[기고] 기후위기 시대, 탄소중립에 기여하는 소프트웨어(SW) 기술과 기업들

1. 전 지구의 목표, 2050 탄소중립

기후 위기는 현재 인류가 직면한 가장 심각한 문제이다. 국제 사회는 1992년 유엔기후변화협약(UNFCCC)을 채택하면서 본격적으로 기후변화에 대응하기 시작했으나 지구의 평균 기온은 꾸준히 상승하고 있다. 미국 기후분석단체인 버클리어스는 현 추세대로라면 지구 평균 기온이 산업화 이전 대비 2032년에 1.5℃ 상승, 2057년에 2℃ 상승할 것으로 전망했다. 이 경우, 극한 날씨로 인한 재해뿐 아니라 생물다양성 상실, 식량 위기, 해수면 상승 등 인류의 생존을 위협하는 복합적인 문제가 발생하게 된다.

우리나라를 비롯한 전 세계130여 개국은 기후위기 극복을 위해 2050년까지 온실가스 순 배출량을 0으로 만드는 '2050 탄소중립'을 선언했다. 2022년 한 해 동안 전 세계가 배출한 온실가스의 총량은 538억 톤 CO2eq이다. 산림 및 기술에 의한 흡수량을 고려하더라도 약 500억 톤 CO2eq 배출하던 온실가스를 2050년에는 0으로 줄이겠다는 것이 탄소 중립의 핵심이다.

주요국 정부와 거대 기업들이 탄소중립을 지원하는 각종 정책 수립 및 기술 투자를 지속하고 있지만, 온실가스 감축은 다음 세 가지 이유로 쉽지 않다.

• 첫째, 인간 활동의 거의 모든 영역에서 온실가스가 배출된다. 전기 사용, 냉난방, 자동차 이용은 물론이고, 식량 생산과 플라스틱, 강철, 콘크리트 생산에도 현재 기술로는 온실가스 배출이 불가피하다. 21세기 인류 문명의 발전이 화석 연료 사용 및 이에 따른 온실가스 배출과 궤를 같이 한다고 해도 과언이 아닌 이유다.
• 둘째, 탄소중립에 드는 비용은 현재 가치이나 그로 인한 편익은 미래 가치이다. 화력발전 대신 신재생발전 에너지를 사용하고, 내연기관차 대신 전기차를 운전하면, 동일한 전기를 쓰고 동일한 거리를 이동하는 데에 더 많은 비용이 든다. 아무리 미래를 위해서라고 해도, 현재 비용이 급등하면 반발이 생기기 마련이다.
• 마지막으로, 선진국이 탄소중립을 제때 달성하더라도 중국, 인도를 비롯한 다수의 개발도상국은 발전 과정에서 온실가스를 배출할 것이다. 기후위기에는 국경이 없는 만큼 전 지구적으로 대응하지 않으면 문제는 해결되지 않는다.

위와 같은 이유로 2050 탄소중립은 어렵고 도전적인 과제이지만 지속 가능한 인류의 발전을 위해 반드시 달성해야 하는 목표이기도 하다. 국제기구 및 각국 정부의 효과적인 정책 지원과 획기적인 기술 개발, 시장에서의 환경 인식 제고가 종합적으로 필요하다. 특히, 현재의 효용을 줄이지 않으면서 온실가스를 감축할 수 있는 기술 중심으로 정책과 시장이 뒷받침되어야 한다.

본고에서는 최근 전 산업 영역에 적용되어 혁신 및 효율 향상을 이끌어내는 SW 기술(AI, 빅데이터 등의 디지털 기술 포함)이 탄소중립에는 어떤 영향을 미치는지 살펴보고, SW로 인한 2050 탄소중립의 현황과 전망을 알아보고자 한다.

2. 기후 기술로서의 SW 기술

기후 위기 극복을 지원하는 기술을 기후 기술이라고 한다. 국가나 기관마다 기후 기술의 분류체계가 조금씩 다를 수 있지만, 온실가스 감축과 기후변화 적응에 기여하는 기술이라는 점에서는 대동소이하다. 우리나라의 국가녹색기술연구소는 기후 기술을 3개의 대분류, 14개 중분류, 45개 소분류로 다음과 같이 분류했다.

