[단독]빅데이터로 건물 에너지 잡는다...딥러닝 기술 적용

열 가스 사용량 확대후 분석기술 고도화

장선우 기자

2017-11-16 16:45:00

[빅데이터뉴스 장선우 기자]
빅데이터를 활용해 건물의 실시간 에너지 소비패턴 확인이 가능해질 전망이다.

과학기술정보통신부(이하 과기정통부)와 한국에너지공단은 2017년 빅데이터 플래그십 프로젝트를 통해 ‘빅데이터 기반 건물에너지 소비패턴 진단 플랫폼’을 구축할 계획이다.
이번에 구축할 빅데이터 기반 건물에너지 소비패턴 진단 플랫폼은 빅데이터 분석을 통해 냉난방, 조명, 콘센트 등 용도별 전기 소비패턴을 15분 단위로 파악할 수 있다.

에너지 사용량 신고 데이터, 에너지 진단 데이터 등 에너지공단의 보유 데이터를 기반으로 건물에 대한 15분 단위 전력사용량, 건축물정보, 실시간 기상정보 등을 결합한다. 이를 용도별 사용량 자동분할 알고리즘에 적용하면 건물의 전력 소비패턴이 자동 산출된다.
사진=clipartkorea
사진=clipartkorea

이를 통해 마치 인체 혈액검사와 같이 건물에너지 소비효율에 대한 정보를 간편하게 파악할 수 있어 효율적인 에너지 절감 정책 수립과 객관적인 검증이 가능하고 별도 측정기 설치 없이 이미 축적된 데이터를 활용·분석하므로 경제적이고 단기간에 큰 규모로 확산이 가능하다.

현재 건물에너지 데이터는 건물 곳곳에 별도 계측기를 설치해 에너지소비량을 측정하고 있다. 이러한 방법은 건물 규모와 계측 정밀도에 따라 최대 수억원에 달하는 비용이 발생돼 현실적으로 기축 건물에 적용하기에는 어렵다.

과기정통부 관계자는 "올해 6월부터 지방자치단체 산하 공공건물 363개를 대상으로 진행한 이번 시범사업은 관련성과를 기반으로 2019년까지 모든 공공기관으로 확대하고 2021년까지 국내 중대형 건물 전체로 전국화할 계획이다"며 "전기 사용량 외에도, 열·가스 사용량까지 종류를 넓히고 딥러닝 적용 등 분석기술 고도화를 통해 정밀도를 높여나갈 예정이다"고 밝혔다.

장선우 기자
<저작권자 © 빅데이터뉴스, 무단 전재 및 재배포 금지>