[첨단 헬로티]

에너지 관련 데이터의 수집과 공유, 분석을 할 수 있는 가능성 많아지고 있어

1. 들어가면서
필자는 지난 해 핫 이슈가 되었던 블록체인과 에너지를 연계하여 아직 우리나라에는 없는 해외 비즈니스모델들을 탐색하여 보았으며, 마지막 기고문에서는 국내 블록체인 에너지 비즈니스모델 개발의 걸림돌이 되는 정책 이슈들로 판매 규제, 사후 규제화, R&D 기획력, 실증사업화, 그리고 정부 가이드라인 이슈 등을 언급하였다. 한편, 블록체인 에너지 시대가 오기 전에 이미 다양한 에너지 데이터를 활용하는 비즈니스모델들이 등장하고 있다.
이에, 필자는 2019년에 들어서면서 에너지 데이터 수집과 공유, 그리고 활용에 초점을 맞추어 에너지산업 비즈니스모델의 확장 가능성들을 탐색해보고자 한다. 이번 호에서는 미국과 우리나라 중심으로 에너지 소비 효율화 측면에서 데이터 활용 가능성과 비즈니스모델 첫 단계인 모니터링 서비스 현황을 함께 관찰하고자 하며, 향후 비즈니스모델 확장의 방향성을 제시하고자 한다.

2. 데이터 활용 가능성과 에너지 소비 효율화 비즈니스모델, 모니터링
2.1 미국의 데이터 활용 가능성 및 모니터링 비즈니스모델
에너지 소비 효율화와 낭비 최소화를 지원할 목적으로 이미 미국 오바마 정부는 관련 데이터의 수집 필요성을 느끼며 2012년에 <그린버튼 이니셔티브>를 발표한다. 이는 세계 최초의 에너지 데이터를 공유하고 활용하게 한 제도로 자리매김되었다. 이를 토대로, 소비자가 전력 소비 데이터를 확인하고 제3자에 대한 소비자 자신의 전력 데이터를 쉽고 안전하게 전달할 수 있도록 해주기 위해 미국 정부가 직접 마련한 저장소인 <그린버튼>은 2012년 1월 시행 후 지금까지 150개 이상의 유틸리티 및 서비스 제공 업체가 6천만 이상의 가구 및 기업의 에너지 사용 데이터를 제공한다.

2013년 말 미국 정부는 2020년까지 <그린버튼>을 활용해서 에너지 사용 현황을 관리 감시하는 정책을 시행하겠다고 발표했다. 또한, 소비자들은 <그린버튼>에 가입한 전력회사인 유틸리티 제공의 앱을 통해 자신의 표준화된 전력 사용량 데이터를 확인 가능하고, 에너지 서비스 사업자나 연구 기관 같은 제3자도 <그린버튼>을 통해 수집한 개별 전력 데이터를 소비자의 동의 하에 제공받아서 이를 분석하고 에너지 절약 데이터로 활용할 수 있게 되었다. 이렇게 정부 주도로 마련된 <그린버튼>을 통해 수집된 전력 정보를 기반으로 전문화된 에너지 업체들이 등장할 수 있게 되었다.

에너지 소비 효율화 측면에서 볼 때,  <그린버튼>은 소비자들이 그들의 에너지 소비 행태 및 에너지 절감 방법을 이해시키는 데에 기여하며, 기업들이 보는 초기 형태의 비즈니스모델은 원격검침인프라(Advanced Metering Infrastructure; AMI)이다. AMI는 스마트 미터에서 측정한 데이터를 원격의 검침기를 통해 측정하여 전력 사용 분석을 자동으로 진행하는 기술로 스마트 미터가 집에서 사용되는 전력의 사용량을 검침하고 그 데이터를 통신망을 통해 전달되는 인프라이며, 이렇게 얻어진 데이터를 바탕으로 전력회사들은 소비자의 전력 사용량에 맞춰 전기요금을 부과한다. 이는 모니터링에서 시작하여 전달된 정보들을 통해 사용자 별로 전기 사용 패턴 등을 파악하고 분석해 최적화된 전력을 공급하여 전기요금을 절약하게 할 수 있게 하는 최적화 비즈니스모델까지 발전할 수 있게 하는 인프라가 된다.

