- Title: Context-aware LLM-based AI Agents for Human-centered Energy Management Systems in Smart Buildings
건물은 전 세계 에너지 소비의 약 30%를 차지하며, 효율적인 에너지 사용을 달성하는 데 있어 핵심적이다. 이 논문에서는 대형 언어 모델(LLM) 기반 AI 에이전트가 인간과 건물 간 상호 작용을 개선하고, 건물 에너지 관리 시스템(BEMS)의 사용자 인터페이스를 향상시키는 방법에 대해 탐구한다. LLM은 자연어 처리와 데이터 분석 능력을 활용하여 사용자의 다양한 목표에 맞춘 컨텍스트 감지를 제공할 수 있다.
1. **대형 언어 모델(LLM)의 중요성**: LLM은 건물 에너지 관리 시스템(BEMS)과 인간 간의 상호 작용을 개선하는 데 필수적이다. 이는 마치 건물이 스스로 생각하고 사용자에게 필요한 정보를 제공하는 것처럼 작동한다.
2. **사용자 인터페이스 향상**: LLM 기반 AI 에이전트는 사용자가 자신의 에너지 관리 목표를 달성하기 위한 인사이트와 조언을 제공할 수 있다. 이는 마치 건물이 사용자의 필요에 맞춰 스스로 조정하는 것처럼 작동한다.
3. **컨텍스트 감지 능력**: LLM은 사용자의 의도를 이해하고, 필요한 정보를 찾아내어 에너지 관리 목표를 달성하도록 돕는다. 이는 마치 건물이 시간과 상황에 따라 스스로 조정하는 것처럼 작동한다.
대형 언어 모델 , 건물 에너지 관리 시스템 , AI 에이전트
, 인간-건물 상호 작용
서론
건물은 전 세계 에너지 소비의 약 30%를 차지하며, 효율적인 에너지 사용을 달성하는 데 있어 핵심적이다. 적응형 및 인간 중심 제어 전략, 스마트 그리드 운영, 에너지 인터넷(IoE) 채택, 고장 탐지 프레임워크 등과 같은 집약적인 완화 전략을 통해 건물 내 효율적인 에너지 사용이 가능하다. 이를 위해 Building Energy Management Systems (BEMS)가 개발되고 광범위하게 연구되었다. 이러한 시스템은 에너지 효율성을 최적화하고, 인간 중심 운영, 수요 응답, 소비 및 비용 모니터링, 이상 탐지를 지원하는 등의 작업을 수행한다.
주거용 BEMS는 IoT를 활용한 스마트 홈의 지능형 제어 센터로 작동하여 미터, 센서, 액추에이터, 스마트 가전 및 허브를 조정한다. BEMS의 설계 개념은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하는 것을 목표로 하여 에너지 사용을 관리하고 효율성과 편안함을 달성하도록 돕는다. 다양한 상황에서는 사용자가 다른 상호 작용 방식에 의존할 수 있다.
최근 AI 기술의 발전, 특히 자연어 처리를 포함한 기술이 BEMS 인터페이스를 개선하는데 도움이 되었다. 가장 대표적인 예로는 가상 보조 도구가 내장된 스마트 스피커 사용이다. 이들은 사용자 참여와 스마트 가전 제어를 위한 지능형 허브 역할을 한다.
이미 여러 연구에서 BEMS의 다양한 목표, 에너지 효율성 개선, 운영 비용 감소, 부하 프로파일링 및 사용자 편안함 향상 등을 위해 다양한 응용 프로그램과 아키텍처를 폭넓게 조사하였다. 그러나 시스템 복잡성이 사용자에게 높은 학습 곡선을 요구하여 이러한 목표 달성을 위한 실질적인 구현에 도전이 있다. 상업적 및 주거 환경 모두에서 이러한 도전이 관찰되지만, 후자는 기술 지식 수준의 차이로 인해 더 두드러질 수 있다.
사용자들은 시스템 기능을 완전히 이해하지 못하거나, 시스템을 효과적으로 사용하는 방법에 대한 직관적인 인터페이스가 부족하여 이러한 시스템을 효율적으로 활용할 수 없을 수도 있다. 사용자의 목표는 에너지 비용 절감에서 편안함 개선 또는 분산 에너지원 통합 최적화까지 다양하다. 그러나 대부분의 사용자는 자신의 에너지 사용 및 생산 패턴과 이러한 패턴이 행동 및 활동에 미치는 영향을 이해하지 못한다.
