에너지연, ‘현장조사 없이 건물 에너지 측정’ AI 모델 개발

[충청뉴스 이성현 기자] 한국에너지기술연구원은 에너지ICT융합연구단 김종훈 박사 연구팀이 현장 조사 없이도 AI를 활용해 건물 에너지 성능을 측정할 수 있는 모델을 개발했다고 13일 밝혔다.

일반적으로 건물의 현재 에너지 성능 파악을 위해 외벽의 열관류율과 기밀도 등을 측정한다.

그러나 대규모 사업일 경우 모든 대상 건물의 성능을 실측하기 어렵고 여건 또한 마땅치 않아 건물의 기본 정보를 확인하는 방법으로 성능을 평가하고 있지만, 시뮬레이션에 필요한 건물의 정보들을 확인하기 위해서 현장 방문은 필수다.

이에 연구진은 에너지 진단 프로세스를 획기적으로 단축하기 위해 AI를 활용해 건물 에너지 성능을 예측하는 모델을 개발했다. 4만가구 데이터를 이용해 전체 입력변수로 학습된 AI모델의 성능과 준공연도별 열관류율과 난방면적을 입력변수로 하는 학습된 AI모델의 성능 차이가 NRMSE(정규 평균 제곱근 오차) 3% 수준이었으며, 저소득층 단독주택모델로 검증한 결과 NRMSE 1.4%로 우수한 성능을 보였다.

또 건물마다 별도로 수행해야하는 시뮬레이션 모델링 없이, 연구진이 개발한 AI 예측 모델에 주요 변수의 입력만으로 전체 대상 가구를 동시에 평가할 수 있도록 설계했다.

실제 전국적으로 분포한 노후주택 5만가구의 데이터를 이용해 모델 훈련과 검증을 수행했고, 임의로 데이터 분할 및 검증을 100회 시도한 결과 NRMSE의 표준편차가 0.25%로 안정적인 모델의 성능을 확보했다.

시간도 줄었다. 연구진이 개발한 예측 모델로 1만가구의 에너지 성능을 예측하는데 걸린 시간은 약 27초다. 기존 1가구의 현장 방문을 통한 측정시간이 1~2시간인 것과 비교하면 획기적으로 시간과 노동력을 줄일 수 있다.

김종훈 박사는 “개발한 예측 모델을 이용해 건물 에너지 성능개선 사업을 시작하기 전, 건물의 대략적인 에너지 성능을 쉽게 파악할 수 있다”며 “AI기반 에너지산업의 디지털화가 기존 에너지 진단 방법의 문제점을 해결할 수 있는 도구 중 하나가 될 것”이라고 설명했다.