서 론

우리나라 에너지 사용량의 약 25%는 건축물 부문에서 발생하며, 상업 및 공공 용도의 건축물에서는 냉난방 및 조명 부문의 에너지 사용 비율이 60% 이상을 차지한다(MOTIE, 2018). 이러한 건축물 부문 에너지 소비량 중 30%가량은 부적절한 설비의 상태 또는 운전방식으로 인해 발생하는 것으로 알려져있다(Kim and Katipamula, 2018). 따라서 건물에너지사용량 절감을 위해서는 설비의 효율과 정상적인 운전 상태를 유지하는 것이 중요하지만, 건축물 설비 관리는 전문 인력의 투입과 비용이 필요하므로 상시적인 관리를 시행하기 어려운 현실적인 문제가 존재한다. 이에 건축물 내 다양한 센서를 통해 에너지 사용 및 설비상태를 파악하고 이상 징후를 감지하는 고장발견진단(Fault Detection and Diagnostic 또는 FDD) 서비스가 개발되어왔다.

고장발견진단은 국내외에서 필요성과 효과를 인정받으며 향후 발전 가능성이 큰 것으로 평가받고 있으나, 여전히 실제 현장에서 기술적인 한계와 초기 투입 비용 등의 한계로 상용화된 기술의 확산을 위한 개선 요구사항이 다수 존재하는 상황이다(U.S. DOE, 2017). 지속적인 설비 진단과 보전을 위해서는 건물 내 각 설비에 여러 종류의 센서 및 정보처리 장치를 설치해야 하며 이를 운영할 자동화 관리시스템이 구축되어야 한다. 이는 고장발견진단 서비스의 이점에도 불구하고, 중소형 규모의 공공 또는 민간 건축물으로 관련 서비스 적용이 확산되는 것에 어려움을 야기한다. 그러나 최근 국내외에서 건물 분야 에너지 절감의 필요성이 확대되고, BEMS (Building Energy Management System, 건물에너지관리시스템) 구축이 확산되며 고장발견진단 서비스에 대한 관심도 지속적으로 증가하고 있는 추세이다. 또한, 사물인터넷, 통신기술, 데이터 분석기술 등 관련 분야의 발달과 함께, 기존 고장발견진단 서비스의 한계를 극복하는 방안들이 제시되고 있다(Wall, 2018).

본 연구에서는 고장발견진단 서비스의 기술적, 비용적 한계를 극복하기 위한 방법으로 본 연구는 국내에 구축된 다양한 유형의 건물에너지 공공데이터를 활용하는 방안을 제안한다. 국내에서는 건물에너지관리와 연관된 다양한 제도 및 정책 시행의 결과물로 많은 공공데이터가 축적되고 있으며, 이러한 데이터의 개방 및 활용은 기존의 건물에너지 관리의 한계를 보완할 수 있다. 그 결과 건물 고장발견진단과 에너지효율관리에 필요한 데이터 비용을 절감하고 에너지 효율 개선 효과가 향상될 것으로 기대할 수 있다. 또한 기존의 BAS (Building Automation System, 건물자동화시스템) 및 BEMS 서비스가 하드웨어 기술을 가진 다국적 기업에 의해 주도되었던 반면, 개방데이터를 이용한 서드파티(Third party) 서비스 개발 여건을 마련하여 다양한 고장발견진단 서비스의 개발을 촉진할 수 있다. 결과적으로 국가적으로 시행되고 있는 BEMS 의무화 확산과 제로에너지단지 및 스마트시티 등 시범사업에서 생산되는 다량의 공공데이터의 효용을 높이는 효과를 기대할 수 있다.

