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[2021 예산안] 물안전 위한 스마트상수도-폐기물융복합처리시설 추진

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물관리 안전 2년간 총 1411억 배정
에너지 융복합처리시설 4곳 23억 투입

[세종=뉴스핌] 이동훈 기자 = 먹는 물의 안전관리를 보다 강화하고 스마트 상수도 사업에 대한 예산을 확대한다. 재생 쓰레기의 원활한 선별을 위해 공공선별에 나서고 수도권 매립지에 대한 의존도를 줄이기 위해 공공 쓰레기 처리시설을 조성한다.

1일 환경부에 따르면 내년 한해 동안 국민안전과 환경보호를 추진하기 위한 물관리안전, 자원순환 전과정 체계 전환, 미세먼지 및 환경보건 예방관리 강화사업을 더 강화해 추진한다.

◆ 물관리 안전 : 먹는 물 안전 확보 및 재해‧재난 예방 관리 강화

올해 7월 인천지역에서 발생한 수돗물 유충 사태와 같은 사고예방을 위한 물관리 안전분야 예산으로 2021년부터 2022년까지 총 1411억 원이 투입될 예정이다. 이중 내년에는 262억원을 신규로 편성했다.

먼저 순위가 높은 60개 지자체 100개 정수장을 대상으로 활성탄여과지 및 정‧배수지 등 방충시설, 하부집수장치 개선과 같은 정수장내 유충 유입‧발생 원천 차단 및 위생관리 강화 조치가 시행된다.

[자료=환경부] 2020.08.31 donglee@newspim.com

아울러 상‧하수도 관망관리 혁신에 1조원 가까이 편성해 국민들이 보다 안심하고 물을 마시고 사용할 수 있도록 한다.

당초 2028년까지 진행 예정이던 지방상수도 노후시설 개량 사업에 내년 4615억원을 편성해 2024년까지 앞당겨 조기 완료토록한다. 지방상수도 스마트 관망관리에도 4526억원을 배정해 내년 한해 동안 지자체 44곳에서 완공하고 77곳에서 사업에 착수한다.

최장기간 장마, 집중호우 등 기후위기에 따른 재해‧재난에 효과적으로 대응하기 위한 예산도 2368억원을 편성했다. 홍수 센서(수위‧강수량)를 설치해 수집한 빅데이터를 기반으로 홍수 예측을 자동화하는 등 선제적이고 신속한 홍수 예보가 가능하도록 한다.

수재해 정지궤도 인공위성 탑재체 연구개발(R&D)에도 착수해 2027년 발사할 수 있도록 한다.

◆ 폐기물 : 자원순환 전과정 체계 전환

코로나19 상황에서 1회용품‧포장재 등의 사용량이 급격히 증가함에 따라 자원순환의 근본적인 체계(패러다임) 전환이 긴요해지고 있다. 이런 가운데 안정적인 국내 재활용 체계를 구축하는 데 힘을 쏟는다.

특히 재활용품 시장 안정화를 위해 올초부터 추진 중인 공공비축을 본격화하기 위해 260억원의 예산을 배정했다. 이를 토대로 2021년에는 재활용품 비축창고를 2곳을 더 증설해 총 6곳을 운영한다.

1회용품, 포장재 등의 발생량 원천 저감을 위해 다회용 포장재, 다회용 식기의 회수‧세척‧재사용 체계 구축 지원사업에 필요한 예산도 44억원을 새로 편성했다.

기피시설로 여겨지는 폐기물 처리시설을 주민·환경친화형으로 탈바꿈하기 위한 국가 광역 공공 폐기물 처리시설, 에너지 융‧복합 처리시설 설치도 함께 추진한다.

국가 광역 공공폐기물 처리시설은 올해 기본구상에 이어 내년에는 15억원을 투입해 입지후보지 실태조사를 실시한다.

이와 함께 내년 한해동안 에너지 융‧복합 폐기물 처리시설 1개소, 바이오가스 수소화시설 3개소를 짓는데 23억원을 투입한다.

