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The rapid growth of generative AI and cloud services has significantly increased the demand for data centers and their energy consumption, highlighting the urgent need for sustainable energy management and efficiency improvements. This study explores both technical and institutional strategies aimed at optimizing energy use in data centers. It identifies distributed generation systems as a crucial solution for addressing transmission losses and enhancing the reliability and stability of energy supply, moving away from the inefficiencies of centralized grids. Furthermore, the study emphasizes the importance of optimizing cooling and power supply systems as a vital step in effectively reducing energy consumption while ensuring operational reliability. It also underscores the need for supportive policy frameworks, such as the Decentralized Energy Activation Special Act, to promote the use of renewable energy and foster environmentally sustainable growth within the data center industry. To assess and improve energy and carbon efficiency in data center operations, the study incorporates quantitative metrics like Power Usage Effectiveness (PUE) and Carbon Usage Effectiveness (CUE).

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2.1 분산에너지 활성화 특별법

2024년 6월, 분산에너지 활성화 특별법⁽¹⁰⁾이 본격 시행되면서 같은 날 해당 법의 시행령과 시행규칙이 발효되었다. 이 법은 분산에너지의 정의와 범위를 명확히 하고, 의무 설치자 및 설치량 산정 방식을 규정하여 분산에너지의 활용을 촉진하는 데 초점을 맞추고 있다. 분산에너지의 정의와 범위로, 전기에너지는 용량이 40 MW 이하인 발전설비에서 생산되는 경우에 분산에너지로 간주되고 집단에너지 발전설비는 용량이 500 MW 이하이며, 발전설비가 변전소와 15 km 이내의 송전선로로 연결되고 변전소 용량이 발전설비 용량을 초과하며, 전력계통의 신뢰도와 품질에 부정적 영향을 미치지 않는 조건을 충족해야 한다. 다음으로 열에너지는 430 Gcal/h 이하의 열을 생산하는 집단에너지 사업자 및 기타 에너지 생산자가 해당되고 용량이 500 MW 이하인 중소형 원자력 발전사업도 분산에너지의 범위에 포함되는 것으로 구체화되었다.

분산에너지의 의무 설치 대상자는 연간 200,000 MWh 이상의 에너지 사용이 예상되는 건축물의 신축 또는 대수선을 진행하는 건축물 소유자와 사업 면적 1,000,000 m² 이상의 택지개발사업, 도시개발사업, 도시재생사업 시행자를 포함한다. 의무 설치량의 산정 방식은 산업통상자원부가 발표한 분산에너지 설비 설치계획서 제출 및 설치확인 등에 관한 규정⁽¹¹⁾에 따라 정의된다.

의무 설치량(MW)은 연간 에너지 사용량(MWh)에 의무 비율(%)을 곱한 값에서 직접전력거래량을 제외하고, 연간 이용률(%)과 시간(8,760 h)을 고려하여 계산된다. 특히, 지역별 의무 비율은 수도권정비계획법⁽¹²⁾에 따라 수도권의 경우 100%로 설정된 반면, 비수도권은 0%로 설정되어 비수도권 건축물에는 분산에너지 설치 의무가 부과되지 않으며, 연도별 의무비율은 Table 1과 같다. 이러한 법적, 제도적 변화는 분산에너지의 활용을 장려하고, 에너지 자립 및 지속 가능성을 강화하기 위한 정부의 정책적 의지를 반영하였다. 특히, 전력계통의 효율성을 제고하고, 환경 영향을 최소화하며, 에너지 분산화의 필요성을 충족시키기 위한 실질적인 기반을 제공한다. 이를 통해 지역별 에너지 불균형 해소와 지속 가능한 에너지 시스템 구축을 기대한다.

