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[단독] 한전, LNG발전소 이산화탄소 포집저장 기술 첫 개발

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탄소중립 위한 브릿지 전원으로 LNG발전 급증
하루 10톤 규모 포집…울산 제4복합발전소 실증

[세종=뉴스핌] 임은석 기자 = 정부와 한국전력공사가 액화천연가스(LNG) 발전소에 대한 이산화탄소(CO2) 포집기술(CCS) 도입을 위한 실증에 최초로 나선다.

탄소중립을 위한 브릿지 전원으로 LNG 발전이 2034년 전력 설비 용량의 30.6%를 차지할 것으로 전망되면서 LNG 발전에서 나오는 이산화탄소를 줄이는 것이 핵심과제로 떠올랐기 때문이다.

9일 산업통상자원부와 한전에 따르면 한전은 정부과제로 LNG 발전에 대한 CCS 실증사업을 내년 울산에서 진행할 예정이다. LNG 발전 CCS는 이번달 산업부가 발표할 '탄소중립 산업·에너지 연구개발(R&D) 전략'에도 담길 전망이다.

CCS 기술 정의 개념도 [자료=한국이산화탄소포집및저장협회] 2020.12.02 jsh@newspim.com

산업부는 지난해 제9차 전력수급 기본계획을 통해 LNG발전을 탄소중립 달성을 위한 교두보로 삼겠다는 목표를 밝힌 바 있다. 이 계획에 따르면 정부는 오는 2034년을 기점으로 가동연한 30년이 도래하는 석탄발전 30기를 폐지한다. 이 중 24기는 LNG발전소로 전환키로 했다.

당장 신재생에너지로 국내 전력 수요를 감당키 어려운 상황에서 그나마 배출량이 적은 LNG가 중간 다리 역할을 맡는다는 구상이다.

LNG 발전 규모는 2019년 3만9655㎿에서 2034년 5만9096㎿로 늘어난다. 반면 석탄발전은 같은 기간 3만6992㎿에서 2만9012㎿로, 원자력은 2만3250㎿에서 1만9400㎿로 줄어든다.

2034년 전원별 설비용량은 신재생에너지가 40.3%로 가장 많고 이어 LNG 30.6%, 석탄 15.0%, 원전 10.1%의 순이 될 전망이다.

LNG발전은 석탄발전 등에 비해 온실가스 배출량이 50%에 불과하다고는 하지만 발전 규모가 크게 늘어나면서 CO2 배출도 증가할 수 밖에 없다. 이에 정부는 탄소중립을 위해서는 LNG 발전에 대한 CCS 기술 상용화가 필수적이라고 판단하고 한전에 과제를 맡겨 실증을 추진하는 것이다.

정부과제로 진행 예정인 CCS 기술 실증사업은 하루 10톤 규모로 발전소 출력으로 0.5㎿에 해당되는 양이다. 이를 바탕으로 석탄화력발전에 추진 중인 10㎿ 규모(하루 200톤 규모) 실증 등을 추가로 실시할 계획이다.

한전과 발전사에서는 실증할 발전소는 한국동서발전 울산화력본부 내 제4복합발전소다. 포집방식은 습식으로 CO2 포집율은 90% 이상이 될 전망이다.

한전 관계자는 "LNG 발전은 탄소중립으로 가기 위한 브릿지 전원으로 9차 전력수급계획 상 발전 규모가 크게 확대된다"며 "LNG 발전의 CO2 배출이 석탄화력발전보다는 적다고는 하지만 탄소중립을 위해서는 적은 양의 CO2라도 걸러내는 것이 중요한 만큼 정부 과제로 이번 실증을 실시하게 됐다"고 말했다.

산업부 관계자는 "이달 중 탄소중립 산업·에너지 R&D 전략이 발표 될 예정이고 여기에는 핵심기술, 산업, R&D 지원 등의 내용이 담길 것"이라며 "CCUS, 자원순환 등 산업, 에너지, 공통분야에서 기술 개발과제를 도출하고 지원할 수 있는 방안을 담을 예정"이라고 언급했다.

