포스코경영연구원 정제호 연구위원

인간에게 쉬운 일이 AI에는 어려운 ‘모라벡의 역설’

모라벡의 역설은 인공지능과 로봇공학 분야의 선구자인 한스 모라벡(Hans Moravec) 등이 1980년대에 제시한 개념입니다. 인간에게 어려운 고도의 논리적 추론은 컴퓨터가 쉽게 수행하지만, 인간의 본능적인 감각과 운동 능력은 컴퓨터가 구현하기 어렵다는 내용인데요. 수식 계산, 체스·바둑, 법률 분석과 같은 복잡한 작업은 AI가 빠르고 정확하게 수행할 수 있지만, 중심 잡기, 컵에 물 따르기, 물컹한 물체 다루기처럼 인간이 자연스럽게 해내는 작업은 AI에 매우 어려운 일입니다.

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제조 현장에서는 이 같은 문제가 숙련공의 암묵지와 연결되고 있습니다. 작업자는 부품의 미세한 마찰과 압력, 재료의 상태, 설비의 진동과 소리 등을 종합적으로 판단해 순간적으로 작업 방식을 조정하는데요. 이러한 ‘손맛’과 ‘눈썰미’는 명확한 규칙이나 수치로 표현하기 어려워 지금까지 디지털화의 성역으로 남아 있었습니다.

제조 현장의 마지막 병목, 데이터화하기 어려운 암묵지

숙련공의 암묵지는 환경과 상호작용하며 축적된 비정형 지식입니다. 특히 다음과 같은 특성 때문에 기존의 프로그래밍 방식으로 구현하기가 쉽지 않습니다.

①미세한 힘의 제어(The Delicate Touch)
부품을 조립하거나 설비를 조작할 때 작업자는 손끝으로 느껴지는 미세한 마찰력과 압력에 따라 힘을 조절합니다. ‘딱 맞는’ 감각처럼 보이는 작업에는 다양한 환경 변수가 작용하기 때문에, 이를 모두 수학적으로 계산해 코드로 구현하는 데에는 한계가 있습니다.

②형태가 변하는 비정형 물체(Handling Non-rigid Objects)
화학적 배합물, 전선 뭉치, 연성 고무와 같은 물체는 만질 때마다 형태가 달라집니다. 물체의 변화를 실시간으로 예측하고 그에 맞는 작업 순서를 결정하는 로직을 설계하는 것은 기존 자동화 시스템만으로는 어려운 과제입니다.

③본능적인 감각과 균형(Physical Reflex)
보행 로봇이 빙판길에서 중심을 잡거나, 작업자가 미끄러지는 부품을 순간적으로 붙잡는 행동은 복잡한 계산보다 신체적 감각과 반사에 가깝습니다. 이처럼 상황을 인지한 뒤 계산하는 방식만으로는 대응하기 어려운 영역이 제조 현장 곳곳에 존재합니다.

새롭게 떠오른 패러다임! AI, 코딩 대신 관찰로 배우다

최근 AI와 로봇 기술은 사람이 모든 상황을 일일이 프로그래밍하는 방식에서 벗어나고 있습니다. 숙련공의 작업 영상을 학습하는 모방 학습(Imitation Learning)과 물리적 환경에서 직접 판단하고 행동하는 체화된 AI(Embodied AI)의 형태로 진화하면서 한계를 극복하고 있는데요.

AI는 숙련공의 시연을 영상과 센서 데이터로 관찰한 뒤, 작업 과정에서 나타나는 움직임과 힘의 변화를 학습합니다. 이를 통해 기존에는 수주에서 수개월이 걸리던 로봇 학습 시간과 비용을 줄이고, 처음 접하는 작업도 빠르게 대응하고 있습니다.

▲AI 학습을 위해 머리에 카메라를 달고 작업하는 인도의 의류 노동자들(출처 : SBS 뉴스 유튜브)

2026년 3월 엔비디아(NVIDIA)가 공개한 Project GR00T 기반 GEN-1 모델은 20년 숙련 노동자의 손동작을 영상으로 관찰하며 불과 4시간 만에 섬세한 작업 방식을 학습했는데요. MIT 테크놀로지 리뷰의 2026년 5월 보고서에 따르면, 새로운 환경에서 동영상만으로 작업을 학습하는 제로샷 러닝(Zero-shot Learning)의 성공률은 85%에 이르며, 기존 프로그래밍 비용을 최대 90%까지 줄일 수 있는 것으로 나타났습니다.

관찰을 통해 암묵지를 배우는 AI, 어떤 사례가 있을까

①스탠퍼드대 ‘모바일 알로하’ : 달걀 깨기와 새우 요리
스탠퍼드대의 모바일 알로하(Mobile ALOHA)는 요리처럼 복잡한 손동작과 양손 협응이 필요한 작업을 학습한 사례입니다. 프라이팬 위에서 새우를 뒤집는 타이밍, 무거운 웍을 다루는 양손의 움직임, 달걀 껍데기를 깨뜨리지 않고 내용물만 분리하는 힘 조절은 기존 방식으로 구현하기 어려운 작업인데요. 달걀의 강도, 프라이팬의 온도, 새우의 미끄러움 등을 일일이 코드로 제어하려면 수많은 예외 처리가 필요합니다.

▲새우 요리와 의자 넣기 등 다양한 작업을 수행하는 모바일 알로하(출처 : Stanford AI & Robotics PhD Zipeng Fu 유튜브)

연구진은 원격 조정 방식으로 50차례 요리 과정을 시연했습니다. 로봇은 카메라를 통해 사람의 움직임을 관찰하고, 모터에 전달되는 저항감과 힘의 변화를 학습했습니다. 그 결과 냉장고 문을 열어 달걀을 꺼내고, 프라이팬에 달걀을 깬 뒤 새우를 볶는 3코스 요리를 재현하는 데 성공했습니다.

②토요타 연구소 : 형태가 없는 피자 반죽 다루기
피자 반죽의 끈적임과 질감에 따라 힘을 조절하고, 찢어지지 않도록 작업하는 것은 숙련자의 직관에 크게 의존하는 작업입니다. 토요타 연구소(Toyota Research Institute, TRI)는 물성이 계속 변하는 피자 반죽을 로봇이 다루도록 학습시켰는데요.

▲도요타 연구소의 로봇 훈련 모습. 자료 출처 : Toyota Research Institute

연구진은 이미지 생성 AI에 활용되는 확산정책(Diffusion Policy)을 로봇 제어에 적용했습니다. 사람이 반죽을 다루는 영상을 반복적으로 관찰하게 한 뒤, 생성형 AI가 다음 픽셀을 예측하듯 로봇이 다음 움직임을 확률적으로 예측하도록 한 것인데요. 반죽의 물성 방정식을 별도로 코딩하지 않았음에도 로봇은 사람의 작업 방식을 모방해 반죽이 찢어지지 않도록 하는 데 성공했습니다.