2.2 전력계통영향평가

전력계통영향평가는 대규모 전기사용 시설이 전력계통에 미치는 영향을 사전에 평가하여 전력 공급의 안정성과 품질을 유지하기 위한 제도이다. 분산에너지 활성화 특별법에 따라, 산업통상자원부는 2024년 전력계통영향평가 제도 운영에 관한 규정(안)⁽¹³⁾을 행정 예고하였다. 전력계통영향평가는 전국을 대상으로 하며, 10 MW 이상의 신규 전기사용계약을 체결하려는 자 등 일정 규모 이상의 전기사용 시설이 평가 대상이다. 해당 사업자는 개발행위허가 등의 승인 신청 3개월 전까지 전력계통영향평가서를 산업통상자원부 장관에게 제출해야 한다. Table 2의 평가 항목은 기술적 평가항목과 비기술적 평가항목으로 구분되고 각 항목은 배점 기준에 따라 평가되며, 총점은 100점이다.

2.3 전력수급기본계획(제11차)

제11차 전력수급기본계획⁽¹⁴⁾은 2024년부터 2038년까지 15년간의 장기 전력수급 계획으로, 전기사업법에 따라 2년 주기로 수립된다. 해당 계획은 전력 수요 전망, 설비 계획, 전력 계통 강화, 재생에너지 확대, 수요 관리 등을 종합적으로 다룬다.

데이터센터, 첨단산업, 전기화와 같은 추가 수요를 반영하여 2038년 목표 전력수요는 129.3 GW로 2023년 대비 약 31.0 GW 증가할 것으로 전망하였다. 세부적으로 데이터센터의 전력수요는 AI 확산으로 인해 2038년까지 6.2 GW에 이를 것으로 보았다. 이것은 전체 증가량의 20%를 차자할 만큼 비중이 매우 크다는 것을 확인하였다. 그리고 목표 전력수요를 반영하여, 2038년까지 10.6 GW의 신규 전력공급 설비가 추가로 필요하다. 여기에는 경제적이고 안정적인 무탄소 발전을 위해 원전을 적극 활용하고, 신재생 에너지 보급과 청정수소 및 암모니아 발전을 확대하는 계획에 기반을 둔다. 따라서 노후 석탄발전소는 무탄소 전환을 추진하며, LNG 추가 전환은 중단되고 재생에너지 보급 목표로 2030년까지 태양광과 풍력 설비를 72.0 GW로 확대하고, 2038년까지 115.5 GW까지 보급을 늘려 온실가스 감축 목표를 달성할 계획이다.

실행 계획으로 전력시장 고도화를 통해 경쟁을 촉진하며, 분산에너지 활성화를 추진, 에너지 효율 자원 표준 (EERS: energy efficiency resource standards) 등을 통해 부하 관리를 강화하여 2038년까지 16.3 GW의 수요 절감을 목표로 하고 있다. 그리고 2030년까지 국가 온실가스 감축 목표(NDC: nationally determined contribution)를 달성하기 위해 재생에너지와 원자력 발전 비중을 늘리고, 무탄소 발전원(CFE: carbon free energy) 비중을 70%까지 확대할 세부 계획을 포함한다. Fig. 1의 2030년 전원별 발전비중은 원전 31.8%, 석탄 17.4%, LNG 25.1%, 신재생 에너지 21.6%, 수소.암모니아 2.4% 등이다. 2038년 원전은 발전원 가운데 가장 높은 35.6%의 발전비중을 차지하는 것으로 나타났다. 신재생 에너지도 풍력.태양광을 중심으로 꾸준히 늘어나 2038년 발전비중이 32.9%까지 올라갈 것으로 분석됐다.

3.1 주요 국가별 데이터센터 산업 현황 및 규제⁽⁴⁾

전 세계 데이터센터 산업은 디지털 경제의 핵심 인프라로서 빠르게 발전하고 있다. 주요 국가들은 각자의 환경적, 경제적 조건에 맞춰 데이터센터 산업의 지속 가능성을 높이기 위한 정책과 규제를 도입하고 있다. 특히, 에너지 효율성과 친환경 전환은 모든 국가가 공통으로 추구하는 방향성이고 이러한 흐름 속에서 각 국가와 기업들은 지역적 특성과 글로벌 동향을 복합적으로 고려하여 데이터센터 전략을 수립하고 있다.

