기호 및 약어 설명

STES : 태양열에너지 저장조(Solar Thermal Energy Storage)

HTES : 고온 열에너지 저장조(High-temperature Thermal Energy Storage)

RF : 재생에너지 공급률(Renewable Fraction) [%]

SF : 태양에너지 기여율(Solar Fraction) [%]

SCOP : 시스템 성능계수(System Coefficient of Performance)

TOC : 통합운영센터(Total Operation Center)

Q_load : 공정의 열부하량[GJ]

Q_heat : 히트펌프 공급열량[GJ]

Q_boiler : 보일러 공급열량[GJ]

W_HP : 히트펌프 소비전력[GJ]

W_PUMP : 순환펌프 소비전력[GJ]

1. 서 론

산업용 공정열 시스템은 증기 생성, 온수 공급, 제조공정 열처리 등의 중요한 기능을 담당하며, 산업 전반에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다¹⁾. 전 세계 총 에너지 소비량의 약 37%가 산업 부문에서 사용되고 있으며²⁾, 이 중 공정열 수요가 약 2/3의 비중을 차지하고 있다³⁾. 이러한 공정열 수요는 산업 에너지 소비에서 상당한 비중을 점유하고 있으나, 현재 대부분이 화석연료를 기반으로 충족되고 있어 2050년 탄소중립 목표 달성을 위한 전환이 시급한 상황이다. 특히 산업 공정 열수요 중 약 60%가 250℃ 미만의 영역에 해당하는데, 이는 태양열과 히트펌프와 같은 신재생 기반 사용 기술로 충분히 대응할 수 있다⁴⁾.

그러나 태양열 시스템은 일사량 변동과 기상 의존성으로 인해 열공급이 불안정하고, 단독 운전 시 가동률이 낮다는 문제가 있다⁵⁾. 또한 설비가 주로 옥외에 설치되어 있어 태양열측에서 고장이 발생하더라도 보조열원이 설정온도를 유지함으로써 표면상으로는 공급 온도가 정상적으로 유지되는 것처럼 보여 이상이 드러나지 않는 경우가 많다. 이로 인해 태양열 설비의 고장이 즉시 인지되지 않는 경우가 많다. 장기간 방치될 경우 성능이 점진적으로 저하되어 시스템 효율 감소와 추가 손상으로 이어질 수 있다. 히트펌프의 효율을 높이기 위해서는 고온 열원의 확보가 필수적이지만, 국내 다수의 사업장에서는 이를 확보하기 어려워 결과적으로 성능 향상에 제약이 발생하게 된다⁶⁾. 이러한 한계는 태양열 시스템과 히트펌프를 융합함으로써 극복이 가능하다. 100℃ 이상의 증기를 생산하기 위해서는 히트펌프에 60℃를 넘는 고온 열원이 공급되어야 한다. 이를 충족할 수 있는 대표적인 열원이 태양열이다. 따라서 태양열 히트펌프 융합 시스템은 산업 공정의 주 공급원으로 활용할 수 있으며, 기존 화석연료 기반 열공급 시스템을 대체하거나 신규 설치 공정에도 적용이 가능하다⁷⁾.

이에 따라 태양열 히트펌프 융합 시스템을 실효성 있게 운영하기 위해서는 안정적인 운영 및 유지보수 체계가 무엇보다 중요하다. 특히 발전 정보와 설비 작동 상태를 실시간으로 취득하지 못할 경우 이상 상황에 즉각 대응하기 어렵고, 이는 생산 저하와 경제적 손실로 이어질 수 있다. 이러한 이유로 다양한 태양열 모니터링 시스템이 개발되어 왔으나⁸⁾, 융합 시스템은 자원 변동성과 다중 운전 모드로 인해 제어 복잡도가 높기 때문에 IoT 기반의 스마트 O&M 체계 구축이 필수적이다. 이를 통해 운영자는 설비 운전 상황을 적시에 파악하여 효율을 향상시킬 수 있으며, 동시에 고장을 조기에 진단해 예방 보전을 실현함으로써 설비 신뢰성과 수명을 확보할 수 있다.

