건설환경과 AI의 융합
윤성민 교수의 BIST
4차 산업혁명이 도래하며, AI (Artificial intelligence, 인공지능)의 중요성이 날이 갈수록 커지고 있다. 이러한 변화에 발맞춰 AI를 각 학문·사회·산업 분야에 융합하고자 하는 움직임이 보인다. 윤성민 교수의 BIST (Building Information Science & Technology Lab) 연구실은 건축과 AI를 융합했다. 이번 기사에서는 윤성민 교수의 연구실에 대해 알아보자. | BIST (Building Information Science & Technology Lab) 연구실을 소개해 주세요. 성균관대학교 지능형 건축 설비 연구실(BIST)은 건물 시스템에 대한 물리적 이해와 건물의 다양한 정보와 데이터를 기반으로 지능형 건물 디지털 트윈을 구현하는 핵심 기술을 제공합니다. BIST는 AI를 엔지니어링하고 총괄할 수 있는 미래 인재 양성을 목표로 합니다. 건물 생애주기 전반에 걸쳐 AI 에이전트를 활용한 지능형 디지털 트윈 환경을 구축하여 센서, 장치, 시스템, 건물, 도시 단위에서의 다양한 융복합 연구를 수행합니다. 이러한 연구를 중심으로, 건설 산업의 발전, 기술·환경·안전에 관한 정책, 지속 가능한 건축·지구 환경에 기여하고자 합니다. | 연구실의 대표적인 연구 활동을 소개해 주세요. 건설 산업에서의 디지털 트윈을 달성하기 위한 우리 연구실의 연구 범위는 센서, 시스템, 건물, 도시 단위로 구분됩니다. 센서 단계에서는 실제 건물에서 일어나는 다양한 데이터 및 정보를 표현하기 위한 기술을 개발합니다. 건물의 디지털 트윈 환경 구축에서 가상 모델은 필수적이나, 건물의 크기와 복잡성 및 각기 다른 건축적 특성은 이를 어렵게 만듭니다. 이를 해결하기 위해 우리 연구실은 현장 중심의 가상 센서 모델링과 지속적인 보정을 통해 건물의 특수성을 반영한 가상 센싱 기술을 연구하고 있습니다. 이를 통해 지속적으로 진화하는 디지털 트윈 환경을 구현하고 있습니다. 시스템 단계에서는 건물 운영 단계에서 취득한 데이터를 기반으로 시스템의 운전을 관측 및 진단하며, 효율성을 높이기 위한 연구를 수행합니다. 이상 거동 탐지 및 진단(FDD), 운전 패턴 및 시그니처 분석(HOS)을 통해 건물 설비 시스템의 비효율적인 운전을 진단하고, 이를 분석하여 건물 시스템 성능 향상에 기여합니다. 건물 단계에서는 재실자의 쾌적성을 만족하며 에너지 효율을 극대화하기 위한 연구를 수행합니다. 가상 센싱 기술을 통해 고층 주거 건물의 세대 별 공기 유동, 공기 질 또는 재실자 쾌적성(pmv)을 실시간으로 모니터링하며, 이를 분석하여 재실자에게 최적의 환경을 제공하기 위한 의사결정을 수행합니다. 이러한 기술을 기반으로 고층 주거 건물 실측 후 솔루션을 제공하거나, 디지털 트윈과 BEMS와의 융합을 이끌어 내는 데에 기여합니다. 도시 단계에서는 건물 행정 정보, 에너지, 환경 데이터를 활용하여 건물 부문 탄소 중립 정책 수립 및 의사 결정을 지원합니다. 대규모 데이터 처리, 분석, 예측 및 데이터 융합 기술은 기존 원시 데이터에서 발견할 수 없는 새로운 인사이트를 제공하며, 건물 단위를 넘어 도시 차원의 데이터 분석을 가능하게 합니다. 이를 통해 도시, 국가 차원의 에너지 정책과 지속 가능한 도시 환경 조성에 기여합니다. 최근에는 각 단계에서 AI 에이전트를 접목하여 이를 엔지니어링하고 총괄하는 연구를 진행 중입니다. 건물 생애주기 전반에 걸친 지속적인 관리는 필수적이며, AI 에이전트를 통한 의사결정 및 작업은 이러한 과정을 자동화하여 건물의 질적 향상을 기대할 수 있습니다. 