기후 변화는 더 이상 막연한 미래의 위협이 아닌, 현재 우리가 직면하고 있는 현실적인 문제입니다. 이전 글에서 설명했듯이 최근 산불이 전세계와 우리나라 전국에서 발생하는 현상도 이상기후의 발생의 결과로 보이기도 합니다. 이상기후, 해수면 상승, 미세먼지 증가, 생태계 파괴 등 다양한 환경 문제가 급격히 나타나면서 전 세계가 ‘지속 가능한 미래’ 실현을 위한 해법을 찾고 있습니다. 한국 또한 탄소중립 선언 이후 다양한 정책과 기술을 동원해 기후 위기 대응에 나서고 있으며, 그 중심에 인공지능(AI) 기술이 있습니다. 특히 국내 기업들은 AI를 통해 에너지 절감, 탄소 배출 최소화, 자원 효율성 극대화 등 다양한 친환경 실천을 가능케 하며 ESG 경영을 강화하고 있습니다. 본 글에서는 국내 대기업, 에너지·유통 업계, 스타트업 및 중소기업들이 어떻게 친환경 AI를 도입하고 있는지 구체적인 사례를 중심으로 살펴봅니다.
제조업에서의 친환경 AI 활용 사례
국내 제조업계는 산업 특성상 높은 에너지 소비 구조를 갖고 있어, 환경 부담이 큰 분야로 평가받습니다. 그러나 최근 AI 기술의 도입으로 공정 효율화와 자원 절약이 가능해지면서, 친환경 제조 시스템으로 빠르게 전환되고 있습니다. 대표적으로 삼성전자는 AI를 활용해 반도체 생산 라인의 에너지 사용량을 실시간으로 모니터링하고, 비효율적인 공정 구간을 자동으로 개선하고 있습니다. 특히 AI는 센서로부터 수집되는 수많은 데이터를 분석해 냉각 시스템의 최적 작동 조건을 도출하고, 불필요한 에너지 낭비를 줄입니다. 이를 통해 삼성전자는 연간 수천 톤의 탄소 배출량을 절감하고 있으며, 이러한 성과는 지속가능경영 보고서를 통해 대외적으로도 인정받고 있습니다. LG전자는 스마트 팩토리 시스템을 통해 AI 기반의 자동화된 설비 제어 기술을 도입했습니다. 공장 내부 온도와 습도, 설비 상태 등을 AI가 분석하고 실시간으로 최적화함으로써, 에너지 사용을 15% 이상 줄이는 데 성공했습니다. 특히 제품별 에너지 소모량을 분석해 생산 라인을 재배치하거나 장비를 교체하는 데 활용되고 있어, 전반적인 공정 효율 개선으로 이어지고 있습니다. 또한 포스코는 철강 공정에 AI 기술을 접목해 고로의 연료 투입량을 정밀하게 제어하고 있습니다. AI가 고온·고압 환경 속에서도 센서 데이터를 분석해 실시간으로 운전 조건을 조절함으로써 원료 낭비를 줄이고, 폐열 회수 효율을 높이고 있습니다. 이러한 시스템은 연간 기준 수만 톤의 온실가스 감축 효과를 가져왔으며, ESG 평가에서 긍정적인 지표로 작용하고 있습니다. 이처럼 제조업계는 AI를 통해 생산성을 유지하면서도 환경 영향을 최소화하는 방향으로 나아가고 있으며, 이는 국제 경쟁력 확보와도 직결됩니다.
에너지 및 유통 분야의 AI 기반 환경 기술
에너지 공급 및 유통업계 역시 AI를 기반으로 친환경 전환을 가속화하고 있습니다. 이들 분야는 대규모 전력 소비와 물류 이동, 냉장·냉동 저장 등 환경 영향이 큰 산업 구조를 가지고 있어, AI의 활용 가치가 매우 큽니다. 먼저 한국전력공사(KEPCO)는 AI 기반의 스마트그리드 시스템을 전국적으로 구축 중입니다. 이 시스템은 가정과 기업의 전력 소비 데이터를 실시간으로 수집하고, AI가 이를 분석해 지역별 수요 예측을 수행합니다. 이를 바탕으로 전력 공급을 최적화하고, 재생에너지 비중을 높이며 에너지 효율을 극대화하고 있습니다. 특히 특정 지역의 피크 시간대를 분산시키는 수요 반응 기술(DR)에 AI를 접목해, 전력 소비 절감뿐 아니라 요금 절감 효과까지 얻고 있습니다. SK E&S는 LNG 발전소에 AI 기반 설비 최적화 솔루션을 적용해 연료 효율을 높이고 있습니다. 발전소의 운전 조건을 실시간으로 조정하며, 이산화탄소 및 질소산화물 등의 배출가스를 감축하는 데 중점을 두고 있습니다. AI는 날씨, 연료 상태, 설비 부하 등을 종합적으로 고려해 가장 환경 친화적인 운영 방안을 자동으로 제시하며, SK는 이를 통해 연간 수십억 원의 비용 절감과 환경 개선 효과를 동시에 보고 있습니다. 유통업계의 대표 사례로는 CJ대한통운을 들 수 있습니다. 이 회사는 AI 기반 물류 최적화 시스템을 통해 배송 경로를 효율적으로 조정하고 있습니다. 수요 예측 및 교통 흐름 분석을 바탕으로 트럭 운행 횟수를 최소화하고, 이로 인해 연간 수천 톤의 탄소 배출을 줄이는 데 성공했습니다. 창고 내 냉장 시스템 역시 AI가 온도 및 습도 데이터를 분석해 자동 제어하고 있으며, 전력 사용량이 20% 이상 절감되었습니다. GS리테일은 매장 내 에너지 절감을 위해 AI 기반의 건물 에너지 관리 시스템(BEMS)을 도입했습니다. 매장의 내외부 온도, 습도, 고객 수 등 다양한 요인을 고려해 냉난방 시스템을 자동 제어하며, 이로써 매장당 평균 월 30% 이상의 에너지 절감 효과를 보고 있습니다. 이러한 사례들은 AI 기술이 단순한 비용 절감을 넘어서, 실제로 환경 개선에 얼마나 효과적으로 기여하고 있는지를 보여주는 대표적인 예입니다.
