○ 기존건물의 에너지소요량 30% 절감, 에너지 자립율 20% 향상, 에너지효율 10% 향상을 위한 패키지 개발 (세부목표1) 외벽 열류량 관리를 위한 박막 고단열 외벽 모듈 기술 개발 (세부목표2) 외피형태 및 유형에 대응하는 BIPV 모듈 활용 기술 개발 (세부목표3) 자율운전 및 분산자원연계 모듈형 전력변환기술 개발

본 과제는 전기를 이용하여 투명도나 색깔을 조절할 수 있는 필름형 스마트윈도우의 성능을 개선하고, 실제 환경에서 얼마나 잘 작동하며 에너지를 절약하는지 검증하는 연구임. 특히 EC(전기변색) 및 SPD(부유입자) 필름을 활용한 스마트윈도우의 상품성 향상을 위한 공법 개발 및 성능 실증 평가를 목표로 함. 연구 목표는 EC 및 SPD 스마트윈도우 시제품의 내습성 및 UV 차단 기술 개발을 통해 내구성을 향상시키고, 실증 공간에 설치하여 내구성, 안전성 및 에너지 절감 성능을 검증하는 데 있음. 이를 위해 최적의 제어 알고리즘을 고도화하고, 최종적으로 접합 및 복층화한 스마트윈도우 시제품과 신뢰성 검증 데이터, 제작 공정 매뉴얼 등을 확보하는 것임. 핵심 연구 내용은 수분에 취약한 필름에 씰링 기술을 적용하고 UV 차단 접합필름을 활용하여 내구성을 높이는 공법 개발임. 또한, KS 시험규격에 따른 가속내구성 및 쇼트백 충격시험을 통해 시제품의 내구성과 안전성을 검증하고, Testbed에 시제품을 설치하여 에너지 시뮬레이션 및 실제 데이터 기반의 냉난방 에너지 절감량을 실증 평가함. 이를 통해 최적의 창호 제어 알고리즘을 수립하고 고도화함. 기대 효과는 스마트윈도우의 연간 운전 특성 정량화 및 연동 제어 로직 개발을 통한 기술적 진보와 함께, 수입 대체 및 수출 증대를 통한 경제적, 산업적 기여임. 나아가 에너지 절감 및 온실가스 감축, 질 높은 주거 환경 제공, 그리고 신규 일자리 창출 등 사회적 파급 효과가 클 것으로 전망됨.

본 과제는 디지털 트윈과 AI를 활용해 주거·상업·교육 건물에서 에너지 사용량을 예측하고, 태양광·풍력·ESS 같은 분산자원을 함께 최적으로 쓰는 수요관리 기술을 개발하는 연구임. 연구 목표는 건물에너지 시뮬레이션 기반 디지털 트윈 모델을 만들고 AI 모델 중심의 건물 맞춤형 수요관리 모델을 구현해 소비자 수준에서도 수요관리 의사를 결정하도록 고도화하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 대표 건물유형 가상 시뮬레이션으로 에너지소비특성을 분석해 주요 소비요인과 절감요소를 발굴한 뒤, 건물·기상·에너지원 가격 등 다변수에 대응하는 수요부하 예측모델과 수요-분산자원 연계형 수요부하 관리 최적화 모델을 비교·선정하고, 현장 실증평가로 고도화하는 것임. 기대 효과는 디지털 트윈 기반 서비스·SaaS/EaaS 파생사업 확대로 산업 경쟁력 향상, 전력 피크 감소와 온실가스 저감, 분산자원 효율 향상 및 수요반응 유도로 사회적 가치 창출로 정리됨.

본 과제는 건물 내부의 공기질·재실상태·에너지 사용을 데이터로 모아 AI가 스스로 제어하는 iBEEMS 플랫폼을 개발하는 연구임. 연구 목표는 실험용 시설 대상 빌딩 게놈 프로세스 구현 및 AI-autonomous control 시작품 개발, mmWave Radar 기반 실내 재실 인식 시스템 개발, iBEEMS 인증 및 표준화 구축 방법 제시임. 핵심 연구 내용은 Smart Living Testbed용 빌딩 게놈 지도 구축, Occupanct Centric 최적 제어 알고리즘 및 AI-DQN 기반 제어, CO2 환기량 등 재실자 패턴 분석, VC 센서·3D ToF Camera·mmWave Radar로 공간 DNA 수집, EnergyPlus 연동 시뮬레이터 및 M&V 적용, 회전체·냉난방 FDD용 Gray box 모델 개발임. 기대 효과는 자율운전 Lv3.5 BEEMS 기반 기술·인증을 통한 사업화 및 국내외 시장 확대, 에너지 효율·쾌적한 실내환경·건강한 실내공기질 구현임.