이를 위해 AI의 Knowledge Engineering은 필수적이며, 우리 연구실은 건물 디지털 트윈 환경을 표현하기 위한 온톨로지 개발에 힘쓰고 있습니다. 실제로 BIST는 건물에서의 AI 서비스를 선도하여 현재 시스템, 건물, 도시 레벨에서의 AI 에이전트를 접목한 연구 실적을 보이고 있습니다. 다음 아래 그림은 현재 BIST에서 연구개발, 운영 중인 AI서비스 플랫폼, 티라노입니다. (www.t-ranno.com) | 하나의 연구는 어떤 과정과 방법을 통해 진행되나요? 연구는 문제를 정의하고 해결하기 위해 다양한 접근법을 통합적으로 활용하는 과정으로 진행됩니다. 첫 단계에서는 리빙랩 데이터를 활용해 실제 환경에서 발생하는 문제를 분석하고, 이를 통해 연구의 방향과 목표를 설정합니다. 이후, 수학적 모델링, 시뮬레이션, 온톨로지 기반 정보 구조화와 같은 방법으로 문제 해결의 기반을 마련합니다. 예를 들어, 최근 연구에서는 HVAC 시스템과 같은 복잡한 설비의 정보를 AI가 효과적으로 이해하고 활용할 수 있도록 온톨로지를 활용했습니다. 이를 통해 GPT와 같은 AI 에이전트 모델이 더 높은 수준의 진단과 원인 분석을 수행할 수 있는 기반을 마련했습니다. 다음 단계에서는 실증 검증을 통해 연구 결과를 실제 환경에서 테스트하며, 현장 데이터와 모델의 예측 결과를 비교해 신뢰성과 적용 가능성을 확인합니다. 마지막으로, 연구 결과를 학술 발표 대회와 국제 학회에서 공유하고, SCI 논문으로 정리해 학문적 가치를 확립합니다. 이러한 일련의 과정은 데이터 분석, 모델링, 실증 검증, 그리고 연구 성과의 확산으로 이어지며, 복잡한 시스템 문제를 해결하고 새로운 지식을 창출하는 데 기여하고 있습니다. | 연구실에서 이루어진 연구들은 어떻게 활용되나요? 구체적인 사례가 있다면 소개해 주세요. 우리 연구실은 도시 단위 정보학과 건물 단위 정보학을 기반으로, 건설 환경 (built environment)에서의 물리적 및 에너지적 거동을 top-down 방식과 bottom-up 방식으로 탐구하고 있습니다. 도시 건물 정보학(Urban Building Informatics)의 활용 사례로는 대한민국 전체 건물을 대상으로 에너지 사용량 모델을 개발하고, 이를 통합적으로 모니터링할 수 있는 서비스를 구축하여, 탄소 중립 실현을 위한 국가 에너지 절감 정책에 활용 가능한 지표를 제시하는 연구를 진행하고 있습니다. 한편, 건물 단위 정보학에서는 건물 시스템의 가동에 대한 체계적이고 정보학적인 이해를 바탕으로, 기축 건물에서 사용자의 개입 없이도 에너지 절감을 달성할 수 있는 자율 제어 핵심 기술을 개발하고 있습니다. | 연구실에서 연구하는 분야의 비전이 궁금합니다. BIST에서는 건설산업 내 전 생애주기에서 AI를 엔지니어링하고 총괄할 수 있는 미래 인재를 양성합니다. 다음 아래는 연구실 홈페이지에서도 제시하고 있는 비전입니다. *BIST 비전 - 우리는 건축물과 이와 연관된 모든 것들에 관심을 갖고 있다. - 우리는 건축물의 환경과 물리적 거동을 수학적으로 이해할 수 있다. - 우리는 건물을 매우 복잡한 시스템으로 바라본다. - 우리는 건설산업 전 생애주기에서의 데이터, 정보, 수학적 모델을 이해하고 다룰 수 있다. - 우리는 영화 속 스마트 빌딩과 지능형 건물을 실현하기 위해 노력한다. - 우리는 가상환경, 로봇, AI agents, 최첨단 센싱, 양자 컴퓨팅, 테라포밍이 존재할 건설산업을 상상한다. - 우리는 건설산업에서 AI agents를 엔지니어링하고 총괄하는 전문가로 성장한다. - 우리는 건축공학 내 건축환경설비라는 학문적 모태에서 출발하여 Building Informatics라는 융합 연구 분야를 개척하고자 한다. - 이러한 연구를 중심으로, 우리는 건설산업의 발전, 기술-환경-안전에 관한 정책, 지속 가능한 건축-지구환경에 기여하고자 한다. | 연구실 자랑 좀 해주세요. 