해양에너지 개발을 위한 전략환경평가방안...

김태윤 외

해양에너지 개발을 위한 전략환경평가방안 연구(Ⅱ) 해상풍력사업의 입지선정을 중심으로

사업

보고

서 20

15-02-

03

에너지자원의 환경관리전략

연구진

연구책임자 김태윤 (한국환경정책․평가연구원 부연구위원)

참여연구원 김충기 (한국환경정책․평가연구원 부연구위원)

맹준호 (한국환경정책․평가연구원 선임연구위원)

장선주 (한국환경정책․평가연구원 연구원)

외부참여자 구유성 (부산대학교 지역계획연구실 연구원)

이성호 (부산대학교 도시공학과 교수)

임효혁 ((주)한국해양기상기술 대표이사)

산학연정 연구자문위원

김진오 (경희대학교 환경조경디자인학과 교수)

육근형 (한국해양수산개발원 해양연구본부 연구위원)

이석록 (환경부 국토환경정책과 서기관)

이희선 (한국환경정책․평가연구원 선임연구위원)

장인혜 (환경부 국토환경정책과 사무관)

조광우 (한국환경정책․평가연구원 선임연구위원)

홍상표 (청주대학교 환경학부 교수)

ⓒ 2015 한국환경정책･평가연구원

발행인 박광국

발행처 한국환경정책･평가연구원

세종특별자치시 시청대로 370 세종국책연구단지

B동(과학･인프라동) (우편번호) 30147

전화 044)415-7777 팩스 044)415-7799

http://www.kei.re.kr

인 쇄 2015년 12월 26일

발 행 2015년 12월 31일

등 록 제17-254호(1998년 1월 30일)

ISBN 979-11-5980-004-7 93530

이 보고서를 인용 및 활용 시 아래와 같이 출처 표시해 주십시오.

김태윤 외. 2015. ｢해양에너지개발을 위한 전략환경평가방안 연구(Ⅱ): 해상풍력사업의 입지

선정을 중심으로｣. 한국환경정책･평가연구원.

값 7,000원

서 언

우리나라는 신재생에너지 분야에 대한 개발과 투자를 점차 확대하고 있으며, 특히 삼면이

바다로 둘러싸인 우리나라는 해양에너지 개발에 이점이 있습니다. 해상풍력의 경우, 서남해

해상풍력 실증단지 및 제주도 한림해상풍력발전사업 등이 계획 중에 있습니다. 그러나

한림해상풍력발전사업은 해양생태계 조사 및 해양환경에 대한 저감방안 미흡 등으로 네

차례나 제주도 환경영향평가심의회를 통과하지 못하고 있습니다. 따라서 사회적·환경적

문제를 최소화할 수 있는 해상풍력발전단지 선정에 대한 연구가 절실히 요구되었으며,

2014년에 KEI에서 ｢해양에너지 개발을 위한 전략환경평가 방안 연구｣가 진행되었습니다.

본 연구는 ｢해양에너지 개발을 위한 전략환경평가 방안 연구｣의 후속 연구로서 에너지

자원 및 경제성 분석기법의 고도화, 기상청에서 산정한 풍력밀도를 활용, 입지항목별 가중

치 산정방안 둥을 제시함으로써 더욱 완성도 높은 의사결정지원도구를 개발하였습니다.

이를 제주도 지역과 서남해안 지역에 시범 적용함으로써 모델의 적용 가능성을 검증하였습

니다. 이번 연구를 통해 해상풍력발전을 환경친화적 사업으로 만들고, 더 나아가 해양신재

생에너지의 보급·확대 방안으로 활용될 수 있기를 기대해봅니다.

본 연구를 수행한 김태윤 박사님을 비롯하여 김충기 박사님, 맹준호 박사님, 장선주

연구원의 노고에 먼저 감사를 드립니다. 이들의 노력으로 더욱 종합적이고 진일보된 본

연구의 수행이 가능하였습니다. 마지막으로 본 연구의 자문위원으로서 좋은 지적과 조언을

아끼지 않으신 김진오 교수님, 육근형 실장님, 박정일 박사님, 홍상표 교수님, 이석록 서기

관님, 장인혜 사무관님, 그리고 본 연구원의 조광우 박사님, 이희선 박사님에게도 깊은

감사의 말을 전합니다.

2015년 12월

한국환경정책․평가연구원

원장 박 광 국

국문 요약

본 연구는 2개년에 걸쳐 해상풍력단지의 적정입지 도출을 위한 의사결정지원 모델을

개발하였다. 1차년도 연구에서는 해상풍력에너지와 관련된 법령 및 제도 현황을 검토하고

국내외 문헌을 토대로 해상풍력단지 입지선정 시 고려하여야 할 입지항목을 도출하였다.

도출된 입지항목은 에너지자원 및 경제성, 보전지역 및 경관보호, 인간의 활동, 해양환경

및 해양생태의 네 개 부문으로 구분하고, 이에 대한 입지항목별 공간자료를 수집해 제주지

역에 시범 적용하였다. 2차년도 연구에서는 1차년도 연구를 토대로 에너지자원 및 경제성

분석기법의 고도화와 입지항목별 가중치 산정방안을 제시함으로써 의사결정지원 모델을

정립했다. 또 이를 서남해안 지역에 시범 적용함으로써 모델의 적용 가능성을 확인하였다.

우선 에너지자원 및 경제성 분석기법 고도화는 데이터와 분석방법의 두 가지 측면으로

접근했다. 데이터 측면에서는 기존 1차년도 연구에서 에너지자원을 파악함에 있어 기상청

에서 산정한 풍력밀도를 활용하였으나, 2차년도에서는 터빈 정보에 따라 풍력밀도를 재산

정할 수 있도록 해상풍 재분석자료를 입력자료로 직접 사용하였다. 아울러 1차년도에서는

풍력밀도, 수심, 육지와의 거리 정보를 중첩하여 입지 부적합 지역을 제척하였으나, 2차년

도에서는 해상풍 자료, 수심, 터빈 정보를 활용해 채득가능풍력에너지양을 1차 산정하고,

이에 기반을 두어 풍력단지 건설비용, 변전소 위치 정보, 풍력에너지 거래가격 등을 종합

산정하여 순현재가치(Net Present Value, NPV)를 산정하는 단계로 구분하여 진행하였

다. 또한 본 분석방법을 기존 시범 적용지였던 제주지역과 서남해안 지역에 적용하였을

때, 제주 및 서남해안에 계획된 사업지역을 찾아내고 있었다. 이로써 1차년도에서와 같이

단순히 제척된 정보를 제시하는 것이 아니라 더욱 구체적이면서도 유의한 정보를 제공할

수 있다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.

한편 해상풍력건설사업에 있어서 이해관계자의 선호체계를 파악하는 것이 매우 중요하

다. 때문에 본 연구에서 의사결정지원 모델을 마련함에 있어 이해관계자의 선호체계를

반영할 수 있도록 AHP 기법을 활용한 입지항목별 가중치 산정방안을 제시하였다. 사례지

역인 서남해안 지역에서의 설문 실시결과, 에너지자원 및 경제성 > 해양환경 및 해양생태

> 인간의 활동 > 보전지역 및 경관보호 부문 순으로 나타났다. 이는 경제성 측면과 더불어

해양환경과 해양생태에 대한 인식수준이 높다는 것을 의미하며, 해상풍력단지 입지선정

시 환경 및 생태 측면을 반드시 고려해야 함을 시사한다.

본 연구에서 도출된 분석결과는 특정하게 가정된 시나리오에 따른 결과이므로 분석

시나리오에 따라 다른 결과가 도출될 수 있으며, 실제 사업단지 단위에서 적용하기에는

무리가 따른다. 이는 연구과제명에서도 알 수 있듯이, 본 연구의 목적이 궁극적으로 전략환

경평가 방안으로서의 입지선정 방안을 제시하는 것이기 때문이다. 즉, 본 연구에서 제시한

의사결정지원 모델은 의사결정자가 최소 광역지자체 단위 수준의 공간스케일에서 상대적

으로 유리한 입지를 스크리닝하고 입지 적합성이나 규모 등을 판단하는 도구로 활용되는

것이 가장 적합하다. 본 연구에서 구축한 해양 데이터와 의사결정지원 모델은 향후 해상풍

력발전단지뿐 아니라 해양에너지 및 해양 개발사업 분야에 다양한 용도로 활용될 수 있을

것으로 기대한다.

주제어: 해상풍력단지(Offshore Wind Farm), 입지선정(Site Selection), 의사결정지원

도구(decision making support tool), InVEST, AHP

※ 일러두기 ※

- 본 보고서에서 언급되는 ‘1차년도 연구’는 다음의 문헌을 가리킵니다.

김태윤 외. 2014. ｢해양에너지 개발을 위한 전략환경평가방안 연구: 해상풍력

사업의 입지선정을 중심으로(Ⅰ)｣. 한국환경정책·평가연구원.

- 본 보고서에서 출처가 따로 표기되어 있지 않은 그림과 표는 저자가 작성한

것입니다.

차 례

제1장 ․ 서 론············································································································1

1. 연구의 필요성 및 목적 ···················································································1

2. 연구의 배경 및 필요성 ··················································································2

제2장 ․ 해상풍력단지 입지선정 의사결정지원 모델···········································4

1. 해상풍력단지 입지선정을 위한 의사결정지원 모델 ·······································4

가. KIER-WindMap ························································································4

나. SAM(Systematic Advisor Model) ···························································6

다. Marxan ······································································································7

라. Marine cadastre ·····················································································13

마. InVEST ···································································································14

바. 생태계서비스 기반의 트레이드오프 분석 사례 ·······································19

2. 의사결정지원 모델의 국내 적용 가능성 검토 ·············································22

가. 국내 적용 가능성 검토기준 ··································································22

나. 모델별 국내 적용성 검토 ········································································22

3. Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs 모델 ·········25

가. InVEST 해상풍력에너지 생산량 산정모델 ·············································25

나. InVEST 중첩분석 모델 ··········································································27

다. 우리나라 해상풍력단지 입지선정 의사결정지원 방안 ····························28

제3장 ․ 국내 해양공간자료 및 데이터 구축······················································29

1. 에너지 자원 및 경제성 분석 ········································································29

가. 해상풍 자료(고해상도 KLAPS 재분석자료) ··········································29

나. 수심자료 ··································································································33

다. 전력시설(변전소) 위치정보 ·····································································34

2. 보전지역 및 경관보호 부문 자료 ·································································36

가. 자연공원 ··································································································37

나. 환경보전해역 및 특별관리해역(환경관리해역) ·······································37

다. 생태·경관보전지역 ···················································································37

라. 해양경관 ··································································································38

3. 인간의 활동 부문 자료 ················································································39

가. 어장 ·········································································································40

나. 항만/어항 ·································································································40

다. 항로 ·········································································································40

라. 군사활동지역 ····························································································41

4. 해양환경 및 해양생태 ··················································································43

가. 해양수질 ··································································································44

나. 해양저질 ··································································································44

다. 조류서식지 ·······························································································45

제4장 ․ 입지항목별 중요도 산정·········································································46

1. 다기준 의사결정 기법: AHP 기법 ······························································46

2. 입지항목별 중요도 산정 ···············································································50

가. 입지항목 구성 ·························································································50

나. 설문계획 수립 ·························································································52

다. 설문지 설계 및 최종 설문지 구성 ··························································52

라. 설문조사 ··································································································52

마. 결과분석 ··································································································53

제5장 ․ 한반도 사례적용·······················································································59

1. 제주도 지역 사례적용 ···················································································60

가. 에너지 자원 및 경제성 분석 ··································································60

나. 분석결과 ··································································································66

2. 서남해안 지역 사례적용 ···············································································69

가. 에너지자원 및 경제성 ·············································································69

나. 보전지역 및 경관보호 ·············································································77

다. 인간의 활동 ·····························································································79

라. 해양환경 및 해양생태 ·············································································80

마. 종합 ·········································································································82

제6장 ․ 결론 및 고찰····························································································84

1. 결론 ···············································································································84

2. 고찰 ···············································································································86

참고문헌···················································································································89

부 록·························································································································93

<부록 1> 세계 주요 해상풍력단지 데이터베이스 ·············································93

<부록 2> 해상풍력단지 입지항목별 중요도 산정을 위한 전문가 설문지 ········96

Abstract ················································································································103

∣표 차 례∣<표 2-1> 의사결정지원 모델별 국내 적용성 비교 ··········································24

<표 2-2> InVEST-Offshore Wind Energy Production 모델의 요구 데이터에

대응되는 국내 가용 데이터 ·····························································26

<표 3-1> 서승남(2008)에서 활용한 격자수심 자료 ·······································34

<표 3-2> 보전지역 및 경관보호 부문 입지항목/자료 ·····································36

<표 3-3> 인간의 활동 부문 입지항목/자료 ·····················································39

<표 3-4> 해양환경 및 해양생태 부문 입지항목/자료 ·····································43

<표 4-1> 무작위 일관성 지수(RI) ···································································48

<표 4-2> AHP 활용한 국내외 입지 관련 주요 연구 ·····································49

<표 4-3> 입지항목 비교 및 계층 ····································································51

<표 4-4> 직업군별 설문 대상 및 응답자 현황 ···············································53

<표 4-5> 입지항목 부문 간 가중치 산정결과 ·················································54

<표 4-6> 보전지역 및 경관보호 부문 내 가중치 산정결과 ····························55

<표 4-7> 인간의 활동 부문 내 가중치 산정결과 ···········································56

<표 4-8> 해양환경 및 해양생태 부문 내 가중치 산정결과 ····························57

<표 4-9> 부문 및 항목별 가중치 산정결과 ····················································58

<표 5-1> 제주지역 해상풍력단지 계획(안)의 터빈 제원 ································61

<표 5-2> 해상풍력단지별 송전선로 유형 및 비용 ··········································64

<표 5-3> 송전선로 거리에 따른 가격 계수 ····················································65

<표 5-4> 제주지역 해상풍력단지 운영 시나리오 ············································66

<표 5-5> 서남해안 해상풍력 실증단지 ｢해역이용협의서｣상의 터빈 제원 ·····69

<표 5-6> 해상풍력단지 운영 시나리오 ····························································71

<표 5-7> European Wind Atlas의 풍속밀도 분류기준 ··································72

<표 5-8> 미국 에너지원별 균등화 발전원가(LCOE) ·····································76

<표 5-9> 보전지역 및 경관보호 부문 입지항목/자료 ·····································78

<표 5-10> 인간의 활동 부문 입지항목/자료 ···················································79

<표 5-11> 해양환경 및 해양생태 부문 입지항목/자료 ···································81

∣그림 차례∣<그림 2-1> 남한 풍력자원잠재량 분석결과 ·······················································5

<그림 2-2> 신재생에너지 데이터센터 자원지도시스템 화면 ····························6

<그림 2-3> 미국 풍력에너지 잠재량 ·································································7

<그림 2-4> Marxan을 활용한 해상풍력단지 입지선정 방법 개요 ···················8

<그림 2-5> 발틱해 지역 ····················································································9

<그림 2-6> 100m 높이 평균 풍속(1998∼2007) ···········································10

<그림 2-7> 수심에 따른 풍력단지 건설비용 ···················································10

<그림 2-8> 육지로부터의 거리에 따른 건설비용 ············································11

<그림 2-9> 분석 시나리오 ···············································································11

<그림 2-10> 시나리오별 분석결과(일부) ························································12

<그림 2-11> 추가정보 중첩 ·············································································13

<그림 2-12> National Viewer 3.0 화면 ·························································14

<그림 2-13> 미국동부 해상풍력단지 입지선정을 위한 연구해역 ···················15

<그림 2-14> 해상풍력밀도 ···············································································16

<그림 2-15> 순현재가치(Net Present Value) ················································17

<그림 2-16> 에너지 균등화 발전비용 ·····························································17

<그림 2-17> 탄소발생 저감량 ··········································································18

<그림 2-18> 해상풍력단지와 해역 이용의 잠재갈등 분석 ······························19

<그림 2-19> 미국동부해역에서 해역 이용 공간적 분포 ·································20

<그림 2-20> 해상풍력발전과 해역 이용에 따른 경제적 혜택 상호비교 ········21

<그림 2-21> 해상풍력발전에 따른 이익과 해역 이용에 따른 이익과의 상호비교

····································································································21

<그림 2-22> 감소곡선 ······················································································27

<그림 2-23> 우리나라 해상풍력 입지선정 의사결정지원 모델 개념도 ··········28

<그림 3-1> KLAPS 재분석장 생성 개념도 ·····················································31

<그림 3-2> KLAPS 재분석장 생성 범위(5km 해상도) ·································32

<그림 3-3> 육상-해상 영역 구분도 ································································33

<그림 3-4> 전라남도 인근 해역수심 및 전력시설 위치 ·································35

<그림 3-5> 전라남북도 지역의 보전지역 및 경관보호 부문 입지항목별

공간자료 분포 ···············································································38

<그림 3-6> 전라남북도 지역의 인간의 활동 부문 입지항목별 공간자료 분포 ··42

<그림 3-7> 전라남북도 지역의 해양환경 및 해양생태 부문 입지항목별

공간자료 분포 ···············································································45

<그림 4-1> 중요도 산정 절차 ··········································································50

<그림 4-2> 직업군별 응답자 구성비 ·······························································53

<그림 4-3> 입지항목 부문 간 가중치 산정결과 ·············································54

<그림 4-4> 보전지역 및 경관보호 부문 내 가중치 산정결과 ························55

<그림 4-5> 인간의 활동 부문 내 가중치 산정결과 ········································56

<그림 4-6> 해양환경 및 해양생태 부문 내 가중치 산정결과 ························57

<그림 5-1> 제주 풍력발전 설비 추이 ·····························································60

<그림 5-2> 2005~2014 연도별·에너지원별 평균 전력거래량(GWh) ············61

<그림 5-3> 제주 풍력에너지 연도별 거래가격 추이 ······································63

<그림 5-4> 제주지역 에너지자원 및 경제성 분석결과 ·································67

<그림 5-5> 1차년도 시나리오 기반 분석결과 비교 ········································68

<그림 5-6> 전남·전북 풍력에너지 연도별 거래가격 추이 ······························70

<그림 5-7> 서남해안 해역 풍력밀도 산정결과 ···············································72

<그림 5-8> 서남해안 해역 채득가능에너지 산정 ············································73

<그림 5-9> 서남해안 해역 순현재가치 산정 ···················································75

<그림 5-10> 서남해안 해역 균등화발전단가(LCOE) ······································77

<그림 5-11> 보전지역 및 경관보호 부문 중첩정도 ········································78

<그림 5-12> 인간의 활동 부문 중첩정도 ························································80

<그림 5-13> 해양환경 및 해양생태 부문 중첩정도 ········································81

<그림 5-14> 해양환경 및 해양생태 부문 중첩정도 ········································82

<그림 6-1> 해상풍력단지 입지선정 흐름도 ·····················································88

제1장 ․ 서 론 ∣ 1

∣제1장 ․ 서 론∣1. 연구의 필요성 및 목적

우리나라 신재생에너지 공급률은 IEA 기준 1.9%, OECD 34개국 중 최하위로서 해외 재생에

너지 보급률에 비해 크게 부족하다.1) 이에 우리나라 정부는 제4차 신·재생에너지 기본계획을

제시하였으며, 신·재생에너지 보급률을 2012년 기준 3.18%에서 2035년까지 11.0%로 확대

보급하는 계획을 수립하였다.2) 그중에서 풍력 부분은 2012년 기준 2.2%에서 2035년까지

18.2%로 확대하려고 하며,3) 이에 따라 정부가 제시한 계획목표치를 달성하기 위해서는 미래

에너지 이용 증가, 신·재생에너지 확대 보급, 풍력 부분의 비중 확대를 고려하면 풍력의 규모가

현재보다 30배 이상의 증가가 필요하다. 육상풍력의 경우는 동식물의 서식 및 생육환경 악화,

생태축·녹지축 등 생태적 연결성의 악화, 조류활동 영향, 보전지역 등으로 인하여 환경적 영향

이 커4) 우리나라에서는 해상풍력의 비중이 클 것으로 예상된다.

