기본연구보고서 13-22

RPS 대응 국내외 바이오･폐기물에너지원

잠재량 분석 및 확보방안

소진영

참여연구진

연구책임자 : 연 구 위 원 소진영

연구참여자 : 위촉연구원 김보미

위촉연구원 박형수

경기대학교 교수 박천건

요약 i

<요 약>

1. 연구필요성 및 목적

2013년은 박근혜 정부의 에너지 관련 정책 방향이 결정되는 중요한

해이다. “제4차 신재생에너지 기술개발 및 이용 보급 기본계획” 상 보

급 목표 설정은 후보 시절 공약사항인 신재생에너지 자원 잠재량 평

가를 통해 보다 정확한 정보를 바탕으로 합리적으로 설정하는 것을

국정과제로 추진하고 있다(관계부처 합동, 2013, 174쪽 참조).

본 연구에서는 바이오에너지와 폐기물에너지 보급가능 잠재량을 산

정하여 하부 정책 수단인 Renewable Portfolio Standard(RPS, 신재생

에너지 공급의무화) 제도에 얼마만큼 기여할 수 있는지 평가하고, 그

확보 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 현존하는 신재생에너지원

별 자원지도는 자원의 총량에 변화가 거의 없는 태양광이나 풍력과

같은 신재생에너지원에는 적합하나, 바이오에너지나 폐기물에너지 등

과 같이 원료의 발생량이 인간의 활동이나 선택에 따라 변화하는, 즉

추세를 갖는 신재생에너지원에는 적합하지 않은 방법이다.

따라서 본 연구에서는 바이오에너지와 폐기물에너지 원료별로 발생

량이 갖는 추세를 반영하여 잠재량을 전망하고, 이를 바탕으로 발전부

문에서 바이오 폐기물에너지의 기여 가능 정도를 파악하고자 한다. 본

연구의 결과는 2012년 RPS제도 시행 후 제도의 성공적 정착과 신재

생에너지 공급의무량 달성을 위해 국내외 바이오매스 활용 방안 도출

에 기여할 것으로 기대한다.

ii

2. 내용 요약

본 연구에서는 바이오 폐기물에너지원 원료별로 단계별 잠재량을

전망하고, 그 결과를 활용하여 각각의 원이 신재생에너지 발전부문에

서 RPS제도의 2022년 의무공급량 달성에 어느 정도 기여할 수 있는

지 평가하였다. 바이오에너지의 원료는 임산 바이오매스, 축산 바이오

매스, 음식물류 폐기물, 하수슬러지, 그리고 폐기물에너지의 원료는

생활폐기물과 사업장배출시설계폐기물 등 총 6개 부문에 대해 전망하

였다.

잠재량은 이론적, 지리적, 기술적 그리고 시장의 4단계로 분류하여

각각 전망하였다. 전망 방법은 각 원료별 특성과 주어진 실적자료를

기반으로 추세분석, 회귀분석, 원단위분석 등 각각에 적합한 방법론을

적용하였다. RPS제도 관련 2022년까지 공급의무량에 해당하는 목표

발전량은 제6차 전력수급기본계획에 주어진 자료를 활용하여 전망된

시장 잠재량과 비교하였다.

분석에 포함한 바이오 폐기물에너지원의 총 이론적 잠재량은 2022

년 기준 5,029TWh로 평가되었다. 지리적 잠재량, 기술적 잠재량, 그

리고 시장 잠재량은 각각 3,956TWh, 721TWh, 20TWh로 전망되었다.

이론적 잠재량 대비 각 단계별 비중은 지리적 잠재량이 78.7%, 기술

적 잠재량이 14.3%, 시장 잠재량이 0.4%이다. 기술적 잠재량 대비 시

장 잠재량의 비중이 약 3%대에 불과한데, 이는 총 기술적 잠재량의

96%를 차지하는 임산 바이오매스 부분에서 상업적 벌채율 3.2%가 적

용되어 전체 평균을 낮추었기 때문이다. 임산 부문을 제외하면 기술적

잠재량에서 시장 잠재량이 차지하는 비중은 약 37%가 된다.

