GR

A green remodel gives an ageing public building new insulation, new windows, better equipment. Years later, the follow-up evaluation usually looks at one thing: total energy use, before versus after.

노후 공공건축물의 그린리모델링은 단열을 보강하고, 창호를 바꾸고, 설비를 손봅니다. 그리고 몇 년 뒤의 사후평가는 대개 한 가지를 봅니다. 공사 전과 후의 에너지 사용량 총량입니다.

But a total holds more than the construction. A building made comfortable again gets used longer and used wider. Switch the heating fuel and the meter itself starts counting a different boundary. Of the buildings we studied, several used more energy after the remodel, and in none of them did the evidence point at bad construction.

그런데 총량에는 공사만 담기지 않습니다. 다시 쾌적해진 건물은 더 오래, 더 넓게 쓰입니다. 난방 연료가 바뀌면 계량기가 세는 범위 자체가 달라집니다. 우리가 들여다본 건물들 가운데 여럿이 공사 뒤에 총량이 늘었지만, 그 어디에서도 시공 미달이 원인으로 확인되지 않았습니다.

An increase is not a failure, and a saving is not all the construction's doing. A fair evaluation needs one thing: an explanation of why the number changed, built from evidence. And that explanation should not depend on an expert with days to spare. It should be written by an AI agent that belongs to the building. That agent is what this project builds.

늘었다고 실패가 아니고, 줄었다고 전부 공사 덕도 아닙니다. 공정한 사후평가에 필요한 것은 하나입니다. 왜 변했는지를 증거로 설명하는 일입니다. 그리고 그 설명은 며칠을 낼 수 있는 전문가의 손에만 맡겨져서는 안 됩니다. 건물마다 붙는 AI 에이전트가 쓸 수 있어야 합니다. 이 프로젝트가 만드는 것이 그 에이전트입니다.

AI agents read the records a building has left behind and organise every fact into a knowledge graph. The metered usage is decomposed by a change-point model into three separate paths: the heating slope, the cooling slope, and the baseload. Each path is judged on its own; the single blended score is gone.

AI 에이전트가 건물에 남아 있는 기록을 읽고, 모든 사실을 지식그래프로 정리합니다. 실측 사용량은 변화점 모델(CPM)로 난방 기울기·냉방 기울기·기저부하의 세 경로로 분해됩니다. 경로마다 따로 판정하며, 하나로 뭉뚱그린 통합 점수는 두지 않습니다.

On each path, what the meter observed is held against what the record says should have happened. When the two agree, the question becomes which measure deserves the credit: envelope, equipment, operation. When they disagree, the disagreement itself becomes the object of inference: an unobserved factor, an unrealised design, a metering boundary, a data problem.

경로마다 계량기가 관측한 방향과 기록이 말하는 방향을 맞대어 봅니다. 둘이 같으면 질문은 "어느 조치의 덕인가"가 됩니다. 외피인지, 설비인지, 운영인지. 둘이 다르면 어긋남 자체가 추론의 대상이 됩니다. 미관측 요인인지, 기대 성능 미구현인지, 계측 경계의 변화인지, 데이터 문제인지.

Evidence is combined with Dempster-Shafer theory over the full power set: each piece of evidence commits mass only to the set of hypotheses it can actually tell apart, conflict is reported rather than normalised away, and when the evidence is thin the verdict is withheld. The whole run ships as one self-contained HTML file, where every conclusion clicks down to the source sentence that supports it.

증거 결합은 멱집합 위의 댐스터-셰이퍼(Dempster-Shafer) 증거이론을 씁니다. 증거는 자신이 실제로 구별할 수 있는 가설 집합에만 질량을 주고, 충돌은 정규화로 지우지 않고 그대로 보고하며, 증거가 부족하면 결론을 보류합니다. 진단 전 과정은 자립형 HTML 파일 하나로 담기고, 모든 결론은 클릭 한 번으로 근거 원문까지 내려갑니다.

A diagnosis is produced by six steps run in order, with nothing adjusted by hand. Each step's output is the next step's input, and the same input always yields the same conclusion.

진단은 손으로 고치는 곳 없이, 여섯 단계를 순서대로 지나며 만들어집니다. 앞 단계의 산출물이 뒷 단계의 입력이 되고, 같은 입력은 언제나 같은 결론을 냅니다.

Every judgement follows the same grammar. On each path the observation is classified, up, down, negligible, or not comparable, and the evidence assigned to that path is summed by direction into a prevailing side. Observation and evidence agree: a MATCH, and the cause hypotheses are called. They disagree: a MISMATCH, and a different set of hypotheses is called, about why they disagree.

모든 판정은 같은 문법을 따릅니다. 경로마다 관측을 증가·감소·변화 미미·비교 제외로 분류하고, 그 경로에 배정된 증거를 방향별로 합산해 우세 방향을 구합니다. 관측과 증거가 같은 방향이면 일치(MATCH), 원인 가설이 호출됩니다. 다르면 불일치(MISMATCH), 왜 어긋났는지를 묻는 다른 가설 집합이 호출됩니다.

