매스웍스가 빌딩(Building)IQ에서 매트랩의 데이터 분석 기능을 활용해 HVAC(Heating, Ventilation, Air Conditioning) 에너지 최적화를 위한 사전 대응적인 예측식 알고리즘의 개발 및 배포를 신속하게 수행할 수 있었다고 발표했다.
빌딩IQ의 엔지니어들은 정상 운영시 대형 건물의 HVAC 에너지 소비량을 10~25% 절감하는 클라우드 기반 소프트웨어 플랫폼인 PEO(Predictive Energy Optimization)를 개발했다.
빌딩IQ는 사전 대응적인 예측식 최적화를 통해 대형 상업용 건물의 HVAC 에너지 비용을 최소화할 수 있는 실시간 시스템이 필요하다고 판단해 PEO를 개발했으며 프로덕션 클라우드 환경에서 통합된 매트랩 알고리즘을 활용해 에너지 비용을 최소화하는 동시에 입주민이 더욱 편안함을 누리도록 했다고 설명했다.
빌딩IQ 엔지니어들은 시그널 프로세싱 툴박스를 사용해 데이터를 필터링하고 알고리즘에 통계 및 머신 리딩 툴박스(Statistics and Machine Learning Toolbox)를 이용, 냉난방 프로세스에 대한 가스, 전기, 태양열 전력의 기여도를 모델링했으며 최적화 툴박스(Optimization Toolbox)를 사용해 에너지 효율을 실시간으로 최적화하고 있다.
개발된 알고리즘을 프로덕션 시스템으로 통합하는 과정에서 빌딩IQ는 배포를 위해 매트랩 컴파일러를 사용해 매트랩 알고리즘을 자바 또는 C로 변환하는 데 소요되는 시간과 자원을 절약할 수 있었다.
빌딩IQ 수석 데이터 과학자 보리슬라프 사코빅(Borislav Savkovic)은 “매트랩은 알고리즘을 프로토타이핑하고 고급 수학 계산을 수행하는 데 있어 최고의 툴이기 때문에 이를 사용했다”며 “매트랩을 사용하면서 프로토타입 알고리즘을 실제 노이즈 및 불확실성을 안정적으로 처리하는 양산 수준 알고리즘으로 직접 변환할 수 있었다”고 밝혔다.
매스웍스 기술 마케팅 담당자 폴 필로테(Paul Pilotte)는 “기업들은 자사 데이터가 좀 더 지능화되기를 원하지만 기가바이트 규모의 데이터를 분석 및 시각화하고 알고리즘을 빠르게 개발하고 알고리즘에 가장 적합한 방식을 찾을 경우에는 자원과 전문성이 부족한 경우가 많다”며 “빌딩IQ는 대규모 데이터 세트의 분석 및 시각화, 고급 최적화 알고리즘 배포, 프로덕션 클라우드 환경의 알고리즘 실행 능력에 대한 기준을 확보했다”고 설명했다.
