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“휠체어 탄 장애인은 고속버스 못 타는 거 알고 있나요?”

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Friday, February 01, 2019, 06:02:00

국토부, 2월 말 전국 권역별 장애인 고속버스 노선 확정 발표
전장연, 장애인 이동권 확대 위해..철도 노선과 겹치지 말아야

 

[인더뉴스 이수정 기자] 설 연휴를 앞두고 지인으로부터 제보(?) 하나를 받았다. 고향으로 내려가는 고속버스 예매를 하려고 모바일 앱을 켜는 순간 ‘휠체어 장애인 고속버스 이용 안내’라는 팝업창이 떴단다.

 

내용인즉 “고속버스 차량 및 운행 등 제반여건상 휠체어 동반탑승이 불가하다…”는 것. 친구는 기자에게 알고 있었느냐고 물었다. 대답은 “음..아니”.

 

누군가는 당연하게 이용할 수 있는 것도, 어떤이에겐 허락되지 않았다. 이 사실을 알게된 후 주변인에게 같은 질문을 던져봤다. 모두가 똑같이 대답했다. “음..아니”.

 

같은 공간을 살아가면서도 비장애인들은 이토록 장애인의 삶에 대해 모른다. 다행히도 이런 문제점은 2014년부터 지적돼 왔고, 지난해 9월 장애인 탑승가능 고속·시외버스 시승식도 열렸다. 정부 예산도 책정돼 올해 연말쯤이면 시범사업도 진행된다.

 

◆ 국토부, 오는 2월 말 권역별 노선 협의 중...예약 애플리케이션도 개발

 

장애인단체들은 지난 2014년부터 명절 때마다 “장애인도 버스 타고 고향 가고싶다”는 구호를 외쳐왔다. 이들은 버스회사에는 장애인들이 이용할 수 있는 버스 도입을, 국가에는 재정지원을 촉구했다.

 

이같은 요구는 4년여 만에 첫 결실을 맺었다. 지난해 9월 19일 서울 광화문광장에서 휠체어 탑승이 가능한 고속·시외버스 시승회가 열린 것.

 

당시 행사에 참여한 박경석 전국장애인차별철폐연대(이하 전장연) 상임공동대표는 “장애인 이동권 운동 초기, 서울시에 저상버스 도입을 요구하자 ‘도로교통 사정이 나빠 저상버스가 다니는 것이 불가능하다’는 답변을 들었지만 지금은 시내 곳곳에 저상버스가 다닌다”며 “장애인 이동권의 마지막인 고속버스가 여기에 있다”고 기뻐했다.

 

이에 이어 정부는 장애인 고속·시외버스 시범사업을 위해 2019년 예산 13억4200만원을 국토교통부에 배정했다. 연구 결과에 따르면 장애인 고속버스 한 대당 개조 비용은 3000만~4000만원 정도로 알려졌다.

 

현재 국토부는 수요가 많은 노선을 권역별로 선정, 버스터미널 측과 시설 마련 사항을 합의하고 있다. 버스 운영을 위해선 휠체어가 오를 수 있는 리프트가 움직일 공간 등 부대시설 마련이 필수적이기 때문이다. 

 

국토부는 관련 협의가 끝나고 2월말 경 버스 노선이 정해지고 나면, 올해 말 예정된 장애인 고속·시외버스 시범사업이 순조롭게 시작될 수 있을 것으로 보고 있다.

 

국토부 교통안전복지과 관계자는 “오는 2월 말까지 전국에 총 4~7개 노선을 확정 발표할 예정”이라며 “현재 큰 틀은 잡혀 있고 세부사항을 조정한 후 장애인 고속버스가 정차할 수 있는 시설을 갖춘 휴게소도 지정 및 마련 할 것”이라고 말했다.

 

이와 함께 장애인들이 고속·시외버스 예약을 간편하게 할 수 있는 애플리케이션도 개발된다. 다만 아직 고속·시외버스 예약 시스템을 묶어서 만들 것인지 따로 개발할 것인지는 정해지지 않은 상황이다.

 

 

◆ 전장연 “고속버스 노선, 철도와 겹치지 말아야”

 

해당 사업을 이끌었던 전장연은 사업이 진행되는 과정을 조심스럽게 지켜보고 있다. 이들은 올해 말 시범사업이 최대 1년 정도 걸린다고 가정할 때 적어도 2020년 말 경 본사업이 추진되기를 기대하고 있다.

 

앞으로 정해질 버스 노선에 관해서는 이미 휠체어 이용이 가능한 KTX 등 철도 노선과 겹치지 않길 바란다는 뜻을 전했다. 두 노선이 겹치면 아무래도 장애인 이동권 보장이 약해질 수밖에 없다는 판단이다.

 

전장연 관계자는 “가장 우려하는 부분은 예산 부족 등으로 시범사업이 제대로 이뤄지지 못 해 본사업으로 이어지지 않는 경우”라며 “현재는 국토부와 버스터미널 간 협의가 잘 되기를 바란다”고 말했다.

 

일각에서는 장애인 이동권 숙원 사업이 어렵사리 진행 중인 만큼 2월 말 국토부 측 발표를 기다려 보겠다는 입장도 있다. 한 사회적 기업 대표는 “이 사업은 모든 장애인들이 바람이 담긴 것”이라며 “성급하게 결론짓기 보단 상황을 지켜보면서 차근하게 대처해야 할 것”이라고 말했다.

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이수정 기자 crystal@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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