업계뉴스

▲ 이영훈 한국폴리텍대학 지능형에너지설비과 교수.

[에너지신문] 기후위기는 더 이상 미래의 문제가 아니라 현재 인류가 직면한 가장 시급한 과제다.

전세계는 ‘탄소중립(Net Zero)’을 핵심 목표로 설정하고, 산업 전반에 걸친 구조적 전환을 추진하고 있다. 이러한 흐름 속에서 건축물 부문은 매우 중요한 위치를 차지하고 있다.

탄소중립 시대, 건축물의 책임과 기회

건축물은 전세계 에너지 소비의 약 30∼40%, 온실가스 배출 약 25∼35%를 차지하는 대표적인 에너지 다소비 분야다. 특히 대도시화가 가속화되는 상황에서 건축물의 에너지 소비는 지속적으로 증가하고 있으며, 이는 곧 탄소배출 증가로 직결된다.

그러나 역설적으로 건축물은 탄소중립 실현의 가장 효과적인 해결책이 될 수 있는 영역이기도 하다. 에너지 사용의 상당 부분이 설비 운영 방식에 의해 결정되기 때문이다.

즉, 동일한 건물이라도 어떻게 운영하느냐에 따라서 에너지 소비와 탄소배출이 크게 달라질 수 있다. 이 시점에서 인공지능(AI)의 역할이 부각된다.

즉, AI는 단순 자동화를 넘어 데이터 기반 예측과 최적화를 통해 건축물 운영 방식을 근본적으로 변화시킬수 있는 기술이다.

건축물 에너지 소비 구조와 탄소배출 메커니즘

건축물의 에너지 소비는 냉·난방설비 약 40~60%, 환기 및 공조설비 약 20~30%, 조명 및 기타설비 약 10~20%로 분포돼 있다.

이중에서 냉·난방설비와 공조(HVAC: Heating, Ventilation, Air Conditioning) 시스템이 전체 에너지 소비의 핵심을 차지한다.

에너지 소비는 곧 탄소배출로 연결되는데, 보일러 → 연료 연소 → 직접 탄소배출, 냉동기 → 전력 사용 → 간접 탄소배출로 이어지며, 특히 건축물은 다음과 같은 특성으로 인해 에너지 비효율이 발생한다.

외기 온도변화, 재실자 수의 변동성, 시간대별 사용 패턴 차이, 설비 간 상호작용 등으로 에너지 수요를 비선형적으로 변화시키며, 기존의 정적 제어 방식으로는 대응이 어렵다고 볼 수 있다. 그 결과 최적 운영이 이뤄지지 않는 경우 최대 약 30% 이상의 불필요한 에너지 낭비가 발생할 수도 있다.

기존 설비 운영 방식의 구조적 한계

현재 대부분의 건축물은 여전히 고정 온도 설정, 시간 기반 운전, 단순 PID 제어 등의 방식으로 운영되고 있다. 이러한 방식은 실제 부하와의 불일치, 과냉 및 과열 발생, 불필요한 에너지 소비 증가 등 설비 간 통합이 이뤄지지 않아 문제가 발생하고 있다.

그 발생 원인으로 보일러, 냉동기, 공조설비의 개별 운영 시스템 최적화 불가능에 의한 원인이며, 전체 비효율이 대표적인 에너지 낭비 요인이다. 또한, 과도한 환기, 야간 불필요 운전, 피크시간 전력 집중 등이 구조적인 탄소배출 증가로 이어진다고 볼 수 있다.

AI 기반 에너지 관리 기술의 구조

AI 기반 건축물 에너지 관리 시스템은 IoT 센서로 온도, 습도, CO₂, 유량 등 데이터 수집과 데이터 플랫폼 저장 및 처리로 이뤄지고 있다. AI 분석에서는 예측 및 최적화, 자동 제어 시스템의 실시간 제어 수행 등이 구현되고 있다.

또한, AI의 핵심 기능은 부하 예측 기반 운전의 최적화, 불필요한 운전 제거, 에너지 최소화 운전, 탄소배출 최소화 등 AI를 통한 인간의 경험이 아닌 데이터 기반에 따라 의사결정을 수행함으로써 운영 효율을 극대화할 수 있다.

2025년 기준 AI 적용 수준과 한계

현재 AI는 일부 영역에서 이미 활용되고 있으며, 냉동기 효율 최적화, 공조 풍량 제어, 설비 이상 감지 등을 하고 있다.