③MIT·구글 딥마인드 : 빙판길에서 균형 잡는 미니 치타
MIT와 구글 딥마인드의 4족 보행 로봇 ‘미니 치타(Mini Cheetah)’는 미끄러운 지형에서 균형을 유지하는 신체적 암묵지를 학습했습니다. 연구진은 비전 센서를 가린 로봇을 가상 시뮬레이션 환경에 투입하고, 수백만 번 걷게 하면서 성공과 실패에 따라 보상을 부여했습니다. 로봇은 빙판길에 대한 사전 가이드 없이 반복적인 경험과 자기 관찰을 통해 다리 모터의 저항값만으로 지형을 추정했는데요. 그 결과 미끄러운 지면에서도 넘어지지 않도록 다리의 움직임과 힘을 조절하는 균형 감각을 스스로 터득했습니다.

제조 현장을 ‘관찰과 실험의 장’으로

관찰 기반 AI의 발전은 제조 현장이 단순히 자동화 설비를 운영하는 공간을 넘어, 인간의 행동과 암묵지를 기록하고 AI가 반복 학습하는 공간으로 변화하고 있음을 의미합니다. 이를 위해서는 공정 결과 중심의 데이터에서 작업 과정 중심의 데이터 축적으로 전환해야 합니다.

지금까지 제조 데이터는 온도, 압력, 불량률 등 결과를 나타내는 정보가 대부분이었는데요. 숙련공의 노하우를 AI에 학습시키기 위해서는 작업자의 시선과 손동작, 도구에 가해지는 힘, 작업 순서와 속도까지 함께 기록해야 합니다.

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또한, 현장에서 로봇을 직접 훈련하려면 설비 가동 중단과 생산 차질이 발생할 수 있으므로 가상 공간에서 숙련공의 작업 데이터를 반복 학습할 수 있는 시뮬레이션 환경을 구축해야 합니다. AI는 시뮬레이션 안에서 다양한 조건을 경험하며 작업을 반복하고, 실패와 성공을 통해 최적의 움직임을 찾아갈 수 있습니다. 이는 실제 현장의 위험과 비용을 줄이면서도 AI의 학습량을 크게 늘리는 방법입니다.

숙련공의 암묵지, 제조업 AX의 핵심 자산으로

AI 기업과 연구 기관은 인간의 행동을 관찰하고 모방하는 모방 학습과 체화된 AI를 통해 기존 AI의 한계를 극복하고 있습니다. 이에 따라 숙련공의 노하우가 담긴 현장 행동 데이터는 기업의 핵심 경쟁우위 자산으로 부상할 전망입니다. 나아가 숙련공의 역할도 직접 작업을 수행하는 데 그치지 않고, 자신의 암묵지를 AI가 효과적으로 학습할 수 있도록 작업을 시연하고 결과를 평가하는 ‘AI 트레이너’로 확대할 필요가 있습니다.

제조업의 AX(AI Transformation)는 범용 AI 모델을 도입하는 것만으로 완성되지 않습니다. 포스코그룹은 철강 제조 현장에서 축적한 공정 데이터와 설비 운영 경험, 품질·안전 관리 노하우, 숙련공의 암묵지를 AI에 내재화하고, 이를 통해 고로·제강·압연 등 주요 공정의 이상 징후를 사전에 예측함으로써 생산성과 품질을 동시에 높이고자 합니다. 더불어 포스코퓨처엠, 포스코인터내셔널 등 그룹사별 산업 전문성과 데이터를 연결해 AI를 지속적으로 학습·고도화 한다면, 포스코그룹만의 차별화된 제조 경쟁력과 글로벌 AX 생태계를 구축할 수 있을 것으로 기대합니다.

*참고 자료
– The Futures, AI에게 코딩이 아닌 Observation을 가르치다
– NVIDIA Project GR00T & Eureka Technical Report (research.nvidia.com)
– Tesla AI Day: Optimus Gen 2 Evolution
– Stanford University, Mobile ALOHA Research Paper (mobile-aloha.github.io)
– MIT Technology Review, May/June 2026 Issue, How Video Models Became the World’s Best Robot Teachers

AI가 일상이 되면서, 데이터센터와 발전소, 송배전망, 에너지저장장치(ESS), 로봇 같은 대규모의 고도화된 물리적 인프라에 대한 수요가 늘어나고 있습니다. 이 거대한 AI 전환의 현장을 지탱하는 핵심 소재가 바로 철강입니다. 타일러 라쉬와 경희대 경영대학원 김상윤 교수, 포스코 미래수요개발실 윤주성 대리가 나누는 대화를 통해 포스맥, 전기강판, POCEL, Hyper NO 등 포스코의 철강 솔루션이 데이터센터부터 휴머노이드까지 AI 생태계의 변화를 어떻게 뒷받침하는지 살펴봅니다.

AI가 우리 일상과 산업을 빠르게 바꾸고 있습니다. 여행 계획을 세우고, 문서를 작성하고, 상품을 비교∙구매하는 일까지 AI가 대신하는 시대입니다. 기업 역시 AI를 단순한 도구가 아니라 업무를 수행하는 주체로 받아들이고 있습니다.

실제로 해외 기업들은 AI 에이전트를 업무에 적용하기 위한 다양한 실험을 진행하고 있습니다. AI는 이제 단순히 ‘AI 기능이 들어간 제품’을 만드는 수준을 넘어, 기업의 일하는 방식 자체를 바꾸고 있습니다.

이러한 변화를 ‘AI 전환(AX, AI Transformation)’이라고 부릅니다. 그런데 AI 전환은 소프트웨어와 반도체만으로 완성되지 않습니다. AI가 실제로 작동하려면 데이터센터와 발전소, 송배전망, 에너지저장장치(ESS), 로봇 같은 대규모의 고도화된 물리적 인프라가 필요합니다. AI에 투자되는 막대한 자금은 바로 이런 인프라를 구축하는 데 사용되고 있습니다. 그리고 이 변화에 가장 큰 역할을 하는 것이 바로 ‘철강’입니다. AI 관련 인프라 건설에 있어 철강의 역할이 무엇이고, 포스코의 핵심 제품들이 어떤 혁신을 이끌고 있는지 알아봅니다.

AI를 학습시키고 서비스를 운영하려면 막대한 컴퓨팅 자원이 필요합니다. 특히 고성능 GPU가 탑재된 AI 데이터센터는 기존 클라우드 데이터센터와는 규모와 운영 방식이 다릅니다. AI용 서버 랙 하나가 시간 당 100kW 이상의 전력을 사용할 정도로 전력 소모가 큽니다. 가정에서 에어컨 여러 대를 동시에 가동하는 것과 비교하면 그 규모를 짐작할 수 있습니다. 게다가 서버가 사용하는 전력만 문제가 아닙니다. 서버에서 발생하는 열을 식히는 데에도 상당한 전력이 필요합니다. 결국 AI 데이터센터의 핵심 과제는 ‘더 많은 전력을 어떻게 확보할 것인가’와 ‘발생한 열을 어떻게 효율적으로 식힐 것인가’입니다.

