| 초록 |
1.분석자 서문 기후변화에 대응하기 위한 재생에너지에 대한 투자가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 재생에너지 관련 계획, 건축 및 기술에 대한 전반적인 분석 및 평가에 대한 중요성이 갈수록 커지고 있다. 이러한 분석을 위해서는 다양한 양적 및 세미 양적연구방법이 활용된다. 이러한 여러 가지 분석을 체계적으로 정리한 연구는 드물다. 이에 본 분석에서는 재생에너지와 관련한 위험성 기반의 다양한 분석 및 예측 방법을 적용한 연구들을 종합적으로 비교 분석해보고자 한다[1]. 본 분석에서는 평균분산 포토폴리오 분석법(MVP), 리얼옵션 방법(ROA), 스토케스틱 최적화 방법, 몬테카를로 시뮬레이션 방법, 시나리오 분석법, 다중 의사결정 방법론(MCDA)을 활용하여 그 장단점을 분석하고 있다. 위와 같은 양적연구방법론과 세미 양적연구방법론은 서로 상호 보완적인 관계를 가지고 있으며, 의사결정자들은 충분히 두 가지 방법론을 면밀히 검토하여 재생에너지에 대한 투자를 지속적으로 할 필요성이 있다. 본 분석 논문이 재생에너지 투자 포토폴리오 작성에 조금이라도 도움이 되었으면 한다. 2. 목차 1. 서론 2. 이해관계자의 관점에서 본 지속 가능한 에너지 시스템 3. 논문 분석 방법론 및 결과 3.2. 세미 양적연구방법론 3.3. 양적연구와 세미 양적연구방법론의 조합 4. 비교 분석 결과 5. 결론 지속 가능한 에너지 시스템 설계를 위해서는 다양한 측면이 고려되어야 한다. 특히, 예측 가능하지 않는 불확실성 및 리스크를 어떻게 관리할 것인가는 연구자들뿐만 아니라 의사결정자들의 초미의 관심사였다. 본 연구에서 에너지 시스템 관리에 있어서 그러한 불확실성과 리스크를 어떻게 표현하고 관리하는 것이 좋은지에 대한 수많은 논문들을 분석 정리하였다. 기존의 연구들에서는 어떻게 불확실성과 리스크를 에너지 도메인에서 표현하였는지 정리하였다. 더불어 양적연구방법론과 세미 양적연구방법론을 병행하여 상호 보완적인 논문 분석이 될 수 있도록 하였다. 본 연구에서 살펴본 양적연구방법론은 평균분산 포토폴리오 분석법(MVP), 리얼옵션 방법(ROA), 스토케스틱 최적화 방법, 몬테카를로 시뮬레이션 방법이 있으며, 세미 양적연구방법론으로는 시나리오 분석법, 다중 의사결정 방법론(MCDA)이 있다. 각 방법론마다 가정해야 하는 것들이 상이하고, 입력하는 변수값들이 다르다. 이에 각 모형이 표현하는 사회?기술?경제 에너지 시스템 또한 다르다. 앞에서 살펴본 바와 같이 어느 하나의 분석법에 의존하여 의사결정을 내리기보다는 다양한 분석법의 장단점을 숙지하고 적재적소에 다양한 분석법을 활용하여 최적의 지속 가능한 에너지 시스템 설계를 할 필요가 있다. 세계적으로 온실가스 감축이 생각보다 더디며 파리기후변화협약에서 제시한 목표를 맞추기에는 이미 늦었다는 우려의 목소리도 나오는 시점에 본 연구논문이 기업계, 학계 및 정부 정책 결정자들에게 도움이 되었으면 한다. References 1. Ioannou A, Angus A, Brennan F. Risk-based methods for sustainable energysystem planning: A review. Renew Sustain Energy Rev [Internet]. 2017;74(March):602 ndash;15. Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.rser.2017.02.08 2. Frankfurt School-UNEP Centre/BNEF. Global trens in renewable energyinvestment 2016 - analysis of trends and issues in the financing of renewable energy; 2016. 3. REN21. Renewables 2016 Global Status Report - Key findings; 2016. 4. Gatzert N, Kosub T. Risks and risk management of renewable energy projects: the case of onshore and offshore wind parks. Renew Sustain Energy Rev 2016;60:982 ndash;98. ttp://dx.doi.org/10.1016/j.rser.2016.01.103. 5. Wing LC, Jin Z. Risk management methods applied to renewable and sustainable energy: a review, Journal of electrical and electronic engineering. Spec Issue Renew Energ Syst 2015;3:1 ndash;12. http://dx.doi.org/10.11648/j.jeee.s.2015030101.11 . 6. Soroudi A, Amraee T. Decision making under uncertainty in energy systems: state of the art. Renew Sustain Energy Rev 2013;28:376 ndash;84. http://dx.doi.org/10.1016/j.rser.2013.08.039 . 7. Komendantova N, Patt A, Barras L, Battaglini A. Perception of risks in renewable energy projects: the case of concentrated solar power in North Africa. Energy Policy 2012;40:103 ndash;9. http://dx.doi.org/10.1016/j.enpol.2009.12.008 . 8. Jankauskas V, Rudzkis P, Kanopka A. Risk factors for stakeholders in renewable energy investments. Energetika 2014;60:113 ndash;24. 9. International Actuarial Association. Comprehensive actuarial risk evaluation (CARE). Canada; 2010. 10. Denyer D, Tranfield D. Producing a systematic review. The sage handbook of organisational Research methods. SAGE Publications Ltd; 2006. ※ 이 자료의 분석은 틴들기후변화연구소의 김영재님께서 수고해주셨습니다. |
