[모두를 위한 成長 ‘넷 포지티브’]
2部 企業, 함께하는 成長으로〈9〉에너지절약으로 炭素中立 KT
‘人工知能(AI) 빌딩 오퍼레이터’가 適用된 서울 鍾路區 KT光化門 이스트 社屋 地下에서 KT
職員들이 配管을 살펴보는 모습(왼쪽 寫眞)과 AI가 建物을 管理하는 狀況을 모니터링하는 모습. 안철민 記者
acm08@donga.com
이달 9日 찾은 서울 鍾路區 KT光化門 이스트 社屋 地下 1層의 管制室. 前面의 大型 스크린을 통해 建物의 電力消費와 溫度, 照明 管理 狀況 等을 實時間으로 確認할 수 있었다. 이를 통해 地下 6層, 地上 25層 延面積 5萬1170m²에 이르는 大型 建物의 出入과 保安, 冷暖房 等을 綜合的으로 管理한다. 가장 눈에 띄는 것은 ‘人工知能(AI) 빌딩 오퍼레이터’ 畵面. KT가 國內 最初로 開發해 普及에 나서고 있는 AI 基盤 親環境 建物 에너지 管理 技術이 建物의 冷暖房 等을 最適化하고 있는 狀況을 한눈에 볼 수 있었다.
○ AI 活用해 建物 에너지 消費 最適化
2019年을 基準으로 國內 에너지 消費의 約 20%는 建築物에서 發生한다. 新再生에너지 活用을 통해 炭素 排出을 줄이는 것 못지않게 旣存 建築物의 에너지 消費를 줄이는 것이 重要한 理由다. KT는 尖端 技術을 活用한 AI 빌딩 오퍼레이터를 통해 建築物 에너지 消費를 節減하면서 모든 利害關係者의 삶을 改善하는 ‘넷 포지티브(Net Positive)’ 活動에 나서고 있다.
KT光化門 이스트 社屋의 境遇 年間 7億∼8億 원의 에너지 費用을 支出한다. 이 가운데 折半假量의 에너지를 熱 및 空氣 環境 管理를 擔當하는 冷暖房 共助 設備가 消耗한다. 旣存에는 設備의 稼動 스케줄을 運營者가 直接 建物 自動化 시스템(BAS)에 入力하는 式으로 運營해 왔다. 하지만 運營 品質이 運營者의 專門性에 依해 左右되고 에너지 節減에도 限界가 있다는 問題가 있었다. AI가 稼動 스케줄 判斷을 代身하는 로보오퍼레이터 技術 等이 適用된 AI 빌딩 오퍼레이터는 建物과 設備 狀態를 正確히 反映하면서 다양한 變數를 미리 豫測해 最適化된 方式으로 設備와 에너지를 管理할 수 있다.
實際로 KT는 2020年 1月부터 KT光化門 이스트와 大戰 세이브존 等 12個의 建物을 對象으로 實證事業을 進行해 建物을 快適하게 運營하면서도 10∼20%의 에너지를 節減하는 效果를 立證했다.
올해 政府로부터 綠色技術認證과 新技術認證을 獲得한 KT는 親環境 建物 管理 시스템을 앞으로 國內 다양한 建築物로 擴散시켜 나갈 計劃이다. AI 빌딩 오퍼레이터를 適用할 수 있는 建物은 國內에서 5萬 洞에 이르는 것으로 把握된다. KT는 이들 建物 全體에 이 技術을 適用하면 原子力發電所 1基의 發電量에 該當하는 에너지 節減이 可能할 것으로 分析하고 있다.
KT는 冷房에 莫大한 戰力을 쓰는 인터넷 데이터 센터(IDC)에서도 AI가 空氣, 溫度, 濕度를 最適化하는 ‘AI IDC 오퍼레이터’ 技術을 지난해부터 本格 活用하고 있다. KT 融合技術院 關係者는 “獨逸 等의 先進國에서는 具體的인 減縮 目標를 基盤으로 한 建物 에너지 節約을 炭素中立의 重要한 軸으로 삼고 있다”며 “國內에서도 建築物, IDC 領域에서 期待되는 에너지 節減量이 相當히 크다”고 說明했다.
○ 스타트업과 相生하며 AI 開發 돕는 서비스도
KT는 클라우드 基盤의 그래픽處理裝置(GPU) 인프라 提供 서비스 ‘하이퍼스케일 AI 컴퓨팅(HAC)’을 통한 相生 活動에도 나서고 있다. 學校나 스타트업, 中小企業 等 新生 會社들의 GPU 인프라 投資 費用을 줄이는 데 도움을 주는 서비스다.
AI 應用 서비스를 만들기 위해서는 데이터 處理와 分析을 하는 高性能의 컴퓨터 資源이 大規模로 必要하다. 그中에서도 높은 演算能力을 가진 GPU는 必須的인 資源으로 꼽힌다. 스타트업, 中小企業 等은 GPU 인프라를 利用하기 위해 클라우드 서비스 供給者(CSP)로부터 固定割當 方式의 인프라를 빌려와야 했다. 하지만 GPU를 活用하지 않는 期間에도 利用料를 繼續 支拂해야 해 負擔이 컸다.
KT의 HAC는 ‘使用한 만큼만 받는다’는 클라우드 서비스의 槪念을 GPU에도 適用해 願하는 時點에 願하는 만큼만 資源을 割當받아 使用하고 以後에 返納하는 式의 서비스를 運營 中이다. 該當 시스템을 利用 中인 AI 開發社 커먼컴퓨터 關係者는 “스타트업에서는 AI 學習 時 大規模 GPU를 構成하기 쉽지 않은데 HAC를 通해 클러스터링된 GPU를 클라우드床에서 손쉽게 쓸 수 있을 뿐만 아니라 從量制 모델을 통해 實際 運營에 있어서 費用이 줄어들었다”고 밝혔다.
김도형 記者 dodo@donga.com
全南革 記者 forward@donga.com
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