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Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers

ISO Journal TitleJ Korean Inst. IIIum. Electr. Install. Eng.




Economic analysis, Economic feasibility, Homer pro, High-rise building, Microgrid hydro pumped, Levelized cost of energy, Micro pumped storage power system, PV-pumped hydro storage

1. 서 론

최근 2025년 4월 28일 스페인·포르투칼 대정전은 계통 내 진동이 발생하면서 주파수 저하 및 계통 내 과전압이 핵심 원인으로 지목되면서 전력망 안전성과 에너지 저장 시스템(ESS, Energy Storage System)의 중요성이 관심으로 집중되고 있다[1].

도시의 인구 집중화와 도시의 제한된 토지로 인해 주거용 건축물의 평균 높이는 26층, 홍콩의 공공 임대 건축물은 30-40층과 같은 고층 건축물이 증가하면서 고층 도시로 변모하고 있어 도심 인근에 전력 공급설비 부족에 직면하고 있다[2].

도심의 제한된 토지에 고층 건축물이 도심지역에 확대되면서 고층 건축물의 낙차를 활용한 마이크로 양수발전으로 전력을 생산함으로써 비상시 전력 시스템의 신뢰도 확보 및 도심지역의 전력 자립도를 높이고 신재생 에너지의 간헐성 특성을 완화하는데 필요하다.

오늘날 에너지 저장 시스템은 신재생 에너지가 급증하면서 미래의 전력 에너지 시스템에서 도전과제가 되고 있다. 이와 같은 신재생 에너지는 날씨 변동과 계절적 요인으로 전력 생산의 간헐성(Intermittency)특성을 가지고 있다.

고층 건축물의 마이크로 양수발전은 150m에서 200m의 높이에서 에너지 저장 용량에 크게 기여한다. 다만 지붕 면적이 1,175㎡미만의 면적에서는 (MPS, Micro Pumped Storage) 시스템이 덜 유리하다. 특히, 호주의 멜버른의 4개 건물에서 3.9MWh/day의 에너지 저장 용량을 공급할 수 있다[3].

그럼에도 불구하고 서울시 전력 자립도는 11.6%로 수도권 지역의 규제 등으로 전력 자립도를 확보하는데 어려움을 겪고 있다[4]. 서울시는 전력 자립도를 확보하기 위해 전기 충전소 확대, 친환경 에너지와 신재생 에너지 보급 활성화를 위해 노력하고 있다[5]. 이러한 수도권 지역의 전력 자립도 확보하고 신재생 에너지의 간헐성 특성을 완화 및 송전 제약을 감소하기 위해서는 수도권에 더 많은 에너지 저장시스템의 보급이 필요하다.

이와 같은 고층 건축물의 마이크로 양수발전 시스템은 해외에서 연구가 활발히 수행되었다[6- 10].

Tristan Walker(2022) 연구에서는 최소 35층 이상일 때 경제성이 효과적일 것을 입증하였다. 또한 건물 면적이 높아질수록 효율성도 증가하였고 전기요금은 경제적 가치를 가장 크게 결정하는 요인으로 평가되었다[11].

한편, 대도시 주거용 건축물에서 양수발전과 계통 연계 태양광 시스템에 대한 연구가 시도되었다[12]. 상하이의 진마오 타워 (420.5m) 마이크로 양수발전은 대도심의 전력 부하가 많은 곳에 중력 위치 에너지를 활용하여 전력 시스템의 부정적인 영향을 줄이기 위해 마이크로 양수발전에 대한 연구가 시도되었다[13].

앞서 언급한 논문들은 대부분 마이크로 양수발전에 대한 연구로 대부분 해외 사례 연구 분석들이다. 국내에서는 고층 건축물의 마이크로 양수발전의 방법을 적용한 연구는 찾아볼 수 없었다. 이에 본 논문에서는 수도권 지역에 전력 자립도를 높이고, 신재생 에너지의 간헐성 특성 완화 및 수도권 융통 선로의 송전 혼잡을 완화하기 위해 새로운 양수발전 시스템 개념의 고층 건축물의 마이크로 하이브리드 양수발전 시스템을 제안하고 그에 대한 최적화 분석과 경제성 분석을 수행하였다.

