제주도 해상풍력 에너지 자원평가를 위한 InVEST Offshore Wind 모형 적용 Application of InVEST Offshore Wind Model for Evaluation of Offshore Wind Energy Resources in Jeju Island원문보기
본 연구는 InVEST(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoff) Offshore Wind 모형을 활용하여 제주도 장선주 인근 해역의 해상풍력 에너지 자원을 평가하였다. 초단기 기상분석 및 예측 시스템(KLAPS)의 재분석 자료를 이용하여 제주도 인근 해역의 풍력밀도를 계산하고 터빈 조성비용, 터빈의 운영 효율, 해저케이블 설치비용, 20년 운영시나리오, 유지관리비 등을 고려하여 168MW 해상풍력 단지를 설치하였을 때의 순현재가치를 산정하였다. 제주도 인근 해역의 풍력밀도 분포도를 통하여 제주도 서쪽해역과 동쪽해역에 높은 풍력자원이 있음을 알 수 있었으며, 대부분의 서측해역과 동측해역은 $400W/m^2$ 이상의 높은 풍력밀도를 보였다. 제주지역 해상풍력발전에 대한 순현재가치를 가시적으로 평가하기 위하여 5등급으로 구분하였으며, $400W/m^2$ 이상의 풍력자원이 존재하는 서측 해역에서 높은 순현재가치를 보였다. InVEST Offshore Wind 모형은 다양한 운영시나리오에 대하여 최적의 공간정보를 신속하게 제공해 줄 수 있으며, 해양생태계서비스 평가 결과와 혼용하여 사용한다면 보다 효율적인 해양공간을 이용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 InVEST(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoff) Offshore Wind 모형을 활용하여 제주도 장선주 인근 해역의 해상풍력 에너지 자원을 평가하였다. 초단기 기상분석 및 예측 시스템(KLAPS)의 재분석 자료를 이용하여 제주도 인근 해역의 풍력밀도를 계산하고 터빈 조성비용, 터빈의 운영 효율, 해저케이블 설치비용, 20년 운영시나리오, 유지관리비 등을 고려하여 168MW 해상풍력 단지를 설치하였을 때의 순현재가치를 산정하였다. 제주도 인근 해역의 풍력밀도 분포도를 통하여 제주도 서쪽해역과 동쪽해역에 높은 풍력자원이 있음을 알 수 있었으며, 대부분의 서측해역과 동측해역은 $400W/m^2$ 이상의 높은 풍력밀도를 보였다. 제주지역 해상풍력발전에 대한 순현재가치를 가시적으로 평가하기 위하여 5등급으로 구분하였으며, $400W/m^2$ 이상의 풍력자원이 존재하는 서측 해역에서 높은 순현재가치를 보였다. InVEST Offshore Wind 모형은 다양한 운영시나리오에 대하여 최적의 공간정보를 신속하게 제공해 줄 수 있으며, 해양생태계서비스 평가 결과와 혼용하여 사용한다면 보다 효율적인 해양공간을 이용할 수 있을 것으로 판단된다.
This study aims to assess offshore wind energy resources around Jeju Island using the InVEST Offshore Wind model. First the wind power density around the coast of Jeju was calculated using reanalysis data from the Korean Local Analysis and Prediction System (KLAPS). Next, the net present value (NPV)...
This study aims to assess offshore wind energy resources around Jeju Island using the InVEST Offshore Wind model. First the wind power density around the coast of Jeju was calculated using reanalysis data from the Korean Local Analysis and Prediction System (KLAPS). Next, the net present value (NPV) for the 168MW offshore wind farm scenario was evaluated taking into consideration factors like costs (turbine development, submarine cable installation, maintenance), turbine operation efficiency, and a 20year operation period. It was determined that there are high wind resources along both the western and eastern coasts of Jeju Island, with high wind power densities of $400W/m^2$ calculated. To visually evaluate the NPV around Jeju Island, a classification of five grades was employed, and results showed that the western sea area has a high NPV, with wind power resources over $400W/m^2$. The InVEST Offshore Wind model can quickly provide optimal spatial information for various wind farm scenarios. The InVEST model can be used in combination with results of marine ecosystem service evaluation to design an efficient marine spatial plan around Jeju Island.
