실물옵션 기반의 LCC분석을 통한 태양열난방시스템의 운영유연성 반영 방안 Application of Real Option based Life Cycle Cost Analysis for Reflecting Operational Flexibility in Solar Heating Systems원문보기
신재생에너지 시스템에 대한 관심이 집중되면서 생애주기비용 분석의 중요성 또한 대두되고 있다. 하지만 LCC분석은 변화하는 환경을 반영하기 힘들며, 특히 분석시점에서의 입력변수(할인율, 인플레이션, 에너지비 등)를 하나의 고정된 값으로 가정하거나 또는 입력변수에 대한 민감도 분석만을 수행함에 따라 변화하는 환경에서 실시간으로 사용자의 의사결정을 지원하기에는 한계가 있다. 이를 위해서는 LCC분석에서의 입력변수의 불확실성뿐만 아니라 운영 유연성을 통합적으로 고려한 새로운 경제성 분석방법론이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 신재생에너지 중 태영열난방시스템을 대상으로 미래의 불확실성과 운영상의 유연성을 확보하고 사용자의 전략적 의사결정을 지원하기 위하여 실물옵션을 활용한 LCC분석 개선방안을 제시하였다. 신재생에너지 시스템 중 태양열난방시스템에 대한 LCC 사례분석을 통하여 확정/확률론적 LCC분석 현황과 한계점을 분석하고, 이를 기반으로 실물옵션 기반 생애주기비용 분석방법을 제안하였으며, 분석결과 기존 LCC분석 결과와 달리 유가상승을 전제하에 태양열난방시스템이 기름보일러보다 경제성이 높은 것으로 분석되었다. 최종적으로 본 연구에서 제시한 실물옵션 기반 생애주기비용은 불확실한 상황과 그에 따른 운영 유연성을 동시에 고려함으로써, 신재생에너지 시스템뿐만 아니라 다양한 대안평가에서도 합리적인 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.
신재생에너지 시스템에 대한 관심이 집중되면서 생애주기비용 분석의 중요성 또한 대두되고 있다. 하지만 LCC분석은 변화하는 환경을 반영하기 힘들며, 특히 분석시점에서의 입력변수(할인율, 인플레이션, 에너지비 등)를 하나의 고정된 값으로 가정하거나 또는 입력변수에 대한 민감도 분석만을 수행함에 따라 변화하는 환경에서 실시간으로 사용자의 의사결정을 지원하기에는 한계가 있다. 이를 위해서는 LCC분석에서의 입력변수의 불확실성뿐만 아니라 운영 유연성을 통합적으로 고려한 새로운 경제성 분석방법론이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 신재생에너지 중 태영열난방시스템을 대상으로 미래의 불확실성과 운영상의 유연성을 확보하고 사용자의 전략적 의사결정을 지원하기 위하여 실물옵션을 활용한 LCC분석 개선방안을 제시하였다. 신재생에너지 시스템 중 태양열난방시스템에 대한 LCC 사례분석을 통하여 확정/확률론적 LCC분석 현황과 한계점을 분석하고, 이를 기반으로 실물옵션 기반 생애주기비용 분석방법을 제안하였으며, 분석결과 기존 LCC분석 결과와 달리 유가상승을 전제하에 태양열난방시스템이 기름보일러보다 경제성이 높은 것으로 분석되었다. 최종적으로 본 연구에서 제시한 실물옵션 기반 생애주기비용은 불확실한 상황과 그에 따른 운영 유연성을 동시에 고려함으로써, 신재생에너지 시스템뿐만 아니라 다양한 대안평가에서도 합리적인 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.
With the rise of the interest in a renewable system, the importance of the Life Cycle Cost Analysis(LCCA), an economic evaluation tool, has been increasing. However, there is an inevitable gap between a real cost and an estimation from LCCA because of the uncertainty of the external environment in r...
