한·중 기후테크, 공동검증 협력 제안

한국과 중국의 기후테크 협력은 공동 기술개발보다 공동검증부터 시작해야 한다는 제안이 22일 서울 여의도 국회 의원회관에서 열린 ‘2026 기후테크이니셔티브 2차 토론회’에서 나왔습니다. 밍슈 칭화대 환경공학과 교수와 송재령 국가녹색기술연구소 선임연구원은 AI와 전과정평가(LCA)를 결합해 기술 성능과 탄소감축 효과를 함께 확인하고, 핵심 기술과 원데이터는 보호하는 협력 방안을 제시했습니다.

LCA는 원료 확보부터 제조·사용·폐기까지 제품과 기술의 전 생애에 걸친 환경 영향을 평가합니다. 녹색기술의 실제 온실가스 감축량을 판단하려면 생산·운영 현장의 많은 데이터가 필요합니다. AI는 논문과 보고서에 흩어진 정보를 찾아 추출·구조화하고, 일관성을 점검한 뒤 전문가가 최종 검증하도록 해 LCA 데이터 구축에 드는 시간과 인력을 줄일 수 있습니다. 양국이 같은 평가법을 적용하고 각자 현지 데이터를 사용하면 서로 다른 생산·에너지 환경에서 같은 기술의 감축 효과를 비교할 수 있습니다. 배터리와 태양광 분야에서 공동 평가와 실증으로 발전시키는 구상도 나왔습니다.

다만 양국의 전력 구성, 산업공정별 탄소 배출계수와 통계 산정 기준이 달라 데이터를 단순히 합치면 통계 왜곡과 오차가 생길 수 있습니다. 생산공정 데이터가 기업 영업비밀일 가능성도 있어 원데이터 공유에는 한계가 있습니다. 오승환 한국환경공단 탄소중립처장은 양국 정부 간 ‘탄소 배출계수 상호인정 협의체’를 구성해 전력 구성과 공정 배출계수 기준을 표준화하고, 탄소 측정·보고·검증(MRV) 공통 지침과 정보보안 체계를 마련하자고 제안했습니다.

이종민 한전 전력연구원 에너지환경연구소장은 협력 범위를 세 단계로 구분했습니다. 탄소 포집·활용·저장(CCUS), 자원순환, MRV·LCA, 시험·인증·표준화는 적극 협력 분야로 꼽았습니다. 에너지저장장치(ESS) 계통 연계와 재생에너지 연계, AI 설비진단은 원데이터 대신 익명화·가공 데이터, 디지털 트윈, 독립 시험환경을 쓰는 제한적 협력 대상으로 제시했습니다. 에너지관리시스템(EMS), 원격감시제어시스템(SCADA), 계통운영 핵심 알고리즘과 발전소 핵심 제어로직은 협력을 엄격히 제한해야 한다고 밝혔습니다.

최광식 한국수력원자력 기술혁신처장은 실제 설비에서 기술을 시험하고 결과를 함께 비교하는 방식이 공동개발보다 현실적인 출발점이라고 말했습니다. LCA 연구데이터도 설비의 운전·정비 결과와 연결해야 산업 활용도가 높아진다는 설명입니다. 국내외 실증으로 성능과 운영 경험을 확보한 기술부터 제3국 사업에 적용하는 ‘실증→검증→해외사업’ 단계 모델도 제안했습니다.

박용진 KIS자산평가 ESG사업본부장은 AI와 LCA로 탄소 데이터를 작성·검증·추적하면 디지털 MRV와 그린워싱 방지에 활용할 수 있다고 분석했습니다. 재생원료 인증과 근거를 추적할 수 있는 LCA 데이터를 녹색채권이나 성과연동형 채권·여신의 성과 측정에 활용하는 방안도 제시했습니다. 미·중 갈등 등 규제 위험에 따른 탄소 데이터의 국경 이전 위험을 헤지하는 무역보험형 금융상품을 검토할 수 있다는 의견도 나왔습니다.

