서 론
국내 4,800여개의 휴·폐광산 중 약 400여개가 전라남도 지역에 분포하며, 그 중 많은 수는 각종 광해의 위험과 지역공동화 현상으로 인해 더 이상 생산 활동을 수행할 수 없는 쓸모없는 땅으로 방치되어 있다(MIRECO, 2013). 이렇게 방치되어있는 폐광산 지역의 부지를 다시 활용할 수 있도록 진흥정책을 추진하는 것은 국토의 균형발전이라는 국가적인 목표를 달성하기 위해 매우 중요하다. 전라남도 지역은 국내 타 지역들과 비교할 때 상대적으로 연간 일조량이 풍부하여 최근까지 많은 수의 태양광 발전소가 건설되었으며, 현재에도 신규 태양광 발전소의 도입이 추진되고 있다. 따라서 전라남도 지역의 특성을 반영한 폐광산 진흥정책의 하나로서 버려진 폐광산 지역을 태양광 발전소로 재개발하는 것을 생각해 볼 수 있으며, 그 타당성을 검토할 필요가 있다.
최근 들어 국내외 폐광산 지역에서 버려진 부지를 활용한 대체산업 육성을 위해 태양광 발전 기술이 도입되고 있다(Choi, 2013). 미국의 경우에는 환경 보호국(Environmental Protection Agency, EPA)에서 추진하고 있는 RE-Powering America’s Land 사업(http://epa.gov/ renewableenergyland/)의 중점 분야로서 Abandoned Mine Lands Team(AMLT)을 조직하여 과거 광산 지역의 오염 부지를 활용한 재생에너지 개발을 추진하고 있다(http://www.epa.gov/aml/revital/renewable.htm). 이 사업을 통해 미국 뉴멕시코 주 Taos 카운티의 Questa 몰리브덴 광산에는 광미 적치장 81,000 m2의 부지에 1 MW급 집광형 태양광 발전 시스템이 설치되었으며 500～600 가구가 충분히 사용할 수 있는 전력을 생산하고 있다(USEPA, 2011). 독일의 경우에는 Meuro 폐광산 지역의 2 km2 부지에 Solarpark Meuro를 조성하여 166 MW급의 태양광 발전 시스템을 설치하였다. 이는 현재까지 독일에 설치된 태양광 발전 시스템 중 가장 큰 규모이며, 폐광후 버려진 땅에 재생에너지 기술을 도입하여 많은 일자리 창출을 통해 지역 경제 부흥에 기여한 사례로 평가 받고 있다(Cichon and Runyon, 2012). 국내에서는 강원도 정선군 석공함백 산성광산배수 자연정화처리 시설에 85 kW급 태양광 발전 시스템이 설치되었다. 또한, 강원도 태백시의 석공함태 산성광산배수 물리화학적 정화처리 시설에도 2013년 30 kW급 태양광 발전 시스템이 설치되었으며 생산된 전력을 물리화학적 정화처리 시설에 일부 공급하고 있다(Choi, 2013). 이처럼 국내외 사례들을 통해 폐광산 지역의 태양광 발전 기술 도입이 점차 현실화되고 있음을 알 수 있다.
