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[IT뉴스]“에너지·탄소 저감 효과 톡톡” ETRI, 산업현장 맞춤형 에너지 최적화기술 개발

온카뱅크관리자

2026-03-26 09:07:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> - 에너지다소비 업종 맞춤형 패키지 확산으로 탄소중립 기여 
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 <img alt="ETRI 연구진이 공정 에너지 이상진단과 생산 공정용 LLM 챗봇을 시연하고 있다.[ETRI 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/26/ned/20260326090346998ndoo.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="XsgI6CFYX8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/26/ned/20260326090346998ndoo.jpg" width="658">
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 ETRI 연구진이 공정 에너지 이상진단과 생산 공정용 LLM 챗봇을 시연하고 있다.[ETRI 제공]
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 [헤럴드경제=구본혁 기자] 한국전자통신연구원(ETRI)은 제조 현장의 에너지 소비를 효율적으로 관리하고 최적 운전을 지원하는 AI 기반 에너지최적화시스템(EOS)과 공장 에너지 운영 정보를 통합 관리하는 에너지정보시스템(EIS)을 결합한 패키지형 공장에너지관리시스템(FEMS) 플랫폼을 개발했다고 밝혔다.
 공장에너지관리시스템(FEMS)은 정보통신기술(ICT)을 활용해 공장의 에너지 사용 데이터를 수집·분석하고, 생산 공정과 설비 운영을 최적화함으로써 에너지 절감과 효율 향상을 동시에 달성하는 기술이다.
 ETRI 연구진과 공동연구기관들은 산업 현장의 특성을 반영해 공정별 에너지 사용 특성을 분석하고, 이를 기반으로 제조 공정 맞춤형 에너지 최적화 기술을 개발했다.
 먼저, 바이오·의약 산업의 경우 GMP 기준을 충족해야 하는 클린룸 냉방 환경을 대상으로 실제 운영 데이터와 물리 모델을 결합한 하이브리드형 최적 제어 기술을 구현했다.
 식품 산업에서는 공정 열에너지 수요를 이론적으로 분석하여 에너지 소비를 예측하고 보일러와 살균 공정의 스팀 공급을 최적 제어하는 기술을 개발했다.
 또한 금속·유리 용해 공정에서는 전기유도용해로의 진동 데이터를 활용해 용해 상태를 실시간으로 판정하고 조업을 최적화하는 기술을 세계 최초로 구현해냈다.
 제지 산업에서는 건조 공정에서 사용되는 스팀의 공급을 다변수 분석 기반으로 최적화하고 공압 계통의 운전을 효율적으로 관리하는 기술을 확보했다.
 연구진은 이와 함께 국제 에너지 성능 측정·검증 기준인 IPMVP를 기반으로 제조 공정에 적용할 수 있는 공정 맞춤형 에너지 절감량 측정·검증(M&amp;V) 체계도 세계 최초로 개발했다.
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 <img alt="ETRI 연구진이 AI 및 디지털트윈 기반 공장에너지관리시스템(FEMS) 공정·설비 기술을 설명하고있다.[ETRI 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/26/ned/20260326090347278bqzo.png" data-org-width="1082" dmcf-mid="ZB6auNSrH4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/26/ned/20260326090347278bqzo.png" width="658">
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 ETRI 연구진이 AI 및 디지털트윈 기반 공장에너지관리시스템(FEMS) 공정·설비 기술을 설명하고있다.[ETRI 제공]
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 이 기술은 업종별 공정 특성을 반영, 에너지 절감 효과를 신뢰성 있게 검증할 수 있어 향후 사업화 과정에서 중요한 기준과 참고기준으로 활용될 것으로 보인다.
 또한 설비가 밀집된 공장 환경에서도 안정적인 데이터 전송이 가능한 저전력 광역통신(LPWA) 무선 센서 네트워크를 적용했으며, 다중 인공지능 분석 모델을 통해 에너지 효율과 생산 품질을 동시에 고려한 최적 운전 방안을 제안할 수 있도록 설계됐다.
 이러한 기능들은 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 디지털트윈 기술을 결합해 공장의 에너지 관리와 생산 운영을 동시에 지능화할 수 있다는 점에서 의미가 크다.
 도윤미 ETRI 환경ICT연구실 총괄책임자는 “이번 연구는 실제 제조 현장에서 실증을 통해 에너지 소비 절감 효과를 확인한 기술이라는 점에서 큰 의미가 있다”며 “앞으로 중소·중견기업도 부담 없이 도입할 수 있는 플랫폼 형태로 기술을 고도화해 제조 산업 전반의 에너지 효율 혁신을 확산해 나가겠다”고 말했다.
 연구진은 현재까지의 15개 공장 대상 실증 연구를 통해 에너지 절감율 12~15%이상을 달성, 누적 기준으로는 약 5800 TOE의 에너지 절감과 1만 8600톤 이상의 탄소 배출 감소 성과를 확인했다. 이는 약 1만 9천 가구의 4인 가족이 1년 동안 사용하는 에너지 소비량에 해당하는 규모다.
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