AI 자율운전기반 지능형 건물에너지
환경관리시스템(iBEEMS) 플랫폼 개발 및 실증
세계최초로 AI를 활용하여 관리자의 개입없이 건물 에너지를 절감하면서 동시에 실내건강환경을 개선할 수는 자율운전 기술기반의 인공지능 건물에너지・환경통합관리시스템(iBEEMS)을 개발하였다. 이 기술은 AI 강화학습(RL)기반으로 실시간 실내 상황 및 실외 환경을 파악하고 예측하여 실내 환경 개선과 에너지 효율을 동시에 개선하기 위한 HVAC 설비 시스템의 최적 운영값을 스스로 도출하고 운전한다. 상업건물대상으로 실증을 수행하여 냉난방 에너지절감 효과를 입증하였으며, 동시에 건강환경 유지 성능을 확인하였다. iBEEMS은 기축건물의 탄소중립 실현과 스마트 빌딩 기술의 글로벌 경쟁력 확보에 중추적인 역할을 할 것으로 기대된다.
| 사업명 | 에너지수요관리핵심기술개발(R&D) |
|---|---|
| 부처명 | 산업통상자원부 |
| 세부분야 | 수요관리 |
| 세부과제명 | 자율운전 기반 지능형 건물 에너지·환경 통합 관리 시스템(iBEEMS) 개발 |
| 성과명 | AI 자율운전기반 지능형 건물에너지환경관리시스템(iBEEMS) 플랫폼 개발 및 실증 |
| 연구자명 | 문현준 |
| 소속기관 | 단국대학교 |
| 성과내용 |
[세계 최초 AI 자율운전 기반 지능형건물에너지환경관리시스템(iBEEMS) 구현 및 실증]
[개방형 iBEEMS 플랫폼 개발]
[실내 상황인지 복합센서 디바이스 개발 및 상용화]
[재실자 호흡기 감염 리스크 저감 기술]
[iBEEMS의 핵심 기술의 표준화] |
|---|---|
| 대표성과 |
[논문] [특허] |
연구 개요
iBEEMS는 기존 건물 에너지 관리 시스템(BEMS)의 단순 모니터링 한계를 극복하고, 빅데이터와 AI 자율제어 기술을 융합하여 스스로 진화하는 차세대 관리 플랫폼입니다. 건물의 에너지 사용 패턴과 실내 환경 데이터를 실시간으로 분석하여 에너지 소비 효율을 극대화하는 동시에, 거주자의 쾌적함과 건강환경을 유지할 수 있는 최적 운영값을 스스로 도출하는 자율운전 기술을 핵심으로 합니다.
특히, 주거용 건물, 오피스, 판매시설 등 총 5개의 사이트를 대상으로 실증을 진행하여 실질적인 에너지 절약과 실내 환경 개선 효과를 성공적으로 입증하였으며, 이는 건물 부문의 탄소중립 실현을 앞당길 핵심 성과로 평가받고 있습니다. 향후 국내 스마트 빌딩 기술의 글로벌 경쟁력을 강화하는 것은 물론, 다양한 건축물에 확대 적용됨으로써 미래형 에너지 산업 생태계 구축에 중추적인 역할을 할 것으로 기대됩니다.
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AI 자율운전 기반 Autonomous operation 기술 개발
AI 분석을 통한 건물 특성 파악. 문제점 및 개선안 도출
AI 기반 저에너지 건강 환경 제공을 위한 자율운전 기술 개발
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공간 DNA 모니터링 기술 개발
건물 내 공간 DNA 파악을 통한 실 단위 특성 도출 및 상황 인지 모니터링 시스템 개발
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자율운전 iBEEMS 플랫폼 구축
에너지 환경 통합 관리를 위한 수요 및 사용자 요구 대응형 Flexible 플랫폼 개발
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자율운전 iBEEMS 실증 및 표준화
실험시설, 숙박시설, 중·대형 상업 공간 대상 시범 운영
기존 BEMS 인증에 실내 환경 개념을 추가한 BEEMS 인증 및 표준화 구축 방법 제시
연구성과 1
AI 자율운전 aiBAC 알고리즘 개발 및 실증
인공지능 기반 aiBAC(autonomous intelligent Building Autonomous Control) 알고리즘 학습을 위한 Hybrid co-simulation 플랫폼을 개발하였다.
해당 플랫폼은 Modelica 기반의 Physics-based 모델과 데이터 기반(Data-driven) 모델이 결합된 형태로 구성되었으며, Python 환경에서 구현되었다.
HDC 아이파크 타워를 대상으로 냉방기 실증을 진행한 결과, DDQN(Double Deep Q-Network) 기반 aiBAC 알고리즘을 적용하였다.
