김의종 교수

지중 환경의 불확실성으로 인한 지열 히트펌프 시스템의 과잉 설계와 장기 운영 시 성능 저하 문제를 해결하기 위한 연구를 수행하고 있습니다. 하이브리드 지열히트펌프 시스템의 최적 운전 전략을 수립하고, 지중열교환기의 정확한 용량 산정 방법론과 AI 기반 최적 운영 제어 기술을 개발하고 있습니다. 이러한 기술은 도심 밀집지역의 지열 히트펌프 시스템 설계 및 수열원 시스템의 동절기 효율 향상에 적용되고 있습니다. '수열원 시스템 동절기 효율 향상 및 AI 기반 최적 운영 제어' 정부 과제를 2025년부터 2029년까지 약 23억 원 규모로 수행하고 있으며, 지중열교환기 수치 모델링과 관련된 2010년 발표 논문은 76회 인용되었습니다. 현재 기술성숙도는 TRL 3-5 단계입니다.

창-벽체 접합부의 하자 및 단열 성능을 정량적으로 평가할 필요성에서 출발하여 열화상 기반 건물 진단 기술을 연구하고 있습니다. 열화상(Thermography) 촬영 이미지와 수치모델 패턴 매칭 기술을 결합한 U-value 측정 기법을 개발했으며, 이를 통해 창-벽체 접합부의 시공상태 예측, 벽체 열관류율 측정, 창호 시공부위 하자평가에 적용하고 있습니다. 제안한 방법론을 적용한 결과 선형열관류율 측정 오차를 6.32% 이내로 단축했으며, 열화상 기반 벽체 열관류율 측정, 창호-벽체 접합부 시공상태 예측, 창호 시공부위 하자평가와 관련된 다수의 특허를 보유하고 있습니다. 이 중 '열화상 촬영 이미지를 이용한 창호 시공부위 하자 평가 장치 및 그 방법' 특허는 2022년 2월 주식회사 이지건축솔루션에 기술이전되었습니다. 현재 기술성숙도는 TRL 3-5 단계입니다.

노후 건물의 성능 평가 오차를 줄이고 설비 최적 운영 제어의 필요성이 대두됨에 따라 건물 에너지 시뮬레이션 및 데이터 기반 운영 최적화 연구를 수행하고 있습니다. BEMS 데이터와 딥러닝을 결합하고, 강화학습 기반 보일러 등 설비 최적 운영 제어 기술과 공조기 디지털트윈 딥러닝 모델을 개발하고 있습니다. 이러한 기술은 건물부문 탄소중립 가속화를 위한 건물에너지 소비 데이터 통합관리, 스마트시티 에너지 비즈니스 서비스, 설계 및 운영 단계를 통합 지원하는 건물에너지 시뮬레이터에 적용되고 있습니다. 2021년 스마트&그린 투모로우 콘테크 공모전에서 우수 기술로 선정되어 삼성물산과 공동 연구를 수행했으며, 대표 논문 'Urban energy simulation: Simplification and reduction of building envelope models'(Energy and Buildings, 2014)는 110회 이상 인용되었습니다. 현재 기술성숙도는 TRL 5-7 단계입니다.