미국은 전 세계 데이터센터의 약 33%를 차지하며, 빅 테크 기업(Google, Microsoft, Amazon 등)의 초대형 하이퍼스케일 데이터센터가 주요 역할을 하고 있다. 데이터센터는 미국 내 디지털 경제와 클라우드 서비스의 중심축으로 자리 잡고 있으며, 2022년 데이터센터 전력 소비는 미국 전체 전력 소비의 약 4%에 차지했다. 이 비율은 2026년까지 6%로 증가할 것으로 전망되며, 데이터센터의 에너지 효율성과 친환경 전환이 중요한 과제가 되고 있다. 미국의 데이터센터 규제는 주별로 다르며, 캘리포니아, 오리건과 같은 주요 데이터센터 허브는 에너지 효율 표준(LEED 인증, ASHRAE 표준)을 의무적으로 준수하도록 요구하고 있다.^{(15, 16)} 또한, 일부 주에서는 데이터센터가 재생 에너지로 100% 운영(RE 100)할 것을 강제하며, 탄소 배출량 감축 목표를 설정하고 있다.

유럽은 지속 가능성을 데이터센터 산업의 핵심 방향으로 설정하고 있다. 아일랜드는 유럽 데이터센터 허브로, 2022년 데이터센터 전력 소비가 전체 전력 소비의 17%를 차지했으며, 2026년에는 32%로 증가할 것으로 예상된다. 이러한 급격한 전력 수요 증가로 인해 아일랜드는 신규 데이터센터 건설 허가를 제한하며, 재생 에너지 사용과 에너지 효율성을 강화한 정책을 시행하고 있다. 유럽연합(EU)의 Fit for 55 정책⁽¹⁷⁾은 데이터센터 산업의 탄소 중립 달성을 목표로 하고 있다. 이에 따라, 유럽 전역의 데이터센터는 재생 에너지로의 전환과 에너지 효율적인 운영의 의무화, 물 사용량 및 냉각 기술의 지속 가능성도 주요 평가 항목으로 포함하였다.

북유럽의 아이슬란드는 풍부한 재생 에너지(지열 및 수력)와 한랭기후를 활용하여 데이터센터 운영에 이상적인 환경을 제공한다. 이러한 특징은 글로벌 기술 기업들에게 아이슬란드를 데이터센터 설립지로 선택하게 만드는 주요 이유가 되었다. 특히, 데이터센터 냉각에 자연 환경을 적극 활용함으로써 운영비용을 절감하고 탄소 배출을 최소화하고 있다.^{(18, 19)} 아이슬란드는 데이터센터 산업을 규제하기보다는, 지속 가능한 에너지 기반을 활용하여 외국 기업의 투자를 유치하는 정책을 펼치고 있다. 결과적으로, 데이터센터는 국가 경제 성장의 주요 축으로 자리 잡았다.

중국은 세계 최대 데이터센터 시장 중 하나로, 디지털 경제 확산에 따라 대규모 데이터센터 인프라 투자가 지속되고 있다. 특히, 중국 정부는 클라우드 서비스와 AI 기반 서비스를 강화하기 위해 초대형 데이터센터를 주요 도시뿐만 아니라 북부와 서부 지역으로 확장하고 있다. 중국의 데이터센터 규제는 탄소 배출 감축과 에너지 효율성을 중심으로 이루어지고 있다. 북부 지역에서는 자연 냉각 효과를 활용한 데이터센터를 선호하며, 남부 지역에서는 태양광 및 풍력과 같은 재생 에너지 사용이 강조되고 있다.^{(20, 21)} 또한, 중국은 데이터 보안과 내수 데이터 보호를 위해 데이터센터 운영과 데이터 관리에 대한 엄격한 규제를 시행하고 있기 때문에 글로벌 기업 데이터센터의 중국 진입에는 큰 장벽이 있다.

