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[투데이에너지 장재진 기자] 날씨 빅데이터플랫폼 기업 케이웨더와 서울대학교 산업공학과 DSBA 연구실(강필성 교수 지도)이 인공지능(AI) 기술을 활용하여 쾌적한 공기질과 에너지 효율을 동시에 확보하는 '에너지 최적화 안전공조 시스템'을 공동 개발한다고 24일 밝혔다.

이 시스템의 핵심은 AI 기반의 소비전력량 예측 모델이다. 이 모델은 실내외 공기 질 데이터는 물론, 냉난방기와 환기 장치의 실제 운전 데이터를 종합적으로 분석하여 에너지 소비 패턴을 정밀하게 예측한다. 이를 통해 환기 및 냉난방 과정에서 발생하던 불필요한 에너지 소모를 사전에 방지하고, 건물 운영의 효율성을 극대화하는 데 중요한 역할을 한다. 이 시스템은 기후·환경 문제 해결에 크게 기여할 것으로 기대를 모으고 있다.

AI 소비전력량 예측 모델로 에너지 절감 극대화

케이웨더에 따르면 공동 개발되는 'AI 에너지 최적화 안전공조 시스템'은 실내외 공기질 데이터와 냉난방기 및 환기장치의 운전 데이터를 분석하는 AI 소비전력량 예측 모델을 핵심으로 한다. 이를 통해 시설 내 청정한 공기질과 쾌적한 온도를 유지하면서도 공조 에너지 소모를 최소화할 수 있는 자율제어 시스템을 구현할 예정이다. 특히 환기와 냉난방 과정에서 발생하던 불필요한 에너지 소모를 획기적으로 줄여, 열 손실로 인한 에너지 낭비 문제에 대응한다.

이번 협력에서 케이웨더는 시스템 실증을 위한 리빙랩을 구축하고, 공기질 및 공조장치 작동 데이터를 수집하여 전용 플랫폼 개발을 담당한다. 서울대학교는 이 데이터를 기반으로 AI 딥러닝 기술을 활용해 정확성 높은 공조제어 알고리즘을 개발하는 데 주력할 예정이다.

강필성 서울대학교 산업공학과 교수는 "공조 에너지 소모량을 최소화하는 AI 자율제어 기술 개발을 통해 탄소중립 실천 및 기후 위기에 대한 능동적 대응이 가능할 것"이라며 기대감을 표했다.

김동식 케이웨더 대표이사는 "실내 공기질 관리와 에너지, 비용 절감을 동시에 가능하게 하는 이번 연구가 미래 기후테크 분야의 핵심기술로 발전할 것"이라며 날씨 빅데이터플랫폼 기업으로서 기술 경쟁력을 선도해 나가겠다는 포부를 밝혔다.

기후테크 역량 강화 위한 국가 공모사업 일환

이번 AI 에너지 최적화 안전공조 시스템 개발은 과학기술정보통신부 산하 정보통신기획평가원(IITP)의 공모사업인 '인류세의 기후테크 역량 강화를 위한 기후환경 데이터 구축 처리 플랫폼'의 일환으로 진행된다. 케이웨더와 서울대학교 외에도 한국전자기술연구원(KETI) 등 다양한 기관이 공동 연구에 참여하고 있다.

케이웨더는 이미 실내외 공기질 상태를 고려해 운전 방식을 자동 조절하는 AI 환기청정기로 국가공인 신기술(NeT) 인증을 획득하는 등 AI 기술 R&D에 지속적으로 투자하고 있다. 또한, '공간유형별 LSTM 모델에 기반한 실내 미세먼지 농도 예측 방법 및 이를 적용한 예측 시스템' 특허도 취득하며 기술력을 인정받고 있다.

양 기관은 앞으로 개발된 공조제어 AI 알고리즘을 플랫폼에 적용해 예측 데이터를 산출하고, 실제 산업 현장 및 개인 실생활에 적용될 수 있도록 시스템의 완성도를 더욱 높여나갈 계획이다.

케이웨더와 서울대가 공동 개발하는 AI ‘에너지 최적화 안전공조 시스템’의 개념도. /케이웨더 제공

■ 용어 설명

에너지 최적화 안전공조 시스템 (Energy Optimized Safety Air Conditioning System)=인공지능 기술을 활용하여 실내 공기질과 온도를 쾌적하게 유지하면서 냉난방 및 환기 장치의 에너지 소모를 최소화하는 자율 제어 시스템이다.

AI 소비전력량 예측모델 (AI Power Consumption Prediction Model)=실내외 공기질, 냉난방기 및 환기장치 운전 데이터 등을 AI가 분석하여 미래 전력 소비량을 예측하는 모델. 이를 통해 불필요한 에너지 소모를 줄인다.

자율제어 시스템 (Autonomous Control System)=외부의 별도 지시 없이 시스템 스스로 환경 변화를 감지하고 판단하여 최적의 상태로 작동하는 시스템.

리빙랩 (Living Lab)=실제 생활 환경에서 사용자와 함께 기술이나 서비스를 개발하고 검증하는 공간. 여기서는 시스템 실증을 위한 테스트베드 역할을 한다.

공조제어 알고리즘 (Air Conditioning Control Algorithm)= 공기질, 온도 등 다양한 데이터를 바탕으로 냉난방 및 환기 장치를 최적으로 제어하기 위한 인공지능 기반의 계산 규칙 또는 프로그램.

기후테크 (Climate Tech)=기후 변화 문제를 해결하거나 완화하는 데 기여하는 기술 및 산업 분야를 통칭하는 용어.

탄소중립 (Carbon Neutrality)=인간 활동에 의한 이산화탄소 배출량을 최대한 줄이고, 남은 배출량은 흡수하거나 제거하여 실질적인 배출량이 0이 되도록 하는 개념.

LSTM 모델 (Long Short-Term Memory Model)=순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)의 한 종류로, 시퀀스 데이터(시간의 흐름에 따른 데이터) 내에서 장기적인 의존성을 학습하는 데 특히 효과적인 딥러닝 모델.

출처 : 투데이에너지(https://www.todayenergy.kr/)