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기획 기고문02

기후위기 대응, 탄소중립을 위한 AI 기반 건물에너지 적용 및 활용 방안 김용현한국광기술원 AI에너지연구센터장

2020년 유럽, 미국, 중국, 일본에 이어 한국에서도 ‘2050 탄소중립’ 한국판 뉴딜을 공식 선언을 했다. 또한 광주시는 ‘2045 에너지 자립도시’ 선언과 함께 광주형 뉴딜정책을 발표하게 되었다.
세계 각국의 탈탄소 선언은 전 세계가 온실가스 감축을 통해서 기후위기를 극복하고자하는 의지를 보여주고 있다. 특히, 발전, 수송, 건물, 산업부문의 에너지 전환을 가속화하고 온실가스를 감축하는 것이 그린뉴딜의 핵심 목표이다.
이 중에서 화석연료 중심의 에너지 발전과 같이 전체 온실가스 감축에서 에너지 분야가 차지하는 비중은 세계적으로 86% 정도로 기후위기 대응과 그린뉴딜의 핵심이 에너지가 되고 있음을 알 수 있다. 화석연료 중심 에너지 운영에서 재생에너지 확대를 통한 그린뉴딜 실현을 통해서 기후변화 관련 산업에 취약한 국내 경제 산업구조 개선의 좋은 기회가 될 수 있다.
최근 미국도 조 바이든 대통령의 취임과 함께하면서 파리기후변화협약에 재가입하고, 탄소중립에 적극 참여하면서 약 2080조원 규모의 에너지 시장을 놓고 세계적으로 탄소중립 전쟁이 본격화되었다.
중국의 공격적인 투자로 그 어느 때보다 큰 규모로 태양광 및 풍력발전 투자를 진행하고 있다. 독일은 재생에너지 비율을 지속적으로 증가시켜 올해 1분기에는 약 50% 이상이 재생에너지로 화석에너지보다 많아졌다. 또한, 제조업 생산량은 증가했으나, 산업단지에서 에너지 소비와 탄소배출이 감소를 통해서 경제발전과 탄소중립을 모두 구현할 수 있음을 보여주고 있다.

정부에서는 2020년 3차 에너지기본계획을 통해서 ‘40년까지 최종 에너지 소비를 기준수요 대비 18.6% 절감’과 같은 에너지 소비구조의 혁신을 통한 에너지 혁신을 이루고자 하고 있다. 이러한 에너지 소비 절감을 위해서 산업, 건물, 수송 등 부문별 효율 혁신을 도출해야 하며, 공동체 단위에서 에너지 소비 최적화를 통해서 선진국형 에너지 소비구조를 실현하기 위해 에너지 효율 연관 산업 육성을 병행하고자 하고 있다.
탄소중립 구현을 통해 에너지 절감 및 효율화가 가능하다. 그러나, 건물 기반의 온실가스 감축을 위한 저 탄소에너지 고효율 설비 기술 및 그린뉴딜 구현을 위한 에너지 운영 기술 확보가 미흡한 실정이다.
특히, 코로나 19를 계기로, 비대면화의 확대로 인해 온라인 비즈니스와 IT 데이터 활용 확대로 인해 데이터 센터 등의 디지털 인프라가 가속되면서 건물에너지 사용량 변화와 실내 환경에 대한 효율적 관리를 적용한 에너지 운영 기술개발이 필요하다. 이는 에너지 밀도의 완화와 고부가가치 산업구조로 변화되고 있으며 이에 대응하기 위한 건물의 에너지 효율화가 필요하다.
건물의 에너지 절감 및 효율화를 위한 건물에너지 운영 기술은 AI 기술과 결합을 통해서 국내의 건물에너지관리시스템, 에너지 거래 플랫폼 및 인프라 구현 등으로 확대할 수 있다. 건물에너지 관리 분야에서 ICT 응용 기술 및 에너지 결합을 통한 빅데이터 서비스 등의 건물제어 기술은 해외 선진 기업의 기술에 대비하여 경쟁력이 낮은 상태이나, AICBM(AI, IoT, Cloud, Big-data, Mobile) 기술과 융합함으로 다양한 상황에서 건물 유형별 맞춤형 기술개발이 가능하여, 에너지, 안전, 보안 등의 종합적 서비스를 통한 시스템 효율화 및 전력 운영 기술 기능 확대로 에너지 운영이 가능한 제품 개발을 통해 AI 기반의 새로운 건물에너지운영 경쟁력 확보가 가능하다.

