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Track B : Plan of SmartBuild - Smart Design

Company포스코 A&CPOSCO A&C

Name심원보 팀장

Shim, WonBo Team Leader

Email [email protected]

PART. Ⅰ: Industry 4.0과 FM산업의 환경

1. 글로벌 빌딩유지관리 시장

2. Digital Twin & BIM

3. 빌딩 에너지 정책 동향

1/46

2

現, FM사업은 인건비 절감 및 서비스 가치 제고등 심각한 고민에 대한 해법 필요

ICT 기술과의 융합을 통한 서비스 개선 및 지식정보화 사업으로의 변화 필요FM 시장의 고효율, 고품질 체제로의 변화 기대.

2. Smart FM 시장 현황

(출처 : 포스코 ICT : Smart Faci l i ty Management Plat form & Solut ion)

1. 글로벌 빌딩유지관리 시장 2/46

2

글로벌 빌딩유지관리 시장전망

1. 글로벌 빌딩유지관리 시장 3/46

(사진출처: shutterstock)

디지털 트윈을 활용하여 장비의 최적화, 돌발 사고 예방, 생산성 향상 등 설계부터 제조, 서비스에 이르는 모든 과정을 최적화 하고 있음.

2. Digital Twin & BIM

Digital twin의 시대 : 현실 물리적 사물과 똑같이 만들어진 ‘디지털 쌍둥이’

4/46

B I M : Building Information Modeling의 약자로, 건축물의 전생에

필요한 정보들을 저장하여, “모델파일(BIM Object)”로 만들고

이를 조립하듯이 작성하여 설계/관리하는 기술

2. Digital Twin & BIM 5/46

Programming

Conceptual Design

Detailed Design Analysis

Documentation

Fabrication

Construction4D/5D

ConstructionLogistics

Operation and Maintenance

Demolition

Renovation

BuildingInformationModeling

LIFE CYCLE OF BUILDINGS

6/46

2

국내 BIM 및 기계설비산업 시장동향(정책)

정부 건설 산업 혁신 방향 (국토교통부, 기획재정부)

LH, 2020년까지 공동주택 BIM설계 전면 도입

조달청은 2018년부터 모든 공공설계발주 BIM 설계 의무화

국토부 SOC분야 2020년까지 BIM 20% 이상 적용

국토부, BIM･인공지능 활용 건설자동화 기술 2025년 개발

BIM 4차 산업혁명 핵심기술로 공공 적용 의무화

빌딩 기계설비산업 발전을 위한 기준 및 유지관리 법제화(국토교통부) 기계설비 효율적인 유지관리 및 성능확보 방안 계획

안전 및 유지관리를 위한 행정적·제정적 지원방안

기계설비산업 지원과 기반구축,

시장규모 30조원(건축공사비 20%차지)

에너지소비량: 건축물에너지소비량의 71% 차지 약 25조원 시장

2. Digital Twin & BIM 7/46

3

EU EPBD기반으로 2020년 모든 신축 빌딩 ZEB 의무화

미국 주거부문 2020 , 공공부문 2030 ZEB 의무화 목표

싱가포르는 ZEB 건립, 2030년까지 모든 빌딩의 80% 그린마크 목표

한국 2025년 모든 신규 빌딩 ZEB 의무화 목표

세계 각국 ZEB 확산 지원하기 위해 인센티브, 보조금, 환급금 제도

ZEB 목표달성과정

Energy Performance of Buildings Directive 빌딩에너지 성능 지침

국가별빌딩에너지 정책및시장동향

3. 빌딩에너지 정책 동향 8/46

PART. Ⅱ : Merlin1. 개발 목표

2. Merlin Building Service

3. Merlin A.I. 서비스 (Q-Engine)

4. Merlin OnM 360 FMS

5. Merlin OnM 적용사례

6. 기대효과

5

빌딩설계통합정보(BIM) + 빅데이터 + 자율학습 + IoT 통합센서

4 Relation Technologies Convergence

자율운영 Instruction

운영정보 / IoT센서정보

빌딩 자율운영 플랫폼 실제 빌딩

빌딩 자율운영 목표 : 오늘의 운영 효율 이전 운영 효율≥

BIM, IoT, Big Data, Machine Learning 기술을 융합하여 오늘의 빌딩운영 효율이

이전의 운영효율보다 향상될 수 있도록 지속적으로 진화 학습하는 빌딩 운영 플랫폼.

