검색창 열기 인더뉴스 부·울·경

Chemical 중화학

LG화학, CNT(탄소나노튜브) 공장 가동...CNT 시장 공략 나선다

URL복사

Wednesday, April 14, 2021, 10:04:12

14일 여수 CNT 2공장 1200톤 증설 완료 및 가동

 

인더뉴스 안정호 기자ㅣLG화학(대표 신학철)이 국내 최대 규모 CNT(Carbon Nanotube, 탄소나노튜브) 공장을 본격 가동했습니다. 양극재 등 전기차 배터리 소재를 중심으로 급성장중인 CNT 시장을 적극 공략하기 위함입니다.

 

LG화학은 여수 CNT 2공장이 1200톤 증설 공사를 마치고 상업 가동에 들어갔다고 14일 밝혔습니다. LG화학은 기존 500톤과 합쳐 총 1700톤의 생산능력을 확보하게 됐습니다.

 

CNT는 전기와 열 전도율이 구리 및 다이아몬드와 동일하고 강도는 철강의 100배에 달하는 차세대 신소재입니다. 기존 소재를 뛰어넘는 우수한 특성으로 배터리, 반도체, 자동차 부품, 면상발열체 등 활용 범위가 넓습니다.

 

이번 완공된 LG화학 CNT 2공장은 자체 개발한 유동층 반응기를 적용해 단일라인 기준으로는 세계 최대 규모로 건설됐으며 전공정 자동화를 통한 안정적인 품질 관리와 공정 혁신으로 기존 대비 전력 사용량을 30% 절감한 것이 특징입니다.

 

해당 공장에서 생산되는 CNT는 현재 글로벌 전기차 배터리 시장을 선도하고 있는 LG에너지솔루션 등 배터리 업체에 양극 도전재(Conductive Additive) 용도로 공급될 예정이며 다양한 산업 분야로 공급을 확대해 나갈 계획입니다.

 

CNT를 양극 도전재로 사용하면 기존의 카본블랙 대비 약 10% 이상 높은 전도도를 구현해 도전재 사용량을 약 30% 줄일 수 있습니다. 또 도전재를 줄이는 만큼 양극재를 더 채울 수 있어 배터리의 용량과 수명도 크게 늘릴 수 있습니다.

 

아울러 LG화학은 CNT 시장의 지속적인 성장에 따라 연내 3공장 추가 증설 착수 등 향후 생산능력을 지속 확대해 나갈 계획이라고 밝혔습니다.

 

실제로 업계에서는 글로벌 CNT 수요가 지난해 5000톤 규모에서 2024년 2만톤 규모로 연평균 약 40% 이상의 폭발적인 성장세를 기록할 것으로 전망하고 있습니다. 전기차 배터리 시장이 급격하게 성장하는 한편, CNT를 적용할 수 있는 새로운 영역도 지속 확대되고 있기 때문입니다.

 

LG화학은 반도체 공정 트레이, 자동차 정전도장 외장재 등의 전도성 컴파운드와 면상발열체, 반도전 고압케이블, 건축용 고강도 콘크리트 등의 신규 적용 분야로도 CNT 판매를 적극 늘려나갈 계획입니다. 예를 들어 반도체 공정 트레이 소재에 CNT를 적용하면 우수한 열 전도성을 기반으로 고온을 견디고 분진, 전자파, 정전기 등을 차단할 수 있습니다.

 

LG화학 CNT 사업은 원재료인 에틸렌에서부터 독자 기술로 개발한 촉매와 유동층 반응기 등 생산기술·공정, 제품으로 이어지는 수직계열화를 통해 효율을 극대화하며 경쟁력 있는 제품을 생산하는 것이 특징입니다.

 

특히 핵심 기술인 촉매의 경우, 독자기술 기반의 코발트(Co)계 촉매를 사용해 배터리 품질에 영향을 줄 수 있는 이물 함량을 낮춰 우수한 품질을 구현합니다. 통상 업계에서 주로 쓰이는 철(Fe) 촉매는 코발트 대비 금속 및 자성이물 함량이 상대적으로 높아 제품화를 위한 별도의 후처리 공정이 필요합니다.