한편, 전력 소비 효율화를 모니터링 수준에서 도와주는 비즈니스모델로 미국에서 가장 처음 시작한 기업은 벤처인 오파워(Opower)이다. 이 기업은 2007년 설립된 벤처로서 에너지 사용패턴 분석 알고리즘을 개발한 기술 스타트업이며, 전력기업들로 하여금 고객을 설득해서 에너지 절약을 실현하게 토대를 마련해 준 최초의 빅데이터 활용 기업이며 <그린버튼>으로 인해 더 힘을 받게 되었다.

그림1. 오파워의 비즈니스 모델 개념도 <출처: 산업통상자원부(2018.3.14)>

모니터링 서비스 차원에서 오파워는 패턴 분석 알고리즘을 유틸리티 업체에 판매하고, 전력기업인 그림 1의 유틸리티는 고객의 에너지 사용패턴을 분석해서 불필요한 전력 사용 절감을 유도하는 정도의 역할을 하고 있다. [그림1]에서 보듯이, 오파워는 유틸리티 사업자에게 기술을 제공하는 B2B 기업이다. 즉, 오파워는 고객의 전력 사용량 데이터를 활용해 별도 요금제나 부하 제어기기 같은 직접적 방법이 아닌 간접적인 개입을 통해 고객이 자발적으로 부하를 삭감하도록 유도하는 방식의 모니터링 서비스를 제공하고 있는 것이다. 참여 고객은 페이스북 계정을 이용하여 무료로 에너지 절감 관련 소셜 앱을 다운받아 이용하고 있으며, 유틸리티 기업은 고객의 절전 유도를 위하여 정보 제공 및 절전 과제를 직접 운영하고, 고객이 요구하면 고객의 전력사용 정보를 오파워가 운영하는 소셜 앱에 제공하고 있다.

2.2 우리나라의 데이터 활용 가능성 및 모니터링 비즈니스모델
국내에서도 미국의 2012년 <그린버튼 이니셔티브>를 레퍼런스로 삼아 2013년부터 AMI 보급을 장려하기 시작했다. AMI 보급은 두 가지로 나뉘는데, 하나는 한국전력(이하 한전)에서 직접 검침하는 저압 수용가에 대한 AMI 보급 사업이며, 다른 하나는 한전에서 직접 검침을 하지 않는 저압 수용가(공동주택)의 AMI 보급이다. 즉, 정부가 그동안 한전만 소유·관리해 온 수용가 전력 데이터를 일반 기업에게도 개방해 전력서비스 민간 시장을 키운다는 계획을 발표한 것에 따른 이원화 조치이다.

이러한 배경에서 2016년 6월, 국내에서는 주요 통신기업인 KT와 SK텔레콤은 정부가 추진하는 AMI 사업에 참여하겠다고 발표한다. 전력·중전기기업계가 주도한 이 시장에 통신업계 참여가 본격화되기 시작한 것이다. KT와 SK텔레콤은 3년 만에 재개된‘2016년 한국전력 AMI 구축 사업’에 참여해 전력선통신(PLC)칩 업체와 기술 협력 등을 맺고 AMI용 데이터집합처리장치(DCU) 입찰에 참여한다. DCU는 모뎀과 함께 AMI 사업을 구성하는 양대 분야로 최대 200가구 전력사용량 데이터를 수집해 데이터센터로 보내는 장치를 말한다.

국내의 양대 통신기업은 DCU 구축과 운영에 따른 경험을 바탕으로 산업통상자원부(이하 산업부)가 추진 중인 <전력빅데이터활용센터> 사업에도 관여하게 된다. 즉, 산업부는 AMI 비즈니스모델의 확장을 기대하면서 전력 사용·검침에 대한 일정 자격을 갖춘 민간기업에 사업권을 개방할 방침을 발표했고, 시간요금제 등 소비자가 선택할 수 있는 다양한 서비스 등장과 경쟁을 유도할 계획을 발표하게 된다.

