AI 시대 전력망을 설계하고 운영할 인력이 부족한 이유 — 데이터센터 수요, 인버터 전원, 계통 인력의 경험 부족

2026년 9월 27일

인공지능(AI, Artificial Intelligence) 모델을 학습시키고 서비스하려면 데이터센터가 필요하다. 데이터센터는 서버 수만 대를 하루 종일 가동하는 건물이고, 서버가 내는 열을 식히는 냉각 설비도 전기로 돌린다. AI 사용량이 늘면 전기 사용량이 함께 느는 까닭이 여기에 있다. 이 전기는 발전소에서 만들어져 송전선과 변전소를 거쳐 데이터센터에 닿는다. 그 경로를 설계하고, 새 설비가 연결된 뒤 전력망이 어떻게 움직일지 계산하고, 사고가 났을 때 무너지지 않도록 설정값을 정하는 사람을 전력계통 엔지니어라 부른다. 이 글은 AI 확산의 속도를 정하는 조건 가운데 하나가 전력망이고, 전력망의 제약은 설비 부족과 함께 경험을 갖춘 엔지니어의 부족으로 나타난다는 점을 자료로 따져 본다.

AI 데이터센터가 쓰는 전기는 얼마나 늘어나는가

국제에너지기구(IEA, International Energy Agency)는 1974년 석유 위기 뒤 경제협력개발기구(OECD) 회원국들이 에너지 공급 안보를 위해 만든 국제기구다. 지금은 세계 에너지 통계와 전망을 내는 대표 기관으로, 각국 정부가 에너지 정책을 세울 때 이 기구의 수치를 기준으로 삼는다. IEA는 2025년 4월 『에너지와 AI(Energy and AI)』 보고서에서 세계 데이터센터의 전력 소비를 2024년 약 415테라와트시(TWh)로 추정했다. 테라와트시는 1조 와트시를 뜻하는 전력량 단위다. IEA는 이 소비가 2030년 약 945TWh로 두 배 넘게 늘 것으로 전망하면서, 이는 현재 일본 한 나라의 연간 전력 소비보다 조금 많은 양이라고 비교했다.

IEA는 2026년 후속 보고서 『에너지와 AI에 관한 핵심 질문(Key Questions on Energy and AI)』에서 전망을 갱신했다. 데이터센터 전력 소비는 2025년에 17% 늘어 485TWh가 되었고, 그중 AI 전용 데이터센터의 소비는 같은 해 50% 늘었다. 2030년 전망치는 950TWh로 세계 전력 수요의 약 3%에 해당하며, 같은 기간 AI 중심 데이터센터의 소비는 세 배가 된다. 2025년 보고서의 기준 시나리오는 2035년 소비를 약 1,200TWh로 보았다. IEA는 반도체·전력 설비의 공급 제약 때문에 가까운 몇 해 동안은 이보다 공격적인 증가 시나리오가 실현될 가능성이 줄었다고 덧붙였다.

세계 전체로 보면 3%는 큰 비중이 아니다. 전력망 운영에서 문제가 되는 것은 총량보다 위치와 속도다. IEA 2025년 보고서는 AI 데이터센터가 알루미늄 제련소 같은 전력 다소비 공장만큼 전기를 쓰면서도 훨씬 좁은 지역에 몰려 있다고 분석했다. 미국 데이터센터 용량의 절반 가까이가 다섯 개 지역 군집에 있다. 미국은 2024년 세계 데이터센터 전력 소비의 45%를 차지했고, IEA는 2030년까지 미국 전력 수요 증가분의 절반 가까이를 데이터센터가 차지할 것으로 전망했다.

부하의 성질도 바뀌고 있다. 2026년 보고서에 따르면 AI 서버의 전력 밀도는 2020년부터 2025년까지 11배가 되었고, 2027년까지 다시 4배가 될 전망이다. 대형 냉장고만 한 서버 랙 하나가 2027년에는 가구 65곳의 최대 전력을 쓸 수 있다. AI 학습과 추론은 1초 안에 정격 용량의 50%를 넘는 부하 변동을 되풀이해 일으킨다. 그래서 IEA는 2030년까지 데이터센터 안에 20~25기가와트(GW)의 배터리가 설치될 수 있다고 보았다. 전력망 쪽에서 보면 크기와 위치와 변동 방식이 모두 새로운 부하가 짧은 기간에 특정 지점으로 들어온다. 발전소에서 만든 전기가 그 지점까지 오려면 송전선과 변전소를 거쳐야 하는데, 이 설비를 짓고 연결하는 데 걸리는 시간이 데이터센터를 짓는 시간보다 길다.

