Selecting hydrogen production methods using fuzzy analytic hierarchy process with opportunities, costs, and risks

허은녕, Jinsoo Kim, Sangmin Cho (2012) · International Journal of Hydrogen Energy 37:17655-17662 · DOI ↗

한국의 수소경제 전환 (2010년 에너지 수입 96.2%, “저탄소 녹색성장” 신성장동력) 을 위해 6개 수소 생산 방법을 OCR (Opportunities·Costs·Risks, Benefits 는 alternative 별 H2 양이 동일이라 제외) - 퍼지 AHP 로 평가. 12개 factor (O 4, C 4, R 4) 와 두 strategic criterion (경제적 타당성 0.6771, spillover 0.3229) 설계. 전문가 17명 (산업 7 + 정부·연구원 7 + 학계 3) 1차 + 14명 2차 설문, CR > 0.15 1건 제외. 결과: SMR (steam methane reforming) 종합 1위 0.529. 비용 비중 0.3835 > 위험 0.3247 > 기회 0.2918 — negative criterion 합 (0.708) 이 positive (0.292) 의 2.4배. 장비 투자비용 (14.86%) + 시장 규모 (13.91%) 가 최대 가중치 factor.

• RQ: 한국의 수소 인프라 구축에서 SMR · 석탄 가스화 · 바이오매스 가스화 · 풍력 전기분해 · 원자력 전기분해 · 부생수소 6개 대안 중 어느 것이 OCR 종합 평가에서 최적인가? 직접·간접 편익이 비용·위험을 어디까지 상쇄하는가?
• 방법론: BOCR AHP (Saaty-Ozdemir 2003 의 negative priority 처리) + 퍼지 AHP (chang-extent-analysis + Zhu et al. 1999 + Wang-Elhag 2007 수정) + Wijnmalen (2007) 의 revised multiplicative combination $P_i = (bB_i^* + oO_i^*)/(cC_i^* + rR_i^*)$. Direct benefit (B) 는 alternative 간 H2 동일량이라 제외 → OCR 만 사용.
• 데이터: 한국 수소경제·연료전지 전문가 24명 distribution → 1차 (가중치) 응답 17명, 2차 (alternative) 응답 14명. 소속: 산업 7 + 정부·연구원 7 + 학계 3. CR > 0.15 응답 1건 제외. KEEI Boo (2009) 의 2017 한국 수소 생산비용 추정 (SMR $2.56/kgH2, CG$1.70, BG $2.20, W-EL$3.00, N-EL $2.20, BH$2.81) 을 cost 차원의 객관 reference 로 활용.
• 주요 발견: (i) Strategic criterion: 경제적 타당성 (0.6771) ≈ spillover (0.3229) 의 2.1배. (ii) OCR 최종 가중치: Costs 0.3835 > Risks 0.3247 > Opportunities 0.2918 → negative 합이 positive 의 2.4배 — 의사결정자는 risk-averse·cost-sensitive. (iii) Factor top 5 (Table 4): C1 장비 투자비 14.86%, O1 시장 규모 13.91%, C3 인프라 비용 10.03%, R2 기술 신뢰성 9.70%, R1 기술 의존도 9.42%. (iv) Alternative 평가: Opportunity 1위 N-EL 5.87, Cost 1위 (저비용) CG, Risk 1위 (저위험) SMR 1.76 — SMR 의 risk score 가 가장 낮은 결정적 이유는 한국 천연가스 공급 안정 (intermittency 없음). (v) 종합 ranking: SMR (0.529) > CG (0.460) > BG (0.449) > N-EL > BH > W-EL. (vi) 화석연료 기반 (SMR, CG) 이 1·2위 — 경제성·안정성 우위.
• 시사점: 셰일가스·coal-bed methane 등 비전통 가스 생산 확대로 천연가스 가격이 안정화 → SMR 이 한국 수소경제 초기 진입 옵션 으로 합리적. 간접 편익 (spillover, HRD, 환경 기여) 의 가중치가 기대보다 낮음 → 정책은 경제적 타당성 우선 + 간접 편익 boost 를 별도 도구로. Wind electrolysis 는 cost reduction + 외국 기술 의존성 해소 + intermittency 관리가 해결되어야 경쟁력 확보. 17 응답자 중 14명이 산업·정부 종사자라 practical view 편향 가능 — 후속 연구는 시민·학계 비중을 높여 wider public perception 반영 필요.

