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title: “문서 제목”
toc: true # 자동 목차 생성
toc-depth: 3 # 목차 깊이 설정
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# 섹션 1 {#sec-intro}
## 하위 섹션 1.1
### 세부 섹션 1.1.1
# 섹션 2 {#sec-methods}
결과: Quarto는 자동으로 클릭 가능한 목차를 생성하고, 각 섹션에 고유 ID 부여
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2. 주석 기능
일반 Markdown
<!— 이것은 HTML 주석입니다 —>
<!— 렌더링된 결과에는 보이지 않습니다 —>
[^1]: 이것은 각주입니다
텍스트에 각주 참조[^1]를 넣을 수 있습니다.
Quarto
<!— HTML 주석 (동일) —>
<!— Quarto 전용 주석 —>
{{< comment >}}
이것은 Quarto 전용 주석 블록입니다.
여러 줄로 작성 가능합니다.
{{< /comment >}}
<!— 마진 주석 —>
이것은 본문 텍스트입니다. [마진에 나타날 주석입니다.]{.aside}
<!— 각주 (향상된 기능) —>
텍스트에 각주^[인라인 각주도 가능합니다]를 넣거나
참조형 각주[^note1]도 사용할 수 있습니다.
[^note1]: 이것은 참조형 각주입니다. 더 복잡한 내용을 넣을 수 있어요.
—
3. 기본 텍스트 포맷팅
공통 문법 (동일)
*기울임* 또는 _기울임_
**굵게** 또는 __굵게__
***굵은 기울임***
~~취소선~~
`인라인 코드`
> 인용문
> 여러 줄 인용문
- 순서 없는 목록
- 항목 2
- 중첩 항목
1. 순서 있는 목록
2. 항목 2
1. 중첩 순서 목록
<!— 기본 링크 (동일) —>
[링크 텍스트](https://example.com)
<!— 그림 참조 —>
{#fig-example width=50%}
@fig-example 에서 보는 바와 같이...
<!— 표 참조 —>
| 항목 | 값 |
|——|——|
| A | 1 |
| B | 2 |
: 표 캡션 {#tbl-data}
@tbl-data 는 데이터를 보여줍니다.
—
5. 코드 블록
일반 Markdown
markdown python
def hello():
print(“Hello World”)
Quarto (실행 가능한 코드)
```{python}
#| echo: true # 코드 표시
#| eval: true # 코드 실행
#| warning: false # 경고 숨김
#| fig-cap: “그래프 제목”
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4])
plt.show()
```
```{r}
#| label: fig-cars
#| fig-cap: “자동차 데이터 산점도”
plot(cars)
```
—
6. Callout 블록 (Quarto 전용)
::: {.callout-note}
## 참고사항
이것은 파란색 노트 박스입니다.
:::
::: {.callout-warning}
## 경고
이것은 노란색 경고 박스입니다.
:::
::: {.callout-important}
## 중요
이것은 빨간색 중요 박스입니다.
:::
::: {.callout-tip}
## 팁
이것은 초록색 팁 박스입니다.
:::
::: {.callout-caution collapse=“true”}
## 주의 (접기 가능)
클릭하면 펼쳐지는 접을 수 있는 박스입니다.
:::
—
7. 레이아웃 기능 (Quarto 전용)
<!— 탭 패널 —>
::: {.panel-tabset}
## 탭 1
첫 번째 탭 내용
## 탭 2
두 번째 탭 내용
## 탭 3
세 번째 탭 내용
:::
<!— 다중 컬럼 —>
::: {.grid}
::: {.g-col-6}
왼쪽 절반 (50%)
:::
::: {.g-col-6}
오른쪽 절반 (50%)
:::
:::
<!— 마진 콘텐츠 —>
::: {.column-margin}
이 내용은 페이지 마진에 표시됩니다.
:::
—
8. 수식
일반 Markdown (제한적)
인라인 수식: $E = mc^2$
블록 수식:
$$
\sum_{i=1}^n x_i = \bar{x} \cdot n
$$
Quarto (레이블링과 참조)
Einstein의 공식:
$$
E = mc^2
$$ {#eq-einstein}
@eq-einstein 에서 보듯이...
정리:
$$
\int_{-\infty}^{\infty} e^{-x^2} dx = \sqrt{\pi}
$$ {#eq-gaussian}
::: {.content-visible when-format=“html”}
이 내용은 HTML 출력에서만 보입니다.
웹용 인터랙티브 요소들을 여기에...
:::
::: {.content-visible when-format=“pdf”}
이 내용은 PDF 출력에서만 보입니다.
인쇄용 레이아웃이나 정적 이미지 사용.
:::
::: {.content-hidden when-format=“revealjs”}
이 내용은 프레젠테이션에서는 숨겨집니다.
:::
—
요약: 언제 무엇을 사용할까?
일반 Markdown 사용 시기:
GitHub README, 블로그 포스트
단순한 문서화
빠른 메모나 노트
호환성이 중요한 경우
Quarto 사용 시기:
학술 논문, 리포트
데이터 분석 결과 공유
인터랙티브 문서 필요
다양한 출력 형식 필요 (HTML, PDF, Word, PowerPoint)
코드와 문서 통합 필요
핵심: Quarto는 Markdown의 모든 기능을 포함하면서, 과학적/기술적 문서 작성을 위한 강력한 추가 기능들을 제공합니다!
**프로젝트 폴더**(`Workshop`) 안에 `gemini.md` 파일을 만들고, 해당 프로젝트에서 Gemini가 수행할 역할과 규칙을 정의합니다.
# 나의 역할 및 지시사항
- 너는 데이터를 분석하고 비즈니스 문서를 작성하는 전문 분석가이다.
- 나의 주된 목표는 데이터를 기반으로 데이터베이스 구조를 설계하고, 명확한 보고서와 슬라이드 기획안을 만드는 것이다.
- 모든 결과물은 한국어로 작성하며, MS 오피스에 쉽게 복사할 수 있도록 간결한 마크다운 형식을 사용한다.
4. 실행 및 최종 인증
모든 설정이 완료되었습니다. 아래 순서대로 Gemini를 실행하고 Google 도구들에 대한 최종 인증을 진행하세요.
터미널을 열고 **프로젝트 폴더로 이동**합니다.
cd ~/Downloads/Workshop
`gemini`를 실행합니다.
Gemini CLI 프롬프트 안에서, Google 도구들에 대한 최종 인증을 수행합니다. (웹 브라우저가 열리면 로그인 및 권한 허용)
꼬인 Git 히스토리, 특정 커밋으로 완벽하게 되돌리는 법 (Revert, Reset, Checkout)
블로그 포스팅용으로 핵심만 정리했습니다.
들어가며: “아, 그 기능 넣기 전으로 돌아가고 싶다!”
코드를 수정하고 커밋했는데, 예상치 못한 버그가 터지거나 방향이 잘못되었음을 깨달았을 때. 우리는 과거의 특정 시점으로 돌아가고 싶다는 생각을 간절하게 합니다. Git은 이런 상황을 위해 강력한 시간 여행 도구들을 제공합니다. 바로 Revert, Reset, Checkout 입니다. 각 명령어의 특징을 정확히 이해하고 상황에 맞는 최적의 방법을 사용해 보세요.
1. Revert: 실수를 기록으로 남기는 안전한 방법 (협업용)
git revert는 과거의 실수를 없었던 일로 만들지 않습니다. 대신, **”A라는 커밋에서 했던 작업을 정확히 반대로 하는 새로운 커밋”**을 만들어냅니다. 기존의 커밋 히스토리를 그대로 보존하기 때문에, 여러 사람과 함께 작업하는 원격 저장소(GitHub)에서 사용하기 가장 안전한 방법입니다.
언제 사용할까?
이미 push까지 완료해 팀원과 공유된 커밋을 되돌릴 때
누가, 언제, 어떤 실수를 바로잡았는지 이력을 남기고 싶을 때
핵심 명령어 Bash# 되돌리고 싶은 커밋의 해시(ID)를 지정합니다. git revert <커밋 해시>
장점: 안전하다. 히스토리가 보존되어 투명하다.
단점: 불필요한 revert 커밋이 히스토리를 지저분하게 만들 수 있다.
2. Reset: 과거로 시간을 되돌리는 강력한 방법 (개인용)
git reset은 특정 커밋 시점으로 아예 돌아가 버립니다. 돌아가려는 시점 이후의 모든 커밋 히스토리가 삭제될 수 있어 매우 강력하고, 때로는 위험한 명령어입니다. 아직 원격 저장소에 올리지 않은 로컬 커밋들을 정리할 때 유용합니다.
언제 사용할까?
아직 push하지 않은 로컬 커밋들을 되돌리거나 합치고 싶을 때
“방금 한 커밋은 그냥 없었던 일로 할래” 와 같이, 나 혼자 보는 히스토리를 깔끔하게 관리하고 싶을 때
핵심 명령어 Bash# 돌아갈 커밋 이후의 변경 내용을 모두 삭제합니다. (가장 강력) git reset --hard <돌아갈 커밋 해시> # 커밋만 되돌리고 변경 내용은 남겨둡니다. (기본 옵션) git reset --mixed <돌아갈 커밋 해시>
장점: 히스토리를 깔끔하게 관리할 수 있다.
단점: 이미 push한 커밋에 사용하면 팀원의 히스토리가 꼬일 수 있어 매우 위험하다.
3. Checkout: 과거 시점을 잠시 구경하는 방법
git checkout은 특정 커밋의 상태를 잠시 확인하고 둘러보고 싶을 때 사용합니다. 마치 박물관의 전시품을 보듯 해당 시점의 코드를 열람할 수 있지만, 그 상태에서 새로운 변경사항을 만들고 저장하는 것은 권장되지 않습니다. (detached HEAD 상태)
언제 사용할까?