발전량보다 연결이 늦다 — 송전망 건설과 연계 대기열

전력망은 발전소, 송전선, 변전소, 배전선, 소비자를 하나로 잇는 설비 전체를 가리킨다. 송전선은 발전소의 전기를 높은 전압으로 멀리 보내는 선이다. 한국의 송전 전압은 154킬로볼트(kV), 345kV, 765kV이며 전압이 높을수록 같은 전력을 적은 손실로 보낼 수 있다. 변전소는 이 전압을 높이거나 낮춰 다음 설비로 넘긴다. 전기는 대량으로 저장하기 어려우므로 전력망은 매 순간 발전량과 소비량을 일치시켜야 한다.

대형 데이터센터처럼 한 지점에 수백 메가와트(MW)의 부하가 새로 생기면 전력회사는 계산을 다시 해야 한다. 주변 송전선과 변압기가 늘어난 전류를 감당하는지, 송전선 하나가 끊겼을 때 전압과 주파수가 허용 범위 안에 머무는지를 확인한다. 용량이 모자라면 송전선이나 변압기를 보강한다. 새 설비를 전력망에 붙이기 위한 이 검토와 보강 절차를 계통 연계라 부르며, 발전소도 같은 절차를 거친다.

IEA는 2025년 보고서에서 이 위험을 해소하지 못하면 계획된 데이터센터 사업의 약 20%가 지연될 수 있다고 추정했다. 근거로는 선진국에서 새 송전선을 짓는 데 4~8년이 걸린다는 점, 변압기와 케이블 같은 핵심 설비의 납품 대기 기간이 최근 3년 사이 두 배가 되었다는 점을 들었다. 2026년 보고서는 미국 데이터센터 개발자들이 느린 전력망 연결을 피하려고 부지 안에 가스 발전 설비를 직접 짓고 있으며, 위성으로 추적한 그런 사업의 약 5분의 1이 부지 정리나 착공 단계에 들어갔다고 보고했다. 그러나 IEA는 대부분의 데이터센터가 여전히 전력망 연결을 선호하므로 현장 발전이 전력망 문제를 해소하지 못한다고 판단했다. 가스 터빈 주문이 2025년에 70% 늘어 터빈 자체도 공급이 달린다는 점도 함께 지적했다.

미국 에너지부 산하 로렌스버클리 국립연구소(LBNL, Lawrence Berkeley National Laboratory)는 해마다 『대기열(Queued Up)』 보고서로 발전소와 저장장치가 송전망 연결을 기다리는 상황을 집계한다. 발전 사업자가 송전망에 설비를 붙이려면 전력망 운영자에게 연계를 신청하고 영향 검토를 받아야 하며, 이 신청이 쌓인 목록을 연계 대기열이라 한다. 2026년 5월 나온 2026년판에 따르면 2025년 말 미국 대기열에는 약 8,200개 사업, 발전 설비 1,312GW와 저장장치 약 749GW가 있었다. 2025년에 상업운전을 시작한 설비가 신청부터 운전까지 걸린 기간의 중앙값은 5년을 넘었다. 2000년부터 2020년까지 신청된 용량 가운데 2025년 말까지 상업운전에 도달한 비율은 13%였고, 75%는 철회되었다.

이 수치는 연계 검토가 사업의 성패를 정하는 단계라는 점을 보여 준다. 신청 용량의 4분의 3이 철회되었다. 철회된 사업도 철회 전까지는 검토 대상이었으므로, 대기열이 길수록 이를 계산하는 전력망 운영자와 전력회사 엔지니어의 업무량이 늘어난다. 미국 연방에너지규제위원회(FERC)는 명령 2023호를 비롯한 연계 절차 개혁을 시행하고 있으나, LBNL은 그 효과를 평가하기에는 아직 이르다고 보았다.

한국의 사정도 비슷하다. 이데일리가 2026년 7월 28일 보도한 한국전력 경영연구원 보고서 「해외 데이터센터 분산화 정책 추진현황 및 시사점」에 따르면, 2024년 8월부터 2025년 6월까지 한전에 접수된 데이터센터 전기사용 신청 290건 가운데 195건(67%)이 수도권에 몰렸고, 계통 접속이 가능한 사업은 4건이었다. 같은 보고서는 서울의 전력자립률이 12% 수준이라고 적었다. 전력자립률은 한 지역이 쓰는 전기 가운데 그 지역 안에서 생산하는 전기의 비율이다. 서울은 필요한 전기의 대부분을 다른 지역에서 송전선으로 받아 오므로, 수도권에 부하를 더하려면 지방에서 수도권으로 오는 송전선부터 늘려야 한다. 정부는 2035년까지 데이터센터 전력 공급 규모를 18.4GW로 늘릴 계획이다.