선행 연구에서는 이러한 필요성에 대응하기 위해 다양한 모니터링 기법이 제안되어 왔다. Roh et al.⁹⁾은 시설물 유지관리에 있어 관리 인력 부족과 시스템 부재 문제를 해결하기 위해 스마트폰 기반 ICT 관리 방안을 제시하였으며, 이를 통해 기존 13단계의 유지관리 절차가 6단계로 간소화되고 하자 접수·전송 과정이 현장에서 즉시 처리 가능함을 확인하였다. Yang et al.¹⁰⁾은 자체 제어판넬과 Visual basic tool 기반 프로그램을 이용하여 태양열 온수기 성능을 실시간으로 계측·저장할 수 있는 모니터링 시스템을 개발하였으며, 온도·유량·열량 등의 운전자료가 실시간 화면과 로그 데이터로 안정적으로 수집·저장됨을 확인하였다. Choi et al.¹¹⁾은 태양열시스템의 실시간 모니터링과 고장 진단 알고리즘을 개발하였으며, 순환펌프 고장 실험 8,000회에서 알람이 정상적으로 출력됨을 확인하였다. 또한 누수 실험에서 유체센서 전압이 정상 0.3 V 이하, 누수 시 약 4 V로 나타나 고장 여부를 명확히 구분할 수 있음을 실증하였다. Glavan et al.¹²⁾은 IoT 기반 히트펌프 관리 시스템을 제안하여 Raspberry Pi와 Home Assistant를 활용한 주거용 열환경 최적화 실험을 수행하였으며, 에너지 소비 30% 감소와 자동 제어를 통해 운영 효율성을 입증하였다. Kim et al.¹³⁾은 태양열-지열 히트펌프 융합 시스템을 실증하며 TRNSYS 시뮬레이션과 현장 모니터링을 통해 COP를 13.3% 향상시켰으나, 주로 소규모 시스템에 초점을 맞추었다.

그러나 기존 연구들은 대부분 주거용 또는 소규모 설비를 대상으로 하였으며, 산업공정용 대용량 태양열 히트펌프 융합 시스템의 실증 운전 데이터를 기반으로 한 성능 분석 및 모니터링 사례는 제한적이다. 또한 고가의 데이터 로거, 전용 제어장치, 별도의 통신 모듈 등을 필요로 하여 시스템 구축 비용이 높고, 설치 규모에 따라 경제성이 크게 달라지는 한계를 지닌다.

본 연구에서는 RS485 통신 기반 컨트롤러와 Python 기반 데이터 처리 환경을 적용하여, 산업공정용 태양열 히트펌프 융합 시스템을 대상으로 실시간 운전 데이터를 수집·저장할 수 있는 계측 체계를 구축하였다. 구축된 시스템을 통해 온도, 유량, 전력 등 주요 운전 변수를 실시간으로 확보하고, 이를 활용하여 일 단위 운전 특성과 열 공급 분포를 분석하였다. 이러한 분석을 통해 산업공정 조건에서의 융합 시스템 운영 특성을 정량적으로 검토하고, 향후 데이터 기반 모니터링 체계의 적용 가능성을 제시하고자 한다.

2. 태양열 히트펌프 융합 시스템 구성 및 제어

2.1 분석 대상

본 연구의 실증 대상 시스템은 경기 김포시 양촌읍 금포로 1825 대명축산식품에 설치된 산업공정용 태양열 히트펌프 융합 시스템이다. 해당 공장은 육가공 공정에서 요구되는 세척·살균 및 온수 공급에 필요한 고온 열을 제공하기 위한 목적으로 설치되었으며, 기존 보일러 중심의 에너지 공급 체계를 대체하고 재생에너지 기반의 공정열 확보 가능성을 검증하기 위해 구성되었다.

Fig. 1은 본 연구 대상 태양열 히트펌프 융합 시스템의 전체 계통과 주요 센서 위치를 나타낸다. 태양열 집열기에서 획득한 열에너지를 STES에 축적한 뒤, 히트펌프의 열원으로 공급된다. 히트펌프는 이 열을 고온으로 승온시켜 HTES에 저장하고, 이를 통해 기존 축열조로 전달되어 급탕 부하에 공급된다. 이러한 시스템에서 태양열 에너지가 히트펌프에 필요한 열원보다 부족할 경우에는 보조열원인 보일러를 통해 STES에 추가 열을 공급하여 안정적인 시스템 운전을 유지한다.