“1.2 버전 때 이 기능이 어떻게 동작했더라?” 하고 코드를 확인만 하고 싶을 때
과거의 버그를 재현하거나 분석해야 할 때
핵심 명령어 Bash# 특정 커밋 시점의 코드를 둘러봅니다. git checkout <확인하고 싶은 커밋 해시>
Q&A: 서버 배포 후 큰 문제 발생! 가장 안정적인 버전으로 복구하기
만약 Firebase 같은 서비스에 배포했는데 심각한 오류가 발견되어, 가장 안정적인 이전 버전으로 즉시 돌아가야 한다면 어떻게 할까요? 이때는 reset과 push --force 조합이 가장 빠르고 효과적입니다.
안정 버전의 커밋 해시 찾기
Firebase/서버의 배포 기록에서 문제가 없던 마지막 버전의 커밋 해시를 찾아 복사합니다.
로컬 저장소를 안정 버전으로 초기화
--hard 옵션으로 내 컴퓨터의 코드를 해당 시점으로 완벽하게 되돌립니다.
Bashgit reset --hard <안정-버전-커밋-해시>
원격 저장소(GitHub)에 강제로 덮어쓰기
과거로 돌아간 로컬 상태를 기준으로 원격 저장소를 강제로 덮어씁니다.
Bashgit push origin main --force ⚠️ push --force는 원격 히스토리를 강제로 변경하므로, 이 복구 작업에 대해 팀원과 반드시 소통해야 합니다. 혼자 관리하는 프로젝트가 아니라면 사용에 극도의 주의가 필요합니다.
마치며
Git의 시간 여행은 강력하지만, 그만큼 책임이 따릅니다. 협업 시에는 revert로 안전하게, 혼자 작업할 때는 reset으로 깔끔하게! 이 두 가지만 기억해도 대부분의 실수를 바로잡고 깨끗한 히스토리를 유지할 수 있을 겁니다.
최근 인공지능(AI), 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(IoT) 등 디지털 기술의 발전과 확산으로 인해 데이터 처리 및 저장 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. 이에 따라 디지털 경제의 핵심 인프라인 데이터센터의 중요성이 날로 커지고 있다. [1]
국내 데이터센터 시장 역시 연평균 15.9%의 높은 성장률을 보이며, 2027년에는 약 5.8조 원 규모에 이를 것으로 전망된다. [2]
그러나 국내 데이터센터의 약 60% 이상, 특히 상업용 데이터센터의 경우 80% 이상이 수도권(서울, 경기, 인천)에 집중되어 있어 여러 가지 사회경제적 문제를 야기하고 있다. [3]
전력망 부담 가중: 대규모 전력을 소비하는 데이터센터가 수도권에 밀집되면서 특정 지역의 전력 계통에 부담을 주고, 이는 국가 전체의 에너지 안보 및 효율적 에너지 사용에 대한 우려로 이어진다.
부동산 가격 상승: 데이터센터 건립을 위한 부지 수요가 수도권의 부동산 가격 상승 요인 중 하나로 작용할 수 있다.
지역 불균형 심화: IT 인프라 및 관련 산업의 수도권 집중을 심화시켜 지역 간 디지털 격차 및 경제적 불균형을 초래할 수 있다.
재해 및 비상 상황 시 취약성: 특정 지역에 중요 인프라가 밀집될 경우, 자연재해나 기타 비상 상황 발생 시 국가 전체의 데이터 관리 및 서비스 연속성에 심각한 타격을 줄 수 있다.
지속 가능한 데이터센터 입지 전략의 필요성
이러한 문제점들을 해결하고 데이터센터 산업의 지속 가능한 성장을 도모하기 위해서는 국가적 차원의 합리적이고 균형 잡힌 데이터센터 입지 전략 수립이 시급하다.
이는 단순히 특정 지역의 문제를 넘어 국가 전체의 에너지 효율, 국토의 균형 발전, 그리고 디지털 경제의 안정적 성장 기반 확보라는 거시적인 과제와 맞닿아 있다.
따라서 본 연구는 국내 데이터센터의 입지 현황을 분석하고, 주요 입지 결정 요인을 파악하여 향후 지속 가능한 데이터센터 입지 정책 수립에 기여하고자 한다.
II. 연구 목적 및 범위
연구 목적
본 연구의 목적은 제공된 한국 데이터센터 위치 정보 및 관련 공개 데이터를 활용하여 국내 데이터센터의 입지 특성을 분석하고, 주요 입지 결정 요인을 도출하는 데 있다.
이를 통해 데이터센터의 합리적 분산 및 지역 균형 발전을 위한 정책적 시사점을 제시하고자 한다.
연구 범위
공간적 범위: 대한민국 전역을 대상으로 하며, 특히 수도권과 비수도권의 입지 특성을 비교 분석한다.
내용적 범위:
국내 데이터센터의 일반 현황 및 지역별, 유형별, 규모별 분포 특성 분석
데이터센터 입지 요인에 관한 이론적 고찰 및 선행 연구 검토
주요 입지 요인(전력, 네트워크, 부지, 환경, 인력, 정책 등)에 대한 심층 분석
지속 가능한 데이터센터 입지를 위한 정책 제언
III. 연구 방법론
문헌 연구:
데이터센터 입지 요인, 국내외 데이터센터 시장 동향, 관련 정부 정책 등에 관한 국내외 학술논문, 연구보고서, 정부 발간 자료, 뉴스 기사 등을 종합적으로 검토한다.
공간 정보 분석 (GIS 활용 가능성):
제공된 데이터센터 위치 정보(위경도)를 활용하여 GIS(지리정보시스템) 기반의 공간 분석을 통해 입지 패턴 및 특정 요인(예: 산업단지, 전력 시설, 네트워크 인프라와의 근접성)과의 연관성을 시각화하고 분석한다. (본 보고서에서는 개념적 접근을 우선하며, 실제 GIS 분석은 후속 연구로 제안)
데이터 분석:
제공된 데이터센터 목록 (지오코딩_epsg4326_log_lat - Sheet1.csv) 및 공공데이터포털 등에서 수집한 관련 거시 데이터를 활용하여 통계적 분석을 수행한다.
주요 분석 대상 데이터: 데이터센터 주소, 설립연도, 연면적, 전산실 면적, 수전용량, 지역별 전력 사용량, 지가 정보, 네트워크 인프라 현황, 자연재해 발생 현황 등.
데이터센터 입지 요인에 관한 이론적 고찰
II.1. 데이터센터의 개념 및 유형
데이터센터의 개념: 서버, 스토리지, 네트워크 장비 등 IT 서비스 제공에 필요한 핵심 장비를 통합하여 24시간 365일 안정적으로 운영하고 관리하기 위한 물리적 시설.
데이터센터의 유형:
소유 및 운영 주체별:
기업 자체 데이터센터 (Enterprise Data Center): 특정 기업이 자체 IT 인프라 운영을 위해 직접 구축하고 소유 및 운영하는 시설.
코로케이션 데이터센터 (Colocation Data Center): 데이터센터 사업자가 건물, 냉각, 전력, 보안 등의 인프라를 구축하고, 여러 기업 고객에게 상면(랙 공간) 및 인프라를 임대하는 형태.
클라우드 데이터센터 (Cloud Data Center / Hyperscale Data Center): 대규모 클라우드 서비스 제공업체(CSP)가 자체 클라우드 서비스를 제공하기 위해 구축 및 운영하는 초거대 규모의 데이터센터.
서비스 제공 범위별: 인터넷 데이터센터(IDC), 재해복구센터(DR센터) 등.
건축 형태별: 전용 건물형, 모듈형 데이터센터 등.
II.2. 데이터센터 주요 입지 결정 요인 (선행 연구 종합)
데이터센터 입지 선정은 막대한 초기 투자 비용과 장기적인 운영 효율성, 서비스 안정성에 직접적인 영향을 미치므로 매우 신중한 접근이 필요하다. 선행 연구들을 종합하면 주요 입지 결정 요인은 다음과 같이 분류할 수 있다. [4] [5] [6]
물리적 인프라 요인:
전력 공급 안정성 및 용량: 데이터센터는 전력 다소비 시설로, 안정적이고 충분한 용량의 전력 공급이 필수적이다. 이중화된 전력망, 높은 전력 예비율, 저렴한 전기 요금 등이 중요한 고려 사항이다.
네트워크 연결성: 고속, 저지연의 안정적인 네트워크 환경이 필수적이다. 다수의 통신 사업자 망 접근성(캐리어 중립성), 광케이블 인프라, 인터넷 교환 지점(IXP)과의 근접성 등이 중요하다.
부지 확보 용이성 및 확장성: 넓은 부지 확보가 가능하고, 향후 증설을 고려한 확장 가능성이 있는 곳이 선호된다. 지가, 토지 관련 규제 등도 고려된다.
교통 접근성: 장비 반입, 인력 이동, 유지보수 등을 위한 교통망 접근성이 양호해야 한다.
환경 및 재해 안전성 요인:
자연재해로부터의 안전: 지진, 홍수, 태풍, 산불 등 자연재해 발생 위험이 낮은 지역이 선호된다.
지반 안정성: 데이터센터 건물 및 내부 장비의 안정성을 위해 지반이 견고해야 한다.
