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중앙대 VELAB 연구팀, "스스로 판단하고 움직이는 AI 건축" 실증 성공"
건축물을 디지털로 구현하는 3D 건축정보모델(BIM) 시대를 넘어 인공지능(AI)이 스스로 환경을 인지하고 건축물을 유기체처럼 실시간 제어하는 시대가 열렸다.
중앙대학교 첨단영상대학원 가상환경연구실(VELAB) 채영호 교수 연구팀은 차세대 건축 외장 기술인 '대규모 키네틱 파사드(Kinetic Facade) 예측형 군집 제어 프레임워크'를 개발하고 AI 기반의 독자적인 키네틱 건축 자율제어 체계를 완성했다고 10일 밝혔다.
연구팀은 이번 연구를 통해 단순 정보 관리 모델인 BIM을 넘어 건축물이 환경을 인지하고 물리적으로 반응하는 '피지컬 AI(Physical AI)' 기술을 성공적으로 이식했다. 이는 건축물이 단순한 구조물을 넘어 하나의 거대한 자율주행 하드웨어로 진화했음을 의미한다.
'키네틱 파사드(동적 외피)'는 기상 변화에 맞춰 외장재가 스스로 움직여 에너지를 조절하는 스마트 건축 핵심 기술이다. 기존의 물리 기반 개별 시뮬레이션 제어는 수천 개 모듈의 동적 변화를 다룰 때 계산량이 폭증하는 '병목현상' 탓에 대규모 건물 적용이 불가능했다.
연구팀은 이런 규모의 한계를 GNN(그래프 신경망)과 RL(강화학습) 융합 기술로 해결해 대규모 군집 제어의 새로운 지평을 열었다.
본 연구는 '그래프 신경망과 강화학습을 통한 대규모 키네틱 파사드의 예측 군집 제어: 시뮬레이션에서 물리적 검증까지(Predictive collective control of large-scale kinetic facades via Graph Neural Networks and Reinforcement Learning: From simulation to physical validation)'라는 제목으로 발표됐다.
특히 JCR 다학제 공학 분야 상위 6.4% 및 SCOPUS 컴퓨터 역학 분야 상위 3.3%의 글로벌 탑티어 저널인 'JCDE(Journal of Computational Design and Engineering)' AI 특별호에 게재가 확정되며 그 독보적인 기술력을 국제적으로 입증받았다. 제1저자는 신수철 연구원(박사과정, 건축사)이 맡았다.
특히 연구팀이 개발한 'GNN-RL 프레임워크'는 별도의 변환 과정 없이 학습된 AI 정책을 1대 30 축척의 하드웨어 프로토타입에 직접 배포해 검증을 마쳤다. 현장 실험 결과 관람석의 태양열 취득을 10.3% 줄이면서도 모터의 불필요한 구동을 25.4%나 감소시켰다.
AI의 집단 지능을 통해 '관중석 구역 태양 복사열 최소화'와 '잔디 경기장 구역 태양 복사열 최대화'라는 상충하는 딜레마를 조율하고 잦은 모터 고장이라는 동적 외장재의 최대 약점을 압도적인 기계적 안정성으로 극복해 낸 것이다.
과학기술정보통신부 'SW스타랩'으로 선정돼 세계적 수준의 기술력을 인정받은 중앙대 VELAB은 그동안 확보한 AI 및 컴퓨터 그래픽스(CG)·HCI 분야 원천기술에 건축공학 기술을 융합해 이번 성과를 도출했다. 연구팀은 이번 실증 성공을 발판 삼아 향후 미래형 스마트 시티 및 초대형 랜드마크 설계 등 고부가가치 산업으로 기술 적용 시장을 확대할 계획이다.
연구팀은 "이번 성과는 BIM을 넘어, 복잡한 현실의 딜레마를 AI가 스스로 학습하고 해결해 물리적 공간과 완벽히 일체화되는 진정한 '자율생명체 건물(Autonomous Architectural Organism)' 시대로의 진입을 알리는 신호탄"이라고 강조했다.
세종=오세중 기자 danoh@mt.co.kr
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