‘사용자’를 우선적으로
고려하고, ‘시스템’을
그 다음에 생각하는
것이라고 생각합니다.
Jeyoung woo (hereafter ‘woo’) Hello, Dr. Nagy. Thank you for agreeing to an interview with the Guk-to magazine, one of the popular planning and policy magazines in Korea. Could you please briefly introduce yourself to the magazine readers in Korea?
Zoltan Nagy (hereafter ‘Nagy’) I am an assistant professor in the Building Energy and Environments Program in the Department of Civil, Architectural and Environmental Engineering of The University of Texas at Austin (UT-Austin). I direct the Intelligent Environments Laboratory (https://nagy.caee.utexas.edu). My background is a little bit unusual, in that I studied Mechanical Engineering and Robotics, and then spent five years as a postdoc in the Department of Architecture at the Swiss Institute of Technology (ETH) Zurich, working on Building Systems. Those two areas of study have a common theme, which is how to control and operate buildings in an intelligent way. And by “intelligent” I mean: thinking about people first and systems second. I believe we should focus on making people in buildings comfortable, such that they enjoy their environment. Then, the energy question-reducing energy use-will not matter as much, and follow naturally.
woo Thank you for your answer. What was your biggest motivation to change your discipline from Mechanical Engineering to Architectural Engineering, focusing on Building Energy and Environments?
Nagy The main motivation was global warming. We have a problem with greenhouse gas emissions, and the built environment contributes a large part, up to 30-40% depending on what you read and how you calculate. Another large part is related to transportation. Being part of both the architectural engineering and civil engineering community allows me to work in both areas. I can address these issues from different angles, not focusing solely on energy efficiency or energy carriers. I want to contribute to the transition to a zero carbon society.
woo That’s interesting. Could you please tell us about your lab and why did you name it Intelligent Environments Laboratory (IEL)?
Nagy My group focuses a lot on working with AI, or Artificial Intelligence. That’s why I chose the term “Intelligent”, “Environment” is a general concept that can relate to a room, a building, or a whole city, which are all the scales that we work on. Finally, it’s called a lab because we do stuff: programming, simulations, hardware, and experiments.
반적인 개념입니다. 마지막으로 연구실(Laboratory)이라고 불리는 이유는 프로그래밍, 시뮬레이 션, 장치 개발 및 실험의 모든 것을 수행하기 때문입니다.
우 교수님께서는 스마트 빌딩과 스마트 도시에 대하여 어떻게 정의하십니까?
나기 만약 5명의 사람들에게 물어보면 각기 다른 10개의 답이 나올 만큼, 스마트 빌딩과 스마트 도 시에 대해 정해진 답은 없다고 생각합니다. 저는 스마트 빌딩과 스마트 도시를 정의하려면 ‘우리 가 의사 결정을 위해, 어떻게 지능적인 방법으로 데이터를 활용할 수 있는가?’에 대해 먼저 말씀드 려야 할 것 같습니다. 모든 건물은 항상 데이터를 생성하지만, 최적화되지 않은 방법으로 운영됩니 다. 만약 건축물이 설계 당시와 같이 운영된다면, 건축물을 변경하지 않고도 10~20%의 에너지를 즉시 절약할 수 있습니다.
다만 건축물에서 처리되는 과정을 알기 위해서는 생성되는 모든 데이터를 확인해야 합니다. 하지 만 많은 양의 데이터를 확인한다는 것은 현실적으로 불가능하기 때문에 우리는 건축물의 운영 및 유 지관리가 가능하도록, 많은 양의 데이터를 구체적인 정보로 변경할 수 있는 지능적인 방법으로 계획 해야 합니다. 건축물을 위한 의사결정지원 시스템의 계획은 건축물을 스마트하게 만들 것입니다.
우리는 다양한 방법으로 건축물을 스마트하게 만들 수 있습니다. 일반적인 주택을 예로 들어보 겠습니다. 모든 주택은 개별적이며, 어떤 주택도 완벽하게 작동하지 못합니다. 그래서 가정용 냉 난방 시스템은 과잉 설계되어 있고, 에너지를 낭비합니다. 왜냐하면 일반적인 냉난방 시스템의 정 상적 작동을 보장하기 위해서는 과설계하는 것이 가장 수월한 방법이기 때문입니다. 그리고 냉난 방 시스템의 어떤 기능이 작동하지 않는지를 사용자가 알기는 어렵습니다. 만약 전기 사용량이 증 가하더라도, 그것이 냉난방 시스템의 고장 때문이라는 것을 알지 못할 수도 있습니다. 하지만 이런 현상은 데이터를 수집하고 분석한다면 상대적으로 쉽게 발견할 수 있습니다. 위에 언급한 것처럼, 모든 건축물을 위한 해결책을 만드는 것은 어렵기 때문에 지능형 설계가 나왔습니다. 누구나 다양 한 종류의 주택, 다양한 상황 및 다양한 기계에 활용될 수 있는 해결책인 스마트 시스템을 만들 수 있습니다. 그런 다음 건축물을 다양한 방법으로 관리하고 운영할 수 있습니다.
우 도시에 관한 데이터를 이후에 수집하신다는 말씀이십니까?
나기 네, 만약 에너지 회사와 함께 도시의 데이터를 전체적으로 수집한다면, 한곳에서 데이터를 확 인할 수 있습니다. 하지만 주택의 데이터를 확인하는 것처럼, 도시의 데이터를 수집하고 분석하는 것은 새로운 접근방법이 필요합니다. 조금 더 거시적인 관점에서 도시 규모의 데이터를 수집하고 분석하면, 빌딩 및 주택의 다양한 상황에 대처할 수 있습니다.