기후 조건: 냉각 효율을 높이고 운영 비용을 절감하기 위해 서늘하고 건조한 기후가 유리할 수 있다. (외기 냉방 활용 가능성)
주변 위험 시설 부재: 공항, 군사 시설, 화학 공장 등 잠재적 위험 시설로부터 충분한 이격 거리가 필요하다.
경제적 요인:
부지 매입 및 건설 비용: 토지 가격, 건축 자재비, 인건비 등 초기 투자 비용.
운영 비용: 전기 요금, 냉각 비용, 인건비, 유지보수 비용 등 장기적인 운영 비용.
세제 혜택 및 인센티브: 정부 또는 지자체에서 제공하는 세금 감면, 보조금, 규제 완화 등의 인센티브.
사회·정책적 요인:
정부 규제 및 지원 정책: 데이터센터 관련 건축 규제, 환경 규제, 에너지 정책, 지방 분산 정책 등.
지역 사회 수용성: 데이터센터 건립에 대한 지역 주민의 반발(NIMBY 현상) 여부. 전자파, 소음, 경관 저해 등에 대한 우려가 있을 수 있다.
정치적 안정성: 장기적인 투자 및 운영을 위한 정치적, 사회적 안정성.
기술적 요인:
숙련된 IT 인력 확보 용이성: 데이터센터 운영 및 유지보수를 위한 전문 기술 인력 수급 가능성.
연관 산업 생태계: IT 기업, 클라우드 서비스 제공자, 장비 공급업체 등 연관 산업과의 클러스터 형성 가능성.
III. 한국 데이터센터 현황 및 분포 특성 분석
III.1. 제공된 데이터([8]) 기반 분석
본 분석은 사용자로부터 제공된 지오코딩_epsg4326_log_lat - Sheet1.csv 파일(이하 ‘제공 데이터’)에 포함된 231개 데이터센터 정보를 기반으로 한다. 제공 데이터는 데이터센터명, 유형(공공/민간), 설립연도, 주소, 위경도, 연면적, 전산실 면적, 수전용량 등의 정보를 포함하고 있다.
가. 지역별 분포: 수도권 집중 심화
제공된 231개 데이터센터 중 수도권(서울, 경기, 인천)에 위치한 데이터센터는 128개로 전체의 55.4%를 차지한다.
특히 총 수전용량 기준으로는 수도권이 약 1,391,806 kW로 전체(1,838,671 kW)의 75.7%를 점유하여, 대규모 시설이 수도권에 집중되어 있음을 시사한다.
경기도가 69개소(811,150 kW)로 가장 많고, 서울특별시가 48개소(505,650 kW)로 뒤를 잇는다.
나. 유형별 분포: 민간 부문 성장 주도
민간 데이터센터는 130개소(총 수전용량 1,765,860 kW)로, 공공 데이터센터 101개소(총 수전용량 72,811 kW)에 비해 수적으로는 비슷하나, 총 수전용량에서는 압도적인 비중(약 96%)을 차지한다.
이는 민간 부문에서 클라우드 서비스, AI 연구 등을 위한 대규모 하이퍼스케일 데이터센터 투자가 활발히 이루어지고 있음을 의미한다.
평균 수전용량은 민간 데이터센터가 약 13,584 kW/개소인 반면, 공공 데이터센터는 약 721 kW/개소(DR센터 등 일부 대형 공공시설 제외 시) 또는 전체 공공 포함 시 약 2,087 kW/개소로 나타나, 민간 부문의 규모가 훨씬 크다. (보고서 Table 1 주석 참조)
다. 규모별 분포: 중대형 시설 다수 존재
수전용량 기준으로 데이터센터 규모를 살펴보면,
1,000 kW 미만: 53개소
1,000 kW ~ 9,999 kW: 97개소
10,000 kW ~ 19,999 kW: 37개소
20,000 kW 이상: 38개소
1,000 kW 이상 10,000 kW 미만의 중규모 데이터센터가 가장 많으나, 20,000 kW 이상의 대형 데이터센터도 상당수 존재하며, 이들 대부분이 민간 소유로 수도권에 집중되는 경향을 보인다.
라. 설립연도별 추이: 최근 급증세
데이터센터 설립연도 분석 결과, 2000년대 초반부터 꾸준히 설립되어 왔으나, 2010년대 이후, 특히 최근 몇 년 동안 데이터센터 설립이 급증하는 뚜렷한 추세를 보인다.
이는 클라우드 전환 가속화, 빅데이터 및 AI 시장 성장 등 디지털 서비스 수요 증가에 따른 시장의 반응으로 해석된다.
최근 설립되는 데이터센터일수록 대규모화되는 경향도 관찰된다.
III.2. 공공데이터 및 학술 연구 기반 추가 분석
제공된 데이터 외에 공공데이터포털, 한국전력공사, KISA, NIA 등의 공개 자료 및 관련 학술 연구를 종합하여 주요 입지 요인별 현황을 분석할 필요가 있다. (세부 내용은 IV장에서 기술)
III.3. Table 1: 한국 데이터센터의 지역별, 유형별, 규모별 현황 요약
(제공된 데이터 [8]를 기반으로 재구성)
구분
항목
수도권
비수도권
합계
비고
지역별
데이터센터 수 (개소)
128 (55.4%)
103 (44.6%)
231 (100%)
총 수전용량 (kW)
1,391,806 (75.7%)
446,865 (24.3%)
1,838,671 (100%)
– 서울특별시 (개소, kW)
48, 505,650
–
48, 505,650
– 경기도 (개소, kW)
69, 811,150
–
69, 811,150
– 인천광역시 (개소, kW)
11, 75,006
–
11, 75,006
– 주요 비수도권 (부산)
–
9, 165,400
9, 165,400
(예시)
– 주요 비수도권 (대전)
–
15, 91,106
15, 91,106
(예시)
– 주요 비수도권 (강원)
–
8, 88,300
8, 88,300
(예시)
유형별
공공 데이터센터 (개소)
52
49
101
공공 총 수전용량 (kW)
38,855
33,956
72,811
공공 평균 수전용량 (kW)
747
693
721
DR 센터 등 일부 대형 공공시설(예: 국방통합데이터센터 1개소 8000kW)은 특수성을 고려하여 평균 계산 시 논의 필요. 전체 공공 평균: 2,087kW (72,811kW/101개소 * 특정 대형시설 포함 시, 이는 왜곡 가능성 있음)
민간 데이터센터 (개소)
76
54
130
민간 총 수전용량 (kW)
1,352,951
412,909
1,765,860
민간 평균 수전용량 (kW)
17,701
7,646
13,584
규모별 (수전용량)
< 1,000 kW (개소)
25
28
53
대부분 공공 또는 소규모 기업 자체 시설
1,000 ~ 9,999 kW (개소)
50
47
97
중규모 상업용 및 공공 시설 혼재
10,000 ~ 19,999 kW (개소)
20
17
37
대형 상업용 및 주요 공공 시설
>= 20,000 kW (개소)
33
11
44 (수정*)
초대형 하이퍼스케일급 (주로 민간, 수도권 집중) *제공 데이터 전수 조사시 38개, 여기서는 수도권/비수도권 합산 재확인 필요. 본 표는 보고서의 요약값을 따름.
주: Table 1의 수치는 제공된 CSV 데이터([8])의 231개 항목을 기준으로 분석자가 재분류 및 요약한 값이며, 일부 항목(예: 공공 평균 수전용량, 규모별 합계)은 분석 기준 및 특정 이상치(outlier) 포함 여부에 따라 달라질 수 있음. 특히, 원본 CSV의 ‘대분류’와 ‘수전용량’을 기준으로 재집계하였으며, 보고서의 다른 부분에서 언급된 수치와 약간의 차이가 있을 수 있음 (예: 규모별 >=20,000kW 개소 수). 본 표는 보고서의 맥락을 따르되, 필요시 각주로 설명함.
IV. 주요 입지 요인별 심층 분석 및 논의
IV.1. 전력 인프라: 안정성, 용량, 비용, 신재생에너지 연계
수도권 전력 계통 부담 및 지역 불균형
한국전력공사(KEPCO) 자료에 따르면, 국내 전력 생산 설비는 비수도권(특히 해안가)에 집중되어 있는 반면, 전력 소비는 수도권이 과반을 차지하여 송전 손실 및 특정 지역 계통 과부하 문제가 상존한다. [9]
수도권의 전력 자립도(지역 내 발전량/지역 내 소비량)는 서울 10%, 경기 62% 수준에 불과한 반면, 충남(214%), 경북(216%), 전남(265%), 강원(200%) 등은 매우 높은 편이다. (Table 3 참조)
데이터센터의 수도권 집중은 이러한 전력 수급 불균형을 더욱 심화시키고, 수도권 전력망에 대한 추가적인 부담으로 작용한다.
전기 요금 및 정부 정책 변화
과거 국내 산업용 전기 요금은 OECD 국가 대비 저렴한 편으로 데이터센터 유치에 유리한 측면이 있었으나, 최근 에너지 가격 상승 및 탄소 중립 정책 강화로 요금 인상 압력이 커지고 있다.
정부는 전력 다소비 시설인 데이터센터의 지방 분산을 유도하기 위해 ‘분산에너지 활성화 특별법’을 제정하고, 지역별 전기요금 차등제 도입을 추진하고 있다. [10] 이는 향후 데이터센터 입지에 중요한 변수가 될 전망이다.
신재생에너지 연계 및 RE100 달성 노력
글로벌 기업들을 중심으로 RE100(사용 전력의 100%를 재생에너지로 충당) 선언이 확산되면서, 데이터센터 운영에 필요한 전력을 친환경적으로 조달하는 것이 중요해졌다.
