2.1 신재생에너지 관련 국가 정책 동향

지난 2019년 1월 과학기술정보통신부가 개최한 ‘2019년 정부R & D사업 부처합동설명회’에서는 2019년도 정부 R & D 투자방향에 대한 발표를 진행하였다.⁽¹⁾ 해당 발표에서는 창의적인 연구환경 조성, 삶의 질 향상, 혁신성장 가속화의 3대 분야를 중심으로 10대 중점투자방향으로 R & D 예산의 주요특징을 설명하였다. 이 중에서 혁신 성장 가속화에는 4차 산업혁명 대응 R & D 투자를 강화하여 신시장․신산업 R & D를 통해 성장엔진을 재점화 하여 경쟁력을 높이고 관련 일자리를 창출하는 생태계를 구성하는 내용을 중점투자방향으로 제시하였다.

이번 설명회에서 선정한 주요 신시장․신산업에는 에너지 신산업에 포함되어있으며, 에너지 산업에 대한 국가 R & D 투자금액이 2018년 4,475억 원에서 2019년 5,162억 원으로 지원수준이 15.6% 상승하였고, 신시장을 창출하고 사업화로 연계 가능한 차세대 신재생에너지 기술 개발을 목표로 하고 있다. 특히 이번 정부의 2019년 신재생에너지 R & D에 대한 지원강화 정책은 기존 신재생에너지 정책과 맞물려 기술 발전과 수요증가를 나타낼 것으로 예상된다. 2017년 산업통상자원부에서 발표한 ‘재생에너지 3020 이행계획’에서는 전체 발전량 중에서 7%의 비중을 차지하고 있는 신재생에너지를 2030년 까지 20%로 비중을 늘릴 것이라는 계획을 발표하였다.⁽²⁾ 또한 ‘제8차 전력수급기본계획’을 통해 원전과 석탄을 통한 에너지 수급을 단계적으로 감축하고 재생에너지와 LNG의 비중을 확대하여 국내 전력량 중에서 재생에너지의 중요도가 높아질 것임을 확인할 수 있었다.⁽³⁾ 실제로 현재 공공건축물에 한해 ‘신·재생에너지 설치의무화제도’가 실시되고 있으며 공급의무비율, 대상, 조건이 변경 되면서 신재생에너지를 실질적으로 적용하는 건축물이 계속 증가하고 있는 추세를 나타내고 있다.⁽⁴⁾ 특히 1차 에너지 기준 원별 신재생에너지의 비중 목표를 구체적으로 나타낸 ‘제4차 신‧재생에너지 기본계획’에서는 2012년 기준 1차 에너지 중 비중이 0.7%인 지열에너지를 2035년까지 연평균 18%의 증가율로 육성시켜 8가지의 신‧재생에너지 중 8.5%로 비중을 높일 계획을 밝혔다.⁽⁵⁾ 이처럼 국가에서 제시하는 신‧재생에너지 계획의 비중이 증가함에 따라 지열에너지의 보급과 확산 또한 빠른 폭으로 증가할 것으로 예상된다.

2.2 신재생에너지 서비스 사례와 비교

신재생에너지에 대한 국가적 관심이 증가하고 중요성 또한 꾸준히 대두되면서 민관학 구별 없이 신재생 에너지 관련 서비스에 대한 연구가 다수 진행되었다. 신재생에너지 관련 정보 서비스 중 해외에서는 풍력발전 설치가능성 확인을 위한 바람지도를 기업에서 제작하여 제공하고 있으며 국내에서는 한국에너지기술연구원 에서 국가바람지도를 구축하여 제공하고 있다.⁽⁶⁾ 위성자료와 단층복사모델을 사용하여 지도형식의 태양기상 자원지도를 개발하여 태양자원 정보를 제공하는 연구도 확인할 수 있었다.⁽⁷⁾ 이처럼 다양한 서비스는 편의성과 접근성을 위해 웹기반 정보기술과 지리 정보체계(Geographic Information System) 기반의 기술을 적용하여 공간 정보를 포함한 지도 형태로 서비스가 제공되고 있으며 국내에서는 한국에너지기술연구소의 신새쟁에너지 자원정보를 활용한 신재생에너지 자원 지도 웹서비스를 개발하여 제공하고 있다.⁽⁸⁾ 또한 자원지도의 만족도를 조사한 결과 자원지도 웹서비스에 대한 전반적인 만족도가 높았으며 활용가치 또한 정책적, 사업적, 학술적 으로 모두 높은 수준으로 평가되는 등 서비스 제공에 대한 긍정적인 반응을 확인할 수 있었다.⁽⁹⁾ 실질적으로 풍력자원지도의 정보를 이용하여 제주지역의 잠재전력생산량을 분석하고 해당 풍력발전단지의 효율성 평가를 진행하는데 정보제공 서비스를 활용하였다.⁽¹⁰⁾

