서 론
연구 배경
연구 필요성
연구 현황
연구 목표
연구 방법
개요
연구지역과 트럭 운영 시나리오
주행 에너지 모델
트럭의 전달 효율
운반 시간 및 생산량 산정
DT 운용에 따른 추가 소요 풍량
CO2 배출량 산정
경제성 평가
연구 결과
운반 성능과 동력 사용량
CO2 배출량과 통기
경제성
민감도 분석
토 의
생산 능력 차이 발생 요인과 BET 충전 운영 방식의 영향
한계점 및 개선사항
결 론
서 론
연구 배경
2015년 파리 기후 협약 체결 이후, 전 세계적으로 온실가스 배출 감축이 산업 전반의 과제로 부상하고 있다. 이에 따라 해외 지하 광산에서는 화석 연료를 사용하는 디젤 중장비의 전동화가 검토되고 있다(Hooli and Halim, 2025). 지하 광산에서 로더와 덤프트럭이 중장비 경유 소비의 대부분을 차지하므로(Epiroc, 2026) 덤프트럭은 전동화의 우선 대상으로 검토되고 있다. 디젤 덤프트럭(diesel truck, DT)을 대체하여 배터리 전기 덤프트럭(battery-electric truck, BET)을 도입할 경우 장비 운행을 위해 디젤을 연소하는 과정이 사라지기 때문에 이로부터 발생하는 이산화탄소(CO2) 배출량을 저감할 수 있고, 배기가스가 발생하지 않으므로 갱내의 작업 환경 개선을 기대할 수 있다. 이에 더해 Fig. 1과 같이 BET는 DT보다 단순한 동력 전달 구조를 가지며, 하향 주행 시 제동에너지의 일부를 회생 제동으로 회수할 수 있다(Darcovich et al., 2026; Meshginqalam et al., 2024). 따라서 광산 덤프트럭의 전동화는 온실가스 감축과 산업 보건 개선 뿐 아니라 광산 운영 비용 절감과도 맞물려 논의되고 있다.
연구 필요성
전술한 이점에도 불구하고 해외의 광산 트럭 전동화 사례를 들어 국내 광산에 그대로 적용하기에는 한계가 있으며, 국내 조건에서 BET 도입이 실효성을 갖는지 아직 확인되지 않았다. 환경적 관점에서 DT를 BET로 대체할 시 경유 연소에 따른 직접적인 CO2 배출은 제거되지만, BET가 사용하는 전력의 생산과정에서 간접적인 CO2 배출이 발생하고, 그 규모는 국가의 석탄, 물, 바람, 원자력과 같은 전기를 생산하는 에너지원의 구성비인 전원 믹스에 의해 결정된다(Presidential Commission on Climate Crisis Response, 2026). 경제적 관점에서 BET 장비 취득가는 DT보다 일반적으로 높고, BET의 배터리를 충전하고 운영하는 인프라 확보 비용이 추가로 발생하는 반면, 연료비가 전력비로 대체되어 운영비 절감을 기대할 수 있다. 다만 실제 운영비 절감의 수준은 경유와 전력의 단가 구조에 영향을 받기 때문에 국내 단가를 고려하여, 운영비 절감에 따른 투자 비용의 상쇄 여부를 검토해야 한다. 또한 BET는 작업 중 충전에 따른 운행 중단으로 생산성이 저하될 수 있고 그 크기는 충전 시간에 따라 달라지므로, 비용 격차와 함께 충전 운영 방식의 영향을 고려해야 한다. 따라서 국내 광산의 BET 전환을 위해서는 국내 전원 믹스와 동력원 가격 체계를 반영하여 BET 전환에 따른 CO2 배출량과 비용 변화를 정량화하고, 운반 트럭 전동화에 대한 환경적 효과와 경제적 타당성을 평가할 필요가 있다.
연구 현황
광산 운반 장비의 전동화를 다룬 연구는 주로 해외에서 수행되었다. Jacobs et al.(2015)은 서호주 지하 광산의 전기 적재 장비에 대하여 생애비용 모형을 구축하고 통기 전력의 절감을 반영하여 시간당 운영비가 디젤 장비보다 약 30% 낮다고 보고하였으며, Kukkonen(2017)은 갱내에서 운용되는 BET의 전력 소비를 작업 공정별로 분석하고 충전 설비 설계의 필요성을 제시하였다. 최근에는 충전 방식과 생산성, 생애비용을 함께 다루는 연구가 보고되고 있다. Meshginqalam et al.(2024)은 상세 차량 모델로 트럭의 에너지 소비와 생산성을 모사하고, 차량 자본비와 배터리 비용 및 수명, 충전 인프라, 에너지, 통기, 인건비를 포함한 톤당 비용을 목적함수로 하여 배터리 용량과 차량군을 설계하는 최적화 알고리즘을 제시하였다. Hashemian et al. (2026)은 고속 충전, 배터리 교환, 트롤리 보조 충전을 대상으로 배터리 열화와 회생제동, 적재량을 고려하여 배터리와 충전 설비의 용량을 동시에 결정하는 최적화 체계를 구축하고 광산 수명 동안의 순현재비용으로 비교하였다. Darcovich et al.(2026)은 42 t급 지하 운반 트럭 8대를 대상으로 고속 충전과 배터리 교환을 비교하여 선단 생산성과 배터리 내구성, 전력 요구량을 분석하였다. 이처럼 지하 광산 BET의 에너지 소비와 충전 방식, 생산성, 생애비용을 하나의 체계에서 평가하는 접근은 이미 선행연구에서 다루어졌으며, 주요 연구의 분석 범위를 본 연구와 비교하면 Table 1과 같다.
Table 1.
Comparison of previous studies on the electrification of mine haulage and the present study (–, not addressed)
| Item | Jacobs et al. (2015) | Kukkonen (2017) | Meshginqalam et al. (2024) | Hashemian et al. (2026) | Darcovich et al. (2026) | This study |
| Vehicle | Loader (tethered) | Utility vehicles |
Truck (20-50 t) |
Truck (63 t class) |
Truck (42 t) |
Truck (42 t) |
| Energy model | – | Process-based | Vehicle dynamics | Segment-based | Duty cycle, battery model | Grade-performance back-calculation |
| Charging strategy | – | Charging infrastructure | Fast charging, swapping | Fast charging, swapping, trolley | Fast charging, swapping | Full vs next-cycle charging |
| Productivity | – | – | Yes | Yes | Yes | Yes |
| CO2 emissions | – | – | – | – | – | Yes |
| Ventilation | Costed | – | Costed | – | – | Airflow only |
| Economics | Life-cycle cost | – | Cost per tonne | Net present cost | – | PV, EAC, cost per tonne |
| Optimization | – | – | Yes | Yes | – | – (rule-based) |
| Regional and institutional conditions | Australia | – | Canada | – | Canada | Korean tariff, grid factor, mine safety standard |
디젤 장비의 운용에 따른 통기 부담을 다룬 연구도 수행되었다. Halim and Kerai(2013)는 지하 광산에서 운용되는 전기 적재 장비의 발열을 현장에서 실측하고 통기망 시뮬레이션을 수행하여 전기 장비의 소요 풍량을 전동기 출력 1 kW당 0.025~0.04 m3/s로 제시하였으나, 소요 풍량의 산정에 국한되어 있어 전환의 경제성을 평가하지는 않았다. 국내에서는 Park and Kim(2023)이 전산유체역학을 이용하여 대단면 석회석 광산의 공기 유동을 해석하고 주선풍기의 운전 조건을 제시하였으나, 전동화에 따른 소요 풍량의 변화는 대상으로 하지 않았다.
