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KT는 AI 통합, 빌딩 자동화, 냉방 최적화 기술을 중심으로 에너지 관리 시스템의 효율성을 혁신적으로 높이고 있습니다. KT가 도입한 인공지능 기반 에너지 관리 시스템은 빌딩 내 냉·난방기와 공조설비의 운영을 자동으로 제어하며, 에너지 소비 패턴을 분석해 최적화된 스케줄을 제공합니다. 이로써 관리자의 수동 개입 없이도 에너지 효율이 극대화되고, 불필요한 전력 소비가 줄어들어 운영 비용이 크게 절감됩니다. 또한, KT는 통신실과 데이터센터 등 핵심 인프라에서도 AI 기반 냉방 및 전력 공급 최적화 기술을 적용하여, 장비의 온도와 서버의 부하를 실시간으로 분석·조정함으로써 에너지 효율을 더욱 높이고 있습니다. KT의 에너지 관리 시스템은 빌딩 자동화, AI 통합, 냉방 최적화를 통해 환경 보호와 비용 절감을 동시에 실현하는 대표적인 사례입니다.
AI 통합으로 에너지 관리 혁신
KT는 인공지능 기술을 적극적으로 도입하여 에너지 관리의 효율성을 혁신적으로 개선하였습니다. AI는 빌딩 내 에너지 소비 패턴을 실시간으로 분석하고, 이를 바탕으로 냉·난방기와 공조설비의 운영을 자동으로 제어합니다. 예를 들어, 외부 온도 변화나 실내 환경 변화에 따라 설비의 가동을 최적화하여 불필요한 에너지 소비를 줄이고, 설비 이상 상황이 발생할 경우 실시간으로 관리자에게 알림을 보내 원격 조치가 가능하도록 지원합니다. 또한, 가동 및 정지 시간, 가스 사용량 등 다양한 정보를 시스템에서 확인할 수 있어 업무 효율도 함께 향상됩니다. KT는 기가 에너지 매니저 빌딩 서비스와 같은 AI 기반 솔루션을 통해 서울 및 수도권 주요 사옥에서 시범 적용한 결과, 전기와 가스 등 에너지 사용량과 비용을 평균 10% 이상 절감하였으며, 이 효과는 다양한 건물 환경에서 확대될 것으로 기대됩니다. AI 통합 에너지 관리 시스템은 단순한 에너지 절감을 넘어, 빌딩 운영의 지능화와 효율화를 동시에 실현하는 핵심 기술입니다. AI가 분석하는 데이터는 빌딩 내 설비의 상태, 실내외 온도, 습도, 조도, 입주자 수 등 다양한 요소를 포함하며, 이를 통해 에너지 소비 예측 및 이상 징후 탐지가 가능합니다. 또한, AI는 기존에 수동으로 관리하던 냉난방 스케줄을 자동으로 최적화하여, 출근 시간과 퇴근 시간, 주말 등 다양한 시간대에 맞춰 에너지 사용을 조절합니다. 이러한 방식은 빌딩 운영 인력의 업무 부담을 줄이고, 에너지 절감 효과를 극대화하는 데 큰 역할을 합니다. 더불어, AI 기반 에너지 관리 시스템은 빌딩 내 설비의 수명 예측, 고장 예방, 유지보수 효율화에도 기여하여, 장기적으로는 운영 비용을 더욱 줄일 수 있도록 지원합니다. KT는 이러한 AI 통합 에너지 관리 시스템을 다양한 빌딩과 인프라에 확대 적용하여, 에너지 절감 및 친환경 경영을 실현하는 데 앞장서고 있습니다.
