한전KDN, ‘에너지 특화 AIDC’ 구축… 전력 운영 ‘실시간 추론’ 전환
||2026.04.10
인공지능(AI) 기술 확산에 따라 에너지 산업에서도 AI 기반 운영 전환이 본격화되고 있다. 전력 수요와 공급 변동에 실시간으로 대응해야 하고 설비 운영이 24시간 지속되는 특성상, 지연 없는 판단과 예측·제어 역량이 요구되기 때문이다. 그러나 데이터가 기관별로 분산돼 있고 폐쇄적인 보안 환경이 유지되면서 AI 활용에는 구조적 제약이 따른다. 이에 한전KDN이 데이터 통합과 보안을 전제로 한 ‘에너지 특화 AI 데이터센터(AIDC)’ 구축에 나섰다.
9일 열린 ‘2026년도 한국사이버안보학회 N2SF연구회 워크숍’에서 박은균 한전KDN 부장은 “에너지 산업은 설비 운영과 계통 관리가 24시간 중단없이 이뤄지는 만큼, AI 기반 인프라 운영 효율화를 위해서는 실시간 추론이 중요하다”고 말했다.
하지만 현재 에너지 관련 데이터는 기업과 공급기관 등에 분산돼 있고 표준도 서로 달라 결합이 어려운 상황이다. 또 폐쇄적인 보안 환경으로 인해 외부 데이터나 서비스와의 연계도 쉽지 않다.
박 부장은 “데이터는 많이 쌓여 있는데 기관마다 분산돼 있어 상호 연결이 안 된다”며 “이로 인해 AI 활용에도 한계가 있다”고 말했다. 이어 “요즘은 챗GPT나 클로드 같은 생성형 AI 활용과 외부 데이터 연계가 확대되고 있지만, 기존 망 분리 환경에서는 이런 부분이 제한된다”며 “데이터를 보호하면서도 필요한 활용아 가능한 구조가 필요하다”고 말했다.
이 같은 한계를 극복하기 위해 한전KDN은 ‘에너지 특화 AI 데이터센터(AIDC)’ 구축을 추진하고 있다. 개별 기관 단위가 아닌 데이터를 통합해 공동 활용하는 커뮤니티형 인프라로, 에너지 산업 전반의 AI 활용 기반을 마련하겠다는 구상이다.
구축 전략은 단계적이다. 18개월 내 실증센터를 통해 운영 경험을 확보한 뒤, 이를 기반으로 40MW급 하이퍼스케일 데이터센터로 확장한다.
박은균 부장은 “처음부터 대규모 데이터센터를 구축하기보다 실증센터를 통해 운영 경험을 축적한 뒤 그 경험을 바탕으로 확장하는 것이 현실적인 접근”이라고 말했다. 즉 초기에는 인프라 구축과 AI 서비스 적용을 병행하고, 학습과 추론 영역을 분리해 운영 효율을 높인다. 이후 대규모 학습과 실시간 추론을 동시에 지원하는 구조로 발전시킨다는 계획이다.
이 과정에서 보안 체계 역시 국가망보안체계(N2SF)를 기반으로 안전하게 구성한다. 망을 물리적으로 분리하는 기존 구조만으로는 생성형 AI 활용과 데이터 결합 요구를 수용하기 어렵고, 데이터와 접근을 중심으로 통제하는 방식이 필요하다는 것이다. 특히 네트워크 중심이 아닌 데이터 흐름과 접근 권한을 기준으로 통제하는 N2SF 개념이 적합하다는 설명이다. 박 부장은 “망 분리 중심의 보안 체계는 한계가 있으며 데이터와 접근을 기준으로 통제하는 구조가 필요하다”고 말했다.
또한 AI 인프라도 학습 중심에서 실제 서비스 운영 중심으로 재편이 필요하다고 강조했다. 대규모 학습뿐 아니라 실시간 추론 수요를 감당할 수 있는 구조를 함께 갖춰야 한다는 의미다. 박 부장은 “학습 중심 구조만으로는 실제 서비스 요구를 감당하기 어렵고, 추론을 고려한 인프라도 함께 확보해야 한다”고 말했다.
결국 한전KDN의 에너지 AI 데이터센터 구축은 단순한 설비 확충을 넘어, 데이터 활용 방식과 보안 체계, GPU 기반의 IT 인프라까지 관련 구조 전반을 동시에 재편하는 새로운 도전이 될 전망이다.
박은균 부장은 “에너지 AI 데이터센터는 단순한 IT 인프라가 아니라 데이터 통합과 보안, 운영 방식까지 같이 바뀌는 구조”라며 “실증을 통해 적용 가능성을 확보하고 이를 기반으로 확산해 나가겠다”고 말했다.
부산=정종길 기자
jk2@chosunbiz.com
1
2
3
4
