기후위기 대응과 탄소중립 목표 달성을 위한 노력이 전 세계적으로 본격화되면서, 전체 에너지 소비의 상당 부분을 차지하는 건축 부문 역시 그 책임과 역할이 한층 강조되고 있다. 건물은 설계부터 시공, 운영, 해체에 이르기까지 전 생애주기 동안 막대한 에너지와 자원을 소비하며 온실가스를 배출하는 복합적 시스템이다. 이에 따라 ‘친환경건축’은 단순한 디자인 트렌드나 부가적 수식어가 아니라, 기후위기 시대에 반드시 실현해야 할 핵심 전략으로 자리매김하고 있다. 이러한 전환은 설계 도면 위의 개념을 넘어서, 실제 운영 성과를 통해 지속 가능한 가치를 입증해야 하는 시대로의 변화를 요구하고 있다. 그러나 현재 친환경건축 컨설팅 상황을 살펴보면 여전히 설계 단계 중심의 전통적인 역할에 머무르거나, 국가 인증 취득이라는 단발성 목표에 집중하는 사례가 적지 않다. 프로젝트 종료와 함께 컨설턴트의 역할이 사라지는 경우가 대부분이며 이로 인해 건물은 운영 단계에서 기대했던 친환경성을 충분히 입증하지 못한다. 그 결과 설계 단계에서의 가정과 운영 단계에서의 실제 성능 간의 격차가 반복되는 악순환이 이어지고 있다.

이러한 문제의 가장 큰 병목은 운영 데이터에 기반한 사후평가 체계의 부재이다. 친환경 설계는 본질적으로 공학적 해석을 기반으로 하지만, 운영 단계에서 수집되는 데이터(에너지 소비, 실내 환경, 설비 가동 패턴, 재실자 행동 패턴)가 설계 가정과 어떻게 연결되는지 명확히 설명되지 않는다. 설계 단계의 모델은 프로젝트 종료와 함께 사라지고 운영 데이터는 시설 관리자의 서버에 고립되거나 아예 기록조차 되지 않는 경우가 많다. 이로 인해 설계와 운영이 긴밀히 연계되어야만 달성할 수 있는 성과(실질적인 에너지 절감, 재실자 만족도 향상, 장기적인 유지관리 비용 절감)를 정량적으로 평가하기가 어렵다. 이러한 설계-운영 간 성능격차 (performance gap)은 도시·건축·에너지·정책이 복합적으로 얽힌 현실 속에서, 보다 총체적이고 통합적인 접근이 시급하다는 사실을 역설적으로 보여준다.

데이터 중심의 접근 방식은 이러한 성능격차를 극복할 수 있는 해법이다. 최근 기술 발전으로 건물 운영 환경의 디지털화가 가속화되면서, 센서 가격 하락, IoT 기반 빌딩 관리 시스템(BMS)의 확산, 그리고 클라우드·5G 인프라 보급이 맞물려, 건물 내부·외부의 물리적·행태적 변수를 짧은 단위로 수집·저장·분석하는 것이 가능해졌다. 이는 곧 데이터 기반의 운영-설계 피드백 루프를 구축할 수 있는 토대를 제공한다. 건물이 준공되는 순간부터 센서와 설비 모니터링 시스템, BIM 기반 생애주기 데이터, 입주자 사용 패턴 등을 실시간으로 수집·정제·연계하여 설계 모델에 지속적으로 반영할 수 있다. 여기서 핵심은 단순한 데이터 로깅이 아니라, 이질적인 데이터를 의미론적으로 통합하여 해석 가능한 지식 그래프로 변환하는 것이다. 이렇게 변환된 데이터는 자동화된 분석·추론 엔진을 통해 설계·운영 의사결정을 실시간으로 지원하며, 그 결과를 다시 설계 규범에 반영하는 순환 고리를 형성한다. 즉, 단순 데이터 로깅이 아니라 온톨로지 기반 통합을 전제로 해야 한다는 것이다. 온톨로지는 객체·관계·속성을 구조적으로 기술해 기계가 이해할 수 있는 지식 모델을 제공하는 개념으로 건축, 설비, 도시 맥락, 환경 변수, 정책·인증 규정까지 폭넓은 개념과 관계를 표준화하며 데이터 간 의미론적 연결성을 명시적으로 표현한다. 온톨로지가 구축되면, 운영 데이터는 해당 데이터의 의미와 맥락을 해석하여 온톨로지 내 관련 개념과 속성에 연계되고 이를 통해 설계 단계에서 정의된 가정·목표와 직접 비교 가능한 형태로 변환된다.

온톨로지 위에서는 AI 에이전트가 강력한 도구가 될 수 있다. 각각의 에이전트는 설계 검증, 에너지 최적화, 설비 유지보수, 정책 평가 등 특정 목적을 맡아 실시간 데이터를 파악하고 의사결정을 지원한다. 예컨대 에너지 관리 에이전트는 온톨로지로 정의된 공간·설비·기후·사용자 패턴 정보를 토대로, 설계 당초의 에너지 목표치와 실측 소비량의 괴리를 계산하고, 허용 오차를 벗어나는 시점에 다른 에이전트(예: 설비 진단 에이전트, 사용자 피드백 에이전트)와 협업하여 원인과 대응 방안을 제시한다. 이러한 자동화는 인력 의존도를 획기적으로 낮추고 컨설팅의 생산성을 끌어올리며 무엇보다 직관에 의존했던 의사결정을 과학적 근거에 기반한 분석으로 대체한다. 그림1은 본 글에서 제안하는 온톨로지&AI 에이전트 기반의 친환경건축 컨설팅의 개념도이다.