폐광산 지역에 태양광 발전 기술을 성공적으로 도입하기 위해서는 태양광 발전 시스템의 잠재성 평가가 선행되어야 한다. 시간과 공간에 따라 달라지는 태양광 발전 시스템의 잠재성을 체계적으로 평가하지 않고 시스템을 설계/시공할 경우 기대한 만큼의 전력을 생산하는 것이 불가능할 수도 있기 때문이다(Choi et al., 2011; Song and Choi, 2012). 최근에는 태양광 발전 시스템의 잠재성을 평가하기 위해 지리정보시스템(Geographic Information Systems, GIS) 기반의 분석 도구들이 개발되어 널리 활용되고 있다. Carrion 등(2008)은 환경 영향을 고려하여 태양광 발전소의 최적 위치를 결정하기 위해 GIS와 계층분석기법을 적용한 의사 결정 시스템을 제안하였고, Charabi와 Gastli(2011)는 일사량 자원지도와 GIS 공간분석 기법을 이용하여 오만 전 지역의 계통연계 태양광 발전 시스템의 최적 위치를 선정 하였다. Choi 등(2011)은 PV Analyst 소프트웨어를 개발하여 태양광 발전 잠재성의 시공간적 분포를 분석할 수 있도록 하였다. 또한 Jain 등(2011)은 인도 전지역을 대상으로 태양광 발전 시스템 설치를 위한 부지를 선정하고, RETScreen 소프트웨어(https://www.retscreen.net)를 이용하여 경제성 분석을 수행하였다. 국내에서는 GIS와 SAM 소프트웨어(http://sam.nrel.gov)를 이용하여 대학 캠퍼스를 대상으로 옥상 태양광 발전 시스템 도입의 기술적, 경제적 타당성을 분석한 연구사례가 보고되었다(Song and Choi, 2012). 그러나 국내에 다수 분포하고 있는 폐광산 지역을 대상으로 태양광 발전의 잠재성을 평가하는 연구는 현재까지 시도되지 않았다.
본 연구에서는 전라남도의 폐광산 중 일사량 조건이 상이한 부국, 성산, 영광 폐광산 지역을 대상으로 GIS를 이용한 지형분석을 통해 태양광 발전 시스템 설치가 가능한 면적을 산출하고, RETScreen 소프트웨어를 이용하여 태양광 발전 시스템을 도입할 경우 기대할 수 있는 전력 생산량과 경제적 효과를 분석하고자 한다. 본 연구에서 수행하고자 하는 태양광 발전 잠재성 평가는 폐광산 지역의 진흥정책 수립을 위해 검토할 수 있는 하나의 대안을 제시하기 위한 것이며, 폐광산 지역의 실제 문제를 해결하기 위한 것은 아니다.
연구지역
전라남도 지역은 연평균 일사량이 국내 다른 지역에 비해 높아 태양광 발전에 유리한 조건을 갖추고 있다. 본 연구에서는 전라남도 지역의 일사량을 세 등급으로 구분하였고, 약 400여개의 전라남도 폐광산들 중 일사량 등급이 상이한 세 개의 폐광산을 연구지역으로 선정하였다(Fig. 1). 일사량이 상대적으로 가장 높은 등급의 지역에서는 여수시의 부국 폐광산, 중간 등급의 지역에서는 해남군의 성산 폐광산, 가장 낮은 등급의 지역에서는 영광군의 영광 폐광산을 연구지역으로 각각 선정하였다. Table 1은 각 광산별 연간 누적 일사량을 보여준다. 태양광 발전 시설은 사계절 동안 운영되므로 연간 누적 일사량을 기준으로 연구지역을 선정하였다. 연구에 사용된 일사량 자료는 국립기상연구소에서 제공하는 2010년 전국 일사량 지도(해상도: 1 km × 1 km)로부터 추출하였다. 이 지도는 전국 22개 지점의 일사량 관측 자료와 수치모델을 결합하여 작성되었다(http://www.nimr.go.kr). 한국에너지기술연구원 신재생에너지 데이터센터(http:// www.kredc.net)에서도 전국 16개 관측소에서의 실시간 측정 자료를 바탕으로 태양에너지와 관련한 다양한 주제도를 작성하고 있으나, 국립기상연구소의 일사량 지도 자료와 제작방법에서 차이가 있어 본 연구에서는 활용하지 않았다.
전라남도 지역 폐광산의 위치는 한국광해관리공단에서 구축한 광산GIS 데이터베이스를 이용하여 작성하였다.
