3D시스템즈 20200123

홈 > 전기·에너지 > 스페셜리포트



매거진
잡지이미지
잡지이미지
잡지이미지
잡지이미지
잡지이미지
  • 구독신청
  • 광고안내

element 20191202

[마켓트렌드] 국내 에너지 수요관리 정책과 에너지데이터 활용 이슈

입력 : 2020.03.30 10:00

글자크게보기 글자작게 댓글달기 좋아요 즐겨찾기

페이스북 트위터 카카오스토리 블로그

[첨단 헬로티]

 

1. 들어가며


우리나라는 에너지 대부분을 수입에 의존하면서도 에너지 다소비 산업 비중이 큰 국가에 속한다. 에너지 낭비가 심하다는 뜻이다. 이러한 불균형에도 불구하고 낮은 에너지 요금정책이 유지되어 1990년 이후 10% 내외 높은 에너지 소비 증가세를 보인다. 에너지 소비 증가는 무분별한 에너지 소비 외에 이처럼 비효율적인 에너지 소비구조에 의한 것이라고 판단된다. 또한, 에너지 소비의 증가는 무역수지 적자와 산업 경쟁력 약화 요인으로도 작용하고 물론 환경에도 악영향을 미친다. 


이에, 정부는 에너지 절약 유도를 위해 석유, 도시가스, LPG 가격 및 전기요금을 국제수준(OECD 비산유국 평균)으로 조정해 나가는 정책을 추진하고 있다. 즉, 국제 에너지 가격, 비교 대상이 되는 주요 국가의 가격, 장기적인 한계비용과 국내의 물가 트렌드를 감안해 연도별로 목표 에너지 가격을 설정해 운영하는 에너지 가격 예시제를 시행하며, 이에 따른 세수 증가분을 에너지 절약시설 투자 재원으로 활용한다는 것이다. 또한, 에너지 절약시설 투자세액 공제율을 상향 조정하는 등 에너지 절약시설 투자에 대한 금융·세제 지원도 확대하며, 에너지데이터 분석을 통한 수요관리 시장을 확대해 나가려는 노력이 시작되면서, 데이터 수집과 처리에 대한 관심이 높아지기 시작한다.  


지난 호에서는 에너지 정책 중에서 산업경쟁 정책에 초점을 두어 주요 국들의 정책 트렌드를 먼저 살펴보고, 산업경쟁 정책 및 이를 위한 데이터 활용 방향을 제시하였다. 에너지 수요관리 정책도 산업경쟁 정책의 한 영역에 속한다. 이번 호에서는 이를 따로 구분하여 주요 국의 수요관리 정책인 수요반응(Demand Response; DR) 프로그램 트렌드와 데이터 활용 사례를 살펴보고, 이에 따른 다른 정책적 이슈들로 프라이버시와 사이버 보안 이슈를 함께 짚어보고자 한다. 


2. 국내 수요관리 정책, 수요반응 프로그램


수요관리 정책의 하나로 수요반응(Demand Response; DR) 프로그램이 등장한다. 미국의 연방에너지규제위원회(Federal Energy Regulatory Commission)에 따르면, DR은 전기 소비자가 몇 가지 유인 동기에 반응해 평상 시 자신의 에너지 소비 패턴(Normal Consumption Pattern)으로부터 전기사용량 수준을 변경하는 것을 말한다. 이는 보상을 주는 개념으로서, 그 유인 동기는 전기 소비 절감에 따른 인센티브와 시간대별 전기요금제의 차등화이다. 


그림 1. 수요반응(Demand Response; DR)의 개념도 <출처: 교육부(2019)>


수요반응은 전력수급의 안정화를 위해 필요하다. 일본은 2011년 3월 후쿠시마 원전 사고 이후 원전 안전 기준 강화로 폐쇄되는 원전이 발생되어 전력의 장기수급에 대한 불확실성이 증대되면서, 수요반응 프로그램을 적극 실시하여 수급 안정을 꾀하고 있으며, 수요반응을 통해 인센티브를 부여함으로써 단순한 에너지 절약이 아닌 경제적으로 도움이 되는 합리적 에너지 절약 실천을 가능하게 하고 있다. 