해양으로 둘러싸인 우리나라는 해상풍력을 활용할 수 있는 잠재에너지가 풍부하며 다른

해양기반에너지(조류발전, 파력발전 등)보다 기술개발이나 실증단지 운영 측면에서 앞서 있

다.5) 유럽의 주요 8개국은 세계해상풍력발전 시장을 주도해 왔으며, 북해에 대규모 해상풍력단

지를 조성하고 있다. 미국도 전력수요의 4.5%를 풍력발전(해상풍력 포함)으로 충당하였으며

이를 점차 확대해 2020년 10%, 2030년 20%, 2050년 35%까지 확대하려는 계획을 수립하고

있다.6) 우리나라의 지형적 여건과 신재생에너지의 공급 확대라는 세계적인 움직임에 편승하여

해상풍력발전을 지속적인 개발이 진행되어 오고 있다. 제주에너지계획에서는 2030년까지

2GW 규모의 해상풍력발전 보급 목표를 수립하고7) 전라남도의 경우는 서해상에 4GW,전라북

1) International Energy Agency(2014); 에너지관리공단 신재생에너지센터(2014), pp.80-87에서 분석·정리함.

2) 산업통상자원부(2014).


4) 주현수 외(2014).

5) 해양수산부, 한국해양과학기술원(2014).

6) U.S. Department of Energy(2015).

2 ∣ 해양에너지 개발을 위한 전략환경평가방안 연구(Ⅱ): 해상풍력사업의 입지선정을 중심으로

도의 경우는 2.5GW8)의 해상풍력단지를 구상하고 있다.

해상풍력발전단지는 경관 훼손, 지역과의 갈등, 경제성 등의 문제로 진행이 느려지고 있다.

발전단지 계획 시 경제성을 우선시하고 환경적 요인은 저평가되어 있어 실시계획 진행시에

주민 반대 및 환경적 입지 부적합 등의 문제가 야기될 수 있다.9) 따라서 1차년도 연구에서는

해양에너지계획과 관련된 법령 및 기준의 현황을 검토하고 해상풍력발전단지의 선정 시 고려하

여야 할 사항을 선행연구의 조사결과를 통해 정리하였다. 정리된 내용을 토대로 중요 검토

분야를 에너지자원 및 경제성, 보전지역 및 경관보호, 인간의 활동, 해양환경 및 해양생태로

구분하여 설정하였다. 중요 검토 분야를 효율적으로 이용하기 위해 해양공간기법을 활용하고

국내에 사용 가능한 자료를 구축하였다.

구축된 자료와 해양공간기법을 활용하여 제주도 지역에 해상풍력발전단지의 적정입지 분석

을 실시하였으며, 에너지자원과 경제성만을 고려한 경우보다 보전지역 및 경관보호, 인간의

활동, 해양환경 및 해양생태를 모두 고려하였을 때 해상풍력발전단지의 입지가 크게 줄어드는

것을 파악할 수 있었다. 본 연구에서는 1차년도의 연구의 연장선에서 단순한 풍력에너지 잠재

량, 수심, 육상변전소와의 거리 요소만을 이용하여 에너지자원 및 경제성 분석을 했던 1차년도

의 연구를 보강하여 제주도지역의 적정입지 분석을 재실시하였다. 또한 해상풍력에너지의 잠재

량이 풍부한 서남해안에 적정입지 분석을 실시하여 해상풍력단지 선정 시 기초자료로 제공하고

사업 시행으로 인한 사회적·환경적 문제를 최소화하고자 한다.

2. 연구의 배경 및 필요성

해상풍력 발전의 에너지자원과 경제성 분야는 연평균 풍속을 이용하여 산정한 풍력밀도,

해상풍력기의 설치 가능한 수심, 육상변전소와의 거리를 기반으로 적정입지를 분석하였다.

구체적인 경제성 분석을 위해서는 터빈의 특성(용량, 높이, 회전자직경, 발전가능범위풍

속), 터빈 설치대수, 설치비용, 예상생산량, 총사업비, 운영기간, 설치 수심 등의 상세한

7) 제주특별자치도(2012); 제주특별자치도 스마트그리드과(2013).


9) 이희선 외(2011).

제1장 ․ 서 론 ∣ 3

정보가 필요하며, 이러한 정보를 바탕으로 타당한 입지분석이 가능하다. 기존에 풍력에너

지 잠재량 및 경제성을 분석하는 모형을 비교·분석하여 동 연구에 적합한 모형을 선택하여

제주도와 서남해안에 적용하였다.

해상풍은 기상청에서 제공된 자료를 사용하고 제주도와 서남해안에 진행 예정인 해상풍

력단지 조성계획을 토대로 에너지자원과 경제성 분석을 수행하였다. 보전지역 및 경관보

호, 인간의 활동, 해양환경 및 해양생태 분야에 대한 자료는 국내에 사용 가능한 해양

정보 데이터를 수집하여 해양공간기법에 적용할 수 있도록 가공하였다. 1차년도 자료 구축

에서 미흡한 해상풍, 해상공간 활용자료 등을 보강하여 신뢰성 있는 결과를 도출하고,

입지항목별 가중치 적용에 대해서는 관계전문가의 설문을 통해 가중치 적용범위를 검토하

였다. 구축된 자료와 해양공간기법을 이용하여 해상풍력발전 적용 시나리오별 적정입지를

분석하고 그 결과를 바탕으로 해상풍력발전사업이 지속가능하고 친환경적으로 추진될

수 있도록 기여하고자 한다.


∣제2장 ․ 해상풍력단지 입지선정

의사결정지원 모델∣1. 해상풍력단지 입지선정을 위한 의사결정지원 모델

해상풍력에 대한 관심이 높아짐과 더불어 해상풍력 입지선정을 위한 의사결정지원 모델

이 개발되었다. 이들 모델은 크게 해상풍력에너지 잠재량을 산정하는 모델과 이를 기반으

로 해양환경 및 인간의 해양이용과 잠재적 충돌을 분석하는 모델로 구성되어 있다.

해상풍력에너지 잠재량 산정 모델은 해상풍에 기반을 둔 잠재적 풍력밀도를 추정하는

것에 초점을 맞춘다. 국내 모델로는 한국에너지기술연구원(KIER)에서 개발한 KIER-

WindMap과 미국에너지국에서 개발한 SAM(Systematic Advisor Model)이 있다.

최근 들어 생태계서비스 기반의 해양공간계획 기법이 해상풍력발전 단지가 해양환경

및 인간의 해양 이용에 미치는 영향을 분석하기 위해 활용되고 있다. 해양에서 얻을 수

있는 다양한 혜택(해양에너지, 생물다양성, 어업활동, 경관, 레저 등)을 효율적이면서도

지속적으로 이용할 수 있도록 해양공간계획을 수립 및 이행하기 위한 의사결정을 지원하는

역할을 한다. 이 모델들은 생태계 서비스 평가항목, 생태계 및 경제성 평가방법, 트레이드오

프 분석방법, 공간정보 제공, 사용자 이용편의성 등에 따라 다른 특성을 지니며, 대표적으로

Marxan과 InVEST 모델이 해상풍력단지 입지선정에 활용될 수 있다.

가. KIER-WindMap

KIER-WindMap은 국내 해상풍력단지 건설 시 풍력에너지 사업자 및 전문가에게 입지정

보 제공을 목적으로 한국에너지기술연구원(KIER)에서 개발하였다(그림 2-1 참조). 동

기관에서 개발한 KIER-WindData에 의해 검증·보정된 자료에 기반을 둔 것이 특징으로

우리나라 남한 육역 및 해역 전체를 대상으로 입지불가지역을 배제한 이후에 터빈 정보를

제2장 ․ 해상풍력단지 입지선정 의사결정지원 모델 ∣ 5

활용하여 채득가능에너지양을 도출하여 신재생에너지 데이터센터(http://kredc.kier.re.kr)

을 통해 분석결과를 제공하고 있다(그림 2-2 참조).10) 해상도는 공간해상도 1km, 시간해

상도는 1시간 간격으로 공간범위가 전국임을 감안하면 상세한 자료라고 볼 수 있지만,

사업단위에서 활용하기에는 무리가 따른다. 이에 한국에너지기술연구원에서는 전국 단위

의 풍력자원지도와 중소권역 단위의 국소배치 바람지도를 각각 구축하고 있다.11)

자료: 2015.05.13 세미나, 한국에너지기술연구원 김현구 박사 발표자료.

<그림 2-1> 남한 풍력자원잠재량 분석결과

10) 김현구 외(2009a); 김현구 외(2009b).

11) 김현구(2009).


자료: 한국에너지기술연구원 신재생에너지 데이터센터(http://kredc.kier.re.kr).

<그림 2-2> 신재생에너지 데이터센터 자원지도시스템 화면

나. SAM(Systematic Advisor Model)12)

미국 에너지국 연구소(National Laboratory of the U.S. Department of Energy)에서

개발한 SAM(Systematic Advisor Model)은 신재생에너지 개발사업에 대한 의사결정지원

을 위해 개발된 모델이다(그림 2-3 참조). 이 모델의 가장 큰 특징은 신재생에너지 개발

사업자는 물론 이해관계자(일반인)까지도 쉽게 활용할 수 있도록 구성되어 있다. 때문에

미국 전역 신재생에너지 잠재량을 추정할 수 있는 인자는 물론 관련 영향에 관한 인자의

데이터베이스를 구축하고 있다. SAM은 크게 성능(performance) 모델과 재정(financial)

모델로 구성되어 있으며, 성능 모델에서 신재생에너지(태양광, 연료전지, 풍력, 지열, 바이

오매스) 잠재량을 측정하고 나면 재정 모델에서 지역별 전력가격에 따른 지역별 인센티브

제도 등을 반영하여 연별(annual) 이윤을 나타낸다.

12) NREL(http://www.nrel.gov).


자료: NREL(http://www.nrel.gov).

<그림 2-3> 미국 풍력에너지 잠재량

다. Marxan13)

앞선 개요에서 언급한 바와 같이, Marxan은 생태계서비스 기반의 해양공간 계획적

접근방식을 취하는 모델 중 하나이다(그림 2-4 참조). 이로써 생태, 사회·경제적인 목적을

달성하면서도 가장 비용효과적인 입지를 선정할 수 있도록 정보를 제공한다.

13) Gőke C. and J. Lamp(2012).


주: 초록색-EU에서 지정한 환경보전지역, 붉은색-항로이용 혹은 풍력단지 건설이 승인된 지역,

주황색-항로이용 혹은 풍력단지 건설이 금지된 지역.

자료: Gőke C. and J. Lamp(2012) p.8.

<그림 2-4> Marxan을 활용한 해상풍력단지 입지선정 방법 개요

1) 발트(Balt)해 풍력단지 건설 및 어업활동 분석 적용사례14)

가) 대상지역

분석대상지역(그림 2-5 참조)은 덴마크, 스웨덴, 폴란드, 독일 사이의 배타적 경제수역

(EEZ)을 포함하고 있는 지역으로, 대형선박 통행이 잦고 주요한 조류 및 어류 생물종의

서식지가 분포한다. 연안지역은 관광산업이 발달해 있고, 그 외에 일부 지역에서는 골재채

취가 이루어지고 해저 케이블 등이 매설되어 있는 지역이다.

따라서 본 사례적용에서는 안전한 선박통행을 위해 풍력단지로부터의 이격 거리 및

연안 관광지역에서의 경관을 고려하며, 생태영향을 최소화하기 위해 EU에서 지정한 생태

보호지역(Natura 2000 area)을 제외하는 기본조건을 설정하였다.

14) Gőke C. and J. Lamp(2012).


주: 초록색-EU에서 지정한 환경보전지역, 붉은색-항로이용 혹은 풍력단지 건설이 승인된 지역,

주황색-항로이용 혹은 풍력단지 건설이 금지된 지역.

자료: Gőke C. and J. Lamp(2012).

<그림 2-5> 발틱해 지역

나) 풍력자원

풍력단지 입지선정에 있어 중요한 고려사항 중 하나는 풍부한 바람자원을 갖추고 있어야

하므로, 해상풍 자료를 우선적으로 검토한다. 본 사례에서 사용한 데이터는 1998~2007년

간(10년) 10∼100m 높이에서 측정된 평균값 자료를 사용하였다(그림 2-6 참조).



<그림 2-6> 100m 높이 평균 풍속(1998∼2007)

다) 건설비용 산정

건설비용은 해당 입지의 물리적 환경(수심)이 깊을수록, 육상으로부터의 거리가 멀수록

건설 및 케이블 설치비용이 증가하므로, 수심 및 거리에 따른 건설비용에 대한 회귀식을

도출하여 추정하였다(그림 2-7, 그림 2-8 참조).


<그림 2-7> 수심에 따른 풍력단지 건설비용



<그림 2-8> 육지로부터의 거리에 따른 건설비용

라) 해양이용 및 생태영향

해양이용의 경우, 해당 지역의 연안지역은 관광산업이 발달하였으므로 연안으로부터

20km 내 지역에 풍력단지를 건설할 경우 관광산업 영향이 있을 것으로 보고 있으나,

구체적인 분석은 이루어지지 않았다. 또한 선박이동 빈도에 따라 차등적으로 점수를 부여

하였다. 생태영향 측면에서는 EU에서 지정한 생태보전지역(Natura 2000)으로부터 거리

에 따라 차등적으로 점수를 부여하였다.

마) 시나리오별 분석

풍력단지 규모와 구조물 설치안, 운용방식 등에 대한 시나리오를 마련하여(그림 2-9

참조), 시나리오별 분석을 실시한다(그림 2-10 참조).


<그림 2-9> 분석 시나리오



<그림 2-10> 시나리오별 분석결과(일부)

바) 추가 정보 중첩

시나리오별 분석에서 최적지로 나타난 지역에 대해 바다새 출현빈도와 해저지형 등에

대한 정보를 중첩하여 의사결정자가 다양한 정보를 정성적으로 파악할 수 있도록 지원한다

(그림 2-11 참조).



<그림 2-11> 추가정보 중첩

라. Marine cadastre15)

Marine cadastre는 해양 데이터, 분석도구, 기술적 지원을 통합적으로 제공하는 해양정

보시스템으로, 미국 해양대기관리처(National Oceanic and Atmospheric Administration,

NOAA)와 해양에너지관리청(Bureau of Ocean Energy Management, BOEM)의 파트너

십으로 개발되었다. 일반사용자를 위한 웹기반도구와 전문가를 위한 데스크톱 기반 도구가

함께 개발되었으며, 웹기반 도구로는 해양공간 정보를 열람하거나 간단하게 중첩해 볼

수 있는 National viewer 도구와 해양 관련 법규 및 제도를 확인할 수 있는 Ocean Law

Search가 있다(그림 2-12 참조). 데스크톱 기반 도구로는 각종 공간정보를 편집하거나

가공할 수 있는 AIS Data Handler 도구와 Arc GIS의 Toolbox에 연계하여 사용할 수

있는 AIS Track Builder 도구가 개발되어 있다.

15) Marine cadastre 웹사이트(http://marinecadastre.gov).


자료: Marinecadastre(http://marinecadastre.gov).