연구지역으로 선정된 세 개의 폐광산에 대한 현장방문 결과 지반침하, 토양오염 등의 광해 문제들은 발견되지 않았으며, 현장으로의 접근성도 양호한 것으로 확인되었다(Fig. 2). 현재 부국광산과 영광광산은 주변이 나무와 풀로 덮여있으며, 부국광산과 성산광산에는 폐석들이 소규모로 적치되어 있다. 그러나 이러한 현장조건들은 부지정비를 통해 충분히 개선될 수 있으므로 세 개의 폐광산 모두 태양광 발전소 후보지로서 큰 문제는 없다고 판단된다.
연구방법
폐광산 지역에서 태양광 패널을 설치할 수 있는 부지의 면적을 계산하기 위해 수치지형도를 이용하여 지형분석을 수행하였다. 또한, 각 폐광산 지역의 일사량 조건과 설치된 태양광 발전 시스템의 패널 종류, 인버터 종류, 전기요금, 설치비용, 유지비 등을 RETScreen 소프트웨어에 입력하여 에너지 생산량과 경제성을 분석하였다. RETScreen 소프트웨어는 캐나다 천연자원부에서 개발하였으며, 각종 신재생에너지 시스템의 에너지 생산량, 온실가스 배출량, 경제성 등을 분석할 수 있다.
지형분석 방법
본 연구에서는 광산 주변지역의 수치지형도를 바탕으로 태양광발전 설비를 설치하기에 적절한 부지의 범위를 분석하였다. 설정된 범위의 수치지형도를 토대로 수치고도모델(Digital Elevation Model, DEM)을 제작하여 지형분석에 이용하였다. 지형분석 절차는 Fig. 3과 같이 그림자 분석(Shadow analysis)과 경사분석(Slope analysis)으로 구분된다.
일조 시간은 태양광 발전 시스템을 운영하는데 매우 중요하다. 효과적인 태양광 발전을 위해서는 최소 오전 9시부터 오후 3시까지는 패널이 햇빛에 노출 되는 것을 권장하고 있다(KEI, 2009). 충분한 일조 시간을 확보하기 위해서는 태양광 발전 시스템이 설치된 지점의 주변 지형에 의한 그림자 효과를 분석할 필요가 있다.
본 연구에서는 폐광산 지역을 대상으로 그림자 지도를 작성하여 태양광 패널 설치에 적절한 부지를 선정하는데 이용하였다. 그림자 지도는 특정시간에 그림자가 형성되는 영역을 나타낸 것으로 ArcGIS 10.0 소프트웨어(http:// www.esri.com)의 Hillshade 도구를 이용하여 작성하였다. Hillshade 도구는 수치지형모델(DEM)과 태양의 방위각, 고도를 이용하여 주변지형에 의해 그림자가 형성되는 영역을 분석할 수 있다. 따라서 조사하고자하는 지역에서 태양이 특정 위치에 있을 때 관심 지점에 그림자가 형성되는지 여부를 파악할 수 있도록 한다. 태양의 위치는 미국 신재생에너지연구소(National Renewable Energy Laboratory, NREL)에서 개발한 태양위치 계산 알고리즘을 이용하여 계산하였다(SOLPOS, http://www.nrel.gov/ midc/solpos/solpos.html). 이 알고리즘은 관심 지점의 경위도와 시간 등을 기준으로 태양의 위치(방위각, 고도각)을 계산할 수 있다. 본 연구에서는 2010년을 기준으로 매월 1일 오전 9시부터 오후 3시까지, 한 시간 단위로 태양의 위치를 계산하고 각 시기에 해당하는 태양의 방위각과 고도각을 Hillshade 도구에 입력하여 주변 지형에 의한 그림자 효과를 분석하였다.
일조 시간 외에도 태양광 발전에 적절한 부지 확보를 위해서 공사과정에서 발생할 수 있는 환경오염 문제와 주변 지형의 안정성 문제를 추가적으로 고려해야 한다. 폐광 지역은 대부분 산지이기 때문에 개발로 인한 산림훼손과 이에 따른 각종 환경오염 문제가 발생할 수 있다. 공사 과정의 대규모 절토와 성토에 따른 자연환경의 훼손으로 인해 태양광 발전으로 인한 온실가스 저감 효과를 상쇄시킬 우려가 있다(KEI, 2009). 따라서 폐광산 지역에 태양광 발전 시스템 건설을 위해서는 자연 훼손을 최소로 하는 입지를 선정하는 것이 중요하다. 또한 폐광산이 대부분 산지 근처에 있기 때문에 공사 후 발생할 수 있는 사면 안정성 문제를 고려한 입지를 선정해야 한다.