이러한 온톨로지 기반 AI 에이전트 플랫폼 모델은 컨설팅 회사의 비즈니스 모델 다각화를 견인한다. 특히 디지털 트윈, 온톨로지, AI 에이전트를 통합한 시스템을 기반으로 서비스를 제공하면, 초기 설계 검토부터 시공 중 의사결정 지원, 운영 단계의 에너지 최적화, 향후 리모델링까지 전 주기를 하나의 플랫폼 안에서 관리할 수 있다. 미국의 AI 소프트웨어 기업인 팔란티어(Palantir)는 좋은 벤치마크 사례다. 팔란티어는 군·금융·의료 등 다양한 도메인의 데이터를 온톨로지 기반으로 분석하여, 문제 정의부터 대응·실행까지의 전 과정을 플랫폼 내부에서 순환시킨다. 이와 유사한 모델을 친환경건축 컨설팅에 도입하면, 과거처럼 설계 시뮬레이션과 인증 획득 지원에 국한되지 않고, 운영 데이터 기반의 구독형 장기 서비스, 성과 보증형 계약, 탄소 인벤토리·RE100/ESG 보고 지원, 실시간 설비 모니터링·예지보전·FDD(Fault Detection & Diagnosis) 등으로 수익원을 다각화할 수 있다. 온톨로지·AI 에이전트 기반 서비스는 컨설팅 결과의 과학적 근거를 즉시 제시할 수 있어, 고객 신뢰를 높이고 새로운 시장 수요를 창출하는 핵심 동력이 된다. 그림 2는 친환경건축 컨설팅의 예시(www.t-ranno.com)이다. AI 에이전트는 도시 내 수천 개 건물의 에너지 효율을 시각적으로 분석하고, 에너지 성능이 낮은 건물을 자동으로 탐지하여 우선적으로 개선이 필요한 대상지를 제시한다. 또한, 건물의 위치, 용도, 규모, 에너지 소비 패턴 등 다양한 데이터를 종합적으로 고려함으로써 정책 결정자 및 건축 전문가가 보다 효율적이고 전략적인 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 제로에너지건축물 설계단계에서의 자립률과 실제 운영단계에서의 자립률을 비교하고 평가한다. 기존 건축물의 주소를 기반으로 에이전트에게 요청하면 건축행정 데이터, 거리뷰 사진, 항공사진 등을 바탕으로 EnergyPlus를 자동으로 모델링하여 실제 에너지 사용량과의 비교도 가능하다. 이러한 AI 에이전트 기반의 컨설팅은 AI 에이전트의 분석을 통해 과학적이고 정량적인 근거를 제공할 수 있다.

아울러 정책·규제 환경 역시 디지털 전환 기반의 건물 컨설팅 확산을 뒷받침하고 있다. 국내외적으로 녹색건축 인증제도는 과거 설계 단계의 친환경 요소 충족 여부에 초점을 맞추던 방식에서 점차 운영 단계의 실제 성과를 중시하는 방향으로 전환되고 있다. 한국형 녹색분류체계(K-Taxonomy)와 같은 지속가능 금융을 위한 공시체계는 건물의 환경 성과를 정량적 지표로 측정하여 공시할 것을 요구하며, 온실가스 감축률, 에너지 절감량, 재생에너지 활용 비율 등은 금융기관의 녹색금융 심사와 투자 결정에 직접적인 영향을 미친다. 이로 인해 건물 소유주와 운영자는 운영 데이터를 투명하고 표준화된 방식으로 수집·관리·공개할 필요성이 높아지고 있으며 이는 곧 실시간 모니터링·분석을 지원하는 디지털 전환 컨설팅 수요로 이어질 것이다. 온톨로지와 AI 에이전트가 결합된 컨설팅 플랫폼을 보유한 조직은 이러한 규제 준수를 자동화하고 빠르게 변화하는 정책 요구에 능동적으로 대응할 수 있다. 특히 데이터 기반 성과 입증은 국가기관이나 지방자치단체의 공공 조달 과정에서 선발주자 효과를 가져올 수 있어 컨설팅 시장의 규모 자체를 확대하는 촉매가 될 것이다.
 

물론 해결해야 할 과제도 존재한다. 온톨로지 구축은 표준화된 개념 정의와 이해관계자 간 합의가 필수적이며, 이는 단기간에 완성되기 어려워 장기적이고 체계적인 접근이 요구된다. 또한 실시간 데이터를 확보하기 위해서는 건축주·운영사·사용자의 데이터 공유에 대한 명확한 동의 절차가 필요하다. 이 과정에서 개인정보 보호와 데이터 소유권에 대한 법·제도적 기준이 마련되지 않는다면, 컨설팅 전 과정이 법적 리스크에 노출될 수 있다. 그러나 이러한 도전은 산업 구조의 변화를 촉발하여, 장기적으로는 컨설팅 효율성을 대폭 향상시키고 새로운 시장 기회를 창출할 가능성이 크다. 표준화된 온톨로지와 AI 에이전트 기술을 기반으로 한 전환은 컨설팅을 단순 인증·설계 중심의 일회성 서비스에서 건물 생애주기 전반을 지원하는 전략적 파트너십으로 재정의할 것이다. 이에 따라 미래의 컨설팅 기업은 프로젝트 단위의 전문가 조직에서 데이터 기반 지식 서비스 기업으로 진화하게 되며, 이러한 패러다임 전환이 이루어질 때 친환경건축 컨설팅은 인증과 설계를 넘어, 건물의 전 생애주기에서 지속가능한 가치를 창출하는 역할로 자리매김할 것이다.