이처럼 기존의 연구들은 해외 광산의 에너지 단가를 전제로 하며, 국내의 전원 믹스와 산업용 전력요금 체계, ｢광산안전기술기준｣의 희석 풍량 규정을 동일한 분석 경계 안에서 반영하여 BET 전환의 환경성과 경제성을 평가한 연구는 확인되지 않는다. 따라서 국내 지하 광산의 BET 전환을 검토하기 위해서는 국내 광산의 운반 조건과 전원 믹스, 동력 단가를 고려한 환경성 및 경제성 평가가 수행될 필요가 있다.
연구 목표
본 연구는 DT를 BET로 대체할 때의 환경적 효과와 경제적 타당성을 정량적으로 평가하는 것을 목표로 한다. 광산의 운반로 특성과 트럭 운영 조건을 반영한 운반 작업 시뮬레이션을 구축하고, 차종에 따른 1회 운반 시 동력 소비와 소요 시간, 연간 생산능력을 비교한다. 환경적 측면에서는 CO2 발생 경로에 따라 경유 연소에 따른 직접 배출과 충전 전력의 생산에 따른 간접 배출의 배출량을 국내 배출계수를 적용하여 산정하고, 전동화에 따라 감소하는 통기 소요풍량의 변화를 분석한다. 경제적 측면에서는 트럭 장비 취득비, 충전설비 설치비, 장비 및 배터리 교체비를 초기 자본적 지출(capital expenditure, CAPEX)로 고려하고, 연료비와 전력비를, 타이어 교체비를 운영 비용(operating expenditure, OPEX)으로 고려하여 비용의 현재가치(present value, PV)와 톤당 운반원가를 비교한다. 아울러 작업 중 에너지 보급 방식을 최대량 충전과 필요량 충전의 두 가지 규칙으로 구분하여 두 차종에 적용함으로써 충전 운영 방식이 두 차종의 격차에 미치는 영향을 비교하고, 민감도 분석을 통해 두 차종의 경제적 우위가 역전되는 조건을 도출한다. 본 연구는 국내 지하 석회석 광산의 운반 조건, 전원 믹스, 동력 단가, ｢광산안전기술기준｣의 희석 풍량 규정조건을 하나의 시스템 경계 안에서 적용하여 BET 전환에 따른 생산성, CO2 배출량, 톤당 운반원가에 미치는 영향을 정량화한 사례연구라는 데 의의가 있다.
연구 방법
개요
본 연구에서는 국내 지하 광산의 운반 작업을 모사하는 시뮬레이션을 구축하고, 이로부터 환경성과 경제성을 평가 및 비교하기 위해 Fig. 2와 같은 분석 절차를 설계하였다.
시뮬레이션은 다음 순서로 이루어진다. 먼저 광산의 운반로를 종단구배(이하 구배)와 길이가 다른 구간으로 나누고 트럭 운영 시나리오를 설정한다. 각 구간에서 차량에 작용하는 주행 저항으로부터 바퀴에 요구되는 에너지를 구하고, 이를 차종별 동력이 바퀴까지 일을 전달하는 비율인 전달 효율로 나누어 동력원이 소비하는 에너지로 환산한다. 구간별 주행속도로부터 1회 운반 시 소요되는 시간을 구하고, 여기에 적재와 덤핑, 그리고 작업 중 동력원 보급에 소요되는 시간을 더하여 일 운반횟수와 연간 생산량을 산출한다.
이어지는 평가 단계에서는 디젤 장비의 대체에 따라 감축되는 통기 소요풍량을 산정하고, 앞서 산출된 에너지원별 사용량에 국내 배출계수(Greenhouse Gas Inventory and Research Center of Korea, 2026)를 적용하여 CO2 배출량을 산정한다. 통기는 DT 운영 시 추가로 발생하는 항목이므로 BET 시나리오에는 나타나지 않으나, 감축된 풍량이 전체 요구 풍량에서 차지하는 비중은 광산의 통기 계통 구성에 따라 달라지므로 비용에는 반영하지 않고 풍량의 감소량과 그 상대적 크기로만 제시한다. 다음으로 동력 사용량과 생산량에 국내 단가를 적용하여 CAPEX와 OPEX를 구성하고, 할인을 적용하여 PV와 톤당 운반원가를 비교한다. 마지막으로 운반 능력과 비용을 좌우하는 입력을 변동시켜 CO2 배출량과 톤당 운반원가의 변화 및 두 차종의 순위가 역전되는 조건을 확인한다.
연구지역과 트럭 운영 시나리오
연구지역은 강원특별자치도 삼척시에 위치한 지하 석회석 광산으로 운반로의 길이와 구배는 동일 광산을 다룬 선행 연구가 구축한 공간자료를 참고하여 재구성하였다(Baek et al., 2017). 편도 운반거리는 기존 문헌에 제시된 작업장과 막장 사이의 최적 경로에 해당하는 연장 4.56 km를, 심도는 최심부 생산 레벨까지의 170 m를 적용하였다. 운반로는 사갱과 램프로 이루어진 경사 구간과 레벨 및 운반로로 이루어진 수평 구간으로 단순화하였으며, 경사 구간의 경사도는 8°, 수평 구간의 경사도는 0°로 처리하였다. 구간별 길이는 Table 2와 같고 종단면은 Fig. 3에 가시화하였다. 경사 구간이 전체 구간의 26.8%를 차지한다.
Table 2.
Haul route segments and their length and grade
| Segment | Length (m) | Grade (°) | Share of one-way distance (%) |
| Ramp and decline | 1,221.5 | 8.0 | 26.8 |
| Level drifts and surface haul road | 3,338.5 | 0.0 | 73.2 |
| Total | 4,560.0 | - | 100.0 |
차종은 동일 제조사가 동일 차대를 기반으로 생산하는 42톤급 DT와 BET를 선정하였다. 차종별 제원은 Table 3에 요약하였으며, 적재량과 타이어 규격은 동일하다. 두 차종을 각각 2대씩 운용하고 일일 운영시간은 08시부터 17시까지 9시간을 운영하나, 12시부터 13시까지를 발파 대피를 위한 비가동시간으로 두었다. 이에 따라 일 작업 시간은 오전과 오후 각 4시간으로 구분된다. BET는 400 kW 충전기 1기를 공유하며, 비가동시간과 야간에도 충전기를 사용한다. 연간 가동 일수는 300일로 설정하였다. 대상 광산이 실제로 운용하는 장비는 15톤급이나 본 연구는 42톤급 장비를 가정하였으며, 갱도 폭에 따른 장비 수용 가능 여부와 교행 제약은 고려하지 않았다.