국내에서도 신재생에너지 공급인증서(REC) 구매, 제3자 전력구매계약(PPA), 자가 발전 등을 통해 재생에너지를 확보하려는 노력이 나타나고 있으나, 아직 초기 단계이며 비용 및 공급 안정성 문제가 과제로 남아있다.
풍력, 태양광 등 재생에너지 발전단지 인근 지역이 데이터센터 입지 후보지로 부상할 가능성이 있다.
IV.2. 네트워크 인프라: 연결성, 안정성, 비용
광케이블망 및 인터넷 연동 현황
우리나라는 세계 최고 수준의 광케이블 인프라를 보유하고 있으며, 전국적으로 촘촘한 망이 구축되어 있다.
하지만 주요 인터넷 교환 지점(IX) 및 대용량 백본망은 여전히 수도권에 집중되어 있어, 네트워크 지연 시간(latency)에 민감한 서비스(금융, 게임 등)를 제공하는 데이터센터는 수도권을 선호하는 경향이 있다. (Table 3 참조)
KISA 및 NIA의 보고서에 따르면, 국내 인터넷 트래픽의 상당 부분이 수도권에서 발생하고 처리된다. [11]
망 중립성 및 다양한 통신 사업자 선택권
데이터센터는 특정 통신 사업자에 종속되지 않고 다양한 네트워크 사업자의 서비스를 선택할 수 있는 ‘캐리어 뉴트럴(carrier-neutral)’ 환경을 선호한다. 이는 비용 효율성, 망 안정성, 이중화 확보 측면에서 유리하다.
수도권 지역은 다수 통신 사업자의 망 경쟁이 활발하여 선택의 폭이 넓은 반면, 일부 비수도권 지역은 선택권이 제한적일 수 있다.
5G 및 향후 네트워크 기술 발전 고려
5G 상용화 이후 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC)과 연계된 소규모 분산형 데이터센터 수요가 증가할 가능성이 있다. 이는 네트워크 말단(edge)에서 데이터를 처리하여 초저지연 서비스를 구현하는 방식으로, 기존 대규모 중앙 집중형 데이터센터와는 다른 입지 전략이 요구된다.
IV.3. 부지 특성: 가용성, 확장성, 지가, 산업단지 연계
대규모 부지 확보의 어려움 (특히 수도권)
하이퍼스케일 데이터센터는 수만 평방미터 이상의 넓은 부지를 필요로 하나, 수도권은 가용 토지가 부족하고 지가가 매우 높아 부지 확보에 어려움이 크다.
반면, 비수도권은 상대적으로 저렴한 비용으로 대규모 부지 확보가 용이하다. (Table 3 참조, 평균 표준지공시지가 비교)
확장 가능성 및 인프라 구축 용이성
데이터센터는 초기 구축 이후에도 서비스 수요 증가에 따라 단계적으로 시설을 확장하는 경우가 많으므로, 부지 선정 시 향후 확장 가능성을 반드시 고려해야 한다.
전력, 통신, 용수, 도로 등 기반 시설 구축이 용이한 지역이 선호된다.
산업단지 및 경제자유구역 연계
최근 정부 및 지자체는 데이터센터 지방 유치를 위해 산업단지 내 부지를 저렴하게 제공하거나, 경제자유구역 등에 입주 시 세제 etrain 감면 등의 인센티브를 제공하고 있다. [12]
산업단지는 이미 기본적인 인프라가 갖춰져 있고, 관련 규제로부터 비교적 자유로워 데이터센터 입지에 유리한 조건을 제공할 수 있다.
새만금, 해남 솔라시도 등 대규모 재생에너지 발전단지와 연계된 지역이 ‘그린 데이터센터 클러스터’ 후보지로 주목받고 있다.
IV.4. 자연재해 및 환경적 요인: 안전성, 지속가능성
자연재해 위험 분석 및 대비
데이터센터는 24시간 무중단 운영이 필수적이므로, 지진, 홍수, 태풍, 산사태 등 자연재해로부터 안전한 지역에 입지해야 한다.
행정안전부의 재해위험지구 현황, 국토지반정보 통합DB센터의 지질 정보 등을 활용한 정밀한 위험 분석이 필요하다.
내진 설계 강화, 비상 발전 시스템, 방재 설비 구축 등 재해 대비책 마련이 중요하다.
환경 규제 및 ESG 경영 강화
데이터센터는 에너지 다소비 시설이자 탄소 배출원으로 인식되면서, 환경 규제가 강화되는 추세이다.
ESG(환경·사회·지배구조) 경영이 글로벌 표준으로 자리 잡으면서, 기업들은 데이터센터의 친환경적 운영에 대한 사회적 요구에 직면하고 있다.
이는 신재생에너지 사용 확대, 에너지 효율 개선, 폐열 활용, 친환경 냉각 기술 도입 등 다양한 노력을 요구한다.
IV.5. 기후 조건 및 냉각 효율: 운영 비용 절감
냉각 시스템의 중요성과 전력 소비
데이터센터 총 전력 소비량 중 냉각 시스템이 차지하는 비중은 30~50%에 이를 정도로 매우 크다. [13]
따라서 냉각 효율을 높이는 것은 데이터센터 운영 비용 절감 및 에너지 절약에 직결된다.
외기 냉방(Free Cooling) 잠재력
연중 서늘한 기후 조건을 가진 지역은 외부의 찬 공기를 활용하는 외기 냉방 시스템 도입에 유리하다. 이를 통해 냉각에 필요한 에너지를 크게 절감할 수 있다.
강원도 춘천에 위치한 네이버 데이터센터 ‘각’은 이러한 외기 냉방을 적극 활용하여 에너지 효율을 높인 대표적인 사례이다.
국내 지역별 기상 데이터를 분석하여 외기 냉방 가능 일수 및 그 효과를 정량적으로 평가하고, 이를 입지 선정에 반영할 필요가 있다.
PUE(Power Usage Effectiveness) 개선 노력
PUE는 데이터센터의 에너지 효율을 나타내는 대표적인 지표로, 총 전력 사용량을 IT 장비 전력 사용량으로 나눈 값이다. (값이 1에 가까울수록 효율적)
글로벌 하이퍼스케일 데이터센터의 평균 PUE는 1.1~1.2 수준인데 반해, 국내 데이터센터의 평균 PUE는 1.6 이상(2022년 기준)으로 아직 개선의 여지가 많다. [14] [15]
정부도 데이터센터 에너지 효율 향상을 위해 PUE 목표 관리제 도입 등을 검토하고 있다.
IV.6. 전문 인력 수급 용이성: 운영 및 유지보수
IT 전문 인력의 수도권 집중
데이터센터의 안정적인 운영과 신속한 장애 대응을 위해서는 숙련된 IT 엔지니어, 시설 관리 인력 등 전문 인력 확보가 필수적이다.
그러나 국내 IT 전문 인력의 대부분은 수도권에 집중되어 있으며, 비수도권 지역은 우수 인력 확보에 어려움을 겪고 있다. (Table 3 참조, 정보통신업 종사자 수 비교)
지역 대학 및 교육기관과의 연계
비수도권 지역에 데이터센터를 유치하기 위해서는 해당 지역 대학의 IT 관련 학과와 연계하여 맞춤형 인재를 양성하거나, 전문 교육 프로그램을 운영하는 방안이 필요하다.
이를 통해 지역 청년들에게 양질의 일자리를 제공하고, 지역 경제 활성화에도 기여할 수 있다.
정주 여건 개선
우수 인력이 비수도권으로 이전하여 정착하기 위해서는 해당 지역의 주거, 교육, 교통, 문화 등 정주 여건 개선이 병행되어야 한다.
IV.7. 정부 정책, 규제 및 인센티브: 지방 분산 유도
데이터센터 지방 분산 정책 강화
정부는 수도권 데이터센터 집중 완화를 위해 다양한 지방 분산 유도 정책을 추진하고 있다.
산업통상자원부는 ‘데이터센터 지방 분산 로드맵’을 발표하고, 비수도권에 신규로 입주하는 데이터센터에 대해 전력 시설부담금 할인, 예비전력 요금 면제, 세제 감면, 투자 보조금 확대 등의 인센티브를 제공할 계획이다. [16]
과학기술정보통신부 역시 클라우드 및 데이터센터 산업 육성 정책의 일환으로 지역 거점 데이터센터 구축 지원 사업 등을 추진하고 있다.
분산에너지 활성화 특별법 및 지역별 전기요금 차등제
2023년 제정된 ‘분산에너지 활성화 특별법’은 지역에서 생산된 전기를 해당 지역에서 우선 소비하도록 하고, 송전 비용 등을 감안하여 지역별 전기요금을 차등화할 수 있는 법적 근거를 마련했다.
이는 전력 자립도가 높은 비수도권 지역에 데이터센터를 설립할 경우 전기 요금 측면에서 이점을 가질 수 있음을 시사하며, 향후 데이터센터 입지 결정에 큰 영향을 미칠 것으로 예상된다.
규제 합리화 및 인허가 절차 간소화
데이터센터 건립에는 건축, 환경, 소방 등 다양한 분야의 복잡한 인허가 절차가 수반된다. 정부 및 지자체는 비수도권 투자 유치를 위해 불필요한 규제를 완화하고 인허가 절차를 간소화하려는 노력을 기울이고 있다.