<그림 2-12> National Viewer 3.0 화면

마. InVEST16)

InVEST는 생태계서비스 평가를 통해 생물-물리적 결과물을 출력할 수 있고, 경제성

분석을 통해 생태계서비스의 가치를 화폐단위로 평가한다. 뿐만 아니라 생태계서비스 간의

트레이드오프를 분석할 수 있으며, 미래 관리 및 기후변화 시나리오에 따른 생태계서비스

변화를 평가하는 특징을 지닌다. 해당 모델은 시공간적으로 유연한 구조를 가지고 있어

현장 적용이 용이하며, 개발 및 보전 계획 수립단계부터 다양한 이해관계자의 참여를 촉진

하는 역할을 수행한다. InVEST에 포함된 여러 모듈 가운데 Wind Energy 모듈은 해상풍력

에너지 잠재량을 계산하여 지도화하고 그 경제적 가치를 평가한다. InVEST의 다른 모듈을

활용하여 생태계서비스 간의 트레이드오프(trade-off) 분석을 가능하게 한다. 다음은 미

국 동부지역에 대한 해상풍력단지 입지 경제성 분석 적용 사례(그림 2-13 ~ 그림 2-17

참조)와 해상풍력단지 생태계 서비스간 트레이드오프 분석사례(그림 2-18 참조)이다.

16) Natural Capital Project 웹사이트(http://www.naturalcapitalproject.org)


주: 1) X는 변전소 위치를 나타내며, 해저 케이블이 육상으로 연결되는 지점임.

2) MA 지역은 해양신재생에너지 발전이 법적으로 허가된 지역임.

자료: Natural Capital Project(http://www.naturalcapitalproject.org).

<그림 2-13> 미국동부 해상풍력단지 입지선정을 위한 연구해역


해당 지역에서의 풍력밀도는 <그림 2-14>와 같고, 외해로 갈수록 풍력밀도가 높은 것을

알 수 있다.

(단위: W/㎡)


<그림 2-14> 해상풍력밀도

경제성 평가는 해상풍력발전단지 시나리오를 기반으로 이루어진다. 본 사례에서의 시나

리오는 5MW 터빈 40개로 발전단지를 구성하여 수심 3∼60m에 건설하는 것으로 구성되

어 있다. 경제성 분석을 위해 해상풍력에너지 가격을 $0.235로 설정하고 8%의 할인율을

적용했으며, 20년 동안 풍력단지가 운용되는 것을 가정하였다.

이에 따라 분석하였을 때 해당 지역에서의 순현재가치 분석결과 <그림 2-15>와 같이

나타난다. 외해역으로 갈수록 풍력밀도가 높아 해상풍력 잠재량은 커지지만, 동시에 에너

지 전송을 위한 해저케이블 가격이 상승한다. 이로 인해 경제성이 가장 큰 핫스팟은 연안에

서 약간 떨어진 곳에 형성된다. 로드아일랜드에 인접한 지역은 경제성이 높아 에너지 판매

가격이 $0.16∼0.18/kWh 이상이면 이익이 창출되며, 경제성이 낮은 지역은 에너지 판매

가격이 약 2.5배까지 증가하여 $0.30∼0.44/kWh일 때 이익이 발생하는 것으로 분석되었

다(그림 2-16 참조).


(단위: 미 달러($))


<그림 2-15> 순현재가치(Net Present Value)

(단위: 미 달러($))


<그림 2-16> 에너지 균등화 발전비용


신재생에너지의 이용은 화석연료를 사용하는 전통적인 발전과 비교해 탄소발생량을

현저히 줄일 수 있다. 사례지역인 미국 동부의 경우 제시된 풍력발전단지 시나리오별 최대

500∼600톤의 탄소발생량을 줄일 수 있을 것으로 분석되었다(그림 2-17 참조).

(단위: 톤/단지)


<그림 2-17> 탄소발생 저감량

해상풍력단지 생태계서비스 간 트레이드오프 분석 사례로 미국동부지역은 해양운송,

어업활동, 레크리에이션, 자원개발, 해저케이블 설치 등 다양한 해양활동이 활발히 일어나

는 지역으로 해상풍력단지 개발 시 갈등이 잠재되어 있다. 따라서 에너지생산에 따른 경제

적 이익을 최대화하면서 동시에 인간의 해양이용과의 갈등을 최소화하기 위해 중첩 분석

(overlay analysis)을 수행한 사례(그림 2-18 참조)가 있다.



<그림 2-18> 해상풍력단지와 해역 이용의 잠재갈등 분석

바. 생태계서비스 기반의 트레이드오프 분석 사례17)

앞의 <그림 2-18>의 InVEST모델에 기반한 중첩분석에서 나아가 미국 동부지역에서

풍력에너지와 어업 및 생태관광과의 잠재적 충돌에 대해 생태계서비스 기반의 트레이드

분석을 조사한 사례가 있다. 풍력에너지 운용에 의한 경제적 이익을 최대화하면서 동시에

어업 및 생태관광과의 충돌을 최소화할 수 있도록 해상풍력 발전단지 입지 최적화하는

데 초점을 맞춰 수행되었다(그림 2-19, 그림 2-20, 그림 2-21 참조).

17) White et al.(2012).


주: 해상풍력발전단지(B), 넙치류 어업(C), 랍스터 어업(D), 고래 관광(E) 활동.

자료: White et al.(2012).

<그림 2-19> 미국동부해역에서 해역 이용 공간적 분포


주: 1) 해역 이용은 넙치류 어업(B), 랍스터 어업(C), 고래관광(D)에 초점을 둠. 해상풍력단지 입지 시나리

오는 E, F, G에 표시함.

2) x축: 해역 이용에 따른 경제적 혜택, y축: 해상풍력발전에 따른 수익성


<그림 2-20> 해상풍력발전과 해역 이용에 따른 경제적 혜택 상호비교

주: 다양한 해역 이용 조건을 동시에 고려한 해상풍력 입지최적화 사례.


<그림 2-21> 해상풍력발전에 따른 이익과 해역 이용에 따른 이익과의 상호비교


2. 의사결정지원 모델의 국내 적용 가능성 검토

가. 국내 적용 가능성 검토기준

본 연구의 주요 목적 중 하나인 해상풍력단지 입지선정에 대한 의사결정지원도구를

마련하기 위해, 앞에서 살펴본 모델의 국내 적용 가능성을 유연성(flexibility), 정량성

(quantify), 가해성(legibility), 투명성(transparency), 범용성(scalability & generality)

에 근거하여 검토하였다.

o 유연성: 여러 가지 입지 및 운영 시나리오별 비교·분석이 용이하도록 입지 여건,

각종 추가적인 정보를 활용하여 재분석이 가능해야 한다.

o 정량성: 정량적인 정보는 의사소통 및 정책결정에 유용하게 활용될 수 있다.

특히 해상풍력단지 건설은 대규모 사회·경제·환경적 비용투입을 요구하기 때문

에 의사결정주체가 명확하게 이해할 수 있도록 정량적인 정보를 제공할 필요가

있다.

o 가해성: 의사결정주체가 정책 시나리오별 결과를 명확하게 인지할 수 있도록

지도화·시각화된 결과가 제시되어야 한다.

o 투명성: 의사결정은 매우 복잡한 사회과학적 과정에 의해 이루어진다. 분석방법

의 투명성은 이러한 복잡한 의사결정 과정에 객관성을 부여할 수 있는 주요 수단

이 될 수 있다.

o 범용성: 한반도 전역의 해상풍력에너지 잠재량 산정 뿐 아니라 지자체 차원의

입지대안 마련, 또는 사업자 단위의 운영 시나리오 비교에 이르기까지 다양한

사용주체가 공간적인 제약 없이 다양한 정책목적을 위해 쉽게 이용될 수 있어야

한다.

나. 모델별 국내 적용성 검토

위의 다섯 가지 기본원칙에 입각하여 앞에서 검토한 모델을 살펴보았다(표 2-1 참조).

KIER-WindMap 모델은 법·제도적 혹은 환경·생태적으로 풍력단지 개발이 불가한 지


역을 제척하고, 개발 가능지에 한해 시계열 바람자료의 풍속 및 풍향 분석 모델과 연계하여

풍력밀도 및 잠재량을 산정하는 측면에서 유용한 모델이지만, 풍력단지 건설과 다른 이용

가치와의 가치충돌을 분석하는 데 어려움이 있다. 반면 SAM 모델의 경우 다른 이용가치와

의 충돌을 확인하기에는 유용하나 풍력에너지의 분석과 그에 따른 경제성 산정, 운영 시나

리오별 분석에 한계가 있다. Marine Cadastre의 경우에는 해상풍력 관련 DB 구축과 정보

를 공개하는 데 초점이 맞추어져 있기 때문에 다각적인 분석에는 어려움이 있다.

InVEST는 생태계 서비스 개념에 기반으로 하여 의사결정 과정에서 자연환경적 가치를

고려할 수 있도록 개발되었다. 따라서 해상풍력단지 입지선정에 따른 생태·환경·사회·경

제적 영향을 예측하여 비용을 최소화하고 지속가능한 의사결정을 지원한다는 점에서 앞에

서 검토한 Marxan 모델과 매우 유사하다. 그러나 Marxan 모델은 해상풍력에너지 잠재량

및 경제성 분석 정보를 별도로 계산하여 입력자료로 제공해야 하지만, InVEST는 자체적으

로 해상풍력에너지 잠재량 및 경제성을 분석할 수 있는 ‘Offshore Wind Energy

Production Model’을 포함하고 있다. 따라서 본 절에서는 InVEST 모델에서 해상풍력에

너지 잠재량 및 경제성 분석을 수행하는 풍력에너지 생산량 산정 모델(Offshore Wind

Energy Production Model)과 트레이드오프(trade-off) 분석을 위한 중첩분석 모델

(Overlap Analysis Model)에 대한 국내 적용 가능성을 검토한다.

24

구분

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off)

분석

및

의사

결정

지원

영향

정도

의 정

량적

표현

×△

×△

가중

치 반

영〇

〇×

〇

기타

풍력

단지

운영

시나

리오

별 분

석 가

능성

△◎

◎◎

사용

자편

의 고

려△

◎〇

desk

top

ver.

-×

web

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. -

〇〇

주:

×:

제공

불가

, △

: 정

성적

인 정

보 제

공/활

용,

○:

정량

적인

정보

제공

/활용

, ◎

: 모

델 별

부각

되는

장점

<표 2

-1>

의사

결정

지원

모델

별 국

내 적

용성

비교


3. Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs 모델

가. InVEST 해상풍력에너지 생산량 산정모델

InVEST의 해상풍력에너지 생산량 산정모델(Offshore Wind Energy Production

Model)의 목적은 해상풍력에너지 및 경제성을 산정하는 것이다. 본 모델을 국내에 적용함

으로써 얻을 수 있는 이점은 크게 다음의 다섯 가지로 정리할 수 있다. 첫째, 해상지점별로

각각 해상풍 자료, 터빈 사양정보, 변전소(그리드)와의 거리를 산정하여 입체적으로 풍력

에너지 발전량을 산정한다. 둘째, 터빈 설치비용, 신재생에너지 전력가격, 풍력단지 운영

시나리오 등을 추가하여 각 시나리오별 순현재가치(Net Present Value)를 산정할 수

있다. 이를 통해 발전가능 해상풍력에너지의 경제적 가치를 의사결정에서 고려할 수 있다.

셋째, GIS 기반의 지도화된 결과를 출력하여 이해가 쉬우며 의사결정 과정에서 다양한

이해관계자의 참여를 촉진할 수 있다. 넷째, InVEST 모델에 포함되어 있는 중첩(overlap)

도구와 연계하여 풍력에너지 생산량 모델에서 도출된 발전가능에너지양(harvested

energy)과 해상 이용, 환경·생태성, 경관과의 트레이드오프(trade-off) 분석이 용이하여

해상풍력단지 입지선정 의사결정에 중요한 정보를 제공할 수 있다. 다섯째, 사용자 친화적

인(user friendly) 인터페이스를 갖추고 있고, 본 모델의 개발주체인 Natural Capital

Project에서 운영하는 InVEST Forum을 통해 InVEST 모델 사용자와 개발자와 상시적으

로 다양한 정보를 교류할 수 있어 누구나 쉽게 활용이 가능하다.

이러한 이점을 지닌 모델의 국내 적용을 위해서는 무엇보다도 해당 모델에서 요구하는

데이터에 대응되는 국내 데이터의 유무에 달려 있다. 데이터 대응 사항은 <표 2-2>와

같다.


InVEST-Offshore Wind Energy Production

모델 요구 데이터국내 데이터

항목 설명 데이터(출처) 설명

해상풍

데이터

각 지점(point)별 시계열

해상풍 데이터

ODAM 풍속자료

(국립기상과학원)

5㎞×5㎞ 해상도, 2만여 개의

한반도 해상 격자점에 대해

9년간(2005~2013) 1시간

간격으로 측정

수심자료

(DEM)

터빈 입지 가능 여부

판단을 위한 해저고도

측정 자료

30초 격자수심

(한국해양과학

기술원)

한국 주변 해역

(30°N∼44°N,

117°E∼143°E)에 대한 30초

간격의 격자(286개) 수심

터빈정보발전가능에너지양 산정

등을 위한 터빈 특성 정보

해상풍력사업 사업자,

지자체, 유관부처

(한국해상풍력(주),

제주특별자치도,

산업통상자원부 등)

터빈 높이,

시동/정격/중단 풍속,

터빈 직경, 터빈 가격 등

터빈 하부

지지구조

설치비용

경제성 분석을 위한

주요 비용 정보,

터빈당 가격

해상풍력사업 사업자,

지자체, 유관부처

(한국해상풍력(주),

제주특별자치도,

산업통상자원부 등)

사업계획상의

하부 지지구조 건설

사업비/터빈 수

전력가격

경제성분석을 위한 주요

편익정보,

kWh당 가격

지역별 신재생에너지

원별 전력거래금액

(한국전력거래소)

신재생 에너지원별

전력시장가격

(2005~)

그리드(Grid)

위/경도 좌표

정보

해상풍력단지에서 생산한

전력 인입시설 위치정보

변전소 주소정보

㈜ 한국전력공사

변전소가 위치한 읍·면·동

주소정보

할인율

(discount rate)

해상풍력단지의 미래

운영가치의 현재의

현금가치 비율

시나리오상에서 조정 -

<표 2-2> InVEST-Offshore Wind Energy Production 모델의

요구 데이터에 대응되는 국내 가용 데이터


나. InVEST 중첩분석 모델

InVEST의 중첩분석모델(Overlap Analysis Model)은 해상공간 이용에 따른 생태·환경

적인 영향뿐 아니라 다른 해상활동에 대한 영향을 의사결정 과정에 반영할 수 있게 다양한

정보를 제공하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 최적의 해양공간계획(Marine Spatial Plan)

을 도출하게 하는 것이 최종적인 목적이다. 본 모델을 국내에 적용함으로써 얻을 수 있는

이점은 크게 다음의 세 가지로 같이 정리할 수 있다. 첫째, 각 해상이용빈도 혹은 생태환경

적 중요도에 따라 차등적으로 점수(intra activity weight)를 부여하거나 감소곡선으로

나타낼 수 있다. 둘째, 각 해양이용 혹은 생태환경 항목 간 중요도에 따라 가중치(inter

activity weight)를 부여할 수 있다. 셋째, 복잡한 정보를 단순화하여 지도로 나타냄으로써

의사결정 과정에서 이해관계자 참여를 촉진할 수 있다.18)

자료: Sharp et al.(2014).

<그림 2-22> 감소곡선

복잡한 정보를 점수화 및 단순화를 통해 직관적이고 압축적인 정보를 얻는 이점이 있지

만, 과도한 점수화 및 단순화에 따른 오류도 있을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 항목

간 가중치 부여를 통해 최종적인 의사결정주체를 위한 정보를 도출한다. 입지항목별 중요

도 도출에 대한 사항은 제4장에서 다루는 것으로 한다.

18) Sharp et al.(2014).


다. 우리나라 해상풍력단지 입지선정 의사결정지원 방안

앞 절의 국내적용 가능성 검토에 기반으로 하여 본 연구의 1차년도에서 마련했던 입지선

정방안을 <그림 2-23>과 같이 정교화하고자 한다. 1차년도의 입지선정방안과의 주요한

차이점은 다음과 같다.

첫째, 1차년도에서는 평균적인 바람의 세기에 기반으로 한 풍력에너지 잠재량을 계산하

였으나, 2차년도에서는 해상풍의 시계열 자료, 터빈 정보를 동시에 고려하여 기술적으로

발전 가능한 에너지잠재량을 산정한다. 둘째, 해상풍력발전 단지 설치 비용(터빈설치 비용,

기초시설 건설비용), 단지 운영비용, 변전소와의 거리(전력수송 케이블 비용)와 전력가격

에 기반으로 한 편익을 고려한 경제성 분석을 통해 순현재가치(Net Present Value)를

산정한다. 셋째, 1차년도에서는 해상 이용, 환경·생태성, 경관에 대해 단순 제척하는 과정

을 거쳤으나, 2차년도에서는 반드시 제척이 필요한지의 여부를 우선 판단하고, 입지항목

내 점수 및 입지항목 간 가중치를 부여하는 설문을 실시한다.

<그림 2-23> 우리나라 해상풍력 입지선정 의사결정지원 모델 개념도

제3장 ․ 국내 해양공간자료 및 데이터 구축 ∣ 29

∣제3장 ․ 국내 해양공간자료 및

데이터 구축∣1차년도 연구에서는 에너지자원 및 경제성, 보전지역 및 경관보호, 인간의 활동, 해양환

경 및 해양생태의 네 개 부문에 대해 풍력에너지 잠재량, 수심, 육지와의 거리, 도립공원,

자연환경보전지역, 경관보전지역, 해양경관, 어장, 항만/어항, 항로, 군사활동지역, 해양수

질, 해양저질, 해양포유류, 조류 서식지의 총 15개 항목에 대한 자료를 활용하여 입지를

분석하였다. 2차년도에서는 1차년도의 입지항목과 부문체계를 준용하되, 일부 항목 및

자료를 조정하였다. 이를 제2장에서 설명한 분석방법에 따라 한반도 서남해안 지역(전라지

역)의 자료를 구축한다.