Table 3.
Specifications of the two types of trucks compared
작업 중 에너지 보급 방식은 보급량을 결정하는 규칙에 따라 최대량 충전과 필요량 충전(next-cycle charging)의 두 가지로 설정하였다. 최대량 충전은 보급이 필요해질 때마다 보급 가능량의 상한까지 채우고 작업에 복귀하는 방식으로, 결정에 필요한 정보가 해당 차량의 경유 탱크 또는 배터리의 잔여 용량뿐이므로 운전자가 계기를 보고 수행할 수 있다. 필요량 충전은 트럭이 한 사이클을 마칠 때마다 남은 에너지를 다음 한 사이클에 필요한 양과 비교하여, 모자라는 만큼만 충전하고 작업에 복귀하는 방식이다. 충전기 또는 급유차량을 다른 트럭이 사용하고 있으면 먼저 도착한 트럭부터 충전하고, 뒤에 도착한 트럭은 대기한다. 다만 이 규칙을 적용하려면 매 사이클마다 각 트럭의 잔여 에너지와 충전기 또는 급유차의 점유 상태, 남은 작업시간을 실시간으로 파악하여야 한다. 본 연구는 이러한 정보 공유와 배차를 자동배차 또는 자율 운반 체계가 담당하는 것을 필요량 충전의 전제조건으로 두었으며, 자율 주행의 주행 제어나 경로 계획, 차량 간 상호작용은 모델링하지 않았다. 두 방식은 비가동시간과 야간의 보급 규칙이 동일하며 작업 중 보급량에서만 상이하다. DT 역시 같은 두 규칙으로 모사하였으나, 작업 전 1회 급유로 하루의 운반에 필요한 경유를 모두 확보할 수 있어 작업 중 보급이 발생하지 않으므로 두 방식에서 결과가 같다. 생산량은 각 차종이 주어진 작업 시간 내에 달성할 수 있는 최대 운반 횟수를 적용하여 산정하였고, 생산량이 서로 다르므로 비교는 톤당 운반원가를 기준으로 하였다.
주행 에너지 모델
트럭의 1회 운반에 소비하는 에너지를 산정하기 위해 구간의 경사도와 길이, 노면의 구름 저항 계수, 차량의 총질량, 그리고 에너지원에서 바퀴까지의 전달 효율의 네 가지 인자를 고려해야 한다. 여기서 에너지원은 차량에 실린 에너지를 의미하며, DT는 연료탱크의 경유, BET는 배터리에 저장된 전력이다. 이 중 구간의 경사도와 길이, 구름 저항 계수는 차종과 관계없이 동일하게 적용되며, 총질량은 적재량이 같지만 공차 중량이 달라 BET가 3.2 t 더 무겁다. 따라서 두 차종의 에너지 소비 차이는 총질량과 전달 효율로부터 발생하는데, 총질량의 차이는 적재 주행 기준 4.2%에 불과한 반면, 전달 효율은 3배 이상 차이가 나므로 전달 효율이 지배적으로 작용한다.
각각의 인자는 다음과 같이 계산되고 연결된다. 먼저 차량의 구간 구배, 구름 저항 계수, 총질량으로부터 구간의 주행 저항을 구하고, 여기에 구간 길이를 곱하여 바퀴에 전달되어야 하는 일인 바퀴 요구 에너지를 계산한다. 이 값을 차종별 전달 효율로 나누면 에너지원에서 실제로 빠져나가는 소비 에너지가 된다. 소비 에너지의 산정은 적재 상태와 주행 방향에 따라 두 가지로 구분된다. 왕복의 절반인 막장에서 작업장까지의 구간에는 적재 총질량을, 나머지 절반에는 공차 총질량을 적용한다. 상향과 수평에서는 에너지원이 에너지를 공급하지만 하향에서 주행 저항이 음이 되면 제동에너지가 발생하여 BET에서 회생제동으로 회수되나, DT에서는 경유 차단으로 경유를 소비하지 않고 제동에너지를 리타더에서 열로 방출한다. 이렇게 산정한 구간별 소비 에너지를 왕복 구간 전체에 대하여 합산하여 1회 운반의 주행 에너지를 구하고, 여기에 주행시간에 비례하는 DT의 공회전 경유와 BET의 보조기기 전력을 더하여 1회 운반의 총 소비 에너지를 계산한다. 이를 DT는 경유 부피(L)로, BET는 전력량(kWh)으로 나타낸 값을 경유·전력 사용량으로 한다.
전술한 주행 에너지 모델의 계산 방법과 공식은 다음과 같다. 구간 i의 주행 저항은 구배저항과 구름 저항의 합으로 산정한다(식 (1)).
여기서 Fi는 구간 i의 주행 저항(N), m은 차량 총질량(kg), g는 중력가속도(m/s2), αi는 구간 i의 구배각(°), Cr 은 구름 저항 계수(무차원)이다. 부호는 상향 주행에서 양, 하향 주행에서 음을 취한다. 공기저항은 갱내 주행속도에서 구배저항과 구름 저항 합의 0.03% 수준이므로 제외하였고, 구간 내 등속 주행을 가정하여 가속저항을 제외하였다. 가속저항의 제외는 BET의 감속 회생분을 반영하지 않는 처리이므로 결론에 보수적으로 작용한다.
구간별 소모 에너지는 바퀴 요구에너지(Fi × Li)를 전달 효율로 나누어 구한다(식 (2)).
여기서 Ei 는 구간 i에서 에너지원이 소비하는 에너지(J), Li는 구간 i의 길이(m), η는 에너지원-바퀴 전달 효율(무차원)이다. 식 (2)에 속도가 포함되지 않는 것은 소요 출력이 속도에 비례하고 주행시간이 속도에 반비례하여 서로 상쇄되기 때문이며, 주행속도는 에너지 소비량이 아니라 사이클 타임과 생산량을 결정하는 인자로 작용한다. 하향 구간에서 식 (1)이 음이 되면 해당 에너지를 제동에너지로 분류하고, BET에 한하여 회생 회수를 적용하였다. 한편 적재 상향 주행 조건에서 소요 견인계수는 0.169로 통상 제시되는 점착계수 범위를 밑돌고, 대상 차종은 4×4 구동으로 전 중량이 구동축에 작용하므로 점착 제약은 구속되지 않는다.
