초록 ▼

용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

빅데이터와 인공지능과 같은 4차 산업혁명과 더불어 최근 몇 년 사이 데이터센터 수요가 폭증했다. OTT나 자율주행, 메타버스, UAM, AI, 5G 등 플랫폼의 동영상 ...

빅데이터와 인공지능과 같은 4차 산업혁명과 더불어 최근 몇 년 사이 데이터센터 수요가 폭증했다. OTT나 자율주행, 메타버스, UAM, AI, 5G 등 플랫폼의 동영상 콘텐츠가 폭발적으로 증가하였고 새로운 IT 기술이 생겨나면서 데이터 사용량이 크게 늘었기 때문이다. 그 결과 2023년 기준 데이터센터는 147개로 증가하였고, 2029년까지 정부에 신설을 신청한 데이터센터는 1,200여개에 달한다.
현재 데이터센터의 60%가 수도권에 집중되어 있고, 신설을 신청한 데이터센터 또한 대부분 수도권 입지를 신청하고 있어 문제가 되고 있다.
첫째, 데이터센터는 막대한 에너지를 소모하는 시설이다. 1,200여개에 달하는 데이터센터에 필요한 전력은 80GW에 육박하며, 이는 국내 최대전력(94.5GW, 2022년)의 85%에 해당한다.
데이터센터가 수도권에 몰려있으면 송·배전망 등 인프라 건설에 대한 부담이 커질 수밖에 없다. 따라서, 정부는 수도권에 비해 상대적으로 발전소가 많고 전력량에 여유가 있으며 신재생에너지 사용 가능성이 높은 비수도권에 데이터센터를 분산시키기 위한 노력을 기울이고 있다. 데이터센터가 전국 각지로 흩어지게 되면 수도권 에너지 집중도를 낮추고 전력망도 안정적으로 운영할 수 있게 되기 때문이다.
둘째, 데이터센터의 지역 세입이나 직접고용 효과가 큰 것은 아니지만, 지역이 고부가가치 지식산업 중심으로 고도화하기 위한 기반 역할을 한다는 점에서 중요하다. 예를 들어, 자율주행이나 인공지능 관련 산업을 지역 혁신클러스터로 성장시키기에 있어 데이터센터는 이점을 제공한다.
즉, 단일 데이터센터를 통한, 단기적인 경기 부양 효과는 작을 수 있지만, 한 지역이 정보기술 서비스 산업의 클러스터로 발전해나가기 위한 기반을 제공한다는 측면에서는 데이터센터의 비수도권 입지가 큰 의미를 갖 는다. 이는 장기적으로 우리나라의 균형발전에 기여할 것이다.
기존 연구에서는 데이터센터의 입지 요인으로 에너지(전력), 냉각, 네트워크, 자연조건, 재해 등과 같은 시설적 측면만 살펴보고 있는 한계를 갖고 있다. 이러한 연구를 바탕으로 정부는 데이터센터의 비수도권 분산을 적극적으로 추진하고 있으며, 구체적으로 건폐율과 용적률을 완화, 전력시설부담금 할인, 시설공사비 50% 할인, 예비전력 요금 면제 등의 혜택을 제공하고 있다.
하지만, 기존의 연구들은 데이터센터 입지의 시설적 측면만을 고려할 뿐, 경제활동의 입지로서 전통적으로 고려해 온 노동과 시장에 대한 고려가 결여되어 있다.
따라서 데이터센터 시설 설치의 물리적 측면을 넘어서, 데이터센터의 노동과 시장을 모두 고려하는 데이터시설의 입지 요인에 대한 다각적인 심층 연구를 진행하고자 한다.
본 연구는 국내 데이터센터의 위치정보 및 규모를 통한 노동과 시장을 고려한 첫 번째 연구라는 점에서 중요한 학술적 가치를 지닌다. 이전 연구들은 대부분 데이터센터의 기술적인 측면에 초점을 맞추었기 때문에, 국토적 차원에서 데이터센터의 입지와 규모를 체계적으로 분석한 연구는 매우 부족했다.