1. 개발목표 10/46

3

Architectural Info. Structure Mechanical Info.(HVAC)

ElectricityPlumbing

• ML( IoT & 공간특성기반 )구현

• Big Data(공조설비, 빌딩 정보 등) 최적화 운영

• 냉/난방설비 Model-free 에너지 효율 강화 모델링

MERLIN Q-Engine

Real Time Operation Data

Digital Twin

(BIM)

Autonomy Operation Control

Operational History

Maintenance History

FMECA

CAD Model

FMECA(Failure Mode and Effects Critical Analysis) 고장이 미치는 영향과 심각성 분석

Physical Asset

2. Merlin Building Service 11/46

6

MerlinAI

Merlin

Amenity

Merlin STS

Merlin OnM360

MerlinBuilding Service

설정값 제어 및 최적운전스케쥴

전력 피크 수요 관리

장비별 예방유지보수일정

설비개선 평가

자동 사용량 측정

원가지출 보상 추적

장비 자본 투자 우선순위 결정

자산관리 & 운영관리

운전데이터 분석 평가

임차인 참여 포털

개인 온도 조절서비스


5

목 적 :

머신러닝을 이용하여 빌딩 내 사용자의 열적 만족도를 유지하면서 HVAC

시스템의 운영 비용을 감소시키기 위해 시스템을 최적 제어하는 것

방 법 :

물리적으로 구현된 빌딩에너지모델은 실제 빌딩의 열역학을 제대로 반영

하는 한계가 있다.

멀린AI는 머신러닝을 이용하여 데이터 기반 모델을 구현하고, 빌딩 운영

Data를 기반으로 순환 신경망(Recurrent Neural Network)을 학습시켜

빌딩의 열 반응 모델을 구현함으로써 실제 빌딩의 열역학 특성을 반영한

모델 제작

3. Merlin A.I 서비스 (Q-Engine) 15/46

단계 관련법률 제도명 주무부처 건축요소 제도성격 인센티브

운영유지관리

에너지이용 합리화법 에너지진단 산업부 모든 요소 의무

한국에너지공단 운영사업 ESCO사업 산업부 모든 요소공공일부의무

민간 자율합리화 자금 신청 투자비 조달소득세, 법인세 최대 30%감면

저탄소 녹색성장 기본법 건물 목표관리제국토부환경부

모든요소 의무

저탄소 녹색성장 기본법 건물배출권거래제국토부

국무조정실모든요소 의무

녹색건축물 조성 지원법 그린리모델링 사업 국토부 모든 요소 자율 민간 금융 이자지원

기후변화기금의 설치 및 운용에 관한 조례

건물에너지효율화사업 서울시 모든요소 자율사업비 융자지원

최대 20억

설계

에너지이용 합리화법 BEMS 보급 산업부 설비공공 의무민간 자율

에너지 진단 면제취 등록세, 법인세 등 세제감면

녹색건축물 조성 지원법 제로에너지빌딩산업부국토부

모든 요소공공 의무민간 자율

용적율, 건축물 높이건축기준 최대15% 완화

신재생에너지 설치 보조금등록세 15%감면, 소득세,법인세 감면

녹색건축물 조성 지원법 건축물에너지효율등급산업부국토부

모든 요소공공 의무민간 자율

취득세, 재산세 최대15%감면건폐율, 용적율 110%내 완화

녹색건축물 조성 지원법 녹색건축인증국토부환경부

모든요소공공 의무민간 자율

취득세 , 재산세 최대10%감면건축기준10%완화

국내 빌딩에너지 보급정책


US Building Energy Use (from architecture2030.org)