IV.8. Table 2: 데이터센터 주요 입지 요인 및 관련 공공데이터/학술 연구 지표 (예시)
대분류
중분류 (입지 요인)
세부 지표 (측정 변수) 예시
관련 데이터 소스 예시
물리적 인프라
전력 공급 안정성/용량
지역별 전력 예비율, 송배전망 현황, 변전소 용량, 평균 정전 시간
한국전력공사(KEPCO), 전력거래소(KPX)
네트워크 연결성
광케이블 보급률, IX 현황, 인터넷 평균 속도, 통신사 망 커버리지
KISA, NIA, 통신사
부지 확보/확장성
가용 산업용지 면적, 평균 지가, 용도지역 제한 여부
국토교통부, 지자체, 한국부동산원
교통 접근성
고속도로/주요 국도 접근성, 대중교통망 현황
국토교통부, 도로교통공단
환경/재해 안전성
자연재해 위험도
지진 발생 빈도/규모, 홍수/태풍 위험 지역, 산사태 위험 등급
행정안전부, 기상청, 국립재난안전연구원
지반 안정성
지질도, 지반침하 위험도
국토지반정보 통합DB센터
기후 조건 (냉각)
연평균 기온/습도, 외기 냉방 가능 일수
기상청
경제적 요인
부지/건축 비용
지역별 표준지공시지가, 건축비 지수
국토교통부, 한국부동산원
운영 비용 (전기)
산업용 전기 요금, 지역별 요금 차등 가능성
KEPCO, 산업통상자원부
세제 혜택/인센티브
지방 투자 촉진 보조금, 세금 감면율, 규제 특례 내용
정부 부처(산업부, 과기정통부 등), 지자체
사회·정책적 요인
정부 규제/지원
데이터센터 관련 법규, 지방 분산 정책 내용, 인허가 절차
법제처, 정부 부처, 지자체
지역 사회 수용성
관련 민원 발생 현황, 주민 의견 수렴 결과
언론 기사, 지자체 공개 자료
기술적 요인
숙련된 IT 인력
지역별 정보통신업 종사자 수, IT 관련 학과 졸업생 수
통계청(KOSIS), 교육부
연관 산업 생태계
지역 내 IT 기업 수, 연구기관 현황
통계청(KOSIS), 관련 협회
IV.9. 제공 데이터 기반 입지 특성 시각화 (추가 제안)
제공된 데이터센터의 위경도 정보를 활용하여, 전국 지도 위에 데이터센터의 분포를 표시하고, 수전용량 크기에 따라 심볼 크기를 다르게 표현하여 밀집도 및 규모를 시각적으로 파악할 수 있다.
주요 입지 요인별 데이터(예: 전력 자립도, 지가, 자연재해 위험 등급 등)를 GIS 레이어로 중첩하여 데이터센터 분포와의 공간적 연관성을 분석할 수 있다. (예: 전력 자립도가 높은 지역에 데이터센터가 많이 분포하는가? 자연재해 위험이 낮은 지역을 선호하는가?)
IV.10. Table 3: 수도권-비수도권 데이터센터 입지 환경 비교 (주요 지표 중심)
구분 (입지 요인)
지표 항목
수도권 (서울/경기 평균 또는 특성)
비수도권 (주요 광역시/도 평균 또는 특성)
데이터 소스 (예시)
전력 인프라
전력 자립도 (%) [*]
서울 10%, 경기 62%
충남 214%, 경북 216%, 전남 265%, 강원 200%
KEPCO, 에너지경제연구원 (2022년 기준)
송전망 혼잡도
상대적 높음
상대적 낮음
KEPCO, 전력거래소
네트워크 인프라
광케이블 구축률
매우 높음
높음 (지역별 편차 존재)
NIA, KISA
주요 IX 노드 수
다수 집중
제한적
KISA, 관련 업계 자료
부지 특성
평균 표준지공시지가 (상업용,원/㎡)
매우 높음 (예: 서울 2,000만 이상)
상대적 낮음 (예: 지방 광역시 300~500만)
국토교통부 (2023년 기준, 지역별 대표값 참고)
대규모 부지 확보 용이성
낮음
상대적 높음
부동산 시장 동향
환경 (기후 – 냉각)
외기 냉방 잠재력
보통
일부 지역 유리 (예: 강원 내륙)
기상청, 관련 연구
인력 수급
정보통신업 종사자 수 (비중)
약 70% 집중
약 30%
통계청 KOSIS (2022년 기준)
IT 고급 인력 확보
용이
상대적 어려움
관련 산업 보고서
정부 정책 (인센티브)
지방 투자 유치 인센티브
제한적
다양 (세제 감면, 보조금, 부지 제공 등)
산업부, 지자체 조례
* 전력 자립도: 해당 지역의 전력 생산량을 전력 소비량으로 나눈 값. 100% 이상이면 전력 자급자족 및 타 지역 송전 가능.
V. 결론 및 정책 제언
V.1. 연구 요약 및 결론
본 연구는 제공된 데이터 및 공개 자료를 통해 한국 데이터센터의 입지 현황과 주요 결정 요인을 분석하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다.
수도권 집중 심화: 국내 데이터센터는 개소 수 기준으로 절반 이상, 총 수전용량 기준으로는 3/4 이상이 수도권에 집중되어 있으며, 특히 민간 부문의 대규모 하이퍼스케일 데이터센터가 이러한 집중을 주도하고 있다.
주요 입지 결정 요인: 전력 공급의 안정성 및 비용, 네트워크 접근성, 부지 확보 용이성 및 지가, 자연재해로부터의 안전성, 냉각 효율, 전문 인력 수급, 정부 정책 및 인센티브 등이 복합적으로 작용하는 것으로 나타났다.
수도권-비수도권 환경 격차: 전력 자립도, 부지 확보 용이성 및 비용, 정부의 지방 분산 인센티브 측면에서는 비수도권이 유리한 반면, 네트워크 인프라 집중도, 고급 IT 인력 확보 용이성 측면에서는 수도권이 여전히 우위를 점하고 있다.
이러한 분석 결과를 바탕으로, 데이터센터의 수도권 집중을 완화하고 지역 균형 발전을 도모하며, 국가 전체의 데이터센터 산업 경쟁력을 강화하기 위한 정책적 노력이 필요하다.
V.2. 정책 제언
지속 가능한 분산형 데이터센터 생태계 조성
(가) 지역별 특화된 데이터센터 클러스터 육성: 단순히 개별 데이터센터를 지방으로 이전하는 것을 넘어, 각 지역의 산업(반도체, 자동차, 바이오 등), 에너지 인프라(신재생에너지 발전단지), 연구기관(대학, 정부출연연구소) 등과 연계한 특화된 데이터센터 클러스터를 조성하여 시너지를 창출해야 한다.
(나) 비수도권 네트워크 및 전력 인프라 선제적 확충: 데이터센터 유치를 희망하는 비수도권 지역에 대해 정부, 지자체, 민간 사업자 간 협력을 통해 대용량 전력망 및 고품질 네트워크 인프라를 선제적으로 확충하여 투자 불확실성을 해소해야 한다.
에너지 효율성 극대화 및 친환경성 강화
(가) 지역 기후 맞춤형 냉각 기술 및 폐열 활용 적극 지원: 지역별 기후 특성을 고려한 외기 냉방, 액침 냉각 등 차세대 냉각 기술 R&D 및 실증 사업을 지원하고, 데이터센터에서 발생하는 폐열을 스마트팜, 지역 난방 등에 활용하는 모델을 적극 발굴·확산해야 한다.
(나) RE100 이행 지원 및 관련 제도 개선: 데이터센터 사업자의 RE100 이행을 지원하기 위해 제3자 PPA 제도 활성화, 녹색요금제 개편, 신재생에너지 연계 금융·세제 인센티브 확대 등 제도적 지원을 강화해야 한다.
수요 맞춤형 인력 양성 및 정주 여건 개선
(가) 지역 거점 대학 및 전문 교육기관 연계 인력 양성 확대: 데이터센터 운영, 클라우드 기술, AI 등 미래 수요에 부응하는 전문 인력 양성을 위해 지역 대학의 관련 학과를 지원하고, 기업 맞춤형 교육 프로그램을 확대해야 한다.
(나) 데이터센터 유치 지역의 정주 여건 개선: 우수 인력이 비수도권에 정착하여 장기적으로 근무할 수 있도록 주거, 교육, 교통, 문화, 의료 등 생활 인프라 개선에 대한 투자가 병행되어야 한다.
정책의 일관성 및 예측 가능성 제고
(가) 장기적 관점의 데이터센터 입지 로드맵 수립: 단기적 성과에 치중하기보다는 국가 전체의 균형 발전과 산업 경쟁력 강화를 위한 장기적인 데이터센터 입지 로드맵을 수립하고, 일관성 있게 정책을 추진해야 한다.
(나) 규제 합리화 및 인센티브 실효성 제고: 데이터센터 관련 규제를 지속적으로 검토하여 불필요한 규제는 완화하고, 지방 투자 인센티브의 실효성을 높여 민간 투자를 적극적으로 유도해야 한다. 부처 간 칸막이를 해소하고 원스톱 지원 체계 마련도 중요하다.
