AI로 공장 에너지 줄이고 데이터센터 냉각까지…ETRI 기술 눈길

28일 서울 삼성동 코엑스 B홀에서 열린 '스마트 에너지 플러스(SMART ENERGY PLUS·SEP) 2026'. 한국전자통신연구원(ETRI) 전시 부스에 설치된 모니터에는 공장 설비의 온도와 작동 상태를 나타내는 그래프가 실시간으로 표시되고 있었다. AI(인공지능)가 설비 데이터를 분석해 에너지 낭비를 찾아내는 기술이다.

ETRI는 이날 AI를 활용해 공장과 데이터센터의 에너지 효율을 높이는 기술을 소개했다. 단순히 전력 사용량을 측정하는 데 그치지 않고 설비 상태를 분석해 에너지 소비를 줄이고 운영 효율을 높이는 데 초점을 맞췄다.

눈길을 끈 것은 'AI 복합 센서' 기술이다. 공장과 산업시설에서 수집한 온도·압력·유량 등 다양한 데이터를 AI가 분석해 설비별 에너지 사용을 최적화하는 방식이다. 기존 센서가 개별 수치를 측정하는 역할에 머물렀다면 AI 복합 센서는 여러 데이터를 종합해 설비 운영에 필요한 정보를 제공한다.

ETRI가 제시한 자동차 부품 열간 프레스 성형 공정 적용 사례에서는 가열로 에너지 사용량을 23.2%, 냉각 시스템의 에너지 소비를 32.5% 줄이는 결과가 나왔다. 섬유 염색 공정에서도 AI를 활용해 건조와 텐터링 설비의 에너지 소비를 줄이는 효과를 확인했다.

AI 데이터센터의 전력 소비를 줄이는 기술도 소개됐다. ETRI는 디지털 트윈을 기반으로 데이터센터의 온도와 전력 사용량을 실시간으로 분석하고 냉각 설비를 제어하는 기술을 전시했다.

디지털 트윈은 현실의 설비를 가상 공간에 구현해 운영 상태를 분석하는 기술이다. ETRI는 여기에 AI 기반 열 분석 모델을 결합해 서버에서 발생하는 열을 예측하고 냉각 시스템을 조절하도록 설계했다. 생성형 AI를 활용한 운영 의사결정 지원 기능도 포함됐다.

전시 자료에 따르면 해당 기술은 데이터센터의 연간 PUE(전력사용효율)을 약 5% 개선하고 투자비 회수 기간을 2~3년 단축하는 것을 목표로 한다. PUE는 데이터센터 전체 전력 사용량을 IT 장비 전력 사용량으로 나눈 값으로, 낮을수록 효율이 높다.

지역 단위의 전력 공급과 소비를 효율적으로 관리하는 기술도 공개됐다. ETRI는 아파트 단지 등에서 태양광과 ESS(에너지저장장치), 전력망을 연계하는 마이크로그리드 운영 기술을 소개했다. AI와 데이터 분석을 활용해 전력 생산량과 소비량을 예측하고 에너지 자원을 최적으로 배분하는 방식이다.

특히 외부 전력망에 문제가 발생하더라도 지역 내 발전설비와 ESS를 활용해 독립적으로 전력을 공급하는 기술도 제시했다. 전력 사용량을 줄이는 것을 넘어 공급 안정성까지 높이려는 시도다.