건기왕3 | 든든한 주택이 필요해? '노후 건축물 데이터 플랫폼'으로 에너지 충전🌞 (ENG)
우리 사회에는 에너지 비용 부담이 크거나 접근성이 낮아 적절한 서비스를 제공받지 못하는 에너지 취약계층이 존재합니다. 독거노인과 소년소녀가장 등을 포함한 약 130만 가구는 기후변화 속에서 더욱 어려운 상황에 처해 있습니다. 특히 국내 건축물의 절반 이상이 지어진 지 20년이 넘은 노후 건물이라는 점은 에너지 손실의 주요 원인이 됩니다. 현재 정부는 에너지 바우처와 같은 현금성 지원뿐만 아니라, 주택 자체의 에너지 효율을 개선하여 난방비를 줄일 수 있는 그린 리모델링 사업을 통해 근본적인 주거 환경 개선에 힘쓰고 있습니다. 전국의 수많은 노후 건축물을 전문가가 직접 방문하여 진단하는 데에는 물리적, 시간적 한계가 따릅니다. 특히 팬데믹과 같은 상황은 현장 조사를 더욱 어렵게 만들었으며, 이는 사각지대에 놓인 가구들에 대한 적기 지원을 방해하는 요소가 되었습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 저비용으로 수많은 주택의 상태를 동시에 파악할 수 있는 디지털 데이터 플랫폼이 개발되었습니다. 이 기술은 대면 조사의 한계를 혁신적으로 극복하고 비대면 방식을 통해 효율적으로 정보를 수집함으로써, 도움이 필요한 에너지 취약계층을 보다 신속하고 정확하게 찾아낼 수 있는 기반을 마련해 줍니다. 플랫폼의 데이터 수집 단계에서는 현장의 사회복지사나 자원봉사자들의 참여가 핵심적인 역할을 수행합니다. 이들이 봉사 활동 중에 스마트폰 애플리케이션으로 노후 주택의 창문 사진을 촬영해 전송하면 분석에 필요한 귀중한 자료가 됩니다. 창문은 건물 전체 에너지 손실의 30% 이상을 차지하는 주요 통로이면서도, 일반인들이 가장 쉽게 식별하여 촬영할 수 있는 건축 자재이기 때문입니다. 이렇게 수집된 사진들은 전문가가 모든 현장을 직접 방문하지 않고도 주택의 에너지 노후도를 객관적으로 진단할 수 있게 하는 가장 중요한 디지털 기초 데이터로 활용되고 있습니다. 수집된 방대한 창문 데이터는 인공지능 딥러닝 기술을 거쳐 정밀하게 분석됩니다. 인공신경망을 활용한 AI는 학습된 정보를 바탕으로 창문의 상태를 스스로 분류하고 노후도를 예측해냅니다. 분석 결과는 '에너지 빈곤 지도'를 통해 시각화되는데, 신호등 색상을 적용해 빨간색은 노후, 노란색은 보통, 초록색은 양호 상태를 나타냅니다. 이를 통해 관리자들은 어떤 가구에 우선적인 지원이 필요한지 지도상에서 한눈에 파악할 수 있습니다. 이러한 시각화 작업은 한정된 예산을 가장 필요한 곳에 배분하여 효율적인 주거 개선 사업 계획을 수립하는 데 결정적인 역할을 합니다. 개발된 기술은 실제 기부 캠페인과 연계되어 에너지 효율이 낮은 가구의 창문을 교체해 주는 등 실질적인 사회적 가치를 창출하고 있습니다. 과학기술이 연구실의 벽을 넘어 시민들의 자발적인 참여 및 온기와 결합할 때 비로소 사회를 혁신하는 따뜻한 힘을 발휘하게 되는 것입니다. 앞으로 연구팀은 창문 외에도 지붕의 상태나 벽지 곰팡이 유무 등 사진으로 진단 가능한 영역을 점차 확대하여 더욱 폭넓은 주거 개선 사업을 이어갈 계획입니다. 이는 과학기술이 우리 삶의 질을 직접적으로 높이고 소외된 이웃을 위한 사회적 안전망을 강화하는 선순환 구조를 만드는 데 크게 기여할 전망입니다.