This study aims to assess offshore wind energy resources around Jeju Island using the InVEST Offshore Wind model. First the wind power density around the coast of Jeju was calculated using reanalysis data from the Korean Local Analysis and Prediction System (KLAPS). Next, the net present value (NPV) for the 168MW offshore wind farm scenario was evaluated taking into consideration factors like costs (turbine development, submarine cable installation, maintenance), turbine operation efficiency, and a 20year operation period. It was determined that there are high wind resources along both the western and eastern coasts of Jeju Island, with high wind power densities of $400W/m^2$ calculated. To visually evaluate the NPV around Jeju Island, a classification of five grades was employed, and results showed that the western sea area has a high NPV, with wind power resources over $400W/m^2$. The InVEST Offshore Wind model can quickly provide optimal spatial information for various wind farm scenarios. The InVEST model can be used in combination with results of marine ecosystem service evaluation to design an efficient marine spatial plan around Jeju Island.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
지금까지 국내에서 수행된 연구는 해상풍력의 자원량을 기상 관측값이나 수치모델을 이용하여 얻은 풍력밀도를 활용하여 산정하였으나 풍력단지 규모, 설치비용, 풍력에너지 거래가격, 운영기간 등의 복합적인 요소를 고려한 에너지 자원분석 및 경제성 평가가 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 자연 생태의 자원적 가치를 평가하고 이를 공간적으로 제시할 수 있는 InVEST(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoff) Offshore Wind 모형을 이용하여 해상풍력 운영 시나리오에 따른 제주도 인근 해역의 해상풍력 에너지 자원 및 경제성 분석을 수행하고자 한다.
본 연구에서는 국립기상과학원에서 개발·운영하고 있는 초단기 기상분석 및 예측 시스템(Korea Local Analysis and Prediction System, KLAPS)의 재분석 자료(reanalysis data)를 이용하고자 한다.
풍력밀도가 높은 제주도의 서측해역과 동측해역은 대부분의 해역에서 400W/㎡ 이상의 높은 풍력밀도를 보이고 있다(그림 5). 현재 추진 중인 대정읍의 제주대정해상풍력단지, 한경면의 탐라해상풍력단지, 한림읍의 한림해상풍력단지도 풍력밀도가 높은 서측해역에 설치하려고 한다.
가설 설정
국내·외 해상풍력단지 내구연한을 감안하여 풍력단지 운영기한을 20년으로 설정하고, 해상풍력단지 운영기간동안의 유지관리비용은 다른 연구에서 적용된 값을 기반으로 연간 수익금액의 3.5%로 가정하였다.
선정된 시나리오는 168MW(7MW급터빈×24기)의 해상풍력 단지로서 국내·외 해상풍력단지 내구연한을 감안하여 풍력단지 운영기한을 20년으로 설정하였다. 해상풍력단지의 유지관리비용은 연간 수익금액의 3.5%로 가정하고 현재 상용화된 해상풍력터빈 설치기술은 수심 50m미만으로 한정하였다.
제안 방법
InVEST Offshore Wind 모형을 활용하여 해상풍력 운영 시나리오에 따른 제주도 인근 해역의 해상풍력 순현재가치를 평가하였다. InVEST Offshore Wind 모형을 제주도 지역에 적용하기 위하여 KLAPS의 재분석 자료로부터 산정된 바람장을 활용하고 비교적 높은 공간해상도와 신뢰도를 확보한 수심자료를 사용하였다.
제주도 지역을 대상으로 InVEST을 적용한 타 사례도 있다. InVEST 탄소고정 모형(Carbon Storage and Sequestration)을 이용하여 시간적으로 다른 두 시점에서의 탄소고정량의 차이와 그로 인해 발생하는 경제적 가치의 변화를 공간적으로 제시하였다(Roh et al., 2016).
KLAPS 재분석 자료를 활용하여 제주도 인근 해역의 풍력밀도를 산정하였다. 풍력밀도는 바람의 세기에 따라 결정되며 제주도 서쪽해역과 동쪽해역에 높은 풍력밀도를 보이고 있다.
