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최근 경기도 내 일부 지자체의 온실가스 감축 성과에 대한 보도는 긍정적이지만, 그 이면에 감춰진 구조적 한계들을 간과해서는 안 됩니다. 우리가 2030 국가 온실가스 감축 목표(NDC)를 달성하기 위해 나아가야 할 방향은 무엇일까요? 세 가지 데이터 테이블을 통해 현황을 분석해봅니다.       1. 지자체 온실가스 배출 현황 (환경부 온실가스 종합정보센터 인벤토리 기준, 2022년)       이 표는 지자체 관할 구역 내 모든 부문 (산업, 수송, 상업, 가정 등)에서 발생하는 온실가스 배출 현황을 보여줍니다. 즉, 해당 지자체의 2030 NDC 목표 달성에 직결되는 총체적인 배출량 지표입니다. 구분 기준배출량 (Gg CO₂eq) 현재 배출량 (Gg CO₂eq) 2030 목표 배출량 (Gg CO₂eq) 감축률 (%) 의왕시 854.43 847.76 512.66 0.78 구리시 1,014.07 898.84 608.44 11.36 오산시 2,724

NEWS-i 구독자 여러분께 첫인사 드립니다. Building Energy Analyst 이희곤입니다. 앞으로 '스마트하게 똑똑하게: 지방정부 공공 건축물 배출관리 이대로 맞는가?'라는 제목의 칼럼을 통해, 기후위기 시대의 지방정부 공공 건축물 온실가스 배출 문제에 대해 학술 논문을 활용한 심도 깊은 이야기와 함께, 우리 아이들에게 더 이상 되물려 줄 수 없는 온실가스 문제에 우리가 어떻게 대응해야 할지 여러분과 함께 나누고자 합니다.       기후위기 시대, 우리는 제대로 가고 있는가? 오늘날 인류는 전례 없는 기후위기에 직면해 있습니다. 폭염, 가뭄, 홍수 등 극심한 기상이변은 더 이상 먼 나라 이야기가 아닌 우리의 일상 속 현실이 되었습니다. 이러한 위기 속에서 탄소중립은 더 이상 선택이 아닌 생존을 위한 필수 과제로 부상했으며, 전 세계 각국은 국가 온실가스 감축 목표(NDC: Nationally Determined Contributio

AI 시대의 서막은 우리에게 전례 없는 가능성을 열어주었지만, 동시에 새로운 형태의 도전 과제를 안겨주고 있습니다. 그중 하나가 바로 '전력 위기' 담론입니다. 방대한 데이터를 처리하고 복잡한 연산을 수행하는 AI 모델은 막대한 전력을 소모하며, 많은 이들이 곧 다가올 전력난에 대한 우려를 표하고 있습니다. 발전소 증설과 같은 공급 확대를 유일한 해결책으로 제시하는 목소리도 높습니다. 그러나 건축물 에너지 애널리스트로서 수년간 공공건축물의 에너지 사용 실태를 분석해 온 저는 이 문제의 본질이 다른 곳에 있다고 확신합니다. AI 시대 전력 위기의 진정한 원인은 단순히 발전원이 부족해서가 아니라, 우리 사회 전반에 만연한 비효율적인 전력 소비 구조에 있었다 는 사실입니다. 데이터가 보여주는 불편한 진실: 공공 부문의 에너지 낭비 저는 BEOP(Building Energy Optimization Program) 방법론을 활용하여 전국 1,007개 공공건

AI 전력 문제의 해답은 발전소가 아니라, 우리가 매일 사용하는 건물 안에 있다. AI 시대를 맞아 전력 문제가 국가 경쟁력의 핵심 이슈로 부상했다. 최근 산업용 전기요금이 kWh당 100원을 넘으면 AI 산업의 경제성이 무너진다는 주장과 함께, 이를 해결할 수 있는 전원은 원자력뿐이라는 논의가 이어지고 있다. 그렇다면 정말 질문은 이것 하나뿐일까. 어떤 발전원을 선택할 것인가. 그러나 더 근본적인 질문은 아직 던져지지 않았다. 우리는 전기를 얼마나, 어떻게 쓰고 있는가. 현재 전기요금은 발전 단가만으로 결정되지 않는다. 피크 수요에 대응하기 위한 추가 발전 설비, 계통 안정화 비용, 낮은 효율의 설비를 유지하기 위한 고정비가 누적된 결과다. 그렇다면 묻지 않을 수 없다. 비싼 전력을 만들게 만드는 수요 구조는 과연 정상적인가. 특히 공공 및 일반 건축물에서 사용되는 난방·온수 전력은 겨울철 전력 피크의 주요 원인이다. 설정 온도 과다, 상시 가동

1. AI 전력 수요의 급증과 발전원의 한계 AI 데이터센터와 같은 첨단 산업의 확산은 전력 수요를 극도로 증가시키고 있다. 이로 인해 기존 발전원 정책만으로는 전력 단가와 수급 안정성을 동시에 확보하기 어려워진다. 2. BEOP의 비발전 해법적 접근 BEOP(Building Energy Optimization Platform)는 건축물 단위에서 에너지 사용을 실시간으로 분석하고 최적화하여, 전력 소비 구조를 효율화함으로써 온실가스 배출과 전력 수요를 동시에 줄인다. 이를 통해 발전원 확대 없이도 전력 단가 상승 압력을 완화할 수 있다. 3. AI 전력 수요와 BEOP의 시너지 AI 산업의 전력 수요가 급증할수록, BEOP는 건축물 부문의 비효율적 소비를 줄여 AI 전력 수요를 흡수할 수 있는 완충 역할을 한다. 즉, BEOP는 AI 시대의 전력 위기를 해결하는 비발전 해법으로 자리매김할 수 있다. 4. 결론 및 정책적 시사점 BEOP를 통해 건축

인공지능(AI) 시대를 맞아 전력 문제가 산업 경쟁력의 핵심 변수로 부상하고 있다. 최근 일부에서는 산업용 전기요금이 kWh당 100원을 넘으면 AI 산업의 경제성이 붕괴되며, 이를 달성할 수 있는 전원은 원자력뿐이라는 주장을 제기한다. 문제의식 자체는 타당하다. 그러나 이 논의에는 중요한 전제가 빠져 있다. 바로 전기를 어떻게 쓰고 있는가에 대한 질문 이다. 현재 전기요금 상승의 원인을 발전원 문제로만 환원하는 것은 전력 시스템의 절반만을 보는 접근이다. 실제 전기요금은 발전 단가뿐 아니라, 피크 수요 대응 비용, 계통 안정화 비용, 비효율적 소비로 인해 추가로 필요한 발전 설비 투자 비용이 누적된 결과다. 특히 공공 및 일반 건축물에서 사용되는 난방·온수 전력은 겨울철 피크를 유발하는 대표적인 요인으로, 구조적인 비효율이 장기간 방치되어 왔다. 만약 공공 및 일반 건축물의 난방·온수 전력 사용량을 데이터 기반으로 분석하고, 불필요한 상시 가동과