[논문]기후변화를 고려한 농촌지역 그린빌리지의 태양에너지 활용에 관한 경제성 분석

김대식; 왕영두

doi:10.7851/ksrp.2013.19.3.025

문제 정의

따라서, 이러한 지구의 기후변화시나리오를 고려한 태양에너지의 활용에 관한 경제성 분석을 농촌마을을 대상으로 실시해볼 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 IPCC의 최근 보고서에서 제시하고 있는 복사강제력을 기준으로 작성된 RCP(Representative Concentration Pathways) 온실가스 시나리오를 고려하여 태양에너지의 활용에 관한 경제성 분석을 실시하고자 한다.
경제성 분석에 있어서는 기후변화시나리오를 사용하는데, IPCC 5차 보고서에서 제시하는 RCP의 4가지 시나리오는 고려하고, 각 시나리오별로 태양광 발전량을 계산한 뒤에, 경제성 분석하고 비교 고찰한다. 또한 경제성 분석과 관련된 다양한 입력자료들의 변동 시나리오를 고려하여, 이들에 대한 경제성 분석도 병행하여 인자들의 민감도 분석 결과도 제시하고자 한다.
농촌마을은 일반적으로 군지역에 분포되어 있는 것으로서, 지역에 따라 태양에너지와 관련된 기상현상이 차이를 가지고 있을 것으로 보이며, 따라서 태양에너지를 활용함에 있어서 지역별로 상이한 결과를 보일 것으로 가정하여, 도별 주요지점에 대한 태양광 발전량을 분석하고, 더불어 각 도별 전력사용량을 분석한 뒤에, 투자대비 경제성을 순현재가치로 분석하고자 한다. 또한 경제성 분석에 필요한 인자들에 대한 다양한 시나리오를 도입하여 인자별 민감도 분석도 병행하고자 한다.
본 연구에서는 기후변화 시나리오를 고려하여 농촌마을의 태양광 발전시설의 활용에 대한 경제성을 분석하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.
본 연구에서는 전국의 주요 도별로 주요 대표 지역을 선정하여, 기상청에서 제시하는 측후소의 평년 일사량자료를 취득하고, 태양광 발전량을 추정한다. 또한 태양광 발전에 필요한 투자비 대비 생산된 태양광에 대한 경제성을 분석하는데, 회수기간 25년을 기준으로 순현재가치를 추정하여, 다양한 인자별 시나리오에 대한 경제성을 평가한다.

가설 설정

6)를 사용하였다. RCP 네 가지 시나리오는 2100년을 기준으로 각각 태양복사량의 약 3.6%, 2.5%, 1.9%, 1.1%가 증가하는 것으로서, 이를 고려하여 태양복사량이 증가한다는 가정을 하였으며, 2,100년도에 증가되는 양을 년간 증가하는 양으로 환산하여 사용하였다. 태양광 발전량을 계산하기 위하여, 경기도를 제외한 8개 도의 대표적인 지점의 2010년 기준 평년 경사면 일사량 자료를 사용하였으며, 2009년에 실측된 태양광 발전 시스템의 효율을 도별로 적용하였다.
본 연구에서는 RCP 시나리오를 기후변화 시나리오로 채택하고, 태양복사량이 Figure 1과 같이 선형적으로 증가하여 2,100년을 기준으로 각 시나리오별로 3.6%, 2.5%, 1.9%, 1.1% 각각 증가하는 것을 가정하여, 매년 일정량이 증가하는 것으로 가정하였다. 이에 따라 2010년 기준 평년 일사량에 의한 발전량에 비하여 2,100년도에 증가되는 발전량을 계산하였으며, 이 발전량의 값이 90년간 일정하게 선형적으로 증가한다는 가정하에, Table 7과 같은 년간 선형적으로 년간 증가되는 발전량을 도출할 수 있다.

