서울연구원이 주최하고 한국건설기술연구원 건물에너지소비데이터넷연구단이 주관한 '건물에너지 데이터 통합관리시스템 설명회’가 지난 10월30일 과학기술컨벤션센터에서 개최됐다.

 

이번 행사는 온실가스 총량제에 대한 소개와 건물에너지 데이터 통합관리시스템 연구와 시각화 플랫폼 등 연구동향 및 기술적용 현황을 공유하는 시간을 가졌다.

 

이날 행사는 조가영 서울연구원이 개회 및 건물 온실가스 총량제에 대해 소개했으며 이어 김덕우 건설연 수석연구원의 연구단 소개와 건물에너지 소비 데이터기반 통합관리시스템 연구소개가 진행됐다. 연구소개 이후에는 △나인와트 △SQI 소프트의 건물에너지 데이터 플랫폼들이 소개됐다.

 

"건물부문 에너지 실사용 데이터기반 정책·관리체계 마련 시급"

 

조가영 서울연구원 연구위원은 “오늘 행사는 건물부문 탄소중립 이행을 위한 데이터기반 관리체계를 공유하고자 마련됐다”라며 “건물부문 탄소중립 추진을 위해 데이터기반 DB·플랫폼 등 관리체계를 구축하고 지자체가 이를 실제로 활용할 수 있도록 여러 논의가 진행되길 바란다”고 밝혔다.

 

조 연구위원은 “건물부문은 이미 도시 온실가스 배출량의 절반 이상을 차지하고 있어 데이터와 통합관리시스템은 선택이 아닌 필수”라며 “탄소중립의 핵심은 지방정부의 적극적 참여와 정확한 에너지 실사용 데이터를 기반한 정책과 관리체계가 시급하다”고 강조했다.

 

현재 국내는 2030 NDC를 통해 건물부문 32.8% 감축목표를 가지고 있지만 기존 온실가스저감정책인 ZEB·GR 등은 건축물의 성능개선과 기준 강화 중심의 제도로 운영됐다. 성능기준이 중심이 되니 실제 배출관리가 부족해 실질적인 감축에 대한 여러 우려가 제기되는 상황이며 최근 건물 온실가스 총량제에 대한 기반이 마련되고 있다.

 

조 연구위원은 “서울시는 온실가스 배출량의 70%를 차지하는 건물부문 온실가스 배출관리를 위해 건물 온실가스 총량제를 도입해 시범운영 중”이라며 “건물에너지 신고제·등급제·총량제 등을 단계적으로 확대할 예정이며 건물유형별 표준배출량을 설정하고 5년 단위로 건물에 대한 평가를 진행하는 등 구체적 제도를 수립해 운영 중”이라고 말했다.

 

이어 조 연구위원은 “지자체 건물부문 온실가스 총량제 추진과 연계하기 위해 단계별 지원방안을 마련 중이며 시범사업을 통해 데이터를 수집·활용하고 맞춤형 통합플랫폼을 구축하고 있다”라며 “서울연구원 연구단은 각 지자체의 특성과 데이터수요를 반영해 맞춤형 건물에너지 통합관리 플랫폼을 개발하고 있다”고 소개했다.

 

특히 “국가와 지자체간 데이터 통합플랫폼 구축을 통해 지자체별 수요를 반영하고 효과적인 감축이행 관리체계를 고도화할 계획”이라며 “이를 통해 실질적인 건물부문 온실가스 감축과 NDC 목표달성까지 이룰 수 있도록 노력하겠다”고 전했다.

 

"공유형 공공데이터 인프라 구축 통한 건물부문 탄소중립 달성"

 

김덕우 건설기술연구원 수석연구원은 “현재 국토부 산하 탄소중립 데이터 연구사업인 ‘데이터넷(DataNet)’연구단을 총괄하고 있다”라며 “데이터넷은 건물부문 탄소중립 실현을 위해 국가단위의 통합 에너지·온실가스 데이터 인프라를 구축하는 핵심 프로젝트”라고 소개했다.

