데이터센터 주변 온도 분석: 울산 시뮬레이션에서 지표면 온도는 어떻게 달랐나

울산 미포국가산업단지에 데이터센터가 들어서면 부지의 지표면 온도는 어떻게 달라질까. 울산과학기술원 연구팀의 시뮬레이션에서는 시간대에 따라 높아지거나 낮아지는 차이가 나타났다. 이는 주변 대기의 기온이 아니라 데이터센터 부지의 지표면 온도를 비교한 결과다.

연구팀은 2026년 8월 7~9일 폭염 당시 기상자료를 활용해 103MW급 공랭식 데이터센터가 들어서는 경우와 해당 부지가 일반 상업지구로 남는 경우를 비교했다. 데이터센터가 들어선 상황의 지표면 온도는 낮에 약 1~3℃ 높았고, 8일 오전 3시에는 차이가 최대 4℃였다. 반면 오전 4~9시에는 약 2~5℃ 낮았다.

연구팀은 바다와 가까운 울산 남구 황성동에서 해풍이 폐열을 빠르게 분산해 냉각 효과를 냈을 가능성을 제시했다. 다만 해풍의 영향은 단순하지 않아 다른 사례에서도 추가 확인이 필요하다고 밝혔다.

이 결과는 실제 가동 뒤 관측한 변화가 아니라 특정 폭염 기상자료를 적용한 시뮬레이션이다. 분석 시설은 SK텔레콤이 설립한 AI 데이터센터 계획과 관련돼 있으며, 2027년 하반기 가동 예정이다.

GPU 약 6만 장을 탑재하고, 회사는 2029년까지 규모를 100MW로 확대하며 장기적으로 1GW까지 확장할 계획이라고 밝혔다. 따라서 103MW 조건의 시뮬레이션 결과를 현재 주변에서 관측된 온도 변화로 해석해서는 안 된다.

미국 애리조나주 피닉스 사례는 데이터센터와 주거지 사이의 거리, 열 배출을 함께 살펴야 하는 이유를 보여준다. 현지 데이터센터는 주거지에서 150m 떨어져 있었고, 열화상 드론 촬영에서 옥상 냉각장치 표면은 주변 기온보다 약 15℃ 높았다.

2025년 6~10월 피닉스 데이터센터 4곳을 측정한 결과, 열섬 효과는 최대 500m까지 이어졌으며 인근 주거지 기온은 평균 0.8℃, 최대 2.2℃ 높았다. 36MW 시설 한 곳의 폐열량은 4만 가구가 배출하는 열을 넘어섰고, 169MW 복합단지에서는 20만 가구 규모의 열이 측정됐다.

지역 여건이 다른 만큼 이 수치를 울산에 그대로 적용할 수는 없다.

국내에서는 울산 외에도 전남 해남, 전북 새만금, 경기 파주, 강원 동해 등이 AI 데이터센터 후보지로 거론됐으며, 이들 지역의 수자원 확보 계획은 구체적으로 나오지 않은 상태다. 냉각 방식도 입지 검토에서 고려할 조건이다.

환경에너지연구소에 따르면 대형 데이터센터의 수랭식 냉각은 하루 최대 1900만L의 물을 쓸 수 있고, 공랭식은 물 사용량이 적은 대신 통상 수랭식보다 전력을 2~3배 더 소비한다.

전문가들은 주거지·학교·공원과 거리를 두고 규모를 가능한 한 작게 설계하며, 건물을 좁고 높게 지어 열을 보행자 높이보다 상공으로 분산하는 방안을 제안했다. 물과 에너지를 효율적으로 쓰는 조건도 설립 단계부터 검토해야 한다.