Fig. 1

Configuration of the solar-thermal heat pump hybrid system

Table 1은 실증 시스템의 주요 사양을 나타낸다. 본 시스템은 총 200 m² 규모의 태양열 집열기, 10 m³ STES 및 HTES, 정격용량 274 kW의 Water-to-Water 히트펌프, 순환펌프 및 열교환기 등으로 구성되며, 해당 용량은 공정의 최대 순간 열부하와 목표 승온 조건을 충족하도록 설계되었다. 주요 구성요소의 용량은 대명축산의 실측 열부하 데이터를 기반으로 결정되었으며, TRNSYS 시뮬레이션을 통해 STES, HTES, 집열기 면적에 따른 성능 및 경제성 분석을 수행하여 최적 사양을 도출하였다¹⁴⁾. 특히 274 kW 히트펌프는 공정의 최대 순간 열부하를 충족하도록 선정되었고, 10 m³ 축열조는 일사량 변동성 완충 및 공정 부하의 연속성 확보를 위해 설계되었으며, 200 m² 집열기는 히트펌프의 안정적인 열원 공급 및 COP 향상을 위한 최소 요구 면적을 반영하여 결정되었다.

Fig. 2는 실증 시스템의 주요 구성 요소가 실제로 설치된 현장을 보여준다. 좌측 사진은 지붕면에 배치된 평판형 태양열 집열기의 설치 모습을 나타내며, 우측 사진은 실내에 설치된 히트펌프, HTES, STES 및 배관 연결 구조를 함께 보여준다. 이러한 실증 사진은 본 연구에서 구축한 융합 시스템의 실제 설치 형태와 구성 타당성을 시각적으로 확인하는 데 도움을 준다.

Fig. 2

Main components of the demonstration system

시스템의 구성 요소로는 태양열 집열기, 축열조, 펌프, 열교환기, 히트펌프, 보일러 등이 있으며, 각 구성요소는 유기적으로 연결되어 효율적인 열에너지 공급이 가능하도록 설계하였다. 집열 펌프의 운전 제어는 온도차에 따른 차온 제어를 적용하였다. 집열기 출구 온도(TCO)와 STES 하부 온도(TSTES_bot) 차를 검침하여 8℃ 이상일 때 펌프가 작동하고, 2℃ 이하일 때 정지하도록 설정하였다. 또한, 시스템의 안전 운전을 위해 STES와 HTES의 고온경보 시 P1 펌프를 정지시키고, 두 축열조가 만충열 상태일 때도 펌프 운전을 중단하도록 제어하였다. 펌프 2대는 순차 교번 운전하며, 1번 펌프 경보 시 2번 펌프로 자동 전환하여 연속 운전이 가능하도록 구성하였다.

히트펌프 운전 제어는 열원측과 부하측 온도 조건에 따라 결정된다. 열원측은 STES 온도를 기준으로 하며, STES 온도가 25℃ 이하일 때 히트펌프가 정지된다. 부하측은 HTES 온도를 통해 제어되며, HTES 온도가 70℃ 미만일 때 히트펌프가 가동되어 고온의 열에너지를 공급한다.

2.2 분석 범위

본 연구에서는 태양열 히트펌프 융합 시스템에 실시간 모니터링 시스템을 적용하여 운전 데이터를 수집하였으며, 이를 바탕으로 실증 분석을 수행하였다. 시스템 모니터링과 기본 제어는 태양열협동조합의 CSC-101 태양열 컨트롤러를 통해 이루어졌으며, 해당 컨트롤러는 다양한 온도 센서와 일사량 센서를 연결하여 주요 운전 변수를 주기적으로 계측하는 중앙 제어 장치로 활용되었다. 수집된 실시간 데이터는 히트펌프 운전 상태, 축열조 온도 거동, 집열 성능 및 보조열원 투입 여부 등을 분석하는 데 사용되었다.

본 연구의 분석 기간은 2025년 7월 7일부터 7월 11일까지의 총 5일로 설정하였다. 해당 기간은 시스템 설치 및 초기 시운전 과정이 완료된 직후 모든 센서 보정과 통신 설정이 안정화되어 정상 연속 운전이 가능한 시점이며, 여름철 태양열 기반 열생산 특성을 대표할 수 있는 일사 조건을 갖추고 있어 초기 실증 성능을 평가하기에 적합하다.

