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초록·키워드
최근 생성형 인공지능(Generative AI)과 대규모 언어모델(LLM)의 확산으로 AI 데이터센터의 연산량과 전력 소비가 증가하고 있으며, 기존 데이터센터보다 높은 전력 밀도와 부하 변동성을 가지므로 안정적인 UPS(Uninterruptible Power Supply)의 역할이 필수적이다. 본 연구는 Single, Parallel, N+1, 2N, Modular UPS 등 5가지 구성을 가용성, 효율성, 경제성 및 확장성 측면에서 다기준 정량평가체계를 이용하여 비교·분석하였다. 개별 UPS 기술을 독립적으로 다룬 기존 연구와 달리, 본 연구는 재현 가능한 평가기준을 갖춘 통합 비교체계를 구축하고, 신뢰성 블록도 기반 가용성 산정과 AI 부하예측 모델의 합성부하 시뮬레이션을 통해 이를 보완하였다. 분석 결과, Single UPS는 저비용이나 단일 장애점을 가지며, Parallel UPS는 부하분산을 통해 이중화를 개선하고, N+1 UPS는 신뢰성과 비용의 균형을 이루며, 2N UPS는 높은 비용으로 가장 높은 가용성을 제공하고, Modular UPS는 확장성과 효율성 측면에서 우수한 것으로 나타났다. 비교평가 및 예비 검증 결과를 바탕으로, N+1 이중화를 적용한 Modular UPS 구조가 유망한 구성으로 제시되었다. 제안된 AI 기반 부하예측 모델은 실시간 수요예측과 예비용량 최적화를 가능하게 하며, 예비 시뮬레이션을 통해 정적 여유용량 방식 대비 잠재적 이점을 제시하였다. 이러한 결과는 AI 데이터센터의 UPS 선정 및 운영을 위한 정량적 지침을 제공한다.
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