우리 연구실의 가장 큰 장점은 연구 성과, 연구원들의 성장 기회, 그리고 화목한 연구실 분위기입니다. 우리 연구실은 SCOPUS 연구 주제 중 FDD, HVAC, Air Conditioning 분야에서 전 세계 Top 1을 유지하고 있습니다. 뿐만 아니라, 건물 디지털 트윈, 지능형 건물 운영 관리, 도시건물정보학(UBI), 실내환경정보학(IEI), AI 에이전트 엔지니어링 등의 주제로 활발히 연구를 진행하고 있으며, 현재까지 총 81편의 SCI 논문을 게재했습니다. 우리 연구실의 모든 학생은 다양한 국내외 학회에 참여할 기회와 외부 기업과의 협업 기회를 제공받습니다. 그리고 본인의 연구 성과를 기반으로 SCI 논문을 작성하는 소중한 경험을 쌓을 수 있습니다. 이러한 과정은 학술적 역량과 연구 능력을 강화하는 데 크게 기여할 뿐만 아니라, 연구원들 간의 네트워킹을 통해 개인적 성장의 기회를 제공합니다. 연구실 내 화목한 분위기는 협업하고 자유롭게 소통하는 문화를 형성합니다. 연구 과정에서 발생하는 어려움을 구성원들과 자유롭게 논의할 수 있으며, 공동 연구를 통해 시너지 효과를 창출합니다. 이러한 환경 덕분에 새롭게 연구실에 합류한 학생들도 자연스럽게 적응하며 성장할 수 있습니다. | 연구실에 들어가기 위해 필요한 자격이나 능력이 있나요? 어떤 학생이 연구실에 오면 좋을까요? 연구실에 들어오기 위해 특별히 필요한 자격이나 능력은 없습니다. 다만, 연구실의 연구 분야에 대한 흥미와 학습에 대한 열의는 중요합니다. AI 시대에서, 자격과 능력보다는 연구에 대한 동기와 열정이 더욱 중요해 보입니다. 연구실에서의 공부와 연구 과정은 항상 순조롭지만은 않을 수 있습니다. 때로는 노력한 만큼의 성과나 결과가 기대에 미치지 못할 때도 있습니다. 그러나 연구에 대한 강한 의지와 흥미가 있다면, 꾸준한 열정을 가지고 도전할 수 있습니다. 이 열정은 결국 본인의 연구 분야에서 세계적인 연구자로 성장하는 발판이 될 것입니다. | 연구원을 꿈꾸는 학생들에게 한마디 부탁드립니다. 독립된 연구자로 성장하기 위해서는 많은 시간이 소요됩니다. 목표와 초심을 잃지 않고 부단히 노력하는 것이 가장 중요한 것 같습니다. 아울러, 본인의 연구가 학술적, 사회적, 산업적으로 어떠한 의미가 있으며 이를 어떻게 설득할 것인지에 대한 고민을 멈추지 않는 것이 중요하다고 생각합니다. 윤성민 교수는 성균관대학교 공과대학 소속으로 건축환경설비·지능형건물시스템을 주 연구 분야로 삼아 다양한 논문을 출간했다. 이러한 연구 노고를 인정받아 2021년에는 국제 학술 심포지엄인 ISHVAC에서 2021 Best Paper Awards를 수상하기도 했다. 최근에는 2024년 국가연구개발 우수성과 100선에 선정되기도 했다. | 2024년 국가연구개발 우수성과 100선에 선정되셨는데, 소감 한 말씀 부탁드립니다. 지난 3년간의 연구 성과를 인정받아 국가연구개발 우수성과 100선에 선정되어 매우 기쁘고 보람을 느낍니다. 특히, 8년 만에 열린 시상식에 직접 참여하며 연구자로서의 자부심을 더욱 크게 실감할 수 있었습니다. 이번 경험을 통해 국가, 사회, 그리고 산업에 기여할 수 있는 더욱 가치 있는 연구를 수행할 동력을 얻었습니다. | 디지털 트윈 가상 센싱 기술이 개발되기까지 가장 도전적이었던 순간과 이를 극복한 과정은 무엇이었나요? 실험실 환경에서 고성능 가상 센싱 기술을 구현한 후, 이를 여러 건물에 적용하여 실증을 시작했습니다. 