AI-EOS는 강화학습 기반 산업 AI 기술을 활용하여 빌딩이나 공장의 HVAC(Heating, Ventilation, Air Conditioning) 시스템을 최적 제어함으로써 에너지 절감을
실현합니다.
이를 통해 에너지 소비 절감 및 탄소 배출 저감 효과를 얻을 수 있습니다. 이 기술은 제조 설비의 생산 품질 향상 및 에너지 소비 절감 목적을 위해서도 그대로 적용될 수 있습니다.

강화학습 기반의 시스템은 실제 건물을 시뮬레이션한 환경과 과거의 날씨 데이터를 바탕으로 학습되며, 실제 상황에서도 적절히 작동할 수 있도록 준비되어 있습니다. 이러한 접근 방식 덕분에 시스템은
매우 적응력이 높아지며, 새로운 환경에서도 지속적으로 학습하고 성능을 향상시킬 수 있습니다.

최상의 빌딩 환경

기존의 인력 중심 제어나 수동 관리 방식은 센서 데이터의 실시간 반영이 어렵고, 공간별 특성을 세밀히 조정하기 힘들었습니다. 이에 반해 자동화된 빌딩 관리 시스템(BAS)은 온도, 습도, 조명, 공기질, 소음 등 다양한 환경 변수를 실시간으로 감지하고, AI 기반 알고리즘을 통해 자동 보정함으로써 최적 상태를 지속적으로 유지합니다. 이러한 환경 제어는 거주자나 근무자의 피로도 감소, 집중력 향상, 생산성 증가로 이어집니다. 또한, 외부 기상 조건과 사용 패턴을 예측적으로 반영하여 냉난방 에너지를 절감함으로써 운영비를 줄이고 탄소 배출도 감소시킵니다. 결과적으로, 쾌적성, 효율성, 지속가능성이 균형을 이루는 스마트 빌딩 환경이 구축되어 사용자 만족도와 관리 효율이 동시에 향상됩니다.

빌딩 운영 효율화

빌딩 운영 효율화는 설비의 개별 성능 향상보다 전체 시스템 관점에서의 최적화를 목표로 합니다. 이를 위해 자율 최적제어 기술을 적용하여 설비의 부하, 운전 시간, 온도 편차, 유지보수 이력 등을 종합적으로 분석하고, 실시간으로 동적 제어를 수행합니다. 또한, 설비의 이상 징후를 조기에 탐지하여 예방 정비를 수행하면 갑작스러운 고장으로 인한 중단을 최소화할 수 있습니다. 이러한 데이터 기반 운용은 관리 인력의 개입을 줄이고, 유지보수 비용을 절감하며, 에너지 사용 효율을 극대화합니다. 더불어 운영 효율의 향상은 기업의 ESG 목표 중 ‘에너지 관리’와 ‘운영 투명성’ 측면에서도 긍정적 영향을 미칩니다. 즉, 빌딩 운영 효율화는 비용 절감, 시스템 안정성 확보, 지속가능 경영을 동시에 달성하는 기반이 됩니다.

지속 가능한 경영

빌딩 관리 영역에서는 에너지 절감, 온실가스 감축, 재생에너지 사용 확대 등을 통해 환경 지속가능성을 확보하는 것이 핵심 과제입니다. 기업은 이러한 친환경 운영을 통해 단기 비용 절감뿐 아니라 장기적인 브랜드 신뢰도와 투자 매력도를 강화할 수 있습니다. 또한, 지속 가능한 경영은 사회적 책임(CSR)과 연계되어 지역사회 및 사용자 복지 향상에도 기여합니다. 예를 들어, 쾌적하고 에너지 효율적인 빌딩을 제공함으로써 입주자의 삶의 질을 개선하고, 동시에 기업의 사회적 가치 창출 목표를 달성합니다. 결과적으로 지속 가능한 경영은 환경·경제·사회 세 축이 상호보완적으로 작동하는 통합 가치 창출 체계입니다.