대표적인 기술이 액침냉각(Immersion Cooling)입니다. 서버를 전기가 통하지 않는 비전도성 냉각액에 직접 담가 열을 식히는 방식입니다. 냉각 효율을 높일 수 있다는 장점이 있지만, 새로운 문제가 생깁니다. 냉각액과 습기에 노출되는 서버 랙과 관련 구조물이 부식되지 않아야 합니다.

이때 포스코의 고내식 도금강판 ‘포스맥(PosMAC)’이 활용될 수 있습니다. 포스맥은 일반 아연도금강판보다 5배에서 10배 정도 높은 내식성을 갖춰 부식에 강하며, 강판 표면에 흠집이 생겨도 아연∙마그네슘∙알루미늄 성분이 보호막을 만들어 부식을 억제합니다.

데이터센터의 서버 랙은 칸막이와 뼈대, 냉각수가 흐르는 배관으로 구성됩니다. 포스맥은 랙의 칸막이에, 스테인리스강은 배관에, 냉연강판은 랙의 뼈대에 적용될 수 있습니다. 포스코가 데이터센터에 필요한 다양한 소재를 하나의 패키지로 공급할 수 있는 이유입니다.

데이터센터의 냉각 문제를 해결하기 위해 바다에 데이터센터를 설치하는 아이디어도 현실이 되고 있습니다. 마이크로소프트는 ‘프로젝트 네이틱(Project Natick)’을 통해 해저 데이터센터를 실제 바다에 설치하는 실험을 진행했습니다. 해저 데이터센터는 바닷물을 활용해 냉각할 수 있고, 도심의 부지와 전력 문제를 완화할 수 있다는 기대를 받고 있습니다. 하지만 바닷속은 부식이 심한 환경으로, 장기간 운영하려면 외부 구조물과 내부 설비를 보호할 수 있는 내식성 강재가 필요합니다.

포스코는 해저 데이터센터의 확산에 대비해 관련 설계와 실험을 진행하고 있습니다. 최근 한국해양과학기술원(KIOST)은 울산 앞바다에 해저 데이터센터를 구축하는 계획을 추진하고 있는데, 포스코도 협력 기업으로서 참여하고 있습니다.

데이터센터가 도심에 들어설 때는 또 다른 문제들이 발생합니다. 높은 전력 사용량과 전자파에 대한 지역 주민의 우려, 님비현상, 높은 토지 비용 등이 대표적입니다. 특히 전자파로 인한 민원은 중요한 과제입니다. 포스코는 그 해결책으로 전자파 차폐강판을 제시했습니다. 전자파 차폐강판은 데이터센터에서 발생하는 전자파를 줄이는 동시에 전자기파를 통한 정보 유출 가능성을 낮추는 데 도움을 줄 수 있습니다.

비싼 ‘땅값’ 역시 AI 데이터센터의 중요한 과제 중 하나입니다. 포스코의 고강도 형강 ‘Pos-H’를 사용하면 적은 수의 기둥으로도 더 큰 하중을 지탱할 수 있어, 같은 부지에서 더 넓은 공간을 활용해 토지 비용 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 데이터센터는 GPU와 서버만 설치한다고 완성되는 시설이 아닙니다. 건축물의 골조부터 서버 랙, 배관, 냉각 설비, 전자파 차폐시설까지 다양한 요소가 결합된 복합 인프라입니다. 철강은 이 전체 시스템을 구성하는 핵심 소재입니다.

데이터센터가 늘어나면 전력 수요도 함께 증가합니다. AI가 ‘전기 먹는 하마’로 불리는 이유이기도 합니다. 태양광과 풍력 같은 재생에너지는 중요한 에너지원이지만, 날씨의 영향을 받는다는 한계가 있습니다. 안정적인 전력 공급을 위해서는 다양한 발전원을 함께 활용해야 합니다.

이 과정에서 소형모듈원자로(SMR, Small Modular Reactor)가 주목받고 있습니다. SMR은 원자로를 모듈화해 공장에서 제작한 뒤 현장에서 조립하는 방식으로, 대형 원자력발전소보다 유연하게 구축할 수 있어 급증하는 전력 수요에 대응할 대안으로 거론되고 있습니다. 물론 SMR이라고 해서 건설이 쉬운 것은 아닙니다. 원자로 내부는 초고온·초고압 환경이기 때문에 이를 견딜 수 있는 특수 스테인리스강이 필요합니다. 포스코는 극한 환경에서도 안정적으로 사용할 수 있는 고기능 스테인리스 소재를 개발하고 공급하고 있습니다.

전기를 생산하는 것만큼 중요한 일이 있습니다. 바로 전기를 필요한 곳까지 손실을 최소화해 전달하는 일입니다. 전기를 먼 거리로 보낼 때는 전압을 높여 전류를 낮추는 방식으로 송전 손실을 줄입니다. 이때 전압을 올리고 내리는 변압기가 필요한데, 이 변압기의 핵심 소재가 바로 전기강판입니다.

세계적인 전기강판 회사인 포스코는 전자기가 특정 방향으로 흐르도록 설계돼 변압기의 전력 손실을 줄이는 방향성 전기강판(GO, Grain Oriented Electrical Steel)을 생산하고 있습니다. AI 시대에는 데이터센터뿐 아니라 발전소와 변압기, 송전망이 함께 확장돼야 하므로 전기강판의 중요성도 더욱 커지고 있습니다.

송전선 역시 진화하고 있습니다. 포스코가 개발한 송전선은 알루미늄을 사다리꼴 형태로 배치해 더 많은 전류를 전달할 수 있도록 설계됐습니다. 증가한 하중을 견디기 위해 고강도 강심을 적용한 것도 특징입니다.

송전탑은 기능만큼 주변 환경과의 조화도 중요합니다. 포스코는 고강도 강재를 활용해 송전탑을 경량화하고 주변 경관과 어울리는 형태로 설계함으로써 전력 인프라에 대한 사회적 수용성을 높이고 있습니다.

AI에 대한 의존도가 높아질수록 정전의 영향도 커집니다. 데이터센터의 전력 공급이 중단되면 메신저부터 자율주행, 금융, 물류 서비스까지 사회 전반이 영향을 받을 수 있습니다.이러한 위험에 대비하기 위해 에너지저장장치(ESS, Energy Storage System)가 필요합니다. ESS는 전력을 저장해두었다가 필요할 때 공급하는 장치입니다. 하지만 배터리를 대규모로 저장하는 만큼 발열과 화재, 습기와 부식에 대한 관리가 중요합니다.

포스코의 POCEL은 배터리를 감싸는 철강 소재로, 배터리 케이스에 적용돼 외부 충격과 열로부터 배터리를 보호합니다. 또, ESS의 배터리 랙에는 내식성이 뛰어난 포스맥을 적용할 수 있으며, 랙을 담는 컨테이너에도 특수 강재를 사용할 수 있습니다. 배터리 케이스용 POCEL부터 랙용 포스맥, 컨테이너용 소재까지 포스코는 ESS에 필요한 철강 솔루션을 종합적으로 제공할 수 있습니다. 포스코는 이러한 역량을 인정받아 L사의 미국 대형 프로젝트에 ESS용 강재를 납품하게 되었습니다.