트럭의 전달 효율
트럭의 전달 효율은 에너지원이 보유한 에너지 중 실제로 바퀴에 전달되어 주행에 사용되는 비율을 말한다. DT는 경유의 화학에너지에서 바퀴 출력까지를, BET는 전력에너지에서 바퀴 출력까지를 대상으로 한다. 본 연구에서는 전달 효율을 문헌의 일반값으로 가정하는 대신 제조사가 공개한 경사성능표에서 역산하였다. 경사성능표는 구배별로 차량이 낼 수 있는 속도를 제시한 자료이므로, 출력제한 구간에서 견인력과 속도의 곱인 바퀴 출력을 정격출력으로 나누면 제조사가 적용한 구동계 효율을 도출할 수 있다. 이 절차는 두 차종에 동일하게 적용된다.
DT
DT의 전달 효율은 연소 단계와 구동계 단계로 구성된다. 구동계 효율을 역산한 결과 구배 2%~20% 범위에서 바퀴 출력이 297 kW로 변동이 2.1% 이내인 것으로 확인되었다. 토크 컨버터가 슬립하는 램프 등판 구간에는 역산값 0.745를 적용하였고, 컨버터가 직결되는 수평 순항 구간에는 직결 효율과 변속기 효율, 차축 효율을 곱한 0.892를 적용하였다. 연소 단계의 효율은 부하율에 따라 달라지므로 이를 상수로 두면 저부하 구간의 경유 소모가 과소평가된다. 이에 경유의 유량을 엔진 요구출력의 1차식으로 처리하였다(식 (3)).
여기서 FC는 경유 유량(L/h), Preq는 엔진 요구 출력(kW), a는 출력이 0일 때의 경유 유량(L/h), b는 기울기(L/h·kW)이다. a는 엔진 출력이 없을 때의 경유 유량에서, b는 전부하점에서 제조사가 제시한 경유 비소비율과 일치하도록 결정하였으며, 별도의 정격 대비 보정계수는 절편과 동일한 손실을 표현하므로 중복 적용하지 않았다. 이 처리에 따라 구간별 전달 효율은 적재 램프 상향 0.263, 적재 수평 0.268, 공차 수평 0.236으로 산정되었고 사이클 평균은 0.247이다.
BET
BET는 연소 단계가 없기 때문에 전달 효율이 구동계 효율(배터리에서 바퀴까지)과 충전 효율(계통에서 배터리까지)로 구성된다. 경사성능표를 역산한 결과 구배 6%~20% 범위에서 바퀴 출력이 376 kW로 변동이 0.55% 이내였으며, 이는 모터축에서 바퀴까지의 효율 0.939에 해당한다. 배터리에서 모터축까지의 효율은 Kukkonen(2017)이 제시한 배터리와 케이블, 인버터의 효율을 곱한 0.875를 적용하였으며, 배터리에서 바퀴까지의 종합효율은 0.821이 된다. 동일 문헌이 보고한 종합 효율 0.83은 모터축에서 바퀴까지 0.948을 함의하므로, 경사성능표를 기준으로 역산한 0.939와 1% 이내에서 일치한다. 전기요금은 계통에서 구입한 전력량을 기준으로 부과되므로 계통에서 배터리까지의 충전 효율 0.936을 별도로 반영하였다. 하향 구간의 제동에너지 중 일부는 회생 경로 효율 0.83을 적용하여 배터리로 회수하되, 회수량은 모터 연속출력과 배터리의 충전 수용 능력, 충전 상태의 여유에 의해 제한된다.
운반 시간 및 생산량 산정
1회 운반 시 소요 시간과 일 운반횟수, 연간 생산량을 산정하기 위하여 앞에서 계산된 1회 운반의 에너지 소비와 구간별 주행속도를 시간과 횟수의 단위로 환산한다. 환산은 두 갈래로 이루어진다. 주행속도로부터 구간 주행시간을 구하고 적재와 덤핑 시간을 더하여 1회 운반 시 소요 시간을 구하고, 1회 운반당 에너지 소비를 저장 용량과 대조하여 작업 중 보급 발생 여부와 소요 시간을 확정한다. 작업 중 보급 시간을 제외한 나머지를 1회 운반 시간으로 나누어 일 운반 횟수를 구하고, 여기에 적재량과 연간 가동일수를 곱하여 연간 생산량을, 1회 운반당 에너지 소비를 곱하여 연간 에너지원 사용량을 얻는다. 이때 두 차종의 에너지 저장 방식의 차이가 생산량의 차이로 나타난다.
구간별 주행속도는 제조사 경사성능표에서 해당 경사도의 최고 사용 기어 속도를 취하고 광산의 제한속도를 상한으로 적용하였다. 경사 8°의 적재 상향 속도는 DT 8.6 km/h, BET 10 km/h로, 바퀴 출력이 297 kW인 DT보다 376 kW인 BET의 등판 속도가 높다. 1회 운반은 적재, 램프 상향, 수평, 덤핑, 수평, 램프 하향으로 구성되며, 두 차종 모두 작업 전에 저장 용량을 최대로 채우고 시작하여 1회 보급으로 소모량을 수용하지 못하는 경우에만 작업 중 보급이 발생한다. 작업 중 보급량은 두 차종 모두 2.2절의 방식으로 산정하고 작업 중 충전이 필요한 BET는 충전기 1기를 공유하므로 충전 요구가 겹치면 대기가 발생하며, 이 시간은 작업시간에서 차감된다. 비가동시간의 충전은 생산량을 잠식하지 않으며, 야간에는 완충까지 충전한다.
적재 장비는 로더 1대를 두 트럭이 공유하는 것으로 가정하였다. 1회 적재시간은 동일 광산을 대상으로 한 선행 연구(Baek et al., 2017)를 참고하여 4.13분을 적용하였으며, 두 트럭이 동시에 작업을 시작하므로 로더는 도착 순서에 따라 선입선출로 배정하고 후행 트럭의 적재 대기는 작업시간에서 차감하였다. 운반은 마감 전에 종료할 수 있는 사이클까지만 수행하여 트럭별 운반 횟수를 합산하였다. 적재시간과 주행속도를 고정값으로 부여하였으므로 차량 간 간섭, 고장에 의한 정지는 모사되지 않으나, 이들은 적재와 주행의 조건이 같은 두 차종에 같은 방향으로 작용한다.
DT 운용에 따른 추가 소요 풍량
갱내에서 DT를 운용하면 배기가스 희석을 위한 풍량이 추가로 필요하고, 이를 공급하기 위해 주선풍기가 전력을 소비한다. 이는 BET에는 해당하지 않고 DT에만 발생하는 항목으로, 지하 광산에서 DT 활용 시 추가로 발생하는 비용에 해당한다. ｢광산안전기술기준｣ 제11조 제4항은 희석 풍량을 기관 출력 1 kW당 1.5 m3/min 이상으로 규정하고 있으므로(Ministry of Trade, Industry and Energy, 2024), BET로 대체 또는 전환할 때 감소하는 풍량은 다음과 같이 산정된다(식 (4)).
여기서 ΔQ는 감소하는 소요풍량(m3/s), u는 장비 가동률(무차원), Peng는 디젤기관 정격출력(kW), n은 DT의 대수이다. 이 풍량이 주선풍기의 동력에서 차지하는 비중은 전환 전 통기 계통의 총 풍량에 대한 비로 정해지며, 다음과 같이 산정된다.