이처럼 신재생에너지와 관련이 있는 데이터를 활용한 서비스 개발과 활용이 국내외에서 다수 진행된 것을 확인할 수 있다. 또한 국내에서 개발한 서비스와 연구는 기상청이나 한국에너지기술연구소 등 국가 기관의 데이터를 적극 활용하고 있는 것을 확인할 수 있다. 과거에는 국가기관으로부터 정보를 얻거나 데이터를 취득하는 것이 매우 어려웠지만, 현재는 공개할 수 있는 정보는 ‘공공데이터’ 형태로 인터넷으로 쉽게 조회 하고 입수할 수 있도록 제공하고 있다. 공공데이터는 통계적인 결과로 집계하여 제공되는 자료가 아닌 경우 에는 확인하고자하는 데이터를 조회하기 어려운 구조로 되어있거나 제한적인 컴퓨터 자원에서는 열어보기 힘든 대용량의 파일로 제공되고 있지만, 사용의 어려움을 극복할 수 있다면 일반인이 쉽게 취득할 수 없는 정보를 활용할 수 있고, 지속적인 관리를 통해 최신 정보를 활용할 수 있고, 일정 수준 이상의 품질을 보장되는 장점도 있다. 따라서 일반인은 데이터와 관련된 지식 없이 사용할 수 있는 서비스를 이용하는 경우가 대부분 이다. 이에 따라 본 연구에서는 데이터 및 전문지식을 활용한 선행연구와 같은 신재생에너지 서비스를 분석 하여, 현재 서비스되고 있는 지열에너지 관련 웹서비스를 조사하여 어떤 수준의 서비스를 사용자가 경험할 수 있는지 확인해보았다.

Table 1은 국내에서 제공되고 있는 지열에너지 관련 서비스인 한국에너지공단 신재생에너지센터의 신재생 에너지 경제성 분석 서비스와 GIS Application의 에너지자원지도의 서비스를 비교한 표이다. 확인결과 신재생 에너지 경제성 분석 서비스는 지열에너지 시스템을 설치하여 얻을 수 있는 경제성에 대한 분석에는 강점을 가지고 있으나 선택할 수 있는 정보가 건물의 면적, 난방시스템의 종류만 가능하여 매우 기초적인 지열 에너지 설비 계산이 가능한 시스템으로 확인되었다. 그 외에 입력할 수 있는 정보는 없기 때문에 지역적인 특성을 반영할 수는 없는 것으로 확인되었다. 에너지자원지도 서비스는 그에 비해 특정 위치에서 지열 에너지와 관련된 특성정보를 지도를 통해 조회해볼 수 있는 것으로 확인되었다. 하지만 정보 확인 이외에 지열에너지 설비 설치에 관한 서비스를 제공하고 있지 않은 것으로 확인되었다.

이에 비해 신재생에너지센터와 GIS Application의 태양광에너지 서비스는 위치 정보와 태양광 정보를 활용 하여 기초 설계 단계에서 태양광 설비 설치에 대한 다양한 정보를 예측해 볼 수 있는 시스템을 제공하고 있는 것으로 확인되었다. 특히 지열에너지 관련 서비스에서는 없는 기능인 태양광에너지 설비에 대한 세부 설정을 적용하여 기초설계 단계에서 다양한 설치 결과를 확인해볼 수 있었다.

