본 연구의 목적은 독점적 지위로 운영되는 발전회사의 환경효율성 분석을 통하여 미래의 녹색경영, 지속경영에 대한 기관 효율성 향상에 기여하고자 하는 것이다. DEA 분석이 가진 내재적인 부족함을 보완하기 위해 C 발전회사 산하 6개의 기관을 직접 방문하여 담당 전문가로부터 DMU의 환경효율성을 위한 인터뷰 자료도 활용하였다. 투입요소로는 경영효율성에서는 비용과 종업원 수를 환경효율성으로는, CO2, NOx, 용수 사용량이 사용되었다. 산출요소로는 연간 총발전량, 판매수익이 사용되었다. 분석에는 규모수익불변(CRS, Constant Return to scale)투입지향의 DEA모형과 VRS(Various Return to Scale)모형을 이용하였다. CRS 분석에 의하면 0.923, BCC 분석으로는 0.969로 나타났으며 7개의 DMU가 효율적인 것으로 나타났다. 산출요소별 비효율적인 투입요소에서는 NOx가 CO2 보다 낮았다. 이는 전력발전에 있어 NOx는 물론 CO2에 관한 효율성이 개선되어야 한다는 것을 보여주고 있다. 환경비효율성을 줄이기 위해서는 결국 신재생에너지와 연료 전지 등 대체에너지원이 지속적으로 개발되어져야 한다.
저탄소 녹색도시 조성에 있어서 쾌적한 주거환경의 필수조건인 친환경 요소에 대한 정성적(qualitative) 계획요소 분류체계를 발전적으로 확장하여 정량적(quantitative) 계량분석이 가능한 비중도 개념으로 구체화하였다. 이 비중도 개념을 저탄소 녹색도시 조성에 있어서의 다양한 친환경 요소의 발굴과 그에 따른 객관적 평가지표의 새로운 대안으로서 제시하였다. 실증분석을 위하여 첫째, 설문조사는 국내 수도권 신도시내 현지거주자(50명) 및 외부전문가(50명)등 총 100명을 대상으로 실시하였으며, 둘째 사례조사는 수도권 신도시내 74개소의 친환경 인증 아파트단지를 대상으로 실시하였다. 친환경 요소의 항목별, 유형별 합산 비중도를 분석한 결과에서 항목별로는 실내환경 및 생태환경, 유형별로는 탄소저감형 및 탄소흡수형이 큰 비중도로 나타났다. 이런 결과에 따라 최근 수도권 신도시에서는 생태주거 및 신 재생에너지 등의 미래지향적이고 지속가능성을 위주로 한 다양한 친환경 요소에 대한 인식도 및 선호도가 상당히 보편화 단계에 이르렀다는 긍정적인 의미를 확인하였다. 또한, 장기적 투자 효과를 유발하는 탄소저감형 및 탄소 흡수형 위주의 친환경 요소의 도입이 초기 투자비용의 부담에도 불구하고 점차 새로운 주거 트렌드로 정착되어 가고 있음을 확인할 수 있었다.
제한된 석유자원으로 인해 세계적으로 석유를 확보하기 위한 경쟁이 치열하게 전개되고 있다. 급속한 경제성장과 정체된 국내석유 생산으로 인해 중국은 1993년 이후 석유 순수입국으로 전환되었다. 따라서 중국은 급속히 증가하는 수요에 대응하기 위해 해외석유자원의 안정적이고 장기적인 확보에 우선순위를 두고 있다. 이를 위해 다양한 전략 예를 들어 해외석유자원개발, 석유수입국의 다변화 등을 취해 왔다. 예를 들어 세계 최고의 외환보유고 2010년 기준으로 3조달러를 보유하고 있는 중국은 이를 활용하여 해외 석유자원 개발을 적극적으로 추진하고 있다. 이 논문은 중국의 해외석유자원개발전략을 분석하고 정책적 시사점을 제시하는 데 있다. 중국은 안정적인 석유확보를 위해 석유 생산국에 차관 공여, 해외 석유개발에 대한 해외직접투자, 석유탐사 및 생산업체의 인수합병 그리고 석유수입국의 지리적 다변화 등의 다양한 정책을 추진해 오고 있다. 또한 중국은 석유자원 확보를 위해 다른 국가와 협력보다는 공격적인 전략을 추진해 왔는데 이는 주변 국가와의 갈등과 자원개발에 대한 비용 급증을 가져왔다. 이제 중국은 장기적으로 협력적 관계를 모색해야 할 뿐만 아니라 재생에너지에 대한 투자를 확대함으로써 미래 지향적인 에너지 자원의 확보를 추진해 나갈 필요가 있다.
