건축물 에너지효율과 쾌적환경을 함께 고려한 완전자율운전 솔루션을 개발 중인 iBEEMS연구단에서 2세부과제는 한국전자기술연구원(KETI)이 총괄을 맡아 IoT 복합센서, 재실자추적 및 카운팅등 실내상황인지시스템을 연구하고 있다. 지영민 iBEEMS연구단 2세부총괄(KETI 에너지빅데이터팀장)을 만나 연구목표 및 기대효과에 대해 들었다.

■ KETI를 소개하면
KETI는 중소·중견기업 기술혁신·사업화 견인을 통해 전자산업의 글로벌 경쟁력을 강화하며 기업 성장플랫폼 역할을 수행한다는 목적으로 설립된 산업통상자원부 산하 전문생산기술연구기관이다.

에너지빅데이터팀은 에너지IT융합연구센터에 속해 iBEEMS 과제에 참여하고 있다. IoT를 통해 취득하는 말단 시계열데이터를 취합해 에너지빅데이터 플랫폼을 구성하며 분석을 통해 최적화를 수행하는 연구를 진행하고 있다.

■ 실내상황인지시스템을 연구 중인데
2세부는 KETI, 유타렉스, 시그봇, 세종대학교 등 4개 기관이 모여 구성됐다. KETI는 IoT 복합센서 연구개발과 CCTV 기반 재실자 추적을 통한 재실추론센서를 개발한다. 유타렉스는 60Ghz 밀리미터파를 이용한 재실카운트센서를 개발하며 시그봇은 레이저 기반 깊이(Depth) 카메라를 이용한 재실추론센서를 개발한다. 세종대는 실내 빛환경 및 에너지절감을 위한 조명제어 관련연구를 진행한다.

궁극적으로 2세부 연구단은 IoT 복합환경 및 재실추론센서 개발과 AI 딥러닝기술 개발을 기반으로 건물내 재실, 공기질, 열환경을 추론함으로써 플랫폼에 정확한 상황을 제공해 최적제어를 위한 근거데이터를 제공하는 것이 목표다.

■ 구체적인 연구내용은
2세부에서는 실내상황인지 기술을 이용해 공간단위 DNA 및 빌딩게놈 모니터링기술을 개발한다. 공간단위 DNA는 실내 열환경, 조도, 소음, 공기질, 재실여부 등 에너지소비 및 공간환경에 관련된 상황인지를 의미한다. 공간단위의 상황의 정확한 인지는 해당 공간의 에너지절감 및 쾌적환경 제공을 위한 기반데이터로 제공해 최적제어를 가능케 한다.

■ 현재까지 연구개발 성과는
현재까지는 실내공기질(IAQ), 열, 빛 등의 환경을 측정하는 IoT 복합센서를 기반으로 실시간으로 무선으로 공간상황을 인지하고 있다. CCTV 기반 딥러닝기술, 밀리미터파 기반 재실카운트센서, 레이저 깊이센서를 이용한 재실감지기술을 실증현장에 적용하는 등 다양한 공간단위 재실추론기술을 개발 및 적용함으로써 정확한 제어의 근거데이터를 마련하고 있다.

■ 실증현장 적용 후 개선점은
2세부 연구단은 지금까지 단국대 진리관, 아이파크타워, 롯데마트, 롯데백화점에 개발한 기술을 실증적용해 기숙사, 사무실, 판매시설, 쇼핑센터 등의 상황인지추론을 수행했다.

다양한 시설에 적용하면서 얻은 노하우를 기반으로 기관별로 개발된 재실추론센서를 통합해 복합적인 재실상황을 추론하는 기술로 발전시킬 계획이다. CCTV, 피플카운트, 재실감지센서 등을 통합해 복합적인 건물 내 재실상황 추론인지기술을 적용할 예정이다.

■ E효율‧쾌적환경 개선에 정확한 상황인지가 기본인데
2세부의 공간 DNA 모니터링기술은 실단위 특성을 도출하며 상황을 인지하는 기술로 에너지절감 및 최적제어에 필요한 근거데이터를 생성하는 것이다. 정확한 상황인지 및 예측은 결국 정확한 제어 및 결과를 유도할 수 있기 때문에 전체 사업단의 근본이 되는 역할을 수행한다.

■ 이번 R&D를 계기로 사업적 기대효과는
iBEEMS연구단에 참여해 CCTV 기반 딥러닝기술을 활용한 재실감지기술을 개발했다. 이 기술은 각 초점거리, 왜곡 등 CCTV 내‧외부 카메라 정보를 추론해야 카메라상 좌표에서 실제 물리상 좌표로 투시변환이 가능하다.

그러나 개별 카메라의 이런 정보를 수작업으로 일일이 처리하는 것은 사업적으로 효과를 얻기 힘들어 각 카메라 내‧외부 정보를 자동으로 추론하는 투시변환기술을 개발했다.

특허까지 확보한 이 기술을 통해 향후 CCTV가 설치된 건물에 CCTV를 자동재실감지센서로 활용할 수 있어 건물에 신규인프라를 설치하지 않고도 스마트빌딩으로 확장할 수 있게 됐다.

각 연구기관에서 개발한 센서는 건물 내 공간특성에 맞게 설치가 가능하기 때문에 다양한 건물 내 공간 활용형태에 따른 맞춤형 센서로 제공할 수 있다. 또한 연구단에서 개발한 센서는 모두 무선 Wifi를 통신기반으로 하고 있기 때문에 기존 인프라를 이용해 추가적인 공사없이 센서설치 및 적용이 가능하므로 신축‧기축에 모두 쉽게 적용할 수 있다. 이에 따라 향후 지능형건물 관리를 위한 개별솔루션으로 사업화해 활용할 예정이다.

■ 향후 R&D 각오는
건물의 다양한 환경을 인식하는 것은 정확한 최적제어 제공에 반드시 필요하다. 다양한 환경인식정보 중 가장 중요한 추론정보는 각 공간의 재실정보다. 2세부에서는 이를 정확하게 판단할 수 있는 다양한 센서 및 AI기술을 개발했다. 정확한 재실감지기술은 사용자에게 정확한 환경편의를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 에너지절감 기준으로 활용할 수 있다. 2세부는 남은 과제기간도 이런 재실감지기술을 더욱 고도화해 건물 내 재실판단 기준으로 활용할 수 있도록 연구개발을 진행할 것이다.