AI의 다음 무대는 로봇과 결합해 물리적 세계에서 직접 움직이는 ‘피지컬 AI’입니다. 휴머노이드는 제조 현장에서 작업을 수행하고, 물류센터에서 상품을 분류하며, 앞으로는 서비스와 일상생활에서도 사람을 도울 수 있습니다. 이를 위해서는 인간의 섬세한 동작을 학습할 수 있는 데이터와 정교한 관절 제어 기술이 필요합니다. 동시에 배터리 사용시간과 모터 효율도 해결해야 합니다.

로봇이 오랫동안 움직이려면 같은 전력으로 더 큰 힘을 내고, 에너지 손실을 줄이는 모터가 필요합니다. 이런 휴머노이드의 관절 역할을 하는 액추에이터에는 무방향성 전기강판(NO, Non-Oriented Electrical Steel)이 사용됩니다. 모터는 회전하면서 전자기의 방향이 계속 바뀌기 때문에, 어느 방향으로도 전자기 특성을 발휘할 수 있는 소재가 필요합니다.

포스코의 ‘Hyper NO’는 전기자동차 구동모터 등에 적용되며 성능을 입증한 고성능 무방향성 전기강판입니다. 휴머노이드에 적용하면 모터 효율을 높이고 배터리 사용시간과 로봇의 가동시간을 늘리는 데 기여할 수 있습니다. 또 배터리 안전성 측면에서는 POCEL도 활용될 수 있습니다. 포스코는 이처럼 휴머노이드의 구동부와 배터리를 아우르는 소재 솔루션을 개발, 제공하고 있습니다.

19세기 골드러시 때, 금을 캐는 사람뿐 아니라 금을 캐는 데 필요한 곡괭이와 청바지를 만든 기업도 큰 기회를 얻었다고 합니다. AI 시대의 곡괭이는 무엇일까요? 데이터센터를 짓는 강재, 냉각 환경을 견디는 포스맥, 전력을 효율적으로 전달하는 전기강판, 배터리를 보호하는 POCEL, 로봇의 효율을 높이는 Hyper NO가 그 역할을 할 수 있습니다.

AI를 생각하면 반도체와 소프트웨어를 먼저 떠올리기 쉽습니다. 반도체가 AI의 뇌라면 철강은 AI가 움직이도록 만드는 몸이라고 할 수 있습니다. AI가 현실에서 작동하려면 몸을 구성하는 소재가 반드시 필요합니다.

포스코는 데이터센터와 발전소, 송배전망, ESS, 휴머노이드로 이어지는 AI 생태계 전반에서 철강의 새로운 가능성을 만들어가고 있습니다. AI의 미래는 보이지 않는 알고리즘만으로 완성되지 않습니다. 그 기술이 현실에서 작동하도록 지탱하는 철강과 함께 완성됩니다.

▼ AI 시대에 제철소는 뭘 해? 보러가기

포스코(대표 이희근)의 2년제 전문학사과정인 포스코기술대학이 ‘포스코철강AI융합대학’으로 거듭난다. 학교명과 교육과정을 새롭게 재편해 철강산업 AX(AI 전환)를 선도할 인재를 양성한다.

포스코는 지난 7월 교육부에 학교명 변경을 신청했으며, 8월 20일 ‘포스코철강AI융합대학’으로 최종 인가를 취득했다.

포스코기술대학은 실무와 전공지식을 겸비한 미래형 인재 육성을 목적으로 2014년 개교하여 지난 13년간 435명의 졸업생을 배출했다. 이번 개편을 통해 철강 제조 현장의 미래 기술력을 끌어올리고 생산현장의 디지털 전환에 한층 박차를 가할 계획이다.

이번 개편의 핵심은 AI 중심의 교육과정 전환이다. 종전은 △금속 △기계 △ 전기 △경영 등 철강생산 관련 전공 및 교양 중심으로 운영됐으나, 현업 활용도가 낮았던 과목들을 정리하고, △인공지능 시스템 △AI 프로그래밍 등 AI 최신 과목을 대거 도입했다. 총 31개 교과 중 AI 관련 과목이 14개로 전체 비중의 45%에 달한다.

또한, 배움이 현장 개선으로 직결될 수 있도록 실습형 교육도 한층 강화한다. 재학생들이 실제 공정의 개선점을 발굴하면 AI로 해결책을 도출할 수 있도록 사내 전문가 1대 1 코칭을 지원한다. 실제로 광양 설비기술부 김종민 학생은 ‘AI 기반 도면 검토 시스템’을 직접 개발해 현업 정확도를 높이고 검토작업 시간을 획기적으로 줄였다.

산학연 협력과 실습 인프라도 확대한다. 포스텍 인공지능연구원, 지역 대학 및 외부 전문기관과 손잡고 최고 수준의 교수진과 콘텐츠를 확보했다. 디지털 전용 강의장과 IT Lab은 물론, 고성능 워크스테이션과 실습용 로봇까지 도입해 AI·로봇·자동화 실습 환경을 완성할 예정이다.

박성은 포스코철강AI융합대학장은 “철강과 AI를 가장 잘 이해하는 인재를 양성해 포스코의 미래 경쟁력을 한 단계 끌어올리는 핵심 교육 플랫폼으로 자리매김하겠다”고 강조했다.

2027학년도 신입생 모집 일정은 9월 14일부터이며, 모집 대상은 근속 5년 이상의 모범 생산기술직군 직원이다. 교육과정은 2년 4학기제로 졸업생은 전문학사 학위를 취득한다.

한편, 포스코그룹은 AI를 의사결정과 운영 시스템을 혁신하고 경쟁사와의 초격차를 확보하는 데 필요한 핵심 수단으로 삼아 사업(Process)·사무(Work)·가치(Value)의 3대 축을 중심으로 AX를 본격화하고 있다.

올해 하반기 신입사원 채용에서 AI·로봇 직무를 확대하는 등 전문인재 확보에도 나선다. 이를 통해 AX와 인재 육성을 강화하고, 철강·리튬·LNG를 아우르는 ‘트리플 코어’ 실행전략의 기반을 다진다는 계획이다.

▲ 포스코철강AI융합대학 하계 현장학습

포스코(대표이사 이희근)가 미래 자동차 시장 주도권 선점을 위해 고급 자동차 강판 생산 능력을 확대한다.

포스코는 8일 광양제철소에서 연산 45만톤 규모의 8CGL(Continuous Galvanizing Line)을 착공했다. 이날 행사에는 박성현 광양시장을 비롯해 포스코 이희근 사장, 김광무 전략투자본부장, 이유경 구매본부장, 고재윤 광양제철소장, 엄경근 기술연구원장 등이 참석했다.