요약

이 paper 는 허은녕 의 2기 (2009-2017) 재생에너지 정책 · energy-technology-valuation 라인의 핵심 응용작으로, Analysis of the assessment factors for renewable energy dissemination program evaluation using fuzzy AHP 의 fuzzy AHP framework 와 Selecting sustainable renewable energy source for energy assistance to North Korea 의 BOCR 확장을 통합 한 본격 작품. 정책 배경은 한국이 “저탄소 녹색성장” 전략에서 수소·연료전지를 신성장동력으로 지정한 시점 (2010 에너지 수입 96.2%) — 미국 DOE Hydrogen Program, California Fuel Cell Partnership (1999~), 일본 ENE·FARM (2009), EU Clean Urban Transport (2001-06) 같은 선진국 dedicated 프로그램에 대응. 선행 hydrogen-AHP 연구 (Pilavachi-Chatzipanagi-Spyropoulou 2009 가 7개 H2 production 방법 비교, Lee et al. 2008·2011 의 fuzzy AHP 한국 수소 기술) 를 BOCR 로 확장한 것이 본 paper 의 method 기여.

BOCR 절차 (Lee-Chen-Kang 2009 의 9단계) 적용: (1) Strategic criterion 으로 경제적 타당성·spillover 효과 2개 설정 → AHP eigenvalue 로 0.6771 : 0.3229. (2) 5-point scale (0.42, 0.26, 0.16, 0.10, 0.06) 로 BOCR 가중치 → costs 0.3835, risks 0.3247, opportunities 0.2918 (benefits 는 H2 양 동일이라 제외). (3) 각 criterion 의 4 factor pairwise comparison fuzzy AHP. (4) Alternative 6개 (SMR, CG, BG, W-EL, N-EL, BH) 의 9점 척도 평가. (5) Final combination 은 Wijnmalen (2007) 의 commensurability 보정 revised multiplicative. Fuzzy AHP 구체는 Chang (1996) extent analysis $S_i = \sum_j M_{g_i}^j \otimes [\sum_i \sum_j M_{g_i}^j]^{-1}$ + Wang-Elhag (2007) 정규화 + Zhu et al. (1999) TFN 크기 비교 정정.

결과의 핵심은 두 가지. 첫째, SMR 이 종합 1위 (0.529) — opportunity 차원에서는 5위 (N-EL 1위와 8.3% 차이) 이지만 cost·risk 차원에서 압도적 우위. 천연가스 의존성 불구하고 셰일·CBM 등 비전통 가스 생산으로 가격이 안정화되어 ($/kgH2 cost SMR 2.56, KEEI 2017 추정) "promising option" 으로 부상. 화석연료 기반인 CG (0.460) 가 2위인 것도 동일 맥락. Wind electrolysis 가 꼴찌 — 투자비$2.70/kgH2, intermittency, 외국기술 의존성 3중 부담. 둘째, OCR 가중치 분포에서 negative criterion (cost + risk = 0.708) 이 positive (opportunity 0.292) 의 2.4배 — 전문가들이 risk-averse·cost-sensitive 결정자. Factor 단위로도 장비 투자비 (C1, 14.86%) 와 시장 규모 (O1, 13.91%) 가 top 2, spillover·HRD·환경 기여 같은 간접 편익은 5% 안팎으로 매우 낮음.

본 paper 는 후속 허은녕 그룹의 수소 라인 (hyojin-kim · Inyoung Kim 등의 well-to-wheel 분석) 의 anchor 이며, 허은녕 본인의 이전 Analysis of the assessment factors for renewable energy dissemination program evaluation using fuzzy AHP (NRE 전반 framework) 의 수소 산업 특화 응용. 17 응답자 중 14명이 산업·정부 종사자라는 sample 편향을 저자들 스스로 명시 — 후속 시민 패널 연구 필요.