우리나라의 경우에도 수요반응 프로그램이 작동된다. 즉, 일본처럼 수급 비상시와 수급 평상시로 나누어 실시된다. 수급 비상시는 다시 지정 기간, 주간 예고, 직접부하 제어, 비상 절전, 용량 수요반응 제도로 구분된다. 먼저, 수급 비상시를 보면, 지정 기간 수요조정은 여름철에 전력 수요가 집중될 때 전기 사용 고객이 한국전력과 약정을 체결한 기간 동안에 전력 수요를 줄이면 지원금을 지급하는 것이다. 지정 기간 수요조정 지원의 대상은 최대 수요전력 300㎾ 이상의 일반용 및 산업용 사용 고객으로 11~12시, 13~17시 사이에 한 시간 평균 전력을 고객 기준 부하(CBL)보다 30%이상 또는 3,000㎾이상 줄이는 고객을 말한다. 


수급 비상시의 주간예고 수요 조정은 전력수요 집중 기간 동안 전력 사용을 줄이면 지원금을 지급하는 것이다. 이의 지원 대상은 최대 전력 300㎾ 이상의 일반용 및 산업용 사용 고객이 부하 조정시간 30분 평균 전력을 고객 기준 부하보다 10%(20%)이상 또는 3,000㎾이상 줄이는 경우이다. 


수급 비상시의 직접 부하 제어는 전력수급 불균형 발생에 대비해 미리 사전 약정을 체결한 고객에게 제어 시스템을 설치해주고 필요 시에 통신망을 통해 사전 예고 후에 고객 부하를 직접 제어하는 것을 말한다. 이의 적용 대상은 계약 제어 전력 300kW 이상의 일반용과 산업용, 그리고 교육용 사용 고객이다. 


수급 비상시의 비상 절전은 전력 수급 불균형 발생에 대비하여 사전에 고객과 약정을 체결한 후 필요시에 한국전력의 요청으로 고객이 자율적으로 부하를 조정하면 지원금을 지급하는 것이다. 이의 적용 대상은 최대전력 300㎾ 이상의 일반용과 산업용 사용 고객이다. 이들은 비상 절전 시간 중 30분 이상의 평균 전력을 기준 평균 전력보다 20% 이상 또는 1,000㎾ 이상 줄이는 고객이다. 


마지막으로 수급 비상시의 용량 수요반응은 언제라도 감축이 가능한 수요반응 자원을 사전에 확보하여 예비력이 부족한 수급 비상이 발생할 경우에 즉시 활용하며 확보된 용량에 대하여 발전 자원처럼 보상하는 것을 말한다. 


한편, 평상시의 수요반응은 전력시장 가격이 매우 비싼 시간대 수요를 줄임으로써 연료비가 비싼 발전기를 대체하고 전체 생산비용을 저감시키는 시장 기반 수요반응을 말한다. 이의 운영방식은 수요자원과 공급자원(발전기)을 동시에 고려해 시장가격을 결정하고, 수요감축 실적에 따라 시장가격으로 보상하며, 도매 시장가격에 따라 지급한다.


3. 수요관리 시의 에너지데이터 활용 이슈


3.1 프라이버시(Privacy) 이슈

포브스 기사에 의하면, 2014년 7월 플로리다대학의 한 학생이 해커 활동을 통해 지능형 온도조절기인 구글의 네스트(Nest) 제품 구조가 단순한 온도조절기가 아니라 완전한 컴퓨터임을 확인했다는 것이다. 이 해커는 다양한 센서와 제어 기능을 갖춘 컴퓨터가 댁내에 접속된 상황에서 해킹되면 무시무시한 결과를 초래할 수 있다고 경고했다. 스마트홈이 발달하면서 예견되었던 프라이버시(Privacy) 및 사이버보안 이슈이다. 네스트는 이에 대응을 하지 않았으나, 사용자의 프라이버시와 사이버보안 이슈가 수요관리가 비즈니스 모델로 발전할 경우의 잠재적 위험 요소로 작용한다.


수요관리를 위해 에너지 사용 데이터가 축적되는 스마트미터는 프라이버시 침해 우려를 발생시킬 수 있다는 이슈가 존재한다. 일반인들에게 가장 큰 우려는 일상생활의 습관이 전력기업에게 노출된다는 점이다. 따라서 프라이버시 보호 규정은 소비자 반발을 막기 위해 반드시 필요한 정책이다. 그럼에도 불구하고 프라이버시 보호가 개인정보 보호와 동일시되어 논의되는 것은 장기적으로 에너지데이터 활용의 걸림돌이 되는 게 현실이다. 