실질적으로 시장에서 가용한 자원량을 의미하는 시장 잠재량의 원

요약 iii

료별 구성비는 임산 부분이 43%, 유기성 바이오매스가 7%, 그리고

가연성 바이오매스 및 폐기물 부문이 49%를 보인다. 유기성 바이오매

스 부문에서는 축산, 음식물류 폐기물 그리고 하수슬러지가 각각 3%,

2%, 3%를 점유하였다. 가연성 바이오매스 및 폐기물 부문은 생활폐

기물이 25%, 그리고 사업장배출시설계폐기물이 24%를 차지하였다.

다음으로, 바이오 폐기물에너지원의 시장 잠재량을 모두 발전원으

로 사용한다는 가정 하에 RPS제도, 즉 신재생에너지 발전부문에 어느

정도 기여할 수 있는지 평가하였다. 분석 결과, 2022년도를 기준으로, 바

이오에너지의 시장 잠재량은 바이오에너지 발전량 목표치인 2,387GWh

의 약 4.3배에 달하는 것으로 평가되었다. 또한, 폐기물에너지의 시장

잠재량은 폐기물에너지 발전 목표인 1,225GWh의 약 8.1배로 나타났다.

바이오에너지와 폐기물에너지의 잠재량을 모두 활용한다면, 2022년

신재생에너지 발전 목표인 66,759GWh의 약 30% 정도를 기여할 수

있을 것으로 평가되었다. 바이오에너지와 폐기물에너지가 각각 15%

씩 기여하는 것으로 나타났다.

위의 결과는 열부문의 많은 설비들에 이미 투입되고 있는 원료의

양을 감안하지 않은 분석이며, 이를 반영하여 보정한 시장 잠재량 기

준으로는 발전부문에서 바이오 폐기물에너지의 총 신재생에너지 발전

량 목표 달성에 대한 기여도가 21%로 하락한다. 특히 이미 열 부문에

보급이 많은 폐기물에너지는 7%로 감소한다. RPS제도의 도입으로 인

해 최근에는 발전원이 확대되는 추세이나, 향후 RHO제도 또는 RHI

제도가 도입된다면 부문 간 대체효과가 나타날 것으로 예측되며, 이에

따라 RPS에 대한 기여도는 낮아질 가능성이 높다.

추가적으로 아시아 주요국의 농림 부산물 바이오매스 자원 잠재량

iv

도 산정하였다. 대상은 비교적 자원이 풍부한 중국, 인도, 인도네시아,

말레이시아, 필리핀, 태국, 베트남 등 총 7개 국가로 하였으며, 대상

분야는 사탕수수, 벼, 팜부산물을 포함한 총 8개 농산물로 하였다. 산

정 결과, 총계는 1,631백만 톤으로 추정된다. 국별로는 인도네시아가

439백만 톤으로 가장 높으며, 인도와 중국, 말레이시아가 각각 300백

만 톤 이상으로 비교적 높았다. 원료별로는 팜 부산물이 총 697백만

톤으로 제일 높으며, 사탕수수와 벼의 부산물은 각각 총 350백만 톤

이상으로 비교적 높은 편이었다.

국제적으로 무역량이 급격하게 증가하고 있는 목재펠릿은 향후 미

국과 캐나다가 시장을 주도할 것으로 보인다. BNEF(2013b, 8쪽)의 분

석에 따르면, 미국, 캐나다, 브라질에서 로테르담까지 펠릿 공급비용

은 각각 톤당 $138.4, $158.9, $175.8 수준이다. 2013년 3월 펠릿 시

장가격인 $169와 비교 시 브라질은 높은 전력 요금과 높은 육상 수송

비용 때문에 아직 단기적인 비용경쟁력이 없을 것으로 보인다. 반면,

미국과 캐나다는 높은 가격경쟁력과 공급능력을 바탕으로 목재펠릿의

주요 공급자가 될 것으로 평가된다.