에너지 융‧복합 폐기물 처리시설은 단순 폐기물 처리시설이 아닌 에너지 생산기지(전기‧열‧수소 등)로서 주민과 이익을 공유하고 주민 선호시설과 연계를 통한 지역 명소로서 변모를 도모한다. 또 바이오가스 수소화시설은 폐기물 소각시설과 열병합 발전소와 통합, 음식물류 폐기물 처리 시 발생하는 바이오가스로 수소에너지를 생산한다.

[자료=환경부] 2020.08.31 donglee@newspim.com

◆ 대기‧보건 등 : 미세먼지 및 환경보건 예방관리 강화

첨단 장비를 이용한 과학적인 미세먼지 측정‧감시, 미세먼지 취약지역 집중관리 등 미세먼지로부터 국민 건강을 보호하기 위한 노력도 계속된다.

2021년부터는 천리안위성 2B호(올해 2월 발사)로부터 받은 미세먼지 정보를 가지고 미세먼지 생성과 이동 경로를 실시간으로 분석·활용할 수 있도록 환경위성 지상국 운영 예산도 올해 22억원에서 83억원으로 확대 편성했다.

아울러 무인기(드론), 무인비행선 등의 차세대 원격감시장비 도입과 미세먼지 배출원 3차원 추적 관리에 174억원을 그리고 소규모 사업장 사물인터넷(IoT) 부착 지원에도 내년 1920억원으로 예산을 늘려 코로나19 예방을 위한 비대면 감시를 추진한다.

생활 속에서 미세먼지로부터 국민 건강을 보호하기 위해 사물인터넷(IoT) 측정, 미세먼지 쉼터 조성, 공기차단막(에어커튼) 설치 등 미세먼지 취약지역 집중관리 예산 30억원도 신규로 반영했다.

주민들이 호소하기 전 건강피해가 우려되는 환경오염 취약지역 21곳을 직접 찾아가 선제적으로 건강영향조사를 평가하는 사업에 28억원을 새로 편성했다. 이를 토대로 환경 취약계층의 환경권을 지속적으로 보장한다.

