[아시아경제 김봉수 기자] 독거 노인, 소년소녀가장, 장애인 등 취약계층들이 주로 거주하는 낡은 주택들의 관리 상태를 전문가 현장 점검없이 원격 진단해 노후화 진단 및 처방을 내려주는 데이터 플랫폼이 개발됐다.

한국건설기술연구원은 에너지 취약계층을 위해 건축물의 노후화를 진단할 수 있는 데이터 플랫폼을 개발했다고 24일 밝혔다.

우리나라의 에너지 취약계층은 전국적으로 약 130만 가구로 추정되며 대부분이 독거노인, 소년소녀가장, 장애인 등 사회적 약자이다.
기후위기와 코로나 사태로 인해 소득 불평등 및 양극화 문제가 심각해지면서 에너지 취약계층은 자연재해에 더 노출되고 피해도 증가하며 생활에 큰 어려움을 겪고 있다.
여기에 정부는 2050 탄소중립을 선언하며 건물부문에서 기존 노후건축물에 대해서는 취약계층의 주택 에너지 효율 향상을 위한 주거 개선을 우선시하고 있다.

하지만 노후건축물의 상태를 진단하기 위해서는 전문가의 현장조사 기반의 점검이 필요하다.
한정된 예산과 인력으로는 한계가 있으며 코로나 확산으로 인해 현장 조사 실시가 어려워져 새로운 대안이 필요한 상황이다.

이종원 수석연구원 등 건설연 연구팀은 에너지 취약계층의 노후건축물 노후화 정도를 효율적으로 진단할 수 있는 데이터 수집 및 분석 플랫폼을 개발했다.
우선 데이터 수집 단계로, 시민 봉사자와 생활지원사들이 취약계층의 집에 방문할 때 주거환경에 대한 설문을 하고 노후건축물의 노후화 정도를 직관적으로 대표할 수 있는 창문사진을 애플리케이션에 등록한다.
건설연에서는 시민단체 및 지역 사회복지기관과 양해각서(MOU)를 체결하고, 애플리케이션 사용법을 교육했다.

두 번째는 자료 분석단계이다.
수집된 설문과 창문사진 데이터를 정제와 자동매칭 과정을 통해 노후화 정도를 평가한다.
노후화 정도는 빨강(불량), 노랑(보통), 초록(양호) 색상으로 표시되며, 지리정보시스템(GIS) 기반의 공공데이터 정보와 결합해 에너지 빈곤 지도에 표현된다.
이 지도는 창문의 노후화를 시각적으로 표현하며, 이를 통해 노후 건축물의 분포를 지도상에서 한눈에 파악할 수 있다.
지도상에 표현되는 노후 건축물 분포 데이터는 에너지 복지 사각지대 해소를 위한 정책 수립과 집행 시 기초자료로 활용될 수 있다.

마지막은 심화단계다.
수집된 창문 사진들을 AI 학습용 데이터 셋으로 구축한다.
딥러닝 분석을 통해 최소한의 설문조사와 사진만으로도 창문의 노후상태를 인공지능(AI)이 판별한다.
연구팀은 노후건축물 데이터 플랫폼을 기반으로 데이터를 축적해 언택트 기반의 새로운 노후건축물 AI 진단 기술로 발전시킬 계획이다.

건설연은 또 노후건축물 데이터 플랫폼을 통해 수집된 자료가 에너지 취약계층의 주거환경 개선 복지사업에 활용될 수 있도록 후속 지원했다.
지난해 9월 시민들이 참여할 수 있는 ‘걸음 기부 캠페인’을 진행해 2억 8000 걸음이 기부됐고, 이를 통해 모금된 기부금(약 400만원)으로 건설연과 대전환경운동연합, 대전서구지역자활센터가 함께 대전지역의 4개 가구에 대해 난방설비 개보수 공사를 진행한 것이다.

건설연은 "노후건축물 데이터 플랫폼은 주거환경의 노후화 정도를 온라인 기반의 시각 데이터로 구현한 새로운 접근방식으로서 시간, 비용, 인력의 측면에서 매우 효율적"이라며 "전국의 노후건축물을 신속하고 광역적으로 진단함으로써 에너지 취약계층을 위한 정책적 방안을 효율적으로 마련할 수 있다"고 설명했다.

또 "시민들이 직접 참여할 수 있는 오픈사이언스 플랫폼이라는 특장점 때문에, 국민들이 체감할 수 있는 과학기술로서 큰 의의가 있다"며 "궁극적으로는 에너지 빈곤층을 위한 복지 사각지대 해소뿐만 아니라 2050 탄소중립 구현을 위한 취약계층 그린리모델링 활성화에도 크게 기여할 것으로 기대된다"고 덧붙였다.