With the rise of the interest in a renewable system, the importance of the Life Cycle Cost Analysis(LCCA), an economic evaluation tool, has been increasing. However, there is an inevitable gap between a real cost and an estimation from LCCA because of the uncertainty of the external environment in real world. As the input variables in an analysis, such as a real discount rate and an energy cost, ares subject to change as time goes by, strategic decision on the current operating system is made depending on the real cost. Current economic evaluation approaches have treated only the fluctuation of input variables without consideration of the flexibility in operation, which has consequently led to the impairment on the reliability of LCCA. Therefore, new approach needs to be proposed to consider both the uncertainty of input variables and operational flexibility. To address this issue, the application of the Real Option to LCCA is presented in this study. Through a case analysis of LCCA of a solar heating system, the limits and current status of LCCA are identified. As a result, quantitative presentation of strategic decisions has been added in the new approach to implement the traditional approach.
With the rise of the interest in a renewable system, the importance of the Life Cycle Cost Analysis(LCCA), an economic evaluation tool, has been increasing. However, there is an inevitable gap between a real cost and an estimation from LCCA because of the uncertainty of the external environment in real world. As the input variables in an analysis, such as a real discount rate and an energy cost, ares subject to change as time goes by, strategic decision on the current operating system is made depending on the real cost. Current economic evaluation approaches have treated only the fluctuation of input variables without consideration of the flexibility in operation, which has consequently led to the impairment on the reliability of LCCA. Therefore, new approach needs to be proposed to consider both the uncertainty of input variables and operational flexibility. To address this issue, the application of the Real Option to LCCA is presented in this study. Through a case analysis of LCCA of a solar heating system, the limits and current status of LCCA are identified. As a result, quantitative presentation of strategic decisions has been added in the new approach to implement the traditional approach.
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문제 정의
따라서 본 연구에서는 신재생에너지 중 태영열난방시스템을 대상으로 미래의 불확실성과 운영상의 유연성을 확보하고 사용자의 전략적 의사결정을 지원하기 위하여 실물옵션을 활용한 LCC분석 개선방안을 제시하고자 한다.
따라서 본 연구에서는 신재생에너지 중 태영열난방시스템을 대상으로 미래의 불확실성과 운영상의 유연성을 확보하고 사용자의 전략적 의사결정을 지원하기 위하여 실물옵션을 활용한 LCC분석 개선방안을 제시하였다.
따라서 본 연구에서는 신재생에너지 중 태영열난방시스템을 대상으로 미래의 불확실성과 운영상의 유연성을 확보하여 사용자의 전략적 의사결정을 지원하기 위하여 실물옵션을 활용한 LCC분석 개선방안을 제시하고자 한다.
본 연구는 LCC분석의 한계와 이를 개선하기 위한 실물옵션 적용의 타당성을 검토하는 것을 주목적으로, Yu et al(2003)의 태양열 주택 LCC분석 사례연구에서 적용한 시설물의 시스템 제원을 기반으로 분석하였다(Table 2).
본 연구에서는 기존의 생애주기비용에서 전략적 운영을 통한 옵션가치를 감한 비용을 실물옵션 기반 생애주기비용이라고 명명한다. 각 대안별로 기존 LCC분석 결과와 운영 유연성을 고려한 실물옵션 기반 생애주기비용 결과는 아래와 같다(Fig.
본 연구에서는 사례분석을 통해 기존 LCC분석의 한계를 파악하고, 변화하는 환경에서 사용자의 전략적 의사결정을 지원하는 동시에 운영상의 유연성을 확보할 수 있는 실물옵션 적용의 필요성을 제시한다. 이를 통해 LCC분석뿐만 아니라 운영 유연성이 확보된 새로운 LCC분석 방법을 제안함으로써, 태양열난방시스템의 사용자로 하여금 보다 합리적인 의사결정을 지원할 수 있는 방안을 마련하고자 하며, 연구의 흐름은 다음과 같다(Fig.
본 연구에서는 사례분석을 통해 기존 LCC분석의 한계를 파악하고, 변화하는 환경에서 사용자의 전략적 의사결정을 지원하는 동시에 운영상의 유연성을 확보할 수 있는 실물옵션 적용의 필요성을 제시한다. 이를 통해 LCC분석뿐만 아니라 운영 유연성이 확보된 새로운 LCC분석 방법을 제안함으로써, 태양열난방시스템의 사용자로 하여금 보다 합리적인 의사결정을 지원할 수 있는 방안을 마련하고자 하며, 연구의 흐름은 다음과 같다(Fig. 1).