구체적으로 데이터센터의 입지를 시설-노동(고급기술인재)-수요(기업고객) 3가지 측면을 동시에 고려하여 입지적 특성을 분석하였다. 산업의 입지는 시설의 물리적 측면 요인뿐만 아니라, 인력적 측면과 소비자 측면의 요인도 함께 고려되기 때문에, 산업의 입지를 정확히 이해하기 위해서는 입지 관련한 주요 요소들을 모두 고려한 연구가 필요하기 때문이다.
분석의 대상은 정부와 기업의 자체 데이터센터를 제외한 53개 상업용데이터센터로 한정하였다. 정부와 기업의 자체 데이터센터 입지 결정은 특수한 목적을 갖는 경우가 많아 본 연구의 입지 특성분석에서 제외하였다.
분석의 대상인 상업용데이터센터의 자료 개수가 53개로 한정되고, 이들이 대부분 수도권에 입지하고 있기 때문에, 기본적으로 정규성을 갖는 대량의 자료를 사용하는 귀납적 통계분석 방법을 적용하기에는 한계가 있기 때문에, 본 연구에서는 계량분석의 한계를 보완할 수 있는 탐색적 연구를 진행하였다.
이를 위해 입지이론 및 선행연구들을 바탕으로 입지요인을 도출하였다. 입지특성을 분석하는 것은 정량적이고 정성적인 요소들이 복합적으로 얽혀있다. 이에 따라 '영향 인자'를 최대한 MECE(Mutually Exclusive Collectively Exhaustive)식으로 분류하고 논리적으로 범주화해야 한다. MECE 원칙은 상호 배반적이면서 전체를 완전히 포괄하는 범주를 나타낸다. 이를 통해 데이터의 분석과 해석을 보다 명확하고 체계적으로 할 수 있다.
또한, 입지특성 분석에는 거시적(지역적)과 미시적(국지적) 차원에서 다양한 요인의 연계 분석이 필요하다. 거시적인 차원에서는 지역의 교통 및 인프라, 경제적 요인, 자연환경 등과 같은 넓은 범위의 영향을 고려해야 한다. 반면에 미시적인 차원에서는 특정 지역의 지형, 주변 시설, 인구 구성 등과 같은 지역적 특성을 고려해야 한다. 이러한 거시적과 미시적 요인들 간의 상호작용을 고려하여 입지요인을 분석하였다.
입지이론 및 선행연구를 종합적으로 범주화하여 국내 상업용 데이터센터의 53개의 위치정보를 기반으로 선행연구와의 차별성이 있는 시설-노동 (고급기술인재)-수요(기업고객) 3가지 측면을 동시에 고려하여 입지요인을 선정하였고, 총 27개 세부기준을 도출하여, 특성을 분석하였다.
데이터센터의 시설측면 요인으로 전력, 공시지가, 세금(인센티브), 신재생에너지, 자연재해, 지진발생, 인적재해, 해저케이블, 광케이블을 입지요인으로 분석하였다.
수요자(기업고객)요인으로 인터넷사용률, 인터넷속도, 전기요금, 평균기온을 입지요인으로 분석하였다.
종사자(고급기술인재)요인은, 전문가(데이터센터 종사자) 즉, 데이터센터 를 유지·관리의 주체는 결국 사람이라 할 수 있다. 따라서 데이터센터가 들어설 지역의 전문인력은 필수적으로 고려하는 중요한 요소가 된다.
생활만족도, 복지서비스, 문화 서비스, 안전, 교육에 대한 만족도 및 입지여건은 종사자 및 기업의 근무환경 및 생활여건 등을 판단할 수 있는 지표로 입지여건은 도심업무지역, 산업단지, 도심인근(suburban)으로 구분하여 세분요인으로 분석하였다.
연구의 주요 결과는 다음과 같다.