이에 InVEST Offshore Wind 모형은 top-down 모델링 기법을 적용하여 좀 더 쉽게 송전선로 비용을 산정할 수 있도록 하고 있다. 기존에 운영 중인 20개의 해상풍력단지로부터 설치비용을 포함한 송전선로 가격에 대한 정보를 기반으로 풍력단지 특성에 따른 총 비용을 산정하였다(표 1).
따라서 본 연구결과에서 제시된 순현재가치의 수치에 의미를 부여하기 보다는 경제적·효율적인 입지를 선정하는데 공간적인 정보로 활용하는 것이 바람직하다. 이와 같은 맥락에서 연구결과도 순현재가치를 5등급으로 나누어 평가를 실시하였다. 또한 InVEST Offshore Wind 모형에 계산된 에너지 생산량을 확인하기 위하여 실측해역에 관측타워를 설치하여 검증하는 절차도 필요할 것으로 판단된다.
제주지역 해상풍력발전에 대한 순현재가치를 가시적으로 평가하기 위하여 5등급(상위 20%이상, 상위 20∼40%, 중위 40∼60%, 하위 60∼80%, 하위 80∼100%)으로 구분하였다.
풍력자원과 더불어 터빈 조성비용, 터빈의 운영 효율, 해저케이블 설치비용, 20년 운영시나리오, 유지관리 등을 고려하여 168MW 해상풍력 단지를 설치하였을 때의 순현재가치를 산정하였다. 순현재가치란 사업에 수반된 모든 비용과 편익을 기준연도의 현재가치로 할인하여 총 편익에서 총비용을 제한 값이다(KDI, 2008).
그리고 대부분의 서측해역과 동측해역은 400W/㎡ 이상의 높은 풍력밀도를 보이고 있다. 해상풍력 단지의 운영시나리오, 터빈 조성비용, 터빈의 운영 효율, 해저케이블 설치비용 등을 고려하여 168MW(7MW급 터빈x 24기)를 설치하였을 때의 순현재가치를 산정하였다. 제주지역 해상풍력발전에 대한 순현재가치를 가시적으로 평가하기 위하여 5등급으로 구분하였으며 400W/㎡ 이상의 풍력자원이 있는 서측 해역에서 높은 순현재가치를 보였다.
대상 데이터
InVEST Offshore Wind 모형을 활용하여 해상풍력 운영 시나리오에 따른 제주도 인근 해역의 해상풍력 순현재가치를 평가하였다. InVEST Offshore Wind 모형을 제주도 지역에 적용하기 위하여 KLAPS의 재분석 자료로부터 산정된 바람장을 활용하고 비교적 높은 공간해상도와 신뢰도를 확보한 수심자료를 사용하였다. 풍력밀도를 이용한 단순 해상풍력 에너지 산정이 아니라 풍력단지 규모, 설치비용, 풍력에너지 거래가격, 운영기간 등의 복합적인 요소를 고려한 평가를 수행하기 위해 제주도 지역에서 계획 중인 하나의 시나리오를 선정하였다.
따라서 관측자료를 재수집하여 재분석을 수행하는 것이 필요하다. KLAPS 재분석 자료(reanalysis data)를 산정하기 위하여 AWS(Automatic Weather Station), METAR(METeorological Aerodrome Report), AMEDAS(Automated Meteorological Data Acquisition System), METAR (METeorological Aerodrome Report), AMDAR (Aircraft Meteorological Data Relay), 레이더, 위성, 해상 부이(Buoy) 자료 등이 이용된다. KLAPS 재분석 자료는 50hPa의 연직해상도와 5㎞×5㎞의 수평해상도를 가지며 바람, 강수량, 기온 등 총 46 종류의 자료를 생성한다(그림 3, Jang et al.
KLAPS 재분석 자료는 50hPa의 연직해상도와 5㎞×5㎞의 수평해상도를 가지며 바람, 강수량, 기온 등 총 46 종류의 자료를 생성한다(그림 3, Jang et al., 2016).