가설 설정
또한 기존 태양열난방설비를 사용하는 것이 경제적일 경우, 사용자는 기존의 태양열난방설비를 지속적으로 사용(주열원장치 51%→51%)하는 것으로 가정하였다.
유가가 높을 경우, 태양열설비를 신설하고 기존의 주열원장치인 기름보일러(주열원장치 100%→49%)는 보조열원장치로 조정되고, 새로 설치하는 태양열난방설비가 주열원장치로 전환되는 것으로 가정하였다. 또한 유가가 낮을 경우, 기존의 방식을 그대로 유지하는 것으로 가정하였다(Fig. 12).
만기는 각 설비의 교체시점으로 가정한다. 보수교체가 소요되는 시점에서 사용자는 포기, 확장, 신설 옵션을 행사할지 기존의 설비를 지속할지를 결정한다.
상기 Fig. 11과 같이 미래의 교체시점에서 유가가 높을 경우, 태양열난방설비를 확장(주열원장치 51%→60%)하여 보조 열원장치인 기름보일러에 의해 소모되는 에너지비용을 절약하거나, 반대로 유가가 낮을 경우, 교체비가 높은 태양열난방설비를 포기(주열원장치 51%→0%)하고 보조열원장치인 기름보일러의 용량을 상향 조정하여 경제성을 확보하는 것으로 가정하였다.
유가가 높을 경우, 태양열설비를 신설하고 기존의 주열원장치인 기름보일러(주열원장치 100%→49%)는 보조열원장치로 조정되고, 새로 설치하는 태양열난방설비가 주열원장치로 전환되는 것으로 가정하였다.
을 추가적으로 반영하였으며, 설치비용의 50%를 감하여 산정하였다. 태양열난방 시스템의 연간 에너지비 중 태양열 의존율은 51%로 가정하여 분석하였다.
제안 방법
4)실물옵션을 적용하기 위해 태양열난방설비는 복합옵션을, 기름보일러는 신설옵션을 기반으로 분석을 수행하였으며, 5)분석결과, 기존 LCC분석결과와는 달리 태양열난방설비가 기름보일러에 비해 보다 경제적으로 우수한 것으로 분석되었다. 6)또한 변수로 적용된 무위험이자율과 에너지비에 대한 민감도 분석을 수행하여 분석결과에 대한 신뢰성을 확보하였다.
기름보일러설비는 유가에 따라 지속적으로 사용하거나 또는 태양열난방설비를 추가로 신설하는 경우를 고려할 수 있도록 실물옵션 중 신설옵션을 적용하여 분석을 수행한다. 유가가 높을 경우, 태양열설비를 신설하고 기존의 주열원장치인 기름보일러(주열원장치 100%→49%)는 보조열원장치로 조정되고, 새로 설치하는 태양열난방설비가 주열원장치로 전환되는 것으로 가정하였다.
두 대안에 대하여 실질할인율은 0~2.15%, 에너지비는 0~2.5((분석 산정치 1 기준)로 변동시켰을 경우, 비용의 변화에 대한 민감도 분석을 수행하였으며, 이는 아래의 Fig. 5와 Fig. 6과 같다. 실질할인율의 변화에 대해서는 기존 분석결과와 동일한 결과가 도출된 반면, 에너지비의 경우, 에너지비의 유동성에 의해 두 대안의 결과가 역전되는 현상이 도출되었다.
본 연구에서는 1)LCC분석 및 실물옵션에 대한 이론적 고찰과, 2)사례 기반 확정/확률론적 LCC분석을 수행하였다. 3)이를 통해 기존 LCC분석 방법론의 한계 및 문제점을 도출하여, 개선방향을 수립하였다.
생애주기비용 분석은 분석대상을 선정하고, 입력변수에 대한 가정사항과 비용항목을 선정한다. 이를 통해 생애주기비용을 산정하고, 불확실한 변수에 대한 민감도 분석을 실시함으로써, 시설물 또는 대안에 대한 생애주기비용의 분석 및 평가를 수행하는 절차로 구성된다(Fig.