건물 부문의 국가 탄소중립 목표 달성을 위해 기존 건축물에 기술을 적용하여 에너지를 절감하는 것이 매우 중요한 상황이지만, 현실적으로 기존 건축물의 디지털 환경이 극도로 취약하다는 문제가 있었습니다. 기본적인 온도 센서조차 설치되지 않았거나, 설치되어 있더라도 고장 난 경우가 대부분이었습니다. 이러한 문제를 해결하는 과정에서, 현실을 있는 그대로 받아들이는 것이 문제 해결의 출발점이자 큰 도움이 되었습니다. 기계학습이 비약적으로 발전했음에도 불구하고, 데이터가 부족한 현장에서는 오히려 우리가 책에서 배운 전공 지식이 강력한 도구가 되었습니다. 이를 바탕으로, 최소한의 현장 데이터를 활용하면서도 높은 신뢰도를 확보할 수 있는 (실험실 환경이 아닌) 현장 중심의 새로운 모델링 접근법을 제안할 수 있었고, AI 에이전트를 활용하여 큰 연구적 성과를 도출할 수 있었습니다. 만약 우리가 가진 전공 지식을 데이터로 환산한다면, 과연 어느 정도의 양으로 치환될 수 있을까요? 이번 연구를 통해 전공 지식과 데이터의 융합이 만들어내는 강력한 시너지를 직접 체감할 수 있었습니다. | 교수님이 지도하는 학생들과 진행하는 연구가 있으신가요? 2024년 2학기 건축종합설계 교과목을 운영하며, 학생들과 함께 AI 에이전트 엔지니어링 기술을 연구하고 있습니다. 현재 다양한 LLM 및 LMM 기반 에이전트를 건물 분야에 적용하며, 이들이 전문가의 보조를 받는다면 예상보다 훨씬 많은 task를 수행할 수 있음을 실험하고 있습니다. 특히, 단일 에이전트가 아닌 멀티 에이전트 시스템을 활용하여 AI 간 협업과 논쟁을 유도하는 연구를 진행하고 있습니다. 예를 들어, 사용자의 요청에 따라 기존 엔지니어링 시뮬레이션 툴을 실행하고, 결과를 분석하며, 고도의 가시화를 지원합니다. 뿐만 아니라, 기계학습과 데이터 마이닝을 수행하여 특정 목적에 맞는 애플리케이션을 자동으로 구축하기도 합니다. 실내 환경을 고려한 재실자의 최적 자리 배치, HVAC 시스템의 최적 운영 관리 등 다양한 지능형 서비스 개발도 가능합니다. 이러한 기술이 효과적으로 작동하기 위해서는 단순한 프롬프트 엔지니어링이 아니라, 전문가 관점에서의 Knowledge Engineering이 핵심입니다. 즉, AI에 우리가 가진 전문 지식과 대상 시스템의 정보 체계를 온톨로지(ontology) 형태로 제공하는 것이 필수적입니다. 앞으로 우리는 엔지니어로서 수천 개의 AI 에이전트를 다루며, 이를 조직화하는 AI 엔지니어링 시대를 맞이하게 될 것입니다. | 학생들에게 한 말씀 부탁드립니다. 기술의 발전과 함께 사회와 산업이 고도화되고 있지만, 동시에 새로운 시대가 열리고 있습니다. 이러한 변화 속에서 여러분은 새로운 무대에서 최고의 전문가로 성장할 좋은 기회를 맞이하고 있습니다. 이를 위해 자신의 전공을 바탕으로 최신 지식과 기술을 습득하는 것이 중요합니다. 또한, 자신의 목표와 비전을 보다 장기적인 관점에서 고민해 보는 것을 권장합니다. 본 연구실에서 석박사통합과정으로 재학 중인 최세빈 원우를 만나 BIST에서의 연구 생활을 물어봤다. | 연구원의 입장에서 연구실을 소개해 주세요. 우리 BIST 연구실은 건물의 sensor-level부터 건물의 집합체인 urban-level까지 체계적으로 정보화하고 디지털 트윈을 구축하기 위한 연구를 진행하고 있습니다. 각 연구원은 센서, 시스템, 건물, 도시 레벨에서 디지털 트윈을 구현하고 서비스로 연결하여 실현하고자 하는 공통적인 목표를 가지고 연구에 임하고 있습니다. 이 때문에 각자 연구 주제가 다르더라도 궁극적인 목표가 일치하여 협업이 수월하며, 연구 중에 어려움이 생길 경우 서로 논의하며 새로운 아이디어를 얻기도 합니다. 특히, 모든 연구원이 "한번 시작한 일은 끝을 본다"는 열정을 가지고 있어 서로에게 긍정적인 자극이 되고, 에너지가 넘치는 환경에서 연구를 이어갈 수 있습니다. 