3.2 벤치마킹을 통한 사례 분석⁽⁵⁾

싱가포르는 아시아의 대표적인 데이터 허브로서, 총 1.4 GW 이상의 데이터센터 용량을 보유하고 있다. 데이터센터는 싱가포르 GDP의 약 17%를 차지하는 디지털 경제의 핵심 기반으로, 국제적 데이터 흐름과 기술 혁신을 지원하는 역할을 수행하고 있다. 하지만 데이터센터는 높은 전력 소비와 물 사용량, 그리고 환경적 영향을 수반하기 때문에, 지속 가능한 방식으로 운영되어야 할 필요성이 커지고 있다. 이에 따라 싱가포르 정부는 데이터센터 산업의 지속 가능성을 보장하기 위해 체계적인 로드맵을 수립하고, 에너지 효율화, 친환경 에너지 도입, 물 사용 최적화, 기술 혁신 등을 중점적으로 추진하고 있다.

4.1 민원요소

데이터센터 수요가 급증함에 따른 데이터센터 건설에 대한 지역 주민의 반대가 빈번히 발생하고 있으며, 이러한 민원은 데이터센터의 개발과 운영에 있어 중요한 제약 요소로 작용하고 있다. 데이터센터의 건립을 반대하는 주요 내용은 환경적 우려, 소음과 전자파 노출 및 지역 개발 저해와 경제적 혜택의 불균형으로 보고 있다. 데이터센터는 대규모 전력을 소비하며, 이로 인한 탄소 배출과 환경 영향을 우려하는 민원이 제기되고 있다. 특히, 데이터센터의 냉각 시스템에서 필요한 물 사용량과 폐수 배출 문제가 환경 파괴로 이어질 수 있다는 불안감이 하나의 원인이다. 또한 데이터센터의 냉각 설비와 발전기에서 발생하는 소음은 주변 주민들의 생활환경에 부정적인 영향을 미칠 수 있고 전자파 노출에 대한 막연한 두려움이 주민들의 반발을 유발하는 요인 중 하나로 작용하고 있다. 데이터센터는 상대적으로 인구 밀집도가 낮은 외곽 지역에 건설되는 경우가 많다. 이는 지역 주민들에게 부동산 가치 하락, 농업 및 자연환경 훼손 등의 문제로 인식될 수 있다. 그리고 데이터센터 건설로 인한 지역 경제 활성화와 일자리 창출은 한정적인 반면, 지역 주민들에게는 전기료 상승과 환경적 피해가 부각되면서 혜택과 비용의 불균형에 대한 반감이 발생한다.

4.2 규제요소

데이터센터 산업의 급속한 확장으로 신규 정책 및 법규 등이 제.개정됨에 따라 사업자 입장에서는 규제로 받아들여질 여지가 충분하다. 첫 번째로 새로이 적용되는 분산에너지 활성화 특별법과 전력계통영향평가가 해당할 것이다. 분산에너지 활성화 특별법은 데이터센터와 같은 대규모 전력 소비 시설의 급증으로 인한 전력 수요 관리 문제를 해결하기 위해 도입된 법률로, 분산에너지의 정의와 설치 의무를 명확히 규정하고 있다. 이에 더해 전력계통영향평가는 대규모 전기사용 시설이 전력망 안정성과 효율성에 미치는 영향을 사전에 평가하기 위해 설계된 제도이다. 이러한 제도는 전력 수급의 안정성을 높이고 재생 가능 에너지의 활용을 촉진하기 위한 목적을 가지고 있지만, 법적.제도적 모호성, 사업비용 증가, 지역별 격차, 그리고 데이터센터 산업의 경쟁력 약화에 대한 우려가 있다.

분산에너지 활성화 특별법은 분산에너지의 범위를 태양광, 풍력, 연료전지, 집단에너지 등으로 규정하면서도, 대규모 전력 사용자에게 연간 전력 사용량의 일정 비율에 해당하는 분산에너지 설치를 의무화하고 있다. 그러나 구체적인 설치 비율과 평가 기준은 지역별로 상이하며, 수도권과 비수도권 간 규제가 차별적으로 적용된다. 분산에너지 설비 설치는 고비용이 수반되어 데이터센터 사업자에게 추가적인 재정적 부담이 된다. 이러한 비용 부담은 데이터센터 사업의 전반적인 수익성을 약화시키고, 글로벌 경쟁력에도 부정적인 영향을 미칠 가능성이 있다.