전력거래소 전력통계정보시스템에는 2001년부터 매월 지역별·에너지원별 전력거래가격을 고시하고 있다. 본 연구에 사용될 전력거래가격은 2012년 RPS제도 도입 시점 이후의 제주지역 풍력에너지 거래가격 중 2014년 거래가격을 참고하여 kWh당 194원을 적용하였다.
본 연구에서는 상대적으로 규모가 큰 168MW(7MW급×24기) 사업을 풍력단지 운영시나리오로 구성하였다(JSSP, 2015).
MKE(2010)의 해상풍력 원가구성비에 따르면 터빈 43%, 기반공사 24%, 계통연계 24%, 기타 9%로 밝히고 있다. 이에 비추어 총 사업비 8,500억원 가운데 터빈설치비용 3,655억원(43%), 기초구조물 설치비용 2,040억원(24%)으로 유추하여 입력자료로 활용하였다.
InVEST Offshore Wind 모형을 제주도 지역에 적용하기 위하여 KLAPS의 재분석 자료로부터 산정된 바람장을 활용하고 비교적 높은 공간해상도와 신뢰도를 확보한 수심자료를 사용하였다. 풍력밀도를 이용한 단순 해상풍력 에너지 산정이 아니라 풍력단지 규모, 설치비용, 풍력에너지 거래가격, 운영기간 등의 복합적인 요소를 고려한 평가를 수행하기 위해 제주도 지역에서 계획 중인 하나의 시나리오를 선정하였다. 선정된 시나리오는 168MW(7MW급터빈×24기)의 해상풍력 단지로서 국내·외 해상풍력단지 내구연한을 감안하여 풍력단지 운영기한을 20년으로 설정하였다.
5%로 가정하였다. 현재 상용화된 해상풍력터빈 설치 기술은 수심 50m미만에 주로 설치되고 있으므로 분석대상 수심범위는 수심 50m미만으로 한정하였다(Sharp et al., 2016). 할인율은 순현재가치를 산정하는 데 주요한 변수로서, 미래 가치를 현재 가치로 환산할 때의 적용하는 비율이다.
이론/모형
, 2015). InVEST 서식처 가치평가 모형(Habitat Quality Model)을 활용하여 제주도의 서식처 가치 평가를 실시한 연구도 진행되었다. 서식처 가치평가 모형은 토지피복도를 기본으로 하여 인간 활동으로 인한 위협요소, 민감도, 위협요소와의 거리 등을 이용하여 상대적인 서식처의 가치를 평가하고 있다(Kim et al.
성능/효과
InVEST Offshore Wind 모형의 결과값은 수심자료의 그리드에 맞춰 출력되는 특성이 있기 때문에 수심자료의 해상도가 높을수록 공간적으로 상세한 결과를 얻을 수 있다. 우리나라 전체 해역을 대상으로 한 격자수심 자료는 국립해양조사원의 자료를 포함하여 공간해상도가 1분 간격으로 구축되어 있으며 측심자료로부터 격자수심자료를 생성하는 과정 상 오차나 한계점이 존재한다.
제주도 인근 해역의 풍력밀도 분포도를 통하여 제주도 서쪽해역과 동쪽해역에 높은 풍력자원이 있음을 알 수 있었다. 이는 제주도 중앙으로 한라산이 위치하고 있어 제주도로 향하는 바람이 한라산의 가장자리에서 강하게 불기 때문인 것으로 판단된다.
해상풍력 단지의 운영시나리오, 터빈 조성비용, 터빈의 운영 효율, 해저케이블 설치비용 등을 고려하여 168MW(7MW급 터빈x 24기)를 설치하였을 때의 순현재가치를 산정하였다. 제주지역 해상풍력발전에 대한 순현재가치를 가시적으로 평가하기 위하여 5등급으로 구분하였으며 400W/㎡ 이상의 풍력자원이 있는 서측 해역에서 높은 순현재가치를 보였다. 그리고 순현재가치의 값을 보면 7MW급 터빈을 이용하였을 경우 상위 20%지역에 한하여 양의값을 보이고 있다.