송전선을 짓는 데 걸리는 시간은 한국에서 더 길다. 산업통상자원부는 2023년 12월 4일 제30차 에너지위원회에서 발표한 「전력계통 혁신대책」에서 345kV 송전선 건설에 평균 13년이 걸린다고 밝히고, 이를 9.3년으로 30% 줄이겠다는 목표를 제시했다. 이를 위한 「국가기간 전력망 확충 특별법」이 2025년 3월 25일 공포되어 9월 26일 시행되었다. 시행령은 입지 선정 기간을 2년에서 1년 6개월로 줄이고, 인허가 의제 대상을 18개에서 35개로 늘렸다. 인허가 의제는 한 가지 허가를 받으면 관련된 다른 허가도 받은 것으로 보는 제도다. 토지주가 3개월 안에 합의하면 보상금을 최대 75% 더 주고, 송전선이 지나는 지방자치단체에는 1km당 20억 원을 한 번에 지급한다. 한전은 2025년 5월 「제11차 장기송변전설비계획」에서 2024~2038년 송변전망 투자에 72조 8천억 원이 필요하다고 밝혔다.

법과 예산이 마련되어도 설비를 설계하고 검토하는 사람의 몫은 남는다. 송전선 경로를 정하고, 새 설비가 들어간 뒤의 전력 흐름과 사고 시 동작을 계산하고, 보호 장치의 설정값을 정하는 일은 전력계통 엔지니어가 한다. 그리고 이 계산은 재생에너지가 늘면서 과거보다 어려워졌다.

회전체가 줄어든 전력망 — 인버터 기반 자원과 해석의 복잡성

주파수나 전압이 기준에서 크게 벗어나면 발전기와 설비는 손상을 피하려고 스스로 전력망에서 분리된다. 분리가 연쇄로 이어지면 넓은 지역이 정전된다. 그래서 전력망 운영자는 사고가 나도 주파수와 전압이 허용 범위 안에 머물도록 발전기 배치와 보호 장치의 설정을 미리 계산해 둔다.

이 차이는 전력망을 미리 계산하는 방법에도 영향을 준다. 전력회사와 전력망 운영자는 새 설비를 연결하기 전에 컴퓨터로 전력망을 재현해 여러 조건을 계산한다. 이 작업을 통틀어 계통 해석 시뮬레이션이라 부른다. 계통 해석에는 묻는 질문에 따라 여러 종류가 있고, 인버터 기반 자원이 늘면 모든 종류의 계산에서 다룰 설비와 사례가 함께 늘어난다.

인버터 기반 자원은 이 계산들의 입력을 바꾼다. 동기발전기는 수십 년 동안 표준화된 모델로 계산해 왔지만, 인버터 설비의 동작은 제조사 제어기와 설정값에 따라 달라지므로 조류 해석과 실효값 안정도 해석에 쓸 모델부터 설비마다 확인해야 한다. 실효값 모델로 표현하기 어려운 조건, 곧 주변에 동기발전기가 적어 전압을 받쳐 주는 힘이 약한 지역에서는 순간값 계산이 추가로 필요하다. 미국 텍사스 전력망 운영자 ERCOT은 2018년 모델 제출 지침에서 인버터 기반 발전 비중이 커져 이런 계산의 필요가 늘었다며 연계 설비에 상세 모델 제출을 요구했다. 캘리포니아 전력망 운영자 CAISO는 2018년부터, 미국 중부의 남서부전력풀(SPP)은 2022년부터 인버터 기반 자원 연계 신청자에게 같은 종류의 모델을 요구했다. 호주 전력시장 운영자 AEMO는 2016년 남호주 정전의 원인을 분석하면서 본토 전력망의 상세 모델을 만들기 시작했다.

이 변화는 인력 수요의 성격을 바꾼다. 인버터 설비 하나를 연결하려면 제조사마다 형식이 다른 제어기 모델을 받아 검증하고, 전력망 전체 모델에 넣어 정상 상태와 여러 사고 조건에서 계산하고, 결과를 보고 설정값을 조정해야 한다. 인버터 기반 자원이 늘수록 이 작업의 건수가 늘어나고, 한 건마다 전력계통, 전력전자, 제어를 함께 아는 사람이 붙어야 한다. 설정을 통신망으로 원격 변경할 수 있다는 점은 사이버보안 문제로도 이어진다.