핵심 결과

OCR 가중치 + Factor top 5 (Table 4):

차원	가중치	핵심 factor (가중치)
Costs (C)	0.3835	C1 장비 투자비 14.86%, C3 인프라 10.03%
Risks (R)	0.3247	R2 기술 신뢰성 9.70%, R1 기술 의존도 9.42%
Opportunities (O)	0.2918	O1 시장 규모 13.91%, O4 환경 기여 5.62%

Alternative 종합 ranking + 2017 KEEI 비용 추정 (Table 5):

Rank	Alternative	Overall score	Cost ($/kgH2)
1	SMR	0.529	2.56
2	Coal gasification	0.460	1.70
3	Biomass gasification	0.449	2.20
4	N-EL (원자력)	—	2.20
5	BH (부생)	—	2.81
6	W-EL (풍력)	—	3.00

SMR 이 cost·risk 양면에서 압도적 우위, opportunity 에서만 N-EL (5.87) 대비 5위 (8.3% 차이) — 균형형 우승.

방법론 노트

BOCR 종합 priority (Wijnmalen 2007 의 revised multiplicative, commensurability 보정):

$$P_i = \frac{bB_i^* + oO_i^*}{cC_i^* + rR_i^*}$$

여기서 $B_i^*, O_i^*, C_i^*, R_i^*$ 는 alternative $i$ 의 normalized overall priority, $b, o, c, r$ 은 strategic criterion 가중치. Direct benefit 동일 (alternative 별 H2 양 동일) 이라 $B$ 항 제외 → OCR 만 사용. Fuzzy synthetic extent (Chang 1996):

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

Wang-Elhag (2007) 정규화 후 degree of possibility:

$$V(S_i \geq S_j) = \mathrm{hgt}(S_i \cap S_j) = \begin{cases} 1 & b_i \geq b_j \\ \frac{a_j - c_i}{(b_i - c_i) - (b_j - a_j)} & \text{otherwise} \\ 0 & a_j \geq c_i \end{cases}$$

Convex fuzzy number weight: $d'(A_i) = \min_{k \neq i} V(S_i \geq S_k)$. Identification: 24 → 17 → 14 응답자, CR > 0.15 1건 제외, linguistic scale 의 TFN 환산 $(1,1,1), (4/7,1,7/4), (5/4,2,11/4), (9/4,3,15/4), (13/4,4,19/4)$ (Zhu et al. 1999).

연구 계보

허은녕 의 2기 라인 내부 직계: Analysis of the assessment factors for renewable energy dissemination program evaluation using fuzzy AHP 의 fuzzy AHP framework + Selecting sustainable renewable energy source for energy assistance to North Korea 의 BOCR 확장을 통합 해 수소 산업에 응용. 방법론은 Saaty (1980) AHP → van Laarhoven-Pedrycz (1983) fuzzy 확장 → Chang (1996) extent analysis → Zhu et al. (1999) TFN 정정 → Wang-Elhag (2007) 정규화 + Saaty-Ozdemir (2003) BOCR + Lee-Chen-Kang (2009) 9-step BOCR + Wijnmalen (2007) revised multiplicative 의 직계 7세대 누적. 응용 측 직접 motivation: Pilavachi-Chatzipanagi-Spyropoulou (2009) AHP for hydrogen production, Lee-Mogi 그룹 (2008, 2011) 의 한국 수소 fuzzy AHP, Afgan-Carvalho (2004) · Afgan-Veziroglu-Carvalho (2007) sustainability assessment. KEEI Boo (2009) 의 한국 수소 인프라 비용 추정이 cost 차원 객관 reference. 본 paper 는 허은녕 의 fuzzy + BOCR 통합 절정작이며, 후속 허은녕 그룹의 수소경제·연료전지 라인 (hyojin-kim · Inyoung Kim 등의 well-to-wheel · LCA) 의 anchor.

See also

• 허은녕
• Jinsoo Kim
• Sangmin Cho
• International Journal of Hydrogen Energy
• 퍼지 AHP
• BOCR AHP
• chang-extent-analysis
• 수소경제
• energy-technology-valuation
• 한국 에너지 정책
• Analysis of the assessment factors for renewable energy dissemination program evaluation using fuzzy AHP
• Selecting sustainable renewable energy source for energy assistance to North Korea

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논문 (2)

• Analysis of the assessment factors for renewable energy dissemination program evaluation using fuzzy AHP
• Selecting sustainable renewable energy source for energy assistance to North Korea

인물 (1)

• 허은녕

주제 (1)

• 수소경제