3. 연구결과 및 정책제언

시장 잠재량으로 비교한 결과, 바이오 폐기물에너지의 RPS제도에

기여도는 2022년 기준 21% 정도로, 상당히 제한적일 것으로 평가되

었다. 반면, 기술적 잠재량 대비 시장 잠재량의 비중이 임산 부문의

경우 1.3% 정도, 그리고 임산 부문을 제외하면 나머지 부문들은 평균

약 36.9%에 불과하여, 시장의 여건을 개선한다면 시장 잠재량을 어느

정도 증가시킬 여력이 있는 것으로 보인다. 시장 잠재량을 확대하는

요약 v

방안으로 첫째, 국산원료 수거체계 정비, 둘째, 에너지화 비중 제고,

셋째, 신규 바이오매스 자원 창출, 그리고 마지막으로 차세대 바이오

매스 R&D를 제시하였다. 필요하다면 해외 바이오매스의 도입을 통해

일정 부분을 보충할 수도 있다. 교역이 가능한 바이오매스 중 아시아

주요국의 농림 바이오매스에 대한 자원개발과 국제 목재펠릿 시장 진

출 시 고려해야 할 사항들을 검토하였다. 아래에서는 각 방안들에 대

해 요약하였다.

첫째, 시장 잠재량 산정 시 현재 수거되는 자원의 양을 기본적인 전

제로 하였기 때문에, 수거율을 높이거나 미이용되고 있는 자원의 에너

지화 비중을 높이면 그에 따라 시장 잠재량도 산술적으로 증가한다.

유기성 바이오매스의 경우는 복수 원료의 병합처리를 활성화하기 위

한 제도 개선이 필요하다. 임산 바이오매스의 경우는 임지잔재물 수거

체계 개선을 위해 임도 확대, 수집 대상지의 집단화, 국내의 산지 지

형에 적합한 수집 기계화 기술 개발 등이 필요하다. 또한 산림 생태계

를 훼손하지 않는 범위에서 상업벌채를 확대하는 방안도 고려의 대상

이다. 가연성 바이오매스 및 폐기물의 경우는 수요처 근거리 통합형

원료시스템 구축과, 원료 공급의 광역화 및 집적화가 필요하다(소진

영, 2012, 300-301쪽).

둘째, 시장 잠재량 산정 시 타 용도로 활용되는 자원은 포함하지 않

았기 때문에, 이 중 일부를 에너지화 할 수 있도록 유인하여 타 용도

활용 비중을 낮추는 것은 시장 잠재량을 확대하는 방안이 된다. 생활

폐기물로 발생하는 바이오매스의 경우, 정부 보조금이나 융자 지원 등

적극적인 정책을 통해 에너지화를 유도해야 한다. 폐기물 발생자부담

원칙에 따라 직접적인 정부 지원이 가능하지 않은 사업장배출시설계

vi

의 바이오매스나 폐기물의 경우는 적극적인 홍보, 정보 공유, 최적관

행 공유 등의 방법으로 활성화할 필요가 있다.

셋째, 본 연구의 잠재량 산정에 포함하지 않은 농산 바이오매스 자

원, 즉 에너지작물이나 농산 부산물 등의 개발 및 이용을 위한 R&D

를 통해 시장 잠재량을 확대할 수 있다. 먼저, 발전 부분에 적합한 에

너지작물을 개발하여 품종개량을 위한 R&D를 추진하고, 결과에 따라

보급을 확대하는 방안을 고려할 수 있다. 간석지, 유휴 농지 활용 극

대화로 국산 원료의 잠재량을 확대할 수 있는 방안을 모색해야 한다

(소진영, 2012, 301쪽).

넷째, 본 연구에서 잠재량 평가에 포함되지 않은 또 다른 자원은 차

세대 바이오매스 분야이다. 아직까지는 기술개발이 미흡하여 각종 차

세대 바이오매스의 개발 및 이용을 위한 상용화가 이루어지지 않아

기술 사업화에 대한 불확실성이 존재하지만, 상용화에 성공한다면 미

래의 잠재량 확대에 막대한 기여를 할 수 있다. 부처별로 추진하고 있

는 각종 차세대 바이오매스 개발 사업의 가시적인 성과 도출을 위해

부처 간 R&D 사업의 연계 강화가 필요하며, 각 사업단 및 사업 등

부처별로 시행하고 있는 차세대 바이오매스 R&D 간 중복 방지, 시너

지 및 성과 제고가 필요하다(소진영, 2012, 301쪽).