이날 행사에서 포스코 이희근 사장은 “이번 투자는 급변하는 글로벌 철강 생태계 속에서 미래 경쟁력 강화를 위한 전략적 투자”라며 “차세대 고품질 자동차 강판 생산이 가능하고 원가 및 기술 경쟁력이 한단계 향상된 포스코형 자동차강판 특화 설비를 구축함으로써 글로벌 경쟁 속에서 포스코의 기술 리더십을 더욱 공고히 하겠다”고 전했다.

이번에 착공한 8CGL은 자동차 외판용 용융아연도금강판 생산에 특화된 공장으로 2028년 준공 예정이다.

용융아연도금강판은 표면에 아연 도금을 입힌 강판으로 내식성이 뛰어나고 표면이 미려해 자동차 외판이나 가전용 소재로 사용된다. 최근 차량 고급화에 따라 자동차 외판 분야에서 도장성과 내식성, 가공성이 우수한 용융아연도금강판의 수요가 지속적으로 증가하고 있다.

포스코가 용융아연도금강판 공장을 신설하는 것은 2017년 이후 9년만이다. 포스코는 고급화·대형화되고 있는 자동차 산업 트렌드에 맞춘 차세대 자동차강판 생산을 확대하기 위해 약 4,800억원을 투자해 8CGL을 구축하기로 했다. 이번 투자로 포스코의 용융아연도금강판 생산 능력은 495만톤까지 확대된다.

8CGL은 신설 전기로와 연계해 탄소저감 자동차 강판 생산의 주요 거점 역할을 할 예정이다. 전기로 강판에 특화된 초고온 열처리 설비를 도입해 글로벌 완성차사의 저탄소 강재 수요에 대응하고, 중대형급 이상 SUV, RV 등 차량 외판에 사용되는 광폭 자동차강판 생산체계도 강화한다.

생산성과 품질 경쟁력도 높인다. 포스코는 30여년 축적된 조업 노하우를 반영한 AI기술을 적용해 소재·공정·품질 데이터를 실시간으로 분석하고 설비를 제어해 품질 편차와 불량을 줄이고 생산 효율을 높일 계획이다. 또한 고온의 액체 상태인 아연에서 불순물을 제거하거나 샘플을 채취하는 등 고위험 작업 또한 AI와 로봇을 활용해 제조 AX를 추진한다.

포스코는 8CGL을 기반으로 품질과 서비스 수준을 한층 높이고, 차별화된 제품 경쟁력을 확보해 나갈 방침이다. 이를 통해 고객사의 시장 대응력과 안정적인 생산을 뒷받침하고, 고객의 성공을 함께 만들어가는 전략적 파트너로서 미래 모빌리티 산업의 새로운 미래를 열어간다는 목표다.

한편, 지난 7월 포스코그룹 장인화 회장은 산업·전략·에너지 자원중심의 트리플코어(Triple-core) 전략을 통해 국가대표 소재 기업으로서 역할을 강화해 나갈 것을 밝힌 바 있다. 특히, 산업자원인 철강은 기술 본위의 본원 경쟁력 강화를 위해 시장 리더십 고도화, Cost Innovation, 저탄소 적기전환을 추진할 계획이다. 포스코는 시장 리더십 고도화 전략의 일환으로 기가스틸을 비롯해 전기차 구동모터코어 소재로 사용되는 HyperNO(고효율 무방향성 전기강판) 등 모빌리티 소재를 8대 핵심전략제품으로 선정하고 광양제철소를 新모빌리티 전문 제철소로 집중 육성할 방침이다.

▲포스코가 8일 광양제철소에서 자동차용 용융아연도금강판 공장 8CGL을 착공했다.

포스코(대표이사 이희근)가 탈탄소 생산체제 전환을 위해 글로벌 원료사와 협력을 강화한다.

3일 포스코는 포항 청송대에서 호주 광산기업 BHP와 수소환원제철 협력 계약(HyREX Collaboration Agreement)를 체결했다. 양사는 이번 협약을 통해 포스코 수소환원제철 공법인 HyREX 상용 기술 검증에 협력한다.

BHP는 철광석을 비롯해 제철용 연료탄, 니켈 등을 공급해온 포스코의 원료 공급사로, 이번 협약에 따라 포스코는 BHP의 철광석을 활용해 다양한 원료 환경에서 HyREX 기술 성능을 검증하고 이를 바탕으로 기술 상용화 기반을 강화할 계획이다.

HyREX는 석탄 대신 수소를 환원제로 사용해 쇳물을 생산하는 기술이다. 포스코는 실제 원료 조건에서 HyREX 기술이 안정적으로 작동하는지 검증하고 철광석의 특성과 품질에 따른 공정 성능 변화를 시험해 최적의 원료 조건을 도출한다. BHP는 이번 협력을 통해 차세대 저탄소 제철 공정에서 자사 철광석의 활용성을 검증하게 된다. 양사는 이번 협력을 통해 수소환원제철 원료 기술 노하우를 공유하고, 원료 공급 과정에서 발생하는 Scope 3 탄소 배출 저감 가능성도 모색할 예정이다.

이번 계약은 지난해 10월 앤서니 앨버니지 호주 총리와 포스코그룹 장인화 회장이 참석한 가운데 체결한 양사 간 MOU가 구체적인 성과로 이어진 것으로, 양국이 자원 교역을 넘어 R&D 분야까지 파트너십을 확장했다는 점에서 의미가 크다. 이는 동시에 포스코가 추진해 온 개방형 협력(Open Collaboration) 전략이 거둔 대표적인 성과이기도 하다. 포스코는 2024년 엔지니어링 기업 프라이메탈스(Primetals)와 기술 협력을 체결한 데 이어, 이번에는 원료사 BHP와의 협력까지 넓히며 글로벌 공급망과 함께하는 협력 체계를 한층 강화하고 있다.

엄경근 포스코 기술연구원장은 이날 서명식에서 “이번 파트너십은 철강사와 글로벌 원료사가 저탄소 제철의 미래를 함께 준비한다는 데 큰 의미가 있다”며 “BHP를 시작으로 글로벌 원료사와의 협력을 넓혀 저탄소 제철 기술 개발에 박차를 가하겠다”고 말했다.

벤 엘리스(Ben Ellis)는 BHP 마케팅·지속가능성 부문 총괄(Vice President) 은 “이번 프로젝트는 포스코와 오랫동안 이어온 혁신적 제철 기술 협력의 연장선에 있다”고 밝히며, “고객사의 제철 공정 탈탄소화를 지원할 수 있는 새로운 기술과 경로를 발전시키는 데 BHP가 중요한 역할을 할 수 있다고 생각하고 이를 통해 저탄소 제철 기술에서도 호주산 철광석이 활용될 수 있도록 기여하겠다”고 말했다.

