[공학저널 김하늬 기자] 건물에너지 절감은 탄소 중립 목표 달성을 위해 필수 불가결한 요소로 손꼽히고 있다.
정부는 건물·공장에서의 에너지 절감을 위해 제로 에너지 건축물 인증을 통한 BEMS 설치를 적극적으로 유도하고 있으며, 공장에서는 FEMS 설치 지원사업을 추진하고 있다. 동시에 민간분야에서도 에너지비용 증가에 따른 에너지효율 향상·관리 분야에 관한 관심이 매우 높아지고 있어 관련 기술개발에 이목이 쏠리고 있는 상황이다.
이에 따라 최근 건물의 운영과정에 인공지능(AI) 기술을 접목해 더욱 효율적인 에너지관리와 쾌적한 실내환경을 유지하는 플랫폼 기술개발 사업이 주목받고 있다.
‘자율운전 기반 지능형 건물에너지·환경 통합관리시스템(iBEEMS: intelligent Building Energy and Environment Management System)’ 개발사업이 그 주인공으로, 지난 2021년부터 산업통상자원부와 에너지기술평가원의 지원을 받아 수행되고 있다.
단국대학교 건축학부 문현준 교수(사진)가 사업단장을 맡은 이 사업은 자동차의 자율운전기술과 유사하게 관리자의 간섭을 최소화하고, 데이터 기반의 AI 모델이 스스로 건물을 관리·운영할 수 있도록 하는 기술에 초점을 맞춰 개발이 진행 중이다.
특히 기존 BEMS가 건물에서의 에너지관리에 중점을 둔 시스템이었다면, iBEEMS 플랫폼은 에너지관리뿐만 아니라 재실자를 위한 실내환경의 개선도 포함하고 있다는 점에서 차별화되고 있다.
일반적으로 실내환경 개선을 위해서는 에너지가 추가로 소비되는 것으로 알려졌지만, AI 기술을 활용하면 에너지 소비를 줄이면서 적정 실내환경을 유지할 수 있다는 것이 사업단의 설명이다.
이를 위해 iBEEMS는 디지털트윈 기술, Co-simulation 기술, 기계학습기반 예측모델, 강화학습기반의 제어 모델 등의 최신 연구결과를 활용·적용했으며, 또한 재실자의 분포와 활동을 파악하고 예측해 냉난방 부하에 따른 공조기와 플랜트의 최적 운전을 가능하게 한 것이 특징으로 손꼽힌다.
문 교수는 “현재 iBEEMS 플랫폼은 AI 기반의 자율운전 제어 모델이 구현됐으며 기숙사 건물과 오피스 건물을 대상으로 실증을 진행 중”이라며 “실증을 통해 에너지 절감과 실내환경 개선의 결과를 확인했다. 건물 내 재실자들이 iBEEMS 플랫폼을 통해 실내환경 개선 효과를 체감할 수 있었다”고 말했다.
그는 이어 “현재까지 초기모델을 적용한 기숙사 건물에서는 냉방기의 에너지 절감률이 42%에 달하고, 실내 건강환경도 개선되는 것으로 나타나고 있다”며 “이는 재실자가 낭비하고 있는 에너지가 매우 크다는 것을 알 수 있으며, 이번 실증으로 AI 기술을 적용해 에너지 절감을 달성할 수 있음을 확인했다”고 덧붙였다.
향후 사업단은 보다 복잡하고 다양한 설비시스템이 적용된 대형 판매시설과 대형 오피스 건물을 대상으로 경제성을 높인 자율운전 모듈을 개발할 예정이다. 초기모델의 성공적인 실증결과를 바탕으로 용도별 iBEEMS 플랫폼을 내년부터 상용화할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
문 교수는 “국내 대부분 건물은 에너지를 관리하기 위한 별도의 인력이 없으며, 재실자의 쾌적한 환경 제공을 위한 세심한 배려를 하기에 여력이 부족한 실정”이라며 “iBEEMS 플랫폼은 관리자의 개입을 최소화하면서 건물 사용자의 만족도를 높일 수 있도록 강화학습 기반의 최적제어 모듈과 이에 따른 자동제어를 연계한 플랫폼을 구현하고 있다”고 설명했다.
특히 사업단은 iBEEMS 개발과 관련해 기존건물과의 시스템 호환성을 위한 방안 마련에 힘을 쏟고 있다. 이를 바탕으로 실시간 데이터수집부터 설비시스템의 최적 운전까지 매끄럽게 운영할 수 있도록 최선을 다해 노력 중이다.
실제 건물에서 EMS를 통한 에너지 절감을 이루기 위해서는 분석결과를 기반으로 BAS와 연계돼야 하지만, 기존건물에서는 시스템의 호환 문제가 한계로 나타나고 있다.
이를 해결하기 위해 사업단은 iBEEMS 플랫폼에 다양한 설비시스템 및 자동제어 모듈과 연계할 수 있도록 현재 현업에서 사용하고 있는 주요 프로토콜을 적용한 모듈을 제작했다. oneM2M 표준을 기반으로 플랫폼을 설계하고 빅데이터 처리 모듈을 구현했으며, 하드웨어뿐만 아니라 최신 소프트웨어 기술을 기반으로 실시간 데이터 처리 및 다양한 모델의 학습이 가능하도록 한 것이다.
문 교수는 “냉난방 설정온도를 강제하거나 일괄 조명 소등과 같은 건물 사용자의 행동 변화에 기대한 에너지 절감은 지속적으로 요구하기 어렵고 효과도 크지 않다. 건물의 운영상황을 정확하게 파악하고 에너지가 낭비되고 있는 부분을 찾아 관리시스템이 스스로 운전을 할 수 있는 시스템이 필수적인 기술이 될 것”이라며 “이를 위한 AI 기반의 플랫폼을 제공하는 것이 사업단의 목표다. 건물의 규모와 용도에 따라서 적용할 수 있는 효율적인 플랫폼을 구축해 기존건물의 에너지 절감에 이바지하겠다”고 전했다.
그는 이어 “사업단은 향후 iBEEMS 플랫폼의 상용화를 목표로 하고 있다. 효율적이고 경제성을 높인 시스템으로 어떤 용도의 건물에도 적용할 수 있도록 가볍게 구축하고자 한다”며 “향후 호텔, 학교, 공공기관 등 다양한 용도에 적용할 수 있도록 범위를 넓혀 국내에서의 성과를 바탕으로 해외에도 진출할 계획이다. 특히, 에너지비용이 많이 들지만, 냉방에너지를 많이 사용할 수밖에 없는 국가들을 대상으로 협의를 진행할 계획”이라고 덧붙였다.
