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ㆍ게재년월	2019-02

빅데이터 분석으로 아파트 엘리베이터에 지능형 제어서비스 실현

(주)우주공업사·(주)모두솔루션, 제어반 데이터로 ‘개방형 승강기’ 플랫폼 구축

매달 버려지던 승강기 제어반 운행정보 기록을 활용해 유의미한 비즈니스 모델을 창출하는 프로젝트가 진행 중이다. (주)우주공업사(대표 조성민)와 (주)모두솔루션(대표 정충구)은 승강기 운행데이터를 분석하고 패턴화해 유의미한 통계자료를 만들어내는 작업에 들어갔다. ‘기존에 있던 데이터’를 활용해 최적화된 운행방식을 찾아 대기업이 초고층, 대형건물 등 4대 이상 군관리하는 승강기에만 서비스하는 운행최적화 프로그램을 공동주택 같은 소규모 건물에서도 구현하는 것이 목표다.

제어반 운행기록 RAW 데이터 수진, 분석해 저층분야 맞춤형 플랫폼 설계 중
모든 산업에 있어 데이터는 새로운 부가가치 창출의 원동력이다. 최근 승강기 업계도 데이터의 중요성을 인식하고 사물인터넷을 활용해 주요부품 상태와 운행정보를 수집·저장하는 기능을 추가하고 있다. 해외 글로벌 업계는 이러한 데이터를 가공·응용해 자사 승강기 옵션기능에 추가하거나 기계설비 제어 및 유지관리 플랫폼을 만들어 활용 중이다.
그러나 이러한 움직임은 대기업에만 한정돼 있을 뿐, 투자여력이 좋지 않은 국내 중소중견 업체들에게 ‘데이터 활용’이란 아직 먼 이야기다. 정보와 데이터가 ‘돈’이 되는 시대가 됐지만, 아이러니하게 승강기 운행데이터만은 그 가치를 인정받지 못한 셈이다.
우주공업사는 이러한 플랫폼 경쟁시대에 대응하고자 4차 산업혁명과 IoT, ICT 분야 신사업을 찾아나섰고, 승강기 데이터를 활용한 플랫폼 사업을 준비 중인 모두솔루션과 함께 개발사로 참여할 수 있었다.
이성삼 우주공업사 기업부설연구소 소장은 “모든 승강기는 필수부품인 제어반에서 운행데이터를 생성하고 있으나 이를 제한적으로만 활용하고 있다. 별도의 센서를 달아 승강기 운행 및 부품상태 데이터를 수집하고 제어하는 업체도 등장했지만, 기업들이 원가상승 부담까지 감수하면서 이를 적용하기란 쉽지 않을 것으로 본다. 우리는 제어반에 생성된 데이터 분석을 통해 유의미한 패턴을 추출하고 이를 승강기 설계나 관리에 적용하는 비즈니스를 만들어내는 것이 목적”이라고 밝혔다.
양사는 승강기의 운행상태를 모니터링하는 CRT감시반을원격 승강기제어가 가능한 양방향 통합안전관리감시반 서비스로 업그레이드 해 단지 내 모든 승강기를 통합 모니터링, 제어하는 서비스를 제공할 계획이다.
올해 안으로 우주공업사는 원격제어용 디바이스를 개발하고, 모두솔루션은 개방형 플랫폼의 세부적인 서비스 기능을 설계하고 구현하기로 했다.

국내 승강기 과반수 이상이 아파트에…유사 운행기록 보여 그룹핑 지능형 승강기로 개발 가능
국내 승강기 업계에서 지금까지 CRT 감시반 운행데이터를 부가가치 창출 수단으로 활용한 사례가 없었다. 프로그램이 개발된다 하더라도 공동주택이나 낮은 층수 건물에서 관련 옵션을 채택하지 않을 것이라 여겼기 때문이다. 승강기 업계가 그동안 이 데이터를 눈여겨보지 않았던 이유이기도 하다.
그러나 IT 업계의 시각은 달랐다. 모든 승강기에 누적되는 방대한 양의 데이터는 빅데이터 분야에 적합한 아이템으로, 어떻게 정보를 분류하고 가공하느냐에 충분히 매력적인 서비스가 될 것으로 판단했다. IT업체로 승강기분야와 다양한 프로젝트 경험이 있는 모두솔루션은 수많은 승강기 데이터를 비즈니스로 활용할 수 있는 방법을 고민했다.
김병익 모두솔루션 이사는“지능형승강기·스마트승강기 등 운행효율을 높인 승강기 시스템에 대한 논의는 이어지고 있으나 1 ~ 2대의 승강기에는 적용되지 않을뿐더러, 데이터를 기반으로 하고 있지 않다. 그러나 국내 승객용 엘리베이터 대부분이 공동주택에 집중돼 있음을 생각하면 운행효율 향상기술은 아파트 승강기에 가장 적합한 형태로 개발돼야 한다. 다수 현장에 적용될 수 있는 플랫폼을 개발한다면 높은 비즈니스 가치를 지닐 것”이라고 강조했다.
데이터 분석알고리즘이 가미된 승강기 플랫폼은 승객 대기시간 감소, 에너지 절약 등 사용자 편의성을 개선시킬 수 있다. 모두솔루션과 우주공업사가 구상하는 서비스는 빅데이터 기반으로 운영되기 때문에, 운행과 AS기록 등 정확한 데이터만 플랫폼에 전달하면 호기별 교통량 분석 및 예지보전도 가능하다.
가령, 매일 일정한 주기로 승강기 호출이 발생할 확률이 높은 공동주택의 경우 빅데이터 분석으로 해당 호기를 호출이 예상되는 층이나 가까운 층에 카를 대기시켜 승객의 기다림을 줄일 수 있다. 멀리 떨어져 있는 승강기를 호출할 경우 속도를 높이기 위해 더 많은 전력을 쓰지만 호출층에 미리 근접해 있는 카는 그만큼 대기전력을 덜 쓰므로 전기사용량도 줄일 수 있다.

국내 최대 유지관리업체 ‘대명’의 합류로 다수의 RAW데이터 확보
이 프로젝트는 산업통상자원부 지원 아래‘승강기 예지보전과 운행 효율화를 위한 일주데이터 분석 서비스 비즈니스모델 개발’이라는 이름으로 연구사업을 수행 중이다. 아직 시장에 출시된 상태는 아니지만 상용화 가능성은 매우 높다.
김 이사는“기존 운행 데이터들은 누적되면 모두 폐기수순을 밟는 경우가 많은데, 특별한 이유 없이 데이터공개에 보수적인 입장을 취하는 경우가 많았다. 대명의 합류로 방대한 RAW데이터 표본을 참고할 수 있게 돼 더 정교한 분석결과를 얻을 수 있게 될 것”이라고 기대했다.
이를 통해 플랫폼 및 세부승강기컨설팅 서비스 등 다양한 형태의 판로 확보도 기대된다.

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