배경
이 연구는 왜 하는 건가요?
2050 탄소 중립을 위해서는 전체 건축물(군)에 대한 정책 개입이 필요합니다. 그러기 위해서는 고품질의 현황 데이터를 쉽고 빠르게 수집-정제-분석 할 수 있어야 합니다.
공공건축물의 경우 상이한 법규정에 따라 건축물-에너지 정보를 중복 회신하고 있습니다.
파편화된 정보체계로 인해, 유관 업무*의 로드가 크고 진행이 더디며, 고비용 구조입니다.
* 유지관리/진단/검진/분석과 관련된 대국민 서비스, 연구분석업무, 플랫폼개발업무 등
행정 결과물 중심의 분절된 아날로그 정보체계에서, 데이터 생성 맥락을 포함하는 디지털 기반의 메타정보체계*로 전환해야합니다.
※ 참고: 메타 정보 체계
- 720만동에 이르는 기존 건축물 에너지 소비 데이터의 통합적 관리 방안이 부재합니다.
공공건축물의 경우 상이한 법규정에 따라 건축물-에너지 정보를 중복 회신하고 있습니다.
- 각 정부 부처별 데이터* 의 사일로 효과 (organizational silos effect) 에 봉착하여 업무 비효율성이 발생하고 있습니다. 각기 다른 부처에서 관리하므로, 데이터 속성 및 정의가 불일치합니다.
* 건축행정정보시스템(국토부), 건축물에너지및온실가스정보체계(국토부), 공공건축물에너지정보관리시스템(국토부), 온실가스관리시스템(환경부), 에너지효율등급인증및진단(산업부) - 기관별로 산재되고 파편화되어 있는 건축물-에너지 관련 데이터를 체계적으로 수집하고 연계 분석하여 업무 효율성을 향상시켜야 합니다.
파편화된 정보체계로 인해, 유관 업무*의 로드가 크고 진행이 더디며, 고비용 구조입니다.
* 유지관리/진단/검진/분석과 관련된 대국민 서비스, 연구분석업무, 플랫폼개발업무 등
- 동일한 의미의 데이터를 서로 다른 용어와 형식으로 사용합니다. 이러한 비표준화 문제로 인하여,
-> 누가 분석하였는가에 따라 결과가 달라지므로 "일반화"에 어려움을 겪습니다.
-> 시스템(유지관리 또는 신규)은 추후 타 기관 데이터와 연계 분석시 "호환성" 문제가 발생합니다. - 결과적으로 시간과 돈이 낭비됩니다.
행정 결과물 중심의 분절된 아날로그 정보체계에서, 데이터 생성 맥락을 포함하는 디지털 기반의 메타정보체계*로 전환해야합니다.
- 서비스 비용 저감 및 국가 데이터 신뢰성을 높이는 정부 차원의 투자를 통하여 국가 시스템 구축과 범부처 연동형 데이터 체계 방안 구축이 필요합니다.
- 각 메타 정보를 토대로 융합-연결을 활성화하고 "데이터 컨텍스트를 공유"함으로써 오용을 방지하고 신뢰성을 높여야 합니다.
※ 참고: 메타 정보 체계
필요성
건축물 정보와 에너지 사용량 정보는 왜 엮어야 하는 건가요?
[요구되는 데이터의 다양성]
탄소중립의 신속한 이행 지원과 개별 건축물 맞춤형 실소비량 평가(=사정, 査定,assessment)하기 위해서는 다양한 정보가 필요합니다.
이는 연말정산시 개인의 지출내역을 꼼꼼히 검토 및 평가(사정)하는 것과 유사합니다.
최종 소비된 용도별 에너지량(예: 지출내역)과 다양한 원인 정보을 함께 검토하여 기준값(예 과세표준) 초과 또는 미만을 판단해야합니다.
(Y) 에너지사용량정보, (x1) 건축물기본정보, (X2) 설비특성정보, (X3) 운영특성정보, (X4) 재실자정보, (X5) 현장수집정보, (X6)기타간접정보
이러한 다양한 데이터는, 각자의 사일로(silo)속에 저장되어 있습니다.
따라서 분석자별 활용 가능한 데이터가 다르며, 분석시 고려되는 데이터 수준도 다르게 됩니다.
여러가지 사일로에 접근할 수 있는 분석자는 여러 데이터를 사용할 수 있으며, 반대인 경우 일부 데이터만 사용할 수 있습니다.