전력계통영향평가는 전력공급 여유, 적정 전압 유지 여부, 부하 분산 계획 등을 주요 기술적 평가 항목으로 포함하고 있다. 그러나 데이터센터와 같이 고도로 전력 의존적인 시설의 전력 사용 패턴은 대부분 연간 일정한 부하로 유지되기 때문에 일반적인 산업 시설과 동일한 기준을 적용할 경우 불공정한 평가 결과가 나올 가능성도 있다. 데이터센터 사업은 지역 경제 활성화에 기여하는 반면, 초기 단계에서 주민 민원과 같은 비기술적 항목에서 낮은 평가를 받을 가능성이 높다. 또한, 전력계통영향평가는 데이터센터의 수요 증가를 지원하기 위한 장기적인 전력 공급 계획보다는, 단기적인 전력망 안정성을 중심으로 설계되었다. 이는 데이터센터 사업자들이 성장에 필요한 전력을 확보하는 데 제약이 될 수 있다.

4.3 개선방안

데이터센터 반대 민원과 규제 사항은 단순한 지역적 문제가 아니라, 디지털 경제의 지속 가능성을 위협할 수 있는 중요한 사안이다. 따라서 데이터센터 건설 과정에서 지역 주민의 의견을 반영하고, 환경적.경제적 다각적 고려를 통한 정책적.기술적 노력이 요구된다. 이를 위해서, 기술적인 측면에서는 친환경 기술 도입, 분산 에너지 확대 및 고효율 냉각 기술 도입을 통해 데이터센터의 환경영향을 최소화하는 노력이 요구된다. 그리고 정책적 목표와 산업적 필요를 균형 있게 조정하여 실질적이고 현실적인 대안을 마련하는 것이 필요하다.

첫째, 냉각 시스템 개선 방안으로 랙 기반 냉각 기술 활용과 고밀도 데이터센터의 냉각 효율성을 극대화를 하는 동시에 폐열 회수 시스템 도입으로 데이터센터에서 발생하는 열을 재사용하여 에너지 절감이 가능하다. 또한 냉매 전환으로 저탄소 냉매를 활용한 친환경 냉각 시스템을 도입하는 것이 필요하다.

둘째, 전력 관리 개선 방안으로 스마트 UPS(무정전 전원 공급장치)를 도입하여 필요 전력량에 따라 자동으로 용량을 조절하고 AI 기반 전력 최적화 시스템을 통한 데이터센터의 전력 사용량을 실시간으로 분석하고 효율적으로 분배할 수 있다.

5.1 분산발전/분산형전원

데이터센터의 전력수요저감 방안을 제시하기 위해서는 현재의 에너지 수급의 현황을 정확하게 직시하는 것이 중요하다. 앞에서 분석된 사항을 다시 정리하면, 제11차 전력수급기본계획(2024-2038)이 확정되어 최대전력수요(2038년)는 129.3 GW로 설정되었다. 여기에 수요관리 측면에서 최대전력수요의 11.2%(16.3 GW) 감축을 목표로 한다. 공급방법으로는 LNG/석탄발전 감축, 신재생/원전 확대를 기본으로 한다.

데이터센터 에너지 소비구조는 전력이 90% 이상을 차지하여 전력사용비율이 타 건물에 비해 매우 높다.^{(23, 24)} 2029년까지 약 50 GW의 전력 용량이 필요할 것으로 예상되지만 전력수급기본계획에는 데이터센터의 수요예측이 정확하게 반영된 것이 아니다.

대한민국에서 전력공급은 중앙집중형 발전으로 대규모 발전소에서 전력을 생산하여 장거리 송전망을 통해 소비자에게 공급하는 방식이다. 전력을 장거리로 송전하는 과정에서 에너지 손실이 발생하며, 이는 전체 효율성을 저하시킨다. 또한, 송전 인프라 구축과 유지에 막대한 비용이 소요된다. 2012년에서 2021년까지 10년간 국내 전력 생산지에서 주요 소비지인 수도권 등 전국에 전력을 보내는데 따른 송배전 손실량을 금액으로 환산하면 연평균 약 1조 6,990억 원에 달하는 것으로 분석되었다. Table 3과 같이, 송전/배전 손실은 생산 전력의 평균 3.6%에 해당한다.⁽²⁵⁾ 이러한 제반 조건을 고려해볼 때 분산발전 또는 분산형전원이 현실적인 대안이다.