최근, 정부는 신재생에너지전원을 확대하는 정책을 시행하고 있으며, 이에 따라 다수의 대용량 태양광전원이 배전계통에 활발하게 연계되고 있는 실정이다. 하지만, 이러한 태양광전원이 배전계통에 연계되는 경우, 역조류 현상에 의하여 수용가 전압이 규정전압범위를 벗어날 가능성이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 배전계통에서 태양광전원의 수용성을 향상시키기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 선로절체에 의한 태양광전원의 수용성 향상을 위하여, 배전계통 상용해석 프로그램인 PSCAD/EMTDC를 이용하여, 3분할 3연계로 구성된 배전계통의 모델링을 제시하고, 태양광전원을 최대한 수용할 수 있는 선로절체 평가알고리즘을 제시한다. 또한, 배전선로 절체 구간 및 태양광전원 연계 용량 등의 다양한 운용 시나리오에 기반하여, 변압기 2차측 직하 수용가전압을 규정전압범위 이내로 유지하는 최대 태양광전원 용량을 산정하기 위하여 최적의 선로절체 구간을 산정한다. 제안한 배전계통의 수용성 평가알고리즘과 모델링을 바탕으로 수용가전압 특성을 분석한 결과, 대용량 태양광전원이 연계된 배전선로를 용량의 여유가 남아있는 선로와 절체하여 재구성하게 되면, 더 많은 용량의 태양광전원의 연계가 가능하여, 본 논문의 유용성을 확인하였다.
최근, 정부의 재생에너지 3020 정책에 따라 태양광전원 등의 신재생에너지전원을 확대하는 보급 사업이 적극적으로 시행되고 있다. 하지만, 대용량의 태양광전원이 배전계통에 연계되는 경우, 수용가전압이 규정전압 범위를 벗어나게 되는 현상이 발생될 수 있어, 태양광전원의 수용성이 저하되어 보급이 지연될 가능성이 있다. 따라서, 본 논문에서는 대용량의 태양광전원이 배전계통에 연계될 경우, 태양광전원의 수용성을 향상시키기 위하여, 선로전압조정장치(step voltage regulator, SVR)의 LDC(line drop compensation, LDC)방식에 의한 태양광전원의 수용성 향상 평가알고리즘을 제시한다. 또한, 배전계통 상용해석 프로그램인 PSCAD/EMTDC를 이용하여, LDC방식의 SVR과 대용량의 태양광 전원 등으로 구성된 복합 배전계통의 모델링을 제시한다. 이를 바탕으로, SVR의 운용방식에 따른 태양광전원의 수용성을 비교·분석한 결과, LDC방식으로 운용하는 경우에는 태양광전원이 6.5[MW]까지 연계되어도 수용가전압이 규정전압 범위 이내로 유지되어, 본 논문에서 제안한 LDC 방식에 의한 태양광전원의 수용성 향상 평가알고리즘의 유용성을 확인하였다.