1. 에너지 자원 및 경제성 분석

가. 해상풍 자료(고해상도 KLAPS 재분석자료)19)

1) KLAPS 재분석장의 개요

국립기상과학원에서는 초단기 동네예보를 실시간으로 지원하기 위해 초단기 기상분석

및 예측 시스템(Korea Local Analysis and Prediction System, KLAPS)을 개발·운영하

고 있다. KLAPS는 대기의 상태를 분석하고 예측하는 두 부분으로 구성되어 있는데, 분석

성능이 빠르다는 장점이 있다. 실시간으로 대기를 분석할 때 분석시간을 기준으로 6분

이내에 수집하고, 수집된 모든 관측 자료를 사용하여 매 정시 10분까지 3차원 기상분석장

을 빠르게 생성한다. 또한 구름 분석을 통하여 미세물리과정을 사용하여 대기 중의 강수를

모의 하는 중규모 수치 모델이 가지는 강수 재현문제를 해결하여 초기 강수 예측 정확도를

높여 초단기 예보에 활용한다.20)

19) 국립기상과학원 이용희 연구관과 ㈜한국해양기상기술 임효혁 대표의 원고 및 자문내용을 중심으로 정리함.


실시간 현업운영에서는 시간 제약으로 인하여 매시간 6분 이내에 수집되는 관측자료만

제한적으로 사용하고 있어서 그 시간대에 관측되는 모든 자료를 충분히 반영하지 못하고

있다. 따라서 과거 시간에 대해 관측자료를 재수집하여 분석하는 재분석을 수행하여 2005

년부터 최근 9년 동안의 관측자료에 대한 재분석 자료를 생산하였다.21) 현업 실시간 분석

에서 시간 제약으로 수집하지 못했던 관측 자료를 수집할 뿐만 아니라 특별 관측기간에

관측된 자료를 추가함으로써 좀 더 대기 상태에 가깝게 분석하고자 하였다. 이러한 고해상

도 재분석 자료는 관측 자료만으로 분석하기 어려운 관측 공백지역에 대해서도 수치모델을

이용하여 일관성 있게 직접 계산할 수 있는 장점이 있어 관측자료가 부족한 해상의 상태를

추정하거나 분석하는 데 유용하게 사용할 수 있다. KLAPS 재분석자료는 한반도 영역에

대하여 5km 수평 해상도와 1시간 간격의 시간 해상도의 자료이며, 2009년부터 매년마다

2년분의 재분석이 수행되어 왔다.22)

일반적으로 지역규모의 재분석은 지역의 수문학적 순환, 일변화 등과 같은 날씨와 기후

변화의 중요한 특징 분석이 전구 규모 재분석보다 유용하여 미국기상청(NCEP)에서는

북미대륙지역을 중심으로 32 km 해상도의 지역 재분석 자료를 생산하여 활용하고 있다.

따라서 KLAPS 재분석자료를 활용하여 관측공백지역의 해상풍을 사용하여 해상풍력에너

지를 효율적으로 분석할 수 있을 것으로 기대된다.

2) KLAPS 재분석장 생산

KLAPS 재분석을 위한 배경장은 현재 분석성능이 가장 우수한 것으로 알려져 있는

유럽중기예보센터(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)

자료를 사용하였으며, <그림 3-1>은 배경장 생산 체계도를 나타낸 것이다. 배경장은 WRF

(Weather Research and Forecasting) 모델을 사용하였으며, 6시간 간격인 00, 06, 12,

20) 국립기상연구소(2009).

21) 국립기상연구소(2014).

22) 국립기상연구소(2009∼2014).


18UTC에 각각 12시간 예측을 수행하였다. 배경장으로 사용된 ECMWF 분석자료는 수평

해상도 0.25°×0.25°의 6시간 간격으로 생산된 자료이다. 안정적인 배경장을 생산하기

위하여 격자분석완화법(Grid Four-Dimensional Data Assimilation, Grid FDDA)을 6시

간 간격으로 적용하여 ECMWF 모델 정보가 적분 기간 내에 충분히 반영되도록 설계하였

다. 분석을 위한 배경장은 예측시각 기준으로 3시간 이후 자료부터 사용하였다. 예를 들어

0200UTC 분석의 경우 전날 1800UTC에 생산된 예측장을 사용하고, 0300UTC 분석을

수행할 경우 0000UTC에 수행된 예측장을 각각 사용하였다.23)

자료: 국립기상연구원(2014).

<그림 3-1> KLAPS 재분석장 생성 개념도

KLAPS 재분석에 사용되는 자료는 정기적으로 관측이 이루어지는 AWS(Automatic

Weather Station), METAR(METeorological Aerodrome Report), AMEDAS(Automated

Meteorological Data Acquisition System), METAR(METeorological Aerodrome

Report), AMDAR(Aircraft Meteorological Data Relay) 자료, 수직측풍장비, 레이더, 위성

자료, 낙뢰 자료이며, 해상의 부이(Buoy) 자료도 포함되었다. 국외 관측자료는 기상전용통

신망(GTS)을 이용하여 수집하여 사용되었다.

23) 국립기상연구원(2014).


KLAPS 재분석장 중에서 해상풍이 생산된 영역은 <그림 3-2>의 파란색으로 표시된

해상이다. 해상풍 재분석자료의 공간해상도는 5km이며, 시간 간격은 1시간 간격이다.


<그림 3-2> KLAPS 재분석장 생성 범위(5km 해상도)

3) KLAPS 재분석장의 해상풍 자료

사용한 자료는 2005년 1월 1일 0000UTC부터 2013년 12월 31일 2300UTC까지 9년간

의 자료이다. 매 시간 간격으로 생산되어 총 7만 8,880시간에 대해서 각 격자점에 대해서

산출되었다. 실제 분석에 사용된 영역은 동네예보 영역으로 사용하고 있는 <그림 3-3>에

서 나타낸 영역 중 해상지역이다.


해상의 관측자료는 부이(Bouy) 자료지점이 부족하여 배경모델인 WRF의 특성이 반영

된 자료이며, 배경모델인 역학모델을 통해 생산된 자료이므로 체계적인 오차의 가능성이

있을 수 있다. 또한 분석에 활용한 Bouy 자료가 대부분 연안에 위치하고 있어 외해의

해상풍 분석에는 크게 영향을 미치지 못하는 한계점이 있다.


<그림 3-3> 육상-해상 영역 구분도

나. 수심자료

본 연구에서 활용할 InVEST-Wind Energy Model은 수심자료의 그리드에 맞춰 결과값

이 출력되는 특성이 있기 때문에 수심자료의 해상도가 높을수록 공간적으로 상세한 결과값

이 도출된다. 기존 우리나라 전체 해역을 대상으로 한 격자수심 자료는 국립해양조사원의

자료를 비롯한 대부분의 자료의 공간해상도가 1분 간격으로 구축되어 있거나 측심자료로


부터 격자수심자료를 생성하는 과정상 오차나 한계점이 존재한다.24) 이에 서승남(2008)

은 2007년 간행된 국립해양조사원의 모든 수치해도뿐 아니라 기존 연구에서의 수치해도

등을 통합적으로 활용해 한국 주변 해역(30~44°N, 117~143°E)에 대한 측심자료를 추출

하고, 보간법을 적용해 기존 격자수심보다 상세하고 신뢰도 높은 자료를 생산하였다(표

3-1 참조). 따라서 본 연구에서는 현 수준에서 비교적 높은 공간해상도와 신뢰도를 확보한

서승남(2008)의 격자수심자료를 활용하였다(그림 3-4 참조).

자료 해상도 비고

GEBCO(2003) 1분

Global Seafloor Topography(2007) 1분 2007년 10월 기준 자료

JEGG(2005) 500m

최병호 외(2002) 1분

국립해양조사원(2007) 1분

자료: 서승남(2008) 내용 재구성.

<표 3-1> 서승남(2008)에서 활용한 격자수심 자료

다. 전력시설(변전소) 위치정보

해상에서 생산한 전력은 육상 변전소에 인입되어 전력수요지에 전달되어야 전력을 활용

할 수 있다. 해상에서의 송전선로 건설비용은 선로 연장이 증가함에 따라 천문학적인 비용

이 발생하는데, 해상에서부터 시작되는 송전선로의 종착지인 변전소의 위치정보는 경제성

산정에 있어서 매우 중요한 정보이다. 우리나라 변전소 위치정보는 한국전력공사를 통해

구득할 수 있으나, 보안상의 문제로 행정동 단위까지의 정보만 제공된다. 따라서 본 연구에

서는 행정동 정보와 위성자료 등을 복합적으로 고려해 위경도 좌표를 추출하였다(그림

3-4 참조).

24) 서승남(2008).


<그림 3-4> 전라남도 인근 해역수심 및 전력시설 위치


2. 보전지역 및 경관보호 부문 자료

1차년도 연구에서 보전지역 및 경관보호 부문의 입지항목별 활용한 자료는 ｢자연공원법｣에 따른 도립공원, ｢국토의 계획 및 이용에 관한 법률｣에 따른 자연환경보전지역, ｢국토의

계획 및 이용에 관한 법률｣에 따른 경관보전지구, 그리고 육역으로부터 2km 이격을 둔

해양경관 항목을 활용하였다. 2차년도에서도 1차년도 연구와 마찬가지로 보전지역 및 경관

보호 부문의 입지항목 준용하되, 일부 항목의 활용자료를 조정하였다(표 3-2 참조).

입지항목 1차년도 2차년도 비고

자연공원 도립공원(자연공원법) 자연공원(자연공원법) 확장

환경보전자연환경보전지역

(국토의 계획 및 이용에 관한 법률)

환경보전해역 및 특별관리해역

(해양환경관리법)변경, 구체화

경관보전생태·경관 보전지역

(자연환경보전법)

생태·경관 보전지역

(자연환경보전법)동일

해양경관 육지로부터 2km 이격 영역 육지로부터 2km 이격 영역 동일

<표 3-2> 보전지역 및 경관보호 부문 입지항목/자료

자연공원 항목의 경우, 국립/도립/군립 등으로 구분되고 있으나, 이러한 구분이 반드시

이들의 환경적 보전가치를 반영하고 있는 것은 아니다.25) 따라서 2차년도에서는 도립공원

뿐 아니라 국립공원, 군립공원, 지질공원을 포함한 ‘자연공원’을 분석대상으로 확장하였

다. 한편 ｢국토의 계획 및 이용에 관한 법률｣에 따른 자연환경보전지역은 “자연환경·수자

원·해안·생태계·상수원 및 문화재의 보전과 수산자원의 보호·육성 등을 위하여 필요한

지역”을 가리킨다. 해당 지역은 ‘보전’의 측면에서 입지항목으로서 입지항목 활용 취지나

맥락상 벗어나지는 않으나, 해상영역을 대상으로 하는 항목으로 활용하기에는 광범위한

일면이 있다. 따라서 이를 ｢해양환경관리법｣에 따른 환경보전해역 및 특별관리해역으로

변경하고 개념적·공간적 범위를 구체화하였다.

25) 환경부(http://www.me.go.kr)의 [법령/정책]-[자연보전] ‘자연공원지정절차’ 게시물 참조.


가. 자연공원

자연공원은 ｢자연공원법｣에 명시된 내용과 같이 “자연생태계와 자연 및 문화경관 등을

보전하고 지속가능한 이용을 도모하는 것을 목적”으로 국립공원, 도립공원, 군립공원 및

지질공원으로 분류·지정되어 있다. 자연공원 지정현황은 한국토지정보시스템(KLIS)을

통해 구득하였고, 이들 중 전라남북도 지역에 포함된 해안지역 및 해상 국립공원은 전라남

도 진도군, 완도군, 신안군, 여수시 일대의 다도해상국립공원과 전라북도 부안군 변산 일대

의 변산반도 국립공원이 지정되어있다(그림 3-5 참조).

나. 환경보전해역 및 특별관리해역(환경관리해역)

환경보전해역 및 특별관리해역(환경관리해역)은 ｢해양환경관리법｣ 에 의거하여 “해양

환경의 보전·관리를 위하여 필요하다고 인정되는 경우”에 지정한다. 이 중 ‘환경보전해역’

은 ｢국토의 계획 및 이용에 관한 법률｣에 따른 자연환경보전지역 중 수산자원의 보호·육성

이 필요하거나, 그 외 해양환경 및 생태계의 보존이 양호한 곳으로서 지속적인 보전이

필요한 해역에 지정한다. ‘특별관리해역’은 해양환경기준의 유지가 곤란한 해역, 혹은 해양

환경 및 생태계의 보전에 현저한 장애가 있거나 장애가 발생할 우려가 있는 해역에 지정한

다. 환경관리해역의 지정현황은 국가해양환경정보통합시스템(Marine Environment

Information System, MEIS)에서 확인할 수 있으며, 전라지역에는 전라남도 가막만, 득량

만, 함평만, 완도-도암만지역에 지정되어 있다(그림 3-5 참조).

다. 생태·경관보전지역

생태·경관보전지역은 ｢자연환경보전법｣에 따라, “(1) 생태·경관보전지역은 자연상태

가 원시성을 유지하고 있거나 생물다양성이 풍부하여 보전 및 학술적 연구가치가 큰 지역,

(2) 지형 또는 지질이 특이하여 학술적 연구 또는 자연경관의 유지를 위하여 보전이 필요

한 지역, (3) 다양한 생태계를 대표할 수 있는 지역 또는 생태계의 표본지역 등 자연생태·

자연경관을 특별히 보전할 필요가 있는 지역”을 대상으로 지정한다. 전라지역에는 전라남

도 고흥군 일부 지역이 지정되어 있다(그림 3-5 참조).


라. 해양경관

1차년도에서와 마찬가지로 해양경관을 고려해 연안으로부터 2km의 이격을 둔다(그림

3-5 참조).

<그림 3-5> 전라남북도 지역의 보전지역 및 경관보호 부문 입지항목별 공간자료 분포


3. 인간의 활동 부문 자료

1차년도 연구에서 인간의 활동 부문의 입지항목별 활용한 자료는 ｢연안관리법｣에 따른

‘연안해역기능구’상의 어장구, 항만구, 어항구, 군사시설구와 포털사이트에서 공개하고

있는 항로정보를 활용한 바 있다. 2차년도의 사례지역인 전라남북도의 경우, 하위 지자체로

부터 연안지역관리계획의 취합이 진행 중이거나 광역자치단체단위의 연안관리지역계획이

수립 중에 있었다. 따라서 현 상황에서 전라남북도에 대한 분석을 위해 ‘연안해역기능구’

상의 어장구, 항만구, 어항구, 군사시설구를 대체할 데이터를 탐색하였다(표 3-3 참조).


어장어장구

(연안관리법)

수산자원보호구역

(국토의 계획 및 이용에 관한 법률) /

양식장 (해양수산부 자료)

대체

항만/어항항만구/어항구

(연안관리법)

신항만건설예정지역 (신항만 건설 촉진법) /

어항구역 (어촌·어항법)대체

항로 오픈맵 VOS 자료 변경, 구체화

군사활동지역군사시설구

(연안관리법)

군사기지 및 군사시설 보호구역

(군사기지 및 군사시설 보호법)대체

<표 3-3> 인간의 활동 부문 입지항목/자료

그 결과 어장 항목은 ｢국토의 계획 및 이용에 관한 법률｣에 따른 ‘수산자원보호구역’과

해양수산부 해양환경정책과에서 구득한 양식장 공간정보를 활용하였다. 그 외 어항자료

로 ｢수산업법｣상의 ‘조업구역’과 각 지자체별로 관리하는 인공어초 자료를 검토하였으

나, ‘조업구역’의 경우에는 풍력단지가 입지할 수 있는 지역보다는 외해에 지정되어 있어

입지항목으로서의 실효성이 낮았고, 인공어초의 경우에는 지자체별로 자료 관리상 편차

가 있어 입지항목으로 활용하기에는 한계가 있었다. 항만항목의 경우, ｢항만법｣에 따른

‘항만구역’이 최적의 데이터이나, 데이터 구득상의 어려움으로 ｢신항만 건설촉진법｣에

따른 ‘신항만 건설 예정지역’을 활용하였다. 어항자료는 ｢어촌·어항법｣에 따른 ‘어항구


역’을 활용하였고, 군사활동지역에 대한 자료는 ｢군사기지 및 군사시설 보호법｣에 따른

‘군사기지 및 군사시설 보호구역’을 활용하였다. 항로의 경우, 세계기상관측자원선박

(World Meteorological Organization Voluntary Observing Ships)의 선박운항 정보를

활용하였다.

가. 어장

｢연안관리법｣상의 ‘어장구’는 “마을 어업, 양식어업 등을 위한 어장의 기능을 유지하기

위하여 필요한 구역”으로 ｢국토의 계획 및 이용에 관한 법률｣에서 명시하는 ‘수산자원보호

구역’은 “수산자원의 보호·육성을 위하여 지정된 공유수면이나 그에 인접된 토지”와 유사

하다. 그 외 해양수산부 해양환경정책과로부터 구득한 ‘양식장’ 현황정보도 함께 활용하였

다(그림 3-6 참조).

나. 항만/어항

｢신항만건설촉진법｣상의 ‘신항만예정구역’이란 “신항만 건설사업을 추진하기 위하여

필요한 수역 및 지역”을 가리킨다. ｢어촌·어항법｣상의 ‘어항구역’이란 “천연 또는 인공의

어항시설을 갖춘 수산업 근거지의 수역 및 육역”을 말한다(그림 3-6 참조).

다. 항로

세계기상기구(World Meteorological Organization, WMO)의 VOS(Voluntary Observing

Ships) 프로그램은 전 세계 해상을 통행하는 선박의 자발적인 참여로 기상관측장비를

설치하고 기상정보를 수집한다. 이들이 수집하는 정보는 기상분석을 위한 기초적인 정보로

위치정보 및 시간정보도 포함한다. 이에 Halpern B. S. et al.(2008)은 해양생태계에 대한

인간활동정도의 대리변수(proxy variable)로서 VOS의 자료를 1km×1km로 격자화하여

선박통행 빈도를 산출하고 이를 log 변환하여 0에서 1까지의 값으로 표현해 활용하였다.