본 연구에서는 건축물 내 설비의 고장으로 인한 에너지 효율저하 대응을 고장발견진단 서비스의 핵심 기능으로 설정하고, 다양한 공공데이터 취득이 가능한 환경인 스마트시티 내에서 데이터 기반의 서비스 제공을 목표로 하였다. 논문에서는 먼저 고장발견진단에 관련된 건물에너지관리 제도 및 시스템 운영 현황을 살펴보았다. 다음으로 스마트시티에서 확보 가능한 공공데이터를 활용한 에너지 분석 방법에 대해 제안하였고, 스마트시티에서 제조사 및 사용처에 상관없이 범용 고장발견진단 서비스 제공에 필요한 설정을 제시하였다. 마지막으로 본문에서 제안한 공공데이터 활용 효과와 BEMS 관제점 설정으로 인한 서비스 개발을 위해서는, 건물에너지 부문 데이터의 개방이 필요하다는 제안과 향후 전망을 논의하였다.

건물에너지데이터 관리 현황 조사

건물에너지관리 제도 및 정책 현황

국내에서는 온실가스 감축과 에너지 수요관리를 위해 건물의 설계와 준공부터 운영까지 단계별로 적용할 수 있는 건물에너지관리 정책 및 제도를 시행하고 있다(한국건설생활환경시험연구원, 2017). 이 중 본 연구에서 다루고 있는 건축물 내 설비운용의 에너지 효율관리와 고장발견진단에 대한 제도를 중심으로 정리하면 Table 1과 같다.

Table 1. Regulations and policies for building energy management in Korea

에너지 효율을 고려한 설계를 인증하는 제도로서 에너지 절약 계획서에 기계 및 전기 시스템의 에너지 효율 관리 항목을 기재하도록 되어있으며, 단위 면적당 1차 에너지소요량을 기준으로 건물효율등급 인증을 부여하고 있다. 제로에너지건축물 인증은 기존의 건물효율등급과 에너지자립률을 평가하는 동시에, BEMS 또는 원격검침전자식 계량기 설치를 의무화하고 있는 제도로 건물에너지데이터 수집 및 축적에 가장 밀접한 제도이다. 건축물 준공 이후 운영 단계에서는 에너지 효율을 관리하도록 BEMS를 설치를 인증하고, 주기적인 에너지 진단 시행 및 개선점 이행지원 제도로 구성된다. 운영 단계에서의 에너지 관리는 현재 규정된 기준 이상 규모의 공공건축물에 의무화되어있다.

제로에너지건축물인증 및 BEMS 설치 인증을 위한 필수 BEMS 성능 요소에서는 에너지 관련 데이터의 수집뿐 아니라 이상징후에 대한 감시와 점검 기능을 단계별로 명시하고 있다(Table 2). 제로에너지건축물 인증은 2020년부터 점진적으로 적용 대상이 확대될 예정으로 이에 따른 BEMS 구축 및 원격검침 사례 또한 증가할 것이다. 또한, 현행 제도에서 이상감지 및 성능 분석 등이 의무 사항은 아니지만, 공공기관 또는 에너지 비용이 큰 대형 건축물에서는 이상 징후 감시 및 분석이 포함된 높은 수준의 BEMS 도입이 이루어질 것으로 예상된다. 이와 같이 건물에너지 관리에 대한 제도 및 정책은 지속해서 강화되는 추세로, 건물에너지데이터 기반의 외부 서비스 또는 정책 개발 기회 또한 활성화할 것으로 전망된다.

Table 2. Performance criteria of BEMS for Zero Energy Building certification

건물에너지 공공데이터 서비스 현황

데이터 기반의 고장발견진단 및 에너지 효율화 서비스를 개발하고 적용하기 위해서는 건축물 내 주요 설비의 운용 정보 또는 에너지사용량 등 많은 데이터를 필요로 한다. 건축물 대상의 고장발견진단 서비스 개발을 위해서는 건축물 정보, 에너지사용량 등의 데이터 및 통계를 종합적으로 활용할 필요가 있다. 고장발견진단 서비스 및 건물에너지 효율화에 관련된 공공데이터 관리 서비스의 목록과 주요 제공 정보를 조사하여 Table 3에 정리하였다.