HVAC 장비별 에너지 사용량상업용 빌딩 에너지 소비 분포

상업용 빌딩 설비별 에너지 소비 비율상업용 빌딩 에너지 소비 분포


Building Case Study Cost-Effective Greenhouse Gas Reductions via Whole-Building Retrofits:

Process, Outcomes, and What is Needed Next , Iain Campbell, Johnson Controls, Inc, Ray Quartararo, Jones Lang LaSalle

1

(25%)

2

(13%)


1 Hour

현황/센서 데이터 수집

[학습된 A.I 엔진] [Self-learning stage]

• 실제기상조건

• 점유센서 정보• 환경센서 정보

실제 운전 적용

[Optimal operation stage]

• 운전데이터

• 건축정보• 설비 정보

• 기상예보

• 에너지

예측과 현황의편차 모니터링

•

• 예측된 24h 운전 스케쥴

Input

output

미국 에너지국운전데이터(2년6개월)

미국 에너지국환경 데이터(2년6개월)

• 실 운전데이터

• 건축정보• 설비 정보

• 기상예보

• 에너지

실제 운전빌딩

24 Hour

• 운전실적


포스코타워송도 실시간 운전 Data Q-Engine 적용

Engine Test Results(50일 예측)

실내온도 실내온도

24℃

AM 7시 PM 7시 AM 7시 PM 7시

전력량 전력량

Merlin AI Q엔진1차 튜닝


“A Supervised -Learning -Based Strategy for Optimal Demand Response of an HVAC System in a Multi-Zone Office Building,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, Under Review, 2018 미국특허 #3

24℃

⋏

실내온도

AM 7시 PM 7시

전력량


24℃


Energy Consumption 17.8%

5

데이터 기반 HVAC 시스템 모델 학습

사례 1 : 입력 온도 초기값은 사용자 거주 확률이 높은 시간에만 시스템 입력 온도의 초기값이 사용자

지정온도와 동일하며, 이외의 시간에는 입력 온도의 상한값으로 설정

사례 2 : 1~7시 입력 온도의 초기값이 사용자 지정온도와 동일. 20시 이후에는 두 사례 모두 입력 온도의

상한값으로 설정.

시간변화에 따른 소매 전력가격 및 대기 온도 프로파일

목표값 21℃ 22℃ 23℃ 24℃ 25℃

기존 방법 157 128 106 87.7 73.3

제안된

알고리즘123 103 85.2 70.5 57.3

비용 감소율(%) 21.6 20.0 19.7 19.7 21.8

사례 1 운영 비용 비교 (단위 : USD)

목표값 21℃ 22℃ 23℃ 24℃ 25℃

기존 방법 149 137 127 117 108

제안된

알고리즘128 119 113 108 103

비용 감소율(%) 13.8 12.9 10.9 7.54 4.38

사례 2 운영 비용 비교 (단위 : USD)


5

FMS BMS

(Facility Management System)

BEMS

Digital Twin(BIM+IoT)

(Building Management System)

(Building Energy Management System)

Merlin O&M 360

공간관리 / 장비관리 / 고장이력관리 / 민원관리 / 공급관리

4. Merlin OnM 360 FMS 22/46

5

Building, Factory O&M Platform

HVAC Optimal Control Schedule

Equipment Failures

Expendables Exchange

Tenant Amenity Service

BIM & Operation Integration

What is Merlin? “Building Operation Neural Network Framework”