 

LG화학은 2011년 CNT 독자기술 개발을 위한 R&D에 본격 착수한 이래 현재까지 총 280여건의 관련 특허를 보유하고 있습니다.

 

또 제품의 형태도 고객의 페인포인트로부터 착안해 압축된 알약 형태의 태블릿(Tablet)으로 만들어 사용 편의성을 극대화했습니다. 기존 분말(Powder)이나 펠렛(Pellet) 형태의 제품들은 공기 중에 흩어지거나 이동 간에 부서질 수 있어 고객들이 사용하는데 불편함이 많았습니다.

 

노국래 LG화학 석유화학사업본부장은 “CNT는 배터리 소재 외에도 다양한 용도로 시장 확대 잠재력이 큰 사업으로 생산능력 확대와 우수한 품질 경쟁력을 바탕으로 글로벌 시장을 선도하는 업체로 거듭날 것”이라고 말했습니다.

English(中文·日本語) news is the result of applying Google Translate. <iN THE NEWS> is not responsible for the content of English(中文·日本語) news.

배너

안정호 기자 vividocu@inthenews.co.kr

배너

네이버클라우드, AIDC ‘각 세종’서 GPU 최적화 기술 공개…GPUaaS 시대 견인한다

네이버클라우드, AIDC ‘각 세종’서 GPU 최적화 기술 공개…GPUaaS 시대 견인한다

2025.10.28 09:00:00

인더뉴스 이종현 기자ㅣ네이버클라우드는 국내 최초의 AI 데이터센터인 '각 세종'에서 열린 테크밋업에서 GPU 운영 효율을 극대화하고 AI 인프라를 스스로 설계·운영할 수 있는 기술 역량을 공개했다고 27일 밝혔습니다. 네이버클라우드는 글로벌 수준의 GPU 운영 내재화 역량을 기반으로 산업 전반의 AI 활용을 높이겠다는 계획입니다. 이상준 네이버클라우드 CIO는 "AI 인프라의 경쟁력은 GPU를 얼마나 많이 확보하는가를 넘어 확보한 자원을 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영하는지에 달려 있다"라며 "네이버클라우드는 GPU 확보와 운영 기술 내재화의 균형을 통해 AI 인프라 경쟁력을 완성하고 있다"라고 말했습니다. 네이버는 2019년 엔비디아의 슈퍼컴퓨팅 인프라인 '슈퍼팟(SuperPod')을 세계에서 가장 빠르게 상용화한 기업으로 초고성능 GPU 클러스터를 직접 설계·운영한 경험을 보유하고 있습니다. 이러한 실증 경험을 바탕으로 '각 세종'에서 대규모 GPU 클러스터를 직접 설계·운영하며 냉각·전력·네트워크 등 데이터센터 핵심 인프라를 자체적으로 설계하고 AI 워크로드에 최적화하는 기술을 내재화했습니다. 이상준 CIO는 이어서 "네이버의 데이터센터는 AI 워크로드 전체를 통합적으로 제어할 수 있는 풀스택 AI 인프라"라며 "이처럼 인프라를 하나의 시스템으로 통합적으로 설계·운영할 수 있는 역량은 국내는 물론 글로벌에서도 손꼽힌다"라고 강조했습니다. '각 세종'은 기존 IDC가 수행하던 저장·처리 기능을 넘어 AI 학습과 추론이 동시에 이뤄지는 고밀도 GPU 연산 공간으로 설계됐습니다. 이를 위해 전력과 냉각 효율, 무정지 운영까지 모두 고려해 AI 인프라가 24시간 안정적으로 작동할 수 있는 환경을 구축했습니다. AI 연산이 집중되는 데이터센터에서 가장 중요한 요소는 발열 관리입니다. GPU 전력 밀도가 높아지면서 냉각은 효율과 안정성을 좌우하는 핵심 요소가 됐습니다. 