후속연구
이와 같은 정보는 정책결정자 및 사업시행자에게 사전 스크린 작업에 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 그리고 InVEST Offshore Wind 모형의 결과는 공간적인 정보를 제공해 주고 있으므로 해양환경자료 및 생태계서비스 평가 결과를 중첩하여 분석한다면 효율적인 해양공간 이용계획을 유도할 수도 있을 것이다. 기존의 연구사례에서도 풍력에너지, 어업, 생태관광에 대한 공간자료를 토대로 상호간의 잠재적 충돌을 평가하였다.
이와 같은 맥락에서 연구결과도 순현재가치를 5등급으로 나누어 평가를 실시하였다. 또한 InVEST Offshore Wind 모형에 계산된 에너지 생산량을 확인하기 위하여 실측해역에 관측타워를 설치하여 검증하는 절차도 필요할 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
InVEST의 역할은 무엇인가?
생태계서비스를 정량적으로 파악하기 위하여 공간적 도식화를 진행하고 있으며 그 결과를 분석하는 의사결정도구가 개발되고 있다. InVEST는 자연자원을 효율적으로 관리하기 위해 필요한 정보를 제공하는 역할을 하며 특히“어떻게 하면 인간에게 이롭게 생태계의 변화를 이끌 것인가”에 대한 정보를 제공하기 위해 개발되었다. 생태계의 다양한 서비스를 상호간의 가치 충돌을 최대한 줄이면서 효과적인 방안을 제공하기 위해서 InVEST는 다양한 모형(서식처 질, 이산화탄소 저장 및 제거, 수력발전, 수질정화, 모래 퇴적, 산림 생산, 작물 수분, 수산자원, 양식자원, 연안침식, 연안범람, 파력 및 해상풍력 에너지, 레크리에이션 가치 등)을 포함하고 있다(Sharp et al.
InVEST의 개발 목적은 무엇인가?
생태계서비스를 정량적으로 파악하기 위하여 공간적 도식화를 진행하고 있으며 그 결과를 분석하는 의사결정도구가 개발되고 있다. InVEST는 자연자원을 효율적으로 관리하기 위해 필요한 정보를 제공하는 역할을 하며 특히“어떻게 하면 인간에게 이롭게 생태계의 변화를 이끌 것인가”에 대한 정보를 제공하기 위해 개발되었다. 생태계의 다양한 서비스를 상호간의 가치 충돌을 최대한 줄이면서 효과적인 방안을 제공하기 위해서 InVEST는 다양한 모형(서식처 질, 이산화탄소 저장 및 제거, 수력발전, 수질정화, 모래 퇴적, 산림 생산, 작물 수분, 수산자원, 양식자원, 연안침식, 연안범람, 파력 및 해상풍력 에너지, 레크리에이션 가치 등)을 포함하고 있다(Sharp et al.
KLAPS의 한계점을 극복하기 위해 무엇이 필요한가?
KLAPS는 매시간별 6분 이내에 수집되는 관측자료 만을 사용하여 초단기 예보를 실시하고 있어 시간대에 관측되는 모든 자료를 충분히 반영하고 있지 못하다. 따라서 관측자료를 재수집하여 재분석을 수행하는 것이 필요하다. KLAPS 재분석 자료(reanalysis data)를 산정하기 위하여 AWS(Automatic Weather Station), METAR(METeorological Aerodrome Report), AMEDAS(Automated Meteorological Data Acquisition System), METAR (METeorological Aerodrome Report), AMDAR (Aircraft Meteorological Data Relay), 레이더, 위성, 해상 부이(Buoy) 자료 등이 이용된다.
참고문헌 (25)
Choi, E.J., H.W. Kim, and J.H. Kim. 2015. An economical feasibility analysis of sea farm project using co-location in offshore wind farms. Journal of Product Research 33(6):73-80 (최은지, 김혜원, 김장현. 2015. 공존형 해상풍력단지시설을 이용한 바다목장 사업의 경제적 타당성 검토. 상품학연구 33 (6):73-80).
Elliott, D.L., C.G. Holladay, W.R. Barchet, H.P. Foote, and W.F. Sandusky. 1986. Wind energy resource atlas of the United States. DOE/CH 10093-4. Solar Technical Information Program, Richland, Washington.