제안 방법

1. 기후변화 시나리오는 IPCC에서 최근에 채택한 RCP 시나리오(RCP8.5, RCP6.5, RCP4.5, RCP2.6)를 사용하였다. RCP 네 가지 시나리오는 2100년을 기준으로 각각 태양복사량의 약 3.
또한 태양광 발전에 필요한 투자비 대비 생산된 태양광에 대한 경제성을 분석하는데, 회수기간 25년을 기준으로 순현재가치를 추정하여, 다양한 인자별 시나리오에 대한 경제성을 평가한다. 경제성 분석에 있어서는 기후변화시나리오를 사용하는데, IPCC 5차 보고서에서 제시하는 RCP의 4가지 시나리오는 고려하고, 각 시나리오별로 태양광 발전량을 계산한 뒤에, 경제성 분석하고 비교 고찰한다. 또한 경제성 분석과 관련된 다양한 입력자료들의 변동 시나리오를 고려하여, 이들에 대한 경제성 분석도 병행하여 인자들의 민감도 분석 결과도 제시하고자 한다.
농촌마을은 일반적으로 군지역에 분포되어 있는 것으로서, 지역에 따라 태양에너지와 관련된 기상현상이 차이를 가지고 있을 것으로 보이며, 따라서 태양에너지를 활용함에 있어서 지역별로 상이한 결과를 보일 것으로 가정하여, 도별 주요지점에 대한 태양광 발전량을 분석하고, 더불어 각 도별 전력사용량을 분석한 뒤에, 투자대비 경제성을 순현재가치로 분석하고자 한다. 또한 경제성 분석에 필요한 인자들에 대한 다양한 시나리오를 도입하여 인자별 민감도 분석도 병행하고자 한다.
본 연구에서는 전국의 주요 도별로 주요 대표 지역을 선정하여, 기상청에서 제시하는 측후소의 평년 일사량자료를 취득하고, 태양광 발전량을 추정한다. 또한 태양광 발전에 필요한 투자비 대비 생산된 태양광에 대한 경제성을 분석하는데, 회수기간 25년을 기준으로 순현재가치를 추정하여, 다양한 인자별 시나리오에 대한 경제성을 평가한다. 경제성 분석에 있어서는 기후변화시나리오를 사용하는데, IPCC 5차 보고서에서 제시하는 RCP의 4가지 시나리오는 고려하고, 각 시나리오별로 태양광 발전량을 계산한 뒤에, 경제성 분석하고 비교 고찰한다.
특히, 초기 설치비의 경우에는 매년 성능이 좋은 재료의 개발과 더불어 설치비용도 점차 감소될 가능성이 있으며, 정부의 신재생에너지 권장 정책에 따라 설치 보조금이 지급되기 때문이다. 본 연구에서는 민감도 분석을 위한 입력 조건의 시나리오를 설정함에 있어서, 경제성이 있는 방향으로 초기 인자 값에 대하여 +50% 또는 -50%를 추가하는 것으로 하였다. 이에 따라, 초기 설치 단가(cost)는 -50%, 물가 상승률(Increase rate)는+50%, 할인율은 -50%, 유지비용은 -50%, 전력 판매단가는 +50%, CO₂ 판매 수익은 +50%에 대하여 각각 민감도 분석을 실시하였다.
여기서, B(i)는 생산된 전력으로 인한 전기절감 수입, GHG(i)는 연간 온실가스 배출 저감에 따른 수입, r는 할인율(%), C₀는 초기투자비, OM(i)는 연간 유지보수비 비용, n는 경제성 평가 예상기간(년)을 나타내는데, 본 연구에서는 회수기간을 25년으로 우선 설정하였다.
본 연구에서는 민감도 분석을 위한 입력 조건의 시나리오를 설정함에 있어서, 경제성이 있는 방향으로 초기 인자 값에 대하여 +50% 또는 -50%를 추가하는 것으로 하였다. 이에 따라, 초기 설치 단가(cost)는 -50%, 물가 상승률(Increase rate)는+50%, 할인율은 -50%, 유지비용은 -50%, 전력 판매단가는 +50%, CO₂ 판매 수익은 +50%에 대하여 각각 민감도 분석을 실시하였다. 각 시나리오 값에 대한 반대 부호의 50% 변동에 대해서는 Table 2의 기준 인자 값보다 경제성이 더 떨어지는 결과를 나타낼 것이기 때문에 분석을 생략하였다.
주어진 Table 2의 입력조건에 있는 각 인자들에 대하여 민감도 분석을 실시하였다. 그 이유는 시간에 따라 유가, 전력 단가, 이자율, 유지비용 등이 변화할 수 있기 때문이다.