 

김 수석연구원은 "연구사업 초창기 가장 큰 문제점은 ‘데이터 불균형’이었으며 일부기관은 데이터가 부족하고 다른 기관은 데이터가 중복되거나 과잉되는 등 신뢰가능한 근거가 부재한 상황이었다"라며 "연구단은 ‘든든한 데이터와 튼튼한 시스템’을 목표로 연구를 시작하게 됐다"고 전했다.

 

김 수석연구원은 “국토부 탄소중립 로드맵은 신축 ZEB, 기존건축물 GR, 데이터 구축 등 세 가지 축으로 구성됐다”라며 “연구단은 그 중 데이터기반 구축을 담당하고 있으며 건물에너지성능 실태를 파악하고 감축정책을 정략적으로 지원하기 위한 기초를 마련 중”이라고 밝혔다.

 

이에 더해 김 수석연구원은 “지난 2023년 관계부처 합동으로 디지털전환을 통한 탄소중립 추진을 의결했으며 연구단은 이중 탄소중립 데이터 활용기반 마련을 담당하고 있다”라며 “연구단이 단순 연구뿐만 아닌 정부의 탄소중립·디지털전환전력의 실무실행 조직”이라고 강조했다.

 

발표에 따르면 건물에너지는 △정적요인 △동적요인 △사회문화적 요인 등을 통해 결정되며 데이터넷연구단은 실시간으로 관측가능한 동적요인 확보에 중점을 두고 있다. 단순 통계가 아닌 건물의 △위치 △기후 △용도 △운영조건 등 맥락(Context)기반의 상대평가시스템을 지향하고 있다.

 

김 수석연구원은 “맥락정보기반 에너지 벤치마킹은 건물단위 식별, 시스템단위 진단, 사후검증 등 세 단계로 진행되며 연구단은 이중 첫 단계인 건물단위 식별에 초점을 두고 있다”라며 “전국단위 건물DB 통합과 에너지 다층분석기반 구축을 통해 향후 지자체·기관이 활용할 수 있는 전국단위 건물에너지 인벤토리를 만드는 것을 목표로 하고 있다”고 밝혔다.

 

이어 김 수석연구원은 “건물별로 복잡하게 얽힌 행정·에너지·인허가데이터를 표준화해 단일건축물 단위의 통합 ID시스템으로 정리하고 있으며 부동산원 통합DB를 기준으로 다른 정보들을 연결하고 가공·집계하고 있다”라며 “여기에 더해 GIS, 행정, 사업체, 에너지, 교육, 의료 등 다양한 공공데이터를 연계해 건물별 에너지 프로필을 구성하고 있다”고 덧붙였다.

 

김 수석연구원은 “연구단의 방향은 폐쇄형 행정DB가 아닌 공유형 공공데이터 인프라를 구축하는데 있다”라며 “시민과 연구자가 함께 쓰는 데이터 생태계를 조성해 국민들의 삶의 질 향상과 건물부문 탄소중립 달성을 통해 지속가능한 주거를 제공하고자 한다”고 전했다.

 

“가공·검증을 거친 연구형 시각화 플랫폼”

 

이소운 나인와트 팀장은 “데이터넷 과제에서 나인와트는 시각화 인터페이스를 담당하고 있으며 딥뷰(DEEPVIEW)서비스를 통해 별도 시각화 플랫폼으로 구현했다”라며 “이를 통해 사용자가 직관적으로 데이트를 이해할 수 있도록 하는 시각화 게이트웨이 역할을 하고 있다”고 전했다.

 

나인와트의 기획의도는 보안과 정확도를 우선하면서도 별도의 매뉴얼 없이 누구나 직관적으로 데이터를 볼 수 있도록 만드는 것이며 딥뷰는 실시간 모니터링보다는 분석중심 구조를 선택해 진행되고 있다. 전문연구자뿐만 아니라 지자체 담당자·공무원 등 비전문 사용자도 쉽게 이해할 수 있는 시각언어로 데이터를 번역하는 것이 목표다.