Jang, M., C.H. You, J.B. Jee, S.H. Park, S.I. Kim, and Y.J. Choi. 2016. Three-dimensional analysis of heavy rainfall Using KLAPS re-analysis data. Atmosphere. Korean Meteorological Society 26(10):97 -109 (장민, 유철환, 지준범, 박성화, 김상 일, 최영진. 2016. KLAPS 재분석 자료를 활용한 집중호우의 3차원 분석. 대기 26(1):97 -109).
Jang, M.H. and Y.S. Choi. 2013. Assessment of wave power potential in the Kangwon and Dongnam Region, Korea. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 16(4):91-105 (장미향, 최요순. 2013. 강원권 및 동 남권 지역의 파력발전 잠재성 평가. 한국지리정보학회지 16(4):91-105).
Jeju Energy Corporation. 2016. http://www. jejuenergy.or.kr/index.php/contents/energ y/vision(Accessed December 26, 2016).
JSSP(Jeju Special Self-Governing Province). 2015. Designated Jeju Energy Corporation as a candidate for business development for public-led wind resource (제주특별자치도. 2015. 공공주도의 풍력자원개발을 위해 제주에너지공사를 사업시행예정자로 지정. 에너지산업과 보도자료(2015년 10월 1일)).
Kang, J.H. 2016. CBDR prindiple and Paris Agreement. Hongik Law Review 17(1): 135-156 (강준하. 2016. CBDR원칙과 파리 협정. 홍익법학 17(1):135-156).
KDI(Korea Development Institute). 2008. General guidelines for performing a preliminary feasibility study modification and complementary study(Fifth Edition). p.455 (한국개발연구원 2008. 예비타당성조사를 위한 일반지침 수정보완 연구(제5판). 455쪽).
Kim, H.G. and Y.H. Kang. 2012. The 2010 wind resource map of the Korean Peninsular. Journal of the Wind Engineering Institute of Korea 16(4):167-172 (김현구, 강용혁. 2012. 한반도 풍력자원지도 -2010년 판. 한국풍공학회논문집 16(4):167-172).
Kim J.S. and T.H. Jeon. 2009. A survey and analysis on the location of offshore wind power generation facilities. Proceedings of The Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers 2009(10):435-438 (김주석, 전 태현. 2009. 해상풍력발전 입지 선정에 관한 조사 및 분석. 한국조명.전기설비학회 추계 학술대회 논문집 2009(10):435-438).
Kim, T., J.I. Park and J. Maeng. 2016. Offshore wind farm site selection study around Jeju Island, South Korea. Renewable Energy 94:619-628.
Kim T.Y., C.H., Song, W.K. Lee, M.I. Kim, C.H. Lim, S.W. Jeon ,and J.K. Kim. 2015. Habitat quality valuation using InVEST model in Jeju Island. J. Korean Env. Res. Tech. 18(5):1-11 (김태연, 송철호, 이우균, 김문일, 임철희, 전성우, 김준순. 2015. InVEST 모델을 이용한 서식처 가치 평가 - 제주도를 중심으로-. 한국환경복원기술학회지 18(5):1-11).
Ko, D.H., S.H. Jeong, and K.S. Kang. 2015. Assessment of offshore wind power potential in the Western Seas of Korea. Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers 27(4):266-273 (고동휘, 정신택, 강금석. 2015. 한국 서해안의 해상풍력발전 부존량 평가. 한국해안.해양공학회논문집 27(4):266-273).
Lee B.K., C.S. Park, H.W. Lee, K.W. Cho, H.S. Kim, D.H. Kim, C.K. Kim, H.J. Kim, J.W. Shin, J.H. Cho, J.S. Han, I.C. Hwang, M.J. Lee, J.H. Park, J.Y. Song, Y.M., Jeoung, J.Y. Kang, C.Y., Park, K.A. Ahn, and B.S. Hyun. 2016. A study of strategy for carbon-free Island Jeju. Korea Environment Institute. p.95 (이병 국, 박창석, 이현우, 조광우, 김호석, 김동현, 김충기, 김호정, 신정우, 조지혜, 한진석, 황인창, 이명지, 박준현, 송지윤, 정예민, 강진영, 박창열, 안경아, 현범석. 2016. 제주 탄소제 로섬 추진전략 연구. 한국환경정책.평가연구원 정책보고서 2016-05. 95쪽).
