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[인터뷰] 남유진 부산대 건축공학과 교수

“AI 기반 통합제어시스템 구축…신재생E 최적설계·효율성 제고”
신재생E간 융복합…제로에너지빌딩 확대

남유진 부산대 교수는 친환경 건축 및 신재생에너지 융복합 기술개발에 관심을 가지고 지속적으로 연구를 수행하고 있다. 최근 5년간 산업통상자원부, 국토교통부, 환경부 등 정부기관과 기업의 지원을 받아 약 20여개의 연구프로젝트를 수행한 바 있다.

태양광·열, 지열 등 요소기술 개발부터 최적설계, 통합운전제어 등에 이르기까지 실제 건물에 즉시 적용할 수 있는 응용연구를 진행하고 있으며 건물 신재생에너지와 관련해 SCI급 40여편을 비롯해 120여편의 논문을 국내·외 저널에 게재해 신재생에너지분야 학술발전에 이바지하고 있다.

특히 미국, 캐나다, 일본 등과 국제공동연구(KIAT, 한국에너지기술평가원 등), 국제공동학점제 운영 등 신재생에너지 기술의 국제화에도 공헌하고 있다.

현재 인공지능 기반 신재생 융복합시스템 통합제어플랫폼 개발을 수행하고 있는 남유진 교수를 만나 국내 건물부문 탄소중립을 위한 신재생에너지 보급의 중요성과 현재 추진하고 있는 연구에 대해 들었다.

■ 국내 건물 신재생에너지 현안은
국내 신재생에너지시스템은 정부주도의 보급확대 정책으로 해마다 증가하는 추세를 유지하고 있다. 그러나 태양광 등 발전 위주의 ‘설치 우선정책’으로 다양한 신재생에너지기술이 건물에 적용되고 있다고는 보기 어려운 실정이다.

또한 대부분 건물의 에너지수요나 효율성을 반영한 신재생에너지기술이 적용되는 것이 아니라 신재생에너지 의무화비율이나 관련정책에 대응하는 수준에서 신재생에너지를 설치하고 있어 건물부문 탄소중립을 달성하기 위해서는 개선이 필요하다.

건물에너지수요는 최종에너지 소비기준으로 전력이 4.3, 열이 5.7 수준의 비율로 파악된다. 그러나 신재생에너지 생산비율을 살펴보면 전력과 열이 각각 7.3, 2.7 수준으로 신재생에너지 생산과 실질적인 이용에 불균형이 발생하고 있는 상황이다. 이에 따라 건물에서 소비되는 열을 신재생열에너지로 공급하는 것이 건물 내 열수요에 대응하는 효율적인 방안이다.

■ 신재생열에너지의 중요성은
태양광, 태양열, 지열, 연료전지 등 건물에 적용할 수 있는 다양한 에너지원이 존재하며 각 기술별 장점 및 한계점이 존재하므로 건물의 조건이나 상황에 맞춰 경제적이며 효율적인 기술을 적용하는 것이 중요하다.

특히 단일 기술로 극복하지 못하는 상황에 유연한 대처가 필요하다. 예를 들면 태양광의 경우 일사조건에 따라 생산량이 크게 달라지므로 단일 적용 시 에너지생산과 수요가 불균형하는 상황에 대응하기 위해 에너지저장장치(ESS)가 요구된다. 또한 건물의 전체 부하를 담당하기 위해서는 더 많은 설비가 필요하며 이에 따라 넓은 설치면적이 필요하게 된다.

이러한 문제를 해결하기 위한 대안으로 신재생열에너지를 주목해야 한다. 열부하와 전기부하를 구분해 열부하는 지열 등과 같은 신재생열에너지원이 담당해 안정적으로 공급한다면 전력을 열로 활용함으로써 발생하는 전기부하를 줄일 수 있어 제로에너지건물 구현이 보다 효과적으로 실현될 수 있을 것으로 기대된다.

