배너

2026.01.24 (토)

  • 맑음동두천 -5.4℃
  • 맑음강릉 -2.8℃
  • 맑음서울 -4.3℃
  • 맑음인천 -3.9℃
  • 맑음수원 -6.0℃
  • 맑음청주 -3.7℃
  • 맑음대전 -3.4℃
  • 맑음대구 -1.7℃
  • 맑음전주 -2.8℃
  • 맑음울산 -0.9℃
  • 맑음광주 -1.5℃
  • 맑음부산 0.1℃
  • 맑음여수 -0.2℃
  • 맑음제주 4.1℃
  • 맑음천안 -5.8℃
  • 맑음경주시 -1.7℃
  • 맑음거제 1.0℃
기상청 제공

정치/경제/사회

장충남 군수, 한국철도기술연구원 방문

철도교통망 구축 위한 타당성 모색…“실현 가능한 방안 찾아갈 것”

 

데일리연합 (SNSJTV) 김민제 기자 | 장충남 남해군수는 지난 16일 경기도 의왕시 소재 한국철도기술연구원(원장 사명공)을 방문해 남해군 철도교통망 설치의 필요성을 제안하는 한편 현실적 추진방안을 논의했다.

 

이번 면담은 철도 소외지역 해소 및 교통 인프라 확충을 위해 남해군이 추진 중인 ‘철도 연결 사업’의 기술적 가능성을 검토하기 위해 마련됐다.

 

장충남 군수는 “남해군은 사면이 바다로 둘러싸인 섬 지역으로, 철도망 부재로 인한 교통 접근성 한계가 크다”며 “남부내륙철도 및 남해~여수 해저터널 등 광역 인프라와 연계한 철도 설치를 통해 지역 균형발전과 관광 활성화를 이끌어야 한다”고 강조했다.

 

이에 대해 사명공 원장과 연구진은 “남해군은 지형적 특성상 본토와 연결되는 철도 교량 설치가 필수적이며, 이로 인해 예산 대비 효용성이 낮은 한계가 있다”고 설명했다.

 

다만, 트랙리스 래피드 트랜짓(Trackless Rapid Transit, TRT, 궤도 없는 고속교통수단) 방식 등 경량·비궤도 대체 시스템이 남해군 여건에 보다 적합할 가능성이 있다고 응답했다.

 

이 방식은 궤도 설치 없이 기존 도로나 조성된 전용차로 위에서 운행할 수 있는 전기 트램 형태라고 할 수 있다.

 

“환경적 영향이 적고 설치비가 낮은 대체 철도 시스템 적용 방안을 모색할 필요가 있다”는 것이다.

 

이날 간담회에서는 △남해군 철도 설치의 기술적·경제적 타당성 검토 필요성

 

△교량 설치 시 공사비 및 유지관리 비용 문제 △경량철도(트램 등) 또는 모듈형 철도 시스템 도입 가능성 △향후 연구 협력 및 국토교통부 정책연계 방향 등이 중점 논의됐다.

 

장충남 군수는 “철도 설치는 단순한 교통 인프라 확충을 넘어 남해군의 미래 성장 동력과 직결되는 과제”라며 “한국철도기술연구원과의 협력을 바탕으로 남해군 여건에 맞는 현실적이고 지속가능한 철도 모델을 모색해 나가겠다”고 밝혔다.

 

남해군은 앞으로 철도연구원 등 관계기관과 긴밀한 협력관계를 유지하면서 철도교통망 도입의 기회를 마련해간다는 방침이다.


배너
배너



배너
배너
배너
배너

SNS TV

더보기

가장 많이 본 뉴스


배너

포토뉴스

더보기

GPU 없는 AI 시대 가능할까...GPU 구독형 'GPUaaS'가 바꾸는 AI 개발 공식

데일리연합 (SNSJTV) 박영우 기자 | 대규모 AI 모델 학습과 생성형 AI 개발을 위해 반드시 자체 GPU와 데이터센터를 보유해야 하는 시대는 빠르게 저물고 있다. 클라우드 기반 GPUaaS(GPU as a Service)가 AI 인프라의 새로운 대안으로 부상하면서 개발 환경과 비용 구조 전반을 바꾸고 있다. GPUaaS는 클라우드 서비스 제공자가 고성능 GPU 자원을 가상화해 필요한 만큼만 제공하는 방식이다. 사용자는 GPU 하드웨어를 직접 구매하거나 데이터센터를 구축하지 않고도 AI 연산 자원을 즉시 활용할 수 있다. 사용량 기반 과금 구조로 초기 투자 부담을 대폭 줄일 수 있는 것이 핵심이다. AI 업계에서는 GPU 확보가 경쟁력의 핵심 요소로 꼽힌다. 엔비디아 H100 등 최신 AI 가속기는 단일 장비 가격만 수천만 원에 이르고 대규모 학습 환경을 구축할 경우 전체 시스템 비용이 수십억 원대까지 치솟는다. 전력 인프라와 냉각 설비, 운영 인력까지 고려하면 중소 기업이나 스타트업이 감당하기는 쉽지 않다. GPUaaS는 이러한 진입 장벽을 낮춘다. 프로젝트 규모와 개발 단계에 따라 GPU 자원을 유연하게 확장하거나 축소할 수 있고 다양한 GPU 모델