한국전력공사 사옥 [사진=한국전력] 2020.08.04 fedor01@newspim.com

fedor01@newspim.com

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'삼전닉스' 흔든 구글 '터보퀀트' [서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = 구글이 공개한 새 기술 '터보퀀트(TurboQuant)가 인공지능(AI) 반도체 시장에 파장을 일으키고 있다. KV(key-value) 캐시를 압축해 메모리 사용량을 최대 6분의 1 수준으로 줄이면서 비용과 속도를 동시에 개선한 것이 핵심이다. 다만 비용 하락이 AI 확산을 자극하는 '제번스 역설'이 작동할 경우, 고대역폭메모리(HBM)와 같은 고성능 메모리 수요는 오히려 확대될 수 있다는 전망이 나온다. [AI 인포그래픽=서영욱 기자] ◆메모리 6분의 1로…속도까지 끌어올린 '터보퀸트'27일 반도체업계에 따르면 구글이 지난 24일(현지시간) 공개한 '터보퀀트'는 대규모언어모델(LLM)의 핵심 병목으로 꼽히는 메모리 사용량을 획기적으로 줄이는 기술로, 비용과 속도를 동시에 개선할 수 있는 해법으로 주목을 받는다. LLM은 문장을 생성할 때 이전 대화 내용을 'KV 캐시' 형태로 저장해 활용한다. KV 캐시는 모델이 이미 처리한 단어들의 정보를 임시로 저장해두는 일종의 '작업 메모리'로, 같은 계산을 반복하지 않고 다음 문장을 빠르게 생성하도록 돕는 역할을 한다. 대화가 길어질수록 이 캐시가 기하급수적으로 늘어나며 GPU 메모리를 빠르게 소모한다. 그동안 업계는 연산 성능을 높이는 데 집중해왔지만, 실제 서비스 환경에서는 메모리 한계가 속도 저하와 비용 상승의 주요 원인으로 지목돼 왔다. 터보퀀트는 이 지점을 겨냥한 기술이다. 핵심은 데이터를 저장하는 방식을 바꿔 같은 정보를 훨씬 적은 용량으로 담아내는 데 있다. 기존에는 복잡한 수치 데이터를 그대로 저장했다면, 터보퀀트는 이를 '크기(magnitude)와 방향(direction)'으로 단순화해 표현한다. 구조 자체를 바꿔 압축 효율을 끌어올린 셈이다. 여기에 압축 과정에서 발생할 수 있는 오차를 최소한의 정보로 보정하는 방식이 더해졌다. 극히 적은 추가 데이터로 오류를 보정해 정확도를 유지하는 구조다. 이 덕분에 기존 압축 기술의 한계였던 성능 저하 문제를 피할 수 있었다. 구글에 따르면 터보퀀트를 적용하면 KV 캐시 메모리를 최대 6분의 1 수준으로 줄일 수 있다. 저장 용량도 기존 16~32비트에서 약 3비트 수준까지 낮아진다. 메모리 사용량이 줄어들면서 연산 속도도 함께 개선돼, 일부 환경에서는 최대 8배까지 처리 속도가 향상된 것으로 나타났다. 특히 별도의 재학습 없이 기존 모델에 적용할 수 있다는 점도 장점으로 꼽힌다. ◆메모리주 급락에도…"수요 감소는 과도한 우려"터보퀀트가 공개되자 글로벌 금융시장이 출렁였다. 메모리 사용 효율이 크게 개선될 경우 향후 반도체 수요가 위축될 수 있다는 우려가 반영되면서 메모리 관련 종목이 일제히 하락했다. 미국 증시에서는 마이크론을 비롯한 메모리 업체 주가가 급락했고, 국내에서도 삼성전자와 SK하이닉스 주가가 동반 약세를 보였다. 다만 반도체업계에서는 이를 구조적 수요 감소로 해석하기에는 이르다는 분석이 우세하다. 터보퀀트가 메모리 사용량을 줄이는 것은 사실이지만, 이는 개별 AI 모델 단위의 효율 개선일 뿐 전체 수요 감소로 직결되지는 않는다는 것이다. 오히려 비용 절감을 통해 AI 서비스 확산을 가속화할 경우 전체 메모리 수요는 증가할 수 있다는 관측도 나온다. 특히 고대역폭메모리(HBM)와 같은 고성능 메모리는 단순 저장 용량보다 데이터 처리 속도와 대역폭이 핵심 경쟁력인 만큼, 터보퀀트와 직접적인 대체 관계에 있지 않다는 분석도 제기된다. 메모리 효율화 흐름과는 별개로 고성능 메모리 수요는 성장세를 이어갈 가능성이 크다는 분석이다. 지난 18일 오전 경기 수원시 영통구 수원컨벤션센터에서 열린 '제57기 삼성전자 정기주주총회'에서 주주들이 HBM4, HBM4E 메모리를 보고 있다. [사진=뉴스핌DB] ◆효율 높일수록 수요 늘어…'제번스 역설' 재현할 수도효율이 높아질수록 오히려 수요가 늘어나는 '제번스의 역설'이다. 기술 발전으로 비용이 낮아지면 활용 범위가 확대되고, 결과적으로 전체 수요가 증가하는 현상이다. 이 같은 흐름은 과거 산업 사례에서도 확인된다. 1990년대 인터넷 확산 초기에는 이메일과 디지털 문서 도입으로 종이 사용량이 줄어들 것이라는 전망이 우세했지만, 실제로는 PC와 프린터 보급, 웹 문서 출력 증가가 맞물리며 오히려 종이 사용량이 급증한 바 있다. 업계에서는 이를 효율 개선이 수요 감소로 이어지지 않고 오히려 전체 수요를 확대시키는 '리바운드 효과'의 대표 사례로 보고 있다. AI 역시 유사한 경로를 따를 가능성이 크다는 분석이다. 실제 최근 사례에서도 유사한 흐름이 나타났다. 저비용·고효율 AI 모델을 내세운 딥시크(DeepSeek) 공개 당시 반도체 업종 주가가 단기 급락했지만, 이후 AI 수요 확대 기대가 반영되며 빠르게 회복세를 보였다. 김일혁 KB증권 연구원은 "터보퀀트로 메모리 사용 효율이 개선되더라도 수요 감소로 직결되기보다는 AI 활용 확대를 통한 수요 증가 요인으로 작용할 가능성이 크다"고 분석했다. 이어 "컨텍스트 윈도우 확대와 AI 에이전트 확산, 온디바이스 AI 성장 등이 맞물리면서 메모리 수요는 구조적으로 확대될 것"이라고 덧붙였다. syu@newspim.com 2026-03-27 16:54
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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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