BIM 과 AI agent 를 활용한 산업 플랜트 HVAC 부하 계산 자동화 프로세스 구축

국문 초록 (Abstract)

산업 플랜트, 특히 반도체 및 배터리 제조 시설은 제품의 짧은 수명 주기로 인해 설계와 시공을 병행하는 패스트 트랙(Fast Track) 방식이 필수적으로 적용된다. 이러한 환경에서는 비용(Cost)보다는 공기(Schedule) 준수가 최우선 과제이며, 빈번한 설계 변경에 신속히 대응하기 위해 건축물의 외피 부하를 계산하지 않고 면적당 부하량을 가정하여 적용하는 개략 산출 방식이 관행화되어 있다. 그러나 이는 결과적으로 필요한 부하보다 과다 설계가 발생하는 문제점을 야기한다.
본 연구의 목적은 이러한 문제점을 개선하기 위해 디지털 트윈(Digital Twin) 개념을 도입하여 BIM과 AI Agent를 활용한 산업 플랜트 HVAC 부하 계산 자동화 프로세스를 구축하는 것이다. 이를 위해 Dr. Tao가 제시한 디지털 트윈의 5가지 구성요소를 중심으로 HVAC 시스템을 형상(Geometry), 물리(Physics), 규칙(Rule), 거동(Behavior)의 4가지 가상 모델로 정의하고 융합하였다.
구체적인 연구 방법은 4단계로 구성된다. 첫째, Revit Dynamo를 활용하여 BIM 모델에서 HVAC 부하 계산에 필요한 데이터를 자동으로 추출 및 구조화하였다. 둘째, 설계 기준 및 법규를 코딩(Coding)하여 규칙 기반의 설계 기준을 작성하였다. 셋째, Python 코드로 구현된 계산 모듈을 통해 산업 플랜트에서 주로 쓰이는 CLTD/SCL/CLF 법을 적용하여 부하를 자동으로 계산하도록 하였다. 마지막으로, AI Agent를 통해 개별 데이터를 통합하고 자연어 질의를 통해 설계 검토와 최적화를 지원하는 프로세스를 구현하였다.
제안된 시스템의 검증을 위해 산업 플랜트 프로젝트를 선정하여 실증 연구를 수행하였다. 연구 결과, 기존 프로세스 대비 데이터 입력과 보고서 작성 시간을 획기적으로 줄여 총 소요 시간을 약 79% 절감하였다. 또한, 기존의 가정 값 적용 방식과 비교하여, 실제 BIM 데이터를 기반으로 정밀 계산을 수행한 결과 냉방 부하 계산 값이 약 20% 감소함을 확인하여 과다 설계를 방지할 수 있음을 입증하였다.
본 연구는 산업 플랜트 HVAC 시스템에 디지털 트윈 개념을 도입하여 BIM과 AI Agent를 융합한 부하 계산 자동화 프로세스를 구축하고, 이를 실제 프로젝트 실증을 통해 검증하였다. 구축된 시스템은 기존의 관행적인 면적당 부하 가정 방식 대신 BIM 기반의 실제 외피 정보를 적용하여 과다 설계를 방지하고 최적 설계를 가능하게 했으며, 수작업 대비 업무 효율성과 신뢰성을 크게 향상시켰다. 엔지니어의 경험과 지식을 디지털로 전환하여 지능형 설계를 구현했다는 점에서 향후 엔지니어링 업무 혁신의 중요한 기반이 될 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In industrial plants, particularly semiconductor and battery manufacturing facilities, the Fast Track method—running design and construction in parallel—is essential due to the short product life cycles. In this environment, adherence to the schedule takes precedence over cost. Consequently, rough estimation methods based on assumed load per area, rather than calculating actual building envelope loads, have become common practice to respond quickly to frequent design changes. However, this often leads to over-design, exceeding the actual required load.
The purpose of this study is to address these issues by establishing an automated HVAC load calculation process for industrial plants using Building Information Modeling (BIM) and AI Agents, incorporating the concept of Digital Twin. Based on Dr. Tao’s five-dimension Digital Twin model, the HVAC system was defined and fused into four virtual models: Geometry, Physics, Rule, and Behavior.
The research methodology consists of four steps.
First, data required for HVAC load calculation was automatically extracted and structured from the BIM model using Revit Dynamo.
Second, rule-based design criteria were established by coding design standards and regulations.
Third, a calculation module implemented in Python was used to automatically calculate loads applying the CLTD/SCL/CLF method, which is commonly used in industrial plants.
Finally, a process was implemented where an AI Agent integrates individual data and supports design review and optimization through natural language queries.
To verify the proposed system, an empirical study was conducted on an industrial plant project. The results showed a significant reduction in data entry and report generation time, cutting the total required time by approximately 79% compared to the existing process. Furthermore, compared to the conventional method applying assumed values, the precision calculation based on actual BIM data resulted in a cooling load reduction of about 20%, proving that over-design can be prevented.
This study established an automated load calculation process using BIM and AI Agents by introducing the Digital Twin concept to industrial plant HVAC systems and verified it through actual project implementation. The constructed system prevents over-design and enables optimal design by applying actual envelope information based on BIM instead of the conventional assumed load per area method, significantly improving work efficiency and reliability compared to manual work. By digitally transforming engineers' experience and knowledge to implement intelligent design, this study is expected to serve as a significant foundation for future innovation in engineering tasks.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 제 1 절 연구 배경 및 목적 1
• 제 2 절 연구 범위와 방법 3
• 제 2 장 연구 방법 5
• 제 1 절 디지털 트윈 모델의 개념과 구성요소 5
• 제 2 절 HVAC 시스템에서의 디지털 트윈 6
• 1. 실제 물리적 대상 (Physical Entities) 6
• 2. 양방향 데이터 교환 (Digital Twin Data) 7
• 3. 디지털 표현 (Virtual Model) 8
• 4. 데이터 분석 및 의사 결정 지원 (Service) 8
• 5. 물리적 세계와 가상 세계 연결 (Connection) 9
• 제 3 절 가상 모델 융합(Virtual Model Fusion) 9
• 제 4 절 HVAC 부하 계산 업무 방식 10
• 1. 기존의 업무 방식 10
• 2. 자동화 업무 방식 12
• 제 3 장 HVAC 부하 계산 도구 개발 14
• 제 1 절 BIM을 통한 Data 추출 (Geometry Model의 활용) 14
• 제 2 절 설계를 위한 기준 작성 (Rule Model의 활용) 15
• 제 3 절 계산 모듈 (Physics Model 의 활용) 17
• 제 4 절 AI Agent를 통한 데이터 통합 및 최적화 19
• 제 4 장 사례 연구 21
• 제 5 장 결 론 24