인공지능 기법을 활용한 빌딩 데이터 분석

최근 에너지와 환경에 대한 관심이 높아짐에 따라 대체 에너지의 개발에 대한 연구와 투자가 활발하게 진행되고 있으며, BEMS(Building Energy Management System)과 같은 에너지 관리 시스템의 도입을 통하여 에너지 소비량 감소를 위한 노력이 지속되고 있다. 이에 따라 최근 빌딩에서 사용하는 에너지의 감소를 목표로 빌딩 내부의 환경에 영향을 주는 데이터에 대한 분석이 활발히 진행되고 있지만 기존의 빌딩 데이터 및 에너지 관련 연구들은 보편적으로 적용하기에는 한계가 있다. 현재의 기술들은 건물 데이터를 분석하여 건물의 에너지 사용량 감소에 활용하기 보다는 건물설비 정보에 기반 하여 에너지를 예측, 사용량 감소를 위하여 설비 정보를 수정하는 부분에만 활용되고 있다. 우리는 보다 다각적인 데이터 분석 및 예측을 위해 여러 가지 인공지능 기법들을 데이터 분석 및 예측에 적용해왔다. 건물 내부의 온도나 습도 등의 환경데이터를 분류 혹은 군집화 하여 예측 값을 도출하는 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 그 중 한 가지 분석 및 예측 기법을 사용하여 실제 데이터와의 정확도 및 기법간의 정확도를 비교한다. 본 논문에서 제안하는 방법론의 적용은 이후 다양한 빌딩 데이터의 정확한 예측을 통하여 빌딩 에너지 절감에 관한 연구에 활용 가능성이 높아질 수 있음을 의미한다.