여기서 ΔP/P는 팬 동력의 감소율(무차원), Q는 전환 전 통기계통의 총 풍량(m3/s)이다. 식 (5)는 감소한 풍량에 맞추어 주선풍기의 운전점을 재설정할 수 있고 대상 트럭이 해당 통기계통에 남아있는 DT인 경우에 성립하며, 주선풍기가 직입기동으로 운전되어 운전점을 조절할 수 없거나 다른 경유 장비가 함께 운용되는 경우에는 실현되는 감소율이 이보다 작아진다. 통기 계통의 등가저항과 주선풍기의 운전 방식 및 효율은 광산마다 다르고 대상 광산에 대하여 자료가 공개되지 않는다. 이러한 이유로 본 연구에서는 식 (4)와 식 (5)의 관계는 제시하되, 이를 전력량과 비용으로 환산하여 경제성 평가와 배출량 산정에 포함하지 않았다.
CO2 배출량 산정
CO2 배출량은 시뮬레이션에서 산출된 월별 에너지원 사용량으로부터 산정하였다. DT의 운반 작업에서 발생하는 직접 배출은 경유 사용량에, BET의 충전에서 발생하는 간접 배출은 계통 전력 사용량에 각각의 배출계수를 곱하여 계산하였다(식 (6)).
여기서 ECO2는 CO2 배출량(kgCO2eq), Vf는 경유 사용량(L), EFf 는 경유의 배출계수(kgCO2eq/L), Wc는 충전 전력 사용량(kWh), EFe는 전력 배출계수(kgCO2eq/kWh)이다. 배출량은 CO2 환산량(CO2eq) 기준으로 산정하였다. 경유의 배출계수는 ｢에너지법 시행규칙｣의 에너지열량 환산기준이 제시하는 순발열량 35.3 MJ/L(Ministry of Trade, Industry and Energy, 2022)에 ｢온실가스 배출권거래제의 배출량 보고 및 인증에 관한 지침｣의 이동 연소 배출계수 74,100 kgCO2/TJ, 3.9 kgCH4/TJ, 3.9 kgN2O/TJ와 같은 지침의 지구온난화 계수 21과 310을 적용하여 산정한 2.66 kgCO2eq/L을 적용하였다(Ministry of Environment, 2025). 전력 배출계수는 온실가스종합정보센터가 공표한 2023년 기준 소비단 계수 0.4173 kgCO2eq/kWh를 적용하였으며(Greenhouse Gas Inventory and Research Center of Korea, 2026), 두 계수는 분석기간 동안 고정하였다.
경제성 평가
비용은 CAPEX와 OPEX로 구성하였다. CAPEX에는 트럭 장비 취득비와 충전설비 설치비, 분석기간 중의 장비 교체비와 배터리 교체비를 포함하였고, OPEX에는 연료비와 전력비, 타이어 교체비를 포함하였다. 모든 가격은 2026년 불변가격으로 적용하고 분석기간 중 실질가격은 변하지 않는 것으로 가정하였으며, 달러 표시 가격은 2023년 ~2025년 연평균 환율의 평균인 1 USD = 1,364.21원(Internal Revenue Service, 2026)으로 환산하였다. 주요 입력값은 Table 4에 정리하였다. 트럭 장비 가격은 공개된 사업보고서의 견적을 생산자물가지수로 보정하여 산정하고, 전동화 비용은 42톤급 장비의 BET와 디젤장비의 신차 가격 차이를 적용하였다(Pivot Electric Machines, 2026). 배터리 교체비는 전동화 비용의 40%로 두었으며, 이는 가용 용량 465 kWh 기준 약 516 US$/kWh로 Meshginqalam et al. (2024)이 제시한 380~850 US$/kWh 범위 안에 있다. 중장비 구매 시 가격이 책정되어 공개되지 않고 제조사 공인 유통사와의 견적을 통해 결정되기 때문에 광산마다 매입가격이 다를 수 있으며, 이를 민감도 분석에서 다루었다. 경유는 2023년 ~2025년 월평균 소매가에서 부가가치세를 제외한 공급가액을 적용하였고, 전력은 한국전력공사 산업용(을) 고압A 선택III의 계절 및 시간대별 요율과 계약전력 기본요금을 적용하되(Korea Electric Power Corporation, 2026), 대칭을 위하여 부가가치세를 제외하였다. 타이어는 29.5R25 규격의 조달가(Michelin, 2026)를 적용하였다.
Table 4.
Main inputs of the economic assessment (2026 constant prices)
| Input | Value | Unit | Source |
| Discount rate | 4.5 | %/year | Lee et al. (2024) |
| Analysis period | 19 | year | - |
| Exchange rate | 1,364.21 | KRW/US$ | Internal Revenue Service (2026) |
| DT purchase price | 1.654 | M US$/truck | Quotation escalated by PPI |
| Electrification premium | 0.600 | M US$/truck | Pivot Electric Machines (2026) |
| Battery pack price (40% of premium) | 516 | US$/kWh | Meshginqalam et al. (2024) |
| Charging facility (400 kW) | 588.53 | US$/kW | Nicholas (2019) |
| Diesel price (excl. VAT) | 1,398.32 | KRW/L | Average of 2023-2025 |
| Electricity demand charge | 9,810 | KRW/kW·month | Korea Electric Power Corporation (2026) |
| Tire price (29.5R25) | 7,663.82 | US$/tyre | Michelin (2026) |
| Truck life | 21,500 | h | Balboa-Espinoza et al. (2023) |
| Battery pack life | 10,000 | h | Kuslap (2022) |
| Tire life | 1,800 | h | Rakitin et al. (2025) |
분석기간은 19년으로 설정하였다. 두 차종의 누적 가동시간 수명을 고려할 때 19년은 장비가 한 차례 교체되고 두 번째 장비의 수명이 막 종료되는 시점에 근접한다. 따라서 기말에 남는 장비의 잔존가치가 결과를 좌우하는 정도가 가장 작다. 장비와 배터리, 타이어의 교체는 트럭별 누적 가동시간을 기준으로 하여 트럭은 21,500 h(Balboa-Espinoza et al., 2023), 배터리 팩은 10,000 h(Kuslap, 2022), 타이어는 1,800 h(Rakitin et al., 2025)마다 교체하는 것으로 하였다. 타이어 수명은 평탄한 운반로 조건에서 차량 수명 동안 약 4회 교체를 가정한 Balboa-Espinoza et al.(2023)보다 짧으나, 경사 램프를 반복 주행하는 지하 운반 트럭의 시험 운행 결과를 반영한 것이며, 운행시간에 연동하였으므로 운반 횟수가 많은 시나리오일수록 교체가 빨라진다. 이 기간에 두 차종은 대당 1회의 장비 교체가 이루어지고, BET는 대당 3회의 배터리 교체가 발생한다. 분석기간 종료 전 6개월 이내에 도래하는 교체는 수행하지 않고 기존 장비를 종료 시까지 운용하는 것으로 하였으며, 이에 해당하는 경우는 18.98년에 두 번째 수명에 도달하는 DT 1대이다. 국내 석회석 광산의 사전 타당성 평가에 관한 선행연구(Lee et al., 2024)를 참고하여 할인율은 4.5%를 적용하였고, PV는 운영 개시 시점을 기준으로 모든 현금흐름을 발생 월말에 할인하여 산정하였다. PV와 등가연간비용(equivalent annual cost, EAC)을 산출한 뒤 이를 연간 생산량으로 나누어 톤당 운반원가를 산정하였다(식 (7)). 잔존가치는 장비와 배터리 팩의 잔여 수명에 비례하는 선형으로 공제하였다.