다섯째, 각종 바이오에너지 관련 보급정책이 확대됨에 따라 국산 바

이오매스 조달에 한계가 예상되기 때문에, 이를 위한 해결책으로 불가

피하게 해외 바이오매스 자원개발을 고려해야 한다. 해외 에너지자원

개발과 동일한 효과를 가지는 해외농장개척 사업들, 즉 국내기업들이

동남아 등지에서 진행 또는 추진 중인 해외농장사업의 활성화를 위한

정책적 지원을 강화할 필요가 있다. 또한 신재생에너지 해외진출을 지

요약 vii

원하는 각종 기관들의 역량을 결집하고 시너지 효과를 극대화할 수

있는 유기적인 지원체계 구축도 필요하다. 바이오에너지 플랜트와 바

이오매스 발전 플랜트 그리고 바이오매스 플랜테이션을 결합한 비즈

니스 모델을 개발하여 해외 바이오매스 확보에 활용할 필요가 있다

(소진영, 2012, 301-3002쪽).

마지막으로, 국제 목재펠릿 시장 진출 시 잠재적인 위험요소를 고려

하여 이를 최소화할 필요가 있다. 정책 위험, 적시 배송 및 펠릿 품질

관련 위험, 원자재 공급 위험, 공급 안보 관련 위험 및 사고 위험 등은

고려해야 할 주요 위험요소들이다.

Abstract i

ABSTRACT

1. Background and Issues

Year 2013 is important for the renewable energy sector, because the

4th National Renewable Energy Basic Plan of Korea is being formulated.

One of the most important elements of the Plan is to set a level of

the national deployment goal for renewable energy and it will determine

the directions of future policy on renewable energy in Korea.

This study estimates the resources potentials of bioenergy and

waste-to-energy and evaluate how much they would make a contribution

to the Renewable Portfolio Standard (RPS), which is a sub policy

instrument. Also, this study proposes the measures of securing them to

support achievement of the power generation target of RPS. Currently,

there exist renewable energy resource maps for each source. However,

they are suitable for renewable energy sources, such as photovoltaic and

wind energy, whose total resource quantity remain relatively stable and

almost unchanged, but not for bioenergy and waste-to-energy with a

certain trend in resources, whose quantity depends on the activities or

selection path of human being.

Therefore, this study prospects future resource potentials of bioenergy

and waste-to-energy by reflecting the trend of the generation of each

raw material and identifies the contribution potential of bioenergy and

waste-to-energy in the power generation sector. It is expected that the

ii

result of this research would make a contribution to formulating the

measures for maximum utilization of biomass to successfully settle the

RPS and supporting utilities to achieve the generation obligation of

renewable energy.

2. Research Results

This study forecasted the future resource potentials of bioenergy and

waste-to-energy sources in each stage defined below, and used the result

to assess how much they would contribute to achieving the generation

obligation of the RPS scheme in the renewable energy generation sector

by 2022. In terms of the raw materials of bioenergy, forestry biomass,

livestock biomass, food waste, and sewage sludge were included.

Waste-to-energy were evaluated in two categories, namely municipal

solid waste and waste from the industrial sector. So, total six categories

of biomass were included in the forecast.

When it came to resource potentials, four stages, such as theoretical

resources, geographical resources, technical resources, and market

resources, were defined and future resource potential in each stage was

evaluated. Based on the characteristics and the past statistics of each

raw material, suitable methodologies and forecast models by the items

were developed. They included trend analysis, regression analysis, and

intensity analysis. The power generation target of the RPS by 2022,

which was given in the 6th Basic Plan on Electricity Demand and

Supply, was compared with the expected market resources.

Abstract iii

It was expected that total theoretical resources of bioenergy and

waste-to-energy sources would be 5,029 TWh in 2022. In addition, it

was forecasted that total geographical resources, technical resources, and

market resources would be 3,956 TWh, 721 TWh, and 20 TWh,

respectively. The ratio of each stage against theoretical resources was

78.7% for geographical resources, 14.3% for technical resources, and

0.4% for market resources.