기후 기술 분류는 온실가스 감축 및 기후변화 적응이 필요한 영역을 주요 기준으로 나누어졌기 때문에, SW 기술의 연관성이 명시적으로 드러나지는 않는다. 그러나 SW는 기후 기술의 각 분야에서 주요 요소기술로서 활약 중이다. 특히, 탄소 배출이 많은 에너지 생산 및 수요 분야는 SW의 활용도가 높다. 기존 에너지 산업은 데이터 프라이버시와 물리적 제약 등의 이유로 디지털 전환이 느린 편이었으나, 최근에는 전력 인프라 및 SW 투자 증가가 가속화되는 추세이기 때문이다. 이에 따라, IoT 및 센서를 통해 실시간으로 수집된 에너지 데이터를 고도의 알고리즘으로 분석하고, 시뮬레이션 등의 과정을 거쳐 예측 정확도를 높이거나 효율을 극대화하는 방향으로 기술이 발전하고 있다.

실제로 SW 기반의 디지털 기술이 유효한 기후 기술로서 탄소 배출을 상당량 감축시킬 것이라는 예측이 많다. 구글과 BCG는 지난 11월 공동 발표한 연구를 통해, AI가 2030년까지 온실가스 배출의 5~10%를 줄일 잠재력을 가지고 있다고 밝혔다. 독일의 정보통신산업협회는 디지털 전환 가속화로 2030년까지 독일 배출량 감축 목표의 최대 50%까지 달성이 가능하다고 발표하기도 했다.

그렇다면 SW 기술은 구체적으로 어떻게 탄소 배출 감축에 기여하는 것일까? 에너지 공급‧전환의 재생에너지 분야와 에너지 소비의 건물 분야에서 구체적인 예시를 통해 SW가 어떻게 활용되는지 살펴보자.

[그림1] 에너지 분야에서 SW의 역할

* 출처: 이은경 외(2024), SW로 탄소중립을 지원하는 기후 기술‧기업 사례 연구, SPRi Issue Report-173

2.1. 재생에너지 발전량 예측

전 세계에서 온실가스를 가장 많이 배출하는 영역은 공공 전기 및 열을 생산하는 발전 분야다. 2022년 기준 글로벌 온실가스 배출 총량의 27.5%가 여기서 발생했다. 따라서 탄소중립을 달성하기 위해서는 석탄, 석유 등의 화석 연료를 중심으로 하는 전통적인 발전 방식에서 재생에너지 및 원자력에너지 발전으로 전환이 필수적이다. 특히, RE100, 탄소국경세 등의 국제 무역규제가 생기기 시작하면서 재생에너지 전환은 국가 산업 경쟁력 확보에도 중요한 요소로 부상했다. 실제로 태양광, 풍력, 수력, 바이오에너지 등의 재생에너지 발전 비율은 최근 들어 꾸준히 상승하며 2023년에는 최초로 총 발전량의 30%를 넘어서기도 했다.

그러나 재생에너지가 화석에너지를 대체할 수 있을 만큼 더 성장하는 데에는 큰 걸림돌이 있다. 전기는 저장이 어려워 실시간으로 공급과 수요를 일치시켜야 하는데, 재생에너지는 일조량과 풍속 등 자연현상에 의해 발전량이 달라지기 때문에 안정적인 전력 공급이 불가능하기 때문이다. 재생에너지를 활용하면서도, 수급 불균형으로 인한 대규모 정전 등의 사고를 방지하고 계통 안정도를 유지하기 위해서는 보다 정확한 재생에너지 발전량 예측이 필요하다. 그리고 바로 여기에서 SW 기술이 적극 활용되고 있다.

한 예로 우리나라의 기후 테크 스타트업' 식스티헤르츠'는 AI 기반의 재생에너지 발전량 예측‧관리SW를 개발해 재생에너지 확대에 기여하고 있다. 기상 관측 위성인 천리안 2호의 영상데이터와 기상 예보 및 관측 데이터 등 연간 약 180TB 규모의 빅데이터와 자체 개발한 구름 이동 예측 알고리즘을 활용해 실시간 일사량을 예측한다. 그리고 이렇게 예측한 일사량을 기반으로 국내 8만여 개의 태양광 발전소의 발전량을 시간대별로 예측해 지도에 표시한다. 발전 예측 오차는 2.6% 수준으로 안정적인 정확도를 보이고 있다.

[그림2] 식스티헤르츠의 가상 빅데이터 처리 시스템 구조

* 출처: 이은경 외(2024), SW로 탄소중립을 지원하는 기후 기술‧기업 사례 연구, SPRi Issue Report-173

또한 재생에너지 발전 비중이 증가한다는 것은 기존 화석연료 중심의 대형 중앙집중 발전에서 소규모 분산 발전으로의 공급체계 전환을 의미하기도 한다. 이 경우, 소규모 발전자원을 하나의 발전처럼 안정적으로 통합하고 제어하는 가상발전소(Virtual Power Plant)가 중요한 역할을 맡게 된다. 가상발전소는 기본적으로 사물인터넷, 클라우드, 스마트 그리드 등의 ICT 기술을 기반으로 구축된다. 데이터 기반의 실시간 예측 및 최적화가 필요한 가상발전소 경쟁력의 핵심도 SW가 될 전망이다.