빌딩 자동화로 운영 효율 극대화
KT의 에너지 관리 시스템은 빌딩 자동화 기술을 통해 운영 효율을 극대화합니다. KT는 자체 개발한 인공지능 엔진 ‘로보 오퍼레이터’와 지능형 컨트롤러 ‘이박스’를 빌딩 자동화 시스템(BAS)에 접목하여, 다양한 설비를 통합적으로 제어할 수 있는 플랫폼을 구축하였습니다. 이 시스템은 빌딩의 에너지 현황을 실시간으로 모니터링하고, 딥러닝 기반의 최적화 알고리즘을 통해 에너지 설비의 운영을 자동으로 조정합니다. 실제로 서울 정동빌딩에 적용한 결과, 냉동기 비용 최적화, 냉수 온도 제어, 난방 공급 스케줄 조정 등으로 냉방 에너지를 30% 줄이고 비용으로는 4,300만 원을 절감하는 효과를 거두었습니다. 또한, 입주 고객의 냉난방 관련 민원이 현저히 줄어들어 고객 만족도가 크게 향상되었습니다. KT는 이러한 빌딩 자동화 플랫폼을 시그니처타워, 오토웨이타워 등 여러 대형 빌딩에 추가로 도입하여, 에너지 절감과 운영 효율 개선 효과를 지속적으로 확대하고 있습니다. 빌딩 자동화 시스템은 다양한 센서와 IoT 디바이스를 통해 빌딩 내 환경 데이터를 수집하고, 이를 AI 엔진이 분석하여 최적의 에너지 사용 방안을 제시합니다. 예를 들어, 빌딩 내 입주자 수, 외부 기온, 일사량, 실내 온도 등 다양한 요소를 고려하여 냉난방 시스템의 가동을 자동으로 조절합니다. 이로써 빌딩 내 온도를 일정하게 유지하면서도 에너지 사용을 최소화할 수 있습니다. 또한, 빌딩 자동화 시스템은 조명, 환기, 엘리베이터 등 다양한 설비와 연계하여 에너지 절감 효과를 극대화합니다. KT는 빌딩 자동화 시스템을 통해 빌딩 운영 효율을 크게 높이고, 장기적으로는 빌딩의 에너지 등급을 향상시키는 데도 기여하고 있습니다. 빌딩 자동화는 단순한 에너지 절감을 넘어, 빌딩 운영의 스마트화와 지속가능한 친환경 경영을 실현하는 핵심 인프라로 자리매김하고 있습니다.
냉방 최적화로 인프라 효율 개선
KT는 통신실과 데이터센터 등 핵심 인프라에서도 냉방 최적화 기술을 통해 에너지 효율을 크게 향상시켰습니다. 대표적으로 AI TEMS(Temperature of Equipment Management System)는 통신 장비가 관리되는 통신실의 온도를 장비의 특성과 위치별로 분석하여 자동으로 최적의 온도를 설정하고, 냉방 시스템을 효율적으로 운영하도록 지원합니다. 기존에는 모든 통신실에 동일한 온도 기준을 적용하고 냉방 시스템을 최대로 가동해야 했으나, AI TEMS 도입 후에는 냉방 시스템 효율이 24% 개선되는 등 실질적인 에너지 절감 효과가 확인되었습니다. 또한, 서버 전력 공급 최적화 솔루션은 각종 서버의 CPU 부하를 자동으로 분석하여 최적의 전력을 공급함으로써, 데이터센터의 전력 소비를 효과적으로 관리합니다. KT는 이러한 냉방 및 전력 최적화 기술을 전국적으로 확대 적용할 계획이며, 에너지 절감형 냉방기와 외기 도입 쿨링 시스템 등 다양한 솔루션을 지속적으로 도입하여 인프라 효율을 더욱 높이고 있습니다. 냉방 최적화 기술은 데이터센터나 통신실과 같은 에너지 집약적 인프라에서 매우 중요한 역할을 합니다. 데이터센터의 경우, 서버가 정상적으로 동작하기 위해서는 일정한 온도와 습도를 유지해야 하며, 이 과정에서 많은 에너지가 소비됩니다. KT는 AI 기반 냉방 최적화 시스템을 통해 서버의 위치, 부하, 외부 온도 등 다양한 요소를 분석하여 냉방 시스템의 가동을 최적화합니다. 이를 통해 데이터센터의 전력 소비를 크게 줄이고, 장비의 수명을 연장하며, 유지보수 비용도 절감할 수 있습니다. 또한, KT는 외기 도입 쿨링 시스템을 활용하여 외부의 찬 공기를 데이터센터 내부로 유입시켜 냉방 에너지 사용을 최소화하는 등 다양한 친환경 솔루션을 도입하고 있습니다. 이러한 냉방 최적화 기술은 데이터센터와 통신실의 에너지 효율을 극대화하고, 장기적으로는 KT의 인프라 운영 비용을 크게 줄이는 데 기여하고 있습니다. KT는 앞으로도 AI와 빅데이터, IoT 기술을 활용하여 냉방 최적화 및 에너지 관리 시스템의 효율을 지속적으로 개선할 계획입니다.