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[경제일보] 데이터센터도 '찍어낸다'…LG유플러스가 PMDC에 꽂힌 이유
건물을 지을 때마다 처음부터 설계하고 전력과 냉각설비를 맞추던 데이터센터 건설 방식이 달라지고 있다. LG유플러스가 AI 데이터센터(AIDC)의 주요 구조물과 설비를 미리 만들어 현장에서 조립하는 PMDC(사전제작형 모듈러 데이터센터)에 공을 들이고 있다. AI 컴퓨팅 수요가 빠르게 늘어나는 상황에서 데이터센터의 경쟁력을 ‘얼마나 크게 짓느냐’에서 ‘얼마나 빨리 반복해서 지을 수 있느냐’로 바꾸겠다는 전략이다. LG유플러스는 이달 GS건설, 자이C&A, 간삼건축, D&O CM과 ‘PMDC 얼라이언스’를 출범시켰다. 통신회사와 건설·설비·설계·사업관리 업체가 한 팀을 꾸려 국내 환경에 맞는 데이터센터 표준모델을 만드는 협력체다. PMDC는 건축 구조물과 전력·냉각설비 등을 공장에서 사전에 제작한 뒤 현장에서 조립하는 방식이다. 기존 데이터센터는 부지와 고객 요구에 맞춰 설계부터 설비 배치까지 개별적으로 진행하는 경우가 많았다. PMDC는 반복적으로 사용할 수 있는 구조와 설비를 표준화해 공사 기간을 줄이고 프로젝트마다 품질이 달라지는 문제를 낮추는 데 목적이 있다. AI 시대에는 이 ‘시간’이 중요하다. LG유플러스에 따르면 GPU는 수개월 내 확보할 수 있지만 대규모 데이터센터 건설에는 통상 3~4년이 걸린다. AI 칩 세대와 고객 요구는 빠르게 바뀌는데 이를 담을 건물이 뒤늦게 완성되면 투자 시기를 놓칠 수 있다. 회사가 파주 AIDC에도 일부 사전 제작 구조물을 적용해 공기를 앞당기는 이유다. LG유플러스가 구상하는 PMDC 규모도 작지 않다. 얼라이언스는 100MW급 하이퍼스케일 신규 데이터센터를 염두에 둔 표준모델을 개발하고 있다. 필요에 따라 작은 규모에서 시작해 모듈을 추가하는 방식으로 확장할 수 있도록 만드는 것이 목표다. 기존 건물을 AIDC로 전환하는 레트로핏 모델도 함께 추진한다. AI 데이터센터는 전력과 냉각 요구량이 커 기존 IDC를 그대로 활용하기 어렵다. 반면 새 건물을 지을 경우 부지와 전력 확보, 인허가에 시간이 걸린다. 기존 건물의 구조를 살리면서 전력·냉각설비를 AI 환경에 맞게 바꿀 수 있다면 공급 속도를 높일 수 있다. 역할도 구체적으로 나눴다. LG유플러스는 전국 데이터센터와 파주 AIDC 운영 경험을 토대로 운영 기준과 기술 요건을 정의하고 사업 방향과 모델 검증을 맡는다. 건물이 완성된 뒤 실제로 운영하기 편한지를 설계 단계부터 반영하는 역할이다. GS건설은 대규모 데이터센터 시공 경험을 활용해 신규 PMDC의 공정 최적화와 EPC를 담당한다. 자이C&A는 기계·전기·배관(MEP) 구축 경험을 기반으로 레트로핏 모델과 전력·냉각 최적화를 맡는다. 간삼건축은 데이터센터 표준 설계를, D&O CM은 전체 프로젝트와 공정 관리 역할을 수행한다. 설계부터 시공, 운영까지 한 협력체 안에 묶은 셈이다. 이 구조가 자리 잡으면 LG유플러스의 AIDC 사업도 달라질 수 있다. 지금까지는 직접 데이터센터를 건설해 공간과 전력을 제공하는 사업 비중이 컸지만 앞으로는 다른 사업자의 데이터센터를 설계하고 지어준 뒤 운영까지 맡는 DBO 사업을 확대할 수 있다. 데이터센터 자체를 하나의 ‘상품’처럼 만들어 판매하는 구조다. 파주 AIDC는 이 모델을 검증하는 첫 대형 레퍼런스 역할을 한다. 200MW 전력 공급을 확보했고 내년 6월 준공 예정인 1동은 이미 계약이 끝났다. LG유플러스는 파주를 통해 냉각과 배전, 배터리, 운영시스템을 검증한 뒤 이를 PMDC 표준모델에 반영할 수 있다. 