2. 고층 건축물의 낙차를 활용한 마이크로 하이브리드 양수발전 시스템

2.1 마이크로 하이브리드 양수발전 시스템

본 논문에서는 Fig. 1과 같이 고층 건축물 단지의 지상에 배터리를 설치와 고층 건축물의 지상 공원에 하부저수지를 구축하고 고층 옥상에 태양광 발전 설비와 상부저수지 탱크(수영장)구축을 가정한 시스템 구성 형태를 나타내었다.

Fig. 1. A schematic diagram of hybrid pumped-storage power plant utilizing high-rise buildings
../../Resources/kiiee/JIEIE.2026.40.1.27/fig1.png

2.2 마이크로 하이브리드 양수발전의 개념

Table 1은 고층 건축물의 마이크로 하이브리드 양수발전의 개념과 구성요소 및 작동 원리, 활용 방안을 정리한 내용이다. 표에서 보듯이 마이크로 양수발전의 낙차를 활용하면 신재생 에너지의 간헐성을 완화 및 잉여 전력을 활용하면 배터리 및 양수발전 펌핑에 활용할 수 있다.

Table 1. Micro-hybrid concepts and principles

구분 작동 원리 및 개념
개념 고층 건축물 옥상의 태양광발전은 일조량이 많은 시간에 활용하고 소규모 수영장 및 모듈 탱크에 물을 저장하였다가 비상시 수압관을 활용하여 지상의 하부저수지로 낙하시켜 전력을 생산하고 잉여 전력은 배터리 및 양수발전의 펌핑에 활용하는 방식
구성요소 배터리, 태양광발전, 터빈 및 발전기, 제어시스템 수압관, 상부저수지(수영장 및 모듈 탱크) 하부저수지(단지의 공원 저수지)
작동 원리 고층 건축물 상부층의 탱크와 수영장에 저장된 물을 유사시에 수압관의 낙차를 이용한 위치 에너지를 기계 에너지로 활용하여 하부에 설치한 터빈과 발전기를 활용하여 전력을 생산하는 방식
활용 방안 평상시 - 태양광발전으로 발전 및 에너지 저장 비상시(태양광 출력 감소) - 고층의 양수발전으로 터빈 가동하여 간헐성 완화 및 배터리를 통해 전력을 공급

2.3 고층 건축물의 낙차를 활용한 하이브리드 마이크로 양수발전의 기술 유형

Fig. 2와 같이 고층 건축물의 마이크로 양수발전 시스템의 다양한 기술 유형을 제시하였다. Fig. 2(a)는 고층 건축물 옥상에 모듈러 탱크와 다층 녹색 지붕과 개방형 저수지와 수압관이 유기적으로 지상과 연결되어 있고 지상에는 물탱크와 하부 저장 탱크가 터빈과 펌프가 유기적으로 연결된 양수발전 시스템이다. Fig. 2(b)는 고층 건축물 옥상에 상부저수지가 여러 군데 있고 건축물 바닥에 하부저수지를 통해 펌프와 터빈이 상호작용하는 시스템이다. Fig. 2(c)는 주거용 건물의 옥상에는 양수발전과 태양광발전을 구축하여 태양광을 사용할 수 없을 때 양수발전을 활용하여 발전하는 방식이다. 태양광 발전은 인버터와 제어시스템에 연결되어 전력망을 통해 전력을 송전하는 시스템이다. Fig. 2(d)는 옥상에 태양광발전과 상부저수지가 있고 고층 건축물 지하에는 펌프 및 터빈 시스템이 함께 하부저수지와 서로 결합하여 전력망에 연결되는 시스템이다.

Fig. 2. Technical types of micro pumped storage power generation utilizing high-rise buildings
../../Resources/kiiee/JIEIE.2026.40.1.27/fig2.png

2.4 마이크로 하이브리드 양수발전 시스템 특성

다음 Table 2는 마이크로 하이브리드 양수발전 시스템의 특성이다.