한전의 데이터 공개 시점에 즈음하여 2017년 9월, KT의 에너지데이터 플랫폼은 이미 통신 데이터를 활용해 AMI를 제공하기 시작한다. 즉, 에너지운영관리플랫폼인‘케이티-엠이지(KT-MEG)’는 국내 최초의 지능형 통합에너지 관리 플랫폼으로서 인공지능 분석엔진인 ‘e브레인’을 통해 고객에게 맞춤형 에너지관리 서비스를 제공한다. 예를 들어 시간대별 변동 요금제를 사용하는 교육용, 산업용 빌딩은 계절과 특정 시간대에 따라 전기요금 차이가 큰데, KT-MEG가 이를 인공지능으로 분석해 시간대에 따라 다르게 실내 온도를 조절해 에너지 소비를 줄여줄 수 있게 하였다.

KT가 KT-MEG 기반으로 제공하는‘기가에너지매니저(GiGA energy manager)’서비스는 공장이나 대형 건물, 아파트 같이 에너지를 많이 쓰는 빌딩의 고객 데이터를 분석해 에너지 낭비 요인을 알아내고 비용을 절감해주는 것이다. 2016년 10월 출시한 ‘무료’모델에서는 고객의 에너지 데이터를 분석해 에너지 사용량을 분석하고 실시간 요금분석 결과 등을 제공하며 이를 통해 고객이 소비현황 관리와 전력요금관리를 손쉽게 할 수 있게 한다.

무료 모델 시행 후 1년이 지난 2017년 7월에는‘라이트(Lite)’모델의 서비스를 제공하기 시작했다. 이는 고객의 빌딩에 스마트계량기를 설치하고, 실시간으로 세분화된 에너지 데이터 분석 기능을 제공해 모니터링 기능을 수행한다. 즉, 실시간 전력 피크 모니터링을 통해 고객의 전기요금을 실질적으로 줄일 수 있게 해준다. 실제로 대구의 한 아파트는 이 서비스를 적용한 이후 공용 전기요금을 연간 1천만 원(약 76%) 절감했으며, 이렇게 절약한 요금으로 주민들이 경비실에 에어컨을 선물했다고 한다.

‘라이트’ 모델에 에너지 설비에 대한 원격의 최적 제어 기능이 결합된 ‘프리미엄(Premium)’서비스도 ‘라이트’ 모델과 동시에 2017년 7월 출시됐다. 이 서비스를 적용한 광주의 한 레포츠는 노후설비 교체 및 최적 운전제어를 통해 연간 2억1천만 원의 에너지 비용(약 75%)을 절감했다. KT는 이브레인(e-Brain)을 통해 에너지 소비패턴을 분석하고 최적의 설비운영 가이드를 제공한 결과를 포함해 분석하고 있으며, 국내에 이어 우즈베키스탄에서 300억 원 규모의 AMI 공급과 운용 시스템 구축계약을 맺었고, 호주에서도 KT-MEG을 제공하는 솔루션을 공급한다는 계획을 세웠다.

3. 국내 에너지 소비 효율 관련 성적표와 규제 현황
3.1 국내 에너지 효율 관련 성적표
미국 에너지경제효율위원회(ACEEE; American Council for Energy-Efficient Economy)가 매 2년마다 발표하는 세계에너지효율점수(International Energy Efficiency Scorecard)에 따르면, 우리나라는 2018년 13위를 차지해 2016년 8위 대비 다섯 단계나 떨어졌다. 주된 이유는‘에너지집약도의 변화’와‘정부의 에너지 효율화 지출’면에서 낮은 점수를 받았기 때문이다.