현재 광주형 그린뉴딜을 통해서 탄소중립과 에너지자립도시 달성을 위해 추진하고 있으며, 이 중에 탄소중립과 에너지 자립 도시 달성을 위해서는 도심에서 가장 많이 접하는 건물 (빌딩, 산업단지, 공동주택 등)에 대한 에너지 분석과 태양광 및 분산자원을 활용한 신재생발전 연계 활용에 대한 고려가 필요하다.
건물 기반의 에너지 자립화 구현이 가능한 자율운영 기반의 에너지 절감 및 효율화를 위한 건물에너지 시스템에 분산전원, 마이크로그리드, 스마트그리드, 에너지저장장치, 전기자동차 충전기, 블록체인, 빅데이터 및 인공지능, 클라우드 등 다양한 기술들이 서로 유기적인 움직임으로 에너지 자립 도시 구현을 위한 기능 확보가 가능할 것이다.
해외에서도 건물 연계한 수요반응 및 에너지 효율화에 관한 연구가 지속해서 이루어지고 있으며, 유럽에서는 Horizon 2020을 통한 NOVICE(New building energy renovation business models incorporating dual energy services) 프로젝트로 상업 건물의 전통적인 공조 시스템을 태양광 발전 / 저장 시스템, ICT, BEMS 시스템과 연계하여 실증을 진행하였으며, 수요반응 기술을 적용하여 에너지 효율화 연구를 수행하고 있다. 또한 지멘스(독일), 존슨컨트롤즈, 하니웰, 슈나이더와 같은 기업에서 독자적인 제어 프로토콜 방식의 관리가 가능한 빌딩 자동화 시스템 기술과 함께 에너지 모니터링 및 분석을 통한 에너지 절감 솔루션을 확보하였다. 그리고 SAP 및 IBM과 같이 빅데이터 처리 및 분석에 전문성을 갖춘 주요 IT 기업에서도 건물에너지 절감 서비스를 위한 제품화에 진출하고 있다.
외국 사례와 같이 IT 기업은 데이터 수집, 통합, 분석할 수 있는 기술을 활용하여 건물에너지의 효율 및 절감 서비스 기반의 솔루션 투자를 진행하고 있으며, IoT 및 Edge computing 등의 기술을 적용하여 자율운영 기술개발로 확대가 필요하다. 센서를 통해 건물의 데이터를 확보하여 실시간 전력(발전/소비)분석, 운영 예측, 고장진단 분석을 통해서 인공지능 기반의 건물에너지 운영시스템을 구축함으로 재실자 기반의 운영쾌적 환경과 유지보수 및 안전관리 기능의 강화로 이어질 것이다.
인공지능 기반의 건물에너지 시스템은 재실자 기반의 소비전력, 설비의 운영, 분산자원(태양광, ESS) 발전 등과 연계된 산업 분야로써, 인공지능 및 빅데이터 기술 확보 및 사업화를 위한 데이터 서비스 개발을 진행해야 한다. 전 세계적으로 건물에너지의 단순 에너지 모니터링을 넘어서 환경과 재실자의 패턴 등 에너지 데이터를 활용하여 에너지 효율화를 위한 적극적인 제어 및 활용에 관한 관심이 증가하고 있으며, 이를 위해서 인공지능 기반의 건물에너지 데이터의 다양화와 실시간 수집 및 분석 등이 적용된다. 즉, 건물에너지의 변동성/불확실성 분석을 기반으로 하는 신뢰성 있는 친환경 에너지 예측/예보 기술개발로 에너지 설비들의 연결성 확대, 데이터 다양화 및 실시간 수집 등으로 서비스 품질을 향상하기 위해서 인공지능 기술을 활용하여 관리하고, 품질을 보증된 에너지 데이터의 제공, 융합 서비스를 통해서 적극적인 활용을 기대할 수 있다.
앞선 내용과 같이 국내/외에서 AI 기술을 건물에너지 분야에 활용하는 연구가 매우 활발하게 진행되고 있으나, 단순 발전/소비에 대한 데이터에 의존하는 AI 기술로는 고도화된 학습 AI 시스템을 바로 적용하는 것은 불가능하다.
이를 극복하기 위해서 첫 번째, 연속 데이터 수집/분석의 어려움을 극복해야 한다. 건물의 재실자에 따른 전기기기들의 연결성 확대, 데이터 다양화 및 실시간 수집 등 데이터 서비스 환경이 확대되고 있으나, 서비스 품질을 향상하기 위해서는 급증하는 데이터의 효율적 관리, 품질을 보증된 에너지 데이터의 제공, 서비스를 위한 전력/비전력 통합 데이터 확보가 필요하다. 에너지 설비 기기의 결함, 통신 문제 등 비정상 데이터를 제공과 획일적인 데이터 형태의 제공은 AI 서비스의 신뢰도를 하락시킬 수 있다. 그러므로 전력의 품질, 온습도 등 환경요인 등 다양한 세부 데이터를 활용하여 향상된 AI 분석기술이 요구된다.