분석시 고려되는 데이터 수준이 다르므로 결과도 다릅니다.
[데이터기반/증거기반의 평가 방법론 재정립 필요성]
통합 분석 체계가 없기 때문에, 개별적-부분적-파편적 분석만 이루어지고 있으며, 그에 따라 결과가 불일치하게 됩니다. 평가 결과의 신뢰도 또한 낮습니다.
대부분의 경우 (지역거점플랫폼 사업 등), 국가에서 제공하는 규범적 에너지 성능 분석툴(ECO2)을 이용하여 "비현실적"으로 평가하기도 합니다.
다수의 분석자들이 다양한 데이터를 눈 앞에 펼쳐두고, 가장 좋은 방법을 적용해볼 수 있게 해야합니다.
이를 통해 가장 간편한 방법, 또는 비용-효율적인 방법, 가장 정확한 방법 등에 대한 연구적 합의가 이루어 질 수 있어야 합니다.
불일치하는 결과물들이 계속해서 난립하도록 방관하는 경우, 관산학연의 신뢰성이 저해됩니다.
또한 데이터수집-가공-분석에 공들인 노력도 인정받기 힘들게 됩니다.
[데이터의 비호환성, 유사 시스템 중복 개발]
공공기관 및 민간기업에서, "유사한 목적을 갖는 데이터 플랫폼 또는 분석 시스템"을 중복 개발하는 문제가 빈번합니다.
또한 용어 자체를 각자 만들어 사용하였기 때문에 데이터 호환성이 매우 낮습니다.
이전까지는 각 기관에 따라 고유 목적으로 플랫폼을 개발했고 각 플랫폼간의 데이터 연계는 별로 중요하지 않았습니다.
그러나 지금은 데이터댐이 구축되고, 범부처 데이터 플랫폼이 개발되고 있습니다.
데이터 거버넌스가 바뀌고 있습니다.
유사 목적의 플랫폼 개발은 지양하고 데이터를 소통·공유·유통·재활용 하는 시대로 나아가야 합니다.
이를 해결하기 위해선, 건축물-에너지 소비데이터에 대한 수집-연계-정제-가공-분석을 아우르는 합의된 체계가 필요합니다.
신뢰할 수 있는 양질의 데이터세트가 적시에 가공-적재될 수 있도록 데이터가 체계화 되어야하며, 체계화 데이터 즉 메타데이터의 유지관리 전략도 함께 고민해야합니다. 메타데이터는 선순환적으로 작동되도록 설계되어야 합니다.
※ 참고: 종합적인 데이터 관리 체계 개발의 어려움
탄소중립의 신속한 이행 지원과 개별 건축물 맞춤형 실소비량 평가(=사정, 査定,assessment)하기 위해서는 다양한 정보가 필요합니다.
이는 연말정산시 개인의 지출내역을 꼼꼼히 검토 및 평가(사정)하는 것과 유사합니다.
최종 소비된 용도별 에너지량(예: 지출내역)과 다양한 원인 정보을 함께 검토하여 기준값(예 과세표준) 초과 또는 미만을 판단해야합니다.
(Y) 에너지사용량정보, (x1) 건축물기본정보, (X2) 설비특성정보, (X3) 운영특성정보, (X4) 재실자정보, (X5) 현장수집정보, (X6)기타간접정보
이러한 다양한 데이터는, 각자의 사일로(silo)속에 저장되어 있습니다.
따라서 분석자별 활용 가능한 데이터가 다르며, 분석시 고려되는 데이터 수준도 다르게 됩니다.
여러가지 사일로에 접근할 수 있는 분석자는 여러 데이터를 사용할 수 있으며, 반대인 경우 일부 데이터만 사용할 수 있습니다.
분석시 고려되는 데이터 수준이 다르므로 결과도 다릅니다.
[데이터기반/증거기반의 평가 방법론 재정립 필요성]
통합 분석 체계가 없기 때문에, 개별적-부분적-파편적 분석만 이루어지고 있으며, 그에 따라 결과가 불일치하게 됩니다. 평가 결과의 신뢰도 또한 낮습니다.
대부분의 경우 (지역거점플랫폼 사업 등), 국가에서 제공하는 규범적 에너지 성능 분석툴(ECO2)을 이용하여 "비현실적"으로 평가하기도 합니다.
다수의 분석자들이 다양한 데이터를 눈 앞에 펼쳐두고, 가장 좋은 방법을 적용해볼 수 있게 해야합니다.