3. 스마트 O&M 시스템

3.1 하드웨어 구성

본 연구에서는 시스템의 실시간 모니터링 및 제어를 위해 태양열협동조합의 CSC-101 태양열 컨트롤러를 사용하였다. 태양열 컨트롤러는 다양한 센서와 장비를 연결하여 데이터를 수집하고 시스템을 제어하는 중앙 제어 장치 역할을 한다.

시스템의 성능 모니터링을 위해 경사면 전천 일사량계를 포함한 다양한 온도 센서를 설치하였으며, 주요 측정 지점은 집열기 입구 온도(Tci), 집열기 출구 온도(Tco), STES 상부 온도(TSTES_top), HTES 상부 온도 (THTES_top) 등 열 흐름의 핵심 구간을 중심으로 선정하였다. 이러한 계측 지점은 집열 성능 저하, 순환펌프 이상, 축열조 과열, 열원 온도 불안정 등 시스템에서 빈번하게 발생할 수 있는 이상 상황을 조기에 감지하고, 안정적인 열공급을 위한 제어 판단 근거를 제공한다. 이를 통해 전체 시스템의 열원 상태와 축열 조건을 실시간으로 모니터링하고 제어할 수 있도록 하였다.

Fig. 3는 하드웨어 구성의 개념도를 나타낸다. 센서에서 취득된 신호는 태양열 컨트롤러의 센서 입력부로 유입되고, 컨트롤러 내부의 변환·판단 과정을 거쳐 펌프 및 보일러 등 제어 대상 장비로 전달된다. 동시에 해당 데이터는 RS485 변환 모듈을 거쳐 Mini PC로 전송되어 Python 기반 프로그램에서 실시간으로 저장·가공된다. 이와 같은 구조는 현장 단위의 1차 제어와 상위 분석 기능이 분리·연계되도록 설계되어, 전체 시스템의 모니터링 및 제어 신뢰성을 강화한다.

Fig. 3

Hardware architecture for the smart O&M system

3.2 소프트웨어 구성

모니터링 시스템은 Python을 기반으로 구현되었으며, 수집되는 각종 센서 데이터를 실시간으로 처리하고 시각화하여 운영자가 효율적으로 시스템 상태를 관리할 수 있도록 설계하였다. 사용자 인터페이스는 PyQt 기반의 GUI로 구성하여, 실시간 데이터 조회·설정값 변경·운전 이력 확인 등이 직관적으로 가능하도록 하였다.

PC와 컨트롤러 간의 통신은 RS485 변환 모듈을 통해 이루어진다. 변환 모듈을 PC의 USB 포트에 연결하면 자동으로 COM 포트가 할당되며, 프로그램에서는 해당 포트를 선택하여 통신을 설정한다. Fig. 4는 통신 설정을 위한 GUI 인터페이스를 보여준다. 사용자는 COM port 드롭다운 메뉴에서 COM 1부터 COM 12까지 중 연결된 port를 선택하고, Baud rate 설정에서 2400부터 115200 bps 중 통신 속도를 선택할 수 있다. 통신 세팅을 완료한 후 Start 버튼을 누르면 설정이 완료되어 프로그램이 작동을 시작한다. 하지만 COM port 또는 Baud rate가 비정상적으로 입력되면 연결이 실패한다. 정상 입력 시에는 프로그램이 작동되고 data 문구의 창에 데이터 값이 출력된다. 전체 시스템 작동 흐름도는 Fig. 5에 나타내었다.

Fig. 4

Serial communication configuration interface

Fig. 5

Flowchart of smart O&M system

수집된 데이터는 Python 기반 모니터링 시스템에 실시간으로 출력되며, 동시에 10초 주기로 데이터베이스에 저장된다. Fig. 6에 메인 모니터링 화면을 나타내었다. 모니터링 화면을 통해 집열기, STES, HTES, 펌프, 히트펌프 등의 운전 상태를 확인하고 필요 시 원격으로 설정 온도 조정 및 펌프 제어가 가능하다. 또한 일일 에너지 생산량·소비량을 자동 계산하여 시스템 운전 이력을 정리된 형태로 제공한다.