2.3 연구목표

본 연구에서는 신재생에너지 영역의 선행연구와 제공 중인 서비스를 분석한 결과 다른 신재생에너지에 비해 빈약한 지열에너지 관련 보급 기술을 추가하고 개선하기 위해 지열에너지 시스템 설치 가능성을 확인할 수 있는 서비스를 개발하는 것을 목표로 설정하였다. 본 연구에서 개발하는 서비스를 사용하는 일반인과 사업자 모두 주소를 기반으로 지열관련 정보와 설치 예상 결과를 확인하는 것이 가장 큰 목적이므로 주소를 기반으로 건축물과 지열에너지 관련 데이터를 수집하고 이를 활용하는 서비스를 계획 및 개발하였으며, 지열에너지 시스템 설치 가능성을 확인할 수 있는 다양한 정보를 제공할 수 있도록 건물부하 예측식, 지열 에너지 시스템 설치 기준 등을 적용하여 정리된 결과를 확인할 수 있도록 제공하는 것을 목표로 하였다.

3.1 지열에너지 연관 데이터 조사

본 연구에서 목표로 하는 서비스 제공에 필요한 대용량데이터 확보를 위해 데이터 조사를 실시하였다. 일반적으로 지열에너지 설비를 설치하는데 있어 필요한 정보를 조사하였으며, 필요 정보를 공공데이터포털을 포함하여 대용량 정보를 제공하고 있는 온라인 서비스를 확인하였다.

지열에너지 시스템 설치를 위해서는 지중열교환기의 용량 계산이 필요하고, 이에 따라 건물의 연간부하 계산이 필요하다. 지열에너지 시스템의 특성상 한 번 설치하면 최소 10년 이상에서 최대 20년까지의 사용기간을 갖기 때문에 건물 부하를 감당하기 위한 정확한 지중열교환기의 설계의 중요성이 매우 크다고 할 수 있다.⁽¹¹⁾ 이에 대한 선행연구로는 지중열교환기 길이를 계산하기 위해 지중으로 투입되는 건물의 단기, 중기, 장기 부하를 활용한 개방형 지중열교환기 용량 설계 방법을 제안하였으며 이 방법에서는 단기, 중기, 장기 부하는 각각 6시간, 1달, 10년의 부하 계산을 산출하기 위해 지중으로 투입되는 시간별 부하의 계산 결과가 필요하다.⁽¹²⁾

또한 개방형 지중열교환기는 지하수를 직접 열교환 유체로 사용하기 때문에 해당 설비를 설치하는 위치의 지하수 상태가 지열에너지 시스템의 효율, 운용, 유지보수까지 전체적으로 큰 영향을 주는 주요 인자라고 할 수 있다. 대표적으로 지하수의 산출량, 자연수위, 지질특성, 지하수 온도, 지하수 품질 등 수문지질학적인 조건에 의해 지열에너지 시스템의 설치와 운용이 가능한지 확인하는 과정이 반드시 필요하다.⁽¹³⁾

하지만 지열에너지 설치 평가를 위해 건물부하 계산과 수문지질정보를 확인하는 과정은 높은 비용과 많은 시간을 소요하는 과정이 필요하다. 건물부하는 정확한 계산을 위해 EnergyPlus, eQUEST, DOE-2 등 복잡한 설계과정을 수반하는 건물에너지 시뮬레이션 프로그램을 사용해야하고, 수문지질정보는 시공 부지에서 직접 천공을 실시하여 정보를 획득해야 한다. 하지만 컨설팅 수준이나 기초설계 단계에서 위의 방법을 적용하는 것은 불가능하다.