한국과 중국의 기후테크 협력은 공동 기술개발보다 공동검증부터 시작해야 한다는 제안이 22일 서울 여의도 국회 의원회관에서 열린 ‘2026 기후테크이니셔티브 2차 토론회’에서 나왔습니다. 밍슈 칭화대 환경공학과 교수와 송재령 국가녹색기술연구소 선임연구원은 AI와 전과정평가(LCA)를 결합해 기술 성능과 탄소감축 효과를 함께 확인하고, 핵심 기술과 원데이터는 보호하는 협력 방안을 제시했습니다.

LCA는 원료 확보부터 제조·사용·폐기까지 제품과 기술의 전 생애에 걸친 환경 영향을 평가합니다. 녹색기술의 실제 온실가스 감축량을 판단하려면 생산·운영 현장의 많은 데이터가 필요합니다. AI는 논문과 보고서에 흩어진 정보를 찾아 추출·구조화하고, 일관성을 점검한 뒤 전문가가 최종 검증하도록 해 LCA 데이터 구축에 드는 시간과 인력을 줄일 수 있습니다. 양국이 같은 평가법을 적용하고 각자 현지 데이터를 사용하면 서로 다른 생산·에너지 환경에서 같은 기술의 감축 효과를 비교할 수 있습니다. 배터리와 태양광 분야에서 공동 평가와 실증으로 발전시키는 구상도 나왔습니다.

다만 양국의 전력 구성, 산업공정별 탄소 배출계수와 통계 산정 기준이 달라 데이터를 단순히 합치면 통계 왜곡과 오차가 생길 수 있습니다. 생산공정 데이터가 기업 영업비밀일 가능성도 있어 원데이터 공유에는 한계가 있습니다. 오승환 한국환경공단 탄소중립처장은 양국 정부 간 ‘탄소 배출계수 상호인정 협의체’를 구성해 전력 구성과 공정 배출계수 기준을 표준화하고, 탄소 측정·보고·검증(MRV) 공통 지침과 정보보안 체계를 마련하자고 제안했습니다.

이종민 한전 전력연구원 에너지환경연구소장은 협력 범위를 세 단계로 구분했습니다. 탄소 포집·활용·저장(CCUS), 자원순환, MRV·LCA, 시험·인증·표준화는 적극 협력 분야로 꼽았습니다. 에너지저장장치(ESS) 계통 연계와 재생에너지 연계, AI 설비진단은 원데이터 대신 익명화·가공 데이터, 디지털 트윈, 독립 시험환경을 쓰는 제한적 협력 대상으로 제시했습니다. 에너지관리시스템(EMS), 원격감시제어시스템(SCADA), 계통운영 핵심 알고리즘과 발전소 핵심 제어로직은 협력을 엄격히 제한해야 한다고 밝혔습니다.

최광식 한국수력원자력 기술혁신처장은 실제 설비에서 기술을 시험하고 결과를 함께 비교하는 방식이 공동개발보다 현실적인 출발점이라고 말했습니다. LCA 연구데이터도 설비의 운전·정비 결과와 연결해야 산업 활용도가 높아진다는 설명입니다. 국내외 실증으로 성능과 운영 경험을 확보한 기술부터 제3국 사업에 적용하는 ‘실증→검증→해외사업’ 단계 모델도 제안했습니다.

박용진 KIS자산평가 ESG사업본부장은 AI와 LCA로 탄소 데이터를 작성·검증·추적하면 디지털 MRV와 그린워싱 방지에 활용할 수 있다고 분석했습니다. 재생원료 인증과 근거를 추적할 수 있는 LCA 데이터를 녹색채권이나 성과연동형 채권·여신의 성과 측정에 활용하는 방안도 제시했습니다. 미·중 갈등 등 규제 위험에 따른 탄소 데이터의 국경 이전 위험을 헤지하는 무역보험형 금융상품을 검토할 수 있다는 의견도 나왔습니다.