첫째, 수도권의 데이터센터 입지특성 약점은 전력 부족, 세금 및 전기요금 인센티브 부재, 그리고 높은 토지가격에도 불구하고, 상업용 데이터센터의 대다수가 수도권에 집중되어 있다는 점이다. 이러한 상황은 수도권 지역이 전력 부족 및 친환경에너지 부재와 높은 부동산 비용으로 인해 데이터센터 운영에 불리한 환경임에도 부정적인 요인을 상쇄시킬만한 긍정적인 요인이 크다는 것을 의미한다.
둘째, 데이터 지연 속도를 고려한 광케이블과의 거리이다. 상업용데이터센터는 광케이블과 인접하여 위치하고 있다. 지역의 인터넷 속도 차이는 희소한 경우로, 회선의 품질과 대역폭에 따라서 보완이 가능하다.
또한, 인터넷 속도와 사용률은 고르게 높은 수준을 유지하고 있으며, 해저 케이블, 신재생 에너지, 평균 기온, 재해 요인 등도 전국적으로 유사하여 이들이 상업용 데이터센터 입지에 미치는 영향은 비교적 적다.
셋째, 종사자(고급기술인력)의 입지요인 연관성을 분석한 결과 상업용 데이터센터의 73.6%는 수도권에 집중되어 있으나, 수도권의 14개 세부기준 중 강점은 데이터센터산업의 종사자 특화, 생활만족도, 복지서비스만족도, 의료만족도로 나타났다. 수도권의 경우 전력부족, 세금(인센티브), 전기요금 기준, 비싼 토지가격(공시지가) 등 데이터센터의 입지에 부정적인 영향을 미치는 요소임에도 불구하고, 이러한 부정적인 요인을 상쇄시킬만 한 긍정적인 요소로 종사자(고급기술인력)의 중요성이 크다는 것을 의미하며, 긍정적인 요소인 생활만족도, 복지서비스 등 생활성(livability)과 직접적인 연관성을 보여주고 있다.
또한, 각종 인프라 및 교통여건이 양호한 도심업무지역 및 산업단지에 데이터센터의 93.9%가 입지 중으로, 주변 인프라 및 교통여건에 따른 데이터센터 종사자 및 고객·시장의 접근성 및 편의성을 고려하였다고 해석된다.
교통 접근성은 고속도로IC, 지하철역과의 거리는 수도권 및 비수도권 모두 데이터센터 종사자 및 고객·시장의 접근성 및 편의성을 고려하여 도보권 또는 교통편의시설에 인접하여 데이터센터가 입지하고 있어 교통 접근성은 데이터센터에 중요한 입지요인으로 높은 연관성을 보이고 있다.
이를 요약하면, 노동지향적 및 시장지향 산업의 특성을 나타나며, 데이터센터 입지에 가장 큰 영향을 미치는 요인이 종사자(고급기술인력) 및 생활성(livability)임을 규명하였다.
대부분의 데이터센터가 물리적 요인이 불리한 수도권에 입지한 것으로 볼 때, 우리나라 데이터센터의 입지에 있어 기존의 연구에서 다루고 있는 물리적 요인보다는 다른 요인이 영향을 끼쳤을 개연성이 더 크다. 이어서 살펴본 종사자(고급기술인재) 측면의 요인을 보면, 서울을 중심으로 한 수도권이 데이터센터 입지에 우위에 있음을 보여준다.
구체적으로, 데이터센터와 데이터서비스 산업이 고도의 기술과 전문 지식을 요구하는 만큼, 고급기술인재의 접근성이 매우 중요하다는 것을 알 수 있다. 나아가, 이러한 고급기술인재는 높은 교육 수준과 높은 임금 수 준을 갖고 있기 때문에 업무 이외의 자신과 가족들의 삶의 질과 생활 수 준에 민감한 특성을 갖고 있다는 점을 고려할 때, 수도권이 제공하는 높 은 생활만족도(주거, 교통, 교육), 사회복지서비스 만족도, 그리고 의료기관 만족도와 연관성이 있음을 시사한다. 즉, 데이터센터 입지를 위해서는 고급기술인재가 필요하며 동시에 이러한 인재들은 높은 수준의 삶의 질을 요구하기 때문에 결국 데이터센터들이 높은 수준의 삶의 질을 제공하는 지역에 입지하는 결과로 이어진다.