[자료=환경부] 2020.08.31 donglee@newspim.com

donglee@newspim.com

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[단독] 삼성, AI토큰 원가 낮추는 서버 기술 개발 [서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = 삼성전자가 인공지능(AI) 서버의 그래픽처리장치(GPU)를 추가하지 않고도 더 많은 이용자의 요청을 처리할 수 있도록 메모리 활용 효율을 높이는 기술을 개발했다. GPU와 중앙처리장치(CPU) 사이의 데이터 이동 비용을 계산해 불필요한 이동을 줄이고, 제한된 메모리 공간에서도 AI가 여러 이용자에게 빠르게 답변하도록 하는 기술이다. AI 서비스가 대중화하면서 데이터센터의 GPU 확보 비용뿐 아니라 기존 장비의 활용도를 높이는 기술도 중요해지고 있다. 삼성전자의 이번 기술은 GPU 메모리 부족으로 발생하는 처리 지연을 줄여 AI 서비스의 토큰당 운영비용을 낮추고 추가 설비 투자 부담을 덜 수 있는 기술로 주목된다. 다만 실제 상용 서비스에서 처리량과 응답속도가 얼마나 개선되는지는 아직 확인되지 않았다. 20일 미국 특허정보 사이트 저스티아에 따르면 삼성전자가 출원한 '대규모 언어모델(LLM)의 다중 사용자 요청 처리 방법 및 서버' 특허가 지난 15일 공개됐다. 해당 기술은 이용자별 데이터 이동 비용과 메모리 사용량 등을 계산해 처리 순서를 조정하는 방식이다. ◆GPU 메모리 부족해도 척척…AI 처리 효율 높인다 이번 기술은 여러 이용자가 동시에 AI에 질문할 때 발생하는 GPU 메모리 부족 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. 챗GPT와 같은 생성형 AI는 질문에 답하기 위해 GPU를 사용한다. GPU는 AI 연산을 빠르게 처리하지만 데이터를 임시로 저장하는 메모리 용량에는 한계가 있다. 이용자가 몰려 메모리가 부족해지면 일부 데이터를 중앙처리장치(CPU) 쪽 메모리로 옮겼다가 다시 가져와야 한다. 이 과정에서 시간이 걸리고 AI의 답변도 늦어질 수 있다. 이 같은 문제는 AI 활용이 확대될수록 중요해지고 있다. AI가 긴 문서를 분석하고 복잡한 업무를 처리하면서 메모리에 저장해야 할 데이터도 늘어나고 있기 때문이다. GPU의 연산 성능이 충분하더라도 메모리가 부족하면 AI 서비스의 처리 능력이 떨어질 수 있다. 삼성전자는 이러한 데이터 이동을 효율적으로 관리하는 알고리즘을 고안했다. 이용자별 대기시간과 데이터 이동에 걸리는 시간, 앞으로 필요한 메모리 용량 등을 계산해 어떤 질문을 먼저 처리할지 결정하는 방식이다. 불필요한 데이터 이동도 최소화했다. 기존에 CPU 메모리로 옮겼던 데이터가 남아 있다면 다시 복사하지 않고, 필요한 부분만 이동시킨다. AI가 한 이용자의 답변을 작성하는 동안 다른 이용자의 데이터를 옮기는 작업도 동시에 수행할 수 있다. 남는 메모리를 최대한 활용하는 기능도 담았다. 예를 들어 새로운 질문을 처리하는 데 메모리 공간 5칸이 필요한데 3칸만 남았다면, 기다리지 않고 3칸으로 처리할 수 있는 부분부터 계산하는 방식이다. [AI 인포그래픽=서영욱 기자] ◆AI 토큰당 원가 낮추고 데이터센터 투자 부담 줄인다 삼성전자에 따르면 이번 기술은 특정 제품에 탑재되는 기능이 아니라 AI 데이터센터와 클라우드 서버의 추론 효율을 높이는 인프라 기술이다. 삼성전자 관계자는 "특허 사이트에 올라간 내용은 데이터센터·클라우드 환경에서 다수 사용자에게 LLM 서비스를 제공하는 서버에 적용되는 추론 효율화 기술"이라며 "제품에 적용되는 기술은 아니고, AI 기술 개발 인프라에 적용되는 기술"이라고 설명했다. 여러 이용자의 요청이 동시에 몰리는 AI 서버에서 메모리 활용도를 높이는 것이 핵심이다. 특히 AI 이용자가 급증하는 시간대에 같은 장비로 더 많은 요청을 처리하면서 응답 지연을 줄이는 효과를 기대할 수 있다. 이 기술은 AI 서비스의 수익성을 높이고 데이터센터 투자 부담을 줄일 수 있을 것으로 주목된다. AI 서비스 기업들은 GPU 확보와 서버 운영에 막대한 비용을 투입하고 있다. 같은 GPU로 더 많은 질문과 답변을 처리할 수 있다면 추가 설비 투자 없이 서비스 처리량을 늘리고, AI가 답변을 생성하는 단위인 토큰당 원가도 낮출 수 있다. 대규모 GPU 인프라를 운영하는 클라우드 사업자에게도 의미가 있다. AI 서비스 수요가 늘어날 때마다 GPU를 추가로 구매하는 대신 기존 설비의 활용도를 높이면 투자 부담을 덜 수 있기 때문이다. 반도체업계 관계자는 "GPU 메모리 활용도를 높이면 AI 서버의 처리 효율을 개선하고 운영비를 절감하는 효과를 기대할 수 있다"면서도 "실제 어느 서비스에 적용될지 아직 확인되지 않은 만큼 기존 기술 대비 응답속도와 처리량이 얼마나 개선되는지 검증돼야 경제적 효과를 판단할 수 있을 것"이라고 말했다. syu@newspim.com 2026-10-20 06:00
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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