▲ 포스코가 3일 호주 BHP사와 수소환원제철 협력 계약(HyREX Collaboration Agreement)를 체결했다. 왼쪽부터 배진찬 포스코 HyREX추진반장, 벤 엘리스(Ben Ellis) BHP 마케팅·지속가능성 부문 총괄(Vice President), 엄경근 포스코 기술연구원장, 스튜어트 페더스 (Stewart Fethers) BHP 기술기획환경 부장(General Manager)

2026년, 포스코는 재도약의 원년을 맞아 전 영역에 걸친 혁신으로 글로벌 경쟁력을 강화하고 있습니다. 특히 미래 철강시장을 선도할 8대 핵심 전략제품을 선정해 기술개발과 혁신공정, 상용화를 위한 원팀형 프로젝트팀을 구축하고 혁신에 박차를 가하고 있습니다. 가이드와 함께 제품의 경쟁력과 차별화된 기술력, 제품 개발을 이끄는 프로젝트 팀의 이야기와 미래 성장 가능성까지, 포스코가 그리는 미래 비전의 핵심인 ‘8대 핵심 전략제품’에 대해 자세히 알아봅니다.

포스코의 미래를 책임질 이 8가지 마스터피스는 단순한 제품을 넘어, 우리가 글로벌 시장의 판도를 주도할 강력한 무기가 될 것입니다. 현장에서 땀 흘리는 여러분의 기술력이 더해질 때 이 전략들은 비로소 완성됩니다. 압도적인 기술 경쟁력으로 새로운 100년을 열어가는 포스코를 응원해주세요!

포스코경영연구원 진다인 RA

중국이 쥔 핵심광물 카드, 세계 산업을 흔들다

중국은 지난 30년간 구리·리튬·희토류·텅스텐 등 핵심광물의 생산과 가공을 전략적으로 육성해 왔습니다. 반면 서방 국가는 높은 비용과 환경 부담으로 정련·가공 기반을 줄였고, 그 결과 중국 의존도가 커졌습니다. 파이낸셜타임스(Financial Times 이하 FT)는 중국이 정부 보조금과 낮은 생산비를 바탕으로 핵심광물 지배력을 키웠다고 분석했습니다.

최근 중국은 이 우위를 외교·통상 수단으로 활용하고 있습니다. 2023년 8월 갈륨·게르마늄 수출통제를 시작했고, 2025년 4월에는 중희토류 7개*에 대한 수출통제도 시행했습니다. IEA(International Energy Agency, 국제에너지기구)에 따르면 중국의 수출통제 대상 관세코드 수는 2023년 12월부터 2025년 4월 사이 3배로 늘었습니다.

*사마륨, 가돌리늄, 테르븀, 디스프로슘, 루테튬, 스칸듐, 이트륨 등 첨단 무기와 고성능 자석 제조에 필수적인 전략 자원

중국의 수출통제로 핵심광물 공급 물량 예측이 어려워지면서 전 세계 반도체·방산·자동차 업계의 생산 차질도 확대되고 있는데요.

FT에 따르면 AI 반도체 생산에 쓰이는 희토류 ‘이트륨’은 중국을 대체할 공급처 확보가 특히 어려운 품목입니다. 미국 반도체 시장조사기관 테크인사이츠(TechInsights)의 소재시장 분석 전문가 리타 숀로이(Lita Shon-Roy)는 “중국이 공급 밸브를 잠그기로 하면 세계 반도체 산업 전체를 멈춰 세울 수도 있다”고 언급하기도 했죠.

IEA는 군용 레이더 시스템에 쓰이는 갈륨과 열화상 장비에 활용되는 게르마늄을 중국 의존도가 높고 대체 공급원 확보가 어려운 대표 광물로 꼽았습니다. 미국 희토류 스타트업 피닉스 테일링스(Phoenix Tailings)의 최고경영자 닉 마이어스(Nick Myers)도 “중국의 수출 제한 이후 반도체·방산·자동차 기업들의 문의가 끊이지 않고 있으며, 일부 기업은 생산 중단 위기에 놓여 있다”고 밝혔습니다.

미국·유럽·호주·아프리카, 공급망 다변화에 속도

중국 의존도를 낮추기 위한 각국의 움직임도 빨라지고 있습니다. 가장 적극적인 국가는 미국입니다. 미국은 최근 5년간 보조금·대출·세제 혜택 등을 통해 핵심광물의 자국 내 생산을 지원해 왔고, 2026년 2월까지 누적 지원 규모는 460억 달러에 달합니다. 해외 자원 확보에도 적극적으로 나서 DR콩고 광물자원에 대한 우선 접근권과 우크라이나 광물 프로젝트에 대한 우선 투자권을 확보하고, 로비토 회랑* 구축과 해외 프로젝트 금융 지원을 추진하고 있습니다.

*로비토 회랑(Lobito Corridor): 앙골라 로비토 항과 DR콩고·잠비아 광물 지대를 잇는 물류 인프라 축으로, 아프리카 핵심광물의 대체 수출 통로로 주목받고 있다.

유럽은 자체 생산·가공 역량 확대에 나서고 있지만 속도와 지원 규모 면에서는 미국보다 뒤처진다는 평가가 많습니다. EU는 최근 18개월간 다수의 핵심광물 프로젝트를 신속 인허가 대상으로 선정했고, 자금 지원과 함께 캐나다·아르헨티나·노르웨이·남아공 등과 협력을 확대하고 있습니다. 또한 핵심원자재법(CRMA)은 2030년까지 각 전략 원자재*의 가공 단계별 연간 소비량 가운데 특정 단일 역외국에서 조달하는 비중이 65%를 넘지 않도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.

*전략 원자재(strategic Raw Materials): 핵심원자재 가운데 항공우주 등 첨단산업·국방 등에 특히 중요해 정책적으로 우선 관리하는 원자재. CRMA 상에는 총 17개의 전략원자재가 지정돼 있음

호주는 자국 내 핵심광물 비축을 늘리고 일본·미국과의 협력도 강화하고 있습니다. 공급 차질 시 기업 지원이 가능하도록 비축 체계를 강화하는 한편, 미국 알루미늄 기업 알코아(Alcoa)는 미국·일본·호주 정부 지원을 받아 서호주 알루미나 제련소에 갈륨 생산시설을 구축할 계획입니다.

아프리카는 채굴 중심에서 벗어나 자국 내 가공 확대와 부가가치 제고에 집중하고 있습니다. 2026년 7월 열린 ‘아프리카 핵심광물·밸류체인·고부가가치화 장관급 포럼’에서 아프리카 각국은 희토류·리튬·코발트 등의 현지 가공과 역내 가치사슬 구축 협력을 강화하기로 했습니다.

한국과 포스코그룹의 공급망 다변화 전략은?

한국도 자원외교와 양자 협력을 통해 공급망 다변화에 나서고 있습니다. 남미 협력 벨트를 기반으로 리튬·희토류·원유 공급망 다변화를 추진하고, 캐나다와는 공동 비축, 몽골과는 광물 관세 면제에 합의했습니다.

