초록 ▼

2. 주요내용
본 연구에서는 에이전트 기반 모델링을 활용하여 수소-연료전지 시장을 전망하고 그 속에서의 시장참여자들의 행태를 분석하는 모형을 구축하였다. 모형은 소비자AGENT, 차량제조AGENT, 연료공급 AGENT, 정부AGENT의 4개 모듈로 구성되며 각각의 모듈은 상호연관되어 있다. 시장에서의 각 AGENT들의 행태를 설계하기 위해 컨조인트 설문, 이산선택모형, 학습곡선 등의 방법론을 도입하였다.
구축된 모형을 통해 수소-연료전지 시장을 전망하기에 앞서 시나리오를 설정하였다. 우선, 정부의 수소-연료전지 관련 정책

2. 주요내용
본 연구에서는 에이전트 기반 모델링을 활용하여 수소-연료전지 시장을 전망하고 그 속에서의 시장참여자들의 행태를 분석하는 모형을 구축하였다. 모형은 소비자AGENT, 차량제조AGENT, 연료공급 AGENT, 정부AGENT의 4개 모듈로 구성되며 각각의 모듈은 상호연관되어 있다. 시장에서의 각 AGENT들의 행태를 설계하기 위해 컨조인트 설문, 이산선택모형, 학습곡선 등의 방법론을 도입하였다.
구축된 모형을 통해 수소-연료전지 시장을 전망하기에 앞서 시나리오를 설정하였다. 우선, 정부의 수소-연료전지 관련 정책강도에 따라 2개의 상위 시나리오를 설정하였다. 첫 번째 시나리오는 현재 정부가 추진하고 있는 정책강도를 반영한 기준시나리오이며 두 번째는 이보다 강화된 정책강도를 가정한 정책강화시나리오이다. 한편, 각각의 시나리오는 수소-연료전지차를 구성하는 부품에 대한 학습률 가정에 따라 다시 기준학습률과 대안학습률의 2개의 하위 시나리오로 구분하였다.
기준시나리오의 기준학습률로 분석한 결과에 따르면 2030년에 이르러도 수소-연료전지의 상용화가 이루어지지 않는 것으로 나타났다. 그 이유는 정부의 정책수단이 초기시장을 형성할 만큼 충분하지 못하기 때문인 것으로 판단된다. 2015년까지의 정부 구매사업을 통해 수소-연료전지차의 가격은 2010년 2.5억원에서 2015년 1.6억원 수준까지 감소할 수 있을 것으로 보인다. 하지만 이러한 가격 저감과 함께 2016년 이후 정부의 20% 구매보조 지원이 이루어진다 하더라도 소비자에 대한 판매가격은 1억원을 초과하게 된다. 이러한 높은 가격과 미흡한 인프라 구축사업으로 인한 부족한 접근성으로 인해 수소-연료전지차는 소비자AGENT로부터 선택되지 못한다. 이렇게 초기 시장이 충분히 형성되지 않기 때문에 정부 구매나 인프라 구축이 중단되는 시점 이후에는 수소-연료전지차 가격 저감이 이루어지지 못하여 악순환의 고리를 끊지 못하게 되는 것이다.

Abstract ▼

2. Major Content
Utilizing the ABM, this research establishes a model that predicts the hydrogen-fuel cell market and analyzes behavior of the market's participants. The model consists of a consumer agent, a car-manufacturing agent, a fuel-supply agent, and a government agent module and each of t

2. Major Content
Utilizing the ABM, this research establishes a model that predicts the hydrogen-fuel cell market and analyzes behavior of the market's participants. The model consists of a consumer agent, a car-manufacturing agent, a fuel-supply agent, and a government agent module and each of the modules is interrelated with one another. To map out behavior of each agent in the market, methods of conjoint survey, discrete choice model, and learning curve, etc. were used.
Before predicting the hydrogen-fuel cell market based on the established model, scenarios were designed. First, two superordinate scenarios were set according to intensity of government policy regarding hydrogen-fuel cell. The first scenario reflects the policy intensity that is currently implemented by the government and the second scenario is based on an assumption that the government implements stricter policies. Meanwhile, each scenario was again divided into two sub-scenarios, standard leaning rate and alternative learning rate, based on assumption about degree of learning about parts that make up a hydrogen-fuel cell automobile.
According to result of the analysis based on the standard leaning rate in the standard scenario, hydrogen-fuel cell will not be commercialized even by 2030, mainly because the government's policy measures are not enough to form an early market. Thanks to the government's procurement project, the price of hydrogen-fuel cell automobile will go down to about \160 million by 2015, from \250 million in 2010. However, even though the price declines as such and the government supports 20% of the purchasing price from 2016, the selling price still exceeds \100 million. Due to such a high price and insufficient accessibility cause by poor projects for infra establishment, hydrogen-fuel cell cars will not be chosen by the consumer agent. As such, an early market is not sufficiently formed and after the point of suspension of the government procurement and infra establishment, the price will stop declining and the vicious circle cannot be overcome.