Contrary evidence is never thrown away. In a match it joins as neutral mass; in a mismatch it becomes discriminating: a measured improvement rules out "the design was never realised", while a design-value-only record cannot. This is how conclusions get narrower instead of louder.

반대 방향의 증거도 버리지 않습니다. 일치에서는 중립 질량으로 결합되고, 불일치에서는 판별의 도구가 됩니다. 실측으로 확인된 개선은 "기대 성능이 구현되지 않았다"는 가설을 배제하고, 설계값뿐인 기록은 배제하지 못합니다. 결론은 이렇게 커지는 대신 좁혀집니다.

A verdict comes in three kinds: a single hypothesis discriminated, a subset narrowed down, or judgement withheld. The system never forces a number one. When the evidence is thin, withholding is the correct answer, and it says so.

결론은 세 가지 중 하나입니다. 단일 가설 판별, 부분집합 한정, 판별 보류. 이 체계는 억지로 1위를 만들지 않습니다. 증거가 부족하면 보류가 정답이고, 그렇게 말합니다.

The system had to prove itself small first. So it was run end to end, from records to final verdict, on small public buildings: health posts and childcare centres. Some saved energy; some used more.

이 체계도 작은 데서 먼저 작동해야 했습니다. 그래서 소규모 공공건축물, 곧 보건지소와 어린이집에서 기록 수집부터 최종 결론까지 돌렸습니다. 절감된 곳도 있고 늘어난 곳도 있었습니다.

The same engine and the same rules ran for every building, and the runs passed every cross-validation check against frozen reference results, along with every unit test of the engine. Individual figures and identities are left off this page; below are only the patterns that recurred across buildings.

같은 엔진, 같은 규칙이 모든 건물에 돌았습니다. 동결된 정본 결과와의 교차검증과 엔진 단위 테스트를 전부 통과했습니다. 개별 수치와 신원은 이 페이지에 싣지 않습니다. 여러 건물에서 공통으로 반복된 패턴만 아래에 담습니다.

A follow-up evaluation that stops at the total gets two kinds of answer wrong. Work that succeeded gets recorded as failure, because the fuel changed or the building came back to life. And warning signs hide behind good totals. Separating construction from use is what makes the evaluation fair, to the policy and to the buildings alike.

총량에서 멈추는 사후평가는 두 종류의 오답을 냅니다. 연료가 바뀌었거나 건물이 다시 살아났다는 이유로, 성공한 공사가 실패로 기록됩니다. 그리고 좋은 총량 뒤에 경고 신호가 숨습니다. 공사와 사용을 분리해 읽는 것이 평가를 공정하게 만듭니다. 정책에게도, 건물에게도.

And a fair evaluation is not just a kinder verdict. It is how the next policy learns: which measures work, in which buildings, and which increases were never about the construction at all. Every diagnosis that separates cause from noise is a data point the whole programme can build on.

공정한 평가는 너그러운 판정이 아닙니다. 다음 정책이 배우는 방법입니다. 어떤 조치가 어떤 건물에서 효과를 내는지, 그리고 어떤 증가는 애초에 공사의 문제가 아니었는지. 원인과 잡음을 갈라낸 진단 하나하나가, 사업 전체가 딛고 올라설 데이터가 됩니다.

Today, one diagnosis is one file. What used to take an expert days of reading, the agents produce end to end, the same way every time. That is not the destination; it is the precondition for one.

지금은 진단 하나가 파일 하나입니다. 전문가가 며칠을 들여 읽던 일을, 에이전트가 처음부터 끝까지 매번 같은 방식으로 해냅니다. 이것은 목적지가 아니라, 목적지로 가기 위한 전제입니다.

Next comes scale. Hundreds of remodelled public buildings, read by the same rules against the same yardstick. And when diagnoses accumulate, patterns surface that no single building can show: which measures keep working, in which kinds of buildings, and why the same construction succeeds in one place and disappears into usage in another. At that point the reading turns forward: the next remodel can be predicted before it is built.

다음은 규모입니다. 수백 곳의 리모델링 공공건축물을, 같은 규칙과 같은 잣대로 읽습니다. 진단이 쌓이면 건물 하나로는 보이지 않던 패턴이 드러납니다. 어떤 조치가 어떤 유형의 건물에서 계속 효과를 내는지, 왜 같은 공사가 어느 곳에서는 성공하고 어느 곳에서는 사용량에 묻히는지. 그때부터 읽기는 앞을 향합니다. 다음 리모델링은 짓기 전에 예측될 수 있습니다.

The end picture is simple. Follow-up evaluation stops being an event that happens once, years later, and becomes a standing state of the building: every new meter reading refreshes the diagnosis, and anyone can ask a building "why" and get an answer with its evidence attached. A public building that can explain its own energy story, that is what this project is for.

끝그림은 단순합니다. 사후평가가 몇 년 뒤에 한 번 치르는 행사이기를 멈추고, 건물의 상시 상태가 되는 것입니다. 새 검침값이 들어올 때마다 진단이 갱신되고, 누구든 건물에게 "왜"를 물으면 근거가 달린 답을 듣습니다. 자기 에너지 이야기를 스스로 설명하는 공공건축물. 이 프로젝트가 향하는 곳입니다.