오늘의이슈노트

최근 우리나라 전력산업을 살펴보면 발전소를 새로 짓는 것만큼이나 중요하게 떠오르는 분야가 있습니다. 바로 ESS(에너지저장장치)입니다. 태양광과 풍력 발전이 확대되고 AI 데이터센터와 반도체 공장처럼 전력을 많이 사용하는 시설이 늘어나면서 이제는 전기를 얼마나 많이 생산하느냐뿐 아니라 필요할 때 전기를 꺼내 쓸 수 있도록 저장하는 능력도 중요해지고 있습니다. 실제로 2026년 우리나라에서는 ESS를 전력시장에 본격적으로 활용하기 위한 움직임이 이어지고 있습니다. 2026년 2월에는 제2차 ESS 중앙계약시장을 통해 전남 6곳과 제주 1곳 등 총 7곳에 ESS 구축이 추진됐으며, 최대 565MW 규모의 물량이 확정됐습니다. (기후에너지환경부) 이번 글에서는 ESS가 무엇인지부터 국내 ESS 시장의 변화, ..

기업이 만든 전기를 지역에서 직접 쓰는 전력산업의 변화 우리나라 전력산업의 변화는 단순히 발전소가 더 많이 건설되는 방향으로만 진행되고 있지 않습니다. 최근에는 전기를 생산하는 장소와 사용하는 장소를 가깝게 만들고, 발전사업자와 기업이 보다 직접적으로 전력을 거래할 수 있도록 하는 새로운 전력 시스템이 주목받고 있습니다. 특히 태양광과 풍력, 연료전지, ESS 같은 분산형 에너지 설비가 확대되면서 기존의 대규모 발전소 중심 전력 공급 방식에도 변화가 생기고 있습니다. 앞서 살펴본 것처럼 민간기업이 직접 발전소를 운영하는 사례가 늘어나고 있다면, 다음 단계에서는 기업이 생산한 전기를 지역의 공장이나 데이터센터 같은 전력 수요처에 직접 공급하는 구조가 중요해질 수 있습니다. 이번 글에서는 분산에너지가 무엇인..

최근 우리나라 전력산업에서 눈에 띄는 변화 가운데 하나는 기업이 직접 발전사업에 참여하는 사례가 늘어나고 있다는 점입니다.과거에는 전기를 생산하는 곳이라고 하면 한국전력이나 한국수력원자력, 발전 공기업 등을 먼저 떠올리는 경우가 많았습니다. 하지만 현재 우리나라 전력시장은 여러 발전사업자가 함께 전기를 생산하고 거래하는 구조로 변화하고 있습니다.특히 LNG 발전소와 열병합발전소뿐만 아니라 태양광, 풍력, 연료전지, 바이오매스 등 다양한 발전설비를 기업이 직접 건설하고 운영하는 사례가 나타나고 있습니다. AI 데이터센터와 반도체 공장 등 대규모 전력 수요가 등장하면서 발전사업의 중요성도 더욱 커지고 있습니다. 이번 글에서는 최근 우리나라 발전사업의 구조가 어떻게 달라지고 있는지, 기업들은 어떤 발전소를 운..

인공지능이 일상생활을 넘어 기업의 생산 방식과 업무 환경까지 바꾸고 있습니다. 과거 기업의 디지털 전환이 종이 문서를 전산화하고 업무 시스템을 온라인으로 옮기는 데 초점을 맞췄다면, 최근에는 인공지능을 업무 과정에 직접 적용하는 AI 전환(AX, AI Transformation)이 새로운 경영 과제로 주목받고 있습니다. 특히 제조업에서는 AI 전환의 의미가 더욱 큽니다. 제조업은 생산설비, 품질관리, 물류, 재고, 에너지 사용 등 다양한 과정에서 많은 데이터를 만들어내기 때문입니다. 이러한 데이터를 AI가 분석하면 사람이 경험과 감각에 의존했던 업무를 데이터 기반으로 바꿀 수 있습니다. 그렇다면 기업의 AI 전환은 기존의 디지털 전환과 무엇이 다르고, 제조업에서는 왜 AI 도입을 서두르고 있을까요?AI ..

인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 전력산업도 새로운 변화를 맞이하고 있습니다. 과거에는 전력 수요가 산업 생산과 냉난방, 가정용 전기 사용량 등에 크게 영향을 받았다면 이제는 데이터센터와 AI 반도체 같은 새로운 전력 소비처가 중요한 변수로 등장하고 있습니다. 특히 생성형 AI 서비스가 확대되고 대규모 데이터센터가 건설되면서 안정적인 전력 공급의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 실제로 국내 에너지 관련 기관에서도 AI와 데이터센터 확대를 향후 전력수요 증가의 주요 요인으로 보고 있으며, AI 데이터센터는 높은 전력 소비와 24시간 운영이라는 특징 때문에 전력망에 새로운 과제를 던지고 있습니다. (한국에너지공단) 그렇다면 AI 시대에는 우리나라의 전력산업이 어떻게 달라질까요? 이번 글에서는 AI 데이터센터..

