IICIndustrial Internet Consortium이 Dell EMC와 Toshiba가 진행한 인공지능AI : Artificial Intelligence 기반의 스마트 시설 관리 테스트베드(Deep Learning Facility Testbed) 결과를 발표했다. IoT와 AI를 결합하여 사무실 건물의 자산 활용을 최적화할 수 있음을 증명한 것이다.
Deep Learning Facility Testbed의 목표는 신경망을 통한 딥러닝 기반 차세대 스마트 시설 솔루션의 실현으로 에너지 효율성과 자산 활용도를 높이고, 유지 관리 측면에서 의미 있는 이점을 얻어내기 위한 것이다. 이를 위해 일본 가와사키의 도시바 시설에 설치된 Deep Learning Facility Testbed에서는 3만 5000개의 측정 데이터 포인트가 설치되어 건물을 모니터링하고, 자산 유지관리를 최적화했다.
테스트베드에서는 3만 5000개의 데이터 포인트에서 도출되는 데이터를 바탕으로 엘리베이터 이동을 최적화하고, 자동화된 온도 및 조명 제어를 실현했다. 또 센서의 데이터를 바탕으로 시설 내 비정상적인 상태를 파악하여 문제를 빠르게 해소했다. 공기 조절 장치 이상을 파악하고, 불필요한 에너지 소모를 방지한 것이다.
오늘날 건축물은 디자인이나 기능적 측면에서 매우 다양한 형태를 갖고 있으며, HVAC·팬·조명·엘리베이터 등 에너지를 소비하는 수많은 장치가 있다. 이를 이러한 모든 센서와 자산을 모니터링하는 것은 무척 어려운 일이다. AI는 이에 대한 해법이 될 수 있다. IIC는 이 테스트베드를 통해 스마트 빌딩의 설계와 운영에 대한 최적의 심층 학습 모델이 도출될 것으로 기대했다.
델EMC의 Said Tabet 수석 기술자는 “스마트 빌딩은 운영 효율성을 향상시키고 유지 보수 비용을 줄이며 자산 사용을 극대화한다”면서 “스마트 빌딩을 위한 IoT 시스템과 딥러닝의 결합으로 대규모 데이터 수집의 가치가 극대화될 것”이라고 말했다.