여기서 ct는 톤당 운반원가(원/t), EAC는 등가연간비용(원/년), Qy 는 연간 생산량(t/년)이다. 두 차종의 생산능력이 다른 조건에서는 비용의 총액을 직접 비교할 수 없으므로 톤당 운반원가를 주된 지표로 사용하였으며, 그 구성을 보이기 위하여 각 시나리오의 생산량에서 산정한 PV를 함께 제시하였다. 운전원 인건비는 두 차종이 같은 대수와 근무시간으로 운용되므로 비교에서 상쇄되는 공통 항목으로 보아 제외하였으며, 이에 따라 톤당 운반원가의 절대값은 과소평가되나 두 차종의 순위에는 영향을 주지 않는다. 필요량 충전의 전제가 되는 자동 배차 및 자율 운반 체계의 구축과 통신 설비 비용은 국내 지하 광산 적용 실적 공개자료가 없어 근거를 확보하지 못하였으므로 제외하였고, 그 한계를 4.2절에 제시하였다.
연구 결과
운반 성능과 동력 사용량
시뮬레이션 결과 트럭 1회 운반에 소요되는 시간은 DT가 44.48분, BET가 43.53분으로 BET가 0.95분(2.1%) 짧다(Table 5). 그러나 4시간의 작업 구간에서 두 차종 모두 5회를 초과할 수 없기 때문에 주행 능력만으로는 두 차종의 일 운반횟수가 같다. 실제 달성된 운반횟수는 DT가 대당 10회로 총 20회인 반면, BET는 최대량 충전에서 대당 9회와 8회로 총 17회에 그쳤다(Fig. 4). BET 두 대의 운반횟수가 서로 다른 것은 충전기 1기를 공유하는 조건에서 비가동시간의 충전을 한 대만 사용할 수 있기 때문이다. 필요량 충전에서는 대당 10회와 9회로 총 19회가 되어 최대량 충전보다 2회 증가하였다(Table 6). 두 트럭이 동시에 작업을 시작하면서 후행 트럭에 발생하는 적재 대기는 선단 기준 하루 DT 8.26분, BET 4.13분이었으나, 모든 경우에서 일 운반횟수는 변하지 않았다.
Table 5.
Truck cycle time breakdown for DT and BET
Table 6.
Haulage capacity and production
일 운반 횟수의 차이는 두 차종이 1회 에너지원 보급으로 담을 수 있는 에너지의 양에서 비롯된다(Table 7). DT는 연료탱크 580 L에 1회 운반당 29.7 L를 소비하므로 1회 급유로 19.5회를 운반할 수 있는 반면, BET는 가용 배터리 465 kWh에 1회 운반당 89.4 kWh를 소비하여 1회 충전으로 5.2회에 그치므로 작업 중 충전이 불가피하다. 최대량 충전에서는 1회 충전이 67.11분을 차지하여 남은 작업시간 안에서 다음 운반을 마칠 수 없는 반면, 필요량 충전에서는 5회에 나누어 1회당 평균 11.05분씩 공급하므로 작업 중 충전의 총 점유시간이 55.24분으로 줄고 운반 횟수가 늘어난다. 19년 동안의 에너지원 사용량은 DT가 경유 3,386,361 L, BET가 계통 전력 기준 최대량 충전에서 9,256,415 kWh, 필요량 충전에서 10,344,912 kWh이다.
Table 7.
Energy (fuel/electricity) storage and in-shift resupply
CO2 배출량과 통기
국내 전력 배출계수를 적용한 운영기간 19년간의 누적 CO2 배출량은 Table 8과 같다. DT는 경유 연소로 9,007.7 tCO2eq를 직접 배출하고, BET는 충전 전력으로 최대량 충전에서 3,862.7 tCO2eq, 필요량 충전에서 4,316.9 tCO2eq를 간접 배출한다. 총량으로는 DT 대비 42.9%와 47.9%에 해당하나, 세 경우의 생산량이 서로 다르므로 총량만으로는 비교할 수 없다. 톤당 배출량으로 환산하면 DT 1.881 kgCO2eq/t, BET 0.949 kgCO2eq/t로 BET 전환은 톤당 배출량을 49.6% 저감하며, 이 값은 두 충전 방식에서 동일하다(Fig. 5). 톤당 배출량은 1회 운반의 에너지 소비와 적재량의 비로 정해지므로 충전 방식이나 선단 규모, 교대 구조에 영향을 받지 않는다.
Table 8.
CO2 emissions over 19 years for DT and BET
｢광산안전기술기준｣은 희석 풍량을 기관 정격 출력 1 kW당 1.5 m3/min 이상으로 규정하므로, 정격출력 399 kW의 디젤 기관이 가동률 1.0으로 운전될 때 트럭 1대당 요구되는 희석풍량은 598.5 m3/min이며, 이를 초로 환산하면 9.98 m3/s이다. 이를 본 연구의 2대에 적용하면 총 희석 풍량은 19.95 m3/s가 되며, BET 전환 시 희석 풍량은 모두 불필요해진다. 이 풍량이 주선풍기의 동력에서 차지하는 비중은 전환 전 통기 계통의 총 풍량에 따라 달라지므로, 식 (5)를 적용한 결과를 Table 9에 정리하였다. 총 풍량이 40 m3/s인 통기계통에서는 팬 동력이 87.4% 감소하지만, 100 m3/s에서는 48.7%, 200 m3/s에서는 27.0%로 낮아진다. 광산의 총 풍량은 갱도의 구성, 작업자의 수, 발파 여부 등 다양한 요건에 의해 결정되므로, 동력원 전환에 따른 통기 편익은 통기 자료를 바탕으로 재산정되어야 할 것으로 판단된다.
Table 9.
