현대 사회에서 에너지 효율성과 환경 보호는 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 건물 내 냉난방 시스템은 전체 에너지 소비의 큰 부분을 차지하며, 이를 효율적으로 관리하는 것은 에너지 절약과 비용 절감에 큰 영향을 미친다. 

 

 

 

건물 전체의 에너지 효율을 관리하는 것은 LEED 인증이나 녹색건축인증 등 이미 전세계적으로도 많은 제도적 장치가 마련되고 있다. 

 

“사람들이 덥다고 하는데 어떻게 에어컨을 끌 수 있겠습니까”

- 공항 현장 조사 인터뷰 발췌

 

 

 

 개개인의 특성에 맞춘 환경 개선에 대한 수요는 점차 증가하고 있으며, 방단위로 공기질 및 냉난방을 통합적으로 관리할 수 있는 서비스와 시스템은 아직 부족하기에, EAN테크놀로지의 AIoT 기반 자동 냉난방 관리 시스템은 이러한 문제들을 해결하기 위해 개발될 예정이다.

 

 

AIoT는 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)을 결합한 기술로, 다양한 산업 분야에서 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있다. AIoT는 인공지능의 데이터 분석 및 자동화 능력과 사물인터넷의 연결성 및 실시간 모니터링 기능을 결합하여 효율성을 극대화한다.

 

 

알파고(AlphaGO)와 챗지피티(ChatGPT)의 등장 이후, 인공지능(AI)에 대한 대중들의 관심은 크게 증가하였으며, 인공지능은 대량의 데이터를 분석하여 패턴을 인식하고 예측 모델을 생성하는 데 매우 탁월하다. 이를 통해 냉난방과 공기질을 일정수준으로 유지하는 반복적인 작업을 자동화하고, 이용자의 특성을 분석한 맞춤 서비스를 제공하는 등 복잡한 문제를 해결하는 데 획기적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 특히 머신러닝과 딥러닝을 통해, 처음 세팅한 서비스에서 스스로 학습하고 개선할 수 있는 능력을 갖추고 있다는 것이 특장점이다.

사물인터넷(IoT)은 다양한 기기와 센서가 인터넷을 통해 서로 연결되어 데이터를 주고받는 기술이다. 이를 통해 실시간으로 데이터를 수집하고 모니터링하여 즉각적인 피드백을 제공하며, 사용자가 원격으로 기기를 제어하고 관리할 수 있다.
AIoT는 스마트 홈, 스마트 시티, 헬스케어, 산업 자동화 등 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 스마트 홈에서는 AIoT 기술을 통해 가전제품을 자동으로 제어하고, 에너지 효율성을 높이며, 사용자 편의성을 증대시킬 수 있으며, 스마트 시티에서는 도시의 교통, 에너지, 공공 안전 등을 효율적으로 관리하여 삶의 질을 향상시킬 수 있다. 

EAN테크놀로지가 개발 중인 "AIoT 기술을 이용한 건물 내 자동 냉난방 관리 시스템"은 최신 인공지능과 사물인터넷(IoT) 기술을 결합하여 실내 환경을 효율적이고 지능적으로 관리하는 데 중점을 둔다. 이 시스템의 주요 목표는 건물 내 사용자들에게 최적의 쾌적성을 제공하면서 에너지 효율성을 극대화하는 것이다.

 

 

 우선, AI Vision 기술을 통해 실내 공간 내 사물과 사람들을 구분하고, 사람들의 움직임과 위치를 실시간으로 감지한다. 이를 통해 특정 구역의 사용 여부를 파악하고, 필요에 따라 해당 구역의 냉난방을 자동으로 조절할 수 있다. 예를 들어, 회의실에 사람이 없다면 냉난방을 자동으로 줄여 에너지를 절약하고, 사람이 들어오면 신속하게 쾌적한 온도로 설정하여 편안함을 제공한다.

 

 

 딥러닝 기술을 사용해 과거의 데이터를 기반으로 실내 환경에 대한 최적의 냉난방 조건을 예측한다. 딥러닝의 다층 신경망 구조는 건물 내 다양한 조건(예: 시간대, 외부 기온, 사용자의 선호도 등)에 따른 복잡한 패턴을 학습하여 가장 효율적인 냉난방 전략을 제시한다. 이를 통해 에너지를 효율적으로 관리할 수 있으며, 에너지 비용을 절감할 수 있다.