현재 우리나라의 경우 태양광 발전소 건설에 관한 지형 조건을 명시한 규정이 없으므로, 본 연구에서는 환경 훼손을 최소화할 수 있는 지형조건을 설정하기 위하여 KEI(2009)의 가이드라인을 참고하였다. 이 가이드라인에서는 고정식 태양광 모듈의 경우 경사도 10°이내의 지역에 설치하는 것을 권장하고 있다. 이와 같은 지형 기준은 최소한의 공사 절차로 환경 훼손을 막는 효과뿐만 아니라 건설비용과 건설 후 주변 사면 안정을 위한 유지, 보수비용을 줄여 태양광 발전소의 경제성을 확보하는데 도움이 되는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 국토지리정보원의 1:5000 수치지형도와 ArcGIS 소프트웨어의 경사 분석 도구를 이용하여 폐광산 지역의 경사도 지도를 작성하였고, 이 중 가이드라인에 제시된 경사도 10°이내 지역을 추출하였다.
마지막으로 작성한 그림자 지도와 경사도 지도를 중첩 분석하여 폐광산 지역 중 태양광 설치에 가장 적합한 지역을 선정하였으며, 설치 면적과 설치 용량을 정량적으로 결정 할 수 있었다.
에너지 생산량 분석 방법
RETScreen 소프트웨어에서는 일사량과 태양광 설비 종류, 용량, 효율 등을 통해 태양광 발전 생산량을 계산한다. RETScreen을 이용하여 에너지 생산량을 계산하는 절차는 Fig. 4와 같다.
Table 3. Parameters for financial analysis | |
Annual O&M costs | 0.17% of installation costs |
Electricity export rate | 319,330 KRW/MWh |
Inflation rate | 3.8% |
Project life | 15 years |
Debt | 0 KRW |
Incentive | 0 KRW |
태양광 발전 시스템에서 생산하는 총 전력량을 산정하기 위해서는 우선 패널에 도달하는 일사량을 알아야 한다. 연구지역의 월평균 일사량을 RETScreen에 입력하기 위하여 국립기상연구소에서 발행하는 태양광 자원지도 자료를 사용하였다. RETScreen 모델에서 태양광 패널에 도달하는 일사량은 크게 산란일사량과 직달일사량으로 나누어진다. 산란일사량은 하늘에서 산란되거나 주변 사물에 의해 반사되어 태양광 패널에 도달하는 일사량을 의미하며, 직달일사량은 경사진 태양광 패널에 직접적으로 도달하는 일사량을 뜻한다. 산란일사량과 직달일사량을 합하면 월별로 태양광 패널에 도달하는 총일사량을 구할 수 있으며 이를 바탕으로 태양광 패널이 생산하는 전력량을 계산하였다.
태양광 패널은 종류에 따라 발전 용량과 효율이 달라진다. 본 연구에서는 상대적으로 효율이 좋아 국내에서 일반적으로 사용되고 있는 단결정 실리콘 패널을 설치하는 것으로 가정하였다. 태양광 패널과 인버터의 성능에 관한 인자 값들은 강원도 석공함백 산성광산배수 자연정화처리 시설에서 운영하고 있는 태양광 발전 시스템의 인자 값들을 참고하여 설정하였다(Table 2). 태양광 모듈에서 생산된 전기는 변환기와 계통 연계를 위한 송전 과정에서 일부 손실된다. 또한 태양광 모듈을 배치하는 방향과 모듈 개수에 따라 손실이 발생할 수 있다. 이러한 여러 가지 손실을 고려하여 계통선에 송출한 총 전력량을 계산할 수 있다.