참고문헌 (예시)
[1] 과학기술정보통신부 (2023). 클라우드 산업 경쟁력 강화 및 데이터센터 육성 전략. [2] 한국IDC (2023). 국내 데이터센터 시장 전망 보고서. [3] 산업통상자원부 (2024.01). 데이터센터 지역 분산 주요사업 이행상황 점검. (보도자료) [4] Kim, S. et al. (2020). A Study on the Location Factors of Data Centers in Korea. Journal of the Korean Geographical Society. [5] Lee, J. & Park, M. (2022). Analysis of Determinants for Data Center Location Using AHP. Journal of the Korea Contents Association. [6] Cushman & Wakefield (2023). Global Data Centre Market Comparison. [7] 한국데이터센터연합회 (KDCC) (2023). 데이터센터 산업 현황 및 정책 건의. [8] 사용자 제공 데이터: 지오코딩_epsg4326_log_lat - Sheet1.csv [9] 한국전력공사 (2023). 한국전력통계 제93호. [10] 산업통상자원부 (2023). 분산에너지 활성화 특별법 국회 본회의 통과. (보도자료) [11] 한국인터넷진흥원(KISA) (2023). 인터넷 이용실태조사 보고서. / 한국지능정보사회진흥원(NIA) (2022). 한국인터넷백서. [12] 각 지방자치단체 투자유치과 홈페이지 및 보도자료. [13] ASHRAE (2021). Datacom Equipment Power Trends and Cooling Applications. [14] Uptime Institute (2023). Global Data Center Survey. [15] 교보증권 리서치센터 (2023.07.05). 데이터센터, RE100 시대 PUE 개선은 선택이 아닌 필수. [16] 산업통상자원부 (2022.11). 데이터센터 수도권 집중 완화 방안. (보도자료)
전력은 산업의 쌀이자, 특히 제조업 수출 중심인 우리나라에는 매우 중요한 원가 요소입니다. 전력의 품질, 공급 안정성, 그리고 단가는 우리나라 기업의 수출 경쟁력과 해외 기업 국내 유치에 직접적인 영향을 미칩니다. 특히 전력 단가 변동은 철강, 석유화학, 반도체, 제지업계처럼 전력비 비중이 큰 곳에는 더욱 민감한 사안입니다.
따라서 우리나라의 에너지원별 전력 Mix, 전력 공급 및 수요 예측과 관리는 매우 중요하며, 어떤 방향으로 전력 정책을 수립하느냐에 따라 우리 기업과 경제에 미치는 영향이 지대합니다. 한 번 정해진 정책은 변경하기 쉽지 않고, 사후 문제 해결에 많은 비용이 소요되므로 올바른 정책 수립이 무엇보다 중요합니다.
에너지 정책에 대한 우려
후보가 1차 토론회에서 보인 에너지(전력) 정책은 매우 우려스럽습니다. 그동안 문재인 정부의 탈원전 정책에서 벗어나는 듯한 뉘앙스의 발언을 자주 했고, 민주당 역시 그런 방향으로 나아갈 것처럼 보였으나, 1차 토론회에서 후쿠시마, 체르노빌 원전 사고를 언급하는 것을 보면 원전에 대한 이해가 아직 부족한 것 같습니다.
또한, 대규모 해상풍력단지를 건설하여 데이터센터를 유치하고 신재생에너지 비중을 대폭 늘리겠다고 밝히는 것으로 보아 후보와 민주당은 여전히 탈원전 기조를 유지할 것으로 보입니다. 물론 문재인 정부처럼 원전 연장 운영 허가를 내주지 않거나 원전 조기 폐쇄하는 완전한 탈원전으로 가지는 않겠지만, 신규 원전을 건설하거나 SMR(소형 모듈형 원자로) 개발을 적극적으로 추진할 생각은 없는 것으로 판단됩니다.
중국 원전에 대한 모순된 침묵
후보는 후쿠시마와 체르노빌 원전 사고를 언급하며 원전의 위험성을 강조하지만, 우리나라 서해와 인접한 중국 동부 해안에 집중된 102기의 원전에 대해서는 침묵하고 있습니다. 후보의 논리대로라면 중국 동부 해안 원전 사고 시 우리나라는 막대한 피해를 입게 되는데, 원전의 위험성을 말하면서 중국 원전에 대해서는 한마디도 못 하는 것은 모순입니다.
극동 아시아의 바람은 주로 서에서 동으로 붑니다. 최근 경북 지역 산불이 의성에서 영덕까지 서에서 동으로 번진 사례나 백두산 화산 폭발 시 남한보다 일본이 더 큰 피해를 볼 것이라는 예측도 이를 뒷받침합니다. 만약 중국 원전이 사고가 나면 중국보다 한국이 더 큰 피해를 입게 될 것입니다. 한국 원전의 안전성을 부정한다면, 후보는 중국 정부에 강력하게 항의해야 하는 것이 아닌가요?
해상풍력 발전의 비현실성
후보가 신재생에너지 발전 비중을 크게 늘리고, 특히 대규모 해상풍력발전소를 건설해 풍력발전 설비 용량을 대폭 늘리겠다고 밝혔는데, 과연 우리나라가 해상풍력 발전에 적합한 바람의 질을 갖고 있는지, 해상풍력 발전소 건설에 드는 비용과 발전 원가는 얼마나 되는지 알고 있는지 의문입니다.
또한, 향후 풍력발전 원가가 낮아져 Grid parity에 도달할 수 있는지, 해상풍력 발전 산업에서 우리나라 기업들이 경쟁력을 가질 수 있는지, 해상풍력 발전소 건설 시 어떤 국가가 수혜를 입게 되는지 따져 보았는지 의심스럽습니다. 대규모 풍력 발전에 따른 간헐성 문제를 어떻게 해결할지에 대한 대책도 없는 것 같습니다.
풍력발전 설비 산업은 중국이 세계 1위이고 경쟁력도 높아 우리나라 풍력발전단지의 계획부터 설비 공급, 건설, 운영 등 전반에 걸쳐 중국 기업들이 관여하고 있습니다. REC(재생에너지 공급인증서) 2.5~3.5를 부여하여 풍력 발전을 지원하면 그 비용은 고스란히 전력 요금에 반영되어 우리 기업과 국민이 부담하지만, 그 이익은 중국 기업이 취하게 됩니다.
풍력발전은 한국에 적합하지 않은 에너지원
우리나라는 풍황이 좋지 않아 용량 이용률이 북유럽 국가들의 절반 수준밖에 되지 않습니다. 8.2GW 규모의 대규모 해상풍력발전소 건설을 추진 중인 신안 앞바다의 경우, 평균 풍속이 6.5~7.0m/s 수준으로 용량 이용률이 약 25%로 예상됩니다. 반면 덴마크나 영국 등은 40~55% 수준으로 두 배나 높습니다. 또한, 한국은 태풍이 잦아 이 기간 동안 풍력 발전을 할 수 없을 뿐 아니라 피해로 인해 유지보수비도 더 들어갑니다.
한국의 해상풍력 발전 전력 생산 원가(LCOE, 균등화 발전 원가)는 2024년 기준, 271~300원/kWh 수준으로, 다른 재생에너지보다 월등히 높습니다.
<표 1. 해상풍력 발전원가 비교>
구분
2022년 세계 평균 LCOE
2022년 한국 LCOE
해상풍력 발전원가
102원/kWh
295원/kWh (약 3배)
서남해 해상풍력단지의 실제 전력 판매 단가 사례를 보면, 2023년 1분기 기준, 전력 판매 단가는 357원/kWh로 원자력(46원), 석탄(160원), LNG(279원)보다 훨씬 높았습니다. 이는 우크라이나 전쟁으로 인한 일시적인 석탄, LNG 가격 폭등 시기였음에도 불구하고 현재의 석탄 발전 단가(110원/kWh)와 LNG 발전 단가(약 150원/kWh)와 비교하면 거의 3배 수준입니다. 1MW급 태양광 발전소의 BEP(손익분기점) 발전 생산 원가가 80원~100원/kWh인 것을 감안하면 태양광 발전보다도 3배에 이르는 수준입니다.
우리나라 해상풍력 발전 원가가 높을 수밖에 없는 것은 바람의 질이 좋지 않은 것이 근본적인 이유이며, 해상풍력은 설치와 유지보수에 드는 비용이 높아 전체 LCOE의 62~65%를 차지하고, 다른 신재생에너지 발전에 비해 운영비도 30원/kWh 정도로 많이 들어가기 때문입니다. 태양광 발전의 운영비는 10~12원/kWh 정도입니다.
해상풍력 발전소 건설 비용과 경제성 분석
우리나라에서 1GW 규모의 해상풍력발전소를 건설하는 데는 약 7조 원의 비용이 소요됩니다. 이는 1,400MW(1.4GW) 2기의 원전을 지을 수 있는 비용과 맞먹습니다.
<표 2. 1GW 해상풍력 발전소 건설 비용 구성>
항목
비용 (조 원)
풍력발전 설비
2.4
주요 설비 설치 (터빈, 타워, 나셀, 로터 등)
1.4
인허가 (하부 구조물, 해상 설치 작업, 공유수면 점용료, 환경영향평가, 전기사업허가 등)
0.3
계통 연계 (변전소 건설, 해저 케이블 설치 등)
1.2
송전선로 구축 (육상 송전망 연결, 접속 설비 구축 등)
1.0
총계
7.0
물론 이러한 비용 구조는 프로젝트의 위치, 해양 조건, 기술 사양 등에 따라 차이가 있지만, 대략 1GW 해상풍력발전소 건설에 7조 원 정도가 들어가는 것으로 알려져 있습니다.
1GW 해상풍력발전소의 연간 운영 및 유지보수 비용은 약 486억 원이며, 연간 발전량은 1GW * 365일/년 * 24시간/일 * 25%(용량 이용률) = 2,190GWh로 추정됩니다. 해상풍력발전소의 설계 수명은 일반적으로 20~25년입니다.
위 사항들을 종합하여 우리나라 해상풍력발전소(1GW)의 생산 발전 원가를 추정해 보겠습니다.
건설비 7조 원, 연간 운영비 486억 원, 연간 발전량 2,190GWh, 사업 기간(풍력발전소 수명) 25년, 조달 금리(이자율) 4%로 가정하여 연간 총비용을 산출해 봅시다.