최근 우리나라에서도 바이오에탄올 혼합을 의무화하는 제도 도입을 준비하고 있다. 바이오에탄올은 기후변화에 대응하기위한 수단일 뿐만 아니라 에너지 안보 측면에서 휘발유에 대한 유력한 대체연료이다. 그러나 일반 휘발유보다 판매가격이 더 높은 바이오에탄올 혼합 휘발유를 유통시키기 위해서는 정부 지원이 선행되어야 한다. 따라서 바이오에탄올 소비로 인한 편익이 비용보다 높다면 정부 지원의 정당성이 확보될 수 있을 것이다. 본 연구는 전국의 휘발유 자동차 운전자를 대상으로 바이오에탄올 선호도를 조사하였다. 패널로짓모형을 이용하여 3~10% 바이오에탄올 혼합 휘발유에 대한 속성을 분석한 결과 국산원료를 이용한 에탄올 지불용의액이 리터당 52원으로 나타났다. 한편 바이오에탄올 혼합률이 증가할수록 역 U자형의 비선형 선호도를 갖는 것으로 추정되었고, 전환점에서 바이오에탄올 혼합률은 6.5%로 나타났다. 또한 소득수준과 바이오에탄올 선호간에도 역 U자형의 관계가 나타났고, 전환점 소득 구간이 250~299만 원인 것으로 나타났다. 한편 정치적으로 보수 성향일수록 바이오에탄올혼합유를 선호하고, 바이오에탄올에 대한 사전 지식이 있거나 환경보전에 대한 중요성이 높을수록 바이오에탄올혼합유 이용에 비판적인 것으로 나타났다. 다만 본 연구는 휘발유에 바이오에탄올의 혼유를 의무화하는 정책에 대한 소비자의 지불용의액을 실증분석하고자 하였지만, 우리나라에서 법제화된 RFS 제도에 직접적으로 부합하게 설문이 설계되지 않았고, 바이오에탄올의 원료조달, 제조, 의무혼합비율, 가격인상액 간에 직교관계를 가정했다는 한계가 존재한다. 또한 모형추정결과가 확정적이지 않다는 점에서, 위 결과를 우리나라에서 법제화된 RFS 제도에 그대로 적용하는 데는 주의를 요한다.
최근 신재생에너지 정책의 영향으로 태양광발전소 건설이 꾸준히 증가하고 있다. 고효율 태양광발전소 사업을 위해서는 태양광발전소 부지에 대한 일사량 분석자료를 이용하여 태양광 패널에 대한 최적의 위치와 방향을 결정하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 UAV 공간정보를 기반으로 취득한 DEM 자료를 이용하여 태양광발전소 부지에 대한 일사량 분석을 실시하였다. 분석 결과 2017년 평균 일사량은 $1,474,466W/m^2$ 로 계산되었으며 대상면적을 고려한 전체 일사량은 $33,639MW/m^2$를 보였다. 월별 일사량을 분석하는 것은 태양광발전소 유지보수 업무 측면에서 중요하다. 월별 태양광발전소 부지의 평균일사량 분석에서는 5~7월의 평균 일사량이 $160,000W/m^2$ 이상으로 계산되었으며 1~2월 및 11~12월의 평균 일사량은 $80,000W/m^2$ 이하로 나타났다. 또한 본 연구에서는 UAV 공간정보로부터 계산된 일사량과 국립기상과학원에서 제시한 결과와 비교하였으며, 대상지역의 93.7%가 남향으로 구성되어 있기 때문에 대상지의 평균 일사량이 국립기상과학원의 전국 자료에 비해 약간 높게 나타났다. 따라서 본 연구는 UAV를 이용하여 새로 개발된 태양광발전소 부지에 대한 일사량을 신속하게 계산하는데 이용될 수 있으리라 판단된다.
최근, 기후변화와 미세먼지 등에 의한 지구규모적인 환경문제를 해결하기 위하여, 정부에서는 RE 3020 정책을 시행하고 있으며, 이에 따라 대용량의 태양광전원이 배전계통에 연계되고 있다. 하지만, 대용량 태양광전원이 배전계통에 연계되는 경우, 태양광전원의 연계위치와 용량, 연계방식 및 고장지점에 따라 사고전류의 크기와 방향이 변하게 되고, 지락사고가 발생하여도 분류효과에 의하여 보호협조기기가 동작하지 않는 부동작 현상이 발생할 가능성이 있다. 따라서, 본 논문에서는 다수의 태양광전원이 배전계통에 연계되어 운용되는 경우, 리클로저(recloser, 이하 R/C)의 설치개소에 따라 보호협조기기가 동작하지 않는 부동작 메커니즘을 제시하고, 이를 바탕으로 다양한 시나리오에 기반한 보호협조기기의 부동작 패턴탐색 알고리즘을 제안한다. 또한, 보호협조 전용 해석 프로그램인 Off-DAS를 이용하여, 다수의 태양광 전원이 연계된 배전계통 모델링을 수행하고, 이를 바탕으로 다양한 시나리오에 따른 보호협조기기 부동작 패턴을 분석한다. 제안한 보호협조기기의 부동작패턴 탐색알고리즘 및 모델링을 바탕으로 시뮬레이션을 수행한 결과, R/C의 설치개소 및 태양광전원의 연계 패턴에 따라 부동작 현상이 발생함을 알 수 있어, 본 논문의 유용성을 확인하였다.
