김의종 연구실은 건물 에너지 설비 분야에서 운영 데이터를 활용한 디지털 트윈 모델링과 열환경 진단, 제어 최적화를 수행합니다. AHU 등 대표 데이터 기반 구성요소 모델 보정과 set-point 표현을 통해 실내 온도 및 난방 관련 성능을 예측하고, 시뮬레이션 정보를 반영한 reinforcement learning으로 보일러 운전을 최적화합니다. 또한 thermography 기반 열교 평가와 열유속 패턴 매칭을 통해 U-value 측정 절차의 효율을 개선합니다. 수열원 시스템에서는 borehole heat exchanger의 지중 열부하 불균형을 저감하는 열원 구성과 AI 기반 최적 운영 제어를 연구합니다. 공기유동 영역에서는 압력분포 기반 Mapping과 Multiphysics 해석으로 침기 및 습기 현상을 규명합니다.