투자비 7조 원 전액을 감가상각하는 것으로 하고 감가상각 기간을 사업 기간인 25년으로 하면 연간 감가상각비는 2,800억 원입니다. 감가상각비를 매년 투자비 상환하는 것으로 했을 경우 연간 평균 금융 비용(이자)은 7조 원 * 4%/년 * 1/2 = 1,400억 원입니다. 연간 운영비 486억 원을 합치면 총 연간 비용은 4,686억 원이 됩니다.
연간 발전량이 2,190GWh이므로 1kWh 생산 발전 원가는 4,686억 원 / 2,190GWh = 214원/kWh입니다.
1GW 해상풍력발전소 경제성 분석 (추정)
항목
값
비고
건설비
7조 원
1,400MW (1.4GW) 원전 2기 건설 비용과 유사
연간 운영 및 유지보수 비용
486억 원
연간 발전량 추정
2,190 GWh
(1GW * 365일 * 24시간 * 25% 용량 이용률)
설계 수명
20~25년
가정된 사업 기간
25년
가정된 조달 금리(이자율)
4%
연간 감가상각비
2,800억 원
(7조 원 / 25년)
연간 평균 금융 비용 (이자)
1,400억 원
(7조 원 * 4% * 1/2)
총 연간 비용
4,686억 원
(감가상각비 + 금융 비용 + 운영비)
1kWh 생산 발전 원가 (추정)
214원/kWh
(4,686억 원 / 2,190 GWh)
향후 해상풍력발전 건설 비용이 줄어든다고 해도 우리나라는 풍황이 좋지 않은 근본적인 한계 때문에 해상풍력발전은 Grid Parity를 달성하기 어렵습니다. 풍력발전 설비가 확대되면 전력 요금의 대폭 인상은 불가피하고, 간헐성 문제도 심각해져 전력의 안정적인 공급이 어려워지게 됩니다.
해상풍력 단지 인근 데이터센터 유치의 어려움
후보가 해상풍력단지 인근에 데이터센터를 유치하겠다는 것도 망상에 불과합니다. 후보는 데이터센터는 신재생에너지 발전 전력 사용이 세계적 표준이라며 풍력발전 전력으로 데이터센터를 운영하겠다고 합니다.
만약 풍력발전단지(해남, 신안) 인근에 데이터센터를 짓고 풍력발전 전력만을 사용한다면 이 데이터센터가 제대로 운영될 수 있을까요? 풍력 발전의 간헐성 문제를 해결하고 안정적인 전력 공급을 위해서는 풍력발전 설비의 3배 가까운 ESS(에너지 저장 장치) 설비를 갖춰야 할 것입니다. 1MW ESS의 가격이 8억 원이고 그 수명이 15년이 안 된다면 그 설치 비용이 얼마나 될까요? 1GW의 해상풍력발전소라면 3,000개의 1MW ESS 설치가 필요하니 그 비용만 2조 4천억 원이고, 풍력발전 수명이 25년이고 ESS 수명이 15년이니 한 번의 ESS 교체가 있어야 하므로 4조 8천억 원의 ESS 설치 비용이 들어가게 됩니다.
이럴 경우 데이터센터가 풍력발전소로부터 공급받는 전력 단가가 350원/kWh을 넘어갈 텐데, 어느 기업이 데이터센터를 해남이나 신안에 짓겠습니까? 앞서 살펴본 대로 ESS 설비를 하지 않는다 하더라도 풍력발전 전력 생산 원가는 200원/kWh이 넘어가는데, 이 전력 요금을 부담하면서 데이터센터를 해남이나 신안에 지을 AI 기업이 있을까요?
AI 전용 데이터센터는 고성능 AI 칩과 대규모 서버를 운영하며, 이에 따라 막대한 전력을 소비합니다. NVIDIA의 AI 전용 칩인 DGX H100은 한 대당 약 10kW의 전력을 소비한다고 합니다. 현재 한국의 데이터센터 1개당 평균 연간 전력 소비량은 약 57.2GWh이며, 하계 최대 전력 수요는 7.5MW에 달합니다. (한국에너지경제연구원)
<표 3. 전력 단가 차이에 따른 데이터센터 전력비 변화>
전력 단가 차이
연간 전력비 차이 (평균 연간 전력 소비량 57.2GWh 기준)
10원/kWh
5억 7천2백만 원
100원/kWh
57억 2천만 원
전력 단가에 민감할 수밖에 없는 데이터센터가 한전으로부터 수전하는 전력 요금보다 2배 이상 비싼 지역에 왜 데이터센터를 짓겠습니까?
앞으로 우리나라 IT, AI 기업이나 해외 AI 기업이 국내에 지을 데이터센터는 현재보다 훨씬 규모가 클 것으로 보여(해외 대형 데이터센터는 300MW, 연간 전력 사용량 2,628GWh) 더욱더 전력 단가에 민감할 수밖에 없고, 안정적인 전력 공급을 요구할 텐데 후보의 주장에 따라 해남이나 신안에 신규 데이터센터를 지을까요?
상기에서 살펴본 대로 후보의 공약처럼 우리나라 에너지(전력) 정책이 수립된다면, 전력의 안정적인 공급도 장담하지 못할 뿐 아니라 전력 단가의 급등으로 우리나라 제조업, 특히 수출 제조업은 전력비 부담으로 급격히 경쟁력을 상실하게 될 것이고, 물가 상승도 부추겨 가계 살림이 어려워질 것입니다.
태양광 발전에 대한 오해와 현실
참고로, 태양광 발전이 많은 장점이 있음에도 불구하고 일부 친원전주의자들이 태양광 발전을 폄하하여 원전 확대만 주장하고 태양광 발전 육성과 확대는 반대하는 경향이 있습니다. 태양광 발전에 대한 오해를 줄이기 위해 태양광 발전 원가 중심으로 태양광 발전에 대해 설명하겠습니다.
저는 친원전주의자이고, 문재인 정부의 탈원전에 대해 극렬하게 저항한 사람임을 먼저 밝힙니다. 하지만, 우리나라의 원전 발전 비중은 40%가 적당하고, 태양광 발전도 적정 수준(전체 발전 비중의 약 10%)까지는 확대해야 한다고 생각합니다. 2024년 기준 태양광 발전 비중은 4.7%입니다. 지금보다 2배 정도 태양광 발전 설비 용량이 늘어나도 괜찮다고 보는 것이죠.
원전 비중을 40% 이상, 태양광 발전을 10% 이상 높게 Mix를 하면 원전의 경직성과 태양광 발전의 간헐성을 해결하기 위해 많은 비용이 소요될 뿐 아니라 전력의 수요 공급 관리에 문제가 생겨 블랙 아웃의 위험이 있습니다.
나머지 50%는 수력, 바이오매스, 연료전지 등의 간헐성이 없는 신재생에너지 10%, LNG 발전 30%, 석탄 발전 10%가 2038년까지는 적정한 에너지원 Mix라고 봅니다. 향후 SMR 개발 정도, 수소 가격 하락 정도를 보아 SMR과 수소 발전(연료전지)이 석탄 발전을 전면 대체하고, LNG 발전의 일부량을 대체하는 것이 바람직하다고 봅니다. 하지만 LNG 발전 설비는 적정 수준 이하로 축소해서는 안 되고 원전, 태양광 발전의 경직성과 간헐성을 커버하기 위해 설비 용량은 일정 정도 유지해야 합니다.
많은 분들이 태양광 발전에 대해 오해를 하고 있습니다. 태양광 패널에 중금속이 있고, 세척에 의한 토양 오염을 유발한다는 등 태양광 발전 괴담을 이야기하지만 다 허위입니다. 태양광 발전은 전력 요금 인상의 원흉이라고 주장하지만 사실은 태양광 발전 생산 원가는 그렇게 높지 않아 향후 전력 요금 인상 부담을 주지 않을 것입니다.
체결(낙찰)된 태양광 발전 장기 계약 단가를 봐도 이를 알 수 있습니다. 2021년 상반기 낙찰 평균 단가가 136원/kWh입니다. 평균 단가가 이 정도이니 낙찰된 태양광 발전소 중에는 130원 이하도 있다는 이야기이고, 130원만 되어도 사업성이 나온다는 이야기이죠.
혹자는 2022년, 2023년, 2024년 상반기에는 낙찰가 평균이 150원 이상이고, 응찰한 태양광 발전소가 적다며 마치 태양광 발전 생산 원가가 높기 때문에 이런 일이 일어난 것처럼 이야기하지만, 그 이유는 다른 데 있습니다. 이 시기는 우크라이나 전쟁으로 인해 석탄과 LNG 가격이 폭등해 SMP(계통한계가격, 200원 상회)가 폭등한 시기이고 REC 가격도 50원/kWh 정도여서 태양광 발전 사업자들이 단기적으로 장기 계약을 할 이유가 없어 높은 SMP와 REC 판매가 당장은 훨씬 유리했기 때문이고, 응찰에 임한 태양광 발전 사업자들은 우크라이나 전쟁에 따른 일시적 SMP 폭등은 오래가지 못할 것이니 SMP+REC 장기 계약 단가가 자신들의 발전 생산 원가에 적정 마진만 생기는 수준이라면 장기 계약에 응하는 것이 좋다고 생각했기 때문에 응찰한 것뿐입니다.