대상 데이터

64%로 나타났다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 연구들이 제시한 실험자료를 모든 지역에 동일하게 적용하지 않고, 전국적인 공간적 상이성을 반영하기 위하여 Table 4의 자료를 본 분석에 사용하였다.
따라서 동 보고서의 자료가 된 2010년을 기준으로 하면, 우리나라 농촌지역의 가구당 사용량은 평균을 감안하여 2,988kWh로 볼 수 있다. 따라서, 전국적 분포를 고려하면서 도별 전기사용량을 구체적으로 제시하고 있는 Table 5의 자료를 본 연구의 분석대상으로 설정하였다.
본 연구에서는 Table 3에서 보는 바와 같이 우리나라 농촌지역을 대표할 수 있는 8개도를 대상으로 분석지역을 선정하였으며, 기상청 웹사이트에서 일사량자료를 구할 수 있는 각 도의 대표적인 지역들을 하나씩 선정하였다. 이것은 태양광 발전과 밀접한 관계가 있는 일사량이 공간적으로 편차가 있으며, 농촌지역의 기하학적 위치와 지형학적 특성을 반영할 경우 태양광 발전량이 각 지역마다 다른 특이성을 보일 것이라는 전제를 분석에 반영하기 위한 것이다.
1%가 증가하는 것으로서, 이를 고려하여 태양복사량이 증가한다는 가정을 하였으며, 2,100년도에 증가되는 양을 년간 증가하는 양으로 환산하여 사용하였다. 태양광 발전량을 계산하기 위하여, 경기도를 제외한 8개 도의 대표적인 지점의 2010년 기준 평년 경사면 일사량 자료를 사용하였으며, 2009년에 실측된 태양광 발전 시스템의 효율을 도별로 적용하였다.
6%를 적용한 경우도 있으나(안교상 외, 1999; 김대식 외, 2010), 발전효율은 매년 증가하는 방향으로 변동되는 수치로 볼 수 있다. 태양광발전시스템의 용량은 국내 주택용 건물에 가장 많이 보급되어 있는 3 kWp 출력 용량의 시스템을 대상으로 선정하였으며, 그 특성은 Table 1과 같다(김명철 외, 2007).
한편, 태양광 발전량을 계산하는 식 (1)의 발전효율인 η 의 값은 실험자료로부터 구하여 사용하는 경우(안교상 외, 1999; 김대식 외, 2010)도 있으나, 본 연구에서는 Table 4와 같이 지준범(2010)의 연구에서 실제 전국적으로 운영되고 있는 태양광 발전 시스템의 용량과 발전량의 통계자료에서 조사 분석한 주요 도별 발전효율 자료를 사용하였다.

이론/모형

본 연구에서는 각 시나리오의 경제성 분석을 위하여 NPV법을 사용하였는데, 경제성 분석을 위한 현재가치 (NPV)와 BC 비의 산정은 다음 식으로부터 수익부문과 비용부문으로부터 구할 수 있다. 경제성 평가를 위해서는 비용부문과 수익부문으로 나누어 검토가 이루어진다.