2.2. 건물 부문 에너지 생성 및 활용 최적화

건물은 설계와 시공 단계부터 주거 및 업무 공간으로 활용되는 과정과 최후의 폐기 단계까지 생애주기별로 많은 온실가스를 배출한다. 직‧간접 배출량을 합산했을 때, 총 배출량의 20~30%가 건물에서 나온다. 이에 2050 탄소중립을 추진하는 우리나라는 2018년 건물 분야에서 직접 배출된 5,200만 톤의 탄소를 2030년까지 3,500만 톤으로, 2050년에는 620만 톤으로 감축하려는 목표를 세웠다. 건물 데이터 기반 구축, 신축건물 제로에너지화, 기축건물 그린 리모델링, 건물 에너지 수요 관리가 주된 추진 과제이다.

건물 분야의 탄소중립에도 SW는 다방면으로 활약하고 있다. 건물 설계부터 운영 및 관리까지 SW 기반으로 효율적인 건물 에너지 관리를 지원하는 스타트업 '에너지엑스'의 사례에서 확인이 가능하다. 에너지엑스는 지난해 8월, 국내 최초로 에너지 생산량이 에너지 소비량보다 큰 플러스 에너지 빌딩을 준공했다. 고양시에 위치한 해당 건물의 단위 면적당 1차 에너지 생산량은 191.2kWh/kWh/m2‧y이고, 소비량 157.1kWh/m2‧y이다.

[그림3] 국내 최초 플러스 제로에너지빌딩 '에너지엑스 DY빌딩'

* 출처: 에너지엑스 자료

건물이 소비하는 에너지를 자체적으로 생산해 활용한다는 것이 제로에너지빌딩(ZEB)의 기본 컨셉이다. 에너지엑스는 설계 단계에서부터 기후와 일조량 등의 환경 변화가 건축물 에너지 생성 및 활용에 미칠 잠재적 영향을 예측하고 최적화하기 위한 건축물 설계 시뮬레이션을 활용했다. 건물의 운영 단계에서는 AI 기반으로 에너지 생산 및 소비 데이터를 실시간 수집‧분석하고 최적화함으로써 효율을 극대화한다. 기존의 빌딩에너지관리시스템(BEMS)은 상세 계측과 분석력이 부족하고, 효과를 확인하기 어려워 사용성이 낮았으나, 클라우드와 AI 등을 도입해 단점을 보완하고 편의성을 확대하고 있다.

이처럼 건물은 온실가스 배출의 상당량을 차지하는 원인인 동시에, 제로에너지빌딩 등을 통한 감축 잠재량이 큰 분야이기도 하다. 건축 자재 및 건물 구조, 태양광 패널 등의 HW도 건물의 에너지 생산 및 관리에 중요한 요소이지만, SW를 통해 더욱 효과적으로 에너지 효율을 높이고 탄소중립에 다가갈 수 있는 것은 분명하다. 관련 SW 기술의 개발과 적절한 정책 지원으로 건물이 배출하는 온실가스가 줄어들고, 전체적인 탄소중립에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

3. 친환경 SW 생태계를 위한 그린소프트웨어재단(Green SW Foundation)

기후 위기에 대응하는 기후 기술에 첨단 SW가 전방위로 활약하고 있는 것은 맞지만, SW의 개발‧배포‧사용 과정에서 탄소가 배출되기도 한다. 최근 AI 붐을 이끈 생성형 AI의 선도 모델인 GPT-3는 훈련과정에서만 502톤의 탄소를 배출했고, GPT-4의 경우는 6,912톤의 탄소를 배출했을 것으로 추정한다. 국제에너지기구(IEA) 보고에 따르면, 2022년 데이터센터 전력 수요는 460TWh로 프랑스의 연간 총 전력 소모량(420TWh)보다 큰 수준이다. 미국에서는 최근 데이터센터 급증에 따른 전력 부족 우려의 목소리도 커지고 있다. 탄소중립을 위해서 계획하던 석탄 화력 발전소 폐쇄 계획이 데이터센터 이슈로 연기될 가능성도 논의되는 추세다. SW 기술이 에너지 생산 및 사용에 있어서 탄소중립을 지원하더라도, SW 자체에서 온실가스를 많이 배출한다면 기후 기술로서의 SW의 의미가 흐려질 것이다.

이런 측면에서, 그린소프트웨어재단(GSF)은 SW로 인해 발생하는 탄소 배출을 최소화하여 친환경SW 생태계를 구축할 목적으로 설립됐다. 비영리재단인 GSF는 현재 친환경 SW 구축을 위한 프로젝트를 13개 진행 중이고, 모든 프로젝트는 GitHub에 공개되어 있다.