따라서, 개인정보 보호에 대한 정확한 이해가 필요하다. 글로벌 시각에서 보면, 미국과 유럽 시각은 극명하게 차이 난다. 미국은 개인정보 보호보다 시민의 알 권리를 우선시하기 때문에 개인정보를 활용하는 것에 대해 유럽과 비교해 상대적으로 관대하다. 이 때문에 미국 연방헌법에는 프라이버시를 명문으로 인정하지 않으며, 구체적 개별 법령에 한해서만 프라이버시 보호 규정이 적용되고 있다. 현재 미국에서는 사용자가 이의를 제기하지 않으면 기업의 사용자 데이터 활용을 그냥 허용하는 사후동의(옵트아웃: Opt-out)방식이 적용된다. 


물론, 사용자가 사업자에게 수신 거부 의사를 밝히면 활용될 수 없다. 옵트아웃은 과도한 개인정보 보호로 인터넷산업 성장을 막을 수 있다는 우려에서 비롯되며, 법을 해석하는 네거티브 방식에 근거한다. 하지만, 미국 내에서도 개인정보 보호 수준을 높여야 한다는 주장은 제기된다. 이에, 온라인 상 발생할 수 있는 개인정보 침해 행위에 대해서는 개별 입법을 통해 보호 조치를 마련하였다. 빅데이터가 화두가 된 2012년 오바마 정부는 추적 금지법(Do not track bill)과 개인정보 수집을 차단시키는‘원클릭(One click)’을 시행하기 시작한다.


한편, 유럽은 개인정보 주체에 대한 권리를 엄격하게 강조한다. 따라서, 오프라인 사전동의 (옵트인: Opt-in) 의무를 온라인에서도 그대로 적용하고 있다. 옵트아웃의 반대 개념인 옵트인은 사업자가 이용자의 사전 동의를 얻어야 활용할 수 있는 방식이다. 우리나라도 옵트인 중심의 유럽식 개인정보 보호 법제를 그대로 따르고 있다. 이미 도시에서 발생하는 여러 데이터가 IoT 센서나 CCTV 등을 통해 수집되어 AI와 데이터 분석 툴을 통해 분석 및 시각화되고 있는 상황에서 국내 헌법에서 보장하는 사생활 비밀 보호와 개인정보 보호법령 준거성 여부와 더불어 문제화되어 논의되기 시작했다. 


에너지 수요관리를 위해 스마트미터 등 에너지 개인 데이터를 활용하는데 있어서 개인정보 보호 문제가 부각된다. 개인정보는 개인에 관한 모든 정보 가운데 직ㆍ간접적으로 각 개인을 식별할 수 있는 정보를 말한다. 따라서, 식별 가능성이 없는 정보는 개인정보로 취급되지 않는다. 국내 정부는 2016년 6월 ‘개인정보 비식별 조치 가이드라인’을 만들었다. 이의 법적 근거가 미흡하다는 논의가 진행되는 가운데, 이미 비식별정보는 가명정보와 익명정보로 구분되어 사용되기 시작한다. 국내에서만 논의되는 ‘가명정보’는 추가 정보 사용 없이는 특정 개인을 알아볼 수 없게 한 정보이다. 또한, ‘익명정보’는 시간, 비용, 기술 등 개인정보 처리자가 활용할 수 있는 모든 수단을 합리적으로 고려할 때 다른 정보를 사용하여도 더 이상 개인을 알아볼 수 없게 한 정보를 말한다. 


국내에서는 이처럼 에너지데이터 경우처럼 그 활용 가치가 높다고 판단되는 데이터 간 결합의 법적 근거를 마련해 개인 식별이 안되는 데이터 활용을 제고하려 노력 중이다. 에너지데이터 기반의 수요관리가 가능하게 되어야 한다는 차원에서 바라보면 개인 식별 정보를 비식별화하고 재 식별화가 안되게 하는 알고리즘 개발을 지원하고 독려하는 정책은 반드시 필요하다고 판단된다. 이슈가 되는 것은 ‘가명정보’이다. ‘가명정보’의 이용 과정에서 개인을 알아볼 수 있게 되는 경우 처리 중지 및 삭제 조치를 의무화하고 고의적으로 재식별할 경우에 엄격한 형사처벌 및 과징금 부과 등 책임성을 확보하는 방안이 반드시 전제되어야 한다. 