사업 목표도 이 방향과 연결된다. LG유플러스는 2030년까지 AIDC 누적 수주 5조원과 연평균 매출 15~20% 성장을 제시했다. 파주와 평촌 등 자체 데이터센터만 늘려서는 공급 속도와 투자비에 한계가 있다. 외부 자산운용사와 고객의 부지까지 활용해 표준화된 데이터센터를 빠르게 구축하고 운영까지 맡는 방식이 필요한 이유다. PMDC가 해결해야 할 부분도 있다. 데이터센터는 지역마다 전력 조건과 부지, 건축 규제, 고객 장비 구성이 다르다. 자동차처럼 완전히 같은 제품을 찍어낼 수는 없다. 결국 표준화할 부분과 고객별 맞춤 설계가 필요한 부분을 어디까지 나눌지가 사업성의 핵심이 된다. 그럼에도 데이터센터를 매번 새로 설계하는 방식에서 벗어난다는 의미는 작지 않다. AI 경쟁에서는 최신 GPU를 확보하는 것만큼 그 GPU가 들어갈 공간을 제때 공급하는 일이 중요하다. 데이터센터 건설 기간을 줄이는 것 자체가 새로운 경쟁력이 되는 셈이다. LG유플러스가 PMDC에 주목하는 이유도 여기에 있다. 파주라는 대형 AIDC 한 곳을 성공시키는 데서 끝나는 것이 아니라 파주에서 축적한 설계와 운영 방식을 반복 가능한 모델로 만드는 것이 목표다. 데이터센터를 잘 운영하는 통신사를 넘어 데이터센터를 빠르게 만들고 복제하는 사업자로 올라설 수 있다면 5조원 수주 목표를 뒷받침할 또 하나의 성장축이 될 수 있다.
2026-10-01 09:12:59
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[경제일보] 현대그룹, '움직이는 기술' 키운다…승강기서 AI·로봇으로
현대그룹이 기존 승강기와 물류자동화 사업에 인공지능(AI)과 로봇 기술을 접목하며 사업 영역을 넓히고 있다. 현대엘리베이터는 2030년까지 매출 5조원, 해외사업 비중 50%, 글로벌 톱5 진입을 목표로 세웠고 현대무벡스는 물류자동화를 기반으로 2차전지·제조·유통 등으로 적용 분야를 확대했다. 2024년 대형 자율이동로봇(AMR) 개발에 이어 올해는 조선소 초중량물 자율운반 기술 개발에도 나섰다. ◆ 현대엘리베이터, 충주서 AI·서비스 고도화 현대엘리베이터는 충주 스마트캠퍼스를 중심으로 생산체계를 디지털화하고 유지관리 서비스에 AI와 데이터를 적용하고 있다. 17만2759㎡ 부지의 충주 스마트캠퍼스에는 본사와 스마트팩토리, 연구개발센터, 물류시설이 집약돼 있다. 스마트팩토리에는 산업용 사물인터넷(IIoT), 빅데이터, AI 등이 적용됐으며 자동화율은 약 80%다. 생산능력도 연 2만5000대에서 2028년 3만5000대로 확대할 계획이다. 현대엘리베이터는 충주 스마트캠퍼스에서 ‘비전 2030’과 ‘트리플 5’를 제시했다. 2030년 매출 5조원, 해외사업 매출 비중 50%, 글로벌 톱5 진입이 목표다. 유지관리 서비스 ‘미리(MIRI)’는 승강기 이상 징후를 감지하고 영상·음성 데이터를 분석해 고장 원인을 파악한다. AI 원격콜과 빌딩관리시스템(BMS), 배송로봇 연계 기능도 적용했으며 2028년까지 적용 승강기를 10만대 이상으로 늘릴 계획이다. 주차로봇 사업도 추진하고 있다. 현대엘리베이터는 현대위아와 오토발렛 로봇 주차 솔루션을 공동 개발하고 주차관제 시스템 ‘HIP’과 주차로봇을 연계해 사업화를 추진하고 있다. ◆ 현대무벡스, 대형 AMR·조선 자율운반으로 확장 현대무벡스는 물류자동화를 중심으로 국내외 사업과 로봇 기술을 확대하고 있다. 2024년 신규수주는 4200억원으로 창사 이후 최대치를 기록했다. 