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[AWC] 프레드릭 호프랜더 AFRY AI 총괄 “AI로 에너지 효율성을 높여 CO2 배출량 감소”
  • 김경희 기자
  • 기사입력 2021.09.02
    • “인류의 가장 큰 문제 중 하나는 ‘지구 온난화를 어떻게 막느냐’이다. 기술 개발, 정치적 영향력 및 행동 개선 등이 해결책이 될 수 있다”

      프레드릭 호프랜더(Fredrik Hofflander) AFRY AI 총괄은 2일, 글로벌 AI 콘퍼런스 ‘AWC 2021 in Busan’에서 이렇게 말했다.

    • ‘AWC 2021 in Busan’ 줌웨비나 화면 캡쳐
      ▲ ‘AWC 2021 in Busan’ 줌웨비나 화면 캡쳐

      최근 미세먼지, 폭염, 황사 등 각종 이상 기후 현상이 증가하고 도시의 발전과 인구의 집중 현상으로 인해 자원 부족, 혼잡한 교통, 에너지 부족 등 다양한 주거·생활편의 문제와 마주하고 있다. 이러한 문제 해결을 위해 전 세계가 온실가스 저감과 신재생에너지 전환 등 탄소중립을 선언했다. 그 일환으로 미세먼지 문제에 적극 대응하는 수단으로 제로에너지건축물이 주목받고 있다.

      제로(zero)에너지건축이란, 단열 성능을 높여 에너지 사용량을 줄이고, 신재생에너지 설비로 에너지를 생산해 에너지소비를 최소화하는 건물이다. 건축물의 에너지 사용량을 감축시키면 환경과 에너지 문제를 해결과 일상생활에서의 쾌적함을 찾을 수 있다.

      프레드릭 호프랜더는 “AI 활용을 통해 기후 시스템과 에너지원을 제어 효율성을 높여 CO2 배출량을 감소시킬 수 있다”라고 설명했다. 실제로 AI를 활용한 사례를 살펴보면, AI 시스템으로 냉.난방시스템을 조절해 환경을 쾌적화하고 에너지를 효율적으로 사용할 수 있다는 설명이다.

      기존 건물부문에서의 온실가스 감축 목표 달성을 위해서는 정량적 에너지 평가모델 기반의 리모델링 기술개발 및 활성화 대책 마련이 필요하다. 이러한 시스템을 위해서는 AI가 건물에 기존에 있는 데이터를 파악해야 한다. 각기 다른 실내 온도, 전력소비량, 풍력, 태양열 등 다양한 데이터를 측정해 건물을 구축할 때 활용할 수 있다. 이러한 데이터를 바탕으로 AI 학습이 가능하고, 데이터 사용, 온도나 환기 시스템 변화에 따라 에너지 활용을 측정하고 예측할 수 있다.

    • ‘AWC 2021 in Busan’ 줌웨비나 화면 캡쳐
      ▲ ‘AWC 2021 in Busan’ 줌웨비나 화면 캡쳐

      그렇다면 무슨 이유로 이러한 제어시스템 AI가 기존 시스템보다 잘할 수 있을까? 프레드릭 호프랜더는 “AI가 다른 시스템 대비 우수한 점은 기존 사후에 대응하는 방식이었다면, AI가 처리할 수 있는 변수가 훨씬 많아져, 난방과 온도조절 등 미래 변화를 측정하고 예측해 에너지를 최적화할 수 있다”라고 설명했다. 또한, 사용하는 에너지의 CO2 발자국이 큰지 아닌지도 측정할 수 있다고 덧붙였다.

      현재 건축물은 태양열, 지열, 지역난방, 배터리, 수소저장 등 다양한 에너지원을 가지고 있다. 이런 다양한 에너지원은 기후 변화가 가장 큰 변수이며, 어디서 어떻게 가져와 활용할 수 있을지 에너지원의 사용량을 측정하기 힘들고, 복잡해진다. AI 시스템은 이러한 문제를 예측해 효율적이고, 생산적으로 활용해 건물 지속가능성 발전에 큰 도움이 된다.

      프레드릭 호프랜더는 “이런 시스템을 활용하면 에너지의 20%를 절약할 수 있다. 건물의 사용에너지 중 난방과 환기에 1/3을 활용하고 있다. 모든 건물의 에너지 소비를 20% 절약하는 매년 3억 톤 줄일 수 있다”라고 강조하며, “경제적 환경적 효율을 얻으면서 삶의 질을 개선할 수 있다. 이런 종류의 지속가능성 프로젝트를 실천하고 있다”라고 덧붙였다.

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