따라서, 수도권의 에너지 위험을 줄이고 비수도권의 지식중심 경제기반 구축 및 데이터센터를 비수도권으로 분산하기 위해서는 산업적 측면 외에, 고급기술인재에 초점을 두어야 함을 의미한다. 데이터센터의 비수도권 분산을 산업적 측면에서 바라보는 것은 한계가 있고, 생활성(livability) 개선이 함께 이루어져야 함을 의미한다. 즉, 고급기술인재들이 요구하는 높은 수준의 삶의 질을 비수도권이 지역이 제공할 수 있어야 한다.
본 연구는 빅데이터 및 디지털 경제의 발전과 함께 국가 및 지방 정부의 정책 수립과 기업의 전략적인 결정에 중요한 정보를 제공할 수 있다. 또한, 데이터센터의 국토균형 입지를 위한 첫걸음이 되길 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper

The demand for data centers has surged in recent years alongside the Fourth Industrial Revolution technologies such as big data and artificial intelligence. This surge is due to the exponential increase in video content on platforms like OTT, autonomous driving, the metaverse, UAM, AI, and 5G, leadi...

The demand for data centers has surged in recent years alongside the Fourth Industrial Revolution technologies such as big data and artificial intelligence. This surge is due to the exponential increase in video content on platforms like OTT, autonomous driving, the metaverse, UAM, AI, and 5G, leading to a significant rise in data usage. As a result, as of 2023, the number of data centers increased to 147, with approximately 1,200 new data centers being proposed for construction by the government by 2029. Currently, 60% of these data centers are concentrated in the Capital Region, and most of the new data center are also for locations in the Capital Region, which poses a problem.
Firstly, data centers consume massive amounts of energy. The estimated power required for the 1,200 new data centers is about 80GW, which is 85% of the country's maximum power capacity (94.5GW in 2022). The concentration of data centers in the Capital Region inevitably increases the burden on infrastructure construction such as transmission and distribution networks. Therefore, the government is making efforts to disperse data centers to Non-capital Region where there are relatively more power plants, surplus electricity, and higher potential for using renewable energy. Dispersing data centers across the country can lower the energy concentration in the Capital Region and stabilize the power grid.
Secondly, although data centers do not significantly contribute to local revenue or direct employment, they play a crucial role as a foundation for regional high-value-added knowledge industries. For instance, data centers provide advantages for developing regional innovation clusters in industries related to autonomous driving or artificial intelligence. Thus, while a single data center may not provide substantial short-term economic stimulus, it offers a foundation for a region to develop into an information technology service industry cluster, making the Non-capital Region location of data centers significant. This, in the long term, will contribute to the balanced development of the country.
Existing research has limitations as it only examines facility-related aspects such as energy (power), cooling, networks, natural conditions, and disasters when considering data center locations. Based on such research, the government is actively promoting the dispersion of data centers to Non-capital Region, providing incentives like relaxed building coverage and floor area ratios, reduced power facility charges, 50% discount on construction costs, and exemption from standby power fees.
However, existing studies have overlooked traditional considerations of labor and market as locations for economic activities, focusing solely on the physical aspects of data center facilities. Therefore, this study aims to conduct a multifaceted in-depth analysis of location factors for data centers, considering both labor and market aspects beyond just the physical aspects of facility installation. This study holds significant academic value as the first to consider both labor and market in analyzing the location factors of domestic data centers based on their location information and scale. Previous studies mostly focused on the technical aspects of data centers, making this systematic analysis of data center locations and scale at a national level very scarce.
Specifically, this study analyzes location characteristics considering three aspects: facilities, skilled labor, and demand (corporate clients). The analysis subjects are limited to 53 commercial data centers, excluding government and enterprise-owned data centers due to their often-specialized purposes.