이를 통해 가장 간편한 방법, 또는 비용-효율적인 방법, 가장 정확한 방법 등에 대한 연구적 합의가 이루어 질 수 있어야 합니다.
불일치하는 결과물들이 계속해서 난립하도록 방관하는 경우, 관산학연의 신뢰성이 저해됩니다.
또한 데이터수집-가공-분석에 공들인 노력도 인정받기 힘들게 됩니다.
[데이터의 비호환성, 유사 시스템 중복 개발]
공공기관 및 민간기업에서, "유사한 목적을 갖는 데이터 플랫폼 또는 분석 시스템"을 중복 개발하는 문제가 빈번합니다.
또한 용어 자체를 각자 만들어 사용하였기 때문에 데이터 호환성이 매우 낮습니다.
이전까지는 각 기관에 따라 고유 목적으로 플랫폼을 개발했고 각 플랫폼간의 데이터 연계는 별로 중요하지 않았습니다.
그러나 지금은 데이터댐이 구축되고, 범부처 데이터 플랫폼이 개발되고 있습니다.
데이터 거버넌스가 바뀌고 있습니다.
유사 목적의 플랫폼 개발은 지양하고 데이터를 소통·공유·유통·재활용 하는 시대로 나아가야 합니다.
이를 해결하기 위해선, 건축물-에너지 소비데이터에 대한 수집-연계-정제-가공-분석을 아우르는 합의된 체계가 필요합니다.
신뢰할 수 있는 양질의 데이터세트가 적시에 가공-적재될 수 있도록 데이터가 체계화 되어야하며, 체계화 데이터 즉 메타데이터의 유지관리 전략도 함께 고민해야합니다. 메타데이터는 선순환적으로 작동되도록 설계되어야 합니다.
※ 참고: 종합적인 데이터 관리 체계 개발의 어려움
목적
기획연구의 목적을 요약해 주세요.
본 기획의 목적을 간략히 요약하면 다음과 같습니다.
첫번째, 데이터 중심의 탄소중립 이행 지원을 위한 코어 체계를 설계하고자 합니다.
두번째, 건축물-에너지와 관련된 AI 기술 활성화를 위한 데이터 공급 인프라 기반을 마련하고자 합니다.
잘 구조화된 데이터, 정제된 데이터가 준비될 때, 비로서 관련 분야의 AI 기술이 꽃 피우게 됩니다.
상기 목적을 달성하기 위해서는, 다음 주제에 대한 기술수요조사 및 공백기술 도출이 필요합니다.
※ 참고: 주제간 연계도
첫번째, 데이터 중심의 탄소중립 이행 지원을 위한 코어 체계를 설계하고자 합니다.
- ① (데이터 공급) 탄소 중립 액션플랜 수립을 위한 고신뢰 자료 신속 공급 체계
- ② (평가 지표 및 방법론) 신단장 사업 등 보조금 기반 에너지 성능 개선 사업시 건축물 선별 및 지원의 근거 제공
- ③ (활용) 준 실험설계(quasi-experiment design) 기반의 정책 인과효과 분석
- ④ (활용) 건물의 패시브 & 액티브 & 운영 카테고리별 감축 잠재량 추산
두번째, 건축물-에너지와 관련된 AI 기술 활성화를 위한 데이터 공급 인프라 기반을 마련하고자 합니다.
잘 구조화된 데이터, 정제된 데이터가 준비될 때, 비로서 관련 분야의 AI 기술이 꽃 피우게 됩니다.
- ⑤ 파편화된 정보의 연계 체계 확립 (12부처, 53개 데이터셋 )
- ⑥ 데이터 전처리를 통한 신뢰도 향상
- ⑦ 현장 비정형(영상, 문서) 데이터 수집 정형화 (표준 템플릿)
- ⑧ 연계-전처리 전 과정에 대한 메타정보 공유를 통한 활용 신뢰성 확보
- ⑨ 데이터 파이프라인 구축
상기 목적을 달성하기 위해서는, 다음 주제에 대한 기술수요조사 및 공백기술 도출이 필요합니다.
- (data governance) 데이터 관리구조 분석
- (data landscape) 가용 데이터 식별 및 현황 분석
- (data orchestration & integration) 다출처 데이터의 정제-연계-호환 체계 분석
- (data pipe-lining) 활용 목적형 데이터셋의 지속 공급 체계 구축
- (data reservoir & data service) 수요자-현장 맞춤형 데이터 서비스 제공
※ 참고: 주제간 연계도
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