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[인터뷰] 문현준 단국대 건축공학과 교수

빅데이터·AI 스마트홈 솔루션
거주자 행태맞춤형 쾌적·E제어
수면·운동 등 상황 최적제어…연내출시

세계적으로 스마트홈이 미래 먹거리 사업으로 주목받는 가운데 우리나라에서 주택의 에너지·건강·쾌적성을 최적화할 수 있는 기술이 개발되고 있어 주목받고 있다.


단국대 에너지빅데이터센터는 최근 인공지능(AI), 빅데이터, IoT를 활용해 재실자의 라이프스타일을 파악하고 수면, 휴식, 운동 등 상황에 맞는 주거환경을 스스로 제어하는 시스템을 개발하고 있다.


해당 기술은 지난해 한국공학한림원이 주관하는 ‘2025년, 대한민국 산업을 이끌 미래 100대 기술과 주역시상식’에서 미래기술로 선정되기도 했다. 문현준 단국대 에너지빅데이터센터장을 만나 해당 기술에 대한 이야기를 들었다.


■ 기술을 소개한다면
‘인공지능 기반 라이프스타일 맞춤형 건강·쾌적 환경제어기술’은 공간에서 나오는 데이터를 활용해 에너지를 적게 사용하면서도 쾌적한 환경을 만드는 시스템이다.


지금은 사용자가 직접 보일러, 에어컨, 공기청정기, 가습기 등의 온·오프 및 온도제어를 수행해야 했다.


이 시스템은 가동 필요성이 있는 환경조건이 되면 각 기기를 스스로 가동한다. 그러나 단순히 온습도, 미세먼지농도 등 환경·기후정보만 고려하는 것이 아니라 재실자의 행동패턴도 고려한 제어를 수행한다.


예컨대 사람은 주거 내에서도 다양한 활동을 하는데 활동마다 쾌적함을 위한 조건들이 다르다. 수면하거나 앉아서 활동하거나 운동하는 등 상황별로 냉난방, 환기 등 시스템이 달리 가동돼야 한다.


이 기술은 여러 가지 센서와 에너지소비패턴 등을 시스템이 학습해 예측, 판단함으로써 적절하게 환경을 조성한다.


이는 단일 기술은 아니고 공간의 데이터를 수집하는 기술, 빅데이터 해석 및 행동패턴 예측기술, 관련 하드웨어 개발 등 다양한 요소로 구성돼 있다.


■ 현재 개발상황은
올해 시제품이 출시될 예정이다. 기본적인 알고리즘 개발은 완료돼 있고 스마트 온도제어기와 월패드에 적용하는 작업을 하고 있는데 시제품이 조만간 출시된다. 기술개발이 완료되면 실제 아파트단지에 적용할 예정이며 수요처가 이미 확정돼 있다.


지금은 리빙랩에서 실험을 진행하고 있다. 에너지빅데이터센터는 실제 주거환경을 구현한 테스트베드인 리빙랩을 운영하고 있는데 이곳에 알고리즘을 적용하고 연구자들이 거주하면서 쌓이는 데이터를 분석하고 제어상황을 검증하고 있다.


향후에는 주택외에도 업무시설, 집합시설, 상업시설, 병원, 요양원 등 다양한 용도로 확장할 계획이다.



■ 빅데이터 구축은
건물에서 나오는 다양한 데이터를 방대하게 수집한다. 또한 실내에서 발생하는 데이터 외에도 외기, 기상, 교통, 환경데이터를 수집한다.


기본적으로는 에너지소비 데이터를 활용한다. 한국가스공사, 한국전력 등에서 과금을 위해 정기적으로 데이터를 수집하는데 최근에는 분단위 이하로도 수집이 가능하기 때문에 이 데이터를 받는다.


이와 함께 온습도, CO₂, 조도, 일사, 공기질 등을 센서를 이용해 측정하고 IoT로 모은다. 이를 클라우드로 원격 서버에 저장한다.