The complex intertwining of quantitative and qualitative elements necessitates classifying 'influencing factors' as MECE (Mutually Exclusive Collectively Exhaustive) as possible and logically categorizing them. The MECE principle indicates categories that are mutually exclusive yet collectively exhaustive. This approach clarifies and systematizes data analysis and interpretation.
Additionally, location characteristic analysis requires linking various factors on both macro (regional) and micro (local) levels. On a macro level, factors such as transportation, infrastructure, economic conditions, and natural environment must be considered, while on a micro level, regional characteristics such as terrain, surrounding facilities, and population composition must be considered. The interaction between macro and micro factors is considered in the location factor analysis.
By categorizing comprehensively based on location theory and previous studies, and utilizing the location information of 53 commercial data centers, this study identifies unique location factors that consider facilities, skilled labor, and demand (corporate clients) simultaneously, deriving 27 detailed criteria for analysis.
Factors analyzed as location factors for the facility aspect of data centers include power, official land prices, taxes (incentives), renewable energy, natural disasters, earthquakes, human-made disasters, submarine cables, and optical cables. For the demand (corporate clients) aspect, factors such as internet usage rate, internet speed, electricity cost, and average temperature are analyzed as location factors. For the skilled labor aspect, factors such as experts (data center labor), who are essential for maintaining and managing data centers, are considered crucial.
The key findings of the study are as follows:
The main weaknesses of data center locations in the Capital Region are power shortages, lack of tax and electricity cost incentives, and high land prices. Despite these disadvantages, the majority of commercial data centers are concentrated in the Capital Region, indicating that there are significant positive factors that offset these negative factors.
One of the main criteria for selecting a data center location is the proximity to fiber optic cables to consider data latency. Commercial data centers are located within 15 km of fiber optic cables. Additionally, internet speed and usage rates are consistently high, while factors like submarine cables, renewable energy, average temperature, and disaster factors have relatively little impact.
Analyzing the correlation of location factors related to skilled labor, 73.6% of commercial data centers are concentrated in the Capital Region. Among the 14 detailed criteria in the Capital Region, the strengths include specialization in data center industry labor, living satisfaction, welfare service satisfaction, and medical satisfaction. Despite the negative factors such as power shortages, lack of tax incentives, electricity costs, and high land prices, the importance of skilled labor as a positive factor is highlighted, showing a direct correlation with livability factors such as living satisfaction, welfare services, etc. Additionally, 93.9% of data centers are located in central business districts or industrial complexes with good infrastructure and transportation conditions, considering the accessibility and convenience of data center labor and customers/markets.
The proximity to transportation facilities, such as expressway ICs and subway stations, shows high relevance to data center location, indicating that accessibility and convenience for data center labor and customers/markets are crucial location factors.
In summary, the most significant factors influencing data center location are skilled labor and livability, indicating the characteristics of labor-oriented and market-oriented industries. Given that most data centers are located in the Capital Region despite unfavorable physical factors, it is likely that other factors have had a more significant influence on data center location in South Korea. The analysis of skilled labor factors shows that the Capital Region, centered on Seoul, has an advantage in data center location.
Specifically, the high level of technical expertise and professional knowledge required for data centers and data services industries highlights the importance of access to skilled labor. Furthermore, considering that these skilled labor are sensitive to the quality of life and living standards for themselves and their families, it suggests a correlation with the high living satisfaction, welfare service satisfaction, and medical satisfaction provided by the Capital Region. Therefore, data centers require skilled labor who also demand a high quality of life, resulting in data centers being located in areas offering a high quality of life.
Consequently, to reduce energy risks in the Capital Region and build a knowledge-based economic foundation in Non-capital Region, it is essential to focus on skilled labor in addition to industrial aspects when promoting the dispersion of data centers to Non-capital Region. The traditional industrial perspective is limited, and improvements in livability must accompany it. Non-capital Region must provide the high-quality life that skilled labor demand.

Keyword