산업용 무선 사물인터넷 센서 전문기업 모넷코리아가 시설관리 전문기업 세안텍스와 협력해 건물 공조 모니터링 솔루션과 현장 패트롤 서비스를 결합한 통합 예지보전 서비스를 본격 공급한다고 밝혔다.
이번 서비스는 단순히 센서를 설치하는 수준을 넘어 설비 상태를 실시간으로 감지하고, 인공지능(AI)이 데이터를 분석한 뒤 이상 징후가 확인되면 현장 인력이 즉시 출동하는 방식으로 운영된다. 센서 감지, AI 분석, 현장 조치가 하나의 체계로 연결된 점이 특징이다.
모넷코리아에 따르면 기존 시설관리 현장에서는 점검과 출동, 조치가 각각 분리돼 운영되는 경우가 많아 이상 신호가 확인돼도 실제 대응까지 이어지지 않는 사례가 적지 않았다. 보고와 점검은 이뤄지지만 사고 예방으로 연결되지 못하는 한계를 보완하기 위해 이번 통합 서비스가 마련됐다.
양사가 제공하는 서비스는 건물 내 주요 설비에 부착된 무선 센서가 진동, 온도, 전류, 압력, 누수, 공기질 등 다양한 데이터를 지속적으로 수집하는 방식으로 시작된다. 이후 AI 분석 엔진이 데이터를 실시간으로 확인해 평소와 다른 패턴을 찾아내고, 단순 임계값 초과 여부뿐 아니라 시간에 따른 변화와 설비 간 연관성까지 분석해 고장 전 위험 신호를 포착한다.
위험이 감지되면 세안텍스의 현장 패트롤 인력에게 작업이 자동 배정된다. 야간이나 휴일에도 가까운 인력이 현장에 출동해 점검과 조치를 진행하며, 조치 결과는 다시 데이터로 축적돼 향후 같은 유형의 사고를 예측하는 데 활용된다.
모넷코리아는 이상 신호 감지부터 현장 조치, 재발 방지 학습까지 이어지는 구조가 이번 서비스의 핵심이라고 설명했다. 시간이 지날수록 현장 데이터가 쌓이고, 이를 기반으로 예측 정확도도 높아질 수 있다는 것이다.
이번 서비스는 설비가 작동하고 있다는 사실과 정상 성능을 유지하고 있다는 사실이 다르다는 문제의식에서 출발했다. 냉동기와 펌프, 항온항습기 등이 모니터상으로는 정상 가동 중이더라도 실제 현장에서는 압축기 과부하, 팬 진동 증가, 냉각 효율 저하, 배수펌프 간헐 정지, 서버실 일부 온도 상승 등 이상 징후가 이미 진행되는 경우가 있다는 설명이다.
문제는 이러한 변화를 확인할 실시간 데이터가 부족하다는 점이다. 데이터가 없으면 AI 분석도 이뤄질 수 없고, 결국 설비가 고장 난 뒤에야 대응하는 사후 관리가 반복될 수밖에 없다.모넷코리아는 온도 회복 속도 저하, 진동 증가, 전류 사용량 변화 등은 고장보다 먼저 나타나는 신호라며, 이를 꾸준히 기록하는 인프라가 없다면 숙련된 운영 인력도 긴급 출동과 사후 대응을 반복할 수밖에 없다고 강조했다.
실제 냉난방 공조 분야에서는 대형마트 냉장 쇼케이스의 온도 회복 속도가 여름철마다 느려지는 사례가 있었다. 냉동기는 계속 가동되고 있어 현장에서는 이상으로 보기 어려웠지만, 내부적으로는 압축기 과부하와 팬 진동 증가, 냉각 효율 저하가 동시에 진행되고 있었다.
양사는 전류 센서와 진동 센서, 온도 센서를 활용해 압축기 부하와 팬·모터 이상 징후, 냉각 성능 회복 시간을 실시간으로 기록하고 AI가 이상 패턴을 분석하면 패트롤 인력이 출동하는 방식으로 고장 전 정비가 가능하다고 설명했다.