본 연구에서는 Halpern B. S. et al.(2008)에서 구축한 선박통행 빈도 자료 중 우리나라


해역에 대한 경계로 볼 수 있는 배타적 경제수역(EEZ)에 대해 0에서부터 1까지 재조정한

값을 사용하였다(그림 3-6 참조).

라. 군사활동지역

｢군사기지 및 군사시설 보호법｣상의 ‘군사기지 및 군사시설 보호구역’이란 “군사기지

및 군사시설을 보호하고 군사작전을 원활히 수행하기 위하여 국방부장관이 지정하는 구

역”으로 세부적으로는 ‘통제보호구역’과 ‘제한보호구역’으로 구분된다. 이들 지역은 동법

에 의거하여 이용에 제약이 많은 지역으로 원칙적으로 제척이 필요한 지역이다. 해상이용

에 영향을 미치는 지역으로는 군산 연안 일대가 해당한다(그림 3-6 참조).


<그림 3-6> 전라남북도 지역의 인간의 활동 부문 입지항목별 공간자료 분포


4. 해양환경 및 해양생태

1차년도 연구에서 해양환경 및 해양생태 부문의 입지항목별 활용한 자료는 해양환경관

리공단의 ‘해양생태계 기본조사’ 시 측정하는 해양수질 및 해양저질 조사정점, 국립수산과

학원 고래연구소에서 파악한 남방큰돌고래 출현지역, 해양환경관리공단에서 수집한 바다

새 조류 서식지를 활용하였다. 2차년도에서도 1차년도 연구와 마찬가지로 입지항목을 준

용하되, 일부 항목의 활용자료를 조정하였다(표 3-4 참조).


해양수질해양수질 조사정점

(해양생태계 기본조사)

해양수질 조사정점

(해양생태계 기본조사)동일

해양저질해양저질 조사지

(해양생태계 기본조사)

갯벌지역

(해양수산부 해양생태과)변경

해양포유류남방큰돌고래 출현지점

(국립수산과학원 고래연구소)- 제외

조류서식지바다새 서식지

(해양환경관리공단)

철새도래지

(국립생물자원관)변경

<표 3-4> 해양환경 및 해양생태 부문 입지항목/자료

해양저질 항목은 기존 1차년도에서 해양저질 조사지에서 상위 20% 지역을 제척하였으

나, 2차년도에서는 자료구득상의 문제로 해양수산부 해양생태과에서 파악하고 있는 갯벌

지역으로 변경하였다. 해양포유류 항목의 경우, 전문가 자문회의26)를 통해 현재 해양포유

류에 대한 실질적인 가용 데이터가 없는 것으로 파악되어 금년 연구의 입지항목에서 제외

하였다. 향후 해상풍력단지 건설사업 추진 시 반드시 별도의 조사가 필요할 것으로 사료된

다. 한편 해상풍력단지의 경우 도서에 근접한 지역을 제외하고는 바다새보다는 대체로

철새 이동에 미치는 영향이 크며, 특히 철새도래지 주변 지역에서 영향이 크다는 전문가

의견27)이 있었다. 이를 반영하여 조류 서식지에 대한 데이터는 국립생물자원관에서 파악

26) 2015년 7월 15일, 대전역, 중간자문회의에서 논의.


하고 있는 철새도래지 지역을 활용하였다.

가. 해양수질

해양수질은 해상풍력단지 건설 시 발생하는 부유사나 오염물질이 주변 해역에 확산

될 것을 우려하여 해양수질 1등급 이상인 지역에서 입지할 수 있도록 고려해야 한다.28)

따라서 1차년도의 연구에서와 마찬가지로 ｢해양환경정책 기본법 시행령｣ 별표 1의 ‘해역

환경 기준’에 의거하여 용존산소량 기준 1등급(DO 7.5mg/L) 미만인 지역은 해상풍력단

지 입지배제 기준을 설정한다. 해당 데이터는 해양환경관리공단의 해양환경측정망 2014년

2월, 5월, 8월, 11월 자료에서 용존산소량(DO, mg/L)의 평균값을 사용하였다(그림 3-7

참조). 한편 최근 해양환경관리공단에서는 우리나라 해양환경 특성을 고려하여 해역수질

평가기준을 설정하기 위해 해류, 조석, 탁도, 수심 등을 기준으로 5개 생태구로 분류하고,

부영양화의 원인항목(용존 무기질소, 용존 무기인), 일차반응항목(클로로필, 투명도), 이

차반응항목(저층 용존산소 포화도) 항목을 종합 평가해 수질등급기준(WQI)을 제시하고

있다.29) 따라서 향후 입지항목 WQI를 활용하는 방안이 해양수질에 대한 다양한 측면이

잘 반영될 것으로 사료된다.

나. 해양저질

해양저질에 대한 데이터는 해양수산부 해양생태과에서 수집한 갯벌지역 공간정보를

활용하였으며, 이는 국가해양환경정보통합시스템(MEIS)에서도 확인할 수 있다(그림

3-7 참조).

27) 2015년 3월, 국립공원 연구소 철새연구센터 관계자 전화 인터뷰 내용.

28) 김태윤 외(2014).

29) 국가해양환경정보통합시스템(www.meis.go.kr).


다. 조류서식지

해상풍력단지의 조류이동 영향 부분은 1차년도부터 거듭 논의된 부분이다. 해상지역의

특성상 주로 철새의 이동이 많은데, 철새의 비행고도를 고려해 볼 때 철새의 중간 기착지

역할을 하는 철새도래지 인근 지역의 영향이 가장 클 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는

국립생물자원관에서 구축한 철새 도래지 위치정보를 활용하였다(그림 3-7 참조).

<그림 3-7> 전라남북도 지역의 해양환경 및 해양생태 부문 입지항목별 공간자료 분포


∣제4장 ․ 입지항목별 중요도 산정∣해상풍력단지 입지선정에 대한 의사결정은 다양한 객관적, 과학적 정보를 바탕으로 의

사결정자와 이해관계자 집단의 합의, 즉 주관적 판단에 따라 결정된다. 입지선정 과정이

원만하게 진행되기 위해서는 이해관계자 집단의 주관적 판단의 기저에 자리하는 선호체계

를 파악하고, 그에 맞추어 입지대안을 모색하거나 전략을 마련하는 것이 중요하다. 따라서

본 장에서는 이해관계자 집단의 해상풍력단지 입지 선호체계를 반영한 가중치 산정방법을

제시한다. 또 가중치 산정방법의 적용성을 검토하기 위해 본 연구 2차년도 사례적용지인

서남해안 지역에 시범 적용한다.

1. 다기준 의사결정 기법: AHP 기법

해상풍력단지와 같은 공공시설의 입지를 결정함에 있어서 비용최소화 혹은 이윤 극대화

등의 단일 목적을 위한 계량적 접근방식보다는 다양한 측면을 고려할 수 있는 다기준

의사결정 기법(Multi-Criteria Analysis)의 적용이 필요하다. 다기준 의사결정은 각 요소

간의 갈등을 파악하여 트레이드오프(trade-off)를 분석하는 데 주안점을 둠으로써 이해관

계자의 다양한 욕구와 사회·환경적인 측면을 체계적이고 종합적으로 고려할 수 있는 접근

방법30)이다. 다기준 의사결정 기법의 적용을 위해서는 요소별 상대적 중요도를 반영해

가중치를 산출해 내는 과정이 필요한데,31) 이를 위한 방법으로 AHP(Analytic Hierarchy

Process) 기법이 널리 활용되고 있다. Thomas Saaty가 개발한 AHP 기법은 여러 요소를

계층화하여 이를 단계별로 쌍대비교함으로써 상대적 중요도를 도출하는 기법이다.32)

AHP 산정법은 평가항목을 구성하고, 쌍대비교행렬을 구성한 다음 가중치를 도출하는

과정으로 구분할 수 있다.33) Saaty(1987)에 따르면, n개의 평가항목(A1, A2, … An)의

30) 김영, 김경환, 류태창(2003).

31) 김영, 김경환, 류태창(2003).

32) 이태열(2006).

제4장 ․ 입지항목별 중요도 산정 ∣ 47

쌍대 상대적 중요도를 (i, j 는 각각 1에서 n)이라고 할 때, 중요도 평가 행렬은

다음의 A=(aij)로 나타낼 수 있다.

⋯

⋯

⦙ ⦙ ⋯ ⦙

⋯

(식 4-1)

위의 행렬에서 가중치 벡터 를 곱하면 A의 고유치 를 구하는 식은 다음과 같다.

· · (식 4-2)

여기서 최대 고유치를 max라고 하고 고유벡터의 각 인자의 합이 1이 되도록 하면

가중치로 활용할 수 있다. 수식에 따라 논리적 일관성이 완벽한 경우 max=n이 되는데,

이러한 성질을 이용하여 Saaty는 논리적 일관성 지수(Consistency Index, CI)를 다음의

식으로 제시하고 있으며, 일반적으로 CI 값이 0.1보다 크면 논리적 일관성이 없는 것으로

본다.

max (식 4-3)

그러나 CI는 n의 값이 커짐에 따라 함께 커지기 때문에 일관성 판정에 활용하기에 한계

점이 있다.34) 따라서 이를 보완하기 위해 무작위 일관성 지수(Random consistency

Index, RI)로 나눈 비율 CR(Consistency Ratio)을 활용하기도 하며, 일반적으로 이 값이

33) 김태준, 이근상(2006).

34) 주재호(2005), p.14.


10% 이하이면 일관성이 있는 것으로 판단한다.35)

(식 4-4)

Saaty는 RI를 <표 4-1>과 같이 제시한다.36)

n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

RI 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49

자료: Saaty(1987): 김종열, 최민철(2012)에서 재인용.

<표 4-1> 무작위 일관성 지수(RI)

AHP 기법의 특징은 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 주관적인 판단에 기반을 두기

때문에 정량적 항목뿐 아니라 정성적 항목도 포괄할 수 있다. 둘째, 일관성지수

(Consistency Index, CI)를 통해 응답자의 논리적 일관성을 검증할 수 있어 결과에 대한

신뢰도를 파악할 수 있다. 셋째, 상황과 여건이 변화함에 따라 계층모형을 수정할 수 있다.

넷째, 다수의 의사결정자의 의견을 취합한 평가결과를 제시할 수 있다.37) 다섯째, AHP

기법 적용과정과 결과가 직관적으로 이해하기 쉽기 때문에 의사결정자가 파악하는 데

용이하다. 이러한 AHP 기법의 유용한 특징 때문에 공공 분야에서의 입지선정 관련 연구에

널리 활용되고 있다(표 4-2 참조).

35) 임승현, 조기성(2002).

36) 이용준, 박근애, 김성준(2006).

37) 주재호(2005).


저자(연도) 연구명 연구목적

Romano et al.

(2015)

Multi-criteria decision analysis for land

suitability mapping in a rural area of southern

Italy

다기준 의사결정 기법을 이용한 교외지역

토지적성평가 방안 제시

Mousavi. S. H.

et al.

(2015)

Site selection for artificial reefs using a new

combine Multi-Criteria Decision-Making

(MCDM) tools for coral reefs in the Kish

Island: Persian Gulf

인공어초 입지선정 방안 제시

Abudief A. M.,

et al.

(2015)

Multicriteria decision analysis based on

analytic hierarchy process in GIS

environment for siting nuclear

power plant in Egypt

다기준 의사결정 기법을 활용한 원자력발

전소 입지선정 방안 제시

김종열, 최민철

(2012)

AHP를 이용한 자동차 정비업체의 입지선정에

관한 연구

다기준 의사결정 기법을 활용한 입지선정

방안 제시, 합리적인 입지선정 유도

최성현(2012)AHP를 이용한 농촌 관광단지 입지선정에 관한

연구

다기준 의사결정 기법을 활용한 농촌 관

광단지 입지선정 방안 제시, 정책효용 극

대화 도모

Thapa and

Murayama

(2008)

Land evaluation for peri-urban agriculture

using analytical hierarchical process and

geographic information system: A case

study of Hanoi

다기준 의사결정 기법과 GIS 기법을 통합

적으로 활용한 교외지역 토지적성 평가

김태준, 이근상

(2006)

GIS 기반 AHP 기법을 이용한 작물재배 적지

분석

다기준 의사결정 기법과 GIS 공간분석을

활용한 작물재배 적지 선정기법의 효용성

제시, 기존의 단순중첩 방안 개선

<표 4-2> AHP 활용한 국내외 입지 관련 주요 연구

본 연구의 목적 중 하나는 해상풍력단지의 입지대안별로 발생할 수 있는 사회·환경적

갈등 및 트레이드오프(trade-off) 정보를 제공하는 것이다. 이를 위해서는 이해관계자의

선호체계를 파악해 각 입지항목별 중요도를 반영할 수 있는 방안이 필요하다. 따라서 본

연구에서는 다기준 의사결정 기법에 기반을 둔 모형을 제시하고자 하며, 가중치 산정방법

으로는 적용이 용이하고 널리 활용되고 있는 AHP 기법을 적용하고자 한다.


2. 입지항목별 중요도 산정

해상풍력단지 입지항목별 중요도는 관련 전문가가 입지항목별 중요도를 평가한 결과에

기반을 두어 산정되었다. 전문가의 중요도 평가결과를 얻기 위해 2015년 8~9월에 걸쳐

설문조사를 실시하였으며, <그림 4-1>과 같은 절차로 진행되었다.

<그림 4-1> 중요도 산정 절차

가. 입지항목 구성

해상풍력단지 입지항목별 중요도 평가를 위해서는 우선 입지항목을 구성하고, 그 항목

을 그룹별로 묶어 계층화한다. 본 연구는 1차년도 연구에서 국내외 선행연구를 검토해

입지항목을 도출하여 에너지자원 및 경제성, 보전지역 및 경관보호, 인간의 활동, 해양환경

및 해양생태의 4개 부문으로 그룹화 하였다(표 4-3 참조).


1차년도 2차년도

에너지자원

및 경제성

풍력에너지 잠재량 해상풍 자료, 수심, 변전소 위치,

풍력단지 설치 및 운용비용,

전력가격 등 경제적 변수

에너지자원

및 경제성수심

육지와의 거리

보전지역

및 경관보호

도립공원(제주) -(변경)- 국립공원

보전지역

및 경관보호

자연환경보전지역 자연환경보전지역

경관보전지역-(통합)- 경관보전지역/해양경관

해양경관

인간의

활동

어장 어장

인간의

활동

항만/어항 항만/어항

항로 항로

군사활동지역 군사활동지역

- -(신규)- 해양레크리에이션/생태관광

해양환경

및 해양생태

해양수질 해양수질

해양환경

및 해양생태

해양저질 해양저질

해양포유류 해양포유류

조류서식지 조류서식지

<표 4-3> 입지항목 비교 및 계층

2차년도에서는 1차년도 연구에서 도출된 입지항목과 부문에 기반을 두어 계층화하되,

전문가 자문회의를 통해 다음의 항목을 수정하였다. 1차년도에서 보전지역 및 경관보호

부문에서 사용한 도립공원 항목은 사례지역인 제주도에 적합한 항목이므로 국립공원으로

변경하였다. 또 1차년도에서는 해양경관 측면에서 육지로부터의 거리 2km 이내의 지역을

제척하기 위해 해양경관 항목을 추가한 바 있으나, 2차년도에서는 이러한 구분 없이 입지

분석을 실시한 후 상대적 중요성에 따라 종합적으로 판단하기 위해 이와 유사한 경관보전

지역과 통합하였다. 마지막으로 최근 여가활동의 활성화로 해양 레크리에이션 및 해양생태

관광이 해양에서의 주요한 문화자원으로38) 인식되는 사회환경의 변화를 반영하여 분석대

상으로 추가하였다.

38) Ben Halpern(2012)은 Ocean Health Index를 구성하는 10개 지표 중 해양관광 및 레크리에이션 지표를

포함하고 있음.


나. 설문계획 수립

설문대상과 구체적인 설문일정을 포함한 계획을 다음과 같이 수립하였다. 설문대상은

서남해안의 해상풍력사업 관련 정책을 추진하고 있는 지역 광역지자체(전라남도청, 전라

북도청) 공무원과 지역대학(전남대학교, 전북대학교, 군산대학교 등) 전문가, 그리고 해상

풍력 및 신재생에너지, 전력계통 전문가로 총 128명으로 구성된 명단을 마련하였다. 설문

기간은 8월 중순부터 약 1개월간으로 계획하였고, 회신 부수 목표치는 통계적 대표성을

지니기 위한 최소 샘플 수인 30부 이상을 목표로 하였다.

다. 설문지 설계 및 최종 설문지 구성

계층화된 입지항목으로 설문문항을 구성한다. 설문문항은 부문 간 가중치 및 부문 내

가중치를 평가하는 순으로 마련하였다. 에너지자원 및 경제성 부문은 InVEST 모델의

에너지자원 및 경제성평가 모델을 통한 정량적 평가결과를 활용하므로 부문 내 항목별

가중치를 별도로 평가하지 않았다. 각 문항은 설문응답자에게서 일관성 있는 답변을 얻기

위해 우선순위를 먼저 평가하게 한 다음, 항목별 쌍대비교를 통해 가중치를 도출하였다.

또한 설문 응답자의 설문문항 이해를 돕고자 양측에 각 항목을 두고 중요하다고 판단되는

항목에 가깝게 체크하는 방식으로 설문지를 구성하였다.

라. 설문조사

설문조사를 당초 계획대로 8월 19일부터 9월 13일의 26일간 진행하여 전체 57명이

설문에 응답하였다. 직업군별로는 교수가 20명으로 가장 많았고 그 뒤로 공공부문 연구원

18명, 민간부문 연구원 종사자 16명으로 비슷한 수준으로 응답하였다. 공무원은 설문응답

자 수가 3명으로 극히 적었는데, 직접 관련 실무를 맡고 있는 입장에서 의견을 제시하는

것에 대한 부담을 갖는 경향이 있어 설문지 발송단계에서부터 거부하거나, 설문지를 수령

하고도 응답하지 않는 경우가 많아 설문지 회신에 어려움이 있었다(표 4-4, 그림 4-2

참조).