이러한 전제하에 기술적으로 비식별 조치가 가능하게 하려는 연구를 지속해야 할 것이다. 기술적으로만 볼 때 비식별 조치가 3단계를 거쳐 가능하다고 한다. 1단계에서는 개인 식별 정보 암호화(가명처리), 축약(범주화) 등 개인 식별성을 제거하고, 2단계에서는 특이성을 띄거나 다른 데이터와 결합하여 식별 가능성이 있는 데이터를 제거하고, 마지막 단계에서는 비식별 조치가 완료된 데이터에 대해 전문가의 적정성 평가가 이루어지는 것이다. 


에너지데이터로 돌아와보면, 실제로 한국전력의 매년 3조건이 넘는 전력데이터가 활용되어야 이상에서 설명한 수요관리 프로그램 활성화가 특히 민간 차원에서 가능해진다. 이에, 국내 정부는 비식별 처리에 대한 명확한 규정이나 관련 기술이 아직은 부실하며 연구가 진행 중인 상황임에도 불구하고 일정 기간 규제를 면제한다는 차원의 ‘규제 샌드박스’를 통해 데이터 개방을 시도하기 시작했다. 에너지데이터 활용 측면에서는 반가운 일이다. 산업통상자원부는 2019년 2월, 제2차 산업 융합 규제특례심의회를 열어 ‘규제 샌드박스’ 5건을 승인했다. 이 중에서 한국전력의 ‘전력데이터 공유센터 구축’ 안건이 시험 ·검증 기간 동안 제한된 구역에서 규제를 면제하는 실증 특례 승인을 받았다. 이는 에너지데이터와 관련해 공공기관이 민간기업과 협업하는 첫 사례가 된다. 



3.2 사이버보안 이슈

에너지 수요관리에 에너지데이터가 활용될 때 또 다른 우려되는 이슈는 사이버보안 문제이다. 에너지기업에 대한 사이버 공격은 이미 알려진 사실이다. 사이버 공격의 목적이 비밀을 훔치기 위한 시도일 수도 있으나, 최근에는 정보망과 정보기기에 대한 심각한 손상을 가하는 경우도 있다고 한다. 


사이버보안 이슈의 주요 고려 대상은 컴퓨팅 자원과 데이터 분석이다. 컴퓨팅 자원은 어떤 형태로든 에너지데이터와 연관된다. 따라서, 정부는 사용되고 적용 또는 구매되는 컴퓨팅 자원의 경제성과 효율성을 모니터링해야 할 것이다. 에너지데이터 분석의 메인 인프라가 되는 스마트그리드는 사이버공격에 취약하다. 


이유는 스마트그리드에 적용되는 주요 기술이 AMI (Advanced Metering Infrastructure), 스마트미터, HAN (Home Network Area), 클라우드 컴퓨팅 등이며, 이들 모두가 사이버보안 취약 지대이기 때문이다. 또한, 스마트그리드 보안 위협의 범위는 펌웨어 조작, 램 공격, 네트워크 공격 등이다. 펌웨어가 손상되면 기기의 정상 가동에 지장이 생겨 데이터 송수신에 어려움이 따르고, 펌웨어가 해독되어 장치 내 암호키가 노출되면 모든 데이터가 유출될 수 있는 위험이 존재한다. 


AMI는 임베디드 시스템의 필드 장치로 제한된 메모리를 가지므로 간단한 트래픽 증가만으로도 정상 가동이 어려워질 수 있고, HAN은 외부통신과 연결된 개방망으로 외부에서 쉽게 접근할 수 있다는 단점을 가진다. 가정용 AMI는 한 노드에만 한정되어 피해 정도가 낮을 수는 있으나, AMI 상위에 존재하는 AMI 헤드엔드, HAN이 외부에 노출되면 하부의 모든 AMI 미터에 피해를 줄 수 있다는 해석이다. 


