[한국기술뉴스] 조선대학교 컴퓨터공학과 이정아교수 연구팀은 건물의 에너지 소비 및 생산 유형을 파악하는 건물 에너지 분석 방법을 개발했다. 개발된 기술은 조선대학교 산학협력단을 통해 2019년 11월 28일 특허를 출원(출원번호 제1020190156008호)했다. 특허 명칭은 '컨볼루션 신경망을 이용한 건물 에너지 분석 방법’이다. 현재 특허 등록이 완료돼 산업에서 기술을 활용할 수 있도록 기술이전을 추진할 계획이다.

[기자]

최근 컴퓨터 관련 기술의 발전으로 데이터 처리 속도가 급격히 증가하고 있습니다. 이를 통해 인공지능의 성능이 개선되고 있습니다. 인공지능 기술이란 사람의 학습능력이나 추론능력, 지각능력 등을 인공적으로 구현하는 기술입니다. 인공지능 기술에는 DNN이나 CNN, RNN 등 다양한 기법들이 존재하며, 각각의 장단점이 있어, 목적에 따라 필요한 기법이 사용됩니다. 그 중 컨볼루션 신경망이라 불리는 CNN은 이미지 인식 분야에 주로 활용되는 기법으로, 뛰어난 인식 성능을 지녀 오디오 인식 등 다른 분야에서도 활발히 사용되는 기법입니다.

조선대학교 연구팀은 컨볼루션 신경망을 이용해 건물의 에너지 소비 유형과 생산 유형을 분석하는 방법을 개발했습니다.

열화상 카메라를 이용해 건물의 내부 및 외부 사진을 촬영합니다. 촬영된 사진을 이용해 에너지 소비와 생산에 관련된 특성 요인을 찾아내고, 특성 이미지로 변환합니다. 특성 이미지는 컨볼루션 레이어로 전송돼 적색이나 청색, 녹색 필터에 따른 중간 특징 맵을 생성합니다. 중간특징 맵에 활성 함수를 적용해 활성 맵을 생성하며 풀링 레이어로 전송합니다. 풀링 레이어에서 활성맵의 크기를 조정한 후 완전 연결 레이어로 전송해 대상 건물의 에너지 소비 유형과 생산 유형을 결정합니다. 특성 이미지에 컨볼루션과 풀링을 적용해 쉽고 정확하게 에너지 소비 유형과 생산 유형의 특징을 파악할 수 있습니다. 

본 방법을 이용할 경우 건물의 에너지를 쉽게 파악할 수 있어, 필요한 에너지를 파악하고, 그에 알맞은 에너지 소비 및 생산이 가능해 건물의 효율적인 에너지 관리에 기여할 것으로 기대됩니다.