Fig. 6

Monitoring dashboard of the solar–heat pump hybrid system

본 소프트웨어는 단순 시각화 기능을 넘어 유지관리를 지원하기 위한 데이터 처리 기능도 포함하고 있다. 먼저 사용자가 설정한 임계값 기반 경보 로직을 적용하여, 주요 온도·일사량·전력 등의 값이 허용 범위를 벗어날 경우 모니터링 화면에 즉시 경보 메시지를 출력하도록 하였다. 또한 센서 신뢰도를 확보하기 위해, 물리적으로 불가능한 값이나 직전 데이터와의 급격한 변동을 보이는 이상치를 자동으로 감지하여 최근 정상값으로 대체하는 품질 검사 알고리즘을 적용하였다. 수집된 실시간 데이터를 기반으로 집열기 효율, 히트펌프 COP 및 일일 성능지표를 자동 계산하여 운영자가 시스템의 상태를 빠르게 판단할 수 있도록 하였다. 이러한 기능을 통합함으로써, 단순 모니터링을 넘어 실증 시스템의 고장 진단·성능 평가·예방 유지관리까지 지원하는 스마트 O&M 플랫폼으로 활용 가능하다.

3.3 성능지표

본 연구에서는 시스템의 재생에너지 기여도를 평가하기 위해 재생에너지 공급률(RF), 태양에너지 기여율(SF), 시스템 성능계수(SCOP)를 성능 지표로 사용하였다¹⁵⁾. RF는 시스템 전체 열수요 중 재생에너지로 공급된 열의 비율을 의미한다. 재생에너지원은 전체 열수요에서 보일러를 통한 보조열을 제외한 값으로, 태양열과 히트펌프가 공급한 열량을 나타낸다. RF의 계산식은 식(1)과 같다.

SF는 시스템의 총 열수요 중 태양열 에너지로 공급된 열의 비율을 의미한다. 전체 열수요에서 히트펌프와 보일러를 통한 열을 제외한 값으로, 태양 집열기에서 직접 공급한 열량을 나타낸다. 높은 SF 값은 시스템이 태양열 에너지에 더 많이 의존함을 의미하며, 이는 보조열원의 필요성을 줄여준다. SF의 계산식은 식(2)와 같다.

SCOP는 시스템의 전체 성능을 평가하는 지표이다. 산업공정용 열공급 시스템에서는 주로 재생에너지와 보조열원이 함께 사용되며, 전기에너지는 주로 히트펌프와 펌프를 구동하는 데 소비된다. SCOP는 전체 열공급량을 히트펌프와 펌프의 소비전력 및 보일러의 보조열원 투입량으로 나누어 산정되며, 시스템에 투입된 에너지 대비 공급된 열량의 비율로 표현된다. SCOP의 계산식은 (3)과 같다.

4. 결과 및 분석

Fig. 7은 2025년 7월 7일부터 7월 11일까지 일사량과 외기온도 변화를 나타낸다. 5일 기간 동안 날씨는 주로 맑았으며, 최고 기온은 32.9℃ 최저 기온은 24.7℃, 평균 기온은 29.4℃로 나타났다. 최대 일사량은 7월 9일에 937 W/m²에 달했으며, 평균 일사량은 514.2 W/m²로 측정되었다.

Fig. 7

The curves of solar irradiance and temperature

Fig. 8은 2025년 7월 7일부터 7월 11일까지의 5일 기간 동안 STES와 HTES의 온도 변화를 나타낸다. 히트펌프 운전 제어는 열원측과 부하측 온도 조건에 따라 결정되며, 열원측은 STES 온도가 25℃ 이하일 때 히트펌프가 정지되고, 부하측은 HTES 온도를 통해 제어되며, HTES 온도가 70℃미만일 때 히트펌프가 가동되어 고온의 열에너지를 공급한다. 실증 기간 동안 STES 온도는 40 ~ 65℃ 범위에서 안정적으로 유지되어 히트펌프의 열원으로 충분히 활용 가능하였고, HTES는 약 70 ~ 80℃를 지속적으로 유지하여 수요측 부하에 안정적으로 열을 공급하였다.