직관적인 사용자 인터페이스를 활용하면 이러한 복잡성을 부분적으로 해결할 수 있다. 그러나 다양한 사용자 목표로 인해 그러한 인터페이스 설계에는 유연성이 필요하다. 전통적인 인터페이스는 종종 개방형 및 일반적인 사용자 목표 또는 복잡한 의사 결정 과정을 지원하지 못했다.
최근 AI 기반 기술은 자연어 처리를 통한 사용자 상호 작용을 용이하게 하기 위한 목적으로 등장하였다. 그러나 이러한 인터페이스는 종종 기본적인 지원만 제공한다. 예를 들어, 음성 활성화 스마트 스피커는 일반적으로 사용자가 제시하는 간단한 질문에 답변하는데 한정되어 있다.
대형 언어 모델(LLM)의 등장은 이러한 한계점을 해결할 수 있는 기회를 제공한다. 그러나 이러한 인터페이스가 LLM과 같은 고급 기술을 갖추더라도, 그들의 응답이 일반적인 경우가 많다. 효과적인 에너지 관리, 특히 다양한 사용자 목표와 일치하도록 할 때는 건물별 하드웨어 구성, 운영 데이터 패턴 및 시스템 속성에 대한 인식이 필요하다.
따라서 우리의 연구는 LLM 기반 AI 에이전트가 어떻게 설계되고 구성되어 더 강력한 대화 능력을 갖춘 AI 에이전트를 넘어 사용자의 목표에 맞춘 컨텍스트 인식 지원을 제공할 수 있는 환경적 AI 에이전트로 작동하는지 탐구한다. 컨텍스트 인식은 AI 에이전트가 운영 환경의 세부 사항, 특히 에너지 소비 및 생산 패턴과 가전 제품의 운영 상태를 이해하는 능력을 의미한다.
LLM 기반 에이전시 프레임워크는 OpenAI의 ChatGPT 시리즈나 Google의 Gemini 시리즈와 같은 플랫폼을 통해 제공될 수 있다. LLM은 대규모 텍스트 데이터셋에서 학습하여 언어 패턴과 컨텍스트 관계를 이해하고 인간 언어로 상호 작용할 수 있게 한다.
연구자들은 LLM을 AI 에이전트에 통합하여 자동 추론 단계(예: 사고 체인 프롬프팅)를 활성화시켜 일부 인공 지능 문제 해결 및 의사 결정 과정을 근사하게 할 수 있다. 다양한 작업과 응용 프로그램에 적합하도록 설계된 LLM 기반 AI 에이전트에는 다양한 모듈이 통합되어 있으며, 이는 프로파일(인스트럭션), 메모리, 계획 및 행동 또는 인식, 인지(“뇌”), 그리고 행동을 포함한다.
LLM 기반 환경적 AI 에이전트의 통합은 사용자와 BEMS 간의 상호 작용을 더 유연하고 편리하게 만드는 데 도움이 될 수 있다. 이러한 메커니즘은 반응형 및 예측적인 건물 에너지 관리 시스템 및 제어 응용 프로그램에서 사용자의 인식과 참여를 향상시키는 데 활용될 수 있다.
우리의 연구 비전은 자연 언어로 사용자와 의사소통하고, 건물 데이터를 분석하여 사용자의 쿼리를 이해하는 컨텍스트 인식 응답을 제공하며, 사용자가 에너지 관리 목표를 달성하도록 도울 수 있는 BEMS AI 에이전트에 대한 것이다. 이를 위해 우리의 연구는 (1) 컨텍스트 인식 스마트 건물 에너지 관리를 위한 LLM 기반 AI 에이전트의 개념적 프레임워크 조사, (2) 이러한 프레임워크의 주거용 에너지 관리 프로토타입 개발, 그리고 (3) 효과성과 지연 시간 측면에서의 실현 가능성 및 여러 범주의 사용자 쿼리를 처리하는 일반화 가능성 평가를 포함한다.
