건물 운영비용 에너지 소비․비용 절감을 최소화하기 위해 건물에 구축된 BEMS와 BAS 그리고 각종 환경 정보들을 활용한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 기존 연구 방법들은 수집된 데이터의 관리 효율을 높이기 위해 데이터를 압축하거나 샘플링 하는 사전 정제과정을 필요로 하거나 데이터웨어하우스 형태의 전용 데이터베이스 구조를 필요로 한다. 하지만 이러한 과정을 통해 데이터의 양이 줄어든 만큼 분석 결과의 정확도와 신뢰성이 낮아질 수 있으며, 기존 방식의 하드웨어 구조와 성능의 한계로 다양한 데이터 항목과 양에 한 다차원 분석이 어려울 수 있다.
아울러 저비용 무선 모니터링 장치가 증가함에 따라 구축환경과 관련된 데이터의 양이 현저하게 증가하고 있으며, 전 세계에서 다양한 에너지 관련 서비스에 상응하는 통합 분석 기능을 갖춘 데이터 플랫폼들이 개발되고 있는 실정이다.
특히, 최근에는 건물에서 수년간 축적된 에너지 사용량 및 건물 설비 운영 데이터 그리고 정부 부처를 통해 공개되고 있는 다양한 환경(기상, 교통 등)정보들을 분석하는데 빅데이터 플랫폼 기술을 요구하게 되었다. 빅데이터 플랫폼 구축을 위한 솔루션 중 하나인 하둡(Hadoop)은 오픈소스 기반 클라우드 컴퓨팅 분산처리기술 프로젝트의 이름으로 다양한 데이터들을 효율적으로 저장하고 관리 및 분석하기 위해 개발되었다.
국내에서는 오픈소스인 하둡(Hadoop) 분산 처리 시스템 기술을 대부분 이용하고 있으며, BI(Business Intelligence) 솔루션을 공급해오던 소프트웨어 벤더로부터 하드웨어를 시장에 공급하던 전통 하드웨어 업체들까지 하둡을 이용한 다양한제품들을 시장에 내놓고 있는 실정이다.
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