분산발전/분산형전원은 에너지 수요지 자체 또는 인근에서 소규모 발전 설비를 통해 전력을 생산.공급하는 방식으로, 중앙집중형 발전의 단점을 보완할 수 있다. 가장 큰 장점은 소비지 근처에서 전력을 생산함으로써 송전/배전 손실을 줄이고, 에너지 효율을 높일 수 있다. 여기에는 다양한 소규모 발전원이 분산되어 있어 특정 설비의 고장이 전체 시스템에 미치는 영향을 최소화하고, 전력 공급의 안정성 강화가 가능하다.

기존의 건축물의 냉방설비에 대한 설치 및 설계기준⁽²⁶⁾에서는 중앙집중 냉방설비를 설치할 때에는 해당 건축물에 소요되는 주간 최대 냉방부하의 60% 이상을 심야전기를 이용한 축냉식, 가스를 이용한 냉방방식, 집단에너지사업허가를 받은 자로부터 공급되는 집단에너지를 이용한 지역냉방방식, 소형 열병합발전을 이용한 냉방방식, 신재생 에너지를 이용한 냉방방식, 그 밖에 전기를 사용하지 아니한 냉방방식의 냉방설비로 수용하여야 한다. 따라서 Fig. 2에서와 같이, 데이터센터의 분산발전 구현의 방안으로 소형 열병합발전을 통하여 전력을 생산하고 중온수를 냉동기에 공급하여 냉각하는 방안이 가장 현실적이다.

분산발전설비로 원칙적으로 태양광, 풍력 및 연료전지 등 신재생 에너지를 활용하여 탄소배출을 줄이고, 지속 가능한 에너지 공급이 가능하다. 그러나 데이터센터의 특수성을 고려하면 신재생 에너지의 활용은 현실적인 대안이 되기에는 여러 가지 제약이 있다. 먼저, 데이터센터는 일반건물 대비 약 40 ~ 100배 이상의 에너지 사용하기⁽²⁷⁾ 때문에 데이터센터 사업부지 내(on-site)에서 적정 용량이상의 전력을 공급하는 것이 불가능하다.

신재생 에너지 설비의 설치면적 및 설치비용을 고려한다면 사업부지 외(off-site)에서 분산발전 사업자로부터 공급받는 것이 합리적이다. 최근, 분산에너지 활성화 특별법과 전력계통영향평가가 시행됨에 따라서 중앙집중형 발전의 한계를 극복하고 지속 가능한 에너지 시스템을 구축하기 위해 분산발전으로의 전환이 필요하다. 그러나 분산발전 및 분산형전원을 채택하더라도 데이터센터의 가장 기본적인 요구사항인 비상시를 대비한 이중화 및 안정적 에너지공급이 보장되어야 한다. 이 사항은 어떠한 전력수급의 조건에서도 반드시 확인되어야 하는 필수 사항이다.

5.2 구성장비 단위 에너지효율화

데이터센터의 구성장비는 크게 IT장비에 해당하는 IT부문과 IT장비의 운영환경을 지원하는 냉각, 전력, 소방 및 보안 등 설비 인프라로 구성된 non-IT부문으로 구분된다.⁽²⁸⁾ 데이터센터의 특수성을 반영하고 독립적으로 에너지효율화를 확보하기 위한 가장 효과적인 방법은 데이터센터 구성장비 단위에서 에너지효율을 확보하는 것이다. 기존의 일반건물을 대상으로 시행 중인 효율등급제도, 고효율인증제도와 대기전력저감 프로그램은 데이터센터의 구성장비의 용량과 종류를 포함하지 못하고 있는 것이 현실이다. 따라서 데이터센터의 주요 에너지 사용 장비의 효율기준 확립과 준수로 데이터센터의 에너지효율화에 기여가 가능하다(Fig. 3).