Next, with the assumption that the market resource potentials of

bioenergy and waste-to-energy were all used for power generation, the

degree of contribution that they would make to the power generation

sector of renewable energy, the RPS, was evaluated. According to the

result, by the year of 2022, the market resources of bioenergy was about

4.3 times larger than the bioenergy power generation target, 2,387 GWh.

In addition, that of waste-to-energy was about 8.1 times bigger than

the waste-to-energy generation target, 1,225 GWh. It was expected that,

if all potentials of bioenergy and waste-to-energy were used, they would

account for about 30% of total renewable energy generation target,

66,759 GWh, in 2022.

The result mentioned above, however, came from the analysis that

did not consider the quantity of raw materials for feedstock that would

be required for input in facilities already installed in heat sector. If the

quantity were applied and resource potentials were adjusted,

accordingly, then the contribution of bioenergy and waste-to-energy to

the power generation sector, in terms of market resources, would

decrease to 21%.

iv

3. Policy Suggestions

According to the result of comparison between market resources and

power generation targets, it was expected that the contribution of

bioenergy and waste-to-energy to the RPS would be around 21% in

2022, and that their influence would be very limited. But, pay attention

to the ratio of market resources against technical ones. It is about 1.3%

for forestry sector and about 36.9% on average for rest sectors. That

is, if appropriate policies are implemented and market conditions are

improved, then it would be possible that market resources would

increase, significantly, to a certain level. For that purpose, this study

proposes several policy measures. First, the collection system for raw

materials should be improved. Second, incentives to attract more

utilization into energy from other uses should be implemented. Third,

new biomass sources, such as energy crops, should be developed and

deployed. Finally, R&D for development of the second generation

biomass and its utilization technologies should be expanded. If

necessary, the development and introduction of overseas biomass could

supplement, in part, further utilization of bioenergy and waste-to-energy.

On that purpose, this paper reviewed the current status and prospects

of markets for internationally trade biomass products, such as

agricultural biomass and wood pallet, in major countries in Asia and

the America.

차례 i

제목 차례

제1장 서론 ··················································································· 1

제2장 RPS제도 및 신재생 발전 현황 ········································· 5

1. RPS제도 개요 ··············································································· 5

2. RPS제도 이행 실적 ······································································· 8

3. 국내 바이오 폐기물 발전 현황 및 전망 ···································· 10

제3장 잠재량 평가 개요 ···························································· 23

1. 바이오 폐기물에너지원 분류 ······················································ 23

2. 잠재량 정의 및 산정 방법론 ······················································ 27

3. 잠재량 평가 선행연구 ································································· 33

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 ································ 37

1. 임산 바이오매스 ··········································································· 37

2. 유기성 바이오매스 ······································································· 54

3. 가연성 바이오매스 및 폐기물 ···················································· 89

4. 종합 ····························································································· 107

제5장 해외 주요국 바이오매스 잠재량 ···································· 113

1. 세계 바이오매스 발전 현황 및 전망 ······································· 113

ii

2. 주요국 농산 바이오매스 잠재량 ··············································· 115

3. 미주지역 주요국 임산 바이오매스 현황 ·································· 124

제6장 바이오･폐기물에너지원 확보방안 ··································· 133

1. 국산원료 활용 극대화 및 신규 바이오매스 자원 창출 ·········· 134

2. 해외 바이오매스 자주개발률 제고 ··········································· 141

참고문헌 ··················································································· 145

부록 : 사업장배출시설계폐기물의 구성 ··································· 149

차례 iii

표 차례

<표 2-1> FIT 지원 실적 ····································································· 5

<표 2-2> 연도별 의무공급량 ······························································ 6

<표 2-3> 연도별 설비용량 ···································································· 6