- iBEEMS 플랫폼
- IoT 다차원 모니터링 센서
- CCTV 및 딥러닝 기반 재실 감지
- Hybrid simulator
- aiBAC_v 2.0 (공조기 설정온도, 외기 댐퍼 개도율)
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HDC 아이파크 타워 냉방기 에너지 사용량 결과 (M&V 프로세스 IPMVP기반)
베이스라인 기간 베이스라인 기간 날짜 냉수공급유량
(m³)CDD
(18°C)조정베이스라인
에너지 사용량(m³)9월 19일 36 7.91 34.6 9월 20일 37 2.39 35.3 9월 21일 36 7.91 34.6 9월 22일 31 5.89 36.3 9월 23일 9 7.42 9 보고기간 보고기간 날짜 냉수공급유량
(m³)CDD
(18°C)9월 25일 8 6.08 9월 27일 11 4.45 10월 4일 9.5 2.47 10월 7일 0 1.79 10월 13일 8 2.12 -
HDC 아이파크 타워 냉방기 실내 열쾌적 결과
Case 1 실내 열쾌적 (실내온도 - 실외온도)
Case 2 실내 열쾌적 (실내온도 - 실외온도)
주 근무시간(09:00~18:00) 동안 일반 제어 대비 aiBAC 알고리즘을 일별로 적용한 결과, 냉수 공급 유량이 평균 75.9% 감소, 사무실 내 열쾌적은 평균 20.2%, AHU 환기온도 기준 평균 51.5% 개선되는 효과가 확인되었다.
미국 LBNL(로렌스버클리국립연구소, FLEXLAB)과 공동으로 실증을 진행하였다.
냉방기 실증기간 동안 DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient) 기반 aiBAC 알고리즘을 적용하였다.
- Hybrid simulator
- aiBAC_v 1.5 (공조기 설정온도, 외기 댐퍼 개도율, 냉온수기 설정온도)
LBNL Flexlab 냉방기 실증 결과
(좌: 일반제어 / 우:aiBAC)
(좌: 일반제어 / 우:aiBAC)
외기 댐퍼를 활용한 에너지 절감 및 프리쿨링 효과를 확인하였다.
HVAC 에너지 사용량 19.2% 절감, 실내 공기질(CO₂) 개선이 확인되었다.
연구성과 2
실내 공기질 개선을 위한
시뮬레이션 및 환기장치 개발
재실자 행위 기반 알고리즘 및 감염 위험도 시뮬레이션 모델과 실내공기질 개선용 복합환기장치를 개발하였다.
COVID-19 사례 기반 학습 결과 90%의 예측 정확도를 달성하였다.
냉방 효율은 59%(성능 2,300W), 난방 효율은 79%(성능 1,300W)를 달성하여 에너지 절감과 공기질 향상 효과를 동시에 확보하였다.
연구성과 3
공간 모니터링을 위한 센서 개발
실내 환경 DNA를 파악하기 위한 IoT 복합센서를 개발하였다.
이를 통해 실내 공기질, 열환경, 소음, 조도 등 10종의 실내 환경 요소를 측정할 수 있는 센서를 구축하고, 모든 실증 대상 사이트에 설치하여 실증하였다.
또한 재실 상황인지 센서를 개발하여 재실자 인식 정확도를 높였다.
재실자 인식 정확도 0.72 mAP, 초당 인식 속도 39.6fps를 달성하였으며, ToF 센서 기반 인식률 97.54%, **mmWave 기반 인식률 99.05%**를 기록하였다.
연구성과 4
개방형 iBEEMS 플랫폼 구축
oneM2M 기반의 개방형 iBEEMS 플랫폼을 개발하였다.
해당 플랫폼은 모든 실증 대상 사이트에 적용되었으며, 참여기관 개발품 통합 및 연동을 위한 관리 플랫폼으로 제작되었다.
iBEEMS 구축비용 및 건물 유지관리 비용을 약 10% 절감하였다
연구성과 5
BEEMS 실증 및 표준화
iBEEMS 인증체계 수립을 위해 국내 단체표준(일반 요구사항, 실내공기질 간이측정기 설치)을 신청하였으며, iBEEMS 서비스 관련 표준화 대상 수요조사를 진행하였다.
이를 통해 iBEEMS 기술의 산업 표준화 기반을 마련하였다.