Table 2. Characteristic of micro pumped storage power plant

구분 마이크로 양수발전 시스템 특성
장점 온실가스 배출량이 전혀 없음
RE100 달성할 수 있는 수단
도심에서 발생하는 신재생 에너지의 간헐성 특성을 억제하는데 활용
전력을 즉각적으로 대응하여 안정적인 전력 공급(전력 시스템 신뢰도 확보)
비상시에는 건축물의 소방 용수 및 전력 시스템 신뢰도 확보 사용 가능
전력 차익거래로 수익성 확보에 활용
화석연료가 소비되지 않음
전력망의 송전 혼잡을 감소할 수 있음
Off 피크시간에 전력을 저장할 수 있음
전력 그리드에 유연성을 제공
단점 수압관의 소음이 발생할 우려가 존재
대규모 전력을 생산하는데 한계
국내 날씨의 겨울철 동파 우려

3. 고층 건축물의 낙차를 활용한 마이크로 양수발전 시스템의 시뮬레이션 방법

3.1 시뮬레이션 입력 데이터

3.1.1 시뮬레이션 모형

본 논문에서는 고층 건축물의 마이크로 하이브리드 양수발전의 최적화 분석을 하기 위해 Homer Pro version 3.18 모형을 활용하였다. Homer Pro 시뮬레이션 모형은 1993년에 (NREL, National Renewable Energy Laboratory) 국립 재생 에너지 연구소에서 개발한 모형으로 탄소 배출권 감소, NPC 및 LCOE 최소화 및 경제적 분석을 하는데 널리 사용하는 소프트웨어이다. Homer Pro모형은 다양한 변수 값의 조합에 따라 최적화 분석 및 경제성 분석 등 광범위한 분석을 제공한다. 본 논문의 시뮬레이션은 i5-7200u CPU 2.71Ghz Ram 8GB, 64비트에서 수행하였다.

3.1.2 시뮬레이션 데이터 입력 설정

고층 건축물의 마이크로 하이브리드 양수발전의 최적화 분석을 하기 위해 할인율은 4.5%로 가정하여 수행하였다[17].

투자 회수 기간법(SPB, Simple play back)은 투자비용을 회수하는데 걸리는 기간으로 안전한 투자일수록 투자 회수 기간이 짧은 특성을 갖는 분석이다. 본 논문에서는 예상 인플레이션율을 2.3%[18]와 프로젝트 수명 기간은 25년, 시스템 고정 자본비용, 시스템 고정 O&M(O&M, Operation and Maintenance cost)비용, 용량 부족 페널티는 0으로 가정하여 최적화 분석을 수행하였다. 그리드 비용은 Simple Rate에서 그리드 구매 가격의 환율을 반영하여 0.120($/kWh), 그리드 판매 가격을 0.093($/kWh)으로 가정하여 시뮬레이션을 수행하였다.

여기서, 그리드 구매가격(Grid Purchase Price)은 전력거래소로부터 구매한 가격으로 한국 전력 통계 2023년 6월 전력 구입 실적의 128.67원/kWh를 환율 1380원/달러를 나누어 계산하여 0.093으로 적용하였다[19].

여기서, 그리드 판매 가격(Grid sell-back price)은 한국전력이 거래소로 판매한 가격으로 전력 거래소 전력 통계 정보 시스템 23년 1월 -12월 SMP 통합 자료의 평균 166.40원/kWh에 1380원/달러를 환산하여 0.120을 Homer Pro 모형 분석에 적용하였다[20].

Homer Pro모형에 적용한 데이터 변수 값은 Table 3에 정리하였다.

Table 3. Basic assumptions for optimization analysis

분석 조건 할인율 (%) 인플레이션율 (%) 프로젝트 기간 (Yr) Grid Purchase Price ($/kWh) Grid sell-back price ($/kWh)
입력값 4.5 2.3 25 0.120 0.093

Table 4. Input parameter values for optimization analysis

분석 조건 PV Converter Battery 양수
Capital 1881 ($/kW) 150 ($/kW) 188 ($/kW) 11000 ($/kW)
Replacement 1200 ($/kW) 150 ($/kW) 144 ($/kW) 9000 ($/kW)
O&M 1.03 ($/kW/yr) 3 ($/kW/yr) 10 ($/kW/yr) 100 ($/kW/yr)
수명 25 (Years) 10 (Years) 10 (Years) 50 (Years)

비용자료는 양수발전 [21]과 태양광 [22] 및 변환기는 [21]을 사용하였고 납산 배터리는 1kWh(167Ah)의 자본비용은 188$, 교체비용은 144$이며, O/M cost는 10 ($/yr)으로 적용하여 Table 4에 제시하였다[23].