▲ (왼쪽) 장인화 회장이  ‘CEO 인베스터데이’에서 포스코그룹의 ‘트리플 코어’ 전략 및 ‘국가대표 핵심자원 공급자’ 비전을 발표하고 있다.  (오른쪽) 포스코인터내셔널이 한-브라질 비즈니스 라운드테이블에서 브라질 희토류 기업 ‘메테오릭 리소시스’社와 원료조달 및 공급망 구축 MOU를 체결했다.

포스코그룹도 이에 맞춰 자원 중심의 사업 포트폴리오를 재편하고 공급망 안정화 전략을 구체화하고 있습니다. 산업자원·전략자원·에너지자원을 3대 축으로 하는 ‘트리플 코어(Triple-core)’ 전략 아래 리튬·희토류·희귀가스 등 핵심 자원의 공급 기반을 넓히고 있는데요. 아르헨티나 염수 리튬과 호주 광석 리튬 사업에 선제적으로 투자했고, 최근에는 브라질 희토류 기업 메테오릭 리소시스(Meteoric Resources)와 원료 장기 구매, 지분투자, 분리정제 협력도 추진하고 있습니다. 원료 조달부터 분리·정제, 영구자석 생산까지 이어지는 희토류 밸류체인을 구축해 특정 국가 의존도를 낮추려는 구상입니다.

핵심광물 공급망 다변화의 병목은?

하지만 공급망 다변화에는 분명한 한계도 있습니다. 채굴 지역은 다변화되고 있지만, 정련·가공 부문에서는 중국의 높은 점유율이 상당 기간 유지될 전망이기 때문입니다.

FT는 갈륨 정련·가공 부문에서 중국의 공급 비중이 2030년에도 95% 이상을 유지할 것으로 전망했습니다. 황산망간·LFP 양극재·텅스텐도 약 90% 수준이 예상됩니다. 희토류는 약 77%, 리튬은 약 52%로 낮아지더라도 글로벌 정련·가공의 절반 이상을 중국이 차지할 가능성이 큽니다.

또 다른 변수는 공급과잉입니다. 각국이 개별적으로 생산 확대에 나설 경우 희소금속 분야에서는 중복투자와 수익성 악화가 나타날 수 있습니다. 여기에 중국이 다시 수출을 늘리면 가격이 급락해 비중국권 프로젝트의 사업성이 흔들릴 가능성도 있습니다. 미·중 간 해외 광산 투자 경쟁이 심해지면서 자원보유국이나 기업이 특정 진영 공급망 선택을 요구받을 가능성도 커지고 있습니다. 실제 비중국계 기업 6곳이 발표한 갈륨 생산계획이 모두 실행될 경우, 연간 300톤 이상의 신규 공급능력이 추가될 수 있는데, 이는 현재 세계 연간 수요의 약 절반에 해당합니다.

공급망 위기 대응, 장기 정책과 국제 협력에 달렸다

하지만 비중국권 핵심광물 프로젝트가 실질적인 성과로 이어지려면 정부의 장기적이고 일관된 정책 지원이 필요합니다. 새로운 광산 개발에는 수십 년이 걸릴 수 있는 만큼, 정부가 장기 자금 지원과 최저가격 보장 등으로 사업 지속 가능성을 뒷받침할 필요가 있습니다. 정권 변화와 관계없이 기업이 신뢰할 수 있는 지원 체계를 갖추는 것도 중요합니다.

결국 공급망 다변화의 목표는 중국의 생산량을 넘어서는 데 있지 않습니다. 특정 국가의 공급이 흔들려도 반도체·방산·자동차 같은 핵심 산업이 중단되지 않는 회복력 있는 공급망 체계를 만드는 데 있습니다. 이와 관련해 FT는 각국이 중국과 완전히 담을 쌓기보다는 다자간 협력을 통해 멈추지 않는 핵심광물 공급체계를 구축해야 한다고 강조합니다. 자원개발부터 정련·가공, 비축, 수요처까지 연결된 안정적인 공급망을 구축하는 것이 핵심입니다.

*참고 자료
– FT, ‘26.7.15., China and the new era of critical minerals diplomacy
– IEA, ‘26.7.16., Global Critical Minerals Outlook 2026
– WSJ, ‘26.7.16., The U.S. Is Trampling Allies in the Global Hunt for Rare Earths
– African Development Bank Group, ‘26.7.10., Africa Wants to Make Its Critical Minerals a Lever for Industrialisation and Economic Transformation
– 한-아프리카재단, ‘26.5.22., 글로벌 핵심광물 경쟁과 한국의 아프리카 협력 구상

포스코 포항제철소(소장 박남식)가 현장 직원들이 직접 개발한 AI 기반 ‘모터 상태 점검 시스템’을 냉연공장에 적용하며 데이터 기반 스마트 정비 체계 구축에 속도를 내고 있다. 이번 시스템은 숙련공의 경험에 의존하던 설비 점검 방식을 AI와 빅데이터 기반으로 고도화한 Intelligent Factory 개발 사례다.

냉연공장의 TBR(Tension Bridle Roll) 모터를 대상으로 개발됐다. TBR 모터는 강판이 생산라인을 따라 일정한 장력으로 안정적으로 이동하도록 돕는 핵심 설비다. 사람도 건강검진을 통해 질병을 미리 발견하듯, AI가 모터의 상태를 진단해 이상 징후를 조기에 찾아내고 고장이 발생하기 전에 필요한 정비가 이뤄질 수 있도록 지원한다.

포항제철소 EIC기술부와 압연설비부 직원들은 약 4개월간 설비 데이터를 분석해 TBR Motor 이상예지 시스템을 자체 개발했다. 분석 결과는 매일 아침 담당자에게 이메일로 자동 전달돼 설비 상태를 한눈에 확인하고 필요한 조치를 신속하게 할 수 있도록 지원한다.

현장 적용 과정에서 TBR 모터를 분석한 결과, 모터 운전 상태에서 나타난 불규칙한 움직임을 조기에 확인해 계획 정비로 전환하고 필요한 부품을 미리 준비하는 등 돌발 고장을 예방했다. 이를 통해 갑작스러운 설비 정지를 방지하고 유지보수 시간과 비용을 줄였으며, 생산 안정성도 한층 높였다.

이번 시스템은 냉연공장에서 효과를 검증한 데 이어 현재 전기강판공장에도 확대 적용하고 있다. 앞으로는 냉연공장 전반은 물론 다양한 생산공정으로 적용 범위를 넓혀 AI 기반 설비 관리체계를 더욱 고도화하고, 스마트 제철소 구현을 앞당길 계획이다.

개발에 참여한 신형민 사원은 “현장 경험과 노하우를 데이터로 연결해 설비 상태를 한눈에 확인할 수 있는 시스템으로 구현했다”며 “동료들과 함께 만든 성과인 만큼, 앞으로도 현장의 안전과 작업 효율을 높이는 기술을 개발해 스마트 제철소 구현에 기여하겠다”고 말했다.