스타트업과 중소기업의 AI 친환경 혁신
대기업 못지않게 국내 스타트업과 중소기업들도 친환경 AI 기술을 적극 도입하며 환경 혁신에 앞장서고 있습니다. 이들은 비교적 작은 조직 구조를 바탕으로 빠르게 AI 기술을 적용하고 있으며, 틈새 시장을 중심으로 의미 있는 변화를 만들어가고 있습니다. ‘에너닷(Enerdot)’은 인공지능을 기반으로 한 건물 에너지 관리 솔루션을 제공하는 스타트업입니다. 이 회사는 건물의 전기, 가스, 온수 사용 데이터를 실시간으로 수집한 후, AI가 이를 분석해 사용자의 행동 패턴을 파악하고, 자동으로 에너지 절감 전략을 수립해줍니다. 사용자에게는 모바일 앱을 통해 절감 효과와 환경 기여도를 시각화된 데이터로 제공함으로써, 친환경 행동을 유도하고 있습니다. 실제로 서울 소재 대형 사무실 빌딩에 이 시스템을 도입한 결과, 월 평균 18%의 에너지 사용량 감소가 확인되었습니다. ‘루트에너지’는 재생에너지 분야에서 AI를 통한 발전량 예측 및 에너지 거래 최적화를 실현하고 있습니다. 풍력 및 태양광 발전소의 발전량은 날씨 변화에 크게 좌우되기 때문에, AI는 기상 예보, 발전소 상태, 수요 데이터를 분석해 에너지 공급 계획을 자동으로 수립합니다. 특히 루트에너지는 지역 커뮤니티 중심의 에너지 자립 모델을 실현하고자 하며, AI 기술은 그 중추적인 역할을 하고 있습니다. 중소기업 ‘센스톤’은 제조 공정 자동화를 위한 AI 솔루션을 개발해 공장 내부의 에너지 흐름을 실시간으로 모니터링합니다. 이 시스템은 생산 설비의 전력 사용량을 세부적으로 분석하고, 불필요한 소비 구간을 감지해 알람을 제공합니다. 또한, AI가 과거 데이터를 학습해 향후 에너지 수요를 예측하고, 이에 맞춰 설비 가동을 조절함으로써 기존 대비 약 22%의 에너지 절감 효과를 달성했습니다. 이외에도 다양한 스타트업들이 AI를 활용해 음식물 쓰레기 감축, 농업 자동화, 수자원 관리 등 다양한 분야에서 환경 문제를 해결하고 있으며, 이들은 향후 정부의 정책적 지원과 민간 투자가 뒷받침될 경우 세계 시장에서도 경쟁력을 갖춘 친환경 기술 기업으로 성장할 가능성이 큽니다.
결론
국내 기업들은 규모와 업종을 불문하고 AI를 기반으로 한 친환경 혁신을 적극 추진하고 있으며, 이는 단순한 기술 혁신을 넘어서 지속 가능한 사회로 가는 중요한 발걸음이 되고 있습니다. 제조, 에너지, 유통, 스타트업 등 모든 산업에서 인공지능은 탄소 배출을 줄이고 자원 효율을 극대화하는 데 중요한 도구로 작용하고 있습니다. 이 흐름은 앞으로 더욱 가속화될 것이며, 정부 정책, 사회적 인식, 소비자 요구와 맞물려 대한민국의 녹색 전환을 실현하는 핵심 축이 될 것입니다. 지금이 바로 친환경 AI의 가능성을 더 넓히고, 미래를 위한 지속 가능한 기술 혁신에 모두가 함께 참여해야 할 때입니다.