Table 3. Public services related to building energy management

BEMS 또는 요금 검침 등을 통해서 건물에너지 사용량과 설비 운전상태를 계측하는 서비스는 한국에너지공단 및 한국전력공사 등 에너지 사용량을 직접 관리하는 기관에서 운영하고 있다. 반면 상세 데이터는 건물 소유주 또는 이용자나 서비스 주관 기관의 분석을 위해 제한적으로 공개되고 있다. 두 번째로는 건축물의 위치, 규모, 용도 등의 정보와 에너지사용량을 결합하여 통계 데이터를 생산하는 시스템이 있다. 개별 건축물에 대한 행정기록은 민원인과 소관 기관 외에 열람이 불가능하지만, 건물별 에너지사용량은 녹색건축물 조성 지원법에 의거 공개하도록 지정되어 있다. 마지막으로, 건물에너지관리 제도에 의한 설계 및 등급 인증 시스템이 존재한다. 이 시스템은 에너지 등급 인증을 위한 도면 및 장비용량 등 데이터를 포함하고 있으나, 민원인과 주관 부처에서 제한적으로 접근할 수 있다. 그러나 건축물 내에서 이용되는 고효율등급의 전기 및 조명 등 개별 제품의 용량과 효율은 공개되어있어, 개별 제품이 정격 용량과 효율에 준하는 성능을 유지하고 있는지 비교하는 목적으로 활용할 수 있다.

고장발견진단 서비스 개발을 위한 건물에너지데이터 활용 방안

에너지데이터 종합 비교분석을 통한 이상감지 제안

건축물 고장발견진단 서비스에서 고장 유무 진단 방법은 상태 기반(condition-based), 행위 기반(behavior-based), 성과 기반(outcome-based)으로 구별되며, 설비의 상태 기반 정보와 행위 기반 정보를 조합한 분석방법이 가장 일반적인 것으로 알려져있다(Frank et al., 2019). 그러나 상태 및 행위 기반의 고장발견진단은 설비 내외부의 센서를 이용한 설비 분석이 필요하고, 광범위한 센서 시스템 구축은 초기투자비용이 많이 들고 운영관리가 어렵다는 한계점이 존재한다. 성과 기반 분석은 에너지사용량과 관련 변수의 회귀분석을 이용한 패턴 분석과 예측모델 개발이 일반적으로 이용되고 있다. 하지만 단일 건물의 일시적 사용량을 기준으로 실시하는 분석 과정에서는 동일 수준으로 계측되지 않는 외부 변수의 영향력 반영이 어렵다.

이러한 고장발견진단의 한계를 보완하기 위하여 본 연구에서는 Table 1과 Table 3에서 조사하였던 건물에너지 부문 공공데이터를 활용하는 방안을 제안한다. Figure 1은 건물에너지 데이터의 활용 방법을 나타낸 프레임워크이다. 첫째로, 건물에너지 성능과 관련된 지표 데이터와 건축물 정보에 대한 공공데이터를 종합하여 에너지 분석에 활용되는 데이터의 범위를 확장한다. 분석 대상 건축물의 준공연도와, 설비의 기대 성능과 배치 등 건축물 정보를 이용하면 에너지 다소비 영역이나 고장상태의 영향이 큰 영역을 식별할 수 있다. 또한 외부적으로는 지역, 용도, 사용 특성이 유사한 건물군을 분류하여 에너지데이터 비교 대상을 정밀하게 선정할 수 있다.

Figure 1.

Framework of public data utilization for fault detection and diagnostic (FDD)

다음으로 건물에너지데이터를 이용하여 시계열 에너지데이터 분석과 건물 외부 데이터와 횡단면 분석을 시행한다. 단일 건물 단위에서는 시계열 분석을 통해서 에너지사용량 베이스라인과 목표 효율 등 에너지 기준을 세울 수 있고, 설비 노화도를 고려한 전 과정 분석을 실시할 수 있다. 또한 인접 지역 또는 유사 용도의 건물을 군집화하여, 건물 내외부 센서에서 계측되지 않은 외부 요인에 대한 특정 시점의 영향력을 평가하고, 군집 단위에서의 에너지 베이스라인 모델을 만들 수 있다.

