건물 운영단계에서 AI 에이전트 기반 IDT에 관한 연구

Ontology-enabled AI agent-driven intelligent digital twins for building operations and maintenance

본 논문은 AI 에이전트와 온톨로지 기반 프레임워크를 활용해 지능형 디지털 트윈(IDT)을 구현하고, 건물 운영 및 유지관리(O&M)를 자율화하는 방법을 제안한다. 제안된 IDT 모델은 기존의 5차원 DT 모델과 AI 에이전트 간 상호작용을 포함하며, AI 에이전트를 통해 디지털 트윈 모델을 구축하고 운영 및 관리하는 DT 관리자와, 효율적인 건물 운영 및 유지관리를 달성하기 위해 디지털 트윈 서비스를 활용하는 DT 사용자의 역할을 제시한다. 특히, AI 에이전트가 운영관리 서비스를 제공할 수 있도록 설계하는 DT 관리자의 역할을 (1) 기본적인 DT 환경 구축, (2) AI 에이전트가 도메인 지식을 체계적으로 학습하고 응용하는 방법인 Knowledge Engineering 과정으로 구분하며, 대상 시스템을 표현하는 온톨로지 제공의 중요성을 강조한다. 실제 건물의 HVAC 시스템에 적용된 사례에서, AI 에이전트는 운영자 요청에 따라 온톨로지 및 운영 데이터의 분석을 통해 사용자에게 건물 관련 정보를 제시할 수 있었으며, 높은 정확도의 가상모델을 자율적으로 생성할 수 있었고, FDD 알고리즘을 이용해 센서 이상을 자동 탐지하고, 이를 시각화 및 보고서(docx)로 출력하는 기능을 수행하였으며, 온톨로지를 실시간 수정하거나 센서 및 설비 정보를 갱신하는 작업도 가능함을 보였다. 제안된 방법론은 복잡한 건물 시스템에서 인간의 개입을 최소화하면서도 고도화된 디지털 트윈 운영과 지속적 확장·동기화가 가능함을 보인다.

This study proposes a method for implementing an Intelligent Digital Twin (IDT) for autonomous building operations and maintenance (O&M) by leveraging AI agents and an ontology-based framework. The proposed IDT model incorporates interactions between the existing five-dimensional DT model and AI agents, defining the roles of DT administrators—who construct, operate, and manage the DT model through AI agents—and DT users—who utilize digital twin services to achieve efficient building operations and maintenance. In particular, the role of the DT administrator is divided into (1) establishing the basic DT environment and (2) executing a Knowledge Engineering process, which enables AI agents to systematically learn and apply domain knowledge, emphasizing the importance of providing ontologies that represent the target system. In a case study applied to an actual building HVAC system, the AI agent demonstrated the ability to analyze ontologies and operational data in response to user requests, autonomously generate highly accurate virtual models, detect sensor faults using a fault detection and diagnosis (FDD) algorithm, visualize and summarize the results into a Word document, and update ontologies and system information in real time. The proposed methodology shows that advanced digital twin operations and continuous expansion and synchronization can be achieved with minimal human intervention, even in complex building systems.