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영어

This study proposes an integrated operational model to transform the facility management of large-scale national art museums into a data-driven intelligent system in the context of the climate crisis and digital transformation. To this end, the study conducts a comparative analysis of leading international cases, such as the Louvre Museum and the Metropolitan Museum of Art, alongside the current status of national art museums in Korea. The analysis reveals that while leading overseas institutions achieve predictive maintenance and energy optimization by integrating energy, environment, and equipment data through AI and digital twin technologies, domestic institutions remain at a stage of simple monitoring characterized by data fragmentation across departments. Accordingly, this study systematizes facility operation data into five core categories— energy, equipment condition, environment, safety, and space occupancy. Based on this, it proposes a four-layer integrated model consisting of data collection, a cloud-based integrated platform, AI analysis and prediction, and operational governance, along with Key Performance Indicators (KPIs). This study is significant in that it extends the discussion of smart museums from exhibition and visitor services to the realms of facility infrastructure and organizational innovation, thereby providing practical guidelines for the sustainable management of national art museums.

한국어

본 연구는 기후위기와 디지털 전환 환경 속에서 대형 국립미술관의 시설운영을 데이터 기반 지능형 체계로 혁신 하기 위한 통합 운영모델을 제안한다. 이를 위해 루브르 박물관, 메트로폴리탄 미술관 등 해외 선도 사례와 국내 국 립미술관의 현황을 비교 분석하였다. 분석 결과, 해외 기관들은 에너지·환경·설비 데이터를 통합 관리하고 AI와 디 지털 트윈 기술을 통해 예지보전과 에너지 최적화를 실현하고 있는 반면, 국내 기관은 부서 간 데이터가 단절된 단순 모니터링 단계에 머물러 있는 것으로 나타났다. 이에 본 연구는 시설운영 데이터를 5대 핵심 범주(에너지, 설비상태, 환경, 안전, 공간점유)로 체계화하고, 이를 기 반으로 한 ‘데이터 수집-클라우드 통합 플랫폼-AI 분석 및 예측-운영 거버넌스’의 4계층 통합모델과 핵심성과지표 (KPI)를 제시하였다. 본 연구는 기존의 스마트 미술관 논의를 전시·관람 중심에서 시설 운영 인프라와 조직 혁신의 영역으로 확장함으로써, 국립미술관의 지속가능한 경영을 위한 실질적 가이드라인을 제공하는 데 의의가 있다.기여 하고자 한다.