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기업의 탄소배출량을 계산하고 감축방안을 찾아내는 것은 물론 건물의 냉방기를 자동으로 제어하고 음식물쓰레기를 줄이는 데까지 인공지능(AI)이 활용되고 있다. 기존에는 사람이 직접 자료를 수집하거나 설비를 관리해야 했던 환경 분야에 AI가 도입되면서 탄소중립을 위한 기술도 변화하는 모습이다. 서울 삼성동 코엑스에서 지난 21일 개막한 '2026 대한민국 ESG 친환경대전'에서는 이처럼 AI를 활용한 다양한 친환경 기술과 솔루션이 한자리에 모였다. 특히 올해는 탄소중립과 자원순환 등 환경 분야의 AI 기술을 한데 모은 특별관도 마련됐다. 눈길을 끈 것은 AI를 활용한 탄소배출량 관리기술이다. 기업이 온실가스 배출량을 파악하기 위해서는 사업장별 전력과 연료사용량은 물론 협력사와 제품 생산과정에서 발생하는 탄소배출량까지 조사해야 한다. 하지만 이러한 자료는 기업마다 서로 다른 형태로 관리되는 경우가 많아 취합과 분석에 상당한 시간과 비용이 필요하다. 엔츠가 선보인 '엔스코프'는 이러한 문제를 해결하기 위한 AI 기반 탄소회계 플랫폼이다. 한국전력과 폐기물 처리시스템 등 외부 데이터베이스(DB)를 연동해 사업장의 전력·폐기물 자료를 수집하고, AI를 활용해 입력된 데이터의 이상치를 탐지하거나 탄소배출량을 집계한다. 온라인릴게임 수집된 자료는 국내외 지속가능성 공시기준에 맞춰 자동으로 정리되며 보고서 작성에도 활용된다. 기업의 배출량을 계산하는 데 그치지 않고 감축에 필요한 비용까지 분석하는 기술도 있다. 리빗의 '탄솔루션'은 기업의 온실가스 배출량을 수집·분석하고 AI를 활용해 감축 전략 수립을 지원하는 플랫폼이다. 탄솔루션은 전력사용량과 원자재 구매 등 다양한 자료를 통합 관리하는데 그치지 않고, 감축 방안별 비용과 효과를 비교하는 시뮬레이션 기능도 제공한다. 예를 들어 기업이 노후설비를 교체하거나 저탄소 자재를 도입할 경우 얼마나 많은 비용이 들고 어느 정도의 탄소감축이 가능한지를 비교해 투자판단에 활용할 수 있다. 리빗은 여기서 한 발 더 나아가 기업의 감축실적을 배출권이나 녹색금융으로 연계할 수 있는 신청이나 보고서 작성까지 AI가 맡아서 해주는 사업모델도 개발했다고 밝혔다. 또 제3자인증기관과 연계해 취합하기 어려운 간접배출량(스코프3) 측정 및 인증 솔루션도 함께 제공하고 있다. 리빗 관계자는 뉴스트리와 인터뷰에서 "고객사가 탄소배출량을 한 눈에 파악하는 것을 넘어서 배출량을 줄이기 위해 어떻게, 그리고 얼마나 비용이 드는지까지 원큐에 이뤄주는 솔루션"이라며 "생성형 AI를 이용해 녹색금융과 연계하거나 감축실적을 배출권으로 전환하는데 필요한 보고서 작성까지 맡길 수 있는 서비스를 구축해냈다"고 말했다 바다이야기다운로드 . 오후두시랩은 AI 기반 탄소데이터 관리플랫폼 '그린플로(Greenflow)'를 선보이면서 기업뿐 아니라 개개인의 탄소발자국을 실시간 확인해볼 수 있는 이벤트를 통해 탄소데이터의 중요성을 알렸다. 오후두시랩 부스를 찾은 관람객들은 행사장에 어디서부터 무엇을 타고 왔는지, 식사는 무엇을 했고, 음료를 마셨는지 등 그날의 행보를 입력함으로써 자신이 배출하거나 감축한 탄소량이 얼만지 직접 체험할 수 있었다. 오후두시랩 관계자는 "AI를 통해 거대 기업의 배출량은 물론, 이처럼 개개인의 탄소 발자국도 모두 데이터화할 수 있게 됐다"며 "탄소감축에서 가장 어려운 현황 파악이라는 벽을 AI가 무너뜨린 셈"이라고 말했다. AI의 활용 범위는 탄소데이터 분석을 넘어 실제 에너지 소비를 줄이는 영역으로도 확대되고 있다. 씨드앤이 선보인 '리프(Leaf)'는 냉난방기에 부착하기만 하면 센서를 통해 온도와 습도를 측정하고 실내외 환경 데이터를 AI로 분석해 냉난방기를 자동 제어하는 솔루션이다. 예컨대 실내온도가 적정 수준에 도달했는데도 에어컨이 계속 가동되거나 일부 공간에 과도한 냉방이 이뤄지는 상황을 줄이는 방식이다. 손오공릴게임 기존 냉난방기를 교체하지 않고도 적용할 수 있어 설비교체에 따른 부담을 줄이면서 전력소비를 효율화할 수 있다는 것이 업체 측 설명이다. 씨드앤 관계자는 "리프를 통해 사업장 전력 효율이 최대 40% 가량 높아진 사례가 있다"며 "지금은 다수의 냉난방기를 사용하는 대형 사업장, 사무실 등을 대상으로 사업을 진행하고 있지만, 민간 대상으로도 사업을 구상중이다"라고 말했다. 음식물쓰레기를 줄이기 위한 AI 솔루션도 소개됐다. 누비랩은 급식 수요를 예측하고 저탄소 식단을 추천하는 AI 기반 플랫폼을 선보였다. 배식 과정에서 발생하는 데이터를 분석해 필요한 식사량을 예측하고 적정한 식재료 사용을 지원하는 방식으로, 수요를 잘못 예측해 음식을 과도하게 조리하거나 버리는 문제를 줄이기 위한 기술이다. 누비랩은 현재 전국 중·고등학교 100여과 어린이집 1400곳에 설치돼 식재료 낭비율을 70% 이상 개선하는 등 실적을 쌓고 있다. 이처럼 환경산업에 도입되는 AI 기술은 기업의 탄소배출량을 관리하는 업무부터 감축 전략 수립, 건물 에너지 관리와 자원 낭비 방지까지 적용 범위를 넓히고 있다. ESG 친환경대전에서는 AI의 활용이 단순히 환경 관련 정보를 수집하는 데 그치지 않고 데이터를 분석해 낭비 요인을 찾아내거나 실제 설비 운영에 반영하는 방향으로 발전하고 있는 모습이 고스란히 드러났다. f" size="4