평택·진천 중앙물류센터(CDC) 자동화 사업과 배터리 소재·제조 분야 스마트 물류 사업을 수주하며 사업 기반을 넓혔다. 주력 기술은 자동창고(AS/RS), 무인운반차(AGV), 자율이동로봇(AMR), 갠트리 로봇이다. 청라 R&D센터를 중심으로 대형 AMR 기술도 고도화하고 있다. 정부 과제로 선정된 ‘고정밀 대형 자율이동로봇 플랫폼’ 개발에는 총 94억원이 투입되며 이 가운데 70억원을 국비로 지원받는다. 2027년까지 2톤·5톤·10톤급 AMR 3종을 개발할 계획이다. AMR은 조선소 초중량물 운반 분야로도 확대된다. 현대무벡스는 삼성중공업, HD현대중공업, HD한국조선해양, 한화오션 등과 함께 자율운반 로봇과 통합관제 시스템, AI 기반 안전성 시뮬레이션 등을 개발할 예정이다. 현대그룹 계열사의 AI·로봇 전략은 기존 승강기와 물류자동화 기술을 새로운 산업으로 확장하는 데 초점이 맞춰져 있다. 현대엘리베이터는 승강기와 주차·빌딩관리 등 이동 솔루션으로, 현대무벡스는 물류자동화와 AMR을 기반으로 영역을 넓히고 있다. 기존 사업에서 축적한 기술과 생산 기반을 AI와 로봇으로 전환하는 것이 향후 성장의 핵심 과제가 될 전망이다.
2026-10-01 09:12:26
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KT, 인프라·데이터·AI 묶은 의료 AX 모델 공개…'의료 AX 표준모델' 구축
KT가 병원 인프라와 의료 데이터를 하나로 연결하고 환자 안내부터 진료기록, 간호·수술실 일정 관리까지 인공지능(AI)이 지원하는 '의료 AX 표준모델'을 앞세워 병원 시장 공략에 나선다. 개별 의료 AI 솔루션을 공급하는 데 그치지 않고 데이터 플랫폼과 AI 에이전트, 클라우드·GPU 인프라를 묶어 병원 업무 전반의 디지털 전환을 지원한다는 전략이다. 1일 KT는 병원 수요에 맞춘 인프라부터 데이터 플랫폼, AI 서비스를 아우르는 의료 표준모델을 구축하고 전국 상급종합병원과 종합병원으로 도입을 확대한다고 밝혔다. 국내 의료 현장에서는 고령인구 증가와 만성질환 확대에 따라 의료 수요가 커지는 가운데, 병원 내부에 축적되는 데이터와 업무를 효율적으로 연결하는 것이 주요 과제로 떠오르고 있다. 환자 유입과 접수부터 진단검사, 진료·처치, 원무·정산, 퇴원 후 관리까지 단계별로 데이터가 생성되지만 시스템이 분산돼 있으면 데이터를 통합적으로 활용하기 어렵고 의료진의 반복적인 행정업무도 남게 된다. 이에 KT는 문제를 해결하기 위해 의료진과 병원 경영진을 대상으로 업무 전반을 분석해 주요 AI 전환 영역을 도출했다고 설명했다. 이를 바탕으로 환자의 진료 경험 개선, 의료진의 진료 품질과 편의 향상, 병원 운영 효율화 등을 지원하는 의료 표준모델을 마련했다. 이번 의료 표준모델 구축은 병원 업무에 AI 에이전트를 직접 적용하는 것이 특징이다. 병원을 이용하는 환자들에게는 'AI 환자 어시스턴트'를 통해 예약과 안내, 확인 등 진료 과정에서 발생하는 반복적인 문의와 업무를 지원한다. AI 보이스봇을 활용해 24시간 문의에 대응하고 증상 분류를 기반으로 예약 접수를 지원하며, 퇴원 이후에는 필요한 관리 안내도 제공한다. KT는 내년 1분기 의료지식 기반 검색증강생성(RAG) 기능을 추가할 계획이다. 의료진 업무에는 간호 스케줄 에이전트와 수술실 스케줄 에이전트 등을 적용한다. 병원에서 반복적으로 발생하는 일정 조정과 인력 배치 업무를 AI가 지원해 의료진이 환자 진료에 집중할 수 있도록 한다는 구상이다. 