Analysis of the assessment factors for renewable energy dissemination program evaluation using fuzzy AHP

허은녕, Jinsoo Kim, Kyung-Jin Boo (2010) · Renewable and Sustainable Energy Reviews 14:2214-2220 · DOI ↗

한국 정부의 제3차 신재생에너지 기본계획 (2008) 의 2030년 1차에너지 11% 목표를 달성하려면 dissemination 프로그램 의 효과적 평가 framework 가 필요하다. 5개 criteria (기술·시장·경제·환경·정책) × 17 factor 의 계층 구조를 설계하고 정책결정자 9명 + 전문가 10명의 패널 설문 (CR > 0.15 제외, 25개 응답 중 19개 사용) 을 퍼지 AHP (Chang 1996 extent analysis + Zhu et al. 1999 + Wang-Elhag 2007 정규화 수정) 로 가중치 추정. 경제적 타당성 (global priority 0.101) 이 1순위, 국내기술의 글로벌 경쟁력 (0.095) 과 글로벌 시장 규모 (0.091) 가 그 뒤를 잇는다.

• RQ: 신재생에너지 dissemination 프로그램을 사전·사후 평가할 hierarchical framework 를 어떻게 구성하고, 정책결정자와 전문가 집단 사이 가중치 인식 차이는 어디서 발생하는가?
• 방법론: 퍼지 AHP (Chang 1996 chang-extent-analysis + Zhu et al. 1999 TFN 크기 비교 수정 + Wang-Elhag 2007 정규화 수정), Saaty CR < 0.15 일관성 검정.
• 데이터: 한국 NRE 전문가 패널 1차 설문 (2008.67, 응답률 56.8%, 21/37) → 2차 가중치 설문 (2008.89, 응답률 73.5%, 25/34). CR 통과 19명 (정책결정자 9 + 전문가 10) 의 응답으로 가중치 추정. 정책결정자는 지식경제부·KEMCO·KETEP·KEEI·KIER·SNU 소속, 전문가는 대학·시민단체·국가 RD&D 조직 (수소·태양·풍력) 소속.
• 주요 발견: (i) global priority 1순위는 경제적 타당성 (0.101), 2순위 국내기술의 글로벌 경쟁력 (0.095), 3순위 글로벌 시장 규모/경쟁력 (0.091); (ii) 정책결정자는 경제·정책 criterion 을, 전문가는 기술 criterion 을 가장 중시; (iii) 가장 큰 disagreement 는 “기존 사회시스템의 영향” (전문가 가중치가 정책결정자의 ~3.8배), 다음 “온실가스 저감” (~2.9배 전문가 ▶); (iv) 정책결정자는 “국내 시장 규모” 를 전문가 대비 ~2.2배 높게 평가.
• 시사점: 2012 도입 예정 RPS 체제 하에서 NRE 원별 경쟁이 격화되면 경제적 타당성이 더 중요해지며, 좁은 국내 시장 한계 때문에 글로벌 시장 진출 가능성이 핵심 선정 기준. 전문가·정책결정자 간 인식 격차 자체를 평가 프로세스가 명시적으로 다뤄야 한다.

요약

이 paper 는 허은녕 의 2기 (2009-2017) 재생에너지 정책 분석 라인의 표지작 중 하나로, 한국 정부의 2030 NRE 11% 목표 (제3차 기본계획, 2008) 를 정책 배경으로 어떤 dissemination 프로그램이 효과적인가 라는 의사결정 문제를 다기준 framework 로 정식화한다. 선행 연구는 Beccali et al. (1998, 2003) 의 ELECTRE, Pohekar-Ramachandran (2004) 의 MCDM in sustainable energy planning review, Lee et al. (2009) 의 wind farm 선정용 BOCR-AHP 등으로 풍부하지만 dissemination 프로그램 평가 자체를 다룬 연구는 Haas (2003) PV deployment, Monroy-Hernández (2008) 농촌 전화화 외에는 드물다는 gap 을 명시한다.

본문은 퍼지 AHP 문헌 review (van Laarhoven-Pedrycz 1983 의 TFN 확장 → Buckley 1985 의 trapezoidal → Chang 1996 의 extent analysis → Zhu et al. 1999 의 TFN size 비교 정정 → Wang-Elhag 2007 의 정규화 보정) 로 method 의 계보를 정리한 뒤, Chang 의 extent analysis 기반에 Zhu·Wang-Elhag 두 수정을 더한 modified version 을 채택한다. 5 criteria × 17 factor 의 hierarchy 는 문헌과 전문가 1차 review (응답률 56.8%) 로 확정하고, 2차 가중치 설문 (응답률 73.5%) 의 25개 응답 중 CR > 0.15 인 6개를 제외한 19개 (정책결정자 9 + 전문가 10) 로 local priority 와 global priority 를 추정한다. 결과는 global priority 상위가 경제적 타당성 (0.101) → 국내기술의 글로벌 경쟁력 (0.095) → 글로벌 시장 규모 (0.091) → 온실가스 저감 (0.084) 순으로, 경제·시장·환경 criterion 의 핵심 factor 가 상위를 점유.