성능/효과

2. 농촌마을 가구당 전기수요량 분석 결과, 2010년 기준으로 도별로 약간의 차이를 보이나 평균적으로 년간 2,988kWh가 소요되는 것으로 파악되었으며, 3kW PV 시스템을 사용한 태양광 발전량은 도별 평균 발전효율 14.64%를 고려했을 때, 6,287kWh가 생산되어 수요량 대비 태양광발전량은 충분한 것으로 분석되었다.
3. 경제성 분석 결과, 평년 및 4가지 RCP 시나리오의 모든 경우에 있어서, 분석대상 모든 지점에서 NPV₂₅는 마이너스를 나타내었으며, BC₂₅ 비는 1.0 이하를 나타내었다. 그러나 전남 목포의 경우 RCP8.
4. BC 비가 1.0 이상이 되기 위해서는, 평년 일사량 자료에 대하여 전남 목포에서 37년이 걸리는 것으로 최소값을 보였다. RCP 시나리오의 경우에는 마찬가지로 전남 목포에서 RCP8.
5. 경제성 분석 모델의 각 인자들에 대한 민감도 분석을 실시하기 위하여, 경제성이 중가하는 방향으로, 초기 설치 단가(cost)는 -50%, 물가 상승률(Increase rate)는 +50%, 할인율은 -50%, 유지비용은 -50%, 전력 판매단가는 +50%, CO₂ 판매 수익은 +50%로 설정하여 분석을 실시하였다. 가장 큰 민감도를 보이는 것은 초기 설치비용(Cost), 전력 판매단가(Unit sale price), 할인율(Discount rate)의 순으로 나타났으며, 나머지 인자들은 기준 인자값의 결과와 미세한 차이를 보였다.
0 이상이 되기 위해서는, 평년 일사량 자료에 대하여 전남 목포에서 37년이 걸리는 것으로 최소값을 보였다. RCP 시나리오의 경우에는 마찬가지로 전남 목포에서 RCP8.5의 경우에 30년이, 경남 진주와 전북 전주에서 RCP8.5의 경우에 31년이 걸리는 것으로 분석되었는데, 전반적으로 RCP8.5가 다른 시나리오에 비하여 발전량에 있어서 높은 값을 나타내는 것으로 분석되었다. 그러나 어떤 시나리오에서도 회수기간 25년을 기준으로 경제성이 없는 것을 알 수 있었다.
경제성 분석 모델의 각 인자들에 대한 민감도 분석을 실시하기 위하여, 경제성이 중가하는 방향으로, 초기 설치 단가(cost)는 -50%, 물가 상승률(Increase rate)는 +50%, 할인율은 -50%, 유지비용은 -50%, 전력 판매단가는 +50%, CO₂ 판매 수익은 +50%로 설정하여 분석을 실시하였다. 가장 큰 민감도를 보이는 것은 초기 설치비용(Cost), 전력 판매단가(Unit sale price), 할인율(Discount rate)의 순으로 나타났으며, 나머지 인자들은 기준 인자값의 결과와 미세한 차이를 보였다.
분석 결과, 경남, 전남, 전북 등 남쪽 지역이 중부지역보다 태양광 발전량과 경제성이 높은 것으로 분석되었다. 그러나 제주도는 호우일수가 많은 관계로 남쪽에 있음에도 불구하고 남해안 지역보다 일사량이 적어 태양광 발전량이 낮은 것으로 나타났으며, 경제성도 낮은 것으로 분석되었다.
본 연구에서 분석한 결과, 우리나라 각 지역은 위치, 고도, 지세 등 다양한 인자에 의하여 기후 특성이 다르다. 그 결과 일조시간과 일사량이 다르므로, 각 지역별로 태양광 발전량도 다를 것이라는 전제에 이로부터 경제성을 분석한 결과 각 지역별로 그 차이를 알 수 있었다.
분석 결과, 경남, 전남, 전북 등 남쪽 지역이 중부지역보다 태양광 발전량과 경제성이 높은 것으로 분석되었다. 그러나 제주도는 호우일수가 많은 관계로 남쪽에 있음에도 불구하고 남해안 지역보다 일사량이 적어 태양광 발전량이 낮은 것으로 나타났으며, 경제성도 낮은 것으로 분석되었다. 경남, 전남, 전북 등 남쪽 지역이 중부지역보다 태양광 발전량과 경제성이 높은 것으로 분석되었다.
기후변화 시나리오를 고려할 경우에 그렇지 않은 경우보다 경제성이 있는 것으로 분석 되었으며, 특히 민감도 분석에서는 정부가 지원하는 설치비용 인자가 가장 높은 민감도를 보여, 정부지원이 있을 경우에는 대부분 지역에서 경제성이 높은 것으로 분석되었다. 그러므로, 설치 및 유지관리에 정부의 적절한 지원(예, 설치 및 유지관리비의 최소 50% 이상)이 있다면, 농촌마을에 태양광 발전시설을 적극적으로 설치하여, 농촌마을의 에너지 자립을 도모할 수 있을 것으로 보였다.
기후변화 시나리오를 고려할 경우에 그렇지 않은 경우보다 경제성이 있는 것으로 분석 되었으며, 특히 민감도 분석에서는 정부가 지원하는 설치비용 인자가 가장 높은 민감도를 보여, 정부지원이 있을 경우에는 대부분 지역에서 경제성이 높은 것으로 분석되었다. 그러므로, 설치 및 유지관리에 정부의 적절한 지원(예, 설치 및 유지관리비의 최소 50% 이상)이 있다면, 농촌마을에 태양광 발전시설을 적극적으로 설치하여, 농촌마을의 에너지 자립을 도모할 수 있을 것으로 보였다.
