바야흐로 BEMS의 중요성이 부각되고 있다. 산업은 이제 막 태동기에 접어들어 관련분야 대기업은 물론 중소기업들도 제품을 속속 출시하고 있다. 이와 같은 시점에 국토교통부는 BEMS산업 기틀을 확립하고 건전한 생태계 조성을 위해 ‘BEMS KS 기반의 설계·시공·운영·관리 기술개발 및 실증’과제를 진행하고 있다.

나라컨트롤(대표 주영덕)은 2세부과제 총괄과 함께 ‘복합 운영관리 및 제어기술’ 연구를 맡았다. 나라컨트롤의 관계자는 참여계기에 대해 “현재 시점을 난립하는 솔루션의 기준, 방향성을 BEMS KS와 연계해 정립해야 할 중요한 시기라고 판단했다”고 밝혔다.

이 과제는 다시 두 가지로 나뉜다. 하나는 알고리즘 가동여부를 판단하는 것과 다른 하나는 ‘건물열원설비 복합제어 알고리즘 개발’이다.

알고리즘 가동여부 판단은 개별공조·중앙공조 최적제어 알고리즘 등 여러 가지 알고리즘 자체를 운용할 것인가 말 것인가를 결정한다. 쉽게 말해 알고리즘 위의 알고리즘으로 알고리즘 자체를 on/off하는 기능을 한다.

예를 들어 개별공조든 중앙공조든 최적제어 알고리즘에 따라 냉난방기기를 운용하게 된다. 날씨가 늦봄, 초여름처럼 조금 더워지는 날씨라면 사람은 냉방기를 가동할 것이다. 이 경우 최적제어 시스템에 따라 BEMS는 나름대로 가장 효율적인 냉방기 운용 알고리즘에 따라 운전된다.

그러나 만약 날씨, 일사량, 풍량 등을 고려해 냉방기를 가동하지 않고 창문만 열어도 쾌적성을 확보할 수 있는 경우에는 최적제어라고 하더라도 가동하는 것 자체가 낭비다. 복합제어 알고리즘은 이런 상황을 판단해서 하부 알고리즘을 가동하지 않음으로써 에너지를 더 절감할 수 있다.

다른 하나는 건물열원 복합제어 알고리즘이다. 공조는 다양한 펌프, 냉각탑, 냉동기 등이 하나의 시스템을 구성한다. 이 기술은 여기에 열원이 여러 가지가 있을 경우 날씨에 따라 어떤 열원순서로 켜고 어떤 조합으로 가동해야 더 효과적인지를 가르쳐주는 솔루션이다. 다른 과제와 마찬가지로 이 부분도 올해 안에 완료될 전망이다.

통합알고리즘 ‘과제’…딥러닝 ‘추진’
나라컨트롤은 우선 모든 용도 건축물에 적용할 수 있는 통합알고리즘 개발을 당면과제로 하고 있다. 그대로 적용하지는 못하더라도 간단한 업그레이드나 최적화, 커스터마이징을 통해 적용하는 것이다.

그러나 이제 막 개발된 시스템이어서 솔루션들이 실질적으로 건물 특성과 세부적인 부분에서 맞지 않을 가능성도 있다. 이 경우 여러 가지 알고리즘을 만들어 놓고 용도를 고르면 해당 알고리즘이 가동돼 건축물에 적합하게 적용되는 시스템도 고려하고 있다.

나라컨트롤의 관계자는 “궁극적으로 BEMS에 인공지능(AI)의 딥러닝(Deep learning)을 탑재한 시스템까지 개발돼야 한다”고 밝혔다.

사람처럼 경험과 관습에 의존해 기존의 틀대로만 운용하면 더 나은 방법을 발견하기 어렵다. 시도한다고 하더라도 엄청난 시간이 소요된다. 딥러닝 BEMS는 바둑의 ‘신수(新手)’처럼 스스로 다양하게 운전해보고 최적제어 조합을 스스로 찾을 수 있는 시스템이다.

나라컨트롤은 향후에도 연구개발을 통해 BEMS분야 기술혁신을 선도하겠다는 방침이다.