이 논문의 나머지는 다음과 같이 구성되어 있다. 섹션 2는 연구 배경과 관련 연구를 제시한다. 섹션 3은 제안된 프레임워크를 개략적으로 설명하며, LLM 기반 BEMS AI 에이전트의 설계된 프로토타입 및 평가 방법을 상세히 설명한다. 주거용 건물 에너지 데이터셋에서 프로토타입 평가 결과는 섹션 4에 자세히 설명되어 있다. 이어서 섹션 5에서는 결과와 그 의미를 논의하며, 향후 연구 방향을 제시한다. 마지막으로 섹션 6은 본 연구의 발견과 기여를 요약하고 마무리한다.
연구 배경
건물 에너지 관리 시스템(BEMS) 및 인터페이스
건물 에너지 관리 시스템(BEMS)은 지난 10년 동안 시스템 설계, 정보 전송 기술, 최적화 알고리즘의 발전과 함께 진화하였다. 실용적으로 보면 BEMS는 센서와 미터, 통신 네트워크 및 프로토콜 변환기, 데이터 저장, 예측 도구 및 환경 및 에너지 분석을 위한 최적화 모듈, HVAC, 조명, 에너지 정보 시스템 및 기타 제어 가능한 장치에 연결된 사용자 인터페이스를 포함하는 네 가지 주요 구성 요소로 이루어진 모듈형 시스템으로 볼 수 있다. 이러한 계층 구조는 건물이 에너지 소비를 모니터링하고 관리하며 효율성을 운영 및 편안함 제약 조건과 일치시킬 수 있게 한다.
수명 주기적 관점에서 보면 BEMS는 이상 탐지, 진단 및 성능 추적을 데이터 중심적으로 지원하는 O&M 워크플로를 포함한다. 효과적인 에너지 관리는 풍부하고 다양한 입력이 분석 및 제어 모듈에 공급되는 것을 필요로 한다. 주거 환경에서는 BEMS가 종종 온도 조절, HVAC 스케줄링, 피크 시간 비용을 줄이는 시간 이동, 옥상 태양광 시스템과 배터리 저장 및 기타 자원의 조정에 중점을 둔다. 이러한 접근 방식은 BEMS 인터페이스와 통합되어 있으며 스마트 홈 에너지 허브 또는 장치 수준 제어를 통해 가구가 에너지 관리를 적극적으로 참여하면서 편안함을 유지하고 운영 비용을 최소화할 수 있게 한다.
BEMS 인터페이스는 시스템 경보, 시간 시리즈 추세 및 설정점 제어를 사용자에게 제공하는 대시보드 중심의 프론트 엔드로 설계되어 왔다. 이러한 시각적 대시보드는 전문가 사용자를 위해 최적화되며 일반적으로 데이터 표시를 넘어서서 제한된 상호 작용이나 설명을 제공한다.
최근에는 점점 더 거주자 중심의 인터페이스로 변화하고 있다. 모듈형 건물 에너지 시스템은 컨텍스트 인식 피드백, 목표 설정 및 제안을 내포하여 에너지 효율성을 유지하면서 편안함과 생산성도 보존하는 것을 보여준다.
BEMS 인터페이스는 주로 전문가 사용자를 위한 대시보드 중심의 프론트 엔드를 제공해왔다. 이러한 시각적 대시보드는 데이터 표시를 넘어서 제한된 상호 작용이나 설명을 제공한다. 최근에는 점점 더 거주자 중심의 인터페이스로 변화하고 있다.
대형 언어 모델(LLM)은 인간 언어 이해 및 생성을 지원하는 페넌드모델이며, 질문 응답, 요약, 번역, 콘텐츠 생성 등의 작업을 수행할 수 있다. LLM은 구조화된 입력과 도구 출력을 통합하여 데이터 검색, 추론 및 설명에 유연하게 사용될 수 있다.
LLM 기반 AI 에이전트는 자연어 처리와 데이터 분석 능력을 활용하여 사용자의 다양한 목표에 맞춘 컨텍스트 감지를 제공할 수 있다. 이들 능력은 에너지 및 건물의 맥락에서 스마트 건물 인터페이스로 이어진다.