사고 기록이 보여 준 것 — 오데사, 이베리아반도, 우크라이나

2022년 6월 4일 미국 텍사스 서부 오데사 근처의 한 발전소에서 피뢰기가 고장 나 345kV 계통에 지락 고장이 일어났다. 지락은 전선이 땅이나 접지된 물체와 전기적으로 이어져 큰 고장 전류가 흐르는 현상이다. 고장은 3사이클, 곧 60Hz 기준 0.05초 만에 차단되었다. 이런 선로 고장은 전력망에서 늘 일어나고, 설비들은 이 정도 고장을 견디고 운전을 이어 가도록 설계된다. 그런데 이날 주변 태양광 설비들이 출력을 줄이거나 멈추어 태양광에서만 약 1,711MW가 빠졌다. 동기발전기의 예기치 않은 탈락까지 합쳐 약 2,555MW가 줄었고, ERCOT 계통 주파수는 59.7Hz까지 내려갔다.

북미전력신뢰도공사(NERC, North American Electric Reliability Corporation)는 북미 전력망의 신뢰도 기준을 만들고 준수 여부를 감독하는 기관이다. NERC와 텍사스 지역기구는 2022년 12월 보고서에서 출력이 줄어든 태양광 설비 대부분이 2021년 같은 지역의 비슷한 사고에서도 비정상 동작을 보였다고 기록했다. ERCOT이 2022년 9월 공개한 원인별 집계를 보면, 가장 큰 원인은 인버터의 교류 과전류 보호 동작(445MW)과 전압 위상 급변 감지(385MW)였다. 전력망이 끊긴 것으로 인버터가 오판하게 만드는 설정, 짧은 과전압에 곧바로 반응하는 보호 기능, 사고 뒤 출력을 천천히 되살리는 제어 방식이 겹쳤다.

NERC는 보호 설정을 설비 정격에 근거해 정하고, 순간값 하나로 동작하는 전압·주파수 트립을 없애거나 최소화하라고 권고했다. FERC는 2023년 10월 19일 명령 901호로 NERC에 인버터 기반 자원의 데이터 공유, 모델 검증, 계획·운영 해석, 성능 요건 네 분야의 신뢰도 기준을 만들라고 지시했다. 이에 따라 만들어진 기준 PRC-028, PRC-029, PRC-030은 2024년 11월 제출되어 2025년 7월까지 모두 승인되었다. 오데사 사고에서 확인된 것은 설정값 하나가 수백 MW의 출력을 좌우한다는 사실이다. 각 설비가 개별 기준을 지켰어도 전력망 전체의 동작은 예상과 다를 수 있다. 이 차이를 찾아내려면 고속 측정 기록을 읽고 계통 해석 모델로 사고를 재현해야 한다.

2025년 4월 28일에는 스페인 본토와 포르투갈 전역이 정전되었다. 유럽 송전망 운영자 협의체(ENTSO-E)가 꾸린 49명의 전문가 패널은 2026년 3월 20일 최종 보고서를 냈다. 패널은 전력 진동, 전압과 무효전력 제어의 공백, 지역마다 다른 전압 조정 관행, 스페인 발전기들의 급격한 출력 감소와 분리, 고르지 않은 안정화 능력이 겹쳐 전압이 빠르게 오르고 발전기가 연쇄로 분리되었다고 결론지었다. 무효전력은 전압을 유지하는 데 쓰이는 전력 성분이며, 발전기와 조정 설비가 이를 공급하거나 흡수해 전압을 조절한다. 태양광 제조사들이 낸 자료에서는 많은 인버터가 특정 시점에 과전압으로 트립한 것이 확인되었다. 패널은 운영자가 실시간으로 관측하지 못하는 소규모 태양광의 재접속 시간이 발전량 손실에 영향을 주었다고 보았다.

ENTSO-E 의장 다미안 코르티나스는 발표 자리에서 재생에너지 자체를 원인으로 지목할 수 없으며 발전원의 종류와 상관없이 전압 제어가 문제였다고 말했다. 전문지 POWER의 분석에 따르면 기존 방어 계획은 발전 부족으로 주파수가 떨어지는 사고를 주로 상정해 설계되어, 과전압이 연쇄 분리를 일으키는 사고에 대응하지 못했다. 스페인은 2025년 6월 운영 절차 7.4를 고쳐 재생에너지 설비가 전압 제어에 참여하도록 했고, 이 절차는 2026년 3월 17일 완전 시행되었다. 이 사고의 원인 목록에는 발전 용량 부족이 없다. 원인은 운영 규칙, 보호 설정, 전압 조정 방식이 바뀐 설비 구성을 따라가지 못한 데 있었다. 그 규칙과 설정을 고치는 일은 전력계통 엔지니어의 업무다.

