날씨 빅데이터플랫폼 기업 케이웨더(대표 김동식)는 서울대학교 산업공학과 DSBA 연구실(지도교수 강필성)과 함께 AI 기술로 청정한 공기질과 에너지 효율을 동시에 잡는 ‘에너지 최적화 안전공조 시스템’을 공동 개발한다고 24일 밝혔다.
AI 에너지 최적화 안전공조 시스템이란 실내·외 공기질 데이터, 냉난방기 및 환기장치의 운전데이터 등을 분석한 AI 소비전력량 예측모델을 활용해, 시설 내 청정한 공기질과 쾌적한 온도를 유지하면서도 공조 에너지 소모를 최소화할 수 있는 자율제어 시스템이다.
케이웨더는 시스템 실증을 위한 리빙랩을 구축하고 공기질을 비롯한 공조장치 작동 데이터를 수집해 전용 플랫폼 개발을 완료했다. 이를 기반으로 서울대학교는 AI 딥러닝을 통해 정확성 높은 공조제어 알고리즘을 개발한다.
이번 케이웨더와 서울대학교의 연구 협력은 환기 및 냉난방으로 인해 불필요하게 발생하던 에너지 소모를 줄여 향후 기후·환경 문제해결에 기여할 것으로 기대된다. 환기 시스템의 경우 실내·외 공기를 교환하는 과정에서 냉난방된 실내 공기가 배출됨에 따라 이로 인한 열 손실이 불가피하기 때문이다.
앞으로 양 기관은 공조제어 AI 알고리즘을 플랫폼에 적용해 예측 데이터를 산출함으로써 에너지 최적화 안전공조 시스템이 실제 산업현장 및 개인 실생활 등에 적용될 수 있도록 완성도를 더욱 끌어올릴 계획이다.
이외에도 케이웨더는 효과적인 환기와 공기청정 및 에너지 효율성을 창출하는 AI 기술 R&D(연구개발)에 지속적인 투자를 이어가고 있다. 실내·외 공기질 상태를 고려해 환기, 공기청정, 바이패스 등 운전방식을 자동 조절하는 AI 환기청정기가 대표적인 사례다. 실제 케이웨더 AI 환기청정기의 경우 실내 공기질 만을 고려해 운전한 타사 환기청정기에 비해 에너지 저감율이 높다는 결과가 실험 논문을 통해 입증됐으며, 해당 기술이 국가공인 신기술(NeT) 인증을 획득하면서 그 신뢰성과 효과성을 널리 인정받은 바 있다.
케이웨더는 최근 공간 유형에 따라 실내 공기질을 분석하고 예측하는 ‘공간유형별 LSTM 모델에 기반한 실내 미세먼지 농도를 예측하는 방법 및 이를 적용한 예측 시스템’에 대한 특허도 취득했다.
강필성 서울대학교 산업공학과 교수는 “공조 에너지 소모량을 최소화하는 AI 자율제어 기술 개발을 통해 탄소중립 실천 및 기후 위기에 대한 능동적 대응이 가능할 것으로 기대한다”고 말했다.
김동식 케이웨더 대표이사는 “실내 공기질을 깨끗하게 관리할 뿐만 아니라 에너지와 비용도 아낄 수 있는 이번 연구는 미래 기후테크 분야의 핵심기술로 발전할 것”이라며 “케이웨더는 관련 기술경쟁력과 노하우를 지속적으로 확보해 날씨 빅데이터플랫폼 기업으로서 높은 기술 수준을 선도해 나가겠다”고 밝혔다.
한편 AI 에너지 최적화 안전공조 시스템 개발은 과학기술정보통신부 산하 정보통신기획평가원(IITP)의 공모사업인 ‘인류세의 기후테크 역량 강화를 위한 기후환경 데이터 구축 처리 플랫폼’의 일환으로 케이웨더와 서울대학교, 한국전자기술연구원(KETI) 등이 공동 연구를 진행한다.
디지털뉴스센터 이세연 lovok@kmib.co.kr
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