직업군 설문대상인원 설문응답인원 직업군별 응답률전체 응답자 대비

직업군별 구성비

교수 73 20 27.4% 35.1%

공무원 10 3 30.0% 5.3%

공공부문 연구원 25 18 72.0% 31.6%

민간부문 연구원 20 16 80.0% 28.1%

합계 128 57 44.5% 100%

<표 4-4> 직업군별 설문 대상 및 응답자 현황

교수35%

공무원5%

공공부문

연구원32%

민간부문

연구원28%

<그림 4-2> 직업군별 응답자 구성비

마. 결과분석

다수의 평가자의 값을 통합하기 위해서는 기하평균을 하는 것이 수학적으로 바람직하므

로,39) 항목별로 설문결과 값을 기하평균하여 앞에서 제시한 AHP 산정법에 따라 가중치를

도출하고 CI와 CR을 함께 확인하였다. 모든 항목에 대한 논리적 일관성 검증치가 0.1

미만으로 매우 양호한 것으로 나타났다.

39) 주재호(2005).


1) 입지항목 부문 간 가중치 분석결과

부문별 가중치 분석결과 에너지자원 및 경제성 부문에 대한 우선순위가 가장 높았고

그 뒤로 해양환경 및 해양생태, 인간의 활동, 보전지역 및 경관보호 순으로 나타났다(표

4-5, 그림 4-3 참조). 이들 부문 간의 가중치 수치를 살펴보면 3, 4위를 차지한 인간의

활동과 보전지역 및 경관보호 부문은 큰 차이를 보이지 않고 있으나, 전반적으로도 부문

간 차이가 크지 않다. 보전지역 및 경관보호 부문의 가중치가 낮은 것은 서남해안 지역은

동해안 등에 비해 전체 해양경관자원에 대한 인식도가 높지 않은 지역 특수성이 반영된

것으로 추측된다.

부문 중요도(가중치) 우선순위 일관성 검증

에너지자원 및 경제성 0.298 1

CI 0.0006

CR 0.0006

보전지역 및 경관보호 0.212 4

인간의 활동 0.216 3

해양환경 및 해양생태 0.274 2

<표 4-5> 입지항목 부문 간 가중치 산정결과

<그림 4-3> 입지항목 부문 간 가중치 산정결과


2) 보전지역 및 경관보호 부문 내 가중치 분석결과

보전지역 및 경관보호 부문 내 우선순위는 국립공원이 가장 높았고, 자연환경보전지역,

경관보전지역/해양경관 순으로 나타났다(표 4-6, 그림 4-4 참조). 가중치 수치로는 국립

공원과 자연환경보전지역이 근사하게 높게 나타났고, 경관보전지역/해양경관은 상대적으

로 매우 낮게 평가되었다.


국립공원 0.377 1

CI 0.0027

CR 0.0046자연환경보전지역 0.362 2

경관보전지역/해양경관 0.261 3

<표 4-6> 보전지역 및 경관보호 부문 내 가중치 산정결과

<그림 4-4> 보전지역 및 경관보호 부문 내 가중치 산정결과

3) 인간의 활동 부문 내 가중치 분석결과

인간의 활동 부문 내 우선순위는 어장 항목이 가장 높았고, 그 뒤로 항만/어항, 항로,

군사활동지역, 해양레크리에이션/생태관광 순으로 나타났다(표 4-7, 그림 4-5 참조). 가

중치 수치상으로 보면 군사활동지역과 해양레크리에이션/생태관광지역에 대한 중요도가

낮게 평가되었다. 우리나라 군사활동지역이 휴전선 인근 지역에 집중분포하고 있는 특성상


상대적으로 서남해안지역은 군사활동지역에 대한 인식수준이 낮기 때문인 것으로 파악된

다. 또한 국내 여건상 해양레크리에이션과 생태관광이 다른 나라에 비해 보편적으로 정착

되지 않아 그 중요도가 낮게 평가된 것으로 추측된다.


어장 0.276 1

CI 0.0015

CR 0.0013

항만/어항 0.228 2

항로 0.211 3

군사활동지역 0.158 4

해양레크리에이션/생태관광 0.126 5

<표 4-7> 인간의 활동 부문 내 가중치 산정결과

<그림 4-5> 인간의 활동 부문 내 가중치 산정결과

4) 해양환경 및 해양생태 부문 내 가중치 분석결과

해양환경 및 해양생태 부문 내 우선순위는 해양수질 항목이 가장 높았고, 해양포유류,

해양저질, 조류서식지 순으로 나타났다(표 4-8, 그림 4-6 참조). 가중치 수치상으로는

해양수질과 해양포유류, 해양저질과 조류서식지가 유사하게 나타났으나, 전반적으로 수치

상 가중치의 차이가 크지 않았다.



해양수질 0.299 1

CI 0.0035

CR 0.0039

해양저질 0.226 3

해양포유류 0.266 2

조류서식지 0.209 4

<표 4-8> 해양환경 및 해양생태 부문 내 가중치 산정결과

<그림 4-6> 해양환경 및 해양생태 부문 내 가중치 산정결과


5) 종합 가중치 분석결과

부문 간 가중치와 부문 내 가중치를 곱하여 각 입지항목별 최종 가중치는 <표 4-9>로

정리된다.

부문 간 가중치 부문 내 가중치논리적 일관성

검증최종가중치

에너지자원

및 경제성0.298

해상풍 자료, 수심, 변전소위치,

풍력단지 설치 및 운용비용,

전력가격 등 경제적 변수

- - -

보전지역

및 경관보호0.212

국립공원 0.377 소계:1

CI: 0.0027

CR: 0.0046

0.080

자연환경보지역 0.362 0.077

경관보전지역/해양경관 0.261 0.055

인간의

활동0.216

어장 0.276

소계:1

CI: 0.0015

CR: 0.0013

0.060

항만/어항 0.228 0.049

항로 0.211 0.046

군사활동지역 0.158 0.034

해양레크리에이션/생태관광 0.126 0.027

해양환경

및 해양생태0.274

해양수질 0.299소계: 1

CI: 0.0035

CR: 0.0039

0.082

해양저질 0.226 0.062

해양포유류 0.266 0.073

조류서식지 0.209 0.057

합계 1

최종 가중치 합계CI 0.0006

CR 0.0006

<표 4-9> 부문 및 항목별 가중치 산정결과

에너지 자원 및 경제성 부문은 부문 내 항목을 별도로 산정하지 않았기에 최종 가중치로

나타내지 않았다. 나머지 보전지역 및 경관보호, 인간의 활동, 해양환경 및 해양생태 부문에

대한 세부 입지항목별 가중치를 보면, 모든 부문에서 해양수질에 대한 가중치가 가장 높았

고 국립공원, 자연환경보전지역, 해양포유류, 해양저질, 어장, 조류서식지, 경관보전지역/

해양경관, 항만/어항, 항로, 군사활동지역, 해양레크리에이션/생태관광 순으로 나타났다.

제5장 ․ 한반도 사례적용 ∣ 59

∣제5장 ․ 한반도 사례적용 ∣본 연구에서 논의한 해상풍력단지 입지선정 의사결정 모델을 제주도와 서남해안 해역에

적용하고 국내 적용가능성을 검토하였다. 2차년도의 사례적용지인 서남해안 해역은 최근

중앙정부의 해상풍력사업 활성화 의지로 서남해안 해상풍력 실증단지 건설계획이 발표됨

과 함께 실질적인 해상풍력 사업화 동향을 보이는 지역이다. 따라서 본 연구에서 논의된

해상풍력단지 입지선정 방안을 우선 적용할 필요가 있을 것으로 판단하였다.

본 연구의 차별점인 에너지자원 및 경제성 부문 분석방법론의 적절성을 확인하기 위해

1차년도 연구지역인 제주지역를 재분석하였다. 1차년도 연구에서 도출된 에너지자원 및

경제성 분석결과와 비교·검토를 통해 2차년도 연구에서 제안된 분석방법의 검증작업을

수행하였다. 그 후 서남해안 지역에 대해 본 연구에서 제시한 입지분석 네 개 부문(에너지

자원 및 경제성, 보전지역 및 경관보호, 인간의 활동, 해양환경 및 해양생태) 모두에 대한

분석을 실시하였다.

에너지자원 및 경제성 분석을 위해서는 터빈 제원, 사업비용, 사업 운영기간, 전력

가격 등 해상풍력발전단지에 대한 구체적인 정보가 필요하나 아직 국내 사업에 대한

관련 정보가 부족한 실정이다. 따라서 각 지자체에서 검토 중인 해상풍력단지 건설계획에

기반을 둔 정보를 도출하고, 추가 정보는 국외 분석 사례에서 적용되고 있는 값을 참조해

해상풍력단지 운영 시나리오를 구성·분석하였다.


1. 제주도 지역 사례적용

가. 에너지 자원 및 경제성 분석

1) 시나리오 구성

제주특별자치도는 ｢에너지 자립을 위한 풍력사업 육성｣ 계획을 수립하여40) 2014년까

지 육상풍력 123MW급 시설보급을 완료하였고(그림 5-1 참조), 2030년까지 육상풍력

450MW, 해상풍력 1900MW급의 설비보급을 목표41)로 하고 있다. 제주지역 풍력에너지

전력거래량은 2005년부터 최근까지 꾸준히 증가 추세이고(그림 5-2 참조), 2030년까지

제주도 총 전력사용 예상량(1만 1,334GWh)을 모두 신재생에너지로 대체할 계획을 수

립42)하고 있기 때문에 앞으로도 제주 전력시장에서의 역할이 더 커질 것으로 전망된다.

자료: 한국풍력산업협회(www.kweia.or.kr)와 제주에너지공사(www.jejuenergy.or.kr) 자료를 상호 참조

하여 재구성.

<그림 5-1> 제주 풍력발전 설비 추이

40) 제주특별자치도(2012); 제주특별자치도 스마트그리드과(2013).

41) 제주특별자치도 경제산업국 보도자료(2015. 9. 2).

42) 제주특별자치도 경제산업국 보도자료(2015. 9. 2).


자료: 전력거래소 전력통계정보시스템(https://epsis.kpx.or.kr/).

<그림 5-2> 2005~2014 연도별·에너지원별 평균 전력거래량(GWh)

가) 풍력단지 규모 및 터빈 제원

제주해역 해상풍력사업단지 두 곳의 사업계획(안)이 마련되었는데, 각각 30MW급

(3MW급 터빈×10기), 168MW급(7MW급터빈×24기)이 계획43)되어 있다. 본 연구에서

는 상대적으로 규모가 큰 사업단지 A를 기반으로 풍력단지 운영 시나리오를 구성하였다

(표 5-1 참조).

구분 사업단지 A 사업단지 B

터빈 용량(MW) 7 3

설치 대수 24 10

터빈 높이(m) 110 80

회전자 직경(rotor diameter)(m) 171.2 91.3

발전가능범위

풍속

시동풍속(cut-in)(m/s) 3 3

정격풍속(rated)(m/s) 13 13

중단풍속(cut-out)(m/s) 25 25

본 연구분석 적용 터빈 ○ -

자료: 제주특별자치도 경제산업국 내부자료를 재구성.

<표 5-1> 제주지역 해상풍력단지 계획(안)의 터빈 제원

43) 제주특별자치도 경제산업국 담당자와 면담하여 확인한 내용임.


나) 풍력터빈 및 기초구조물 설치비용

A사업단지에 대한 예상 사업비는 총 8,500억 원으로 책정되어 있으나 구체적인 산출내

역은 밝혀져 있지 않다. 지식경제부(2010)의 해상풍력 원가구성비에 따르면 터빈 43%,

기반공사 24%, 계통연계 24%, 기타 9%로 밝히고 있다. 이에 비추어 A사업단지 예상

총사업비 8,500억 원 가운데 터빈 설치비용 3,655억 원(43%), 기초구조물 설치비용

2,040억 원(24%)으로 각각 유추하여 시나리오를 구성하였다.

다) 풍력에너지 거래가격

우리나라는 2003년부터 2011년까지 ｢신에너지 및 재생에너지 개발·이용·보급 촉진법｣제17조에 의거하여 신·재생 에너지발전사업자에게 신·재생에너지 공급에 따르는 추가비

용에 대한 발전차액을 지원하였다. 그러나 기준가격 설정과 신·재생에너지 보급규모 예측

등의 어려움으로 2012년부터 한국수력원자력 등의 10여 개의 전력공급자가 의무적으로

전력공급량의 일정 부분을 신·재생에너지원으로 공급하도록 하는 신·재생에너지 의무할

당제도(Renewable Portfolio Standards, RPS 제도)를 도입하고,44) 신·재생 공급인증서

를 거래할 수 있도록 시장을 형성하였다.

한편 전력거래소 전력통계정보시스템에는 2001년부터 매월 지역별·에너지원별 전력거

래가격을 고시하고 있다. 본 분석에 사용될 전력거래가격은 2012년 RPS 제도 도입 시점

이후의 제주지역 풍력에너지 거래가격 중 2014년 거래가격에 준하여 kWh당 194원을

적용하였다(그림 5-3 참조).

44) 윤지희, 신상철(2012).


244.95

211.29 194.06

0.00

50.00

100.00

150.00

200.00

250.00

300.00

2012 2013 2014

제주 전국중앙값

(단위: 원/kWh)

자료: 전력거래소 전력통계시스템(http://www.kpx.or.kr/).

<그림 5-3> 제주 풍력에너지 연도별 거래가격 추이

라) 송전선로 비용

해상풍력발전단지 개발에 있어 풍력발전단지로부터 에너지 수요가 있는 연안지역까지

전력을 수송하는 송전선로 비용은 풍력단지 설치비용에서 큰 비중을 차지하며, 순현재가치

산정에 중요한 영향을 미친다. 송전선로 비용은 지역적 특성과 풍력발전단지 입지 여건,

수송거리, 직류/교류 변환 여부, 발전용량 등에 따라 크게 달라지기 때문에 가격산정 시

많은 정보가 필요하며 복잡한 프로세스가 포함된다. 이에 InVEST-Wind Energy 모델은

top-down 모델링 기법을 적용하여 좀 더 쉽게 송전선로 비용을 산정할 수 있도록 한다.45)

본 모델은 기존에 운용 중인 20개의 해상풍력단지로부터 설치비용을 포함한 송전선로

가격에 대한 정보를 기반으로 풍력단지 특성에 따른 총비용을 산정하였다. 해상풍력 단지

정보는 U.K. Ofgem Tender Process46)에 기반을 두고 있으며, 그 내용은 <표 5-2>와

같다.

45) Sharp et al.(2014).

46) U.K. Ofgem Tender Process(http://www.ofgem.gov.uk).


풍력단지비용

(million US$)

용량

(MW)

수심

(m)AC/DC

선로길이(km)

육상 해상 계

Barrow 52.73 90 14.0 AC 3.0 27.0 30.0

Robin Rigg 93.25 180 6.0 AC 1.8 12.5 14.3

Gunfleet Sands 1&2 75.80 173 6.5 AC 3.8 9.3 13.1

Sheringham Shoal 285.08 315 18.5 AC 21.5 22.4 43.9

Ormonde 158.27 150 19.0 AC 2.8 43.0 45.8

Greater Gabbard 495.64 504 20.5 AC 0.6 45.5 46.1

Thanet 255.34 300 18.5 AC 2.4 26.3 28.7

Walney 1 173.56 183 21.0 AC 2.7 45.3 48.0

Walney 2 164.38 183 27.0 AC 5.0 43.7 48.7

Gwynt y Mor 449.38 576 27.5 AC 11.0 41.4 52.4

Lincs 456.44 250 9.5 AC 12.0 48.0 60.0

London Array Phase 1 699.28 630 11.5 AC 0.8 54.0 54.8

Nodergrunde 89.82 111 7.0 AC 4.0 28.0 32.0

Dolwin 1 1221.81 800 30.5 AC 90.0 28.0 32.0

Dolwin 2 1021.5 900 29.0 DC 90.0 45.0 135.0

Helwin 2 817.51 690 28.5 DC 45.0 85.0 130.0

Sylwin 1 1393.38 864 26.0 DC 45.0 160.0 205.0

Helwin 1 718.71 576 23.0 DC 45.0 85.0 130.0

Borwin 2 718.71 800 40.0 DC 75.0 120.0 195.0

Borwin 1 598.83 400 40.0 DC 75.0 125.0 200.0


<표 5-2> 해상풍력단지별 송전선로 유형 및 비용

<표 5-2>에 제시된 해상풍력단지 정보에 한 송전선로 비용에 대한 회귀방정식(식

5-1 참조)은 발전용량과 송전선로 길이의 함수로 구성된다. 여기서 β0는 해상풍력용량

(MW), β1는 전체 선로 길이(TotCable)에 대해 각각 추정된 모수이고, ε는 오차항을 나타

낸다.


송전선로 가격(million US$)=β0·(MW)+β1·(TotCable)+ε (식 5-1)

기존 해상풍력단지 특성 자료(표 5-2 참조)에 따르면 AC/DC 전송방식은 약 54.8km를

경계로 구분되고 있다. 이를 반영하기 위해 송전선로의 길이가 60km 미만인 경우는 AC를,

60km 이상인 경우는 DC 전송방식을 적용하였다. 이러한 AC/DC 전송방식의 변환 특성은

다른 연구에서도 잘 나타나고 있다(표 5-3 참조).

