건물 에너지 효율 혁신: 계층적 강화학습 기반 앙상블 모델 'ReeM'

양덩 박사 연구팀이 개발한 ReeM은 기존 건물 열역학 모델의 한계를 극복하는 앙상블 모델로, 계층적 강화학습을 통해 효율적인 HVAC 제어를 가능하게 합니다. 오프라인 실험과 현장 사례 연구를 통해 그 효과가 입증되었으며, 에너지 절약 및 스마트 건물 구축에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

똑똑한 냉난방 시스템, ReeM이 탄생하다!

건물의 냉난방 시스템(HVAC)을 효율적으로 제어하는 것은 에너지 절약과 쾌적한 환경 조성에 필수적입니다. 하지만 기존의 건물 열역학 모델들은 정확한 예측을 위해 방대한 데이터와 전문가 지식에 의존하여, 모델링 과정이 비효율적이고 재사용성이 낮다는 한계를 가지고 있었습니다.

양덩 박사 연구팀 (류야오후이, 량루이, 조다팡, 셰돈후아, 타니구치 이테츠, 왕단 포함)은 이러한 문제를 해결하기 위해 혁신적인 앙상블 모델 **'ReeM'**을 개발했습니다. ReeM은 기존에 개발된 여러 모델들을 기반으로, 특정 건물 환경에 맞춰 정확한 온도 변화를 예측하는 똑똑한 시스템입니다. 단순히 기존 모델들을 합치는 것이 아니라, 계층적 강화학습(HRL) 을 통해 상황에 따라 최적의 모델을 선택하고 가중치를 조절하는 것이 핵심입니다.

ReeM은 두 단계로 이루어진 의사결정 과정을 거칩니다. 상위 단계는 적합한 모델을 선택하고, 하위 단계는 선택된 모델들의 가중치를 결정합니다. 이를 통해 비정상적인 데이터 변화에도 유연하게 대처할 수 있습니다.

연구팀은 오프라인 실험과 현장 사례 연구를 통해 ReeM의 효과를 입증했습니다. 실험 결과는 ReeM이 기존 모델들보다 훨씬 효율적이고 정확하게 건물 온도를 예측하며, 에너지 절약에 크게 기여할 수 있음을 보여줍니다. 이는 단순한 기술적 발전을 넘어, 지속 가능한 건물 관리 및 스마트 시티 구축에 중요한 전기를 마련할 것으로 기대됩니다.

결론적으로, ReeM은 데이터 효율성과 정확성을 동시에 확보한 혁신적인 HVAC 제어 모델로, 스마트 건물 시대의 새로운 기준을 제시할 것입니다. 앞으로 더욱 다양한 건물 유형과 환경에 적용되어 에너지 효율 혁신을 이끌어낼 것으로 기대됩니다. 이는 단순히 에너지 절약을 넘어, 쾌적하고 지속 가능한 미래 도시를 만드는 중요한 발걸음이 될 것입니다.