서울시 실내 공기 안심건물 인증제 구축 및 시범사업 적용 및
iBEEMS 단체 표준안 및 실내 공기 안심건물 인증제를 구축하였다. (HDC 아이파크 타워, 롯데 백화점, 롯데마트 적용)
관련항목
우수성 및 차별성
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세계 최초 AI기반 iBEEMS(에너지 및 환경관리시스템) 기술구현
AI 강화학습 기반 자율운전 건물 제어를 위하여 Hybrid simulation 기술과 인공지능 알고리즘(aiBAC)을 개발하고, 실제 건물을 대상으로 적용하여 에너지 절감 및 실내 환경 (열쾌적, 공기질) 개선 효과 입증
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재실자 호흡기 감염 리스크 저감 기술
실내공기질 관리와 감염 확산은 각기 다른 항목으로 고려하여 제어 방안이 개별적으로 적용되어왔으나, 재실자라는 인자를 기반으로 실내공기질-감염 확산을 통합 고려
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실내 상황인지 복합센서 디바이스 개발
IOT 복합 센서를 통한 10종 이상의 실내 환경 지표 모니터링 기술을 개발. CCTV-Deep learning 연계를 통해 재실 감지 알고리즘 개발로 CCTV 도입 효과 극대화. 최신 ToF(Time of Flight)와 mmWave 기반의 센서 개발을 통한 재실 감지 기술 성능 입증
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개방형 iBEEMS 플랫폼 개발
기존의 폐쇄적인 건물 자동제어 시스템을 배제하고, IoT 서비스 플랫폼 표준을 적용한 새로운 형태의 개방형 iBEEMS 플랫폼을 개발하여 광범위한 호환성과 확장성 확보
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실시간 건축설비 예지보전 기술 개발
예지보전을 위한 정상 및 비정상시 FFT 데이터 획득 및 인공지능 기반 진동분석 알고리즘과 플랫폼을 개발
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iBEEMS의 핵심 기술의 표준화
기존 건물의 현장 데이터 기반 에너지-실내환경 통합관리 요구 사항 및 평가 체계 도출을 통한 iBEEMS의 핵심 기술의 표준화
연구개발효과
에너지 절감 및 실내환경 개선
실험시설 및 사무용 건물을 대상으로 한 실증을 통해, 설비 효율을 개선하고 건물 내 에너지 낭비 요소를 체계적으로 관리할 수 있는 기술을 확보하였다.
이를 통해 에너지 절감 효과를 극대화함과 동시에 거주자에게 쾌적한 실내 환경을 제공하여 생산성 증대가 가능하였다.
자율운전을 통한 관리자의 간섭 최소화
건물 내 다양한 설비와 장치의 상태 정보를 관리자가 일일이 확인하지 않아도 자동으로 수집·분석할 수 있는 기능을 구현하였다.
그 결과, 건물의 자율운전이 가능해져 관리자 개입을 최소화하고, 운영 효율성을 향상시켰다.
안심건물 인증제도와 구현
상업용 건물의 실내 공기질 관리에 대한 과학적 근거와 기준을 마련하여, 실내 공기 안심건물 인증제도를 구축하였다.
기술표준화
효율적이고 표준화된 건물·환경 통합관리 시스템 구축을 위해 iBEEMS 표준도서를 개발하였다.
이 표준도서는 향후 스마트빌딩 기술의 사업화 및 보급 확산에 기여할 것으로 기대된다.
경제사회적 파급효과
AI 자율운전 기술과 ICT 기반의 높은 신뢰성은 향후 건물 자동제어시스템(BAS)과 에너지관리시스템(xEMS) 시장 성장을 견인할 핵심 동력으로 주목받고 있다. 이러한 기술 융합을 통해 건물 운영은 보다 지능적이고 효율적으로 전환되며, 관리 효율과 에너지 절감 효과를 동시에 극대화할 수 있다.
이와 함께, iBEEMS 표준도서 개발은 관련 산업의 사업화와 보급 확산을 뒷받침하는 기반이 된다. 본 사업은 단순한 설비 효율 향상을 넘어 건물 전반의 에너지 낭비 요소를 체계적으로 관리하고 거주자에게 쾌적한 실내 환경을 제공함으로써 생산성을 제고하는 것을 목표로 하였다.
iBEEMS 표준 모델과 에너지 절감·거주자 생산성·건강에 관한 핵심 지표를 정립하고 검증된 데이터에 기반한 평가체계를 마련함으로써 건물 관리의 질적 수준이 향상되고 다양한 산업 분야에서 데이터 기반 의사결정과 관리 자동화가 가능해질 것으로 기대된다.
아울러 글로벌 기업 중심의 폐쇄형 플랫폼 구조로 인한 시장 독점과 기술 종속 문제를 극복하기 위해, iBEEMS 표준화를 통한 국산 기술 자립과 대체 기술 확보가 추진되고 있다. 이는 외산 솔루션 의존도를 낮추고 국내 산업의 기술 경쟁력을 강화함으로써, 지속가능한 산업 생태계 조성에 기여할 것이다.
궁극적으로 iBEEMS 표준도서 개발은 BEMS(Building Energy Management System) 시장 경쟁력을 높이고, 글로벌 시장 진출을 통한 국가 산업 경쟁력 제고로 이어질 것으로 기대된다. 이는 에너지 효율 향상과 탄소중립 실현, 스마트빌딩 산업의 고도화를 동시에 달성하는 미래형 통합관리 인프라 구축의 핵심 기반이 될 것이다.
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