60km 미만(AC) 60km 이상(DC)

용량(MW)0.81***

-0.15

1.09**

-0.37

송전선로 거리(km)1.36

-1.19

0.89

-1.61

보정 R2 0.937 0.951

주: **는 p<0.05, ***는 p<0.01


<표 5-3> 송전선로 거리에 따른 가격 계수

마) 풍력단지 운영 시나리오

국내외 해상풍력단지 운영 내구연한을 감안하여 본 분석에서는 풍력단지 운영기한을

20년으로 설정하고, 해상풍력단지 운영기간 동안의 유지관리비용은 다른 연구에서 적용된

값을 기반으로 연간 수익금액의 3.5% 정도일 것으로 가정하였다. 한편 현재 상용화된

해상풍력터빈 설치 기술은 수심 50m 미만에서 가능하므로,47) 분석대상 수심범위는 1차년

도 분석에서와 마찬가지로 수심 50m 미만으로 한정한다. 할인율은 순현재가치를 산정하는

데 주요한 변수로서, 미래 가치를 현재 가치로 환산할 때 적용하는 할인 정도를 뜻한다.

할인율이 높으면 미래 가치를 그만큼 할인하여 평가하기 때문에 전체 사업기간 동안의

경제적 혜택의 총합이 낮게 산정된다. 본 연구에서는 한국개발연구원 공공투자센터에서

예비타당성 조사 시 적용하는 기준 할인율 5.5%48)보다 높은 8%로 설정하였다. 그 이유는

47) 국외 운용 중인 해상풍력단지 대부분은 수심 50m 이내에서 운영되고 있음(부록 1 참조).


국내 해상풍력발전사업은 초기단계에 있기 때문에 사회·경제적 여건 변화에 따라 어떤

경제적 변화가 있을지 예단하기 어렵다. 따라서 순현재가치를 산정함에 있어 이러한 불확

실성을 감안해 보수적인 입장에서 산정하였다. 할인율을 포함한 모든 가정은 본 연구에서

제시하는 분석방법의 적용성을 확인하기 위한 목적으로 수립한 가정이므로, 실제 시나리오

를 구성할 때는 더욱 심도 있고 다각적인 접근이 필요하다. 이로써 본 연구에서 가정한

시나리오를 종합하면 <표 5-4>와 같다.

풍력단지 규모(MW) 168

터빈 용량(MW)×설치 대수(기) 7×24

풍력터빈 설치비용(억 원) 3,655

기초구조물 설치비용(억 원) 2,040

풍력에너지 거래가격(kWh/원) 194

케이블 가격(km/million US$) 1.36

운영기간(년) 20

유지관리비용(%) 3.5

할인율(%) 8

<표 5-4> 제주지역 해상풍력단지 운영 시나리오

나. 분석결과

앞에서 구성한 제주 해상풍력단지 운영 시나리오로 에너지자원 및 경제성을 분석하여

순현재가치(Net Present Value, NPV)를 산정해 보았다. 순현재가치란 사업에 수반된

모든 비용과 편익을 기준연도의 현재가치로 할인하여 총편익에서 총비용을 제한 값49)이

다. 제주지역 해상풍력발전에 대한 순현재가치를 평가한 결과, 제주 서측 해역이 가장

양호하고, 그 다음으로 동측 해역이 그 뒤를 따르는 것으로 나타났다(그림 5-4 참조).

이러한 결과는 실제 제주지역의 해상풍력단지 건설 사업계획지역과 상당 부분 일치하는

48) 한국개발연구원(2008).

49) 한국개발연구원(2008).


것을 알 수 있다. 본 연구에서의 분석결과는 해상풍력단지가 입지할 수 있는 모든 해역에

대한 경제성을 평가하여 정량적인 결과가 도출되기 때문에 에너지자원 및 경제성에 대한

우선순위를 부여할 수 있다는 장점이 있다. 이를 1차년도의 시나리오에 따라 보전지역

및 경관보호, 인간의 활동, 해양환경 및 해양생태에 대한 입지 불가지역을 제척하면 <그림

5-4>와 같다. 결과를 살펴보면 제주 서남해역 사업 대상지의 입지 여건이 양호한 것을

알 수 있고, 사업대상지역을 확장할 경우 환경·생태적, 해역이용 측면에서의 갈등이 있을

수 있음을 시사한다.

주: ×는 변전소의 위치, 검정색 점선은 실제 사업이 계획되어 있는 지역을 나타냄.

<그림 5-4> 제주지역 에너지자원 및 경제성 분석결과


<그림 5-5> 1차년도 시나리오 기반 분석결과 비교

본 연구에서 제시한 에너지자원 및 경제성 분석방법은 1차년도 연구결과와 실제 사업계

획지역 등과 비교해 볼 때 핫스팟(hot spot)으로 알려진 지역과 일치하는 결과가 도출되었

다. 물론 본 분석결과에서 제시되는 경제적 수치 등은 실제와 차이가 있을 수 있으나,

입력데이터를 최소화하고 이용자의 편의성을 고려해 상당히 단순화한 모델임을 감안하면

매우 유용한 도구로 판단된다. 이러한 모든 측면을 고려해 볼 때 본 분석기법을 기반으로

해상풍력단지 입지에 대한 대안을 평가하는 데 충분한 정보를 제공할 수 있는 것으로

판단된다.


2. 서남해안 지역 사례적용

가. 에너지자원 및 경제성

1) 시나리오 구성

서남해안은 현재 산업통상자원부의 주도로 해상풍력 실증단지 건설 사업을 추진 중이며,

본 건과 관련하여 2015년 6월에 국립수산과학원 해역이용협의센터에 접수된 바 있다.50)

서남해안에 대한 시나리오는 해당 사업의 ｢해역이용협의서｣의 초안51) 내용을 최대한 활용

하여 구성하였다.

가) 풍력단지 규모 및 터빈 제원

서남해안 지역에 60MW급 해상풍력단지 건설계획에는 정격출력 3MW급의 터빈(풍력

발전기) 두 가지(터빈 A 13개, 터빈 B 7개)로 구성된 풍력단지를 계획하고 있다. 본 연구에

서 활용할 InVEST-WindEnergy 모듈에서는 터빈 한 가지에 대해 분석할 수 있게 되어

있다. 따라서 계획된 풍력단지에 주로 설치될 터빈 A에 대해 총 60MW급 풍력단지(계획된

사업단지규모와 동일)를 건설하는 것을 가정한다.

구분 터빈 A 터빈 B

터빈 용량(MW) 3 3

설치대수 13 7

터빈 높이(m) 90 80

회전자 직경(rotor diameter)(m) 134 100

발전가능범위

풍속

시동풍속(cut-in)(m/s) 3 3

정격풍속(rated)(m/s) 10 12.5

중단풍속(cut-out)(m/s) 20 25

본 연구분석 적용 터빈 ○ -

자료: 한국해상풍력(주) (2015) 서남해 해상풍력 실증단지 건설사업 일반해역이용협의서 초안 내용 재구성.

<표 5-5> 서남해안 해상풍력 실증단지 ｢해역이용협의서｣상의 터빈 제원

50) 국립수산과학원 해역이용협의센터(http://www.nifs.go.kr/marineCenter).

51) 한국해상풍력(주)(2015).


나) 풍력터빈 및 기초구조물 설치비용

｢해역이용협의서｣ 내용상에는 풍력터빈 20기와 해상변전소 1개소 건설에 대해 사업비

총 4,400억 원으로 책정되어 있다. ｢해역이용협의서｣상에는 구체적인 사업비내역은 명시

되지 않았으나 이와 관련한 사업주체 측의 내부자료에 따르면, 본 건설사업의 대략적인

사업비 구성비가 풍력터빈 28%, 기초구조물 28%, 해상변전소 9%, 내외부망 17%, 기타

비용이 18%인 것으로 파악되었다.52) 따라서 본 분석에서는 상기 사업비 구성비를 준용하

여 풍력터빈 1,240억 원(28%)과 기초 구조물 설치비용 1,240억 원(28%)으로 가정한다.

다) 풍력에너지 거래가격

서남해안 분석에 사용될 전력거래가격은 2012년 RPS제도 도입 시점 이후의 전남·전북

지역 풍력에너지 거래가격 중 2014년 거래가격에 준하여 kWh당 142원을 적용한다(제5장

제1절, 풍력에너지 거래가격 본문 참조).

(단위: 원/kWh)

자료: 전력거래소 전력통계시스템(http://www.kpx.or.kr/).

<그림 5-6> 전남·전북 풍력에너지 연도별 거래가격 추이

라) 송전선로 비용

송전선로 비용은 앞의 제주도 지역 분석과 같은 방식으로 활용하였다(제5장 제1절,

송전선로 비용 본문 참조).

52) ㈜ 한국해상풍력 내부자료.


마) 풍력단지 운영 시나리오

운영 시나리오상의 해상풍력단지 운영기간과 유지관리비용, 수심, 할인율은 앞의 제주

지역에서의 분석과 동일하게 가정한다(관련 서술은 제5장 제1절, 풍력단지 운영시나리오

본문 참조). 이에 따라 본 연구에서 적용할 시나리오를 종합하면 <표 5-6>과 같다.

터빈 용량(MW) 3

설치 대수(기) 20

풍력단지 규모(MW) 60

풍력터빈 설치비용(억 원)전체 1,240

1기당 62

기초구조물 설치비용(억 원)전체 1,240

1기당 62

풍력에너지 거래가격(kWh/원) 142

케이블 가격(km/million US$) 1.36

운영기간(년) 20

유지관리비용(%) 3.5

할인율(%) 8

<표 5-6> 해상풍력단지 운영 시나리오

2) 풍력밀도 및 채득가능에너지잠재량 산정

가) 풍력밀도 산정

European Wind Atlas에서는 도시지역, 평야, 연안지역, 외해, 구릉지의 다섯 가지 지역

특성별로 풍력밀도를 5단계로 구분하였다(표 5-7 참조).53) 일반적으로 최소한 Class

3 이상의 풍력밀도가 되어야 해상풍력발전단지의 입지가 적합한 지역으로 판단되고, Class

1인 지역은 해상풍력발전단지가 입지하기에 부적합한 지역으로 판단된다.54)

53) Manwell et al.(2009).

54) Manwell et al.(2009).


구분 연안지역 풍속밀도(W/㎡)

파란색 Class 1 0∼150

녹색 Class 2 150∼250

주황색 Class 3 250∼400

빨간색 Class 4 400∼700

보라색 Class 5 700∼000

주: 연안지역 고도 50m에서의 분류기준임.

자료: Manwell et al.(2009).

<표 5-7> European Wind Atlas의 풍속밀도 분류기준

풍력밀도 분류기준에 기반으로 한 서남해안 해역에 대한 분류결과, 전반적으로 외해로

갈수록 풍력밀도 여건이 양호한 패턴으로 나타났다(그림 5-7 참조). 세부 지역적으로는

변산반도 일대 연안에서는 50km 이상 떨어진 곳에서 Class 3 이상의 풍력밀도 조건이

형성되어 해상풍력단지 입지 여건이 타 지역보다 양호한 것으로 나타났다.

<그림 5-7> 서남해안 해역 풍력밀도 산정결과


나) 채득가능에너지양 산정

채득가능에너지잠재량은 분석에 사용되는 터빈 제원(표 5-5, 터빈 A 참조)에 적합한

바람에 대한 풍력에너지채득량과 터빈 입지 여건(수심 깊이 50m 미만)을 함께 반영해

산정하였다(그림 5-8 참조). 서남해안 해역에서는 대략 연안으로부터 50km 정도 떨어진

지역은 수심 50m 이상으로 제척되었고, 풍력밀도가 높은 전라북도 부안-군산 인근 해역과

전라남도 여수 인근 해역(연안으로부터 약 20km)의 채득가능에너지양이 166~222MWh

정도로 타 지역보다 상대적으로 높았다.

주: 20%씩 나누어 분류함.

<그림 5-8> 서남해안 해역 채득가능에너지 산정


3) 서남해안 해역 경제성 분석

가) 순현재가치 산정

해상풍력에너지 생산에 따른 경제적 혜택이 큰 지역은 채득가능에너지잠재량과 변전소

위치정보 등을 활용해 산정한다. 해상풍력단지는 에너지잠재량이 클수록 경제적 혜택이

크며, 변전소로부터 멀어질수록 송전선로 설치비용의 증가로 경제적 혜택이 줄어든다.

때문에 상대적으로 연안과 변전소가 가까운 지역일수록 순현재가치가 높게 나타난다.

서남해안 지역에 대한 해상풍력에 따른 순현재가치 산정결과를 살펴보면(그림 5-9

참조), 전반적으로 채득가능에너지양이 높은 전라북도 부안-군산 인근 해역과 전라남도

여수 인근 해역이 순현재가치 산정결과도 비슷한 패턴으로 양호하게 나타났다. 그러나

외해로 갈수록 송전선로 설치비용이 증가하기 때문에 순현재가치 산정결과상의 핫스팟은

채득가능에너지양 산정에서의 핫스팟보다 연안에 가까이(약 5~10km) 분포하는 것을 확

인할 수 있다. 서남해안 해상풍력 실증단지 계획지역(그림 5-9, ‘*’ 표시 지역 참고)의

경우, 서남해안 해역 전체에 대한 해상풍력단지 순현재가치 평가결과상에서 상위 40%에

해당한다. 이는 본 시나리오 분석상 핫스팟으로 나타나는 지역이 실제로 서남해안 해역

가운데 경제성이 양호한 편인 실증단지 사업대상지역과 어느 정도 일치함을 의미한다.


주: 1) 순현재가치상의 (%) 표기는 서남해안 해역 전체 지역에 대한 순현재가치 수치가 상위 n%의 의미임.

2) * 표시: 서남해안 해상풍력 실증단지 계획지역, × 표시: 변전소 위치.

<그림 5-9> 서남해안 해역 순현재가치 산정

나) 균등화발전단가 산정55)

균등화발전단가(Levelized Cost Of Electricity, LCOE)는 발전시설의 운영기간 동안

이익을 창출할 수 있는 최소의 발전단가를 의미한다. 2015년 미국 에너지 정보국(U.S.

Energy Information Administration, EIA)에서 공개하고 있는 에너지소비자단가를 살펴

보면, kWh당 원전 95원(0.095 USD), 석탄 95원(0.095 USD), 가스 94원(0.094 USD)

55) 환율 1,000(원)=1(USD) 적용.


이고, 신재생에너지원으로는 kWh당 육상풍력 78원(0.078 USD), 해상풍력 196원

(0.196USD), 태양광은 125원(0.125USD) 정도 수준으로 산정하고 있다(표 5-8 참조).

서남해안 지역에서의 균등화발전원가(그림 5-10 참조)는 상위 20% 지역에서 최저

267원(0.267US$)에서 1,214원(1.214US$)까지 분포하고 있다. 미국의 해상풍력 발전화

균등화가격 196원/kWh에 비해 발전단가가 높게 형성되어 있는데, 이는 미국보다 우리나

라 풍력 여건이 불리하기 때문인 것으로 판단된다.

(단위: USD/MWh)

자료: U.S. EIA(2005).

<표 5-8> 미국 에너지원별 균등화 발전원가(LCOE)


주: 1) 20%씩 나누어 분류함.

2) * 표시: 서남해안 해상풍력 실증단지 계획지역, × 표시: 변전소 위치.

<그림 5-10> 서남해안 해역 균등화발전단가(LCOE)

나. 보전지역 및 경관보호

보전지역 및 경관보호 부문 내 입지항목별 중첩은 경관보호 측면에서 포함된 입지항목인

경관보전과 해양경관 항목을 병합하여 자연공원/보전지역/경관보호 세 개의 레이어를 중

첩하였다(표 5-9, 그림 5-11 참조). 그 결과 서해안부터 무안군 인근 해역, 진도-완도군

인근 해역, 보성군-고흥군-여수시 인근 해역 일대에 보전지역 및 경관보호 지역의 중첩정

도가 상대적으로 크게 나타난다.


레이어 입지항목 자료

자연공원 자연공원 자연공원(자연공원법)

보전지역 환경보전 환경보전해역 및 특별관리해역(해양환경관리법)

경관보호경관보전 생태·경관 보전지역(자연환경보전법)

해양경관 육지로부터 2km 이격 영역

<표 5-9> 보전지역 및 경관보호 부문 입지항목/자료

주: 중첩 정도의 수치는 중첩 횟수를 나타냄.

<그림 5-11> 보전지역 및 경관보호 부문 중첩정도


다. 인간의 활동

인간의 활동 부문 내 입지항목별 중첩은 어장 측면에서 포함된 입지항목인 수산자원보호

구역과 어장구 항목을 병합하고, 항만/어항 항목인 신항만예정지역과 어항구를 병합하였

다. 항로의 경우에는 한반도 전역 EEZ 영역 내의 전체 선박운항 빈도를 0~1까지 표현했을

때, 상위 20% 이내의 빈도를 보이는 지역을 추출하였다. 또 해양레크리에이션/생태관광

항목은 해양레크리에이션금지구역에 대해 EEZ 영역에서 제척하는 방식으로 레이어를

구성하였다. 이러한 각 데이터별 전처리과정을 거쳐 어장/항만 및 어항/항로/군사활동지역

/해양레크리에이션 및 생태관광 다섯 개의 레이어를 중첩하였다(표 5-10, 그림 5-12

참조). 그 결과 인간의 활동은 최대 3개의 활동이 겹쳐지고 있으나 공간적 범위는 주로

진도, 해남, 고흥 인근 연안의 제한적인 영역에 분포하고 있고 대부분 연안에 인접하고

있어, 인간의 활동 부문은 에너지자원 및 경제성 부문에서 핫스팟으로 나타난 지역과 두드

러지는 갈등은 나타나지 않았다. 다만 군산 인근 해역의 경우는 에너지자원 및 경제성이

양호한 지역 중 하나였는데, 군사활동지역과도 중첩되어 있어 해당 지역에 해상풍력발전

단지가 입지할 경우 군사활동과의 갈등이 예상된다.