재무분석 방법
RETScreen 소프트웨어는 신재생에너지원으로 생산한 전력의 가격과 초기 투자비, 보조금, 운영비용, 각종 재무관련 인자들을 통해 재무분석을 수행한다. 계통연계형 발전의 경우 전기를 판매함으로써 얻는 수익을 통해 발전소의 수익률과 자기자본회수 기간을 계산한다. 본 연구에서 가정한 태양광 발전소의 초기 투자비는 NREL에서 개발한 SAM(System Advisor Model)의 데이터베이스를 참고하였다(https://sam.nrel.gov/cost). SAM에서는 태양광 패널의 종류, 변환기 종류 데이터베이스를 구축하여 시설 자체의 비용과 설치비용, 계통연계비용 등을 계산한다. 초기 투자비 중 부지 매입이나 임대를 위한 비용은 각 현장별로 차이가 있으므로 본 연구에서는 본인 소유의 부지에 설치하는 것으로 가정하여 설치비용 산정에서 제외하였다.
연간 운영비용은 NREL(2010)을 참고하여 설치비용의 0.17%로 가정하였다. 전기 역송전 단가는 전력거래소의 계통한계가격(http://www.kpx.or.kr)인 163.33원/kWh와 신재생에너지공급 의무할당제(Renewable energy Portfolio Standard, RPS)로 인해 시행되고 있는 공급인증서(Renewable Energy Certificate, REC)의 2012년 평균입찰가격(http:// rts.kemco.or.kr)인 156.00원/kWh를 합산하여 319.33원/kWh로 가정하였다. 물가상승률은 통계청(https://www. index.go.kr)에서 공시한 최근 3년간의 평균값인 3.8%, 프로젝트 수명 기간은 태양광 패널의 수명을 고려하여 15년으로 가정하였다. 태양광 발전소 건설을 위한 대출과 정부 보조금은 없는 것으로 가정하였다(Table 3).
RETScreen 소프트웨어 재무분석에서 내부수익률(Internal Rate of Return, IRR)과 자기자본회수 기간(
, Equity Payback)을 계산하는 방법은 식 (1), (2)와 같다.
(1)
(2)
여기서 
은 프로젝트 기간, 
은 
년도 현금흐름, 
은 
년도 세후 현금흐름이다.
연구결과
지형분석 결과
본 연구에서 대상으로 하는 세 광산의 그림자 지도, 경사지도는 Fig. 5～Fig. 7과 같다. 광산별로 주변지역을 대상으로 그림자분석, 경사분석을 수행한 후 정해진 기준에 따라 ArcGIS의 Reclass 도구를 이용하여 기준을 만족하는 영역만을 추출하였다. 구체적으로 그림자분석 지도에서는 정해진 시간에 그림자가 발생하지 않는 지역만을 추출하였고, 경사분석 지도에서는 경사가 0°이상 10°이하의 지역을 추출하였다. 각 기준에 의해 추출된 영역을 나타내는 지도를 바탕으로 GIS의 중첩분석 기능을 통해 두 가지 기준을 동시에 만족하는 지역을 분석하였다. 설치 기준에 모두 부합하는 지역 중에서 광산 근처에 있으며 비교적 넓은 지역이라고 판단되는 곳을 Fig. 8～Fig. 10과 같이 태양광 패널 설치 가능 지역으로 결정하였다.
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(a) | (b) |
Fig. 5. Topographical analysis of the Buguk mine (a) Shadow map (b) Slope map. | |
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(a) | (b) |
Fig. 6. Topographical analysis of the Sungsan mine (a) Shadow map (b) Slope map. | |
결과를 살펴보면 부국광산을 제외한 성산광산과 영광광산의 경우 설치 지역이 둘로 나누어져있다. 그러나 전력선을 연결하기에 제약이 없을 만큼 가까운 거리에 있기 때문에 두 곳에 나누어 설치하는 것이 가능하다고 판단된다. 또한 세 광산 모두 설치지역이 도로와 인접해있기 때문에 태양광 발전소 설치 이후 유지, 보수 작업에 용이할 것으로 판단된다.