시설물의 내용연수는 법인세법에서 제시한 40년을 적용하였으며2), 할인율은 아래의 식(3)과 같이 한국은행에서 제공하는 정기예금 금리와 소비자 물가상승률을 활용(Park 2004)하여 최근 10년간(2003년~2012년)의 실질할인율을 산정한 후, 평균값인 0.86%를 적용하였다.
실물옵션 중 태양열난방설비는 확장하거나 지속, 그리고 포기하는 의사선택을 동시에 고려할 수 있는 복합옵션을 적용하여 분석을 수행한다.
확률론적 분석은 실질할인율과 에너지비를 대상으로 분석을 수행하였으며, 2003년부터 2012년간의 월별 실질할인율과 실내등유가격을 기반으로 확률분포를 추정하였다. 실질할인율의 경우 120개의 월별 데이터로부터 정규분포를 기반으로 추정하였으며, 기하브라운 운동에 따라 변동하는 실내등유가격은 로그노말 분포(Jang and Kim 2011)를 기반으로 월별 변화율 및 연간 변화율을 추정하였다. 입력변수별 확률분포와 그 특성값(Table 5)과, 추정된 확률분포(Fig.
생애주기비용 분석은 분석대상을 선정하고, 입력변수에 대한 가정사항과 비용항목을 선정한다. 이를 통해 생애주기비용을 산정하고, 불확실한 변수에 대한 민감도 분석을 실시함으로써, 시설물 또는 대안에 대한 생애주기비용의 분석 및 평가를 수행하는 절차로 구성된다(Fig. 3).
할인율을 적용하지 않은 불변비용과 할인율을 적용된 할인 비용으로 분류하여 분석하였으며, 상기의 가정사항 및 비용 항목을 토대로 LCC분석 결과는 다음과 같다(Table 4, Fig. 4).
확률론적 LCC분석은 앞서 3.1.2항에서 제시한 바와 같이 확정적 LCC분석에서 적용한 가정사항과 비용항목, 비용산정 결과값을 기반으로 분석을 수행하였다.
확률론적 분석은 실질할인율과 에너지비를 대상으로 분석을 수행하였으며, 2003년부터 2012년간의 월별 실질할인율과 실내등유가격을 기반으로 확률분포를 추정하였다. 실질할인율의 경우 120개의 월별 데이터로부터 정규분포를 기반으로 추정하였으며, 기하브라운 운동에 따라 변동하는 실내등유가격은 로그노말 분포(Jang and Kim 2011)를 기반으로 월별 변화율 및 연간 변화율을 추정하였다.
이론/모형
실물옵션은 미래에 실현가능한 현금흐름을 추정하고 의사 결정단계에서 옵션을 행사한다. 보편적으로 사용되는 실물옵션의 평가모형으로는 연속모형인 블랙숄츠(Black-Sholes)모형1)과 불연속모형이 이항분포모형이 있으며, 본 연구에서는 계산과 유도과정의 용이성을 고려하여 이항분포모형을 선정하여 활용하였다.
확률론적 생애주기비용 분석방법은 입력변수의 확률적 특성값(분포형태, 최대 기대치, 변동성)을 반영하여 분석을 수행하는 방법이다. 입력변수의 확률적 특성값을 사용하고 이를 Monte Carlo 시뮬레이션기법과 같은 확률해석 기법을 이용하여 LCC분석을 수행함으로써, 불확실성을 반영할 수 있는 장점이 있다. 반면 확률모델 및 특성값에 대한 조사 및 많은 데이터의 통계처리가 필요하므로 초기데이터 구축에 소요되는 시간과 노력이 필요하다.
성능/효과
본 연구에서는 1)LCC분석 및 실물옵션에 대한 이론적 고찰과, 2)사례 기반 확정/확률론적 LCC분석을 수행하였다. 3)이를 통해 기존 LCC분석 방법론의 한계 및 문제점을 도출하여, 개선방향을 수립하였다. 4)실물옵션을 적용하기 위해 태양열난방설비는 복합옵션을, 기름보일러는 신설옵션을 기반으로 분석을 수행하였으며, 5)분석결과, 기존 LCC분석결과와는 달리 태양열난방설비가 기름보일러에 비해 보다 경제적으로 우수한 것으로 분석되었다.