에너지집약도는 매년 총경제산출량을 달성하는데 소비된 에너지 총량으로, 소비된 1차에너지 사용량을 GDP로 나눈 값인데, 에너지집약도가 낮을수록 GDP 한 단위를 생산하는데 들어간 에너지 양이 적어 에너지 효율이 높게 된다. 2000년부터 2015년까지 우리나라 에너지집약도는 -5.9%로 변화했다. 일본(-17.9%), 독일(-13%), 미국(-10.9%)이 더 우수한 에너지집약도 변화를 보이고 있는데, 이들은 더 이상 효율화할 것이 남아 있지 않을 것 같은데, 오히려 우리나라보다 더 우수한 에너지집약도 변화율을 보이고 있다.

또한, ‘정부의 에너지 효율화 지출’에서는 2016년과 2018년 연속 0점(5점 만점)을 받았는데, 이유는‘에너지효율화 지출 데이터 확인 불가’(No data available)이기 때문이다. 에너지효율화 지출금액 자료가 취합되지 않거나 공개되지 않아 경제규모나 에너지 사용규모 수준에 비추어 우리나라 정부의 에너지효율화 의지와 노력이 미진하다고 판단했다고 한다.

3.2 국내 에너지효율 관련 규제 현황
국내 에너지 관련 기본법은 <저탄소녹색성장기본법>(이하 녹색성장법)이며, 이 중에서 온실가스·에너지 목표관리제(이하 목표관리제)가 산업 부문의 에너지 효율화와 관련된다. 목표관리제의 취지는 산업 부문에서 배출되는 온실가스 양을 줄이고 에너지를 효율적으로 사용하는 것이다. 목표관리제는 <온실가스배출권의할당및거래에관한법률>(이하 배출권거래법)에서 정하는 배출권거래제로 이행하기 위한 중간 다리 역할이다. 왜냐하면 온실가스 배출량이 일정 수준 이상이면, 관련 기업은 목표관리제 대상에서 배출권거래제 대상이 되기 때문이다. 점차 많은 기업들이 배출권거래제 적용을 받기 시작하면서 사실상 목표관리제의 영향력은 해마다 줄어들고 있다.

에너지 사용량을 직접 관리하고자 하는 목표관리제와 달리, 배출권거래제는 시장에서 온실가스 배출권을 자유롭게 거래하여 기업이 자율적으로 온실가스 배출 또는 저감을 선택하게 하여 기업의 재량권을 높이고 비용을 최적화하고자 하는 목적을 갖고 있다. 한편, 목표관리제 적용 대상이 대폭 축소되면서 산업부문의 에너지 효율 관련 법령으로 남은 <에너지이용합리화법>은 에너지집약도에 관한 명시적 규제인데, 여기에는 ‘목표 에너지원 단위의 설정,’‘에너지 사용량 신고 의무’, ‘에너지 관리 기준 준수 의무’, ‘에너지 진단을 받을 의무’ 등이 있다.

지난 해인 2018년 국정감사 기간 동안 여러 국회의원들이 에너지 효율을 무게 있게 다뤘고, 언론에도 비중 있게 실리면서, 산업부가 연말에 국가 에너지 효율 혁신전략을 시작했다. 12월 초에 ‘소비구조 혁신 토론회’를 시작으로 제3차 에너지기본계획 의견 수렴을 진행한다고 밝혔으며, 특히 수요 관리 정책방향을 구체화하고 이를 토대로 연관 산업의 발전까지 연계될 수 있는 ‘국가 에너지효율 혁신 전략’을 2019년 초에 수립할 계획이라고 밝혔다.

4. 에너지 소비 효율화 비즈니스모델 확장 방향성
4.1 스마트 커넥티드 프로덕트의 4대 역량
하버드비즈니스리뷰의 한 논문에서 제시된‘스마트 커넥티드 프로덕트(Smart, Connected Products; 이하 SCP)’의 4대 역량을 근간으로 에너지 소비 효율화 비즈니스모델 확장 방향성을 제시해볼 수 있다. 포터와 헤펠만(Porter/Heppelmann, 2014)은 경쟁 환경 변화 축인 SCP의 4대 역량(Capability) 단계를 이론화하였다. 즉, 이들은 사물인터넷(IoT) 기반의 제품을 SCP로 정의했으며 4단계로 나누어 SCP 역량을 설명하였다.