Sensitivity of fan power reduction to the total airflow of the underground mine
| Total airflow of the mine, Q (m3/s) | Q / ΔQ | Airflow reduction ΔQ/Q (%) | Fan power reduction (%) |
| 40 | 2.0 | 49.9 | 87.4 |
| 60 | 3.0 | 33.2 | 70.3 |
| 80 | 4.0 | 24.9 | 57.7 |
| 100 | 5.0 | 19.9 | 48.7 |
| 150 | 7.5 | 13.3 | 34.8 |
| 200 | 10.0 | 10.0 | 27.0 |
경제성
운영 기간 19년간 발생하는 비용의 PV는 DT 119.56억 원, 최대량 충전 BET가 129.90억 원, 필요량 충전 BET가 140.47억 원이다(Table 10). 필요량 충전의 PV가 더 큰 것은 운반 횟수가 많아 전력비와 차량, 배터리, 타이어 소모가 함께 늘어나기 때문이다. 따라서 생산량이 다른 조건에서는 총액이 아닌 톤당 운반원가로 비교하여야 한다. 톤당 운반원가는 DT 3,768 원/t에 대하여 BET의 경우 최대량 충전 4,816 원/t, 필요량 충전 4,659 원/t으로 나타났다. 즉 BET 필요량 충전 시 DT 대비 운반원가 초과율 27.82%에서 23.67%로 4.15%p 낮아지며, 이는 BET 자체의 톤당 운반원가가 3.25% 낮아진 것에 해당한다. 비용 구성은 Fig. 6과 같으며, DT 대비 BET의 비용 초과분은 대부분 장비 취득비와 교체비, 배터리 교체비에서 발생하고 전력비는 오히려 DT의 연료비보다 낮은 것을 확인할 수 있다.
Table 10.
Cost breakdown in present value over 19 years (100 million KRW, 2026 constant prices)
같은 조건에서 DT의 운반횟수와 톤당 운반원가는 두 보급 방식에서 완전히 동일하였다. DT는 1회 급유로 하루의 운반을 모두 수행하므로 작업 중 보급이 발생하지 않으며, 따라서 에너지 보급 방식을 변경하여도 결과가 달라지지 않는다. 충전 운영을 개선하여 회수할 수 있는 여지는 BET에만 존재하며, 본 연구 조건에서 그 크기는 일 운반횟수 2회 증가, DT 대비 톤당 운반원가 초과율 4.15%p 감소에 해당한다.
민감도 분석
민감도 분석은 문헌값이나 가정에 의존하는 입력을 대상으로 수행하였다. 작업 중 충전 결정 방식과 충전기 대수, 교대 구조와 같이 운반 능력을 좌우하는 인자와 배터리 건전성, 장비 가격과 전동화 비용, 배터리 단가, 연료 및 전력 단가와 같이 비용을 좌우하는 인자를 각각 기준값 대비 일정 범위에서 변동시켜 두 차종의 우위가 바뀌는 조건을 확인하였다. 아울러 계상하지 않은 항목이 결론의 방향에 어떻게 작용하는지를 DT 유리, BET 유리, 중립으로 분류하여 편향의 쏠림이 결론을 뒤집을 크기인지 판정하였다.
Table 11은 민감도 분석 결과를 정리한 것이다. 충전기를 2기로 늘리면 BET의 운반횟수가 20회로 회복되어 DT와 같아지지만, 톤당 운반원가는 4,912 원/t으로 충전기 1기에 필요량 충전을 적용한 4,659 원/t보다 높아진다. 충전설비 취득비 3.21억 원과 계약 전력 기본요금이 함께 증가하는 데 비하여 늘어나는 생산량은 연간 12,600 t에 그치기 때문이다. 즉 충전의 병목은 설비를 늘리는 것보다 충전량의 결정을 개선하는 편이 유리하다. 배터리 팩 단가를 Meshginqalam et al.(2024)이 제시한 380~850 US$/kWh 범위에서 변동시킨 경우 DT 대비 초과율은 필요량 충전에서 20.70~30.96%, 최대량 충전에서 24.82~35.19%로 순위가 바뀌지 않았다.
Table 11.
Summary of the sensitivity analysis and its effect on ranking
비용 인자 중에서는 BET의 취득가, 즉 전동화 비용의 영향이 가장 큰 것으로 분석되었다(Fig. 7). 두 차종의 톤당 운반원가가 같아지려면 BET의 취득가가 대당 5.74억 원 인하되어야 하며 이는 현행 전동화 비용 대당 8.19억 원의 70.1%에 해당한다. 즉 전동화 비용이 현재의 약 30% 수준까지 낮아지면 현재의 동력 단가 조건에서도 순위가 역전될 수 있다. 한편 DT에만 필요한 급유 설비를 비용에 계상하지 않은 편향을 확인하기 위하여 급유 설비의 비용을 전기 충전 설비와 같게 두고 분석 기간 중 1회 교체를 허용하는 극단적인 가정을 적용하였다. 이때의 PV 상한 6.42억 원을 DT에 더하여도 DT의 톤당 운반원가는 약 200 원/t 상승하여 필요량 충전 BET의 초과율이 17.36%로 낮아지는 데 그쳐 순위를 바꾸지 못하였다. 그 밖의 민감도 분석 결과는 Table 11과 Fig. 7에 정리하였다.
Fig. 7.
Sensitivity of the unit haulage cost of the BET with next-cycle charging relative to the DT. The vertical line marks the base case, in which the unit haulage cost of the BET is 23.67% higher than that of the DT, and each bar shows the change in this difference when the input value is varied by ±30%. DT, diesel truck; BET, battery-electric truck.
토 의
생산 능력 차이 발생 요인과 BET 충전 운영 방식의 영향
DT와 BET의 운반 능력 차이는 주행 성능이 아닌 에너지 보급 방식에서 비롯된다. BET는 1회 운반에 걸리는 시간이 DT보다 짧지만, 1회 보급으로 충당할 수 있는 운반 횟수가 DT의 4분의 1에 그쳐 작업 중 충전이 필요하다. 이 제약은 차량의 성능 개선을 통해 해소하는 것은 어려우며, 충전 시점과 충전량을 결정하는 운영의 문제에 해당한다. 본 연구에서 작업 중 충전량 결정을 최대량 충전에서 필요량 충전으로 변경한 것만으로 일 운반횟수가 2회 늘어난 것은 이 여지의 크기를 보여준다.
다만 필요량 충전은 매 사이클마다 각 트럭의 잔여 용량과 충전기의 점유 상태, 남은 작업 시간 등을 동시에 반영하여 충전량을 결정해야 하므로, 운전원이 계기만 보고 판단하는 현재의 운용 방식에서 일관되게 수행하기에는 무리가 있다. 자동 배차 체계나 자율 운반 체계는 차량과 충전기의 상태를 실시간으로 공유하고 결정된 충전량을 배차 단위로 실행할 수 있으며, 전동 구동계가 자동화 및 원격운전 체계의 구현에 유리한 기반을 제공한다는 점(Chai et al., 2021)을 고려하면 BET에서 이러한 충전 운영의 실현 가능성이 높아진다. 본 연구에서 자율 운반은 이와 같이 필요량 충전을 실행하기 위한 운영 기반으로만 고려하였으며, 그 비용의 한계는 4.2절에서 다루었다. 반면 DT는 작업 전 급유만으로도 일 소모량을 충당할 수 있어 같은 체계를 도입하여도 운반횟수가 변화하지 않기 때문에 충전 운영의 개선으로 회수할 수 있는 편익은 동력원에 따라 비대칭적으로 나타난다.