마지막으로 위의 건물에너지 공공데이터 분석 과정에서 도출된 에너지데이터 모델을 바탕으로, 건축물 이용자에게 고장발견진단 서비스를 제공한다. 개별 건물 단위에서 시계열 이상치 분석을 통해 설비의 고장상태 또는 이상 징후를 감지하고, 설비 노화 예측에 따른 예방적 성능 보전 계획을 제공할 수 있다. 또한, 유사 건물 군집 간 에너지 효율을 비교하여 상대적으로 효율이 급감하는 상황을 고장상태로 감지할 수 있고, 반대의 경우로서 건물군 전체의 효율이 낮아지는 경우에는 이를 개별 건물에서 정상 작동하는 상태로 판별하는 형태의 적응형 고장 진단 규칙을 제공할 수 있다.

공공데이터를 활용한 고장발견진단 서비스는 기존의 BEMS 활용 건축물에서 추가적인 건축물 정보 및 유사 건물군 내 비교를 통한 에너지 효율 평가를 실시할 수 있고, BEMS 또는 센서시스템이 없는 중소형 건축물의 경우 에너지 사용량을 이용하여 건물 내 설비의 운영 상태를 간접적으로 평가하는 성과 기반 고장발견진단 서비스로 적용할 수 있다. 특히 고장발견진단을 위한 초기투자비용이나 관리운영 인력 확보가 어려운 중소형 공공 또는 민간 건축물의 경우 BEMS 도입 이후에도 고장발견진단 기술을 운용할 수 있는 수준의 상세 관제점의 확보가 어려운 현실이므로 건물에너지 공공데이터의 활용이 효과적일 것으로 예상된다.

고장발견진단을 위한 상세 관제점 제안

현재 국내외에서 고장발견진단 기능이 제공되는 상용서비스나 BEMS의 구성요소로서 설비 이상징후를 진단하는 기능을 구현할 수 있으나, 실제 국내의 제로에너지건축물을 포함한 BEMS 설치 건축물의 주요 관측 대상은 에너지사용량에 집중되어있는 현황이다. 이러한 시스템에서 에너지사용량의 변화에 대한 원인을 파악하기에 어려울 뿐만 아니라, 허용 범위를 초과하는 에너지 낭비가 발생하기 전에 선제적인 보전 대응을 시행할 수 없다. 고장발견진단에 대한 국내외 연구 동향을 조사하였을 때, 설비의 에너지 관련 효율과 고장상태를 판단하기 위해서는 에너지사용량 외의 설비 운전 데이터가 필요한 것으로 나타난다.

고장발견진단에 대한 국내외 관제점 현황을 비교하기 위해 가장 연구가 활발히 이루어지고 있는 공기조화기(Air Handling Unit, 또는 AHU)를 기준으로 살펴보았다(Park et al., 2016). Table 4는 해외 고장발견진단 실험연구 데이터셋 3건에서 이용한 공기조화기 관제점을 정리한 것이다(Grandersin and Lin, 2019). 3건의 실험에서 이용된 관제점 목록은 개별 설비의 에너지사용량보다는 설비 내 에너지 흐름 상태를 나타내는 지표가 중요하게 이용되는 것을 보여준다. 이는 설비의 상태 기반 또는 행위 기반 성능 평가방법으로, 성과 기반 지표에 해당하는 에너지사용량에 비해 정확한 진단이 가능하다는 장점이 있다. Table 4의 관제점 데이터를 이용하여 고장발견진단 알고리즘 성능을 실험하였을 때, 간단한 분류알고리즘으로 80% 내외의 고장 발견 성능을 나타내므로, 고장발견진단 서비스에 유효한 관제점 및 변수임을 확인할 수 있었다(Table 5).