따라서 본 연구에서는 건물부하 계산과 수문지질정보 파악단계를 간소화 시킬 수 있는 방법을 적용하기 위해 공공데이터 포털 및 국가기관 홈페이지를 조사하여 필요한 정보를 조사 및 취득하였다. Table 2는 본 연구의 서비스를 구현하는데 있어 필요한 정보를 건물, 기상, 수문지질, 지열의 4개의 범주로 구분하여 정리한 표이다. 해당 정보 중에서 건물 정보의 연면적, 층수와 기상 정보의 기온은 건물의 부하를 구하는데 사용되고 최종적으로 지중열교환기 계산에 주요 인자로 사용된다. 이후 건물 정보의 대지면적, 건축면적 그리고 기상정보의 지면온도는 수문지질정보와 지열정보와 함께 지열에너지 시스템 설치 가능성 평가 단계에서 사용하여 지열에너지 시스템 설치 평가를 실시한다.

3.2 지열에너지 보급 활성화를 위한 시스템 제안

기존 제공되고 있는 서비스에 대한 비교 분석을 실시하여 Fig. 1과 같이 3단계의 과정을 거치는 정보제공 시스템 개발을 계획하였다. 본 서비스는 사용자가 원하는 주소를 지정하고, 지정한 위치를 기반으로 건물, 기상, 수문지질, 지열과 관련된 정보를 조회 및 활용하여 지열에너지시스템을 설치하기에 적절한 조건인지 평가하는 과정을 거친다.

첫 번째 과정인 정보입력은 사용자가 위치를 지정할 수 있도록 주소를 입력하는 방식으로 설정하였다. 사용자의 최종적인 목적은 어떤 위치에 있는 건물에 지열에너지 시스템을 적용했을 때에 기대효과를 예측 해보는 것이므로 주소를 사용자 입력 정보로 설정하였다. 또한 본 시스템에 활용하는 데이터는 모두 위치 기반의 정보이므로 사용자가 주소 입력만으로 모든 정보를 확인할 수 있으므로 다른 입력 정보는 설정하지 않았다.

두 번째 과정인 정보조회 및 계산과정은 입력한 주소에 해당하는 건물, 기상, 수문지질, 지열과 관련된 정보를 조회하고 결과 산출을 위해 사용하는 과정으로 설정하였다. 특히 이 과정에서 건물정보와 기상정보는 건물부하를 계산하는데 사용된다. 본 연구에서는 지열에너지 시스템 설치에 있어서 기초설계 단계의 컨설팅 서비스에 기여할 수 있는 것을 목적으로 설정하였으므로 빠르게 계산할 수 있는 최대부하를 활용한 연간건물부하 예측식을 적용하였다. 수문지질과 지열관련 정보는 직접적인 계산에는 활용되지 않으며 사용자가 지정한 지역이 지열정을 설치하기에 적합한 열물성과 지하수 품질을 가졌는지 확인하는 정보로 최종 결과 단계로 데이터를 바로 전송한다.

마지막 과정인 결과산출 과정은 지열에너지 시스템 설치 가능성을 평가하는 단계로 건물부하 계산을 통해 해당 건물의 연간부하를 해결할 수 있는 지중열교환기의 용량을 계산하고 지열관련 정보를 통해 설치하기에 적합한 장소인지 판정해주는 과정이다. 건물의 최대부하 정보를 활용하여 다항식을 활용한 예측식으로 연간 건물부하를 계산하고 사용자가 설정한 건물스케쥴, 지열정 정보를 반영하여 지중열 교환기의 용량을 산정한다. 또한 수문지질 정보를 통해 해당 지역이 지열에너지 시스템을 설치하기에 적절한 곳인지 판단할 수 있다.

