한일엠이씨는 ‘저비용 실시간 실내환경 기반 건물에너지 사전진단 및 관리지원 기술’로 설비신기술대회 설비기술협회 회장상을 수상했다.
해당 기술은 건물 운영단계에서 원격 실시간으로 건물에너지를 사전진단하며 관리지원함을 목적으로 개발됐다. 저비용으로 구축되는 실내환경 측정인프라와 공공데이터를 활용하는 웹기반 플랫폼으로 구성돼 기본적으로 실내환경 적정성, 건물에너지 사용량 등 정보를 정량적으로 표시하고 이에 대한 이력 분석을 통해 운영단계 건물에너지효율을 판단할 수 있다. 특히 에너지효율화가 시급한 노후건축물에 저비용으로 손쉽게 데이터를 확보하고 기계학습으로 에너지 정보를 제공할 수 있어 그린리모델링에 활용할 경우 효용이 크다.
특히 플랫폼에 축적된 데이터를 활용하는 기계학습을 적용해 사전파악하기 어려운 건물 운영특성이 반영된 건물에너지 수요를 예측하기 때문에 건물사용자는 상세한 운영현황을 입력하지 않아도 실시간으로 낭비를 판단할 수 있다. 또한 유체역학 및 열전달 이론이 접목된 기계학습 기술은 데이터 부족에 대한 기계학습 고유의 문제를 개선해 저비용 인프라만으로도 유효한 예측관리기능을 제공할 수 있게 한다.
저비용 실시간 실내환경 기반 건물에너지 사전진단 및 관리지원 기술은 센서, 모델, 플랫폼, 데이터베이스, 실시간 예측 알고리즘, 건물에너지 정보제공시스템 등으로 구성된다. 실내환경 센서모듈에서 측정한 정보는 API 기반으로 데이터셋을 구성하며 이를 열전달모델, 유체역학모델, 기계학습모델을 통해 실시간 건물에너지 예측결과를 내면 ‘실내환경 기반 에너지관리 지원 플랫폼’에서 확인이 가능하게 된다.
기술의 핵심은 열전달 유체역학모델을 활용해 기계학습을 효과적으로 개선하는 것이다. 이는 저비용으로 구축할 수 있는 건물측정인프라에서 활용할 수 있는 매개변수가 상당히 제약적인 상황에서도 기계학습을 안정적으로 개선시키고 실제로 활용할 수 있게 한다.
한일엠이씨가 특허 획득한 유체역학 기반의 가상센서를 활용해 실제로 여러 부위에 센서를 설치하지 않고도 유의미하게 실내공간의 온도분포를 식별한다. 이를 통해 한 달간 실내온도를 측정한 값만으로 미래 실내온도를 예측할 수 있다.
한일엠이씨의 기술은 건물부문 탄소중립 실현을 위해 다수의 기존건축물에 대한 에너지효율화 수단이 필요한 점과 이를 보급하기에 경제적 제약이 있다는 점을 고려할 때 저비용으로 구역단위의 건물에너지 개선관리 환경을 마련하는 것에 크게 기여했다. 이 기술은 그린리모델링을 비롯한 건물에너지 성능개선사업에서 측정인프라 구축과 엔지니어링 비용을 획기적으로 절감해 건물에너지 정책 및 기술의 시장보급과 확산에 기여할 수 있는 가능성이 충분하다.
한일엠이씨의 기술은 건물부문 탄소중립 실현을 위해 다수의 기존건축물에 대한 에너지효율화 수단이 필요한 점과 이를 보급하기에 경제적 제약이 있다는 점을 고려할 때 저비용으로 구역단위의 건물에너지 개선관리 환경을 마련하는 것에 크게 기여했다. 이 기술은 그린리모델링을 비롯한 건물에너지 성능개선사업에서 측정인프라 구축과 엔지니어링 비용을 획기적으로 절감해 건물에너지 정책 및 기술의 시장보급과 확산에 기여할 수 있는 가능성이 충분하다.
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