Table 4. Data points for FDD experiment of AHU

Table 5. Fault detection accuracy using LBNL dataset

Table 4의 고장발견진단 관제점은 현재 국내에서 에너지진단 전문업체의 정밀 검진을 통해 주기적으로 관리되는 측정 대상과 유사하다. Table 6은 공공기관 에너지진단을 통한 정밀 진단 및 개선점 도출 내용 중 공기조화기에 해당하는 사항의 예시를 나타낸 것이다. 따라서 고장발견진단의 확산을 위한 에너지데이터 고도화 방안은 기존의 공공기관 또는 다소비 사업장을 대상으로 진행된 주기적 에너지진단 방법을 점차 BEMS와 서드파티 서비스를 중심으로 에너지 관련 데이터를 측정하고 고장 및 열화 상태를 개선하는 방향으로 볼 수 있다.

Table 6. Examples of building energy diagnostic results of AHU

국내에서는 2014년 BEMS에 대한 기초 표준으로서 KS F1800-1(건물에너지관리시스템: 제1부 기능과 데이터 처리절차)를 제정한 이후, 연계 규격 개발이 진행 중이다. BEMS 관제점 설정, 명명 및 관리에 대한 규격 제정을 위한 연구 결과(이태원, 2014)를 바탕으로 고장발견진단을 위한 관제점을 선정하였다. 본 연구에서는 Table 4와 Table 6에 대응하는 공기조화기 관제점 설정을 정리하여 Table 7에 나타내어 제안하였다.

Table 7. Suggested data points and priority level for energy efficiency and fault detection

또한 BEMS 구축 시 건물 내 관제점을 다량으로 설치하기 어려운 현실적인 여건을 감안할 때, BEMS 사업자 및 이용자에 관제점의 우선순위를 제공하는 것이 필요하다. Table 5에서 조사한 바와 같이 기존의 에너지 진단 결과 및 전문가 의견 등을 통해 설비 구성 요소별 중요도와 주요 고장 징후가 발생하는 관제점의 중요도를 파악할 수 있다. 이때, 건축물의 규모 및 용도에 따라 에너지 관리의 목표와 우선순위가 상이할 것으로 판단되어, 에너지효율관리와 고장보전 2가지 항목에 대해 개별 관제점의 중요도를 판정하였다. 중요도는 3단계로 각 H (High), M (Medium), L (Low)로 표시하였으며, 대부분 관제점 항목은 효율관리와 고장보전에서 중요 우선순위의 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 건축물의 특성과 설비 운전 여건에 따라 BEMS 설계 시 관제점을 선정할 수 있을 것으로 기대된다.

향후 전망 및 정책 논의

국내 건물에너지관리의 강화를 위해, 국토교통부에서는 제로에너지건축물 인증 의무화 대상을 2020년부터 1천㎡ 이상 공공건축물로 확대하고, 점진적으로 2030년까지 500 ㎡ 이상 모든 건축물에 적용하고자 계획하고 있다. 이에 따라 BEMS 및 원격검침의 대상이 확대되고 국내 건물에너지데이터의 양적인 확장을 가져올 것으로 예상된다. 반면 2019년 현재 국내 BEMS 설치 및 운용 사례에서는, 건물에너지데이터 대부분이 기기별 에너지사용량 측정값에 국한되어있고, BEMS로부터 얻어진 데이터로 서드파티 서비스가 개발되거나 지역 단위의 분석에 이용되는 등의 활용성 확장은 부족한 현실이다. 따라서 BEMS 설치로 인한 에너지절감 효과를 증대하고 경제적 효과를 현실화하기 위해서는 BEMS 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 데이터 개방과 경제성 있는 서비스 모델의 다각화가 필요하다.

