AI 에너지 집도, 12만 공장 탄소 절벽 넘는다

국내 연구진이 에너지 소비량이 많은 제조업체 공정 특성을 반영한 지능형 관리 기술을 완성했다.

인공지능(AI)이 공정 데이터를 실시간 분석해 최적의 운전 방안을 제시하는 체계다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 제조 현장 에너지 소비를 효율적으로 관리하고 최적 운전을 지원하는 에너지최적화시스템(EOS)과 통합 관리용 에너지정보시스템(EIS)을 결합한 패키지형 공장에너지관리시스템(FEMS) 플랫폼을 구축했다고 밝혔다.


개발 플랫폼은 바이오·의약 및 식품과 금속·유리 용해 및 제지처럼 에너지 사용량이 많은 제조업 공정을 정조준한다. 연구진은 업종별로 엄격한 제조 규제와 설비 구조를 분석해 맞춤형 기술을 구현했다. 바이오 분야는 의약품 제조관리 기준(GMP)을 충족해야 하는 클린룸 냉방 환경을 대상으로 물리 모델을 결합한 하이브리드형 제어 기술을 선보였다. 식품 산업은 공정 열에너지 수요를 이론적으로 분석해 보일러와 살균 공정 스팀 공급을 최적화하는 방식이다.


금속 및 유리 용해 공정에서는 전기유도용해로 진동 데이터를 활용해 용해 상태를 실시간 판정하는 기술을 세계 최초로 구현해냈다. 제지 산업은 건조 공정 스팀 공급을 다변수 분석 기반으로 관리하는 체계를 확보했다. 새로 구축된 FEMS 플랫폼은 빅데이터 기반 소비 예측 기능을 바탕으로 공정 설비와 유틸리티 설비 최적 제어를 지원하며 생산 공정 운영을 보조하는 대규모 언어모델(LLM) 기반 챗봇 기능도 제공한다. 설비가 밀집된 환경에서도 안정적인 데이터 전송이 가능한 저전력 광역통신(LPWA) 무선 센서 네트워크를 적용해 현장 적합성을 높였다는 설명이다.


연구진은 국제 에너지 성능 측정 기준인 IPMVP를 바탕으로 제조 공정용 에너지 절감량 측정 및 검증(M&V) 체계도 세계 최초로 마련했다. 15 개 공장을 대상으로 진행한 실증 연구 결과 12~15% 이상의 에너지 절감률을 기록했다. 누적 기준으로는 약 5,800 TOE의 에너지 절감과 18,600 톤 이상의 탄소 배출 감소 성과를 확인했다. 4 인 가족 1만 9,000 가구가 1년 동안 사용하는 에너지 소비량과 맞먹는 규모다.


기후에너지환경부와 한국에너지기술평가원 지원으로 수행된 연구 성과는 기술 이전 5 건을 포함해 사업화 누적 매출 약 95억 원을 달성하며 시장성을 입증했다. 연구진은 전국 산업단지에 위치한 약 12만 개 에너지 다소비 공장으로 기술 확산을 추진할 구상이다. 외산 중심의 자본집약적 설비 구조에 갇혀 있던 국내 제조 현장이 국산 AI 기술을 통해 에너지 주권을 확보하는 계기가 될 전망이다. 중소 및 중견기업이 부담 없이 도입할 수 있는 보급형 플랫폼 고도화가 차후 제조 산업 전반의 탄소 중립 속도를 결정짓는 핵심 고리가 될 것으로 보인다.