AVRO

기존 건물의 에너지 성능을 이해하고,
더 나은 공간으로 개선합니다.

기존 건축물의 공간과 현황 정보를 디지털화하고 에너지 성능을 검토하여,
그린리모델링을 위한 개선 방향과 의사결정을 지원합니다.

GREEN REMODELING

탄소중립을 위한 건물의 변화,
현재 성능을 이해하는 것에서 시작합니다.

기존 건축물의 에너지 성능을 개선하는 그린리모델링은 건물의 현재 상태를 정확하게 파악하고, 에너지 성능을 검토해 개선 방향을 찾는 과정입니다.
아브로소프트는 기존 건물의 공간과 현황 정보를 디지털화하여 에너지 성능을 분석하고 그린리모델링을 검토할 수 있는 데이터 기반을 구축합니다.

  1. 기존 건물
  2. 현황 데이터 구축
  3. 에너지 성능 검토
  4. 그린리모델링
  5. 탄소중립 기여

EXISTING BUILDING DATA

기존 건물의 상태를
분석 가능한 데이터로 만듭니다.

도면이나 최신 건물 정보가 없어도 현장에서 공간 정보를 취득해
에너지 성능 검토에 쓸 수 있는 디지털 데이터를 구축합니다.

  1. 01

    현장 정보 취득

    • #3D Scan
    • #Mobile Scan
    • #LiDAR

    모바일 스캔과 LiDAR를 활용해 기존 건물의 공간·형상 정보를 디지털 데이터로 구축합니다.

  2. 02

    평면도·공간 정보 구성

    • #2D Drawing
    • #Floor Plan
    • #Space Data

    현장 데이터를 바탕으로 평면도와 공간 정보를 구성해 분석 가능한 데이터로 정리합니다.

  3. 03

    3D·BIM 모델 구축

    • #3D Modeling
    • #BIM
    • #Building Data

    평면도와 공간 정보를 3D·BIM 모델로 구축해 에너지 성능 분석에 활용합니다.

ANALYSIS DATA

에너지 성능 분석을 위한
데이터로 연결합니다.

구축한 공간·형상 정보를 기반으로 에너지 성능 평가에 필요한 데이터를 구성하고,
기존 건물의 성능 검토와 그린리모델링을 위한 분석 자료로 활용합니다.

  • 공간별 Zone 정보

    실과 공간을 에너지 분석 단위로 구성합니다.

  • 건물 형상 정보

    외피·창호·지붕 등 분석에 필요한 건물 형상 정보를 활용합니다.

  • 에너지 분석용 데이터 구성

    면적, 방위, 열관류율 등 에너지 성능 평가에 필요한 입력 데이터를 구성합니다.

  • ECO2 관련 프로그램 활용

    구성된 데이터를 ECO2 관련 프로그램에서 활용할 수 있는 형식으로 연결합니다.

PROJECTS

실제 건물에서 찾는
그린리모델링의 가능성

실제 기존 건축물을 대상으로 현장 정보를 디지털화하고, 공간·건물 데이터를 구축하여
에너지 성능 검토와 그린리모델링 업무에 활용한 사례를 소개합니다.

01

후문 경비실

소규모 단층 건물의 모바일 스캔 모델링

3종의 모바일 스캔 앱으로 경비실을 측정하고, 포인트클라우드를 정리해 BIM 모델과 평면도를 구축했습니다.

  • 스캔 앱: 3D Scanner App · RTAB-Map · Polycam
  • 과정: Scanning → Filtering → Modeling
  • 결과: 앱별 BIM 모델 및 평면도 비교
01 / 04
후문 경비실 전경
  • 3D Scanner App 스캔 결과
  • RTAB-Map 스캔 결과
  • 평면도

NEXT CHALLENGE

쌓이는 에너지 데이터에서,
탄소를 줄이는 운영으로

건물과 시설의 에너지·환경·설비 데이터를
공간 정보와 연결해 배출 현황을 설명하고,
감축 행동까지 결정할 수 있는 운영 기반을 만듭니다.

그린리모델링센터 친환경 라운지
  1. 01PROBLEM

    감축 판단으로 이어지지 않는 데이터

    BEMS·계측기·IoT·시설 정보가 서로 다른 단위와 주기로 쌓이고, 사용량과 탄소배출량을 비교할 공통 기준이 부족합니다.
    • 설비·공간·계량 데이터의 분산
    • 기준선과 배출량 산정 체계의 불일치
    • 사후 모니터링 중심의 수동 대응
  2. 02AVRO APPROACH

    공간과 설비 기준으로 데이터 맥락 복원

    BIM·IoT·BEMS·기상·시설 데이터를 표준화하고 디지털 트윈 위에 배치해, 원인과 영향이 보이는 에너지 운영 화면을 구현합니다.
    • 이기종 데이터 수집·정규화·이력화
    • 공간별 사용량·배출량 통합 시각화
    • 기준선 비교·이상 징후 알림·보고서 제공
  3. 03NEXT DIRECTION

    측정에서 예측으로, 건물에서 도시로

    AI 수요 예측과 최적 제어를 결합해 절감 행동을 제안하고, 단일 건물에서 캠퍼스·산업단지·도시 단위 탄소 운영으로 넓혀갑니다.
    • AI 기반 에너지 수요·피크 예측
    • 설비 최적 운전과 감축 효과 검증
    • 캠퍼스·산업단지·도시형 플랫폼 확장