3.3 지열에너지 시스템 설치 가능성 평가 서비스 개발 세부 내용

Fig. 2는 본 연구에서 제안한 방법론을 기반으로 개발한 엑셀 프로그램의 예시 화면이다. 그림의 1번은 건물의 최대 부하와 스케쥴을 입력하여 사용자가 원하는 설계 조건의 건물 정보를 입력할 수 있다. 이 정보와 기상정보 중 지면온도와 외기온도를 예측식에 적용하여 1번 우측의 그래프와 같이 건물의 연간부하를 계산 한다. 2번은 지중열교환기에 대한 정보로 지열에너지 시스템의 세부정보를 설정하여 지열정의 길이, 관경, 입구온도 등 지열에너지 설비 설계에서 고려할 수 있는 주요 설계 사항을 반영할 수 있도록 하였다. 1번과 2번의 결과를 통해 3번에서 건물 부하를 모두 처리하기 위해 필요한 지중열교환기의 용량을 확인할 수 있다. 또한 일반적인 지중열교환기 용량 계산법과 본 연구의 계산방법을 활용한 결과를 모두 확인할 수 있도록 제작하여 적정설계를 사용자가 선택할 수 있도록 하였다. 마지막으로 4번은 수문지질데이터를 통해 지열에너지 시스템을 설치하는데 적절한 지하수 특성을 가지고 있는지 확인하는 기능을 보여주고 있다. 현재 선정한 기준은 ‘신‧재생에너지설비의 지원․설치․관리에 관한 기준’에서 명시하고 있는 ‘지열이용검토서’의 기준에 따라 먹는 물 기준을 통해 필요한 정보를 확인할 수 있도록 하였다. 현재 지하수를 음용으로 건물에 공급 하면 지중열교환기의 지하수 사용기준 또한 음용으로 설정해야하는 강제사항으로 인해 본 연구에서는 수질을 판단할 수 있는 주요 인자와 함께 음용 기준도 적합 판정을 확인할 수 있는 주요 인자로 구성하여 제공하도록 개발 계획을 진행하였다. 하지만 현재 지하수 수질을 모든 지역에서 측정하고 제공하지는 않기 때문에 관측 값이 존재하지 않는 지역은 주변에 가까운 관측정보를 참고하여 정보를 제공하는 방식으로 개발 방향을 계획 하였다.

본 연구에 적용한 세부 기술 중에서 지중열교환기 용량 계산 방식은 최대부하를 적용하여 연간건물부하를 계산하여 산출하는 방식을 적용하였다. 기초설계에서는 일반적으로 공조시스템의 설치부하를 최대부하를 기준으로 계산한다. 국내에서는 대표적으로 KSC 9306의 ‘일반주택 및 사무실의 냉방․난방부하 간이계산 방법’, 한국지역난방공사의 ‘열사용시설기준’과 같은 단위면적당 냉난방 부하 기준을 적용하여 설계를 진행 하고 있다. 또한 해당 기준에 대한 결과를 개선하는 연구가 이루어짐에 따라 기존 기준보다 단열이 강화된 벽체나 지역별 차이점을 반영한 연구결과를 적용하여 다양한 설계 상태를 반영한 최대부하를 본 연구에 적용 할 수 있다.⁽¹⁴⁾

최대부하 선정이후에 필요한 단계는 연간건물부하를 계산하는 과정으로, 정확한 지중열교환기 용량 계산을 위해서는 일별, 월별, 연별 건물부하의 동적 열부하계산이 필요하다. 하지만 기초설계 단계에서는 동적 열부하 계산 과정을 시행하려면 시뮬레이션 프로그램을 활용해야하고, 이는 많은 시간적, 경제적 자원이 필요하기 때문에 매번 계산을 시행하기에는 어려움이 따른다. 하지만 이런 어려움을 해결하기 위해 동적 열부하계산을 근사치로 예측할 수 있는 방법들이 연구되었다. 특히 국내의 기온은 최대냉방부하와 최대난방부하가 한 번씩 존재하는 것에 착안하여 이 두 점을 잇는 부하의 변화를 다항함수의 형태로 나타낸 연구를 본 연구에 적용 하였다.⁽¹⁵⁾ 식(1)은 본 연구에 적용한 공식의 기본적인 형태를 나타내고 있으며, 최대난방시간을 적용하여 식(2)와 같이 나타낼 수 있다.

