성남시 버스정류장 스마트쉼터의 ‘냉·난방 관리 알고리즘’ 이해하기

 

성남시 버스정류장 스마트쉼터의 ‘냉·난방 관리 알고리즘’ 이해하기

 

성남시는 여름 폭염과 겨울 한파가 반복되면서 버스 이용 시민이 겪는 불편이 커진다는 사실을 여러 빅데이터 분석과 현장 민원을 통해 확인했다.

성남시는 특히 버스 대기 시간이 늘어나는 출·퇴근 시간대에 온열 스트레스와 한랭 스트레스가 집중된다는 점을 근거로 삼아, 정류장 내부 온도를 자동으로 조절하는 스마트쉼터를 구축했다.

이 스마트쉼터는 단순히 냉방기나 난방기를 설치하는 수준을 넘어, 시민 밀집도·실내외 온도·습도·풍속·자외선 강도 같은 변수를 계산해서 냉·난방 장치를 자동 운용하는 지능형 관리 알고리즘을 탑재하고 있다.

성남시는 이 시스템이 에너지 효율을 높이면서도 시민 체감 쾌적성을 유지하는 방향으로 설계되었다고 설명한다.

본 글은 성남시 스마트쉼터가 사용하는 냉·난방 관리 알고리즘이 어떤 논리로 작동하며, 실제 현장에서 어떤 사례로 검증되고 있는지를 전문가 관점에서 상세하게 분석한다.

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1. 성남시가 스마트쉼터 냉·난방 자동화를 추진한 이유

성남시는 기존 버스정류장이 무풍지대·직사광선 노출·미세먼지·열섬현상 등의 문제를 반복적으로 일으킨다는 사실을 확인했다.

성남시가 분석한 핵심 문제

1. 폭염 시 내부 열 체류 증가
2. 한파 시 정류장 내부 온도 유지 실패
3. 출·퇴근 시간대 시민 밀집으로 체감 온도 급변
4. 에너지 낭비 문제 (냉·난방기 상시 가동)

성남시는 이 문제를 단순한 시설 추가가 아닌 지능형 운영 로직으로 해결해야 한다고 결론 내렸다.

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2. 스마트쉼터 냉·난방 관리 알고리즘의 기본 구조

성남시는 냉·난방 장치를 ‘정해진 온도에 따라 켜는 단순 시스템’이 아니라, 아래 요소를 함께 고려하는 다변량 알고리즘으로 설계했다.

■ 알고리즘 입력 변수

1. 외부 기온
2. 내부 기온
3. 내부 습도
4. 정류장 내부 인원 감지 센서 값
5. 유리 패널을 통과한 자외선량
6. 최근 10분간 온도 변화 속도
7. 냉·난방기 소비 전력 패턴

이 모든 변수는 실시간으로 업데이트된다.

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3. 실제 운용 로직 — 성남시가 공개한 3단계 제어 방식

① 예측 단계 (Predictive Stage)

성남시는 최근 10분간 온도 변화 데이터를 기반으로

• 향후 5분 내 내부 체감온도를 예측한다.
  예: 외부 32℃ → 내부 온도 상승 속도 빠를 시 냉방 선제 가동

② 결정 단계 (Decision Stage)

성남시는 다음 기준을 충족하면 자동 가동을 결정한다.

• 내부 체감온도 ≥ 29℃ → 냉방
• 내부 체감온도 ≤ 12℃ → 난방
• 인원 감지 센서 값 ≥ 2명 → 가동 우선순위 상승
• 외부와 내부 습도 차이가 크면 냉방 강도 자동 조절

③ 실행 단계 (Control Stage)

성남시는 인원 감지 기준으로 냉·난방 강도를 3단계로 나눈다.

• 1단계: 미세 조절 (1~2명)
• 2단계: 일반 운전 (3~6명)
• 3단계: 강력 운전 (7명 이상)

에너지 과소비 방지를 위해 30분 이상 변화가 없으면 자동 휴지 모드로 전환된다.

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4. 성남시 현장에서 검증된 실제 사례

● 사례 1 — 여름 폭염, 서현역 인근 스마트쉼터

성남시는 외부 34℃, 내부 31℃였던 시점에 인원 감지 센서 6명 감지 → 냉방 2단계 즉시 가동.
10분 후 내부 온도는 27.8℃까지 안정화되며 시민 민원이 급감했다.

● 사례 2 — 겨울 새벽, 태평동 정류장

성남시는 새벽 6시에 내부 온도 10℃ 감지, 외부는 –4℃였고 출근 인원 4명 → 난방 2단계 자동 가동.
체감온도 상승 후 20분 뒤 3명 이하로 감소 → 난방 1단계로 자동 전환.

● 사례 3 — 에너지 절감 효과 검증

성남시는 동일 정류장의 전년도 전력 사용량과 비교하여
가동률 22% 감소, 체감 쾌적도 유지율 34% 상승을 확인했다.

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5. 성남시가 도입한 추가 기능

성남시는 냉·난방 알고리즘의 효율을 높이기 위해 일부 쉼터에 아래 기능을 추가했다.

• 미세먼지 농도 연동 자동환기 모드
• 자외선 차단 필름 자동 밝기 조절
• AI 기반 군집 인원 예측 모듈 실험 운영
• 야간 보안 조명 자동 밝기 조절 시스템

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6. 향후 성남시의 업그레이드 계획

성남시는 시민 의견을 토대로 다음 개선을 검토한다.

• 인공지능이 시간대별 인구 이동 패턴을 학습하는 고급 예측 모듈 도입
• 에너지 다소비 쉼터 대상 태양광 패널 추가 설치
• 온풍기 소음을 20% 감소시키는 정숙모드 실험
• 야간 안전 강화를 위한 긴급 호출 장치 업그레이드

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성남시 버스정류장 스마트쉼터의 냉·난방 관리 알고리즘은 단순한 온도 조절을 넘어,

시민 밀집도·실내외 기상 변화·습도·에너지 소비 패턴까지 분석하는 고도화된 도시형 쾌적성 관리 시스템이다.

성남시는 이 알고리즘을 통해 도시의 폭염·한파 문제를 해결할 뿐 아니라,

실제 시민 만족도를 높이고 에너지 효율까지 확보하는 데 성공했다.

앞으로 예측 기술이 더 강화되면 스마트쉼터는 성남시의 대표적인 지능형 도시 인프라로 자리 잡을 가능성이 매우 높다.