한국에너지기술연구원(원장 김종남) 에너지ICT융합연구단 김종훈 박사 연구진이 현장방문 없이 인공지능(AI)을 활용해 건물의 에너지 성능을 측정할 수 있는 모델을 개발, 기후위기 대응과 기존 건축물 에너지 성능개선 사업 활성화에 기여할 것으로 기대된다.

일반적으로 건물의 현재 에너지 성능을 파악하기 위해 외벽의 열관류율과 기밀도 등을 현장에서 측정하고 있다.

하지만 대규모 사업일 경우 모든 대상 건물의 성능을 실측하기 어렵고 여건 또한 마땅치 않아 건물의 기본정보를 확인하는 방법으로 성능을 확인하고 있지만 시뮬레이션에 필요한 건물의 정보들을 확인하기 위해 현장방문은 필수적이다.

이에 연구진은 에너지진단 프로세스를 획기적으로 단축하기 위해 AI를 활용해 건물에너지 성능을 예측하는 모델을 개발했다.

건물마다 별도로 수행해야 하는 시뮬레이션 모델링 없이 연구진이 개발한 AI 예측모델에 주요변수의 입력만으로 전체 대상 가구를 동시에 평가할 수 있도록 설계했는데 실제 전국적으로 분포한 노후주택 50,000 가구의 데이터를 이용해 모델 훈련과 검증을 수행했고, 임의로 데이터 분할 및 검증을 100회 시도한 결과 NRMSE의 표준편차가 0.25%로 안정적인 모델의 성능을 확인했다.

연구진이 개발한 예측모델로 10,000 가구의 에너지성능을 예측하는 데 걸린 시간은 약 27초로 기존 1가구의 현장방문을 통한 측정시간이 1~2시간이었던 것과 비교하면 획기적으로 시간과 비용을 절감할 수 있고, 코로나19와 같은 비상시기에 비대면 방법으로도 활용될 수 있다.

기존 건축물의 에너지효율 향상에 대한 수요가 지속적으로 증가함에 따라 현재의 에너지성능 진단은 필수적인 상황에서 연구진은 개발한 예측모델로 건물의 대략적인 현재 에너지성능을 파악해 관련 정책 수립 및 사업 사전평가에 유용한 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대하고 있다.