인공지능(AI)이 여는 건물 예지보전의 신시대

AI 요약

건물 설비 유지관리는 오랫동안 숙련 관리자 경험에 의존해 왔으나 수만 개 센서에서 발생하는 방대한 데이터를 인간이 실시간으로 정확히 처리하기 어려워 AI 접목 시도가 급물살을 타고 있으며 BAS 운영과 AI 결합은 선택이 아닌 필수로 제시되고 있습니다. 오늘날 AI의 핵심은 머신러닝이며, 딥러닝은 인공신경망을 통해 데이터에서 자동으로 특징을 추출해 복잡한 패턴을 학습하지만 막대한 데이터와 연산 능력이 필요하고 해석이 어려운 반면 머신러닝은 사람이 특징을 추출하는 경우가 많아 상대적으로 해석이 용이합니다. 설비보전은 시간기준정비(TBM) 중심의 예방보전에서 온라인 모니터링 기반의 설비상태기준정비(CBM)와 예지보전으로 변화하고 있으며, 유도전동기 고장진단에서는 전류분석(MCSA)이 전기적·기계적 결함을 모두 진단할 수 있는 반면 진동센서는 주로 기계적 결함 진단에 사용됩니다.