GreenOS: 에너지 및 탄소 관리를 위한 센서리스 AI 플랫폼

기존 건물에너지관리시스템(BEMS)은 설치와 운영에 비용과 전문성이 많이 요구되어, 중소형 건물이나 구축 건물에는 적용이 미진했습니다. 수십 개의 센서 장비를 설치하고, 이를 다룰 전문 인력이 필요하여 도입 장벽이 높았습니다.

그 결과 도입하더라도 복잡한 시스템 때문에 대부분 모니터링 용도에 그치고, 적극적인 에너지 최적화에는 활용되지 못하는 실정이었습니다. 또한 각 건물마다 환경과 사용패턴이 달라 천편일률적 운영으로는 에너지 낭비를 잡기 어려웠습니다.

요약하면, 높은 비용·복잡성이 에너지 절감 노력을 가로막고 있던 것입니다.

GreenOS는 하드웨어 센서를 아예 없앤 혁신이 핵심입니다. NILM(비침입형 부하모니터링) 기술을 통해 메인 전력 데이터만으로 개별 설비의 소비를 정확히 분리해내는 딥러닝 알고리즘을 보유하고 있습니다. 이를 통해 추가 계측장비 없이도 장비별 에너지 사용량과 이상 징후를 파악합니다.

또한 GPT 기반 챗봇 인터페이스(Greeny)를 제공하여, 사용자가 복잡한 대시보드 대신 질문을 통해 "어제 냉난방 설비 문제는?" 같은 정보를 대화형으로 얻을 수 있습니다. 아울러 ESG 리포팅을 자동 생성하고, 에너지 절감 시나리오를 AI 시뮬레이션으로 제시하는 등 관리자의 전문성 부족을 메워주는 기능들이 탑재되었습니다.

고가 센서망을 소프트웨어로 대체하고, 운영 편의성을 극대화한 점이 유사 에너지관리 플랫폼과 가장 큰 차별점입니다.

주요 고객은 건물이나 시설을 운영하는 주체 전반입니다. 예를 들어 오피스 빌딩, 대학 캠퍼스, 병원, 공장, 관공서 등이 에너지 비용 절감과 탄소배출 관리 목적으로 도입할 가능성이 높습니다.

건물주나 시설관리 업체, 에너지 서비스 기업(ESCO) 등이 구매하여 각 현장에 적용할 수 있습니다. 또한 지자체가 산하 공공건물들의 에너지 절감을 위해 일괄 도입하거나, 대기업이 여러 사업장에 배포하는 형태도 예상됩니다.

비즈니스 모델상 B2B/B2G SaaS로서, 하나의 플랫폼을 여러 건물에 라이선스 형태로 공급하는 방식이 될 것입니다. 특히 온실가스 감축 의무가 있는 기업들에게 매력적인 솔루션입니다.

이 플랫폼은 클라우드 기반 소프트웨어라서 국가나 산업 경계 없이 확장될 수 있습니다. 이미 한국에서 탄탄한 검증을 거쳐 정부 기관 상도 수상했으며, 건물 관리 방식이 비슷한 전 세계 도시에 적용 가능할 것으로 보입니다.

다만, 각국의 전력 계통 데이터 형식 차이나 에너지 요금 구조 등이 상이하므로 초기 튜닝은 필요할 수 있습니다. 기본적으로 빅데이터와 AI 알고리즘이 핵심이므로, 데이터만 확보되면 공장 설비 최적화, 가정용 스마트에너지 등 다른 분야로도 기능 확장이 가능합니다.

예컨대 산업 공장의 설비별 전력 최적화나 스마트홈 에너지 비서 등으로 발전할 수 있습니다. 규제 측면에서는 데이터 프라이버시나 보안 이슈만 관리하면 되고 별도의 장비 인증이 필요 없으므로 비교적 진입장벽이 낮습니다.

전반적으로 높은 확장성을 지닌 솔루션이라 평가됩니다.

CES 심사에서는 *"하드웨어 장벽을 소프트웨어로 돌파"*한 점이 좋은 평가를 받았습니다. 센서 없이도 정확한 에너지 분류를 한다는 점에서 혁신성과 실용성을 동시에 인정받아 수상에 이르렀습니다.

기술 완성도 측면에서도 이미 한국 국토교통부 등에서 수상 경력이 있고 지적재산(IP) 10건을 확보한 점이 신뢰성을 더했습니다. 시장 기대치 역시 높게 형성되어 있는데, 기업들의 ESG 요구와 비용절감 압력이 큰 상황에서 GreenOS 같은 솔루션의 수요가 증가할 것으로 전망됩니다.

다만 일부에서는 *"AI 기반 에너지 관리"*에 대한 현장의 보수적인 인식이 변수라고 지적합니다. 즉, 전통적인 시설팀이 얼마나 빠르게 이러한 AI 툴을 수용할지에 따라 실제 보급 속도가 결정될 것이라는 의견입니다.

전반적으로는 과소평가되어온 건물에너지 분야에 혁신을 불러왔다는 호평이 지배적입니다.