ㅁ 환경/지속가능

ㅇ 정의:
– Energy Optimization AI는 인공지능 기술을 활용하여 에너지 소비를 최소화하고 효율성을 극대화하는 시스템을 의미함. 센서 데이터, 기상 정보, 실시간 수요 데이터를 분석하여 최적의 에너지 사용 패턴을 도출함.

ㅇ 특징:
– 실시간 데이터 기반 의사결정
– 예측 모델을 통한 사전 대응 가능
– 재생에너지와의 연계로 탄소 배출 저감
– IoT, 스마트그리드와 결합 시 효과 극대화

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 산업 설비의 에너지 절감
– 스마트 빌딩 및 스마트 시티 구축
– 재생에너지 비율이 높은 전력망 운영

ㅇ 시험 함정:
– 단순한 에너지 절감 기술과 혼동 유발
– AI가 반드시 재생에너지 사용만을 의미하는 것으로 오해
– 하드웨어 효율 개선과 소프트웨어 기반 최적화를 구분해야 함

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “실시간 데이터 분석을 통해 전력 사용 패턴을 조정하는 AI 기술”
– X: “Energy Optimization AI는 태양광 발전 패널의 물리적 효율을 향상시키는 기술이다”

ㅁ 추가 학습 내용

Energy Optimization AI는 스마트그리드, 수요반응(DR), 예측 유지보수와 밀접하게 연계되며 시험에서 자주 출제된다. AI의 역할은 단순한 에너지 절약이 아니라 최적화를 통해 비용 절감, 탄소 배출 감소, 전력 품질 향상 등을 동시에 달성하는 것이다. 에너지 저장장치(ESS)와의 연계, 피크 부하 관리, 재생에너지 변동성 완화 기술과의 관계도 중요 학습 대상이다. 시험에서는 에너지 절약과 에너지 최적화의 차이를 구분하는 문제가 출제될 수 있으며, AI가 물리적 장치의 효율을 직접 개선한다고 오해하게 만드는 함정 문장에 주의해야 한다.