자동화 수준 제한(완전 자율운전 미흡)과 단일 설비 중심 및 예측 정확도 등에 제한 두고 있으며, 구조적 문제로는 데이터 품질 부족, 시스템 간 통합 미흡, 운영자간 신뢰 부족 등이 있다. 현재 AI는 ‘보조적 도구’ 수준에 머물고 ‘통합 지능형 시스템’으로 발전하기 위한 과도기에 있다.

설비별 AI 기술 심화 전략

보일러 시스템은 AI 기반 보일러 최적화 기술로 연소 최적화 제어와 산소 농도 기반 연소 조정 및 열수요 예측 등으로 운전하고 있으며 최적화 기술에 힘입어 연료 약 10~15% 절감과 탄소배출 감소 및 불필요한 가동 방지 등의 효과가 있다.

또한, 냉동기 시스템은 부하 예측 및 가동 대수 최적화와 COP(Coefficient of Performance) 최적화, 냉수 온도 자동 조정 등과 전력 요금 및 ESS 연계 운영 등으로 피크 전력 감소와 운영 비용 절감 등으로 에너지 효율을 극대화할 수 있다.

공기조화설비(HVAC)는 재실자 제어, 실시간 공기질 관리, 온도·습도 통합 제어 등으로 인버터와 AI를 결합, 팬 및 펌프를 최적 운전해 쾌적성과 에너지 효율을 동시에 달성할 수 있다.

통합 에너지 관리와 디지털 트윈

AI의 진정한 효과는 ‘통합’에서 나타나며, 기존 개별 설비 최적화를 미래 전체 시스템의 통합으로 최적화해 디지털 트윈 기술을 가능하게 할 수 있다.

실제 건물의 가상 모델을 구축, 다양한 운영 시나리오 및 시뮬레이션을 구성해 최적의 운영 전략을 사전에 도출해 탄소중립 전략 수립에 핵심적인 역할을 한다.

향후 10년 기술 발전 전망

향후 건축물은 완전 자율운전 건축물로 AI가 모든 설비를 통합 제어하고, 초정밀 예측과 날씨 데이터 및 사용자 행동 데이터를 결합하며, 에너지 자립 건물로서 태양광 + ESS + AI를 통합해 건강 중심 건축물을 구성하며, 개인 맞춤형 공조 및 공기질 중심 제어로 사전 예측과 유지보수, 고장 예측 등 자동 유지관리로 발전할 것이다.

AI 도입 효과는 명확하다. 현재 에너지의 약 10~20%, 미래 약 30~50% 절감이 예상되며, 탄소저감 효과를 최대 50% 감소로 경제적 효과, 운영비 절감 등 유지관리 비용 감소 등으로 설비 수명 연장 함으로써 ESG 경영 측면에서도 중요한 경쟁력이 된다.

효과적인 도입 위한 제도와 전략

효과적인 도입을 위해 단계별로는 1단계 데이터 인프라 구축 및 센서 설치와 통신망 구축, 클라우드 기반 데이터 관리가 필요하며, 2단계 AI 분석 적용과 에너지 패턴 분석으로 이상 탐지 등이 이뤄지며, 3단계 자율 운전 구현과 실시간 최적 제어와 운영 자동화에 따른 인력 전략도 중요시되며, 설비 + AI 융합 인재 양성과 운영자 교육이 강화돼야 한다.

정부의 역할도 매우 중요하다. 첫째 정책 지원과 스마트 건물 인증제, 세제 혜택 제공 등이 필요하며, 둘째 표준화와 데이터 표준 구축 및 시스템 인터페이스 통합, 마지막으로는 시장 확대와 공공건물 의무화 및 민간 확대, 방향 유도가 필요하다

일부 대형 건물에서는 약 40%의 에너지 절감과 탄소배출 대폭 감소로 미래의 건축물은 스스로 학습하는 시스템이 실시간으로 최적화해 에너지 생산과 소비의 통합 등 건축물이 더 이상 단순한 에너지 소비 주체가 아니라, 미래에는 ‘지능형 에너지 플랫폼’으로 진화할 수 있다.

결론, 지금이 전환의 결정적 시점

AI 기반 건축물 에너지 관리 기술은 단순한 효율 개선을 넘어 산업 구조 자체를 변화시키고 있으며, 탄소중립은 기술만으로 달성하기가 힘들어 국가적으로 정책적 지원, 데이터 기반 운영 문화, 융합형 인재 양성 등이 수반돼야 지금의 건축물 에너지 패러다임을 전환할 수 있다.

또한, AI는 그 전환의 핵심 도구이며, 선택이 아닌 필수이다. 건축물은 탄소배출의 원인이 아닌, 탄소중립을 실현하는 핵심 플랫폼으로 자리 잡게 될 것이다.

출처 : 에너지신문(https://www.energy-news.co.kr/)