이에 '각 세종'은 '각 춘천' 운영으로 축적한 실데이터와 열환경 분석을 바탕으로 직접외기·간접외기·냉수를 병행하는 하이브리드 냉각 시스템을 적용했습니다. 이는 계절별로 냉각 방식을 자동 전환해 겨울에는 외부의 찬 공기로 직접 냉각하고 간절기와 여름에는 간접외기와 냉수를 병행합니다. 이를 통해 GPU 밀도가 높아져도 안정적인 열 제어와 높은 에너지 효율을 유지할 수 있습니다. 또한, 액침냉각 컨테이너 인프라를 구축해 냉각 용액의 안정성, 에너지 효율, 운영 안정성 등을 검증 중입니다. 이를 기반으로 네이버클라우드는 고전력·고밀도 환경에 대응하는 차세대 냉각 기술 로드맵을 구체화하고 수냉식 서버 냉각 관련 자체 특허도 출원 완료했습니다. '각 세종'은 장애 상황에서도 서비스가 멈추지 않도록 전력과 냉각, 서버 운용 체계를 완전히 분리하면서도 유기적으로 통합한 이중화 구조로 설계됐습니다. GPU 서버의 고전력 특성에 맞게 UPS(무정전 전원 장치)와 배전 설비를 재배치해 장애 전파를 구조적으로 차단했으며 이러한 구조 '각 세종'이 24시간 안정적으로 운영할 수 있는 핵심 기반입니다. 네이버는 수십만대 서버 운영 경험을 바탕으로 표준화된 인프라 구조와 자동화된 운영 체계를 구축했습니다. 모든 서버는 도입 전 단계에서 성능·전력 효율·운용성을 검증해 표준 사양으로 구성되며 GPU 등 고성능 자원은 실시간 상태 감시와 자동 복구 기능을 통해 장애 발생 시에도 안정적인 서비스 연속성을 유지할 수 있습니다. 또한 GPU 클러스터 운영에는 자원 관리·배치·복구를 자동화하는 기술이 적용돼 대규모 환경에서도 일관된 효율과 안정성을 유지하고 있으며 반복적인 장애 대응이나 자원 조정 작업 상당 부분도 시스템이 자동으로 처리하도록 설계됐습니다. 네이버는 이러한 운영 기술을 GPU 뿐 아니라 데이터센터 전반의 인프라 관리 영역으로 확장하며 복잡한 AI 워크로드 환경에서도 예측 가능한 인프라 운영을 실현하고 있고 향후 AI 기술을 활용해 운영 효율을 지속적으로 고도화한다는 계획입니다. 이러한 운영 기반 위에서 네이버의 AI 플랫폼은 모델 개발부터 학습, 추론, 서빙까지 AI의 전 과정을 하나로 연결하는 통합 운영 체계로 작동합니다. 내부적으로는 하이퍼클로바(HyperCLOVA)의 학습과 운영이 모두 이 플랫폼 위에서 이루어지며 GPU 자원 배분, 모델 관리, 스케줄링까지 효율적으로 통제됩니다. 이에 개발자는 인프라 제약 없이 학습·실험을 진행할 수 있고 운영자는 GPU 사용 현황과 전력 효율을 실시간으로 모니터링 및 분석하고 적재적소에 최적화 요소를 적용할 수 있어 네이버의 AI 플랫폼은 AI 개발과 운영이 하나로 통합된 'AI 인프라의 두뇌'로 자리 잡고 있습니다. 네이버클라우드는 이렇게 내부에 축적한 기술과 운영 역량을 기반으로 GPUaaS(GPU as a Service) 모델을 통해 국내 주요 기업에 AI 인프라 서비스를 제공하고 있습니다. 이상준 CIO는 "네이버클라우드는 축적한 AI 인프라 운영 역량을 GPUaaS 모델로 발전시켜 국내 기업들이 손쉽게 AI를 활용할 수 있는 생태계를 만들 것"이라면서 "이를 통해 AI 인프라가 특정 기업의 자산을 넘어, 산업 전반의 성장 기반이 될 수 있도록 하겠다"라고 말했습니다.




배너