| 논문명 |
건물 디지털 트윈 기반 현장 중심 이상 탐지 방법 / Building Digital Twins Based In-situ Fault Detection Method |
| 저자명 |
장병준(Byeongjun Jang) ; 이제윤(Jeyoon Lee) ; 윤성민(Sungmin Yoon) |
| 수록사항 |
설비공학논문집, Vol.38 No.9 (2026-09) |
| 주제어 |
건물 디지털 트윈; 냉난방공기조화시스템; 센서 이상 탐지; 가상 현장 중심 보정 ; Building digital twins; Heating; ventilation; and air conditioning systems; Sensor fault detection; Virtual in-situ calibration |
| 요약1 |
본 연구에서는 디지털 트윈 환경 기반의 현장 중심 이상 탐지 방법을 제안하고 그 필요성을 실험을 통해 입증하였다. 부여한 모든 오류 상황에서 제안한 방법으로 설계된 현장 중심 이상 탐지 모델은 통상적인 모델 대비 높은 정확도를 나타냈다. 특히 실험 전반에서 도출된 성능 곡면을 통해 모델 파라미터 설정에 따라 탐지 성능이 현저히 달라질 수 있음이 확인되었다. 따라서 현장 데이터 기반의 체계적 파라미터 탐색 과정이 포함된 본 방법은 이상 탐지의 고도화에 기여하며 건물 운영 단계의 핵심적인 구성 요소로서 기능할 것으로 기대된다. 아울러 본 연구의 결과는 현장 중심 이상 탐지 방법이 실효성을 갖기 위하여 현장 데이터 기반 디지털 트윈 환경이 필수적임을 시사한다.
또한 본 방법에서는 이상 탐지 모델을 고정된 파라미터로 운용하기에 오류 유형에 따라 탐지 정확도가 변동될 수 있는 한계가 존재한다. 이는 향후 설비 시스템의 운전 상태 및 외부 환경 변화에 따라 파라미터를 실시간으로 조정할 수 있는 동적 이상 탐지 모델 개발의 필요성을 시사한다. |
| 요약2 |
As global demand for carbon neutrality rises, fault detection and diagnosis (FDD) in building HVAC systems has become crucial for energy-efficient operation. However, traditional FDD models are often built with manually tuned parameters and do not adequately capture the unique operational characteristics of individual buildings. This study addresses these limitations by proposing a novel method that combines an in-situ modeling approach with a performance evaluation process for fault detection. In this method, fault detection models are automatically generated using site-specific operational data and are continuously calibrated and updated throughout the building's life cycle within a digital twin framework. To validate the effectiveness of this approach, comparative experiments were conducted between models generated by our proposed method and traditional parameter-based models across various fault scenarios. The results show that the models produced by our method consistently demonstrated superior detection performance in all scenarios. These findings indicate that our proposed method not only improves fault detection performance but also supports more adaptive and energy-efficient building operations over time. |