펌프와 모터 분야에서도 야간 누수와 배수 수위 상승 문제가 반복되는 복합상가 기계실 사례가 제시됐다. 야간에는 상주 인력이 없어 다음 날 오전에야 문제를 확인하는 경우가 많았지만, 누수 센서와 진동 센서, 전류 센서, 수위 센서를 함께 연결하면 시간대와 관계없이 설비 상태를 기록할 수 있다. AI가 침수 확산 직전의 패턴을 감지하면 세안텍스 패트롤 인력이 즉시 출동해 선제 대응할 수 있다.
위생과 공용부 관리에도 적용 가능하다. 장마철 지하주차장 습기, 화장실 악취, 쓰레기실 냄새 민원이 반복되는 건물의 경우 기존에는 민원이 발생한 뒤 환기 장비를 가동하거나 청소 인력을 투입하는 방식이 일반적이었다.
이번 서비스는 온습도 센서와 공기질 센서, 이산화탄소 센서로 환경 변화를 수치화하고, AI가 민원으로 이어질 가능성이 높은 패턴을 감지하면 패트롤 인력이 사전 환기와 청소 조치를 진행하도록 설계됐다.
에너지 관리 측면에서도 활용도가 높다. 여름철 전기요금이 증가하는 상업시설에서 기존 빌딩관리시스템과 계량기 데이터만으로는 과운전 설비를 특정하기 어려웠지만, 전류와 진동, 온도, 압력 데이터를 설비 단위로 추적하면 AI가 손실 원인과 과운전 구간을 분석할 수 있다. 이를 바탕으로 현장 인력이 운영 조건을 조정하거나 정비를 진행하면 운영 효율 개선과 비용 절감 효과를 기대할 수 있다.
시운전 이후 운영 환경 변화에 따른 문제도 관리할 수 있다. 대형 사무용 빌딩의 경우 준공 당시 빌딩관리시스템 설정은 완료됐지만, 계절 변화와 입주율 증가로 공간 사용 패턴이 달라지며 냉난방 편차와 민원이 반복되는 경우가 있다.
양사는 기존 시스템을 유지하면서 무선 센서를 추가 부착해 측정되지 않던 구역의 데이터를 보완하고, 시운전 당시 기준값과 실제 운영값을 비교해 변화한 환경에 맞춰 운영 방식을 조정할 수 있다고 설명했다.
데이터센터의 경우 중앙 항온항습기와 무정전전원장치가 정상 상태로 표시되더라도 일부 서버 랙 구역에서는 온도가 지속적으로 상승할 수 있다. 서버실의 핫스팟은 전체 평균 온도만으로는 확인하기 어려워 기존 관제 시스템에서 이상이 감지되지 않는 경우도 있다.
양사는 랙 단위로 온습도 센서, 누수 센서, 전류·전압 센서를 배치하고 AI가 랙별 온도 편차와 전력 패턴을 분석해 장애 전 위험 신호를 감지하면 패트롤 인력이 출동해 냉각 환경을 조정할 수 있다고 밝혔다.
이번 서비스는 시설관리 책임자와 운영 인력, 건물주와 자산운용사, 입주사와 건물 이용자, 데이터센터 운영자 등 다양한 주체에게 효익을 제공할 것으로 기대된다. 시설관리 현장에서는 야간·휴일에도 이상 신호 발생 시 즉각적인 출동이 가능해지고, 반복적인 순회 점검은 센서가 보완함으로써 숙련 인력은 판단과 조치가 필요한 업무에 집중할 수 있다.
건물주와 자산운용사는 에너지 비용 절감과 자산 가치 보호 효과를 기대할 수 있다. 설비별 과운전 원인을 분석해 운영 효율을 높이고, 냉동기와 펌프, 공조기 등 핵심 설비의 갑작스러운 고장을 줄이면 유지·보수 비용 절감에도 도움이 된다. 운영 데이터가 축적되면 자산 관리 이력을 객관적으로 확인할 수 있다는 점도 장점으로 꼽힌다.
입주사와 건물 이용자는 보다 쾌적한 환경을 체감할 수 있다. 화장실 악취, 주차장 습기, 사무공간의 냉난방 불균형 등 불편 사항이 민원으로 접수되기 전에 사전 조치될 수 있기 때문이다. 관리 서비스 품질이 높아지면 입주사 만족도와 임대 갱신율에도 긍정적인 영향을 줄 수 있다.