두 번째는 데이터의 불균형을 해소해야 한다. 특정한 환경 데이터의 측정 위치에 따른 정확성이 낮아서, 정확한 데이터를 얻을 수 없을 때 데이터 불균형이 발생할 수 있다. 이런 데이터의 불균형은 시스템의 운영을 위한 예측 예보 정확도와 호환성이 낮아질 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 에너지 정보 및 환경정보를 포함한 데이터의 다양화, 실시간 데이터 획득에 따른 데이터 용량 폭증에 대응하고, 다양한 에너지 융합 서비스를 지원할 수 있는 데이터 통합관리 시스템을 통해 해결할 수 있다.
재실자가 에너지 데이터를 적극적으로 활용하기 위해서는 대용량의 에너지 데이터를 처리할 수 있는 시스템이 필요하지만, 여전히 고비용의 시스템 구축비용과 인프라 부족으로 인해 소비자/사용자의 인공지능 기반의 에너지 시장 진입장벽이 높다는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하고 소비자에게 인공지능 기반 건물에너지 시스템 개발참여과 데이터 활용성을 확대하기 위해서는 에너지+AI 융합 실증 생태계 조성을 통해 가능하다.
인공지능 기반 에너지 운영 기술과 연계할 수 있는 시장은 ’30년까지 세계 경제 규모가 13조 달러 증가하며, 연평균 1.2% 상승할 것으로 전망 (’18, Mckinsey)하고 있으며, 글로벌 ICT 기업은 자사의 플랫폼을 기반으로 데이터를 확보하고 있고, 이를 바탕으로 AI 서비스를 빠르게 선점하고 있다. 국내 에너지 사용량 최다지역 중의 하나인 광주에서 인공지능과 융합한 에너지 데이터 기반 생태계 조성을 통해 국제 환경 문제 해결이 가능한 AI 기반 친환경 에너지 관리기술을 확보함으로 광주시의 에너지 자립화 구현이 가능하다.
건물에너지 데이터 확보 및 서비스 개발의 활용도 증가와 신재생에너지 연계한 건물의 발전 설비 및 소비전력 기기들의 연결성 확대를 통해서 데이터 다양화와 실시간 수집 및 분석 등이 가능해짐으로써 인공지능 에너지 운영 시장이 확장되고, 이를 통해 제공 가능한 융합 서비스가 증가할 것으로 기대한다.
정부의 탄소중립 정책과 광주형 그린뉴딜을 기반으로 건물과 연계한 에너지 운영 기술 확대를 통해서 분산전원 및 설비 분석, 소비 및 발전 데이터의 활용성 확대를 통한 건물에너지 운영시스템의 인공지능화로 에너지 소비자의 역할 및 참여가 증가할 수 있으며, 소비자/재실자 등의 참여를 독려함으로 건물에너지 운영에 필요한 소비자/재실자의 의사결정이 에너지 운영에 반영될 수 있는 에너지 정책 환경이 조성을 기대할 수 있다.
이렇듯 4차 산업혁명의 혁신적인 기술도입으로 기존 건축물 시스템의 설치위주 체계에서 정밀한 계측·진단을 통한 제어 기술로 에너지를 효율화할 수 있다. 특히 최적제어의 핵심인 데이터를 구축하기 위해서는 민간 및 공공기관의 에너지 데이터 플랫폼화가 되어야 하며, 에너지 데이터를 공개함으로써 다양한 사업모델이 등장할 수 있다. 충분한 데이터를 기반으로 딥러닝 AI를 활용할 수 있게 된다. 현재 건물에너지 제어·관리는 시스템 데이터를 전문가가 판단하고 직관적으로 판단, 수행하고 있으나 더 정교한 제어가 가능하기 위해서는 AI 운영 기술이 필요하다.
정부의 2050년 탄소중립에 대한 실현 가능성에 대한 우려가 크다. 그러나 전문가들은 탄소중립은 지구 평균기온 상승으로 인한 사회·경제·환경 등 전방위적 분석을 통해 꼭 실행해야 된다고 말하고 있다. 기후변화에 관한 정부 간 협의체(IPCC)는 2030년까지 2010년 대비 45%를 감축해야 1.5℃ 목표를 만족할 수 있다는 시나리오를 낸 바 있다. 국가/국민의 적극적인 참여로 인공지능 중심의 건물에너지시스템 활성화를 통해 2050년 탄소중립을 실현을 달성할 수 있도록 모든 역량을 집중해야 할 것이다.