이후 식(2)의 가장 작은 값을 최대난방부하로 맞추기 위해 y절편을 식(3) 만큼 이동시키고, 이미 알고 있는 최대냉난방 부하의 차이와 다항함수의 최대값을 비율을 식(4)와 같은 형태로 식(2)에 적용하여 식(5)와 같은 형태의 최대냉난방부하를 적용한 예측식을 제시할 수 있다. 또한 1년 동안의 기상자료를 활용하여 외기부하를 예측식에 적용하고 건물의 스케쥴을 각 시간마다 진폭비율로 적용하여 1시간마다 발생하는 부하변동을 근사 하여 나타낼 수 있다.

Table 3은 Fig. 2의 3번 결과를 계산하는 방법으로 기존 방식과 본 연구에서 제안하는 방식의 지중열교환기 용량 계산법의 차이를 확인할 수 있도록 임의의 기준에서 주요 인자를 변경하여 계산한 결과를 비교하여 나타내고 있다. 표에 나타난 결과에 따르면 전체적으로 본 연구에서 제시한 방법이 기존 최대부하만을 적용한 계산보다 지중열교환기 용량을 적게 산출한 것을 확인할 수 있으며, 이는 다항함수를 활용한 비교적 정확한 계산식을 통해 최대부하만을 활용한 과대설계 보다 적은 지중열교환기 용량을 계산하는 것을 나타내고 있다. 또한 최대부하가 변경된 Case 1을 제외한 나머지 경우에서 기존의 최대부하만을 사용한 계산법은 설치 구역의 환경변수와 지중열교환기 주요 요소의 변경이 있더라도 결과가 변하지 않지만 본 연구에서 제시한 방법은 변경사항을 계산에 반영하여 기존 방식과 다른 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있다.

Fig. 3은 인근지역의 정보를 활용하는 예시를 나타내고 있다. 지도에 나타낸 지역은 부산 중구 지역으로 1번부터 4번에 표시된 지역에서는 지하수 수질정보를 제공하고 있으나, 사용자가 Target으로 표시된 지역과 같이 관측점이 없는 지역의 정보를 확인하고 싶은 경우 정확한 정보를 제공할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 Target 지점을 중심으로 원형의 예측지역을 설정하고 일정 개수의 관측점이 예측지역 안에 들어오면 해당 정보를 확인시켜 주는 방식을 제안하여 환경영향평가를 진행할 수 있는 방식을 제안하였다. Table 4는 Fig. 3에 표시된 1번부터 4번까지 지역의 음용가능성과 지하수 수질 정보를 요약하여 나타낸 것이다. 예측반경 안에 들어가 있는 정보에서 지하수 수질은 모두 적합판정을 나타낸 것을 확인할 수 있으나, 음용가능성은 비교적 가까운 거리에 있는 1번과 2번 지역에서도 결과가 다른 것을 확인할 수 있다. 이처럼 인접 지역의 정보에서도 지하수 품질에 대한 정보가 동일하지 않을 수 있기 때문에 사용자에게 예측 반경에 들어오는 관측점의 정보를 모두 제공하여 인근 지역의 지하수 특성을 확인할 수 있도록 제공하는 방식을 선정하였으며, 1번 관측점과 같이 예측반경에서 벗어나는 정보는 이상치(Outlier)로 판단하여 제공하지 않는 것으로 계획하였다.

이처럼 본 연구의 프로그램에서는 사용자가 원하는 지역에서 임의 면적을 가지고 있는 건물을 상정하여 지열에너지 설치 가능성을 평가해볼 수 있다. 본 연구의 개발 결과에서는 기존 서비스에서 제공하지 않던 지중열교환기의 세부 설정을 구현하였고, 단순 계산이 아닌 연간건물부하 예측식을 활용하여 기초설계 과정 에서 보다 현실적인 지중열교환기 용량을 예측해 볼 수 있다. 하지만 추후 주소기반의 데이터와 지도정보의 연동, 편의성을 위한 웹서비스 개발을 통해 사용자의 편의성과 접근성을 높이기 위한 웹페이지 기반 개발을 진행해야할 것이다.