환경개발과 경제발전을 조화롭게 하여 지속가능한 것으로 발전시킬 수 있는 EMERGY <분 석법올 이용하여 한국의 환경과 경제에 적용하였다 .. 1991년 한국이 사용한 총 EMERGY량은 4 4,373 E20 sej/yr 로서 이중 약 90%가 외국에서 수입해 온 원유, 광물자원 그리고 상품 둥으로 부터 비롯된 것이다. 국내의 환경자원으로부터의 EMERGY 사용량은 강수량과 지질학적 작용 이 유사한 다른 국가와 동일한 수준이었다. 환경자원에 대한 경제적 이용률은 선진국의 이용률과 같은 수준이어서 제한된 환경자원에 대한 압박이 클 수밖에 없음을 알 수 있었다. 인구 1인당 사용량은 부폰자원이 빈약하고 무 역수지의 적자에도 불구하고 약 3.4배의 EMERGY교역의 흑자로 인하여 경제선진국의 값과 비슷하였다. 그러나, 현재의 소비수준으로 국내의 환경자원에만 의존할 경우 약 2년 정도밖에 지속될 수 없으며, 정상상태에서의 인구 수용능력은 ’91년 현재의 인구 4천 3백만명에 비하여 3백3십 만명 에 불과하다. E EMERGY 분석을 통해서 볼 때 한국의 경제활동은 환경에 지나친 압박올 주고 있으며 성 장의 지속은 중동국가를 비롯한 산유국과 경제적인 수지가 아닌 EMERGY 수지의 관점에서 얼마나 효율적으로 상호관계를 유지하느냐에 달려 있다.
급속적으로 비중이 증가하고 있는 태양광 에너지는 지속적인 개발 및 투자가 이루어지고 있다. 신재생에너지 정책인 그린뉴딜과 가정용 태양광 패널의 설치가 증가함에 따라 국내 태양광 에너지 보급이 점차 확대되어 그에 맞추어 발전량의 정확한 수요 예측 연구가 활발하게 진행되고 있는 시점이다. 또한, 일사량 예측이 발전량 수요 예측에 가장 영향을 미치는 요소로 작용하고 있다는 점에서 일사량 예측의 중요성을 파악하였다. 덧붙여, 본 연구는 선행 연구들에서 사용되지 않은 중기예보 기상 데이터를 활용하여 일사량 예측을 하고자 하였다는 점에서 가장 큰 차이점을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 서울, 인천, 수원, 춘천, 대구, 대전의 총 여섯 지역의 태양광 일사량 예측을 위하여 다중선형회귀모형, KNN, Random Forest 그리고 SVR 모형과 클러스터링 기법인 K-means 기법을 결합한 후, 클러스터별 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측을 진행하고자 하였다. 중기예보 데이터를 사용하기 전, 모형 예측 결과를 비교하기 위한 지표로서 MAE (mean absolute error)와 RMSE (root mean squared error)를 사용하였다. 데이터는 2017년 3월 1일부터 2022년 2월 28일까지의 시간별 원 관측 데이터를 중기예보 데이터 양식에 맞추어 일별 데이터로 변환하였다. 모형의 예측 성능 비교 결과, Random Forest로 일별 일사량을 예측한 후, K-means 클러스터링으로 기후요인이 유사한 날짜들을 분류한 뒤 클러스터별 일사량의 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측값을 나타낸 방법이 가장 우수한 성능을 보였다. 또한 이 방법론을 이용하여 중기예보 데이터에 모형 적합 후, 예측 결과를 확인하였을 때, 일자별로 예측 오류가 상승하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 중기예보 기상데이터의 예측 오류로 인한 것으로 보인다. 향후 연구에서는 중기예보 데이터에서 활용할 수 있는 기상요인 중, 강수 여부와 같은 외생 변수를 추가하거나 시계열 클러스터링 기법을 적용한 연구가 이루어져야할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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