또한, 스마트미터에 해커가 주사기를 이용해 계량기 메모리 칩에 바늘을 삽입해 전기신호를 가로채는 램 공격 위험이 상존한다. 램 공격을 통해 해커는 신호를 분석해 스마트미터 프로그램을 조정하고 데이터를 분석해 왜곡을 일으킬 수 있다. 만약 해커가 스마트미터 프로그래밍 해킹을 통해 접속했다면 전력망에 부착된 웜(Worm)이나 다른 악성코드에 노출되는 네트워크 공격 위험도 상존한다. 전력망이 악성코드에 노출되면 에너지 사용 데이터 및 제어 데이터의 위조를 일으킬 수 있다. 


해커가 어떤 프로그래밍을 해킹하였느냐에 따라 그 위협의 범위가 달라진다.  스마트미터는 건물 내부에서 에너지 사용 데이터를 네트워크를 통하여 송수신하며 과금 정보와 에너지 사용량 정보 서버와도 송수신한다. 만약에 해커가 건물 내 네트워크만 해킹하면 한 가정의 문제로 끝나겠지만, 데이터 서버와 송수신 하는 네트워크가 해킹 당하면 서버에서 관리하는 데이터 정보 유출 뿐만 아니라 서버 관리 대상이 되는 스마트미터들의 모든 오작동의 원인이 된다. 


[참고문헌]

이정훈/박대우(2010.4). A study of Security Issues and Security Technology Policy for Smart Grid Infrastructures, 2010 Korean Institute of Electrical Engineers Spring Conference, pp. 75-77.

유성민, 김남균, 김윤기 (2018). 스마트그리드 보안기술 동향분석 및 대응방안, ICT Security, 인터넷진흥원.

박찬기(2009). 전력 인프라 사이버보안 이슈와 정책대응, 포커스, 정보통신연구진흥원.

한국자원경제학회(2013). 2012 경제발전경험모듈화사업: 에너지정책

한국에너지공단(2018). 2018 KEA 에너지 편람

한국정보화진흥원(2018). 8/31 데이터경제활성화 규제혁신 현장 보고서.

이승훈(2013), Big Data와 함께 팽창하는 개인정보 개방과 보호의 딜레마, LGERI.

이재식(2013), 빅데이터 환경에서 개인정보보호를 위한 기술, FOCUS 4.

Forbes (July 16, 2014). Nest Hackers Will Offer Tool To Keep The Google-Owned Company From Getting Users’ Data, https://www.forbes.com/sites/kashmirhill/2014/07/16/nest-hack-privacy-tool/#1f3f15e13464

국회법제연구원(2017). 빅데이터 관련 개인정보 보호법제 개선방안 연구.

정교일 외 (2012.8). Smart Grid’s Stability and Security Issues, the Korean Institute of Information Security and Cryptology, Vol. 22, No. 5, pp. 54-61.


송민정 교수 한세대학교 미디어영상광고학과

이 기사는 의 요약글입니다. <기사 상세내용보기>를 클릭하시면 전체 기사를 보실 수 있습니다.

기사 상세내용보기

어드밴텍 2019.11.25
디지키 2020.05
이전글
부산시, 한국남부발전과 클린에너지기술 기업 육성 나서
다음글
동성코퍼레이션, 이만우 대표이사 취임…“신성장동력 확보에 역량 집중”
FLIR
성안당_내인생의갑
주요 광고주 / 추천기업

(주)코닥트 케이블케리어

F&B Soultion co. 엔코더

(주)동화기업 오일쿨러/유압부품

트윈컴퍼니 Bolting최적솔루션

바움뉴텍 하모닉감속기

세원정밀전자 오토스위치

삼원액트(주) FA제어반배선기기

신한전자기기 크레인안전장치

티아이씨(주) 볼스크류

(주)이디에스 감속기

(주)맵스코 볼 스크류 / LM가이드

KEM 공작기계관련부품

토마스케이블 케이블

SPK한국스테어펌프 펌프

효성훼바 모터콘트롤러

나라삼양감속기 감속기

케이씨티앤에스 소재부품

마이클앤솔루션 튜브넘버링기

엔아이피 머신비전

플루크네트웍스 테스터기

엘리먼트14 전자부품

SEC e-beam

에스디상사 공구

FAMAX 공장자동화

지브라 자동인식 산업

더블유케이티 절연제품

성안당 기술서적

댓글쓰기

0/500

등록
전체 댓글수 0

최신순 | 인기순

    댓글이 없습니다.