한계점 및 개선사항
본 연구가 제시한 수치는 경유 탱크와 배터리의 용량, 1회 운반에 필요한 경유 및 전력량, 그리고 트럭 2대와 충전기 1기라는 선단 구성의 함수로 도출된 것이다. 따라서 운반거리와 구배, 장비 제원, 선단 규모가 다른 광산에서는 결과가 달라질 수 있으며, 다른 광산에 적용할 때에는 해당 광산의 운반 조건과 단가를 입력으로 하여 재산정하여야 한다.
본 연구에서는 정비비와 통기 절감 비용을 비용 항목에 포함하지 않았다. BET는 구동계의 구성 부품이 적고 소모품이 줄어들어 정비비가 낮아질 것으로 보고되고 있다(Kuslap et al., 2025). 그러나 국내 갱내 운반 장비의 정비 실적 자료를 확보하지 못하였고 BET에 대해서는 참조할 만한 정비 주기와 비용 자료가 축적되어 있지 않다. 두 차종에 동일한 값을 가정하면 격차에 영향을 주지 않지만 톤당 운반 원가의 절대값이 과소평가되며, DT에 유리한 방향의 누락에 해당한다. 다만 정비비 자료가 확보되면 본 연구의 결론이 완화될 수 있다.
전동화에 따른 통기 전력의 절감 금액을 환산하려면 광산의 통기 계통을 특정하여야 하는데, 일반화가 가능한 수준의 광산의 통기 자료를 확보하는 데 어려움이 있었다. 선행 연구에서는 이러한 절감을 비용에 반영하여 두 장비의 순위를 결정한 사례가 보고된 바 있지만(Jacobs et al., 2015), 본 연구에서는 편익을 계상하기보다 풍량의 감소량과 그것이 팬 동력에서 차지하는 상대적인 크기를 제시하는 데 그쳤다. 다만 통기 편익을 반영하는 경우 BET의 상대적 비용 부담은 본 연구가 제시한 값보다 감소하므로 이 선택은 DT에 유리한 방향으로 작용한다.
또한, 필요량 충전의 전제조건인 자동 배차 및 자율 운반 체계의 도입 비용을 계상하지 않았다. 이 비용을 산정할 수 있는 국내 지하 광산의 적용 실적과 자료는 확인되지 않았으므로, 그 허용 한계를 손익분기로 제시하였다. 필요량 충전 BET의 톤당 운반원가가 최대량 충전 BET와 같아지는 체계 비용은 선단 연간 약 0.37억 원(대당 약 1,872 만 원)이며, 자율 운반 체계의 연간 비용이 이를 넘으면 필요량 충전의 경제적 개선 효과는 상쇄된다. 또한 구간별 주행 속도를 제조사 경사성능표와 대상 광산의 속도 상한에서 정한 일정한 값으로 처리하였는데, Pei and Yang(2023)은 자율주행 조건에서는 속도 궤적을 수학적으로 최적화할 수 있으며 주행시간과 에너지 소비, 배터리 수명이 서로 상충하는 다목적 문제임을 제시하였다.
끝으로 본 연구는 트럭 2대와 충전기 1기의 조합을 가정하였으나, 트럭이 3대 이상이고 충전기가 2기 이상인 조건에서는 충전 대기와 생산량의 관계가 더 복잡해진다. 트럭 N대에 대하여 충전기 대수와 작업 중 충전량을 의사결정변수로 두고 충전 지연에 따른 생산량 손실과 충전설비의 CAPEX를 함께 고려하는 최적화 문제를 구성하여, 목적함수를 최대 생산량으로 두는 경우와 최소 비용으로 두는 경우에 그 해가 어떻게 달라지는지 분석하는 것은 후속 연구의 대상이 될 수 있다.
결 론
본 연구는 국내 지하 석회석 광산의 운반 작업을 대상으로 DT를 BET로 전환할 때의 CO2 배출량과 비용 변화를 국내 배출계수와 에너지원 단가를 적용하여 산정하였다. 그 결과 BET는 1회 운반 시간이 더 짧았음에도 작업 중 충전 시간이 작업 시간을 잠식하여 선단의 일 운반횟수가 DT(20회)보다 적게(최대량 충전 17회, 필요량 충전 19회) 나타났다. 환경적으로는 톤당 CO2 배출량이 49.6% 저감되었고, 디젤 기관의 운용에 따라 요구되는 법정 희석 풍량 19.95 m3/s가 전동화를 통해 제거되었다. 경제적으로는 BET의 톤당 운반원가가 DT 대비 최대량 충전에서 27.82%, 필요량 충전에서 23.67% 높게 나타났으며, 주요 원인은 장비 취득비와 교체비, 배터리 교체비로 분석되었다.
본 연구의 결과는 국내 지하 광산의 전동화가 환경적으로는 유효하나 현재의 장비 가격과 동력 단가에서는 경제적 부담이 남아 있음을 보여준다. 특히 전환의 병목이 충전 설비의 속도보다는 차량이 한 번에 저장할 수 있는 에너지의 양에 있다는 점은, 도입 검토 단계에서 충전 운영 방식을 함께 설계하여야 함을 시사한다. 작업 중 충전을 최대치까지 하는 대신 다음 사이클에 필요한 만큼만 수행하도록 변경한 결과, BET의 운반횟수가 증가하고 톤당 운반원가가 개선되었다. 같은 변경에서 DT의 결과는 달라지지 않았으며, 이는 회수할 수 있는 여지가 BET에만 존재한다는 것을 의미한다. 이때 충전 운영의 개선은 생산량과 총 배출량을 같은 비율로 늘리므로 톤당 배출량에는 영향을 주지 않으며, 회수되는 편익은 경제성에만 나타난다. 낮은 생산능력을 충전기 증설로 회복하는 방법은 설비비와 기본요금이 함께 증가하여 충전 운영의 개선보다 불리하였다. 다만 필요량 충전은 충전량을 잔여 용량과 충전기 점유 상태에 따라 결정할 수 있어야 실현되므로 자동 배차와 자율운반 체계를 전제로 하며, 그 연간 비용이 선단 약 0.37억 원을 넘으면 개선 효과가 상쇄된다. 본 연구에서는 전력 배출계수를 분석기간 동안 고정하여 적용하였으므로 국가 전원 믹스의 저탄소화가 진행되면 저감률은 본 연구의 값보다 높아질 수 있으며, 이러한 측면에서 산정된 저감 효과는 하한에 해당한다. 따라서 국내 지하 광산의 전동화를 검토할 때에는 PV로 환산된 비용의 격차뿐 아니라 충전 운영 방식에 따른 생산성과 비용 회수의 여지를 함께 고려할 필요가 있다고 판단된다.