Fig. 8

Temperature profiles of STES and HTES

Table 2는 시스템의 에너지 효율성과 재생에너지 활용도를 평가한 결과를 보여준다. 분석 기간 동안 SCOP는 1.9 ~ 2.1 범위를 나타내었으며, 히트펌프 성능 저하 보다는 운전 조건의 특성을 반영한 결과로 해석된다. 일사량이 전반적으로 양호하게 유지되어 STES·HTES의 온도가 지속적으로 상승하였다. 그 결과 히트펌프는 높은 열원 온도 조건에서 짧은 시간 반복 운전되는 부분부하 패턴을 보였다. 이 과정에서 소비전력 대비 총부하가 분산되어 SCOP가 구조적으로 낮게 산출되는 경향을 나타났다.

한편 SF는 평균 43%로 나타났으며, 이는 일사 조건이 안정적으로 유지됨에 따라 태양열이 축열조를 통해 지속적으로 열원을 공급한 결과로 볼 수 있다. RF 또한 평균 84.3%로 높게 산출되었는데, 이는 분석 기간 동안 HTES 온도가 일정하게 유지되면서 전체 열부하 중 대부분이 재생에너지 기반 열원을 활용하여 충당되었기 때문이다. 보일러 투입열은 평균 0.6 GJ로 전체 열부하의 15.7%에 불과하여, 재생에너지 기반 융합 시스템이 부하의 대부분을 안정적으로 공급하고 있음을 확인할 수 있다.

본 연구의 실증 데이터는 RS485 기반 통신을 통해 10초 주기로 안정적으로 취득되었으며, 장거리 배선 환경에서도 신호 손실 없이 주요 변수의 연속 측정이 가능하였다. Python 기반 데이터 처리 환경은 취득된 데이터를 실시간으로 정리·저장하고 성능지표 산출에 직접 반영함으로써 분석의 신뢰성과 효율성을 높였다. 이러한 모니터링 기반 분석 체계는 산업공정용 태양열 히트펌프 시스템의 운전 특성 평가에 적합한 데이터 품질을 확보하는 데 중요한 역할을 수행하였다.

5. 결 론

본 연구에서는 RS485 통신 기능을 갖춘 태양열 컨트롤러와 Python 기반 데이터 처리 기술을 활용하여 실시간 모니터링 및 계측 시스템을 구축하고 적용하였다. 이를 실제 산업 현장에 적용하여 시스템의 안정적 운전 특성과 IoT 기반 스마트 O&M 체계 적용 가능성을 검토하였다. 이에 대한 결론은 다음과 같다.

(1) RS485 통신 기반의 계측 및 제어 체계를 구축함으로써, 태양열 컨트롤러와 히트펌프 데이터를 10초 주기로 동기화하여 안정적으로 수집할 수 있었다. 이를 통해 주요 운전 변수(집 열기 출구온도, STES·HTES 온도, 일사량 등)의 실시간 계측 및 시각화가 가능하였으며, 시스템 이상 발생 시 경보 및 데이터 기록 기능을 통해 향후 예방 정비 체계 구축의 기반을 마련하였다.

(2) 실증 결과, STES 온도는 40 ~ 65℃, HTES 온도는 70 ~ 80℃ 범위에서 안정적으로 유지되어 히트펌프의 운전 열원 조건을 만족하였다. 이 기간 동안 전체 열부하의 약 85%가 태양열과 히트펌프를 통해 충당되어 융합 시스템이 산업 열수요 환경에서 안정적인 열공급 성능을 확보하고 있음을 확인하였다. RF는 71.4 ~ 88.9%, SF는 31.4 ~ 47.4% 범위를 나타내어, 태양열 기여도가 일정 수준 유지되며 재생에너지 기반 열공급 구조가 실증 기간 동안 안정적으로 유지됨을 확인하였다.

본 연구를 통해 개발된 모니터링 시스템은 산업공정용 태양열 히트펌프 융합 시스템의 실시간 운전 관리 효율화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. RS485 통신과 Python 기반의 개방형 구조는 고가 상용 로거나 전용 시스템 없이도 설비 상태 파악, 지표 기반 성능진단, 이상 징후 감지 등이 가능하여 IoT 기반 스마트 O&M 체계로의 확장성을 확보하였다. 향후 연구에서는 장기 운전 데이터를 기반으로 한 성능 저하 진단 및 예측 유지보수 알고리즘 고도화 그리고 축적된 운영 데이터를 통합운영센터(TOC)와 연계하여 시스템 관리의 효율성을 극대화하고, 웹 기반 관리·운영 플랫폼을 구축하여 사용자 접근성과 관리 편의성을 향상시킬 예정이다.