생성형 AI가 빠르게 확산되면서 인공지능 기술 자체뿐만 아니라 이를 뒷받침하는 전력 인프라에도 관심이 커지고 있습니다. AI 서비스를 운영하는 데이터센터는 대규모 서버와 냉각시설을 필요로 하기 때문에 안정적인 전력 공급이 필수적입니다. 우리나라 역시 AI와 반도체 산업의 성장으로 전력 수요가 늘어날 가능성을 전력계획에 반영하고 있습니다. 특히 정부는 데이터센터와 첨단산업의 전력 수요를 별도로 전망하고, 발전설비 확대와 송전망 확충, 재생에너지와 원전 등 다양한 무탄소 전원의 활용을 함께 추진하고 있습니다. 이번 글에서는 AI 시대에 우리나라가 전력 수급 안정을 위해 어떤 정책을 추진하고 있는지, 데이터센터 전력 문제는 어떻게 관리하는지, 원전과 재생에너지·ESS·전력망 정책이 어떻게 연결되는지 정리했습니..

생성형 AI가 빠르게 확산되면서 인공지능 기술뿐만 아니라 데이터센터에 대한 관심도 함께 높아지고 있습니다. 챗봇에게 질문을 하거나 이미지를 생성하고, 기업이 AI 서비스를 운영하려면 이를 처리할 대규모 컴퓨팅 시설이 필요하기 때문입니다. 특히 AI 서비스가 고도화되고 이용자가 늘어나면서 데이터센터의 전력 소비가 중요한 사회적 이슈로 떠오르고 있습니다. AI는 단순히 소프트웨어만으로 작동하는 기술이 아니라 이를 처리할 반도체와 서버, 냉각시설, 네트워크 장비 등이 함께 필요한 산업이기 때문입니다. 이번 글에서는 AI 데이터센터가 무엇인지, 왜 많은 전력을 사용하는지, 전력 수요가 증가하면 어떤 문제가 발생할 수 있는지, 재생에너지와는 어떤 관계가 있는지까지 일반적인 관점에서 정리했습니다.AI 데이터센터란 ..

기후변화와 에너지 문제가 중요한 사회적 이슈로 떠오르면서 재생에너지에 대한 관심도 높아지고 있습니다. 특히 태양광과 풍력 발전은 여러 국가에서 에너지 전환을 위한 중요한 기술로 활용되고 있습니다. 재생에너지는 단순히 친환경적인 전기를 만드는 기술만을 의미하지 않습니다. 우리가 사용하는 전기를 어디에서 생산하고, 어떻게 저장하며, 필요한 곳까지 어떻게 전달할 것인지와도 밀접하게 연결되어 있습니다. 전기차와 같은 새로운 산업이 성장할수록 안정적인 전력 공급과 친환경적인 발전 방식의 중요성도 함께 커질 수 있습니다. 이번 글에서는 재생에너지의 기본 개념부터 태양광과 풍력 발전이 전기를 만드는 원리, 장점과 한계, 전기차와의 관계, 앞으로의 에너지 산업이 어떻게 변화할 수 있는지까지 쉽게 정리했습니다.재생에너지..

최근 AI 관련 뉴스를 보다 보면 'AI 에이전트'라는 표현을 자주 접하게 됩니다. 생성형 AI가 질문에 답하고 글이나 이미지를 만들어 주는 기술이라면, AI 에이전트는 여기서 한 단계 더 나아가 사용자가 원하는 목표를 이해하고 필요한 작업을 직접 수행하는 방향으로 발전하고 있습니다. 예를 들어 단순히 여행 계획을 만들어 달라고 요청하는 것을 넘어 일정에 필요한 정보를 찾고 비교하며, 사용자가 정한 조건에 맞춰 여러 작업을 연결하는 방식입니다. 업무에서도 자료를 정리하거나 이메일 내용을 분석하고 일정 관리 등을 자동화하는 형태로 활용될 가능성이 커지고 있습니다. 그렇다면 AI 에이전트는 기존 생성형 AI와 무엇이 다를까요? 이번 글에서는 AI 에이전트의 기본 개념부터 생성형 AI와의 차이점, 실제 활용 ..

스마트폰을 잠깐 확인하려고 했는데 어느새 30분이 지나 있는 경험은 누구에게나 한 번쯤 있을 것입니다. 메시지를 확인하고 SNS를 둘러보다가 뉴스를 보고, 다시 동영상이나 쇼핑 앱을 확인하는 사이 생각보다 많은 시간이 지나갑니다. 스마트폰과 인터넷은 생활을 편리하게 만들어 주지만, 모든 디지털 서비스를 많이 사용하는 것이 반드시 좋은 것은 아닙니다. 필요한 정보와 서비스를 이용하면서도 불필요한 알림과 콘텐츠 소비를 줄이는 방법에 대한 관심이 커지고 있습니다. 이러한 흐름에서 주목받는 개념이 바로 디지털 미니멀리즘입니다. 디지털 미니멀리즘은 단순히 스마트폰을 사용하지 않는 것이 아닙니다. 나에게 실제로 도움이 되는 기술과 서비스는 적극적으로 활용하되, 불필요한 디지털 사용은 줄여 삶의 집중도와 만족도를 높..