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SK에코플랜트, ‘화성 양감 연료전지 사업’ 본격 시동

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Tuesday, January 23, 2024, 10:01:31

한국플랜트서비스·한국발전기술 등과 주주협약 체결
수소발전입찰시장 열린 후 최초 금융조달 사례
수소연료전지 전력생산 및 금융지원타당성 등 인정받아

 

인더뉴스 홍승표 기자ㅣSK에코플랜트가 참여하는 화성 양감 연료전지 사업이 본격적으로 추진됩니다.

 

SK에코플랜트는 지난 22일 한국플랜트서비스(HPS), 한국발전기술 등과 함께 화성 양감 연료전지 사업 주주협약을 체결했다고 23일 밝혔습니다.

 

SK에코플랜트에 따르면, HPS와 함께 이번 사업의 주요 출자자로 사업개발과 투자를 비롯해 수소연료전지발전소 EPC(설계·조달·시공) 업무를 맡습니다.

 

화성 양감 연료전지 사업은 19.8MW 규모로 정상 가동시 연간 약 166.5GWh의 전력을 생산할 예정입니다. 매달 약 250kWh의 전력을 소비하는 경기 화성시 5만5000가구가 1년동안 사용할 수 있는 규모입니다. 생산된 전력은 앞으로 20년간 고정된 가격으로 한국전력에 판매됩니다.

 

수소발전입찰시장은 지난해 기존 신재생에너지공급의무화(RPS) 제도가 수소발전의무화제도(CHPS)로 편입되며 처음 열렸습니다. 이후 총 24개(상반기 5개, 하반기 19개)의 연료전지 발전사업이 낙찰됐으며, 금융조달 단계까지 성공한 사례는 이번이 처음입니다.

 

SK에코플랜트 관계자는 "SK에코플랜트가 공급하는 수소연료전지의 안정적인 전력 생산 능력, 금융지원타당성, HPS의 발전설비 운영관리 역량 등을 금융기관으로부터 두루 인정받으며 금융조달에 성공했다"고 설명했습니다.

 

금융자문을 맡은 산업은행 관계자는 "본 사업의 금융조달 완료는 CHPS 사업 최초라는 것에 의미가 있다'며 "CHPS 제도의 안정적 시장 안착과 국내 연료전지사업 및 수소생태계 조성에 기여할 것"이라고 말했습니다. 금융주선은 산업은행과 신한은행이 공동으로 담당했습니다.

 

아울러, SK에코플랜트가 공급하는 블룸에너지의 고체산화물연료전지(SOFC)는 높은 효율을 기반으로 같은 양의 연료를 투입하더라도 다른 방식보다 더 많은 전력 생산이 가능한 것이 특징입니다.
 
낮은 변동비로 경제성을 확보할 수 있는 점을 인정받으며 20년 장기고정가격으로 전력판매가 이뤄지는 CHPS 시장에서도 경쟁력을 확보하게 됐습니다.

 

배성준 SK에코플랜트 에너지사업단장은 "CHPS 낙찰 발전사업자 중 최초로 금융조달까지 성공하며 사업이 본 궤도에 올랐다는 점에서 의미를 더한다"며 "고효율 발전기술을 갖춘 SOFC 경쟁력을 더욱 고도화하는 것은 물론 글로벌 공급망 진출 및 SOFC 해외 수출을 위한 노력도 아끼지 않을 것"이라고 말했습니다.

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홍승표 기자 softman@inthenews.co.kr

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SKT, A.X 기반 멀티모달·범용 문서 해석 기술 공개