3)이를 통해 기존 LCC분석 방법론의 한계 및 문제점을 도출하여, 개선방향을 수립하였다. 4)실물옵션을 적용하기 위해 태양열난방설비는 복합옵션을, 기름보일러는 신설옵션을 기반으로 분석을 수행하였으며, 5)분석결과, 기존 LCC분석결과와는 달리 태양열난방설비가 기름보일러에 비해 보다 경제적으로 우수한 것으로 분석되었다. 6)또한 변수로 적용된 무위험이자율과 에너지비에 대한 민감도 분석을 수행하여 분석결과에 대한 신뢰성을 확보하였다.
기존 생애주기비용 분석결과 기름보일러가 태양열난방설비에 비해 약 8,705천원 저렴한 것으로 분석되었으나, 운영 유연성을 반영한 실물옵션 기반 생애주기비용은 태양열난방설비가 기름보일러에 비해 약 1,260천원 더 저렴한 것으로 분석되었다. 즉, 미래 변동가능한 변수에 따라 LCC분석결과의 차이가 발생할 수 있기에, LCC분석 시 외부환경 요인 및 복수의 분석시점을 고려한 전략적 LCC분석이 요구된다.
실물옵션 적용에 있어, 무위험이자율(실질할인율) 및 에너지비에 대한 변동성은 불확실성이 내재된 미래 발생가능한 예측비용으로, 분석결과에 대한 신뢰성을 확보하기 위해서는 상기 두가지 변수에 대한 민감도 분석이 요구된다. 따라서 불확실한 변수에 대한 민감도 분석을 실시하였으며, 무위험이자율의 변동범위는 1.13% ~ 3.88%(Fig. 14), 실내등유가격의 변동범위는 5.85% ~ 20.15%(Fig. 15)인 것으로 분석되었다.
무위험이자율 및 에너지비에 대한 민감도 분석결과, 앞서 4.3.1항에서 제시한 대안의 평가결과에 영향을 미치지 않는 것으로 분석되었다. 따라서 실물옵션을 적용할 경우, 태양열난방설비가 기름보일러에 비해 경제적으로 우수하다는 분석결과에 대한 신뢰성을 확보할 수 있다.
6과 같다. 실질할인율의 변화에 대해서는 기존 분석결과와 동일한 결과가 도출된 반면, 에너지비의 경우, 에너지비의 유동성에 의해 두 대안의 결과가 역전되는 현상이 도출되었다. 이를 통해 두 대안의 경우, 실질할인율에 비해 에너지비가 LCC비용에 보다 민감한 것으로 분석되었으며, 에너지비의 유동성을 고려한 LCC분석을 수행하여야 보다 경제적인 대안을 선택할 수 있음을 확인할 수 있다.
실질할인율의 변화에 대해서는 기존 분석결과와 동일한 결과가 도출된 반면, 에너지비의 경우, 에너지비의 유동성에 의해 두 대안의 결과가 역전되는 현상이 도출되었다. 이를 통해 두 대안의 경우, 실질할인율에 비해 에너지비가 LCC비용에 보다 민감한 것으로 분석되었으며, 에너지비의 유동성을 고려한 LCC분석을 수행하여야 보다 경제적인 대안을 선택할 수 있음을 확인할 수 있다.
할인율이 적용된 태양열난방설비와 기름보일러에 대한 LCC분석 결과를 살펴보면, 태양열난방시스템의 LCC비용은 64,002천원, 기름보일러의 LCC비용는 55,295천원으로 기름보일러가 태양열난방설비에 비해 생애주기비용 측면에서 보다 경제적으로 유리한 것으로 평가되었다.
확률론적 분석을 통해 대안별 생애주기비용은 태양열난방설비 67,921천원, 기름보일러 61,640천원이 산출되었으며, 앞서 확정론적 분석방법과 동일하게 기름보일러가 태양열난방설비에 비해 생애주기비용 측면에서 경제성이 우수한 것으로 분석되었다.