위의 결과에서 설치 지역을 포함하는 픽셀수와 해상도를 바탕으로 실제 면적을 산정하였다. 본 연구에서 사용한 DEM 자료의 해상도는 2 m × 2 m이다. 따라서 붉은색으로 표시된 지역의 픽셀 수에 4 m2를 곱하여 설치 지역의 총 면적을 계산하였다. 부국광산의 경우 픽셀수가 1,525개로 6,100 m2, 성산광산은 픽셀 수 1,406개로 5,624 m2, 영광광산은 픽셀 수 577개로 2,308 m2의 부지를 태양광 발전을 위해 활용할 수 있는 것으로 나타났다. 부국광산과 성산광산의 경우 경사가 완만한 지역이 많아 그림자가 생기는 영역을 제외하고 비교적 넓은 부지를 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 이에 비해 영광광산 주변은 경사가 급하고 주변 지형에 의해 그림자가 생기는 곳이 많아 비교적 작은 면적이 추출되었다.
에너지 생산량 분석 결과
에너지 생산량은 일사량과 설치용량에 따라 달라진다. 각 광산별로 태양광 패널에 도달하는 연간 태양 복사량을 산정하고, 설치 면적에 따라 발전 가능한 최대 용량을 가정하여 연간 전력 생산량을 계산하였다. 광산별 설치 용량과 계통선에 송출할 수 있는 전력량은 Table 4와 같다.
태양광 패널 1개를 설치할 때 필요한 면적은 패널을 나란히 배열할 때 인접한 패널에 의해 생기는 그림자의 영향을 고려하여 5 m2로 가정하였다. 태양광 발전량에 가장 큰 영향을 미치는 것은 일사량이다. 그러나 같은 양의 일사량을 받는 경우에도 태양광 시스템의 용량에 따라 발전량의 차이가 있기 때문에 적절한 지형분석을 통해 태양광 패널 설치가 가능한 부지의 면적을 구하는 것이 중요하다. 부국광산은 경사진 패널에 도달하는 태양 복사량이 가장 높고, 태양광 패널 설치 면적이 가장 넓기 때문에 연간 전력 생산량도 가장 많다. 성산광산과 영광광산 경우 패널이 받는 연간 일사량은 비슷하지만 태양광 시스템을 설치할 수 있는 면적이 성산광산 주변이 더 넓기 때문에 연간 전력생산량이 상대적으로 더 높게 나타난 것으로 판단된다.
재무분석 결과
RETScreen 소프트웨어를 이용한 재무분석 결과는 Table 5와 같다. 태양광 발전을 위한 초기 투자비는 패널, 인버터 가격, 시스템 설치 비용, 계통 연계 비용 등으로 이루어진다. 초기 투자비는 발전 용량이 가장 큰 부국광산이 가장 높게 나타났고 다음으로 성산광산, 영광광산 순이며 전력 판매 수익도 발전 용량에 따라 같은 결과가 나타나는 것을 확인 할 수 있었다. 세금을 제외한 채, 미래의 현금 수익을 현재의 화폐가치로 환산한 내부수익률(Pre-tax IRR)은 Table 2와 Table 3의 인자들을 바탕으로 계산된 현금흐름을 이용하여 식 (1)에 의해 산출되는데 계산 결과, 부국광산이 가장 유리한 것으로 나타났다. 식 (2)에 의해 계산되는 자기자본 회수는 부국광산이 9.1년, 성산광산이 9.8년, 영광광산이 10.6년으로 세 광산 모두 프로젝트 수명 기간인 15년 이내로 나타났다. 지역 별 비교를 위해 세 광산에 같은 용량(250 kW)의 태양광 발전 시설을 설치하는 것을 가정하여 경제성 평가를 수행하면 내부수익률은 부국광산이 8.2%, 성산광산이 6.9%, 영광광산이 6.3%로 일사량 분포와 거의 유사한 것을 알 수 있다. 결과적으로, 연간 일사량과 태양광 패널 설치 가능 용량이 가장 큰 부국광산이 경제성 측면에서도 가장 유리한 것으로 분석되었다. 성산광산과 영광광산의 경우 연간 일사량이 비슷하지만 설치용량이 큰 성산광산이 경제성 측면에서 유리한 것을 볼 때, 태양광 발전의 잠재성 평가시 일사량뿐만 아니라 설치용량(규모) 또한 중요하게 고려되어야 한다는 것을 알 수 있다.
