한전KDN, N2SF 적용한 에너지 특화 AIDC 구축한다

한전KDN(대표 박상형)이 국가망보안체계(N2SF)를 적용한 에너지 특화 인공지능 데이터센터(AIDC)를 구축한다. 2페타바이트(PB) 이상의 데이터와 1000개 이상의 고성능 그래픽처리장치(GPU)를 기반으로 발전·설비·계통·전력시장 데이터를 통합하고, 이를 AI 서비스로 연결하는 것이 핵심이다.

한전KDN은 7일 경기 성남시 밀리토피아 호텔 바이마린에서 열린 ‘AIDC 보안 기술 워크숍’에서 이 같은 ‘공공 AIDC 구축 및 서비스 전략’을 공개했다. 이창열 한전KDN 단장(최고정보보호책임자)은 이날 발표에서 에너지 특화 AIDC의 인프라 구성과 데이터 활용, AI 모델 운영, 보안체계를 소개했다.

한전KDN은 에너지 산업에서 운영 복잡성이 커지고 데이터 기반 의사결정 요구가 늘면서 개별 시스템에 흩어진 데이터를 통합해 AI로 활용할 수 있는 인프라가 필요하다고 봤다. 특히 에너지는 국가 핵심 기반산업인 만큼 대용량 데이터 처리와 AI 연산 성능뿐 아니라 보안체계를 함께 갖춰야 한다는 설명이다.

데이터부터 AI 서비스까지 하나로

한전KDN이 제시한 에너지 특화 AIDC는 데이터 수집부터 AI 모델 개발과 서비스 제공까지 전 과정을 하나의 플랫폼에서 처리하는 구조다.

발전·설비, 계통·운영, 시장·거래, 기상·환경, 고객·수요, 외부 데이터를 수집해 저장하고 AI가 활용할 수 있는 형태로 가공한다. 하단 인프라에는 GPU와 신경망처리장치(NPU), 저장장치, 고속 네트워크, 사이버보안 체계를 배치한다.

그 위에는 데이터를 한곳에 모아 저장·분석하는 데이터 레이크와 데이터 처리 기능, 머신러닝 운영(MLOps), AI 모델 서비스 체계를 구성한다. 머신러닝 운영은 AI 모델의 개발과 학습, 배포, 운영, 성능 감시까지 전체 생애주기를 관리하는 방식이다.

최상단에는 AI 서비스와 AI 모델, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API), 포털, 마켓플레이스를 배치한다. 이를 내부 업무 시스템뿐 아니라 외부 고객과 협력사도 활용할 수 있도록 구성할 계획이다.

한전KDN은 안정성과 확장성, 보안성을 확보할 수 있도록 AIDC를 모듈형 클라우드 구조로 구축한다는 구상이다.

2페타바이트 이상 데이터 AI 학습에 활용

한전KDN이 보는 AIDC의 핵심 자산은 ‘데이터’다. 한전KDN은 2페타바이트(PB) 이상의 실시간·대용량 데이터를 안정적으로 처리하는 데이터 파이프라인을 구축할 계획이다.

먼저 여러 시스템에 흩어진 에너지 데이터를 연결한다. 시스템별로 데이터를 따로 보관해 통합 활용하기 어려운 ‘데이터 사일로’를 해소하고 데이터 표준화와 통합을 추진한다. 대용량 데이터를 처리할 성능을 확보하는 동시에 데이터 관리체계와 보안체계도 구축한다. 데이터 활용을 뒷받침할 제도적 기반도 과제로 제시했다.

수집한 데이터를 AI가 곧바로 학습과 분석에 사용할 수 있도록 품질도 관리한다. 한전KDN은 이를 ‘AI 레디 데이터(AI-ready data)’ 체계로 설명했다. 데이터의 정확성과 일관성, 완전성, 적시성, 최신성을 관리해 AI 활용에 적합한 상태를 유지하는 방식이다.

AI 모델 개발과 운영도 체계화한다. 머신러닝 운영 체계를 통해 데이터 관리부터 모델 개발과 배포, 운영·감시까지 하나의 흐름으로 연결한다. 생성형 AI에는 대규모언어모델(LLM) 운영(LLMOps) 체계를 적용한다. LLM의 개발부터 배포와 운영까지 전체 생애주기를 관리하는 방식이다. 한전KDN이 확보한 에너지 데이터를 활용해 에너지 분야에 특화된 AI 모델을 개발하는 것이 목표다.