Lee, M.E., G. Kim, S.T. Jeong, D.H. Ko, and K.S. Kang. 2013. Assessment of offshore wind energy at Younggwang in Korea. Renewable and Sustainable Energy Reviews 21:131-141.
Manwell, J.F., J.G. Mcgowan, and A.L. Rogers. 2009. Wind energy explained: theory, design and application. John Wiley & Sons Ltd., West Sussex, United Kingdom. p.689.
MKE(Ministry of Knowledge Economy). 2010. Promoting the construction of large-scale offshore wind farms in the southwestern coast (지식경제부. 2010. 서남해안에 대규모 해상풍력단지 건설 추진. 신재생에너지과 보도자료(2016년 11월 3일)).
MTIE(Ministry of Trade, Industry and Energy). 2014. The 4th basic plan for renewable energy (산업통상자원부. 2014. 제4차 신재 생에너지 기본계획. 산업통상자원부 공고 제 2014-564호).
Oh, K.Y., J.Y. Kim, J.K. Lee, M.S. Ryu, and J.S. Lee. 2012. An assessment of wind energy potential at the demonstration offshore wind farm in Korea. Energy 46: 555-563.
Roh, Y.H., C.K. Kim, and H.J. Hong. 2016. Time-series changes to ecosystem regulating services in Jeju: forcusing on estimation carbon sequestration and evaluating economic feasibility. Environment Policy 24(2):29-44 (노영희, 김충기, 홍현정. 2016. 제주 생태계 조절서비스의 시계열적 변화: 탄소고정량 추정 및 경제성 평가를 중심으로. 환경정책 24(2):29-44).
Seo, S.N. 2008. Digital 30sec gridded bathymetric data of Korea marginal seas -KorBathy30s. Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers 20(1): 110-120 (서승남. 2008. 한국 주변해역 30초 격자수심 -KorBathy30s. 한국해안.해양공학회논문집 20(1):110-120).
Sharp, R., H.T. Tallis, T. Ricketts, A.D. Guerry, S.A. Wood, R. Chaplin-Kramer, E. Nelson, D. Ennaanay, S. Wolny, N. Olwero, K. Vigerstol, D. Pennington, G. Mendoza, J. Aukema, J. Foster, J. Forrest, D. Cameron, K. Arkema, E. Lonsdorf, C. Kennedy, G. Verutes, C.K. Kim, G. Guannel, M. Papenfus, J. Toft, M. Marsik, J. Bernhardt, R. Griffin, K. Glowinski, N. Chaumont, A. Perelman, M. Lacayo, L. Mandle, P. Hamel, A.L. Vogl, L. Rogers, W. Bierbower, D. Denu, and J. Douglass. 2016. InVEST +VERSION+ User's Guide. The natural capital project. Stanford University, University of Minnesota, The Nature Conservancy, and World Wildlife Fund. p.371.
Song C.H., W.K. Lee, H.A. Choi, S.W. Jeon, J.U. Kim, J.S. Kim, and J.T. Kim. 2015. Application of InVEST Water Yield Model for assessing forest water provisioning ecosystem service. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 18(1):120-134 (송철호, 이우균, 최현아, 전성우, 김재욱, 김준순, 김정택 2015. 산림의 수자원 공급 생태계서비스 평가를 위한 InVEST Water Yield 모형의 적용. 한국지리정보학회지 18(1):120-134).
White, C., B.S. Halpern, and C.V. Kappel. 2012. Ecosystem service tradeoff analysis reveals the value of marine spatial planning for multiple ocean uses. PNAS 109:4696-4701.
Youn, J.H. and S.C. Shin. 2012. Renewable energy development and policy trends in Europe, Environment Forum 16(9):2-16 (윤지희, 신상철. 2012. 유럽의 신.재생 에너지 발전 및 정책동향. 환경포럼 16(9):2-16).
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.