경제적으로 가장 유리한 부국광산의 IRR에 영향을 미치는 인자들을 대상으로 민감도 분석을 수행한 결과는 Fig. 11과 같다. 일사량, 설치 용량, 초기 투자비, 유지보수 비용, 전기 역송전 단가, 인플레이션율을 대상으로 민감도 분석을 수행하였는데 그래프에서 기울기가 클수록 IRR에 미치는 영향이 더 큰 것을 의미한다. 분석 결과, 태양광 발전 시설의 경제성에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 초기 투자비용과 일사량이며 경제성을 보다 더 확보하기 위해서는 초기 투자비용을 줄이는 방안을 가장 먼저 고려해야 할 것이다.
결 론
본 연구에서는 GIS를 이용한 지형분석과 RETScreen 소프트웨어를 이용하여 전라남도 부국, 성산, 영광 폐광산 지역의 태양광 발전 잠재성을 분석하였다. 국토지리정보원의 1:5000 수치지형도를 이용하여 수치지형모델을 생성하였고, 태양광 패널의 효율을 위한 그림자 분석과 환경성, 경제성, 안정성을 고려한 지형 분석을 통해 각 폐광산 지역 내에 가장 적절한 설치 지역을 추출하였다. 최적 입지 면적을 바탕으로 태양광 발전 시스템의 설치 용량을 설계하였고 RETScreen 소프트웨어를 통해 에너지 생산량 분석과 재무분석을 수행하였다. 분석 결과, 연구 지역의 세 광산 중 부국광산에 태양광 발전소를 설치했을 때 에너지 생산량, 경제성 측면에서 가장 유리한 것으로 나타났다. 일사량이 비슷한 성산광산과 영광광산 중에서는 더 큰 규모의 태양광 발전 시스템 설치가 가능한 성산광산이 에너시 생산량 측면과 경제성 측면에서 상대적으로 유리하다는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서 RETScreen 소프트웨어에 대입한 인자들 중 초기비용, 운영비용 등의 재무 관련 인자들의 값은 외국의 데이터베이스를 참고하여 설정하였다. 우리나라 실정에 맞는 정확한 잠재량 평가를 위해서는 우리나라의 실제 설치 사례를 바탕으로 재무 관련 인자들의 값을 일부 수정해야 할 것이다. 또한, 정확한 지형분석을 위해서는 더욱 논리적인 가이드라인이 필요할 것이며 본 연구에서처럼 폐광산을 대상으로 할 경우 지반조건 등을 고려하여 상세한 기준이 제시되어야 할 것이다. 이를 위한 후속 연구가 필요하다고 판단된다.
폐광산 지역은 토지 가격이 비교적 저렴하고 과거 광산 활동을 위한 도로 등의 기반 시설이 남아있는 곳도 있기 때문에 태양광 발전소 부지로서 유리한 측면이 있다. 따라서 폐광산 지역에 태양광 발전소를 설치하게 된다면 폐광산 주변 부지를 재활용하고 훼손된 경관을 일부 복원 시킬 수 있으며, 폐광산 지역의 이미지를 개선할 수 있을 것이다. 본 연구 결과는 폐광산 지역의 태양광 발전 잠재량을 평가하고 그 가능성을 분석했다는 점에서 의미를 가지며 폐광산 지역의 진흥정책 수립 단계에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