저자들은 결과의 정책 함의를 네 가지로 요약한다: 2012년 도입 예정 RPS 체제로 NRE 원별 경쟁이 격화되면 경제적 타당성이 더 중요해질 것, 좁은 한국 시장 때문에 글로벌 시장 진출 가능성이 핵심 선정 기준이 되어야 할 것, 정책결정자와 전문가 사이 인식 격차가 dissemination 프로그램 초기 단계에서 큰 noise 임을 명시할 것, 도출된 가중치가 사전 (ex-ante) 설계와 사후 (ex-post) 평가 모두에 활용 가능하다는 것. 이 paper 는 후속 Selecting sustainable renewable energy source for energy assistance to North Korea (대북 에너지 지원 BOCR 확장) 와 Selecting hydrogen production methods using fuzzy analytic hierarchy process with opportunities, costs, and risks (수소 생산방식 fuzzy BOCR-AHP) 의 출발점이며, 허은녕 의 정책 평가 도구 라인의 anchor.

핵심 결과

Global priority 상위 7개 (정책결정자·전문가 통합):

순위	Factor	Total	정책결정자	전문가	Diff
1	경제적 타당성 (C2)	0.101	0.138	0.079	0.060
2	국내기술의 글로벌 경쟁력 (B3)	0.095	0.111	0.090	0.021
3	글로벌 시장 규모·경쟁력 (B2)	0.091	0.104	0.090	0.014
4	온실가스·오염물질 저감 (D1)	0.084	0.042	0.122	0.080
5	공급 능력 (C1)	0.075	0.083	0.070	0.012
6	기술 신뢰성 (A3)	0.066	0.047	0.082	0.035
7	공급 지속성 (C3)	0.064	0.088	0.052	0.036

가장 큰 disagreement: “기존 사회시스템의 영향” (E4) 에서 전문가 가중치 0.021 vs 정책결정자 0.006 (~3.8배 차이). “온실가스 저감” (D1) 도 전문가 0.122 vs 정책결정자 0.042 (~2.9배 차이).

방법론 노트

chang-extent-analysis 의 핵심 단계. Object $X = \{x_1, \ldots, x_n\}$ 과 goal $U = \{u_1, \ldots, u_m\}$ 에 대해 각 object 의 fuzzy synthetic extent value:

$$S_i = \sum_{j=1}^{m} M_{g_i}^j \otimes \left[\sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{m} M_{g_i}^j\right]^{-1}$$

여기서 $M_{g_i}^j$ 는 TFN $(a, b, c)$ (least, most, highest possible value). Wang-Elhag (2007) 정규화로 $\bar{S}_i$ 를 계산한 뒤 degree of possibility $V(M_2 \geq M_1) = \mathrm{hgt}(M_2 \cap M_1)$ 로 ranking. Convex fuzzy number 의 weight vector:

$$W' = (d'(A_1), d'(A_2), \ldots, d'(A_n))^T, \quad d'(A_i) = \min_{k \neq i} V(\bar{S}_i \geq \bar{S}_k)$$

정규화 후 non-fuzzy weight $W$ 산출. Identification: linguistic scale (Equally/Weakly/Strongly/Very strongly/Absolutely more important) 을 Zhu et al. (1999) 의 5단계 TFN 환산표 $((1,1,1), (4/7,1,7/4), (5/4,2,11/4), (9/4,3,15/4), (13/4,4,19/4))$ 로 매핑.

연구 계보

Saaty (1980) 의 AHP + van Laarhoven-Pedrycz (1983) 의 fuzzy 확장 + Chang (1996) 의 chang-extent-analysis + Zhu et al. (1999) · Wang-Elhag (2007) 의 정정이 method 의 직계. 응용 측면에서는 Beccali et al. (1998, 2003) 의 ELECTRE 기반 NRE planning, Pohekar-Ramachandran (2004) 의 MCDM in sustainable energy review, Lee et al. (2009) 의 wind farm 선정용 BOCR-AHP 가 NRE 영역의 직접 motivation. 허은녕 의 2기 정책 분석 라인 중 NRE 평가 framework 첫 작품으로, 이전 1기의 자원·시장 분석에서 정책 도구 설계로의 전환점에 해당.

See also

• 허은녕
• Jinsoo Kim
• Kyung-Jin Boo
• Renewable and Sustainable Energy Reviews
• 퍼지 AHP
• chang-extent-analysis
• 재생에너지 정책
• energy-technology-valuation
• Selecting sustainable renewable energy source for energy assistance to North Korea
• Selecting hydrogen production methods using fuzzy analytic hierarchy process with opportunities, costs, and risks

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• Assessment of Korean customers' willingness to pay with RPS
• Selecting hydrogen production methods using fuzzy analytic hierarchy process with opportunities, costs, and risks
• Selecting sustainable renewable energy source for energy assistance to North Korea

인물 (1)

• 허은녕