이를 위해서 먼저 국내의 건축물에 관련한 상세 데이터 및 통계는 실 이용자 및 운영기관에 제한적으로 공개되어있으므로, 현행 건물에너지 통계 서비스 중에서 부분개방 또는 전면개방하는 정책이 요구된다. 특히 향후 10년간 BEMS 의무화 대상 확대와 스마트시티 등 시범사업의 시행으로 인해 BEMS를 포함한 건물에너지데이터가 대폭 증가할 것으로 예상된다. 이 중 건물에너지데이터 활용이 용이한 건축물을 대상으로 데이터를 개방하거나 규제 샌드박스를 지정하면 기존에 시도되지 못한 데이터 기반의 서드파티 서비스 개발이 가능하다. 기존의 규제 주도의 에너지 관리 정책이 경제성을 확보하는 데에 한계가 존재했던 반면, 공공 건물에너지데이터를 개방하여 민간 수요 주도의 시장으로 전환된다면 BEMS 및 고장발견진단 서비스를 통한 에너지관리의 확산이 이루어질 것으로 기대된다.

결 론

국내외에서 스마트시티 확산 및 개별 건물의 에너지 관리에 대한 중요도가 높아짐에 따라, 건물에너지관리를 위한 인프라 구축뿐만 아니라 에너지 데이터의 활용성을 높이는 다양한 서비스 개발을 필요로 하고 있다. 고장발견진단 서비스는 건물 내 설비 운용과 에너지 정보를 통해 설비 효율을 높이고 에너지사용량을 저감할 수 있는 대표적인 서비스로 발전 가능성이 큰 것으로 전망되고 있다. 본 연구에서는 고장발견진단 서비스의 확산과 범용적인 서비스 개발을 위해서, 국내의 건물에너지관리 제도를 파악하고 건물에너지 관련 공공데이터의 활용 방안을 분석하였다.

건축물에 대한 기본 등록정보인 설계도면, 설비 정보, 건축 연한 등은 공공데이터의 형태로 관리되며, 건물에너지사용량은 요금 검침, 기기별 사용량, 상세 효율평가 등 여러 수준으로 계측되는 것으로 조사되었다. 건축물 정보 및 에너지데이터 등의 공공데이터를 활용하여, 건물에너지 정보에 대한 시계열 분석과, 유사 군집 내 횡단 분석을 통한 에너지모델을 개발하는 프레임워크를 제안하였다. 건물의 기대 효율과 과거 정보를 이용한 통계모델을 이용해 이상치를 검출하는 방법과 동시에, 인접 지역의 유사 건물 에너지 정보를 비교하여 외부요인에 의한 변화를 반영할 수 있다. 공공데이터 활용 프레임워크를 이용하면 건물에너지 관리의 수준이 비교적 낮은 중소형 건물 또는 주거용 건물에서도 건물 등록정보와 에너지사용통계에 기반한 고장발견진단 서비스 이용이 가능하다. 다음으로 고장발견진단 연구 사례와 국내 에너지 진단 및 BEMS 규격을 검토하여, BEMS 및 고장발견진단 서비스 구축 시 효과적인 관제점 설정 방법을 제안하였다. 기존 국내 건축물 내 관제점은 대부분 에너지사용량 중심의 계측이 주로 이루어지고 있어, 건축물의 용도와 목적에 따른 우선순위를 적용하면 효율적인 관제점 구축이 가능할 것으로 기대된다.

본 연구에서는 국내의 고장발견진단 서비스의 개발과 확산을 위한 데이터 현황을 파악하고, 에너지데이터 관리수준에 따른 서비스 개발 방안을 제시하였다. 2020년부터 제로에너지인증과 건물에너지관리시스템 의무화 범위가 확대되고. 향후 건물에너지 관리 기준은 지속해서 강화될 것으로 계획되고 있다. 이를 통해 수집되고 관리되는 건물에너지데이터가 효과적으로 활용될 수 있도록 데이터 품질관리와 적극적인 데이터 개방 정책이 필요할 것으로 전망된다.