후속연구
본 연구에서 제안한 실물옵션 기반 LCC분석 방법은 기존 LCC분석의 한계를 개선할 수 있을 것으로 사료되며, 특히 태양열난방시스템뿐만 아니라, 다수의 신재생설비 및 할인율 예측, 해외의존 자재 등 다양한 분야에서 사용자에게 보다 경제적인 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 기대된다. 한편 본 연구에서는 대안의 경제성분석에 요구되는 보수비와 해체비, 잔존가치를 반영하지 못하였으며, 특히 실물옵션 적용에 있어 다양한 변수 중 에너지비만을 고려하였기에, 향후 추가 변수를 포함한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
본 연구에서 제안한 실물옵션 기반 LCC분석 방법은 기존 LCC분석의 한계를 개선할 수 있을 것으로 사료되며, 특히 태양열난방시스템뿐만 아니라, 다수의 신재생설비 및 할인율 예측, 해외의존 자재 등 다양한 분야에서 사용자에게 보다 경제적인 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 기대된다. 한편 본 연구에서는 대안의 경제성분석에 요구되는 보수비와 해체비, 잔존가치를 반영하지 못하였으며, 특히 실물옵션 적용에 있어 다양한 변수 중 에너지비만을 고려하였기에, 향후 추가 변수를 포함한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
시설물의 생애주기비용 분석의 확정론적 방법과 확률론적 방법이란?
시설물의 생애주기비용 분석은 일반적으로 확정론적 방법과 확률론적 방법으로 구분할 수 있다(Lee et al 2006). 우선 확정론적 생애주기비용 분석방법은 생애주기비용 분석 시 통계적 데이터나 전문가의 주관적 의견에 의해 변수를 하나의 고정된 입력값으로만 분석하는 방법으로 분석방법이 간단한 반면, 입력변수의 불확실성이 고려되지 않는 단점이 있다. 이를 개선하기 위해 일반적으로 변수들에 대한 민감도 분석을 추가적으로 수행한다. 확률론적 생애주기비용 분석방법은 입력변수의 확률적 특성값(분포형태, 최대 기대치, 변동성)을 반영하여 분석을 수행하는 방법이다. 입력변수의 확률적 특성값을 사용하고 이를 Monte Carlo 시뮬레이션기법과 같은 확률해석 기법을 이용하여 LCC분석을 수행함으로써, 불확실성을 반영할 수 있는 장점이 있다. 반면 확률모델 및 특성값에 대한 조사 및 많은 데이터의 통계처리가 필요하므로 초기데이터 구축에 소요되는 시간과 노력이 필요하다.
LCC분석의 한계는?
신재생에너지 시스템에 대한 관심이 집중되면서 생애주기비용 분석의 중요성 또한 대두되고 있다. 하지만 LCC분석은 변화하는 환경을 반영하기 힘들며, 특히 분석시점에서의 입력변수(할인율, 인플레이션, 에너지비 등)를 하나의 고정된 값으로 가정하거나 또는 입력변수에 대한 민감도 분석만을 수행함에 따라 변화하는 환경에서 실시간으로 사용자의 의사결정을 지원하기에는 한계가 있다. 이를 위해서는 LCC분석에서의 입력변수의 불확실성뿐만 아니라 운영 유연성을 통합적으로 고려한 새로운 경제성 분석방법론이 요구된다.
LCC란?
최근 국제유가의 불안정한 공급과 CO2의무감축 부담을 개선하기 위해 정부는 신재생에너지 관련 법률과 지원정책을 제정함으로써, 신재생에너지 설비의 공급을 권장하고 있으며, 지속적으로 증가하고 있는 추세이다. 일반적으로 신재생에너지에 대한 경제성 평가방법으로 Life Cycle Cost(이하 LCC)분석이 사용되고 있으며, LCC는 초기 공사비용뿐만 아니라 미래에 발생가능한 에너지비, 유지 및 교체비 등을 포함하여 건축물의 전 생애주기에서 발생하는 총비용을 의미한다. 하지만 LCC분석은 변화하는 환경을 반영하여 의사결정을 수행하기에는 한계가 있다.
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