데이터센터 운영자에게는 랙 단위 핫스팟과 누수, 전원 이상을 사전에 감지하고 즉시 대응할 수 있다는 점이 중요한 효익으로 제시된다. 특히 전력 밀도가 높은 AI 학습용 GPU 서버 환경에서는 국부적 과열 가능성이 높아 미세한 변화 추적과 선제 대응이 중요하다.
한 시설관리 업계 관계자는 “예방 점검의 중요성은 오래전부터 강조돼 왔지만 실제 현장에서는 사람의 감각과 경험에 의존하는 경우가 많았다”며 “센서가 데이터를 수집하고 AI가 패턴을 분석하며 사람이 조치하는 구조가 정착되면 시설 운영의 질도 달라질 것”이라고 말했다.
양사는 이번 서비스가 기존 빌딩관리시스템(BMS), 산업감시제어시스템(SCADA), 자동제어 시스템을 대체하는 것이 아니라 기존 시스템에서 확인하기 어려웠던 운영 데이터를 보완하는 개념이라고 설명했다. 자동제어 시스템이 직접 측정하지 않는 구간이나 시운전 이후 변화한 실제 운영 환경을 무선 센서로 추가 확보해 AI 분석에 활용하는 방식이다.
이렇게 수집된 데이터는 설계 기준값과 실제 운영값 비교, 자동제어 일정 최적화, 정비 우선순위 설정, 반복 민원 원인 추적 등에 활용될 수 있다. 노후 건물도 기존 시스템을 유지한 채 필요한 구역에 무선 센서만 추가하면 데이터 기반 운영을 시작할 수 있다는 점에서 도입 부담을 낮췄다.
현장에 설치되는 무선 센서는 진동, 온습도, 전류, 압력, 누수, 이산화탄소, 휘발성유기화합물, 수위 등 다양한 데이터를 수집해 산업용 엣지 게이트웨이인 ‘알타 어드밴스드 엣지 게이트웨이’로 전송한다. 해당 장비는 수집 데이터를 보안 통신 방식으로 클라우드 분석 플랫폼이나 사내 시스템에 실시간 전달하며, AI 분석 결과가 위험 수준으로 판단되면 세안텍스 패트롤 인력의 휴대전화로 작업 지시가 전달된다.
보안이 중요한 데이터센터 환경에서는 외부 클라우드 대신 자체 서버에 데이터를 저장하는 온프레미스 방식도 지원한다. 센서는 군용·산업용 수준의 암호화 방식과 방진·방수 등급을 갖췄으며, 일반 건전지 기준 최대 10년까지 운용할 수 있어 장기간 활용이 가능하다는 설명이다.
모넷코리아는 냉난방 공조, 펌프, 위생, 에너지, 시운전 후 운영, 데이터센터 등 적용 분야는 다양하지만 핵심은 설비가 작동 중이라는 사실만으로 정상 여부를 판단할 수 없다는 점이라고 강조했다.
이어 이상 신호는 고장보다 먼저 나타나는 만큼, 이를 무선 센서로 기록하고 AI가 패턴을 분석한 뒤 현장 인력이 사고 발생 전 조치하는 구조가 결합돼야 예지보전이 완성된다고 설명했다.
양사는 이번 통합 서비스가 국내 건물 운영 시장을 정성적 점검 중심에서 데이터 기반 운영으로 전환하는 계기가 될 것으로 기대하고 있다. 센서 공급, 분석, 출동 인력 운영이 각각 분리돼 있던 기존 구조에서 벗어나 감지와 분석, 조치를 하나의 서비스로 제공한다는 점에서 시장 변화 가능성이 있다는 평가다.
한편 모넷코리아는 산업용 IoT 센서와 플랫폼을 기반으로 건물관리, 시설관리, 스마트시티 등 다양한 산업 분야에 무선 IoT 솔루션을 제공하고 있다. 80여 종의 IoT 센서와 모니터링 플랫폼을 통해 실시간 설비 관리와 에너지 절감, 운영 효율 개선을 지원하고 있다.
웹사이트: http://monnit.co.kr
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