포스코 포항제철소는 앞으로도 AI와 빅데이터 기반 설비관리 체계를 확대 적용하며 생산력과 안전을 동시에 강화하는 인텔리전트 팩토리 구현을 지속 추진할 계획이다.

▲ 포스코 포항제철소 직원들이 자체 개발한 AI 기반 모터 상태 점검 시스템으로 설비 데이터를 분석하고 있다.

▲ 1냉연공장 모터 상태 점검 AI 시스템을 개발한 포항제철소 신형민 사원(왼쪽)과 권규태 대리(오른쪽)

우리의 일상과 산업을 지탱해 온 강철은 시간이 지나며 고철이 되어 쓰임을 다하기도 합니다. 포스코그룹은 이 고철의 새로운 가능성에 주목했습니다. 철스크랩(Scrap)을 전기에너지로 녹여 쇳물로 생산하는 ‘전기로’를 준공하며, 탄소감축 공정 전환을 위한 기반을 마련한 건데요. 전기로는 철강 산업의 전환 과정에서 어떤 역할을 하게 될까요? 시대가 원하는 모습으로 다시 태어나는 철의 이야기를 지금 시작합니다.

철은 우리 일상 곳곳에 자연스럽게 스며들어 있습니다. 거대한 교량을 지탱하는 구조물이 되기도 하고, 누군가의 보금자리와 일터를 이루기도 하며, 출퇴근길을 함께하는 교통수단 일부가 되기도 하죠. 하지만 그중에는 시간이 흐르면서 부식되고 녹슬어 이제는 제 역할을 다한 듯 보이는 철도 존재합니다. 그리고 이런 녹슨 철을 재활용해 새로운 생명을 불어넣는 작업도 곳곳에서 이어지고 있습니다. 철을 녹여 새로운 형태로 쌓아 올리는 조각 작업처럼 말입니다.

이런 작업은 예술의 영역에만 머물지 않습니다. 산업 현장에서는 더 크고 눈부시게 철의 순환이 이어지고 있는데요. 그 현장 중 하나가 바로 광양제철소에 준공된 ‘전기로(EAF, Electric Arc Furnace)’입니다.

전기로는 전기에너지를 이용해서 스크랩을 녹여 쇳물을 만드는 제철 공법입니다. 한 번 사용된 철을 다시 원료로 활용한다는 점에서 자원 순환 효과가 크고, 기존 고로 공법 대비 탄소 배출량을 줄일 수 있어* 글로벌 탄소감축 요구에 대응할 수 있는 유력한 대안 중 하나로 주목받고 있죠.

포스코그룹은 전기로와 함께 석탄 대신 수소를 환원제로 사용해 철광석의 산소를 제거하는 한국형 수소환원제철 하이렉스(HyREX) 기술도 개발하고 있는데요. 다만 하이렉스의 상용화까지는 시간이 필요한 만큼, 탄소감축을 위한 실천 가능한 방안 중 하나로 전기로 도입을 추진했습니다. 2024년 2월 전기로 신설에 착수했고, 지난 6월 광양제철소에 연산 250만 톤 규모의 대형 전기로를 준공하며 탄소감축 공정 전환을 위한 기반을 마련했습니다.

*포스코 탄소감축률 산정 기준연도인 2017~2019년 평균 대비이며, 스크랩 수급 여건 및 전력 발전원에 따라 변동될 수 있음 (조강 기준, Scope 1&2)

광양제철소 전기로에는 연속 장입 기술과 합탕 공정이 적용됐습니다. 연속 장입 밀폐형 전기로는 스크랩을 측면으로 투입해 뚜껑을 열지 않고도 연속 용해가 가능하다는 점에서 열 손실과 비산먼지를 줄일 수 있습니다. 여기에 고로의 용선과 전기로의 용강을 함께 사용하는 합탕 공정을 통해 제품 품질 안정화와 온실가스 배출 저감에 도움이 될 것으로 기대됩니다.

물론 이러한 전환의 과정에는 현실적으로 풀어나가야 할 과제도 따릅니다. 현재 철강 생산 공정에서는 쇳물 생산 과정에서 발생하는 부생가스를 LNG 발전과 함께 전력 공급에 활용해 왔는데요. 그러나 전기로 체제로 전환하면 이런 부생가스 활용이 줄어들 수 있어, 그만큼의 부족한 전력을 외부에서 구매해야 합니다. 여기에 상대적으로 저렴한 석탄을 전기로 대체하면서 에너지 비용 부담도 커질 수 있죠. 이는 철강 생산 원가 상승으로 이어지고, 제품 가격 경쟁력은 물론 철을 사용하는 연관 산업의 경쟁력에도 영향을 줄 수 있게 됩니다. 따라서 철강 산업의 탈탄소 전환이 지속되기 위해서는 산업용 전기요금 역시 합리적인 수준에서 함께 논의될 필요가 있습니다.

전 세계적으로 자원과 에너지 공급망을 둘러싼 경쟁이 치열해지면서 특히 전력을 얼마나 안정적으로 확보하느냐가 핵심 과제로 떠오른 지금. 이제 산업 정책은 에너지 정책과 떼어 놓고 논하기 어렵게 되었습니다. 실제로 일본의 경우 GX(Green Transformation)를 위해 150조 엔 규모(정부 20조 엔)의 민관 협력 투자를 추진하며 산업 전반에 대한 적극적인 재정 지원에 나서고 있는데요. 아직은 CCUS*나 차세대 원자력처럼 탈탄소 기술 개발에 막대한 비용이 드는 만큼, 기업이 자체적으로 경쟁력을 확보하는 데에는 한계가 있다는 판단에서입니다. 이런 글로벌 사례처럼, 포스코그룹의 전기로와 하이렉스(HyREX)가 성공적으로 자리 잡기 위해서는 우리나라의 청정에너지 산업 기반도 함께 마련되어야 할 것으로 보입니다.

*CCUS(Carbon Capture Utilization and Storage) : 이산화탄소를 포집하여 산업적 용도로 활용하거나 저장하는 기술.

이제 고철은 더 이상 수명이 다해 버려지는 생활 쓰레기가 아니라, 자원순환과 원료 안정성 측면에서 중요한 자원이 되었습니다.

이에 따라 스크랩의 품질과 공급을 안정적으로 확보하는 일도 중요해지고 있는데요. 원료의 품질이 곧 철강 제품의 품질로 이어지는 만큼, 전기로의 안정적인 운영을 위해서는 스크랩을 안정적으로 회수하고 선별할 수 있는 생태계가 뒷받침돼야 할 것입니다. 이러한 기반을 토대로 전기로를 비롯한 탄소감축 공정 도입이 확대된다면, 우리나라의 국가온실가스감축목표(NDC)를 향한 여정에도 속도가 붙을 것으로 기대됩니다.

철은 여전히 소중한 자원입니다. 시대가 요구하는 방향에 맞춰, 강철의 진화는 앞으로도 계속될 것입니다.

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