다만 이를 위해서는 경제적이며 효율적으로 신재생에너지원간 융복합이 가능한 설계기술이나 실시간 최적제어기술이 필요하나 현재로서는 부재해 기술개발이 필요한 상황이다.

■ 현재 연구 중인 기술을 소개한다면
현재 연구를 진행하고 있는 인공지능 기반 신재생 융복합시스템 통합제어플랫폼은 건물부문 에너지저감 및 제로에너지건물 보급확대를 위한 신재생에너지 융복합을 실현하는 것이다.

다양한 에너지원이 존재하는 건물에서 건물에너지 이용 및 생산을 상황에 맞게 최적으로 융통할 수 있는 Intelligent Agent(Digital Twin+Artificial Intelligence) 기반 통합제어기술 개발을 목표로 하고 있다.

기존에는 건물이용자나 관리자의 자의적인 판단이나 단순하게 구성된 로직에 의해 운전되는 것이 대다수였다. 이로 인해 건물부하, 에너지생산상황 등이 반영되지 않아 에너지손실로 이어지기도 했다.

인공지능 기반 신재생 융복합시스템 통합제어플랫폼은 적용건물의 에너지부하 및 이용상황, 시스템성능 등을 예측하는 것은 물론 디지털트윈과 인공지능에 기반한 최적의 설계대안 및 운전법을 제시해 효율적인 에너지활용을 실현할 수 있다.

연구단계에서는 고가의 상용 해석프로그램을 이용해 이러한 기능을 실현했으나 중소규모 건물에 연구단계에서 활용하는 해석프로그램을 적용하기에는 시간적, 비용적 어려움이 발생할 수 있다.

이에 따라 자동제어를 위한 인공지능 기반의 통합시스템 성능예측과 함께 개별건물의 에너지부하 및 생산현황에 대응할 수 있는 디바이스를 개발하는 것이 최종연구목표다.

■ 연구진 구성현황 및 역할은
현재 부산대를 비롯해 중앙대, 린텍 등이 연구에 참여하고 있으며 부산대는 디지털 트윈기술을 활용한 융복합시스템 성능예측모델을 개발하고 최적화 기법을 이용해 융복합시스템의 생애주기비용 절감방안을 도출한다. 또한 최적제어를 적용한 신재생 융복합시스템 용량설계 매뉴얼 구축을 수행한다.

중앙대는 인공지능기반 실내환경 및 에너지소비량 예측모델을 개발하고 실제 현작적용을 통해
적응형 최적 제어알고리즘을 개발을 수행한다. 또한 시스템의 데이터베이스 기반으로 구축 및 유지관리 가이드라인을 개발한다.

린텍은 신재생에너지 융복합시스템의 최적 디바이스 개발 및 제작을 수행하고 있으며 인공지능을 탑재한 PLC를 제작해 현장에 적용할 계획이다.

■ 연구성과 확산을 통한 기대효과는
정부는 지난 2020년 7월 수립, 발표한 한국판뉴딜 종합계획을 통해 디지털뉴딜, 그린뉴딜, 안전망 강화 등 3개 축으로 2025년까지 160조원 규모의 예산투입계획을 확정했다.

160조원의 예산 중 총 36조원을 그린리모델링, 그린에너지, 그린스마트스쿨 등 건물·도시부문의 탄소배출을 저감하는 사업에 투자할 계획이다.

우리나라의 탄소중립 2050 목표를 달성하기 위해서는 건물에서 소비되는 에너지를 저감하고 신재생에너지를 사용해 탄소배출을 저감하는 것이 중요하다. 이에 따라 현재 연구개발을 진행하고 있는 신재생 융복합시스템 통합제어플랫폼은 향후 후속연구나 사업화에 기여해 건물부문 탄소중립 달성에 도움될 것으로 기대된다.

특히 이번 연구에서 개발된 지능형 대리 기반 최적제어기술은 범용적으로 확대할 수 있으며 건축 및 기계설비분야의 타연구에서도 다양하게 활용될 것으로 예상된다.


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