5

Artificial Neural Network Framework

Digital Twin IoT Platform

FMS, BMS, BEMS include

Claim History Learning

SCADA, ERP, MES Interaction

Scalable to Smart City_스마트시티확장


5

실시간 데이터 모니터링


5

설비와 연결된설비 객체

설비 목록 조회

설비정보등록-기본정보-설비상세-설치정보-점검정보-부재정보-관련파일


Merlin O&M 360

층별 CO2 농도 층별조닝별온도

공조기 인버터운전그래프

24층공조기 상태정보표출

29/46

Merlin O&M 360준공 24층덕트계통도를통해부하설계정보확인

22층, 23층, 24층공조기이상운전패턴시각적확인 접수된민원확인및관련정보확인

열교환기및탱크용량관련정보확인

30/46

대지면적 : 53,793㎡ (16,272py)

연면적 : 195,323㎡ (59,086py)

건축규모 : 지하3층 지상68층 (305m)

전용율 : 47.12%

5. Merlin OnM 360 적용사례

전력인입 : 20,000KVA

수전용량 : 20,000KVA

비상발전기 : 2,000KW *2대(디젤 공냉식)

층당 분전반 수량 : 3개/층

(오피스기준 일반1, 비상1, 동력1)

층당 조명기구 : 427개(오피스기준)

조도 : 800-1,000LX(오피스)

공기조화설비 : VAV

설계용량 : 30,000CMH/대 (층당2대)

설계온도 : 24도

최소환기량 : SIROCO 5,000CMH

냉동기용량 : 3,415 RT

냉각판용량 : 7,250 RT

31/46

1 Building

200,000 sq m2

0.5 Billion Tag / Year

3,000 Equipment

32/46

Survey (1day) Design (4day)

5. Merlin OnM 360 적용사례 33/46

Insight in Four Weeks

Install & Mapping


Operation Data in

Ten Month

운전데이터 약 1,500,000 Tag /1일약 5억 Tag /1년


4

실내 공기질

점유 진동

지역날씨

공간온도

IoT 전력량 측정


저비용 빌딩 센서 번들 패키지

실시간 장비별 전력량 추적동력, 전열, 전등 등 층별, 구역별 측정

습도, voc, 이상화탄소 등 추적임대차 및 운영자 알람

특이한 기계적 진동을 통해 장비문제 감지

문제가 커지기 전에 작은 문제해결 위한 유지관리 리소스 관리

날씨 데이터를 자동으로 추적추가 기상 센서를 구현 예측 및시스템 구성 통찰력 향샹

온도 센서는 세입자 공간의쾌적도 및 온도가 장비 성능을위협하는 경우 건물 운영자에게통보

사용 추세에 따라 점유 일정자동 추론점유센서 통한 최적의 시작 시간,일정, 관리에 대한 자세한 예측과통찰력 제공

빌딩유지관리용 AR App. 개발



[포스코타워송도 빌딩 적용 운영사례]

5

“Merlin 시연 동영상”

40/46

5

RPR (Rent Profit Rate_수익률)

CAPEX(Capital Expense_자본비용)

Asset Value

Assets Management Report

Owners

6. Merlin 기대효과 41/46

5

Property Managers &Building Engineers

FDD (Fault Detection Diagnosis)

TAB (Testing, Adjusting, Balancing)

Optimal Operation_운전최적화

Expendables Exchange_소모품교체


5

Tenants

Transparency

Maintenance Fees

Benchmarking

Complaint Solving

Environment Quality(Indoor)


5

ACM( Real time Asset Condition Monitoring)

RPR (Rent Profit Rate_수익률)

CAPEX(Capital Expenditure_자본지출)

OPEX(Operational Expenditure_운영비)

Asset Managers & Operations Executives


5

Semiconductor Plant


빌딩 자율운영 플랫폼

(운영 빅데이터 DB)

주상복합시설병원시설

초고층 빌딩

주거시설

복합시설(쇼핑, 공연, 호텔 등)

교육시설

공공시설

Oil & Gas Plant

You can’t manage what you don’t measure.

Peter F. Drucker

46/46

감사합니다.

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