세 번째 사례는 사이버 공격이다. 2015년 12월 23일 우크라이나 서부의 배전회사 세 곳이 공격을 받아 약 22만 5천 고객이 정전되었다. 공격자는 회사 전산망과 원격 감시제어(SCADA) 시스템에 침입해 변전소 차단기를 원격으로 열었다. SCADA는 멀리 떨어진 변전소와 발전소의 상태를 감시하고 원격으로 조작하는 시스템이다. 미국 전력 정보공유분석센터(E-ISAC)와 SANS 연구소가 2016년 3월 낸 분석 보고서에 따르면 키이우오블에네르고 한 곳에서만 110kV 변전소 7곳과 35kV 변전소 23곳이 3시간 동안 끊겼고, 운영자들은 수동 운전으로 전환해 전기를 되살렸다. IEA 2025년 보고서는 에너지 유틸리티를 겨냥한 사이버 공격이 지난 4년 사이 세 배가 되었고 AI 때문에 더 정교해졌다고 적었다.

전력망 보안은 정보보안 지식만으로 다룰 수 없다. 우크라이나 사례에서 공격자가 연 것은 변전소 차단기였고, 운영자들이 전기를 되살린 방법은 현장의 수동 조작이었다. 공격의 수단은 전산망이었지만 피해와 복구는 전력 설비에서 일어났으므로, 이 분야에는 보안 지식과 전력계통 지식이 함께 필요하다.

에너지 분야의 인력 부족 — IEA 고용 조사가 측정한 것

IEA는 2025년 12월 『세계 에너지 고용 2025(World Energy Employment 2025)』를 냈다. 2024년 세계 에너지 부문 고용은 7,600만 명으로 전년보다 2.2% 늘었고, 이는 경제 전체의 고용 증가율 1.3%의 두 배 가까운 속도다. 발전, 송배전, 저장을 포함한 전력 부문은 처음으로 연료 공급 부문을 넘어 가장 큰 에너지 고용 부문이 되었다. 최근 5년 동안 전력 부문 고용은 390만 명 늘어 에너지 부문 전체 증가분의 4분의 3 가까이를 차지했다.

보고서는 에너지 기업, 노동조합, 교육기관 700곳 이상이 응답한 IEA 연례 에너지 고용 조사를 바탕으로 한다. 응답 기관의 절반 이상이 채용에 심각한 차질이 있다고 답했고, 기업의 약 60%가 인력 부족을 겪는다고 답했다. 부족은 전기기사, 배관공, 송배전 선로 작업자, 원자력 분야 엔지니어 같은 응용 기술직에서 가장 컸다. 응용 기술직은 에너지 인력의 절반 이상을 차지해, 경제 전체에서 이 직군이 차지하는 25%의 두 배를 넘는다.

공급 쪽도 따라가지 못한다. 2015년부터 2022년까지 경제 전체의 응용 기술직 수요는 16% 늘었지만 관련 직업교육 졸업자는 9% 늘었다. 기업의 약 50%는 인접 산업에서 사람을 데려오거나 사내 교육을 늘려 빈자리를 메우고 있다. IEA는 2030년까지 불균형이 커지지 않으려면 에너지 분야로 들어오는 신규 졸업자가 세계적으로 약 40% 늘어야 한다고 계산했다. 이에 필요한 교육 비용은 연간 약 26억 달러로 세계 공공 교육비의 0.1%에 못 미친다.

나이 구조도 불리하다. 원자력과 전력망 분야에서는 새로 들어오는 청년 1명당 은퇴를 앞둔 사람이 각각 1.7명과 1.4명으로, 경제 전체 평균 1.2명보다 많다. 선진국 에너지 부문 전체로 보면 25세 미만 1명당 은퇴가 가까운 사람이 2.4명이고, 신흥·개발도상국은 약 1명이다. IEA는 지금부터 2035년까지 에너지 부문 신규 채용 3명 가운데 2명이 은퇴자를 대체하는 데 쓰일 것으로 보았다.

AI가 이 빈자리를 메울 수 있는지에 대해서도 IEA는 판단을 내놓았다. 기업들은 AI의 장기 효과가 행정 효율과 시스템 성능 개선에서 가장 클 것으로 보았고, 인허가 서류 처리, 안전 관리, 가상현실 훈련에서는 이미 활용이 시작되었다. 그러나 현재의 활용 사례는 건설, 운영, 정비를 맡는 응용 기술직의 수요를 크게 줄이지 못한다. 이 직무의 대부분이 현장에서 손으로 하는 일이어서 현재 AI가 대신하기에 적합하지 않기 때문이다. 에너지 기업에서 AI 역량을 갖춘 인력의 밀도는 기술, 금융, 교육, 미디어 산업보다 약 40% 낮다. IEA는 2026년 보고서에서도 에너지 기업 조사에서 디지털 역량 부족이 AI 도입의 가장 큰 장애로 꼽혔다고 적었다.

