 예상되고 있다.
이번 연구개발 성과는 과학기술정보통신부의 지원으로 건설기술연구원 신진연구자를 위한 창의시드 주요사업 ‘에너지 취약건축물의 창호 에너지효율성평가를 위한 딥러닝 기반 프레임워크 설계’을 통해 달성했다. 이러한 성과를 바탕으로 2022부터 5년간 과학기술정보통신부의 지원으로 건설기술연구원의 주요사업을 수주했으며, 향후 지속적인 데이터수집과 분석을 통해 노후건축물 데이터 플랫폼이 전국적으로 확대돼 적용될 수 있도록 노력을 기울이고 있다.
이 수석연구원은 “노후건축물 데이터 플랫폼은 주거환경의 노후화 정도를 온라인 기반의 시각 데이터로 구현한 새로운 접근방식으로서 시간, 비용, 인력의 측면에서 매우 효율적이다”라며 “이를 통해 전국의 노후건축물을 신속하고 광역적으로 진단함으로써 에너지 취약계층을 위한 정책적 방안을 적시에 효율적으로 마련할 수 있다”고 말했다.
그는 이어 “또한 시민들이 직접 참여할 수 있는 오픈사이언스 플랫폼이라는 특장점으로 국민들이 체감할 수 있는 과학기술이라는 점에서 큰 의의가 있다”며 “궁극적으로는 에너지 빈곤층을 위한 복지 사각지대 해소뿐만 아니라 2050 탄소중립 구현을 위한 취약계층 그린리모델링 활성화에도 크게 기여할 것으로 기대된다”고 덧붙였다.