 

이 팀장은 “나인와트의 시각화 구성체계는 지도와 대시보드를 활용하고 있으며 공간기반 지도와 건물유형·지역단위 집계를 포함한 대시보드의 이원구조로 설계했다”라며 “지자체나 중앙부처 담당자가 대시보드로 지역별 정책·행정판단에 필요한 집계데이터를 확인할 수 있도록 기획하고 있다”고 밝혔다.

 

이어 이 팀장은 “딥뷰는 건축물대장, 토지이용계획, 상권·인허가 등 기존 공적·공공데이터뿐만 아니라 연구단이 별도로 계산·추정·라벨링한 정제데이터를 더할 예정”이라며 “기존 단순 주차장 면적만을 데이터화했다면 연구데이터는 차량 대수 환산, 층별 공조면적 산정, 음영분석, 형상 정확도 지수 등을 직접 계산·측정한 것이며 딥뷰는 단순 데이터 시각화를 넘어 가공·검증을 거친 연구형 시각화 플랫폼”이라고 강조했다.

 

딥뷰는 신뢰성 확보를 위해 △데이터요청 △품질오류 신고 △갱신일정 △가공로직 △출처 등 사용자가 모두 확인할 수 있게 준비 중이며 대시보드를 PDF로 출력하거나 건물·지역 간 비교분석을 직접할 수 있는 서비스도 기획 중이다.

 

검증가능한 데이터 허브, 'I-BED 시스템'

 

신범철 SQI 수석은 “I-BED 시스템은 사용자 맞춤형 건물에너지 통합데이터 허브이며 최적화된 건물에너지 데이터의 맞춤형 관리 및 정밀분석기반 마련을 핵심으로 한다”라며 “해당 시스템은 유연한 데이터통합·관리, 맞춤형 다차원 탐색·메타관리, 세분화된 데이터 접근권한, Open API로 동적데이터 연계 등이 가능한 것이 특징”이라고 밝혔다.

 

신 수석은 “엑셀·CSV파일을 손쉽게 업로드할 수 있으며 다양한 테이블과 속성을 동적 추가 확장이 가능하고 업로드 데이터에 대한 유효성을 실시간으로 검증할 수 있어 유연한 데이터통합·관리가 가능하다”라며 “자주 사용하는 검색조건을 프로필로 저장하고 복수의 테이블을 구성하거나 여러 데이터를 하나로 모아보는 등 맞춤형 다차원 탐색과 메타관리에 특화됐다”고 소개했다.

 

이어 신 수석은 “역할별 데이터 접근 권한을 부여할 수 있으며 데이터 속성수준까지 세밀하게 제어할 수 있고 민감한 에너지정보의 경우 보안을 추가 강화해 데이터 접근권한 세분화가 가능하다”라며 “검색조건과 열 프로필기반 동적 API를 제공하고 사용자별 API KEY를 제공해 동적데이터들을 Open API로 연계가 가능하다”고 덧붙였다.

 

I-BED 활용 시나리오도 제시됐다. 사용자(지자체)가 자체 보유한 온실가스배출량·에너지발전량 등 데이터를 엑셀로 업로드하면 아이베드 내에서 자동으로 새 테이블을 생성하고 속성 스키마 정의를 한 후 헤더 매칭과 검증을 거친 후 업로드되는 방식이다. 이 과정에서 필요시 세부적인 데이터나 정보를 추가입력도 가능하며 시나리오를 통해 사용자가 별도 코딩 없이 데이터 테이블을 생성하고 품질검증을 거친 후 통합 DB 반영의 전 과정을 수행 가능하다.

 

신 수석은 “이렇게 업로드된 데이터를 기존 건물정보와 바로 조합해 조회할 수 있으며 아이베드의 다차원 검색엔진을 활용해 속성별 다중조건 검색이나 결과 모아보기·다운로드 등 쉽게 가능하다”라며 “이에 더해 업로드 시 기본검증 외에도 DB 내 데이터 이상치를 정의해 검증할 수 있는 모듈을 개발하고 있으며 모듈을 통해 단순 데이터저장소가 아닌 검증가능한 데이터 허브로 확장해 나갈 계획”이라고 밝혔다.