0 이상을 나타내었다. 또한 이 세가지 민감도 시나리오에 대해서는 경남 진주, 전남 목포, 전북 전주, 충남 서산 등 네 지역에서도 평년 값의 BC 값이 1.0 이상을 나타내는 것으로 나타났다. 따라서, 정부의 보조금 지급, 유가 상승에 의한 전력 판매 단가의 상승, 그리고 할인율의 변동은 충분한 가능성이 있기 때문에 태양광 발전 시설의 사용은 충분히 경제성이 있을 것으로 평가된다.
그러나 지금까지 농촌마을 단위에서 경제성 분석을 지역별 기후특성과 기후 변화시나리오를 고려하여 분석한 연구는 희박하였다. 본 연구에서 분석한 결과, 우리나라 각 지역은 위치, 고도, 지세 등 다양한 인자에 의하여 기후 특성이 다르다. 그 결과 일조시간과 일사량이 다르므로, 각 지역별로 태양광 발전량도 다를 것이라는 전제에 이로부터 경제성을 분석한 결과 각 지역별로 그 차이를 알 수 있었다.
분석 결과, 경남, 전남, 전북 등 남쪽 지역이 중부지역보다 태양광 발전량과 경제성이 높은 것으로 분석되었다. 그러나 제주도는 호우일수가 많은 관계로 남쪽에 있음에도 불구하고 남해안 지역보다 일사량이 적어 태양광 발전량이 낮은 것으로 나타났으며, 경제성도 낮은 것으로 분석되었다.
1% 각각 증가하는 것을 가정하여, 매년 일정량이 증가하는 것으로 가정하였다. 이에 따라 2010년 기준 평년 일사량에 의한 발전량에 비하여 2,100년도에 증가되는 발전량을 계산하였으며, 이 발전량의 값이 90년간 일정하게 선형적으로 증가한다는 가정하에, Table 7과 같은 년간 선형적으로 년간 증가되는 발전량을 도출할 수 있다. 따라서 Table 7의 년간 증가량을 고려하여 경제성분석을 시도하였다.
이와 같은 분석 결과, 태양광 발전시설의 설치에 대한 정부의 보조금 확대, 유가 상승에 의한 전력 판매 단가의 상승, 그리고 할인율의 변동 등이 있을 경우를 고려하면, 지역별로 약간의 차이는 있으나, 우리나라의 대부분 농촌지역에 태양광 발전 시설의 사용은 충분히 경제성이 있을 것으로 평가되었다. 또한 기후변화 시나리오를 고려하면, 농촌공간에 대한 태양에너지의 활용은 더욱더 경제성이 있을 것을 판단되었다.
본 연구에서는 태양광 발전량 계산공식 (1)에 의하여 Table 3의 자료로부터 각 지역의 3kWp PV시스템에 의한 잠재 발전량을 분석하여, 그 결과를 Table 6에 나타내었다. 전남 목포에서 최대치 7,239kWh를, 제주시에서 5,198kWh를 나타내었고, 제주도를 제외하면 남쪽지역이 높은 값을 북쪽지역이 낮은 값을 나타내었으며, 각 지점의 평균치는 6,287kWh를 나타내었다. 한편 평년 평균 일사량 자료에 의한 전기발전량의 계산 결과에 있어서, 3kWp PV 시스템을 적용할 경우, 전국 평균치는 6286.
5의 경우에 31년이 걸리는 것으로 분석되었다. 전반적으로 RCP8.5가 다른 시나리오에 비하여 발전량에 있어서 높은 값을 나타내는 것으로 분석되었다. 그럼에도 불구하고, 주어진 경제성 분석 입력조건에서는 어떤 시나리오에서도 회수기간 25년을 기준으로 경제성이 없는 것을 알 수 있었다.
한편 에너지경제연구원(2011)의 에너지 총조사 보고서에 의하면, Table 5에서 보는 바와 같이 전국의 군지역에 대한 지역별 표본 가구당 전기사용량은 도별로 약간의 차이를 보이지만 평균 2,988kWh로 나타났다. 평균에 비하여 5% 초과한 충남지역이 상대적으로 가장 높은 값을 보였으나 상대오차가 대부분 2%내로 비슷한 것으로 밝혀졌다. 본 연구에서는 동 보고서에서 제시한 전기사용량만 고려한 것이며, 석유, 도시가스 등의 가구당 사용량은 제외하였다.
전남 목포에서 최대치 7,239kWh를, 제주시에서 5,198kWh를 나타내었고, 제주도를 제외하면 남쪽지역이 높은 값을 북쪽지역이 낮은 값을 나타내었으며, 각 지점의 평균치는 6,287kWh를 나타내었다. 한편 평년 평균 일사량 자료에 의한 전기발전량의 계산 결과에 있어서, 3kWp PV 시스템을 적용할 경우, 전국 평균치는 6286.71kWh로 나타나, Table 5에서 제시한 지역별 군지역 표본 가구당 전기사용량의 평균값인 2,988kWh 뿐만 아니라, 충남지역에서 실제 조사하여 상대적으로 높은 값을 보인 4,319kWh 보다 높은 것을 알 수 있었다. 또한, Table 5의 소비량 대비 Table 6의 발전량 비를 분석해 보면, 최대 2.
식 (2)와 (3)에 의한 경제성 분석 결과, Table 8과 같이 나타났다. 회수기간 25년을 기준으로 분석한 결과, 평년 및 4가지 RCP 시나리오의 모든 경우에 있어서, 분석대상 모든 지점에서 NPV₂₅는 마이너스를 나타내었으며, BC₂₅ 비는 1.0 이하를 나타내었다. 그러나 그 중에서도 전남 목포의 경우 RCP8.

