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AI 기반 건물에너지효율 향상 기술 개발

에기평, 총정부지원금 180억원… 실증·표준화까지 진행

AI 기반 공간에너지 예측 및 자율제어를 통한 건물에너지효율 향상 기술 개발 및 실증이 진행된다. 

한국에너기술평가원은 최근 2024년도 에너지기술개발사업 신규 연구개발과제로 ‘AI기반 공간 에너지 예측 및 자율 제어를 통한 건물에너지 효율 향상 기술 개발 및 실증’을 공고했다.

이번 R&D는 공간 사용자, 원격 감시 및 제어가 가능한 스마트조명, 가전제품, 냉난방기기, 각종 센서 등을 포함한 다중 객체 지원 학습형 AI 기반 에너지 생산·저장·소비 최적화 탄소중립 건물 공간 제어기술 개발 및 실증하는 것으로 기존 건물대비 효율향상 30% 이상, 유지보수 비용절감 30% 이상, 지능형 공간제어 자율화 단계 ALFUS(Autonomy Levels for Unmanned Systems: NIST) 8단계 이상을 달성해야 한다. 

저탄소 전환 시급 

국가 저탄소 전환을 위해 건축물 에너지효율 향상과 에너지절감정책 추진이 시급한 상황이다. 기축 및 신축건물의 에너지절감 민간부문 확대를 위한 정부 역할이 점점 커지고 있다. 

Business Research Insights의 시장조사자료에 따르면 2022년 전 세계 제로에너지빌딩시장 규모는 275억달러였으며 연평균 성장률(CAGR) 23.2%로 2031년에는 1,803억달러에 이를 것으로 전망된다. CERIK은 2022년 국내 제로에너지건축물시장 규모는 15조~20조원이며 2030년 93조~107조원으로 전망하고 있다. 

Schneider Electric, Siemens, Honeywell 등 글로벌 선두기업들은 EcoStruxureTM, Desigo, CPO(ComfortPointTM Open) 등 자율제어기능을 제공하는 프로그램을 바탕으로 국내외 건물에너지관리시스템산업을 선도하고 있어 건물부문 에너지 최적화 기술 확보가 시급하다.

데이터 종합분석을 통해 사용자의 선호를 포괄한 종합적인 에너지 최적화 기술 확보는 물론 제어 자율화 제고를 통한 비용효과적인 기술 구현이 필요하다. 개발될 요소기술(AI 참조형 모델링 등)을 지능형 스마트빌딩, HVAC, 스마트조명 등 수요 맞춤형 건물설비, 스마트빌딩, 스마트홈, 스마트팩토리, 스마트시티 등의 공간 모델링에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

요소기술 개발… 실증·표준화 체계 구축 

이번 R&D는 △건물 내 에너지 최적화 시스템 요소기술 △자원 연관성 학습형 AI 적용 공간 에너지 자율 제어 기술 등을 개발해 △테스트베드 구축을 통한 기술 검증 및 리빙랩 실증 △건물에너지 효율 최적화 표준·인증 체계 구축 등을 이뤄내야 한다. 

이를 위해 다중 객체 제어 유연성 확보를 위한 이기종 데이터 수집·저장·공유·제어기술 기반 에너지 데이터 허브장치는 물론 이기종 데이터 처리 통합연동 시스템, 다차원 에너지생산·사용량 예측 시뮬레이션 저작도구, 건물 다중 객체 제어기술을 적용한 에너지절감기술 등을 개발해야 한다. 

개발될 허브장치는 건물 내 에너지상황을 고려해 멀티오브젝트·이웃 데이터 허브로부터 데이터를 수집해 에너지 생산량 및 사용량 등을 예측해 최적화하는 장치를 말한다. 

자원 연관성 학습형 AI 적용 공간 에너지 자율 제어기술 개발을 위해 공간정보 생성기술 기반 참조형 공간 표준 모델링을 7종 이상 개발해야 하며 5종 이상의 데이터 상호연관성 종합 분석 기술, 에너지 사용량 시계열 예측 알고리즘 기술, 효율적 자율 제어 기술 등을 개발해야 한다. 

테스트베드 구축을 통한 기술 검증 및 리빙랩 실증도 진행된다. 실증 범위는 재생에너지설비를 보유한(사용률 20% 이상) 기축 건물 대상으로 상업시설(1만㎡ 이상), 공공건물(1만㎡ 이상) 등의 비용 효율성을 극대화할 수 있는 건물 2종 이상을 선정해야 한다. 

또한 건물에너지 효율 최적화 표준·인증 체계 구축을 위해 참조형 공간 모델 표준 및 이기종 데이터 허브 장치 인터페이스 표준, 기존 건물 에너지효율 향상과 유지보수비용 절감을 위한 비즈니스모델도 3건 이상 발굴해야 한다. 

건축물의 유지보수비용은 일반적으로 운영비용, 에너지비용, 노후화로 인한 수리비용, 정기적인 검사 및 유지비용, 예기치 않은 고장으로 인한 수리비용 등을 의미한다. 

이번 R&D의 총정부지원연구개발비는 180억원 내외이며 올해 40억원 내외에서 지원된다.