3.1.3 Homer Pro 모듈 구성요소 및 구성도

최적화를 위해 Fig. 3과 같이 Homer Pro 모형을 구현하였다. Fig. 3(a)는 태양광, 양수발전, 부하, 변환기, 배터리, 전력망을 구성한 하이브리드 시스템 모듈 구성도이고 Fig. 3(b)는 하이브리드 시스템에서 전력망을 고려하지 않은 모듈의 구성도를 제시하였다.

Fig. 3. Configuration diagram of the simulation module[24]
../../Resources/kiiee/JIEIE.2026.40.1.27/fig3.png

3.1.4 시뮬레이션 모형의 부하 입력 자료

전력 부하량은 여의도 가상 아파트에 평균 전력을 250kW를 사용하였다고 가정하여 연간 평균 척도(scaled annual average)를 활용하여 1000kWh에서 6,000kWh까지 변동한다고 가정하여 수행하였다.

Fig. 4. The target area of the simulation
../../Resources/kiiee/JIEIE.2026.40.1.27/fig4.png

태양광 발전 정보는 Homer 모형에서 제공해 주는 NASA Date를 바탕으로 태양광 발전 자원 정보를 활용하여 분석 대상 지역을 Fig. 4Table 5에 나타내었다.

Table 5. Latitude and longitude of the area to be analyzed

구분 위도 경도
입지 37°51‘87.3“N 126°93‘27“E
대상 지역 여의도 진주아파트 지역

3.2 시뮬레이션 방법론

3.2.1 시뮬레이션 평가 방법

본 논문에서는 도심 고층 건축물의 마이크로 하이브리드 양수발전 시스템의 부하량이 변동하는 경우를 모의하여 (NPC, Net Present Cost)와 (LCOE, Levelized Cost of Energy)의 최적화 비용 분석을 하였다.

(NPC, Net Present Cost)는 시스템의 수명 기간 동안 발생하는 모든 비용의 현재 가치에서 수명 기간 동안 벌어들인 모든 수익의 현재 가치를 뺀 값을 순 현재 비용이라고 한다. 이를 식으로 나타내면 식 (1)과 같다. NPC비용에는 연료비용, O&M비용, 자본비용, 교체 비용, 배출 비용, 그리드의 전력 구매비용 포함하여 산출한다. NPC는 Homer 모형의 주요 경제적 산출물이며 최적화 결과에서 모든 시스템의 구성 순위를 매기는 값이다. 총 연간비용과 균등화 비용을 계산하는 기준이다[25].

(1)
$NPC = \frac{C_{ann,tot}}{CRF}$

결국 장기분석에서 재생 에너지 마이크로 그리드의 비용-효율성을 나타내는 두 가지 주요 지표는 순 현재 비용(NPC)과 균등화 발전 비용(LCOE, Levelized Cost of Energy)이다[25].

따라서 자본 회수율 계수와 순 현재 비용 및 연간 프로젝트 수명을 합산하여 식 (2)와 같이 연간 총비용을 산출할 수 있다[26].

(2)
$C_{ann} = CRF(i, R_{proj}) \cdot C_{NPC}$

여기서, $C_{NPC}$ = 순 현재 비용 ($\$$), $i$ = 연간 실질 할인율(%), $R_{proj}$ = 프로젝트 수명[yr], $CRF()$ = 자본 회수율 계수이다.

(3)은 총 전력 생산 비용을 총 전력 부하로 나누어 LCOE를 산정할 수 있다[27]. 균등화 발전 비용(LCOE)이 낮다는 것은 공급 비용을 절감할 수 있음을 나타낸다.

결국 LCOE가 낮을수록 효과성이 높다고 할 수 있다.

(3)
$LCOE = \frac{C_{ann,tot} - C_{boiler}H_{served}}{E_{served}} = \$/kWh$

여기서, $C_{ann,tot}$ 는 연간 시스템 연간 총비용이다. $C_{boiler}$는 보일러 한계비용이다. $H_{served}$는 총 열 부하이다. $E_{served}$는 총 전력 부하이다.

4. 시뮬레이션 분석 결과

4.1 시뮬레이션 최적 시스템 구성 결과

도심 고층 건축물의 마이크로 하이브리드 양수발전 시스템이 전력망과 연계되었을 때와 미고려했을 때의 두 가지 경우를 고려하였다. 또한, 부하량이 6000kWh에서 1000kWh로 변동하였을 때 하이브리드 최적 구성 결과를 Table 6에 나타내었다. 모든 구성요소의 비용은 [$]달러로 산정하였다.