5.3 건물(데이터센터) 단위 에너지효율화

기존의 건물 단위로 시행 중인 건축물 에너지효율등급 및 제로에너지건축물 인증⁽²⁹⁾ 또한 데이터센터의 특수성을 반영하지 못하고 있다. 단위면적 당 에너지소비량(EUI: energy use intensity)은 건축물 에너지효율등급 등에서 주요 점수로 반영되지만 데이터센터에서는 최선의 판단기준이 되지 않는다. 현재까지 데이터센터의 건물 단위로 에너지효율을 평가하는 가장 보편적인 지표는 PUE이다.⁽³⁰⁾ 그러나 PUE도 데이터센터 간 에너지효율을 비교하는 방법으로 불합리한 부분이 존재한다. 즉, 데이터센터의 위치, 기후, 규모(총 IT용량 및 IT전력 밀도), 상면면적, 건물형태 및 운영조건과 같은 변수를 제어하지 않으면 어떤 데이터센터가 에너지 효율적인가를 정확하게 평가할 수 없다.

건물 단위 에너지효율화 방법 및 평가는 데이터센터의 다양성과 변수를 어떻게 일반화할 것인가가 핵심이 될 것이다. 따라서 다양한 데이터센터 운영조건 차이의 정규화가 중요하다. 다양한 데이터센터의 차이를 정규화하기 위해 에너지 사용과 관련하여 운영조건의 어떤 측면이 중요한지 파악하는 것이 가장 우선되어야 할 것이다. 따라서 Table 4에서와 같이, 에너지효율에 영향을 주는 종속변수와 독립변수로의 구분이 필요하다. 또한 다중회귀식으로 종속변수인 PUE에서 가장 큰 통계적으로 유의한 운영특성 조합의 도출이 필요하다.

IT부문의 에너지가 PUE에 영향을 미치는 주요 요인이고(연간 IT부문 에너지 변수는 건물운영 특성과 다름) non-IT부문의 설비 인프라 운영특성이 PUE와 통계적으로 상관관계가 낮아도 에너지효율에 큰 영향을 미친다. 그러나 기후 관련 난방 및 냉방도일수도 통계적으로 유의성이 상대적으로 매우 작다.⁽³¹⁾ 이것은 데이터센터 냉각에 필요한 에너지가 IT장비에 의해 생성되는 높은 내부부하에 의해 좌우되고 기후가 건물에 영향을 주는 부하에 상대적으로 매우 낮기 때문이다. 그러나 외기를 이용한 냉각시스템을 도입할 경우는 그 영향도는 변하게 된다. 데이터센터의 건물 단위 에너지효율 평가는 종속변수를 PUE로 설정하고 독립변수의 에너지 영향도에 대한 정량화가 필요하다.

5.4 데이터센터 산업의 에너지/온실가스(CO₂)흐름

현행 국가 온실가스 감축 목표(NDC)가 2030년까지 2018년 배출량 대비 40% 감축이다. NDC가 이행되면 2030년 온실가스 배출량은 4억 3천660만 톤이 된다.

온실가스는 에너지 사용량과 비례하기 때문에 막대한 에너지를 사용하는 데이터센터의 수요 증가가 향후 국가 온실가스 감축 목표에 상충되는 상황이 발생할 수 있다. 따라서 데이터센터 건물단위에서 데이터센터 산업단위로 확장된 에너지/온실가스 흐름에 대한 체계를 정립하고 이해하는 것이 중요하다.

Fig. 4의 프로세스는 데이터센터의 에너지 소비를 정량적으로 측정하고 각 단계에서 에너지 비용과 탄소 발생을 산출하는 방법을 보여준다. 각 단계는 독립적으로 수행할 수 있으며, 비교적 간단하게 구현할 수 있다. 여기에는 데이터센터의 에너지 소비가 유발한 탄소 배출량 CUE(carbon usage effectiveness)의 개념이 적용되고 데이터센터 산업의 에너지/온실가스 흐름으로 에너지 공급→데이터센터 인프라 설비 → IT장비 → 소프트웨어 → IT서비스로 이어지는 단계를 갖는다. PUE 및 CUE는 식(1)과 식(2)에서와 같다.