우 과거와 현재의 연구주제나 연구과제의 주요 결과에 대해 소개해주십시오.
woo That said, what is your definition of Smart Cities and Buildings?
Nagy There is no right answer to that question: If you ask five people, you might get ten answers. When I talk about smart buildings and smart cities I mean: how can we use data in an intelligent way to make informed decisions? Every building produces data all the time, nonstop.
And every building operates sub-optimally. If you could get a building to operate the way that it was designed to operate, you could save 10-20% immediately, without doing anything else to modify the building. But we don’t do it because we don’t know what’s going on in the building. To know that, we need to look at all the data it generates. Sometimes we don’t collect all the data; other times we collect it, but we don’t understand it. It’s difficult to review a large amount of data. So, we need to design intelligent ways to deal with large amounts of data in a way that makes it tangible for facility management. You can design a decision support system for your buildings-and that is what will make the building smart.
You can do this on many different levels. As an example, consider your house. Every house is individual, and no house works well. Home HVAC (Heating, Ventilation, Air Conditioning) systems are over-designed and waste energy. They are over-designed because it’s easier to do that to ensure it’s operating correctly all the time. Also, when something is not working, you don’t always know it. You may see your electricity usage go up, but you don’t realize that it’s because something is wrong with your equipment. But this could be relatively easy to determine if you want to collect and review your data. It’s difficult to create solutions that work for every different building all the time, but that’s where intelligent design comes in. You develop a solution that can adapt to different kinds of houses, different scenarios, and different hardware. That would be a smart system. Then, you can manage buildings in different way.
woo And the collection of that data will be a city or an urban data, right?
Nagy Yes. If you do this in a central way with an energy company looking at it from the city level, you will have centralized data. But you could look at data in your own house, right? To do this, you need solutions that we don’t have today. On the larger scale, a city can look at ways they can help with various types of buildings and houses because obviously they cannot deal with all situations.
woo Okay. Let’s talk about your current and previous research projects. Could you please share some of the biggest findings from your current or previous research projects?
나기 초창기 연구는 태양열 집열판과 지열을 이용해서 모의실험용 주택을 만드는 것이었습니다. 우 리는 관리자가 없어도 태양열과 지열의 조합이 최적화되고 자동화되어 운영될 수 있다는 것을 확 인했습니다. 여러분도 장비의 초기 값을 설정해 준 뒤, 설정을 최적화하여 자동으로 운영할 수 있 습니다.
우 최적화에 대해 조금 더 설명해주십시오.
나기 좋은 질문입니다. 최적화란, 편안한 환경을 효율적으로 유지하기 위해 충분한 냉난방을 공급 하며 에너지 사용량을 최소화하는 것입니다. 저는 난방에 관해 실험을 했습니다. 시추공에서 열을 추출하여 겨울철에는 주택을 난방하고, 여름철에는 열을 충전해 둡니다. 이것은 기존의 방법에 비 해서 더 많은 열을 생산하고, 더 적은 열을 잃습니다. 이것이 현재 UT-Austin에서 진행 중인 프 로젝트의 동기부여가 된 주요한 결론입니다. 난방에 관한 실험은 연구자가 제어하지 않고 자동으로 진행되었습니다.
그래서 저희는 사용자가 참여하는 다른 실험을 수행하였습니 다. 저희는 10개 사무실의 조도를 관찰하는 실험을 했습니다. 모 든 사무실 사용자가 조명을 켜고 끄는 것을 관찰하여 특정 패턴을 확인하였고, 특정 조도에서 사용자가 조명을 켜는 평균 조도를 확 인할 수 있었습니다. 약 4~5주 뒤, 우리가 설치한 시스템이 자동 으로 조명을 켜고 끄기 시작했습니다. 우리가 관찰한 10개의 사무 실은, 앞에서 말씀드린 것처럼 사용자를 먼저 고려해서 편안한 환 경을 제공하는 저의 주요 연구목적에 걸맞게 각각 다른 조도로 설 정됩니다. 시스템은 자동적으로 조도를 계산하기 때문에 조도를 수작업으로 설정할 필요가 없습니 다. 우리는 12주를 더 관찰하고 종료하였습니다. 이후에 시스템은 자동적으로 필요한 조도를 확인하 고 각 사무실의 설정값에 따라 조명을 켰습니다. 처음에 예상한 것처럼, 10개 사무실의 설정값은 너 무나 달랐습니다. 사용자들의 요구 수준은 각각 달랐지만, 시스템이 조절하는 조명에 불편함을 느끼 지는 않았습니다. 우리는 법규에서 규정된 기준보다 낮은 조도를 선호하는 사용자들로 인해 에너지 사용량을 줄일 수 있었습니다. 조도는 낮지만 불만스러워 하는 사용자가 없어 결과는 만족스러웠습 니다. 우리는 이 실험을 통하여 더 많은 경험과 지식을 얻었습니다. 이제는 단순히 조명 통제를 떠나 냉난방 등 실내 온도를 통제하는 시스템을, UT-Austin의 토목공학과 건물 및 다른 건물에서 진행 할 계획입니다.
또 다른 흥미로운 발견은 제가 UT-Austin에 부임하여 수행한 건축물 운영과 열적 쾌적성이 상 호 연관되는지 확인한 것입니다. 대부분의 연구에서 고성능 빌딩은 사용자에게 많은 제약을 두기 때문에 사용자가 쾌적함을 느끼지 못한다는 결론을 도출했습니다. 즉 고성능 빌딩 사용자를 만족