AIDC 자체 운영에도 AI를 적용한다. AI 기반 IT 운영(AIOps)을 활용해 인프라와 서비스 상태를 24시간 분석하고 장애와 이상 징후를 예측하는 방식이다. 사람이 모든 상태를 직접 확인하는 방식에서 AI가 운영 상황을 분석하고 대응을 지원하는 구조로 전환한다.

N2SF로 데이터·AI 접근 통제

보안체계에는 N2SF를 적용한다. N2SF는 공공기관의 모든 업무를 동일하게 망분리하는 방식에서 벗어나 데이터와 업무의 중요도에 따라 서로 다른 보안통제를 적용하는 보안 프레임워크다.

한전KDN은 AIDC의 데이터와 AI 서비스를 안전하게 활용할 수 있도록 구축 단계부터 N2SF를 적용할 방침이다. 데이터나 AI 서비스에 접근하는 사용자의 신원과 권한을 확인하고 허용한 범위 안에서만 접근하도록 통제하는 방식이다.

AIDC는 기존 정보시스템보다 보호해야 할 대상도 넓다. 에너지 데이터뿐 아니라 AI 학습데이터와 모델, GPU 등 연산 인프라, 데이터 처리 과정과 AI 서비스가 서로 연결된다. 한전KDN이 제시한 AIDC 구조에서 사이버보안은 GPU·NPU와 저장장치, 고속 네트워크 등과 함께 기반 인프라에 포함됐다. 보안을 별도 기능으로 추가하기보다 인프라 설계 단계부터 포함하겠다는 취지다.

고장·수요 예측 등 AI 서비스 20개

한전KDN은 AIDC를 활용해 모두 20개의 데이터·AI 서비스도 마련한다. 운영 최적화 6개, 예측·분석 6개, 에너지 거래·시장 4개, 고객·신사업 4개로 구성한다.

운영 최적화 분야에서는 발전소 운영과 설비 정비, 계통 안정도 감시, 에너지저장장치(ESS) 운영 등을 AI로 최적화하는 방안을 제시했다. 설비 상태를 분석해 고장을 예측하고 정비 시점을 판단하는 기능도 포함한다.

예측·분석 분야에서는 전력 수요와 재생에너지 발전량, 전력가격, 부하 패턴 등을 AI로 예측한다. 기상 데이터와 에너지 데이터를 결합해 영향을 분석하고 탄소배출량을 예측하는 서비스도 구상했다.

에너지 거래·시장 분야에서는 전력거래 전략과 입찰·가격을 최적화하고 시장 위험을 분석한다. 분산된 에너지 자원을 통합 운영하는 기능도 포함했다.

고객·신사업 분야에서는 에너지 사용량 분석과 수요반응 최적화, 마이크로그리드 관리, 에너지 데이터 서비스 등을 추진한다.

서비스는 데이터 수집부터 실제 운영까지 이어진다. 발전·설비·부하·기상·시장 데이터를 수집한 뒤 정제하고 통합한다. 이후 데이터의 패턴과 이상 징후를 찾아 AI가 수요와 설비 고장을 예측한다.

AI는 원인과 대응 우선순위도 분석한다. 분석 결과를 운영 의사결정과 정비, 설비 제어로 연결해 실제 에너지 운영에 활용하는 구조다.

한전KDN은 AIDC를 자체 AI 개발 인프라에 그치지 않고 사업에도 활용할 계획이다. 구독형과 사용량 기반 서비스, 데이터 제공, 고객 맞춤형 개발, 성과 기반 방식 등을 사업 모델로 제시했다.

이창열 한전KDN 단장은 “에너지 분야는 국가의 핵심 기반 시설로 AI를 통한 데이터 통합뿐 아니라 보안 내재화가 굉장히 중요한 분야”라며 “한전KDN이 국가 데이터 센터뿐 아니라 에너지 분야에 특화된 AIDC 사업을 추진하려는 이유가 바로 여기가 있다”고 설명했다. 이어 “내년(2027)부터 관련 사업이 정부에서 본격적으로 나오면 구축에 들어갈 예정”이라고 덧붙였다.

글. 바이라인네트워크
<곽중희 기자>god8889@byline.network