후속연구

지금까지 5차례에 걸쳐 다양한 시나리오가 제시되었으나, 지구의 온난화가 가속되고 온도는 계속 올라간다는 것이 통일된 관점으로 보인다. 따라서, 이러한 지구의 기후변화시나리오를 고려한 태양에너지의 활용에 관한 경제성 분석을 농촌마을을 대상으로 실시해볼 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 IPCC의 최근 보고서에서 제시하고 있는 복사강제력을 기준으로 작성된 RCP(Representative Concentration Pathways) 온실가스 시나리오를 고려하여 태양에너지의 활용에 관한 경제성 분석을 실시하고자 한다.
이와 같은 분석 결과, 태양광 발전시설의 설치에 대한 정부의 보조금 확대, 유가 상승에 의한 전력 판매 단가의 상승, 그리고 할인율의 변동 등이 있을 경우를 고려하면, 지역별로 약간의 차이는 있으나, 우리나라의 대부분 농촌지역에 태양광 발전 시설의 사용은 충분히 경제성이 있을 것으로 평가되었다. 또한 기후변화 시나리오를 고려하면, 농촌공간에 대한 태양에너지의 활용은 더욱더 경제성이 있을 것을 판단되었다.
본 연구에서 분석을 시도하는 방향에 맞는 우리나라 농촌지역의 농가당 전기사용량에 대한 구체적인 조사 사례는 찾아보기 어렵다. 일반적으로 전기사용량에 대한 통계조사는 표본가구를 대상으로 이루어지는 경우가 많은데, 에너지경제연구원(2007)의 연구에서는 가구원수별 월평균 전력소비량을 우리나라 군지역에 대한 평균으로 제시하고 있다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	농촌 그린빌리지는 어떤 마을인가?	농촌 그린빌리지는 다양한 의미로 해석될 수 있으나, 그 마을에서 사용하는 에너지를 자연으로부터 자체적으로 생산하여 충당함으로서 화석 에너지 사용으로 발생하는 CO2의 양을 제로로 만드는 마을을 의미한다(김대식 외, 2010). 그린빌리지를 위해서는 신재생에너지의 활용이 수반되어야 하는데, 신재생에너지 중에서 태양에너지는 농촌마을단위에서 효율적으로 적용될 수 있는 것으로 알려지고 있다(김대식 외, 2010).
	photovoltaic(PV) 시스템을 이용한 총발전량은 무슨 식으로 구하였는가?	Ep = ηApQA (kWh) (1)
	그린빌리지 운영을 위해서는 무엇이 수반되어야 하는가?	농촌 그린빌리지는 다양한 의미로 해석될 수 있으나, 그 마을에서 사용하는 에너지를 자연으로부터 자체적으로 생산하여 충당함으로서 화석 에너지 사용으로 발생하는 CO2의 양을 제로로 만드는 마을을 의미한다(김대식 외, 2010). 그린빌리지를 위해서는 신재생에너지의 활용이 수반되어야 하는데, 신재생에너지 중에서 태양에너지는 농촌마을단위에서 효율적으로 적용될 수 있는 것으로 알려지고 있다(김대식 외, 2010). 그러나 국제유가의 변동 등 다양한 조건들이 유기적으로 변한다면 태양에너지의 활용도가 높아질 것으로 기대되고 있다(김대식 외, 2010).

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