진료행정 업무에서도 AI 활용 범위를 넓힌다. '진료행정 에이전트'는 의료진과 환자의 진료 대화를 인식·분석해 의료용어와 약어를 반영한 진료노트를 작성하고, 진료과별 템플릿과 서식을 적용한다. 의료진이 결과를 확인하고 승인하면 전자의무기록(EMR)과 검사·처방 시스템에 연동해 진료기록 작성부터 오더와 청구로 이어지는 행정 업무를 지원한다. KT가 의료 AX에서 데이터 플랫폼을 별도로 강조하는 것도 해당 AI 에이전트 활용과 연결된다. 병원에서는 전자의무기록뿐 아니라 의료영상, 검사·연구 데이터 등 다양한 정보가 서로 다른 시스템에 축적되는데, 이를 AI가 활용하려면 데이터를 수집·저장하는 것뿐 아니라 표준화와 연계 과정이 필요하기 때문이다. KT는 의료정보 교환 표준을 기반으로 병원 데이터를 표준화·연계하는 의료 데이터 플랫폼을 구축한다. 이를 통해 의료 데이터 검색과 AI 학습용 데이터 구축은 물론 의료 AI를 개발하고 검증할 수 있는 환경까지 제공한다는 계획이다. 데이터가 각각의 업무 시스템에 분산된 상태에서 개별 AI를 붙이는 방식과 달리, 병원 데이터를 하나의 기반 위에 연결한 뒤 다양한 AI 서비스를 단계적으로 적용하는 구조를 만들겠다는 것이다. 인프라 역시 표준모델에 포함한다. KT는 의료 전문 파트너의 솔루션과 의료 데이터 플랫폼, 하이브리드 클라우드 및 GPU 컴퓨팅 등을 결합해 병원마다 다른 시스템 환경에 맞춰 필요한 기능을 단계적으로 도입할 수 있도록 할 방침이다. 이를 통해 향후 의료진의 진단과 판독을 보조하는 영역까지 적용 범위를 확대할 계획이다. 통합된 환자 임상·영상정보를 바탕으로 진료지침과 치료 근거를 제시하는 AI 암진단 의사결정지원시스템(CDSS), 검사 과정에서 내시경 영상을 실시간 분석해 병변 발견을 돕고 판독 품질을 표준화하는 AI 내시경 판독 등이 대표적인 적용 사례로 제시됐다. KT가 노리는 것은 병원마다 별도의 시스템을 처음부터 구축하는 방식보다 공통된 표준모델을 기반으로 병원별 수요에 맞춰 필요한 기능을 추가하는 방식으로 분석된다. 병원마다 전산 환경과 데이터 구조, 업무 우선순위가 다른 만큼 인프라부터 데이터, AI 서비스까지 묶은 기반을 먼저 제공하고 필요한 영역부터 단계적으로 AX를 확대하겠다는 전략이다. 의료 AI 시장에서도 단순히 진단을 보조하는 모델을 넘어 실제 병원 업무에 AI를 적용하는 단계로 이동하고 있는 만큼 KT 역시 에이전트를 활용한 업무 자동화에 무게를 두는 모습이다. 예약과 안내, 진료기록 작성, 간호·수술실 일정 관리처럼 반복 업무가 많은 영역부터 AI를 적용한 뒤 데이터 플랫폼과 인프라를 기반으로 진단·판독 지원까지 영역을 넓히겠다는 구상이다. KT는 이달 종합병원 관계자들을 초청해 의료 AX 세미나를 개최하고 관련 논의를 이어갈 예정이다. 또한 정부의 AI 기본의료 전략에 포함된 AI 특화병원 과제에 참여해 병원 환경에서 서비스 적용 가능성을 검증하고 적용 범위를 확대한다는 계획이다. 김봉균 KT 엔터프라이즈부문장 부사장은 "KT는 국가 차원의 의료 AI 확산 정책에 발맞춰 AX 플랫폼 컴퍼니로서 의료 AX 확산에 앞장서겠다"며 "병원마다 시스템과 데이터 환경, AX 추진 우선순위가 다른 만큼 KT의 인프라와 AX 역량을 결합해 병원이 필요한 서비스를 도입하고 단계적으로 확대할 수 있는 기반을 제공하겠다"고 말했다.
2026-10-01 08:56:38
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