테크노트 현장조사 없이 AI 활용해 건물 에너지 성능 측정한다

성능 예측 시간이 약 2시간(1가구) → 약 27초(10,000가구)로 단축 건물은 일상에서 가장 많은 온실가스를 배출하는 부분이자 전 세계 에너지 소비의 약 1/3을 차지한다. 즉 건물과 기후위기는 떼어내 생각하기 어려운 관계다. 건물은 하루아침에 새로 짓거나 단시간 내에 개보수하기 어려우며, 한 번 지어지면 정해진 배출 강도를 꾸준히 유지하기 때문에 타 영역보다도 빠른 전환과 성능개선이 필요하다. 한국에너지기술연구원 에너지ICT융합연구단 김종훈 박사 연구진이 현장 방문 없이 AI를 활용해 건물의 에너지 성능을 측정할 수 있는 모델을 개발했다. 2050 탄소중립 정책기조에 따라 기존 건축물의 에너지 효율개선 연구가 활발한 가운데, 효과적인 에너지 효율개선을 위해 건물의 현 에너지 성능 수준을 파악하는 에너지 진단과 모델링이 요구되고 있다. 일반적으로 건물의 현재 에너지 성능을 파악하기 위해 외벽의 열관류율*과 기밀도 등을 현장에서 측정하고 있다. 하지만 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 방

• 이동재 기자
• 2022-04-16 20:05