IEA 조사의 60%라는 수치에는 해석 조건이 붙는다. 이 값은 기업이 채용 사정을 직접 답한 인식 조사에서 나왔다. 채용이 어렵다는 응답에는 기술 인력의 총수 말고도 임금 수준, 근무 지역, 고용 안정 같은 사정이 섞인다. IEA 조사에서도 노동자들은 직무를 고를 때 임금, 고용 안정, 안전한 근무 환경을 가장 중요하게 꼽았다. IEA는 회원국 정부에 정책을 권고하는 기관이므로, 보고서는 교육 투자를 늘리자는 정책 제안으로 끝을 맺는다. 따라서 60%는 기술 인력의 총량 부족을 잰 값이라기보다, 지금의 조건에서 필요한 사람을 필요한 시기에 뽑기 어렵다는 기업들의 보고로 해석하는 편이 정확하다. 이 구분은 한국 자료를 볼 때도 필요하다.

국내 계통 인력은 늘었지만 한 업무에 머무는 기간이 짧다

한국의 전력망 운영은 두 기관이 나누어 맡는다. 한국전력공사(한전)는 송전망과 배전망을 소유하고 건설하며 운영한다. 한국전력거래소는 전력시장을 운영하고, 매 순간 수요에 맞춰 어느 발전기가 얼마를 낼지 정해 내려보내는 급전 지시를 맡는다. 두 기관에서 전력망 해석과 운영을 담당하는 사람을 계통 담당 인력이라 부른다.

브릿지경제가 2026년 8월 30일 보도한 자료에 따르면, 한전과 전력거래소가 서왕진 의원실에 제출한 두 기관의 계통 담당 인원은 2023년 148명에서 2026년 상반기 169명으로 늘었다. 늘어난 폭은 약 14%다. 그러나 평균 근속 연수는 전력거래소가 3년, 한전이 1년 4개월이었다. 송변전 설비의 계통 연계를 맡는 계통연계실은 평균 1년이었다. 전력거래소 제주본부만 6~7년대로 길었다.

이 근속 연수는 회사에 다닌 기간과 다르다. 보도가 다룬 것은 현재의 계통 업무에서 일한 기간이며, 순환 인사로 부서를 옮기면 다시 0부터 센다. 전력거래소는 매년 12월 정기 인사로 신규 전입과 전출이 10~20% 생겨 근속 연수가 낮게 계산되었다고 설명했다. 이 설명을 받아들여도 수치가 가리키는 사실은 같다. 연계 검토와 계통 해석을 맡는 사람의 상당수가 1~3년 안에 업무를 바꾼다.

제주의 사례는 이 수치가 왜 중요한지 보여 준다. 제주는 재생에너지 보급률이 전국에서 가장 높고, 출력제어 같은 계통 불안정 문제를 가장 먼저 겪은 지역이다. 출력제어는 전력이 남거나 계통이 불안정해질 때 운영자가 재생에너지 발전기의 출력을 강제로 줄이는 조치다. 그런 지역에서만 근속이 6~7년이라는 점을 두고 업계 관계자는 기술 전문성이 높아야 하는 업무일수록 사람이 오래 머물러야 한다는 방증이라고 설명했다. 송승호 광운대 교수는 계통에는 고도의 전문성이 필요한데 한국은 소수의 기관이 중앙집중적으로 운영하는 구조여서 전문 인력이 부족하다고 진단했다.

북미의 방식은 다르다. NERC는 계통 운영자 자격 인증 제도를 운영한다. 급전 지시 같은 핵심 업무를 맡으려면 먼저 공인 시험에 합격해야 하고, 자격은 3년 동안 유효하다. 자격을 갱신하려면 NERC가 인정한 보수교육 시간을 채워야 하며, 여기에는 신뢰도 기준 교육과 운영 모의훈련이 포함된다. 같은 보도는 국내에서는 현장 실무 교육 없이 신입 사원이 곧바로 현장에 배치되는 일이 반복된다는 업계 관계자의 말도 전했다.

시간의 척도를 나란히 놓으면 이 문제가 분명해진다. 선로 고장은 0.05초 만에 차단되고 AI 서버의 부하는 1초 안에 크게 바뀐다. 이런 사건의 원인을 해석하는 능력은 여러 해 동안 사고 기록을 읽고 모델을 고쳐 본 경험에서 나온다. 한편 345kV 송전선 하나는 계획부터 준공까지 평균 13년이 걸리고, 미국에서 발전소 하나가 연계를 신청해 운전을 시작하기까지 5년 넘게 걸린다. 담당자의 평균 재직 기간이 1년 4개월이면, 설비 하나가 계획되고 지어지는 동안 담당자가 여러 번 바뀐다. 인원이 14% 늘어도 한 사람이 한 업무에 머무는 기간이 설비의 주기보다 짧으면 조직에 쌓이는 경험은 늘지 않는다.