관건은 빅데이터 분석인데 외부의 환경과 함께 실내에서 재실자의 행동을 예측·판단하기 위한 AI 알고리즘을 개발했다.


주택에서 사람들이 외출할 때 냉난방을 실수로 켜뒀다면 지금 실내에 사람이 없다는 것을 판단해서 꺼야 한다. 이 기술의 특징은 개인정보 보호를 위해 영상정보를 수집하지 않으면서도 이를 알아낼 수 있다는 점이다.
에너지소비, 동작감지, 온도변화 등의 데이터를 이용해서 사람이 있는지 또는 무엇을 하고 있는지를 알아내고 그에 맞는 환경을 제공한다.


■ 예측 정확도는
테스트 결과 90% 이상의 정확도를 보이고 있다. 어떤 행위냐에 따라 다소 차이는 있지만 대략적으로 주거환경에서 일어나는 행위는 맞출 수 있다.


이는 상당히 어려운 부분인데 주거환경이 개별 주택마다 다 다르고 1인가구부터 대가족이 거주하는 곳까지 거주형태도 다양하다. 모든 경우에 최적운전 방식이 달라지는데 알고리즘이 이 부분을 알아내고 이에 맞게 제어하는 것이 핵심기술이다.


특히 재실자가 다수인 경우 제어방식에 대한 연구도 진행했는데 같은 공간에 있어도 개인별로 열쾌적도는 다를 수 있다. 한 사람은 춥다고 느끼는데 다른 사람은 덥다고 생각할 경우 웨어러블 기기를 통해 여러 가지 신체정보를 파악하고 쾌적도를 알아낼 수 있다.


이 경우 시스템은 덥게 느끼는 사람 쪽으로 찬바람이 많이 갈 수 있게 제어한다.


■ 경제성 및 효용성은
적용비용은 가구당 20만원 이하로 보고 있다. 주거환경에서는 월패드를 통해 측정하는 것들로만 구성하려고 한다. 우리나라는 와이파이 등 무선통신망이 발달해 있어 IoT기기를 통해 다양한 데이터 수집이 가능하다.


일반적인 BEMS와는 달리 대형공간에 들어가는 것이 아니라 주거별로 온도조절기와 센서 등 몇 가지만 설치하면 되기 때문에 가격은 저렴할 것으로 보고 있다.


공공주택의 경우 알고리즘은 아파트에 하나만 설치하면 되고 대량으로 적용되기 때문에 가격경쟁력을 확보할 수 있다.


특히 온도제어를 비롯해 습도, 미세먼지, 오염물질 등을 모두 파악해 제어하기 때문에 훨씬 진보한 제품이다. 가성비 측면에서 앞설 수 있으며 에너지를 최적화해 사용하므로 운영비용 면에서도 강점이 있다.


테스트 결과 쾌적도는 약 25% 상승하면서도 에너지는 약 30% 절감하는 것으로 파악됐다.


■ 해외 유사기술 사례는
기존 해외에서 활용되는 스마트 온도조절기는 냉난방을 제어하지만 사용자가 직접 설정해야 하기 때문에 일반적인 보일러, 에어컨 온도조절기와 기본적으로 다르지 않다.


지난달 미국에서 열린 세계 최대 가전박람회 CES 2018에 다녀왔지만 다양한 AI제품 속에서도 개발 중인 이 기술과 유사한 내용은 없었다.


연초에 개최돼 그 해를 이끌 혁신적인 제품들이 출품되는 CES에 유사한 제품이 나오지 않은 상황에서 시제품이 올해 출시될 예정이기 때문에 우리나라가 스마트홈 솔루션 부문에서 상당히 앞설 수 있다고 판단된다.


이와 함께 향후 다양한 용도 건물로 확장되는데 기본적인 개념이 같기 때문에 용도별로 특화하는 연구는 비교적 빠르게 진행될 전망이어서 스마트시티분야로까지 확장성도 확보할 것으로 기대하고 있다.