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[IT뉴스][헤럴드광장] 탄소중립의 과학적 해법

온카뱅크관리자

2026-02-04 11:27:31

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="PmizMDyO1D">
          <figure class="s_img figure_frm origin_fig" contents-hash="e20c272b0e4bc71292e386dc5c29ea39d3b2a9ce6e12f99dece727dd9ec5d83e" dmcf-pid="QsnqRwWIXE" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/04/ned/20260204112130544xbwr.jpg" data-org-width="228" dmcf-mid="6YM08jhDtw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/04/ned/20260204112130544xbwr.jpg" width="228"></p>
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          <p contents-hash="b5ca7ca8ff4ebe62fc197314c69041a5ee810cd2e87c2e29da55f164e574c72e" dmcf-pid="xdbyuMAitk" dmcf-ptype="general">오늘날 전 세계가 직면한 에너지 전환과 탄소중립 목표는 정치적 선언이나 장밋빛 청사진만으로는 달성될 수 없다. 이는 실질적인 기술 혁신과 정교한 정책 설계의 결과물이어야 한다. 최근 논의되는 디지털과 녹색 전환의 결합, 즉 ‘트윈 트랜스포메이션’도 이 맥락에서 출발한다. 국제에너지기구(IEA) 등 주요 기관이 지적하는 핵심은 명확하다. 에너지 혁신은 ‘측정’, ‘데이터’, ‘정책’이 삼위일체로 결합할 때 비로소 지속 가능하다는 점이다.</p>
          <p contents-hash="7701f708fae85db99b86b39df44a936634b06a5c9712d9915a422baa896ce96d" dmcf-pid="yHrxcWUZ1c" dmcf-ptype="general">첫째, 성공적인 에너지 정책은 기술의 성숙도를 정확히 진단하는 ‘정량적 지표’ 위에 서야 한다. 과거의 정책이 R&amp;D 예산 투입 자체에 만족했다면 이제는 투입된 예산의 효율을 냉정하게 평가해야 한다. 에너지 혁신 정책의 새로운 프레임워크들은 기술 발전 사이클을 기초 연구부터 실증, 초기 시장 진입, 확산까지 세밀하게 구분한다. 정부의 역할은 막연히 ‘세계 최고’를 외치는 것이 아니다. 우리 기술이 라이프 사이클의 어느 지점에 와 있는지를 데이터로 파악하고 다음 단계로 도약하는 데 필요한 ‘죽음의 계곡’을 건널 구체적인 사다리를 놓는 것이다.</p>
          <p contents-hash="354fdff7fa98c1ea0b32a9c0a3397ca0e58780f0d2ea6fd2a58ed1d89b933227" dmcf-pid="WXmMkYu5HA" dmcf-ptype="general">둘째, 정책의 신뢰성은 견고한 측정·보고·검증 체계와 첨단 분석 과학에 달려 있다. IEA는 기술 개발의 각 단계에서 데이터 기반 검증이 필수적임을 역설한다. 차세대 태양전지, 전고체 배터리, 그린 수소와 같은 딥테크 분야는 눈에 보이지 않는 미세 구조의 차이가 성능과 안전성을 좌우한다. 이를 나노 단위에서 관찰하고 수치화할 수 있는 과학적 검증 체계 없이는 그 어떤 정책 효과도 담보하기 어렵다. ‘측정할 수 없으면 관리할 수 없다’라는 경영학의 격언은 에너지 정책에도 그대로 유효하다.</p>
          <p contents-hash="1b0639c8aa4cbdd8986be663b05c040ee741fa915f8a906d878968affec1d0bc" dmcf-pid="YZsREG71Gj" dmcf-ptype="general">셋째, 과학적 분석은 연구실을 넘어 정책 의사결정의 핵심 파트너가 되어야 한다. 정부, 과학 인프라, 산업계의 상호작용을 강조한 ‘사바토 트라이앵글’ 이론은 오늘날 더욱 중요하다. 미국 에너지부 산하 고등연구계획국(ARPA-E)의 성공 비결은 고위험 프로젝트의 성과와 실패 원인을 철저히 데이터로 분석해 산업계 확산의 거름으로 삼았다는 점에 있다. 초정밀 현미경, 방사광 가속기 같은 국가적 분석 인프라는 이러한 혁신을 가능케 하는 든든한 버팀목이다.</p>
          <p contents-hash="648d80d06dc0726231b8a677ef86a0a0f2a86ca47f72f8aa1459a21ad34eb97d" dmcf-pid="G5OeDHzt1N" dmcf-ptype="general">이제 에너지 정책의 패러다임은 ‘직관’에서 ‘데이터 기반 의사결정’으로 완전히 전환되어야 한다. 복잡하게 얽힌 에너지 시스템은 단일 지표로는 제어할 수 없다. 생산 효율, 탄소 저감, 경제성을 통합 분석하는 시뮬레이션이 정책 설계의 기본이 되어야 한다. “이 기술이 유망하다”라는 잠재력이 아니라, “정확히 얼마만큼의 효율과 탄소 감축 효과가 검증되었다”라는 측정할 수 있는 성능이 기준이어야 한다. 이것이 탄소 감축 목표를 공허한 숫자로 남기지 않는 유일한 길이다.</p>
          <p contents-hash="a2956169918c757167d0738902a6eecf8537619d4b5f47ca6dc5a9f3cbe82f7c" dmcf-pid="H1IdwXqFHa" dmcf-ptype="general">결국, 이 모든 혁신을 뒷받침하는 것은 데이터 인프라와 이를 해석할 과학적 분석 역량이다. 빅데이터와 AI를 활용한 정밀 분석은 에너지 시스템의 최적 경로를 찾아내는 나침반이다. 지구 온도 1.5℃ 이하 목표 달성은 화려한 기술 목록 나열이 아니라, 측정할 수 있는 지표와 과학적 데이터, 그리고 이를 정책 현장에 냉철하게 적용하는 체계적 접근이 결합할 때 비로소 현실이 된다. 다시 한번 강조하지만, 혁신은 선언이 아니라 측정에서 시작한다.</p>
          <p contents-hash="fa47c11dd982f902507f1fe6b97b157c95ed831d55a6c4a00642a77c4ac2f98d" dmcf-pid="XtCJrZB3Zg" dmcf-ptype="general">안병선 한국에너지기술연구원 시험분석실장</p>
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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