[그림4] GSF의 그린SW 원칙

* 출처: GSF 홈페이지

감축을 위해서는 정확한 측정이 선행되어야 하므로, GSF는 SW의 탄소 배출 강도를 측정하는 지표 'SCI(SW Carbon Intensity)'를 우선적으로 개발했다. SW 운영 시 발생하는 탄소 배출과 SW를 구동시키는 HW의 제조와 폐기 과정에서 발생하는 탄소배출을 계산한 값으로 표현되는 SCI는 대규모 분산 클라우드 시스템부터 소규모 애플리케이션까지 모든 SW에 대해 탄소 배출 강도를 계산할 수 있다. 필요 정보를 기입하면 자동으로 SCI를 계산해주는 그린 매트릭스 툴(GMT)이 오픈소스로 공개되어 있고, 정보가 미흡할 경우에도 근사치를 추정해서 계산한다. SCI는 SW 산업의 구성원들이 탄소 배출을 최소화하는 의사결정을 하도록 지원하는 것을 목표하고 있으며, 2024년 3월 ISO 국제 표준으로 채택됐다.

또한 GSF는 동일한 기능을 구현하는 단위 SW에 대해서 탄소 배출을 최소화하는 효율적인 코드를 개발, 검증, 공개하는 '그린SW 패턴' 프로젝트를 업데이트하고 있다. '탄소 인지SDK' 프로젝트를 통해서는 SW가 친환경 에너지를 활용할 때 더 많은 작업을 수행하고, 화석 연료 에너지를 활용할 때 작업량을 줄이는 방식으로 SW 운영을 조절한다.

생성형AI 개발에 '탄소 인지 SDK'를 적용해 다량의 데이터를 학습하는 과정에서 친환경 에너지 사용 비율을 높이고, 각사의 생성형 AI의 SCI를 측정해 공개한다고 가정해보자. 사용자들은 보다 친환경적인 선택을 할 수 있는 정보를 제공받을 것이고, 개발자들은 탄소 배출을 줄이기 위한 SW 코드 개발에 더 노력을 기울일 것이다.

4. 첨단 SW를 통한 기후 위기 극복의 길

서두에 밝힌 바와 같이 기후 위기는 인류가 직면한 매우 심각한 위협이고, 여러가지 이유로 위기 극복에 난항이 예상된다. 특히 에너지와 건물 등 탄소 배출이 많은 영역은 전통적으로 혁신보다는 안정 위주의 느린 발전이 이루어져 왔기에 전 세계가 2050년까지 탄소중립을 달성하는 것은 몹시 도전적인 목표다. 그러나 최근 놀라운 혁신의 속도와 성과를 보인 ICT 산업, 그 중에서도 AI를 비롯한 SW 기술을 탄소 배출이 일어나는 전 영역에 효과적으로 활용한다면, 재생에너지 발전량을 늘리고 에너지 사용 효율을 증가시키는 일이 가능하다. 실제로 기후 테크 스타트업과 굴지의 기존 기업들은 각 영역에서 괄목할 만한 사례를 만들어내고 있다.

대량의 데이터와 복잡한 알고리즘으로 SW 활용 자체에 수반되는 탄소 배출 문제도 좌시할 수 없지만, 궁극적으로는 긍정적인 영향력이 더 클 것으로 전망된다. 지난 6월, 런던에서 열린 '브레이크스루 에너지 서밋'에서 빌게이츠는 AI 데이터센터의 증가로 단기적으로는 전력 사용량이2~6% 정도 늘어날 수 있으나, AI를 활용해 전력 사용량을 6% 이상 분명히 감축할 수 있을 것이라는 의견을 내놓았다. 전반적인 탄소중립은 고려해야 할 요소들이 훨씬 많다. 하지만 각국 정부 및 국제기구의 적극적인 투자와 정책 지원, 전 인류의 환경의식 제고 등이 더해진다면, 이미 제조, 금융, 의료 등 모든 산업 영역의 혁신을 이끈 SW 기술이 탄소중립에 대해서도 유효한 성과를 이끌 수 있을 것이다.

※ Reference

• GSF 홈페이지 (https://greensoftware.foundation/)
• IEA(2024), Electricity 2024: Analysis and Forecast to 2026
• 녹색기술연구센터(2019), 녹색기후기술 백서
• 식스티헤르츠 홈페이지 (https://60hz.io/)
• 에너지엑스 홈페이지 (https://www.energyx.ai/)
• 이은경 외(2024), SW로 탄소중립을 지원하는 기후 기술‧기업 사례 연구, SPRi Issue Report-173