더불어 교수님의 적극적인 지원 덕분에 최고의 연구 환경이 조성되어 있는 점이 우리 연구실의 가장 큰 장점입니다. | 연구원으로서 생활하면서 좋았거나 뿌듯했던 기억에 대해 알려주세요. 우리 연구실은 건물 및 도시 분야에서 최신 연구를 가장 활발하게 하고 있다고 자부할 수 있습니다. 그중에서도 연구원으로서 가장 뿌듯함을 느끼는 순간은 서로의 논문이 학술지에 게재되고, 단시간 내에 인용 수가 빠르게 올라갈 때입니다. 본인이 진행한 연구를 논리적으로 정리하고 영어로 논문을 작성하여 디펜스를 거쳐 게재되기까지의 전 과정은 쉽지 않습니다. 하지만, 이 과정은 연구자로서 보여줄 수 있는 가장 높은 수준의 성취라고 생각합니다. 교수님이나 연구실 동료들과의 토론, 글을 쓰며 겪는 많은 고민들, 그리고 그 결과물이 논문으로 완성되어 다른 연구자들에게 공개되고 인정받는 일은 큰 보람을 느끼게 합니다. 우리 연구실의 모든 연구원이 이런 값진 성취를 이룰 때마다 저를 포함한 모두가 자부심을 느끼며, 이러한 순간들이 연구 생활을 더욱 특별하게 만들어 주는 것 같습니다. | 연구자로서 성취하고 싶은 목표가 있으신가요. 저는 연구실에서 도시 건물 데이터 분석과 도시 디지털 트윈을 구축하는 연구를 진행하고 있습니다. 제가 수행하는 연구가 실제 사용자, 예를 들어 기업, 정부, 일반 시민들에게 실질적으로 활용될 수 있었으면 좋겠습니다. 이를 위해서는 최신 트렌드를 반영하면서도 근본적인 문제를 깊이 다루고, 제 연구를 다른 사람들이 이해하고 활용할 수 있도록 명확한 연구 철학을 구축하는 것이 중요하다고 생각합니다. 이러한 철학은 졸업 후에도 연구자로서의 길을 지속적으로 이끌어 줄 기본적인 원칙이 될 것입니다. 저는 단순히 연구 결과를 만드는 데 그치지 않고, 제가 가진 것을 나눌 줄 아는 연구자가 되고 싶습니다. 여기에는 앞서 말씀드린 기술 활용 측면에서 사용자에게 효과적으로 전달하는 것도 포함되지만, 더 나아가 제가 가진 지식과 연구 철학을 학생이나 다른 연구자들에게 공유하는 역할도 포함될 수 있을 것 같습니다. 이러한 목표는 제가 연구를 지속할 수 있는 원동력이자, 연구자로서의 정체성을 확립하는 데 중요한 부분이라고 생각합니다. | 연구자의 길을 고민하거나 꿈꾸는 학부생이나 후배들에게 해주고 싶은 조언은 무엇인가요? 저는 연구자의 길을 걷기 시작하기 전에 긴 고민을 하지 않았습니다. 신중하지 않은 선택이라고 볼 수도 있겠지만, 고민하는 시간에 뭘 더 잘할 자신도 없었고, 단지 연구라는 것을 한번 해보고 싶다는 마음으로 시작했습니다. 다행히 연구가 저와 잘 맞았고, 재미있어서 지금까지 계속해 오고 있습니다. 제가 경험을 가진 사람은 아니지만, 연구자의 길을 고민하는 후배들에게는 우선 "하고 싶으면 그냥 해봐라!"라고 말하고 싶습니다. 시작해 보고 자신의 길이 아니라고 느낀다면, 솔직하게 그만두겠다는 용기를 내는 것도 자신의 선택과 책임이라고 생각합니다. 다만, 연구만큼 자신의 생각을 자유롭게 실현하고, 마음껏 토론하며, 다양한 방면에서 자신의 역량을 키울 기회는 흔치 않다고 생각합니다. 연구는 자신의 열정과 노력을 통해 깊은 만족과 성취감을 얻을 수 있는 분야입니다. 그렇기에 한 번 도전해 보는 것도 좋은 선택이 될 것으로 생각합니다. *연구실 관련 정보 윤성민 Tel: 031-290-7511 Mail: s.yoon@skku.edu Office: 제1공학관 21동 4층 21407호실 Lab: https://www.bistskku.com/
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