첫째, 에너지 공급은 데이터센터에 전력을 공급하는 공급원(발전소 등)에서 시작하고 공급 에너지에서 발생한 탄소 배출량(CUE)이 PUE 계산에 포함한다. 이것이 기존의 단순 PUE 계산과의 차별점이다.

둘째, 데이터센터 인프라 설비(non-IT)인 전기, 기계설비 등에서 요구되는 환경에 맞게 처리된 후 IT장비로 전달된다. 전력과 냉각을 포함한 모든 설비의 에너지/온실가스 발생이 계산에 포함된다.

셋째, IT서버, 스토리지, 네트워크 장비 등 데이터센터의 핵심 IT장비에 에너지/온실가스가 분배된다. 그다음 IT장비의 전력은 소프트웨어 플랫폼으로 할당된다.

넷째, 소프트웨어 플랫폼은 IT장비에서 사용된 에너지/온실가스를 기반으로 계산된다. 크로스 할당(cross allocation) 방식으로 여러 소프트웨어 간 에너지/온실가스가 분배된다.

마지막으로 데이터센터가 제공하는 최종 IT서비스(클라우드 컴퓨팅, 저장 등)로 에너지/온실가스가 분배된다. 소프트웨어에서 사용된 에너지를 바탕으로 서비스별 에너지 소비와 온실가스 발생량을 계산할 수 있다.

결론적으로, 데이터센터 산업으로 확장된 에너지/온실가스 흐름은 데이터센터의 에너지/온실가스를 단계별로 상세히 추적하고, 각 IT서비스와 소프트웨어가 소비하는 에너지를 명확히 파악할 수 있다. PUE와 CUE를 포함한 지표를 활용해 에너지 효율성과 온실가스 배출량을 종합적으로 관리할 수 있다. 이 프로세스는 데이터센터의 에너지 소비를 구조적으로 이해하고, 효율성을 최적화하기 위한 기반 제공이 가능하다.

에너지 생산 단계에서는 데이터센터의 지속 가능한 운영을 위해 신재생 에너지의 활용 필요성이 강조된다. 태양광, 풍력과 같은 재생 가능한 에너지원은 데이터센터의 전력 수요를 충족시키면서 탄소 배출을 최소화할 수 있는 대안으로 제시된다. 전력원의 선택은 데이터센터의 전체적인 탄소 배출량에 직접적인 영향을 미치기 때문에, 신재생 에너지원의 비중 확대는 필수적이다. 그러나 개별 데이터센터의 단위에서는 비효율적이다.

에너지 전송 단계에서는 송전 과정에서 발생하는 에너지 손실을 줄이기 위한 분산발전 시스템 도입의 중요성이 부각된다. 분산발전 시스템은 전력을 데이터센터 인근에서 직접 생산하고 소비할 수 있는 구조를 제공하여, 장거리 송전에 따른 손실을 최소화하고 전력 공급의 안정성을 높이는 데 기여한다.

에너지 소비 단계에서는 IT 장비와 non-IT 장비에서의 에너지 사용을 효율화하는 방안이 중요하다. 특히, 냉각 시스템은 데이터센터 내에서 전력을 가장 많이 소비하는 부문 중 하나로, 냉각 장비의 에너지 사용 비율을 최적화함으로써 전체적인 에너지 소비를 줄일 수 있다. 이를 위해 고효율 냉각 기술 도입과 운영 최적화 전략이 필요하다.

온실가스 배출 단계에서는 데이터센터의 각 운영 단계에서 발생하는 탄소 배출량을 정량화하는 작업이 필수적이다. 이를 통해 각 단계별로 탄소 배출 저감의 우선순위를 설정하고, 구체적인 감축 목표를 수립할 수 있다. 또한, 온실가스 감축을 위한 기술적 대안으로 재생 에너지원 활용 확대, 에너지 효율화 기술 도입, 그리고 폐열 회수와 같은 전략이 제안될 수 있다.

References