SKT, A.X 기반 멀티모달·범용 문서 해석 기술 공개

2025.07.29 15:04:04

인더뉴스 이종현 기자ㅣSK텔레콤[017670]은 LLM(거대언어모델)인 A.X(에이닷 엑스)를 기반으로 한 시각-언어모델(VLM)과 LLM 학습을 위한 범용 문서 해석 기술을 선보였다고 29일 밝혔습니다. SKT가 이날 오픈소스 커뮤니티 허깅페이스에 공개한 모델은 'A.X Encoder(인코더)'와 'A.X 4.0 VL Light(비전 랭귀지 라이트)' 2종입니다. 해당 모델들은 학술 연구나 상업 이용 등에 자유롭게 활용 가능합니다. SKT는 7월 한 달 동안 대규모 학습(CPT)에 기반한 A.X 4.0 모델 2종(표준, 경량)에 이어 프롬 스크래치 방식의 A.X 3.1 모델 2종(표준, 경량)을 순차적으로 선보였습니다. 이번에 LLM을 산업 영역에 보다 폭넓게 활용하기 위한 기술 2종을 추가하면서 총 6개의 모델을 발표했습니다. SKT는 프롬 스크래치 방식의 LLM 개발을 꾸준히 이어가는 한편, 향후 발표할 A.X 4.0 추론형 모델 등 지속적으로 개발중인 LLM의 활용도와 성능을 높여갈 계획입니다. 자연어처리 기술에서 인코더란 입력된 문장을 문맥으로 변환하고 이를 바탕으로 다양한 자연어 처리 작업을 수행하도록 돕는 핵심 구성요소입니다. 문장의 모든 단어들의 상호 관계를 파악, 전체 의미와 맥락을 이해하는 역할을 합니다. SKT는 A.X 모델에 필요한 데이터의 전 과정 처리 프로세스에 적용하기 위해 'A.X 인코더'를 개발했습니다. 'A.X인코더'는 긴 문서도 빠르고 효율적으로 처리 가능해 대규모 LLM 학습에 적합합니다. 'A.X 인코더'는 1억 4900만개(149M)의 매개변수를 바탕으로 작동하며 자연어 이해 성능지표 평균 85.47점을 달성해 글로벌 최고수준(SOTA)급 성능을 확인했습니다. 기존 글로벌 오픈소스 모델을 기반으로 KLUE 팀에서 공개한 'RoBerTa-base'의 성능지표(80.19점)를 상회하는 수준입니다. 'A.X 인코더'는 1만6384개의 토큰까지 처리가 가능해 기존 모델들보다 최대 3배의 추론속도와 2배의 학습속도를 구현할 수 있습니다. 'A.X 4.0 VL Light'는 대규모 멀티모달 한국어 데이터셋이 학습된 시각-언어모델(VLM)입니다. 한국어와 관련된 시각정보 및 언어 이해뿐만 아니라 표·그래프 이해, 제조 도면 이해와 같은 기업용 애플리케이션에서 높은 성능을 보입니다. 70억개(7B) 매개변수의 A.X 4.0 Light 모델을 기반으로 개발되어 사용자 시스템에 쉽게 적용 가능하면서도 중형 모델 수준의 성능이 특징입니다. 'A.X 4.0 VL Light'는 한국어 시각 벤치마크에서 평균 79.4점을 기록하며 Qwen2.5-VL32B(73.4점)보다 작은 모델 크기에도 불구하고 우수한 성능을 보였습니다. 또한, 한국어 텍스트 벤치마크에서는 평균 60.2점을 기록, 경량모델임에도 국내 모델 중에서 최상위권에 포진했습니다. 한국어 문화 및 맥락적 이해를 평가하기 위해 설계된 멀티모달 벤치마크인 K-Viscuit에서 80.2점을 기록했고 복잡한 문서 구조와 차트·표를 이해하는데 중점을 둔 KoBizDoc 벤치마크에서는 89.8점을 달성했습니다. 각각 Qwen2.5-VL32B 모델보다 뛰어나거나(72.3점) 비슷한(88.8점) 수준입니다. 이러한 성능에도 높은 효율을 자랑하는 'A.X 4.0 VL Light'는 동일한 한국어 데이터입력 시 Qwen2.5-VL32B 대비 약 41% 적은 텍스트 토큰을 사용하여 사용하는 기업들의 비용을 낮추는데 기여할 수 있습니다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 “독자적인 기술력 확보가 소버린 AI의 핵심인 만큼, 자체 역량을 높이고 컨소시엄 기업들과의 협업에도 박차를 가해 글로벌 최고 수준의 AI 경쟁력을 확보할 것”이라고 말했습니다.


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