그림 2를 보면, 첫 번째인 모니터링(Monitoring) 단계에서는 다양한 IoT센서와 외부 데이터 소스들이 IoT 제품의 조건과 외부 환경, 그리고 IoT 제품의 운영 및 이용 상황을 파악하는 모니터링 역량이 제공된다. 모니터링 역량은 알람 기능과 변화를 인지하는 기능 등을 제공한다.
두 번째인 제어(Control) 단계에서는 IoT 제품이 탑재된 클라우드에서 소프트웨어가 IoT 제품 기능을 제어하는 역량이 제공된다. 제어 역량은 이용자 경험을 개인 맞춤화 하는 기능 등을 제공한다.
세 번째인 최적화(Optimization) 단계에서는 모니터링과 제어 역량이 IoT제품 운영과 이용을 최적화하는 알고리즘 개발을 가능하게 하는 인프라가 된다. 최적화 역량은 IoT 제품 성능을 향상시키고, 예측 처방이나 서비스, 수리 보수를 가능하게 한다.

마지막인 자율(Autonomy) 단계에서는 모니터링, 제어, 최적화 역량들이 모여 궁극적으로 IoT 제품의 자율적 운영을 허용하고, 다른 IoT 제품 및 시스템과의 상호 운영을 자율적으로 조정하게 하고, 자율적인 IoT제품 향상과 개인화, 자율 처방과 서비스를 가능하게 한다.

그림 2. SCP 역량 4단계: 모니터링-제어-최적화-자율 <출처: Porter & Hippelmann(2014); 송민정(2017.7) 재인용>

이를 간단히 설명하면, 모니터링 역량은 센서를 통해 IoT제품 기능 동작과 외부 환경 변화를 파악하고 관찰하는 것으로, 센서 데이터 분석 기반 비즈니스모델 개발이 가능하다. 제어 역량은 IoT제품에 내재된 솔루션과 인터넷 접속을 활용해 원격으로 IoT제품을 제어하는 것으로 근거리에서 접근하기 어렵거나 위험한 환경에서 솔루션을 통해 IoT제품을 작동시키게 하는 역량으로, 실시간으로 IoT제품에 있는 센서 데이터 분석 기반 비즈니스모델 개발이 가능하다. 최적화 역량은 모니터링과 제어 역량을 조합해 알고리즘을 최적화하는 단계로, 여기서는 좀더 향상된 알고리즘 기반으로 IoT제품 성능을 크게 향상시키는 비즈니스모델이 가능하다. 자율 역량은 최적화된 IoT제품이 스스로 알아서 자율적으로 관리하게 하는 것이다. 즉, 사용자 환경 설정을 통해 IoT제품이 스스로 학습하고 적응하게 하는 것을 말한다.

4.2 에너지 데이터 기반의 소비 효율화 비즈니스모델 확장 방향성
미국과 우리나라에서 모두 에너지 관련 데이터의 수집과 공유, 분석이 가능해지는 가능성이 열리고 있다. 이러한 환경에서 먼저 에너지 소비 효율화 측면에서 AMI가 보급되고 실시간 모니터링을 통해 전력 소비자에게 알람 형식으로 알리는 서비스가 등장했다. 이는 앞에서 언급한 SCP 역량의 첫 번째인 모니터링 단계에 속하며, 데이터 수집이 더욱 활성화되고 공유될 수 있다면 다음 단계로의 비즈니스모델 확장이 가능할 것으로 보인다. 다음 호에서는 모니터링 단계에만 머물지 않고 제어 단계로 확장된 비즈니스모델 사례들을 탐색하고자 한다.

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기술진흥센터의 대학ICT연구센터지원사업의 연구결과로 수행되었다(IITP-2018-0-01396).

송민정 교수(한세대학교 미디어영상광고학과)