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부천 대장-서울 홍대 ‘20분 소요’…대장홍대선, 2031년 개통 목표

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Tuesday, September 06, 2022, 16:09:18

사업비 1.8조..‘BTO+BTL’ 혼합방식으로 사업 진행
부천~홍대입구 이동시간, 버스 대비 30분 단축 기대
‘이용거리비례’ 등 통해 이용자 부담 낮춘다

 

인더뉴스 홍승표 기자ㅣ부천 대장신도시와 서울 서남권 교통체증 해소의 첨병 역할을 할 '대장홍대선' 광역철도 사업이 민자철도사업 방식을 통해 오는 2031년 개통을 목표로 추진됩니다.

 

6일 국토교통부에 따르면, 대장홍대선 사업자 선정을 위한 제3자 제안공고문이 이날 민간투자사업심의위원회를 통과하고 올해 말까지 사업자 모집을 진행할 예정입니다.

 

대장홍대선은 부천 대장신도시를 시작으로 부천시 일대, 서울 양천구, 강서구와 고양 덕은지구를 거쳐 서울 마포구와 홍대입구를 잇는 광역철도로 건설됩니다. 착공은 오는 2025년 1분기, 개통은 2031년 초를 목표로 사업이 진행될 예정입니다. 

 

철도가 완공되면 부천 대장신도시에서 홍대입구역까지의 소요시간이 약 20분 정도로 단축되는 등 수도권 서남부 지역의 교통편의가 대폭 향상될 것으로 기대를 모으고 있습니다. 국토부에 따르면, 소요시간은 버스 대비 약 30분, 승용차 대비 약 24분 단축되는 효과입니다. 

 

총 사업비는 1조8000억원이며, 민간이 시설을 건설하고 소유권을 정부에 넘긴 후 일정기간 운영해 투자비를 회수(BTO)하고, 정부에게 임대료를 받아 투자비를 회수(BTL)하는 방식을 병행하는 'BTO+BTL' 혼합형 방식으로 사업이 진행됩니다. 철도시설 소유권을 갖는 정부는 토지보상비 670억원과 건설보조금 8659억원을 지원하게 됩니다.

 

대장홍대선 정차역의 경우 최초제안자가 제안했던 11개소 이상을 충족할 예정이며 차량기지를 포함해 모든 구간을 지하에 건설할 계획입니다.

 

이와 함께, 해당 노선의 환승수요를 고려해 민자철도사업 최초로 '이용거리비례' 방식을 도입해 짧은 거리를 이용하는 승객들이 기존 요금보다 저렴하게 이용할 수 있도록 할 방침입니다. 

 

부천 대장신도시 주민이 대장홍대선을 이용해 9km를 이동한다고 가정할 시 기본요금에 별도요금정액이 추가되는 방식이 아닌 별도요금거리에 비례하는 액수만 추가하면 돼 부담이 줄어들 것으로 기대되고 있습니다.

 

'러시 아워'라 할 수 있는 오전 7~9시와 오후 5~7시의 경우 이용자의 통행 패턴을 감안해 부단 절감 및 사업시행자의 수익 확대를 위한 요금할인 프로그램도 적용할 수 있도록 할 예정입니다. 운영과정에서 협약수입 대비 초과수입이 발생할 경우 정부와 사업시행자가 BTL과 BTO 비율대로 배분하게 됩니다.

 

아울러, 국토부는 철도주택 동시개발을 위해 건물형 출입구 건설과 출입구 상부를 활용한 청년주택 등 공급을 의무화했으며, 민간사업자는 이에 대한 구체적인 실행계획을 제시토록 조치했습니다. 주택공급으로 인해 발생하는 초과수익은 요금인하에 재투자해 이용자 운임을 최대한 낮출 수 있도록 할 계획입니다.

 

대장홍대선 사업에 관심있는 민간사업자는 공고일 다음날부터 120일 내 사업신청서를 작성해 제출해야 합니다. 국토부는 사업신청서 평가를 거쳐 내년 1분기에 우선협상대상자를 선정하고 협상에 착수할 예정입니다.

 

이윤상 국토교통부 철도국장은 "대장홍대선은 수도권 서남부 지역의 도로교통 체증을 해소하는데 기여해 국민들이 편리한 출퇴근 시간을 누리는데 도움이 될 것"이라며 "최초의 BTO+BTL 혼합형 사업이며, 철도분야 민간투자사업 최초로 거리비례 요금방식 도입, 부대사업 의무 추진 등 의미있는 사업으로 민간사업자의 많은 관심과 참여를 부탁드린다"고 말했습니다.

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홍승표 기자 softman@inthenews.co.kr

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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.




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