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 2011년 경제·인문사회연구회 녹색성장 종합연구 총서:차세대 에너지공급시스템 기반 구축 연구:수소인프라 투자행태의 예측 - 에이전트 기반 모델링 ... 2
• 요약 ... 4
• ABSTRACT ... 11
• 제목차례 ... 20
• 표차례 ... 24
• 그림차례 ... 26
• 제1장 서 론 ... 29
• 1. 연구배경 ... 29
• 2. 연구범위 및 방법론 ... 31
• 가. 연구범위 ... 31
• 나. 방법론 ... 32
• 3. 보고서 체계 ... 33
• 제2장 선행연구 및 방법론 고찰 ... 35
• 1. 수소-연료전지 시장전망 모형 고찰 ... 35
• 가. 확산모형 ... 35
• 나. 시계열분석 ... 37
• 다. 선형계획법 ... 40
• 라. 의사결정모형 ... 42
• 마. 복잡계 모형 및 에이전트 기반 모델링 ... 44
• 바. 수소인프라 투자행태 예측에의 적용에 대한 고찰 ... 51
• 2. 에이전트 기반 모델링 방법론1) ... 53
• 가. 구성요소 ... 54
• 나. 일반적인 특징 ... 62
• 다. 행위자의 복잡도에 따른 분류 ... 65
• 라. 모델 구축의 일반적인 절차 ... 71
• 마. 에이전트 기반 모델링 적용 사례 ... 74
• 제3장 수소-연료전지 시장전망 모형 ... 80
• 1. 모형 개요 ... 80
• 2. 소비자AGENT 모듈 ... 82
• 가. 모듈 설계 ... 82
• 나. 주요 파라미터 및 데이터 ... 94
• 3. 차량제조AGENT 모듈 ... 96
• 가. 모듈 설계 ... 96
• 나. 주요 파라미터 및 데이터 ... 100
• 4. 연료공급AGENT 모듈 ... 108
• 가. 모듈 설계 ... 108
• 나. 주요 파라미터 및 데이터 ... 112
• 5. 정부AGENT 모듈 ... 117
• 6. 모형구현 ... 119
• 가. 프로그래밍 구조 ... 119
• 나. 프로그래밍의 각 단계별 소개 ... 120
• 제4장 수소-연료전지 시장전망 ... 127
• 1. 시나리오 설정 ... 127
• 2. 시뮬레이션 결과 - 기준학습률 ... 129
• 가. 기준시나리오 ... 129
• 나. 정책강화시나리오 ... 134
• 3. 시뮬레이션 결과 - 대안학습률 ... 140
• 가. 기준시나리오 ... 140
• 나. 정책강화시나리오 ... 146
• 4. 분석결과 종합 ... 152
• 제5장 수소 인프라 거점 분석 ... 156
• 1. 수소 인프라 거점 분석 개요 ... 156
• 2. GIS와 수소인프라의 개요 ... 157
• 가. GIS ... 157
• 나. 수소충전소 ... 159
• 다. 수소 제조/공급시설 (집중형) ... 160
• 3. 고속국도의 수소충전소 구축 방안 ... 162
• 가. 고속국도 현황 및 계획 ... 162
• 나. 고속국도의 수소 수요량 ... 164
• 다. 고속국도의 수소충전소 구축 방법 및 결과 ... 165
• 라. 고속국도의 수소충전소 구축비용 ... 173
• 4. 분석결과 종합 ... 182
• 제6장 결론 ... 183
• 1. 모형 구축 ... 183
• 2. 주요 발견사항 ... 183
• 3. 정책건의 ... 187
• 4. 연구의 한계 및 추후 연구방향 ... 188
• 참고문헌 ... 190
• 부 록 ... 199
• <부록 1> 프로그램 코드 ... 199
• <부록 2> 자동차 수 및 자동차 가격 전망 결과 ... 232
• <부록 3> 고속국도 휴게소의 지리정보데이터 ... 236
• <부록 4> 수소인프라 거점의 지리정보데이터 ... 242
• <부록 5> 고속국도 수소충전소의 지리정보자료(2030년) ... 243