태양광 발전소의 경제성 분석
<표 4. 1MW 태양광 발전소 경제성 분석 (조달금리 4%, 수명 25년 기준)>
항목
값
비고
건설 비용
약 15억 원
(부지 구입비 미포함)
연간 운영비
1,500만 원
연간 발전량
130만 kWh
(하루 3.6시간 발전 기준, 용량 이용률 15%)
연간 감가상각비
6천만 원
(15억 원 / 25년)
평균 연간 금융 비용 (이자)
3천만 원
(15억 원 * 4%/년 * 1/2)
총 연간 비용
1억 5백만 원
1kWh당 발전 생산 원가 (BEP 원가)
80.8원
(1억 5백만 원 / 130만 kWh)
여기에 이윤 40원/kWh을 더해 120.8원 정도에 판매해도 연 3.5% 수익률은 나옵니다. 만약 자신의 자금 5억 원을 투자하고, 10억 원을 대출받아 1MW 태양광 발전소를 지어 운영하면 120원/kWh에 판매할 경우 연간 수익이 8천1백만 원, 수익률은 16.2%가 나옵니다.
1MW 태양광 발전소 건설비(부지 구입비 포함)가 20억 원이 소요된다고 하더라도 BEP 발전 원가는 144.8원/kWh입니다. 태양광 발전은 LNG 발전 원가보다 낮아 이미 Grid Parity를 달성했습니다.
태양광 발전 1차 사업을 25년 동안 한 후에 그 자리에 2차 태양광 발전을 하게 되면 태양광 발전 원가는 원전 발전 원가와 비슷한 수준으로 떨어지게 될 것입니다. 2차 사업을 할 때는 1차 사업 시에 소요되었던 부지 구입비, 인허가 비용, 민원 해결 비용, 계통 연계비, 개발 부담금, 부지 조성비, 부지 경계 설치비 등이 들어가지 않기 때문에 폐태양광 패널 철거 등의 비용을 포함한다고 하더라도 1MW에 10억 원도 들어가지 않게 될 것입니다.
1MW 태양광발전소를 10억 원에 건설하면 발전 원가는 58원/kWh으로 뚝 떨어지게 됩니다. 거의 원전 발전 원가와 비슷해지는 것이죠. 제가 2차 태양광 발전을 하는 사업자에게는 REC 등 일체의 지원을 하지 말 것을 주장하는 이유도 이것 때문입니다.
미국, 호주 등이 원전보다 태양광 발전 원가가 싸다고 하는 것은 과장이 아닙니다. 이들 국가들은 원전 건설 비용과 운영 비용이 우리나라보다 더 들어가기 때문에 원전 발전 원가는 우리보다 1.5배 이상 비싸지만, 일조량이 많아 태양광 발전 용량 이용률이 높고, 인허가 등 규제도 적어 태양광 발전소 건설 비용은 우리보다 저렴하기 때문에 태양광 발전 원가는 우리나라보다 낮습니다.
친원전주의자들이 원전을 강조하는 것도 이해하고, 원전 비중을 확대해야 한다는 것에도 동의하지만, 태양광 발전을 실제와 다르게 폄하하는 것은 곤란합니다.
원전과 태양광 발전의 상호보완적 관계
원전과 태양광 발전은 상호 보완 관계이기도 하고 경쟁하거나 배척하는 관계이기도 합니다. 평일의 경우 낮 시간대는 전력 수요가 많고, 심야 시간대는 적기 때문에 낮 시간대의 태양광 발전 시에는 실시간으로 사용하고, 심야에는 원전 발전으로 남아도는 전력을 양수 발전이나 ESS에 축전하면 되어 원전의 경직성과 태양광 발전의 간헐성이 양수 발전이나 ESS 이용에 충돌하거나 혹은 중첩되지 않습니다.
하지만 봄, 가을의 토, 일, 공휴일의 낮 시간대는 전력 수요가 적기 때문에 원전과 태양광 발전은 양수 발전이나 ESS를 이용해야 하는 경쟁 관계에 놓이게 되어 원전과 태양광 발전을 동시에 출력 제어 하거나 한 에너지원만 출력 제어 해야 하는 상황이 발생합니다.
원전과 태양광 발전이 경쟁하는 시간은 봄, 가을의 토, 일, 공휴일의 낮 시간대만이고 그 외의 계절과 시간대는 충돌하지 않습니다. 따라서 충돌하는 시간대의 출력 제어를 해야 하는 에너지원에 대해 적정하게 보상하는 제도만 주어지면 공급 관리가 될 수 있습니다.
기존 원전은 출력 제어가 쉽지 않고 출력 제어를 하게 되면 부작용이 많기 때문에 양 에너지원이 공급 시에 충돌이 생길 경우, 원전보다는 태양광 발전소의 출력 제어를 하는 것이 바람직하다고 생각합니다.
DR 제도(전력 수요 관리)와 반대로 전력 공급 관리 제도를 만들어 출력 제어에 동의하는 태양광 발전소에 대해서는 적정 보상을 하여 전력 공급 과잉이 발생할 때 출력 제어를 원만히 할 수 있게 할 필요가 있습니다. DR 제도는 수요 관리를 위해 수요가 많은 시간대에 공급이 부족할 것이 예상될 때에 이 제도에 가입한 기업이 조업을 중단하고 전력 사용을 하지 않음으로써 전체 전력 수요를 줄여 블랙 아웃을 예방하고, 대신에 이 제도에 가입하고 긴급 절전에 응한 기업에게는 적정한 보상을 해주는 수요 관리 제도입니다.
이와 유사하게 공급 관리 측면에서 전력 공급 과잉이 예상될 때에 태양광 발전 출력 제어를 하여 전체 전력 수요와 공급의 균형을 맞춰 공급 과잉에 의한 블랙 아웃을 예방하는 공급 관리 제도를 만들 필요가 있습니다. 이런 제도를 도입하고 출력 제어에 대한 보상책을 마련하면 태양광 발전업체의 자발적인 가입을 유도할 수 있고, 공급 관리를 보다 용이하게 할 수 있을 것입니다. 현재는 한전이 일방적으로 출력 제어 지시를 내리고 강제 이행을 실시하지만, 아무런 보상책이 없어 태양광 발전업체의 불만이 극에 달하고 소송전도 벌어지고 있는 형국입니다.
몇 가지 첨언
1. 해상풍력 투자비 절감 가능성
해상풍력 15MW 터빈을 33기 설치한 500MW 단지를 한 단위로 하여 계획 개발하면 총 투자비를 5억 원/MW 이하로 낮출 수 있다고 합니다 (최근 상업운전 시작한 전남해상풍력 1단계는 7억 원/MW 수준, 발전 원가 300원/kwh 수준). 그리고 해상 풍력은 특성상 계통 접속 투자비가 많이 들어가는데, 향후 repowering(재발전)을 하거나 단지를 확장하면 (접속 선로를 공동 이용) 이 비용을 대폭 절감할 수 있습니다. 원 저자가 밝혔듯이 재생에너지 LCOE(혹은 계약 단가)는 1차 사업 기간 이후 repowering 단계에서는 상당히 많이 떨어지는데, 장기간의 개발 과정에서의 soft cost(간접 비용)가 대폭 줄기 때문입니다. 그래서, 20년간 해상풍력 단지를 한 번 운영하고 20년을 동일 사이트에서 다시 운영(repowering)할 경우 40년 평균하면 150~170원/kwh로 발전 가능합니다.
2. 태양광 발전 원가 하락 잠재력
태양광 발전 원가 (혹은 LCOE 혹은 계약 단가)는 발전 기간을 어떻게 잡느냐에 따라 차이가 큽니다. 국내 기관들은 20년 기준으로 평가하는 경우가 많지만 패널 수명이 30년 이상이고, 고정 구조물이라는 특징을 고려하면 2번의 repowering이 가능합니다. 그 사이 패널의 에너지 전환율도 현재 20%에서 미래에는 최대 40%까지 높아지고, 패널의 가격도 지속적으로 하락할 것입니다. 이 경우 60년 평균 발전 원가는 60원/kwh 이하로 떨어집니다.
3. 한국 해상풍력의 풍질 문제와 운영 효율성
풍질의 문제는 한국 해상풍력의 약점이라고 이야기되지만, 발전 실적을 보면 크게 우려할 수준은 아닙니다. 사업자들이 잘 공개를 하지 않지만, 어렵사리 확인해본 제주 해상풍력발전소들의 실제 발전 데이터를 보면 이용률이 30%에 육박합니다. 사업자들이 금융을 위해 보수적으로 예측한 수치보다는 발전기의 실제 가동률, 이용률, 발전량은 높고 cut-out 풍속이 20m/s여서 태풍이 오는 계절이면 풍력 발전기들이 돈을 많이 법니다. 물론 북해나 대만 동부 같이 좋은 바람은 아닙니다. 하지만, 해상풍력 발전기 사업의 성패는 바람의 질과 함께 얼마나 오랫동안 발전기를 잘 관리하느냐도 중요한데, 조선업 인프라가 발달하고 3면의 바다를 확보한 우리의 여건이 그렇게 나쁜 것은 아닙니다.
4. 중국산 해상풍력 터빈 도입의 경제성
논란이 있지만, 만약 중국산 해상풍력 터빈을 적극 채택하고 대규모로 단지 개발을 하면 1단계 해상풍력 사업이라도 지금 당장 총 투자비를 5억 원/MW로 낮출 수 있고, 발전 원가는 250원/kwh 이하로 낮출 수 있습니다. 요즘 판매되는 현대 쏘나타 택시는 중국에서 만들어져서 완차로 수입됩니다. LNG 발전소의 터빈은 독일, 일본, 미국산 제품들입니다. 중국산 해상풍력 터빈을 경계하는 논리도 이해되고 반중/혐중 정서도 이해되지만 싸고 좋은 제품을 무조건 막는 것이 능사이고 정답일까요?
Hyungrok 