어장수산자원보호구역 수산자원보호구역(국토의 계획 및 이용에 관한 법률)

양식장 양식장 정보(해양수산부 내부자료)

항만/어항항만 신항만건설예정지역(신항만 건설촉진법)

어항 어항구역(어촌어항법)

항로 선박통행빈도 VOS 자료

군사활동 군사활동지역 군사기지 및 군사시설 보호구역(군사기지 및 군사시설 보호법)

<표 5-10> 인간의 활동 부문 입지항목/자료



<그림 5-12> 인간의 활동 부문 중첩정도

라. 해양환경 및 해양생태

해양환경 및 해양생태 부문 내 입지항목별 중첩은 해상풍력단지 입지기준에 부합하는

해양수질 조사정점(DO 7.5mg/L 이상)과 및 조류서식지에 대해 5km 반경의 이격 거리를

부여하여 레이어를 구성하였다(표 5-11, 그림 5-13 참조). 그 결과 최대 세 가지가 중첩된

지역은 여수 일대 지역으로 나타났으나, 해당 지역은 에너지자원 및 경제성이 높은 지역은

아니어서 큰 충돌은 없을 것으로 예상된다. 다만 군산 인근 해역은 에너지자원 및 경제성

부문에서도 핫스팟으로 나타난 지역인데, 풍력단지 입지를 연안 쪽으로 확장할 경우 해양

수질과 철새도래지와의 갈등이 예상된다.



해양수질 해양수질 해양수질 조사정점(해양생태계 기본조사)

해양저질 해양저질 갯벌지역(해양수산부 해양생태과)

조류서식지 철새도래지 철새도래지(국립생물자원관)

<표 5-11> 해양환경 및 해양생태 부문 입지항목/자료


<그림 5-13> 해양환경 및 해양생태 부문 중첩정도


마. 종합

본 연구에서 제시한 에너지자원 및 경제성, 보전지역 및 경관보호, 인간의 활동, 해양환

경 및 해양생태 부문을 모두 종합해 표현하면, 해상풍력단지 입지선정에 있어 공간상에

어느 영역에서 환경·생태·경관·해역이용 측면의 충돌이 나타나는지 파악할 수 있다. 에너

지자원 및 경제성을 제외한 세 개 부문을 대상으로 입지항목이 한 가지 이상 충돌하는

지역을 모두 갈등잠재지역으로 나타냈다(그림 5-14 참조).


<그림 5-14> 해양환경 및 해양생태 부문 중첩정도


중첩결과 진도 인근 해역은 에너지자원 및 경제성이 양호하나 대부분 보전지역으로

설정되어 있어 해상풍력단지 입지 시 많은 갈등이 예상된다. 또 본 연구에서 고려된 입지항

목에만 한정하면 군산 해역의 경우에는 연안으로부터 10km 이상 이격 시 큰 갈등은 없을

것으로 판단되나, 실제 사업추진 시에는 더욱 다각적인 검토가 필요하다.


∣제6장 ․ 결론 및 고찰∣1. 결론

본 연구에서는 우리나라 서남해안의 해상풍력단지의 최적 입지를 선정하기 위해 필요한

의사결정지원 모델을 개발하였다. 개발된 의사결정지원 모델은 다양한 자료를 바탕으로

사회적·환경적·경제적 요인을 분석하고, 이를 바탕으로 최적의 해상풍력단지 입지 후보지

를 제안하였다. 우선적으로 국내·외에서 사용되고 있는 풍력잠재량산정 모델과 해양공간

기법에 사용되는 중첩분석 모델을 유연성, 정량성, 가해성, 투명성, 범용성 측면에서 비교·

분석을 실시하였다. 비교·분석 결과를 통하여 국내에 적용이 유리한 InVEST 모델을 선정

하고 서남해안 해상풍력단지 입지선정에 필요한 해양공간자료를 구축하였다. 해양공간자

료는 에너지자원 및 경제성, 보전지역 및 경관보호, 인간의 활동, 해양환경 및 해양생태

분야로 나누어 정리하였다. 정리된 자료와 의사결정지원 모델을 이용하여 제주도 및 서남

해안에 해상풍력단지에 적합한 지역을 거시적으로 살펴보았다.

의사결정지원 모델의 적용성을 확인하기 위하여 기존의 제주도 주변 해역을 대상으로

해상풍력단지가 위치할 입지에 대한 연구결과와 비교·분석하였다. 기존의 연구결과와 본

연구결과에 따르면 제주도에 해상풍력단지 입지 가능지역이 유사한 형태를 보이고 있으며,

특히 의사결정지원 모델 결과는 후보지 중에서도 지역별로 개발 가능도의 차별성을 보여

주고 있어 단계적 해상풍력단지 개발을 진행할 때 유용한 정보로 제공될 수 있다. 이는

의사결정지원 모델에서 풍력단지 규모, 터빈 용량, 터빈 개수, 설치비용, 풍력에너지 거래가

격, 변전소 위치, 운영기간, 해저케이블 가격, 유리 관리비용 등의 다양한 자료를 바탕으로

현실성 있는 해상풍력단지 후보지를 제시하고 있기 때문이다.

의사결정지원 모델을 2.5GW 해상풍력 종합추진계획이 수립된 서남해안에 적용하였다.

분석 시나리오는 시범단지로 진행하려고 하는 60MW 규모(터빈 용량 3MW, 설치 대수

20개)를 대상으로 진행하였으며, 제주도 사례와 같이 설치비용, 풍력에너지 거래가격,

제6장 ․ 결론 및 고찰 ∣ 85

변전소 위치, 운영기간, 해저케이블 가격, 유리 관리비용 등을 고려하였다. 부유식 해상풍

력은 현재 실용화 단계에 있지 않으므로 고정식으로 수심 50m 이내 지역에 한하여 채득가

능에너지양 및 상대적 개발 가능성이 높은 지역을 표시하였다. 변전소가 근접하고 해상풍

이 양호한 군산 인근 연안, 진도 연안, 고흥 연안이 상대적으로 해상풍력단지에 적합한

것으로 예측되었다. 에너지자원 및 경제성뿐만 아니라 보전지역 및 경관보호, 인간의 활동,

해양환경 및 해양생태 분야를 모두 고려한 해상풍력단지의 입지 가능지역의 상대적 차별성

도 산출하였다. 상대적 차별성은 에너지 자원획득의 효율성을 5단계(상위 1∼20%, 상위

21∼40%, 상위∼60%, 상위 ∼80%, 상위 81∼100%)로 구분하여 제시하였다.

또한 이해당사자의 선호체계를 파악하고 입지항목별 중요도 조사를 통하여 항목별 가중

치를 설정하기 위해 설문을 실시하고 AHP기법을 활용하여 분석하였다. 입지 항목별 중요

도를 조사한 결과, 에너지자원 및 경제성 > 해양환경 및 해양생태 > 인간의 활동 > 보전지역

및 경관보호 순으로 나타났다. 에너지자원 및 경제성 다음으로 해양환경 및 해양생태가

중요하다고 의견이 제시된 것은 에너지의 경제성과 더불어 환경적 영향에 대한 인식이

높다는 의미로 해상풍력단지 선정 시 해양환경 및 해양생태를 필히 고려하여야 한다. 인간

의 활동과 보전지역 및 경관보호는 순위상 3, 4위를 차지하고 있으나 4개 부분의 중요도가

0.212∼0.298 사이로 부문 간의 차이가 크지 않다. 각각의 항목 안에 있는 인자의 중요성을

살펴보면 보전지역 및 경관보호에서는 국립공원, 인간의 활동에서는 어장, 해양환경 및

해양생태에서는 해양수질이 가장 중요한 인자로 선정되었다.

본 연구에서 제시한 의사결정지원 모델은 다양한 시나리오에 따라 그 결과가 상이하게

나올 수 있다. 서남해안에 적용된 사례는 시범단지 규모의 정보를 토대로 산정된 결과이므

로 대규모 단지의 정보를 바탕으로 재산정한다면 상대적으로 입지가 유리한 지역이 변경될

수 있다. 그리고 시범단지의 경우 건설비 대비 전력생산량이 적어 경제성이 저하될 수

있으나 대규모단지의 경우 경제성이 증가하고 그로 인하여 사용 가능한 입지가 크게 늘어

날 수 있다. 연구결과에서 제시된 내용은 서남해안 전역에 대한 평가를 실시한 것으로

거시적인 측면에서 상대적으로 유리한 지역을 나타내고 있어 좀 더 정확한 정보를 얻기에


는 한계가 있다. 따라서 의사결정권자는 상용화할 단지규모 및 발전용량을 우선적으로

설정하고 본 연구에서 개발한 의사결정지원 모델을 활용하여 상대적으로 입지가 유리한

지역을 선정하는 것이 바람직하다. 선정된 지역에 대해서는 지역현황을 반영할 수 있는

실측자료(해상풍, 해양저서생물 등) 조사와 사용 가능한 자료를 최대한 확보하여 다양한

시나리오를 통해 최적의 해상풍력 입지를 선정하는 것이 필요하다. 시나리오 구상에서는

선정된 지역에 설문조사를 통해 항목에 대한 가중치를 부여할 수 있고, 경제성을 향상하기

위한 변전소 신설, 풍력단지 운영시나리오 등의 다양한 시도를 할 수 있다. 이러한 다양한

시나리오 분석에도 본 연구에서 개발된 의사결정지원도구가 적극 활용될 수 있으며, 해상

풍력발전단지뿐만 아니라 해양에너지 및 해양개발사업 분야 등에 다양한 용도로 이용될

수 있을 것으로 판단된다.

2. 고찰

제주도해안 및 서남해안에 해상풍력단지를 건설하려고 하는 계획이 구상 또는 진행

중에 있다. 해상풍력단지 건설사업은 전원개발예정구역 지정을 대부분 생략하고 있어 사업

의 계획단계에서 입지의 타당성에 대한 검토가 이루어지고 있지 않다. 또한 시범사업의

경우는 해역이용협의제도에서 입지가능 여부를 검토할 수 있는데, 법령상 규제지역에 대한

사항과 간소화된 절차만 이루어지고 있어 심도 있는 환경적인 영향을 고려하기에는 한계가

있다. 지금까지 해상풍력단지의 입지선정은 경제적 검토에 초점을 맞추고 있었으며, 법령

상 규제지역을 제외하는 선에서 입지선정이 이루어졌다. 따라서 선정된 입지에 대한 환경

적·사회적 논란이 지속적으로 발생하였으며, 선정절차의 논리성 및 타당성에 대한 정보를

제공하는 데에서 미흡한 점이 많았다.

해상풍력단지의 경제성, 인간의 활동영역, 환경적 영향 등에 대한 자료 수집 및 타당성의

분석은 사업자 중심으로 이루어졌으며 계획지구에 한정적으로 실시되고 있다. 해상풍력에

너지 개발의 장기적인 계획을 세워 순차적인 개발을 유도하는 것은 정부 또는 지방자치단

체에서 주도적으로 시행하여야 하나 그에 대한 자료수집의 한계 및 의사결정지원도구의

제6장 ․ 결론 및 고찰 ∣ 87

부재로 인하여 사업자가 제공하는 개별 사업의 정보만을 의존하는 경향을 보이고 있다.

정부나 지방자치단체가 선제적으로 해양에너지 개발 자원량을 현재 기술에 입각하여 산정

하고 해양에너지 개발의 단기·중기·장기 계획을 수립하는 것이 현시점에서 무엇보다도

중요하다.

본 연구에서 제공하는 의사결정지원도구는 범용성, 정량성, 접근성, 활용성 등이 우수하

여 정부나 지방자치단체에서 쉽게 사용할 수 있을 것으로 사료된다. 의사결정지원도구는

지속적으로 자료를 업데이트할 수 있으며, 새로운 기술에 대한 경제성 분석도 가능하다.

특히 인간의 활동, 해양 저질 환경, 조류 이동 경로 등의 사회적·환경적 갈등잠재요소를

입지선정 과정에서 고려할 수 있으며, 거시적인 시나리오 분석뿐만 아니라 개별 사업에

대한 다양한 시나리오 분석이 가능하다. 하지만 본 연구에서 제시한 의사결정지원도구는

다음의 한계점을 가진다.

o 해상입지 조건에 따라 동일한 가격 시나리오 아래에서도 매우 다른 결과가 도출

될 수 있다. 이 때문에 실제 사업단위에 바로 적용하는 것은 신중하게 판단해야

한다.

o 입지항목별 중요도는 대부분의 경우에 민감한 부분이 될 수 있다. 중요도를 산정

하는 과정에서 특정 이해관계자 집단이 누락되거나 편중되지 않아야 하고, 중요

도 산정 과정에 대한 이해관계자 간 합의가 전제되어야 한다.

그럼에도 불구하고 본 의사결정도구는 계획의 적정성 및 입지의 타당성을 검토하여

개별 사업으로 인한 사회적·환경적 갈등을 저감하는 전략환경영향평가에 최적으로 활용될

수 있다. 전략환경영향평가에서 다수의 대안검토가 이루어지는데 의사결정지원도구를 이

용하여 입지대안, 수단·방법대안 등의 다수의 대안 선정 가이드 역할 및 대안 간의 장단점

을 효율적으로 제시할 수 있는 유용한 도구로 판단된다. 참고사항으로 해상풍력단지 선정

시 정부 및 지방자치단체에서 수행할 수 있는 사항을 흐름도를 통해 제시해 보았다(그림

6-1 참조).


<그림 6-1> 해상풍력단지 입지선정 흐름도

참고 문헌 ∣ 89

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93

<부록

1>

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<부록 2> 해상풍력단지 입지항목별

중요도 산정을 위한 전문가 설문지

부록 ∣ 97

부록 ∣ 99

부록 ∣ 101

Abstract ∣ 103

Abstract

A Study on Strategic Environmental Assessment Guideline for Site Selection of Offshore Wind Farm Project

This study aims to develop a decision making support model of selecting a site suitable for offshore wind farm over a period of 2 years. The 1st year study examined the status of system and laws and regulations related to offshore wind farm and deduced site factors that should be considered in selecting a site of offshore wind farm on the basis of domestic and foreign literatures. The site factors were classified into 4 categories of energy resource and economic feasibility, conservation area and viewshed, human activity, and marine environment and ecology. And spatial data about these according to site factors were collected and applied to Jeju province as a test. The 2nd year study established the decision-making support model by suggesting a scheme of estimating weights according to site factors and sophisticated energy resource and economic analysis method on the basis of the 1st year study. Besides, the applicability of the model was verified by applying it to South Korea’s southwest coast region as a pilot test.

Firstly, with regard to energy resource and economic analysis method sophistication, an approach was made in the two aspects of data and method. In case of data, whereas the previous 1st year study utilized wind density estimated by the Korea Meteorological Administration in grasping energy resources, the 2nd year study directly used sea surface wind reanalysis data as input data so that wind density could be reestimated according to turbine information. Besides, in the 1st year study, unsuitable site areas were excluded


by overlapping information about distance from land, water depth, and wind density. In comparison, in the 2nd year, the method was refined by dividing it into the first step of initially estimating exploitable wind energy by utilizing information about turbine, water depth and sea surface wind data, and the second step of estimating Net Present Value (NPV) by comprehensively estimating wind energy market price, substation location information, and wind farm construction expenses on the basis of that. When this analysis method was applied to the previous pilot test areas of Jeju province and southwest coast region, the planned project areas in Jeju and southwest coast were identified. Thus, the results are significant in that more specific and significant information can be provided, rather than simply presenting excluded information as in the 1st year.

On the other hand, it is very critical to understand the preference of the interested parties in offshore wind construction projects. Accordingly, this study suggested a scheme of estimating a weight according to site factor by utilizing AHP technique so as to allow reflection of the preference system of the interested parties in providing a decision-making support model. According to the results of survey in southwest coast region, the case area, energy resource and economic feasibility was selected as the most important factor, followed by offshore environment and offshore ecology, human activity and conservation area and landscape protection category. This implies that there is a high level of awareness about offshore environment and offshore ecology together with economic aspect, and suggests that environmental and ecological aspect should be considered in selecting a site for offshore wind farm.

The analysis results of this study were yielded by assuming a specific scenario. Therefore, different results may be produced depending on the type of analysis scenario. And it is inappropriate to apply the method to actual projects because the ultimate purpose of this study is to suggest a scheme of selecting a site as a means of strategic environmental assessment. In other words, it is the most appropriate for decision makers to utilize the decision-making support model suggested in this study as a tool for screening a relatively advantageous site in spatial scale at least at the regional local government level and for judging the site suitability. It is expected that the

Abstract ∣ 105

offshore data and decision-making support model established in this study can be utilized for various purposes not just in offshore wind farms but also in offshore energy and offshore development project areas in the future.

Keyword : Offshore Wind Farm, Site Selection, Decision Making Support Model, Marine Environment, Human Use

| 저자 약력 |

김태윤

미국 University of Florida 토목 및 연안공학 박사

한국환경정책․평가연구원 부연구위원(현)

E-mail : [email protected]

주요 논문 및 보고서

｢해양에너지 개발을 위한 전략환경평가 방안 연구｣ (2014, 한국환경정책․평가연구원)

｢조류발전사업 환경평가방안 연구｣ (2013, 한국환경정책․평가연구원)

김충기

미국 University of Alabama 이학 박사

한국환경정책․평가연구원 부연구위원(현)



“Integrated Modeling Framework to Quantify the Coastal Protection Services Supplied by

Vegetation” (2005, Journal of Geophysical Research)

｢선박평형수 유해수중생물 모니터링 장치 개발 연구｣ (2013, 한국해양과학기술원)

맹준호

일본 교토대학교 이학 박사

한국환경정책․평가연구원 선임연구위원(현)



｢화력발전소 회처리에 따른 환경영향 최소화방안 연구｣(2014, 한국환경정책․평가연구원)

｢발전소 냉각수 배출에 따른 해양환경 영향예측 및 최소화방안｣(2013, 한국환경정책․평가연구원)

장선주

부산대학교 공학 석사

한국환경정책․평가연구원 연구원(현)


해양에너지 개발을 위한 전략환경평가방안...

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