전기공학과 졸업생 취업률 63%가 뜻하는 것

반대 방향의 자료도 있다. 교육 전문지 에듀진이 대학알리미 공시를 집계한 결과, 2024년 기준 전국 대학 전기공학과의 평균 취업률은 63%였다. 포스텍(94.1%)과 한양대(80.6%)는 높았지만 다수 대학은 50% 안팎에 머물렀다. 같은 매체가 2023년 졸업자 기준으로 집계한 값은 전기공학과 65.6%, 전자공학과 68.1%, 정보통신공학과 66.1%, 반도체공학과 73.4%였다. 산업 전체로는 사람이 모자란다는데, 전기공학과 졸업생 셋 가운데 한 명 이상은 조사 기준일에 취업자로 잡히지 않았다.

이 값에는 비교 기준이 필요하다. 교육부와 한국교육개발원이 2025년 12월 30일 발표한 「2024년도 고등교육기관 졸업자 취업통계」에 따르면 일반대학 졸업자의 취업률은 62.8%, 고등교육기관 전체는 69.5%, 공학계열 전체는 70.4%였다. 전기공학과의 63%는 일반대학 평균과 같은 수준이다. 공학계열 전체보다는 7%포인트가량 낮지만, 공학계열 수치에는 취업률이 72.1%인 전문대학 졸업자도 들어 있다. 전기공학과 졸업생이 다른 전공보다 유난히 일자리를 못 찾는다고 볼 근거는 이 통계에서 나오지 않는다.

이 통계의 취업률은 2024년 2월과 2023년 8월 졸업자가 2024년 12월 31일 현재 건강보험 직장가입자, 프리랜서, 1인 창업자 등으로 확인되는 비율이다. 분모에서는 진학자, 입대자, 취업이 불가능한 사람, 외국인 유학생 등을 뺀다. 조사 기준일 이후에 취업한 사람은 반영되지 않는다. 같은 조사에서 공학계열 졸업자의 유지취업률, 곧 취업 뒤 11개월이 지나도 직장을 유지한 비율은 85.8%로 전체 계열 가운데 가장 높았다. 함께 발표된 2023년 졸업자 일자리 이동통계에서도 공학계열은 취업 뒤 1년 안에 일자리를 옮긴 비율이 14.6%로 가장 낮았다.

두 자료는 서로 모순되지 않는다. IEA 조사와 국내 계통 인력 자료가 가리키는 부족은 경력과 특정 역량을 갖춘 사람의 부족이다. 취업률은 신규 졸업자 전체의 평균적인 상태를 잰다. 기업이 찾는 사람과 대학이 배출하는 사람의 역량이 다르면 두 현상은 함께 나타난다. 에듀진은 대기업과 공기업이 자동화·지능화 중심으로 조직을 바꾸면서 AI, 데이터, 제어를 함께 다루는 엔지니어를 선호한다고 분석했다. IEA 조사에서도 기업의 약 50%가 인접 산업에서 사람을 데려오거나 사내 교육으로 빈자리를 메우고 있었고, 대학 교육과정 개발에 참여한다고 답한 기업은 25%에 못 미쳤다. 신입을 뽑아 오래 가르쳐야 쓸 수 있는 직무에서는 기업이 경력자를 찾고, 경력자는 모자라고, 신입은 뽑히지 않는 상태가 동시에 생긴다.

전력공학이 가르치는 것과 현장이 요구하는 것

전력공학은 전기공학의 한 분야로, 전기를 만들고 보내고 쓰는 설비를 다룬다. 주요 교과는 세 가지로 나뉜다. 전력계통 공학은 전력망 전체의 전력 흐름과 사고 시 안정도를 수식으로 계산한다. 각 송전선에 전력이 얼마나 흐르는지 구하는 조류 계산, 고장이 났을 때 흐르는 전류를 구하는 고장 계산, 사고 뒤 발전기들이 동기를 유지하는지 보는 안정도 해석이 여기에 속한다. 전력전자는 인버터와 변환기처럼 전기를 필요한 형태로 바꾸는 장치를 다룬다. 제어공학은 측정값을 보고 출력을 자동으로 조절하는 방법을 다룬다.

