[국내보안뉴스] 에스넷시스템, 한국지역난방공사 100억 규모 AI 통합운영시스템 사업 수주
· 2026-09-20 12:00
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에스넷시스템이 한전KDN 등 전문기업들과 컨소시엄을 구성해 약 100억 원 규모의 한국지역난방공사 'AI 기반 전력 및 지역난방 통합운영시스템 구축' 프로젝트 주사업자로 선정되었습니다. 이번 사업은 열수요 예측부터 열·전력 생산계획 수립, 전력거래에 이르는 주요 에너지 운영 프로세스를 AI와 데이터 연계 기술을 통해 자동화·통합 관리하는 대형 인프라 구축 프로젝트입니다.
국가 주요 기반시설인 에너지 제어 및 전력 거래망에 AI 기술이 본격 도입됨에 따라 에너지 공급의 효율성과 안정성이 크게 향상될 것으로 전망됩니다. 정교한 단·중장기 수요 예측과 데이터 기반의 통합 관제를 통해 에너지 불필요한 손실을 줄이고, 기후 변화 및 전력 시장 변동성에 더욱 민첩하게 대응할 수 있는 기반이 마련될 것으로 기대됩니다.
핵심 에너지 인프라에 AI 시스템과 데이터 연계 플랫폼이 적용되는 만큼, 구축 단계부터 고도의 사이버 보안 체계 확보가 병행되어야 합니다. 외부 위협으로부터 통합운영망을 보호하기 위해 제어망과 외부망 간의 철저한 보안 격리, AI 모델을 노린 데이터 변조 방지 대책, 그리고 연계 구간에 대한 실시간 보안 모니터링을 선제적으로 마련하는 것이 무엇보다 중요합니다.
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국가 주요 기반 시설인 지역난방과 전력망을 AI로 통합 제어하는 만큼, AI 추론 레이어와 실제 SCADA/OT 제어망 간의 철저한 제로 트러스트(Zero Trust) 망분리 아키텍처 구축이 최우선 과제입니다.
특히 자동화된 전력 거래 및 제어 로직에서는 AI 모델의 오작동이나 이상 데이터 입력에 대비해, 시스템을 즉시 안전 상태로 전환할 수 있는 결정론적(Deterministic) 폴백(Fallback) 메커니즘과 서킷 브레이커 코드가 필수적으로 포함되어야 합니다.
국가 기반시설 제어와 전력거래 시스템이 AI 기반으로 통합 연계되면서 공격자가 노릴 수 있는 공격 표면(Attack Surface)이 대폭 확장되었습니다.
특히 AI 수요 예측 모델을 겨냥한 데이터 오염(Data Poisoning) 공격이 성공할 경우, 열생산 제어 시스템의 물리적 교란이나 전력 거래 시장에서의 경제적 피해를 직접 유발할 수 있습니다.
또한 IT와 OT(제어망) 간 연계 구간이 늘어난 만큼, 컨소시엄 서드파티를 통한 공급망 공격 및 제어망으로의 측면 이동(Lateral Movement) 위협에 대한 엄격한 침투 테스팅이 필수적입니다.
에너지 및 난방 등 주요 기반시설에 AI 기반 자동화를 도입하는 것은 운영 효율성을 극대화하지만, Cyber-Physical System(CPS) 고유의 보안 리스크를 수반합니다. 특히 다수 전문기업이 참여하는 컨소시엄 사업 특성상 시스템 연계 구간에 대한 제로 트러스트(Zero Trust) 적용과 엄격한 공급망(Supply Chain) 보안 관리가 핵심 과제입니다. 성공적인 시스템 구축을 위해서는 초기 설계 단계부터 AI 모델의 무결성을 검증하고 오작동에 대비할 수 있는 철저한 보안 거버넌스 체계가 선행되어야 합니다.