 

 

특히, 이 시스템은 실내 공기질을 개선하기 위해 이산화탄소(CO2) 수준을 일정 수준 이하로 유지한다. CO2 농도가 높아지면 인간의 집중력과 업무 능력이 저하될 수 있는데, 이 시스템은 이를 감지하고 적절한 환기를 통해 CO2 농도를 낮춰 사용자들이 항상 최상의 상태에서 일할 수 있도록 돕는다.

 

 

머신러닝 기술은 시스템의 지속적인 개선을 가능하게 한다. 사용자의 피드백을 바탕으로 하는 지도 학습, 데이터의 숨겨진 패턴을 발견하는 비지도 학습, 최적의 냉난방 전략을 찾아내는 강화 학습을 통해 시스템은 시간이 지남에 따라 더욱 정교하고 효과적으로 진화한다.

 

또한, 이 시스템은 개개인의 냉난방 선호도를 고려한 맞춤형 서비스를 제공한다. 
사람마다 느끼는 쾌적한 온도와 습도는 개인의 신체 상태, 활동 수준, 옷차림, 그리고 환경 조건에 따라 다를 수 있는데, 이는 기후와 외부조건에 따라서도 달라질 수 있다.

 

쾌적 온도

쾌적 온도는 사람들이 가장 편안하게 느끼는 온도를 의미한다. 일반적으로 실내에서 쾌적한 온도는 다음과 같다:

• 여름철: 24°C에서 26°C
• 겨울철: 20°C에서 22°C

 

 

 하지만, 이 범위는 개인마다 차이가 있을 수 있다. 예를 들어, 활동량이 많은 사람은 더 낮은 온도를 선호할 수 있고, 나이가 많거나 건강 상태가 좋지 않은 사람은 더 높은 온도를 선호할 수 있다.

 

쾌적 습도
쾌적 습도는 실내 공기의 습도 수준을 의미하며, 일반적으로 40%에서 60% 사이가 가장 쾌적하다고 여겨진다. 
습도가 40% 이상일 때부터 병원체 전파 가능성이 크게 떨어진다는 연구 결과도 있다. 이는 공기 중의 병원체가 높은 습도에서 생존하기 어려워지기 때문이다. 따라서, 적절한 습도 유지는 건강을 보호하는 데도 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있다.

 

 

사용자들은 센터에 방문하여 퍼스널 컬러 테스트를 받는 것과 유사하게 선호하는 냉난방 환경을 테스팅 할 수 있으며, 해당 결과를 시스템에 적용할 수 있다. 

재실자의 만족도는 실내 환경 수준(Indoor Environmental Quality, IEQ)에 따라 유동적이며, 재실자마다 IEQ 변화에 대하여 각기 다르게 반응한다. 위의 그림은 재실자 1부터 8까지의 다양한 쾌적성 프로필을 작성한 것이며, 환경적 요건별로 재실자의 반응 차이를 표현한 것이다.

 

따라서 국소공간 내 재실자들의 개별 쾌적성 프로필을 비교 분석하여 대표적인 쾌적성 프로필을 생성하는 것이 필요하며, 인공지능은 이 데이터를 학습하여 사용자의 선호도에 맞춘 최적의 환경을 자동으로 조성하고, 사용자가 환경 조건을 변경할 때마다 선호도를 지속적으로 업데이트하고 개선해 나간다.

 

 

 EAN테크놀로지의 AIoT 기반 건물 자동 냉난방 관리 시스템은 첨단 AI 기술과 IoT를 결합해 사용자 중심의 맞춤형 실내 환경을 제공하는 혁신적인 솔루션이다. 이 시스템은 사람의 움직임을 실시간으로 감지하고, 딥러닝을 통해 최적의 냉난방 조건을 예측하며, 이산화탄소 농도를 관리해 집중력과 업무 능력을 극대화한다. 더 나아가, 개개인의 냉난방 선호도를 분석하여 맞춤형 환경을 자동으로 제공함으로써, 사용자의 편안함과 건강을 보장한다. 이 시스템은 단순한 냉난방 제어를 넘어, 스마트한 건물 관리의 새로운 표준을 제시하며, 에너지 절감과 사용자 경험을 동시에 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 

 

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