이 교과들은 앞에서 본 과제에 직접 쓰인다. 데이터센터 전력 공급에서는 IEA 2026년 보고서가 적었듯 AI 데이터센터가 고전압 직류 배전으로 옮겨 가고, 1초 안의 부하 변동을 흡수하려고 배터리를 둔다. 이 설비의 설계에는 전력전자와 제어가 필요하고, 데이터센터가 전력망에 주는 영향을 평가하는 데에는 전력계통 해석이 필요하다. 재생에너지 연계에서는 설비 모델을 검증하고, 계통 해석으로 연계 영향을 계산하고, 연계 기준을 만들고, 보호 설정을 조정하는 일에 세 교과가 모두 쓰인다. 계통 운영과 보안에서는 전력계통 지식 위에 통신과 보안 지식이 더해져야 한다.

세 과제에는 공통 조건이 하나 있다. 프로그래밍과 데이터 처리 능력이다. 계통 해석 모델은 수천 개의 선로와 설비를 데이터로 다루고, 사고 해석은 고속 측정 기록을 대량으로 처리해야 하며, 연계 신청이 수천 건씩 쌓인 대기열은 반복 계산을 자동화하지 않고는 처리량을 늘리기 어렵다. IEA가 에너지 기업의 AI 도입을 막는 가장 큰 장애로 디지털 역량 부족을 꼽은 것도 이 조건과 관련된다. AI 도구를 전력망 업무에 붙이는 사람은 전력망의 물리를 아는 사람이어야 한다. 전력공학 교과에 프로그래밍과 데이터 분석을 더한 졸업생은 앞에서 본 기업들의 선호와도 맞는다.

결론 — 전력망의 제약은 설비 부족과 함께 경험 있는 엔지니어의 부족으로 나타난다

AI 확산의 속도를 정하는 조건 가운데 하나는 전력망이며, 전력망의 제약은 송전선과 변압기 같은 설비의 부족과 그 설비를 설계하고 해석하고 운영할 사람의 부족으로 나타난다. 수요 쪽 근거는 데이터센터 전력 소비가 2025년 485TWh에서 2030년 950TWh로 늘고 그 부하가 좁은 지역에 빠르게 몰린다는 IEA 전망이다. 연결 쪽 근거는 계획된 데이터센터 사업의 약 20%가 지연될 수 있다는 추정, 미국 연계 대기열의 5년이 넘는 대기 기간, 수도권 데이터센터 신청 195건 가운데 계통 접속이 가능한 4건, 345kV 송전선의 평균 13년 건설 기간이다. 기술 쪽 근거는 오데사와 이베리아반도의 사고가 설비 용량이 아니라 인버터 설정과 전압 제어 규칙에서 비롯되었다는 조사 결과다. 이 문제를 풀려면 계통 해석 시뮬레이션과 보호 설정을 다룰 수 있는 엔지니어가 필요하다.

사람 쪽 근거를 보면 부족의 성격이 드러난다. IEA 조사에서 기업의 약 60%가 인력 부족을 보고했고, 전력망 분야는 청년 1명당 은퇴 예정자가 1.4명이다. 국내 계통 담당 인원은 14% 늘었지만 한 업무에 머무는 기간은 1~3년이다. 전기공학과 취업률 63%는 이 판단과 충돌하지 않는다. 그 값은 일반대학 평균과 같은 수준이고, 기업이 찾는 경력과 복합 역량을 신규 졸업자가 갖추지 못한 상태를 보여 준다. 따라서 이 문제를 졸업생 수의 부족으로만 정의하면 대책이 원인과 맞지 않게 된다. 정원을 늘려도 한 사람이 한 업무에 머무는 기간이 설비의 계획·건설 주기보다 짧으면 연계 검토와 사고 해석 능력은 조직에 쌓이지 않는다.

계통 해석 시뮬레이션은 설비를 짓기 전에 전력망의 동작을 계산하는 일이고, 사고 해석은 설비가 들어간 뒤의 동작을 되짚는 일이다. 두 일은 같은 전력망의 설비 목록, 보호 설정, 과거 사고 기록을 오래 다룬 사람이 맡을 때 결과가 정확해진다. 송전망 건설 기간을 줄이는 특별법과 72조 원대의 송변전 투자 계획은 설비 쪽의 대책이고, 그 설비를 계산하고 운영할 사람이 한 업무에 머무는 기간은 그 대책에 포함되어 있지 않다.

전력공학이 가르치는 전력계통, 전력전자, 제어는 이 과제들에 직접 쓰이는 교과이며, 그 수요는 데이터센터 전력 공급, 재생에너지 연계, 전력망 보안에서 생긴다. AI가 쓸 전기를 끊김 없이 보내는 일은 사고 한 건을 0.05초 단위로 해석하고 설비 하나를 13년에 걸쳐 짓는 일이며, 두 시간 척도를 모두 다룰 수 있는 경험은 사람이 한 업무에 오래 머물러야 쌓인다.