이때, Homer Pro 모형에서 양수발전 245kWh를 1000$m^3$의 물을 저장되도록 설계된 상부저수지의 100m 높이(H)에서 12시간 동안 발전할 수 있으며, 수압관의 물 속도(Q)로 이동하고, 물의 밀도는 $\rho$이고, 전력은 20.40kW이다. 이때 양수발전의 효율은 90%이며, 12시간 동안 발전 및 충전된 전력 에너지는 20.4375kW로 12시간 동안 저장할 수 있는 에너지를 Homer Pro에서는 245.25kWh로 나타내어 분석한다[27].

Table 6. Results of optimal system configuration according to variation in power load

부하량 최적 구성 결과 전력망 단위
고려 미고려
6000 (kWh) PV 881 4276 (kW)
PHS - 251 (ea)
Converter 586 396 (kW)
5000 (kWh) PV 764 4263 (kW)
PHS - 95 (ea)
Converter 501 431 (kW)
4000 (kWh) PV 594 2575 (kW)
PHS - 222 (ea)
Converter 396 614 (kW)
3000 (kWh) PV 443 1000 (kW)
PHS - 515 (ea)
Converter 293 309 (kW)
2000 (kWh) PV 303 959 (kW)
PHS - 210 (ea)
Converter 199 435 (kW)
1000 (kWh) PV 138 618 (kW)
PHS - 62 (ea)
Converter 89.4 237 (kW)

4.2 최적화 비용 분석 결과

도심 고층 건축물의 마이크로 하이브리드 양수발전 시스템이 전력망과 연계되었을 때와 미고려했을 때 두 가지 경우를 고려하였다. 또한, Table 7은 6000kWh에서 1000kWh로 부하량이 변동하였을 때 최적화 비용 결과이며, Table 8은 NPC와 LCOE 및 운영비용 분석 결과이다. NPC 비용은 Table 8과 같이 전력망을 고려한 분석보다 전력망을 미고려한 분석의 NPC비용이 대조적 높은 비용으로 분석되었다.

부하량이 6000kWh일 때 LCOE는 0.1008 $/kWh와 0.2671$/kWh로 각각 분석되었다. 반면, 부하량이 1000kWh일 때 LCOE는 0.1028 $/kWh와 0.2771 $/kWh로 부하량 6000kWh에서 높아지는 경향을 보였지만 대체적으로 부하량이 적어질수록 LCOE와 NPC비용이 감소하는 것으로 확인되었다.

Table 7. Optimal configuration estimation results according to power load variation

부하량 최적 구성 최적화 비용 결과
전력망 고려($) 전력망 미고려($)
6000 kWh Converter 224,325 221,312
그리드 2,929,691 -
PHS - 3,462,565
PV 1,674,278 7,314,840
System 4,828,296 10,998,718
5000 kWh Converter 191,848 164,781
그리드 2,380,174 -
PHS - 976,094
PV 1,451,698 8,102,490
System 4,023,721 9,243,366
4000 kWh Converter 151,505 234,918
그리드 1,938,801 -
PHS - 2,289,977
PV 1,128,575 4,894,967
System 3,218,882 7,410,863
3000 kWh 인버터 112,318 118,304
그리드 1,460,565 -
PHS - 5,291,457
PV 841,249 1,900,758
System 2,414,132 7,310,521
2000 kWh Converter 76,183 168,398
그리드 958,043 -
PHS - 2,157,681
PV 57,230 1,823,424
System 1,609,457 4,147,504
1000 kWh Converter 34,231 90,741
그리드 509,072 -
PHS - 637,029
PV 261,543 1,173,797
System 804,847 1,901,568

Table 8. NPC cost and LCOE unit price according to variation in power load

부하량 최적 비용 전력망 단위
고려 미고려
6000 (kWh) NPC 4,828,296 10,998,720 ($)
LCOE 0.1008 0.2671 ($/kWh)
Operating cost 160,743 -1,762 ($)
5000 (kWh) NPC 4,033,721 9,243,367 ($)
LCOE 0.0997 0.2694 ($/kWh)
Operating cost 130,947 6,022 ($)
4000 (kWh) NPC 3,218,882 7,410,864 ($)
LCOE 0.1005 0.2700 ($/kWh)
Operating cost 105,484 1,705 ($)
3000 (kWh) NPC($) 2,414,132 7,310,521 ($)
LCOE 0.1007 0.3553 ($/kWh)
Operating cost 80,155 -14,692 ($)
2000 (kWh) NPC 1,609,458 4,147,505 ($)
LCOE 0.0919 0.3024 ($/kWh)
Operating cost 52,669 -1,677 ($)
1000 (kWh) NPC 804,847 1,901,568 ($)
LCOE 0.1028 0.2771 ($/kWh)
Operating cost 27,764 1,168 ($)

4.3 부하량 변화에 따른 경제성 분석

Fig. 3(a)의 전력망 환경에서 부하량이 변화할 때 IRR (Internal Rate of Return), ROI(Return On Investment), SPB(Simple Play Back)값은 Table 9와 같다. 다만 전력을 고려하지 않은 경제성 분석에서는 결과값이 확인되지 않았다.

Table 9. Results of economic analysis according to variation in power load

부하량 경제성 평가 방법 전력망 고려 단위
6000 kWh IRR 3.2 (%)
ROI 1.9 (%)
Simple play back 17 (yr)
5000 kWh IRR 3.2 (%)
ROI 1.8 (%)
Simple play back 17 (yr)
4000 kWh IRR 3.2 (%)
ROI 1.8 (%)
Simple play back 17 (yr)
3000 kWh IRR 3.2 (%)
ROI 1.9 (%)
Simple play back 17 (yr)
2000 kWh IRR 3.2 (%)
ROI 1.8 (%)
Simple play back 17 (yr)
1000 kWh IRR 3.2 (%)
ROI 1.9 (%)
Simple play back 17 (yr)

5. 결 론

본 논문에서는 도심 고층 건축물의 낙차를 활용한 마이크로 하이브리드 양수발전 시스템의 도입 방안을 제안하여 그 타당성을 검토하였으며 이에 대한 주요 연구 분석 결과는 다음과 같다.

모든 분석에서 NPC가 6000kWh보다 1000kWh로 낮아질수록 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 전력망을 고려한 최적화 분석 결과에서 태양광 발전 구성이 부하량 6000kWh일때 881kWh가 필요한 것으로 분석되었고, 부하량1000kW일 때에는 138kW가 필요한 것으로 분석되었다. 결국 부하량이 감소할수록 최적 시스템 구성도 함께 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 전력망을 고려한 경제성 분석에서 부하량이 6000kWh일때 IRR은 3.2%와 ROI는 1.9%, Simple Play Back은 17년 투자기간이 필요한 것으로 확인되었다.

마이크로 양수발전은 도심 고층 건축물의 화재 예방 및 전력망의 송전혼잡 및 비상시 전력망의 신뢰도 유지를 하기 위하여 의무적으로 구축된다면 많은 역할을 할 것으로 기대한다. 다만, 국내는 겨울철 수압관의 동파 대비, 수압관의 소음, 물의 하중을 고려할 필요가 있다고 판단된다.

이와 같은 마이크로 양수발전은 재생 에너지로서 친환경적이면서 전력 계통의 신뢰도 확보와 고층 건축물의 화재 예방 및 국가 온실가스 감축 수단이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 신재생 에너지의 간헐성 특성 완화 및 송전망 건설 최소화 등 수도권 지역의 전력 자립도와 RE100을 달성하는데 기여할 수 있을 것이다. 또한, 앞으로 고층 건축물의 마이크로 양수발전 시스템에 대한 연구가 계속 이루어져야 할 것으로 보인다.

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Biography

Sung-Min Park
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He was born in South Korea and graduated from the Dept. of Electrical Engineering, Gangneung-Wonju National University in 2000. He graduated from the Korea National Open University of Broadcasting and Information Studies in 2003. In 2006, he earned a master’s degree from the department of media engineering at Seoul National University of Science and Technology. In 2015, he received a doctorate in economics from the Graduate school of Convergence Technology and energy at korea national University of engineering and technology. He worked for the Korea Educational Broadcasting Service (EBS) from 2000 to 2003. He has worked for the National Assembly Secretariat Broadcasting Station, since 2003. His research interests include energy policy and electricity market modeling. He is a member of KIEE, KIIEE and KREA.