<표 2-4> 공급인증서(REC) 가중치 ···················································· 7

<표 2-5> 2012년 공급의무자별 RPS 의무이행 실적 ························· 9

<표 2-6> 신재생에너지 발전설비 현황 ············································ 11

<표 2-7> 신재생에너지 연도별 발전량 현황 ···································· 12

<표 2-8> 에너지경제연구원 전력 공급 및 수요 전망 ···················· 13

<표 2-9> 제6차 전력수급기본계획의 전력수요 전망 ······················· 14

<표 2-10> 신재생에너지 발전량 전망 ··············································· 15

<표 2-11> 연도별 공급의무자별 공급의무량 ···································· 17

<표 2-12> 신재생에너지 발전설비계획 종합 ···································· 19

<표 2-13> 신재생에너지 연도별 발전량 전망 ·································· 20

<표 3-1> 바이오 폐기물 에너지원 분류 ·········································· 24

<표 3-2> 발생원별 바이오매스 분류 ················································· 26

<표 3-3> 바이오 폐기물에너지원 분류별 잠재량 전제 ·················· 31

<표 4-1> 주요 전제치(2010년 기준) ················································ 38

<표 4-2> 바이오매스 전환 계수 ······················································· 39

<표 4-3> 수종별 산림면적 ································································ 41

<표 4-4> 수종별 임목축적 ·································································· 42

<표 4-5> 수종별 임목축적의 구성비율 ············································ 43

iv

<표 4-6> 회귀모형에 필요한 자료 및 변환 ······································ 44

<표 4-7> 임산 바이오매스 모형 분산분석표 ·································· 45

<표 4-8> 평균임목축적량 실적치 및 연도별 증가량 ······················· 46

<표 4-9> 임목축적의 전망 ·································································· 48

<표 4-10> 임산 바이오매스 이론적 잠재량 ······································ 49

<표 4-11> 임산 바이오매스 단계별 잠재량(중량) ···························· 52

<표 4-12> 임산 바이오매스 단계별 잠재량(TOE) ···························· 53

<표 4-13> 이론적 잠재량 산정에 필요한 계수 ································ 57

<표 4-14> 가축별 연간 총두수 ·························································· 58

<표 4-15> 가축별 두수의 추세와 전망 ············································· 61

<표 4-16> 축산 바이오매스 이론적 잠재량 ······································ 62

<표 4-17> 가축분뇨 처리 현황 ························································ 64

<표 4-18> 축산 바이오매스 잠재량의 요약 ······································ 65

<표 4-19> 지리적 잠재량 산정에 필요한 계수 ································ 68

<표 4-20> 음식물류 폐기물 지리적 잠재량 ······································ 69

<표 4-21> 음식물류 폐기물 모형 분산분석표 ································ 72

<표 4-22> 음식물류 폐기물 지리적 잠재량의 추세와 전망 ············ 73

<표 4-23> 음식물류 폐기물 발생량 ················································· 75

<표 4-24> 종량제에 관한 지자체 유형별 분류 ································ 75

<표 4-25> 음식물류 폐기물 이론적 잠재량 ······································ 76

<표 4-26> 음식물류 폐기물 잠재량의 요약 ······································ 78

<표 4-27> 하수처리장시설용량 모형 분산분석표 ··························· 81

<표 4-28> 하수슬러지 관련 변수들의 과거 추세 ····························· 82

<표 4-29> 하수처리장시설용량 전망치 ·············································· 83

차례 v

<표 4-30> 하수슬러지 모형 분산분석표 ·········································· 84

<표 4-31> 하수슬러지 지리적 잠재량 전망치 ·································· 85

<표 4-32> 하수슬러지 처리현황(2011년 기준) ································· 86

<표 4-33> 하수슬러지 단계별 잠재량 전망치 ·································· 87

<표 4-34> 이론적 잠재량 산정에 필요한 계수 ································ 88

<표 4-35> 하수슬러지 잠재량 요약 ················································· 88

<표 4-36> 생활폐기물 세분류별 발생 현황 ······································ 93

<표 4-37> 생활폐기물 발생량 및 이론적 잠재량 전망 ··················· 94

<표 4-38> 생활폐기물의 각 단계별 잠재량 요약 ····························· 96

<표 4-39> 폐기물 종류별 평균 발열량 ··········································· 97

<표 4-40> 생활폐기물의 각 단계별 잠재량 요약(TOE) ·················· 97

<표 4-41> 사업장배출계폐기물의 발생량 집계현황 ························· 99

<표 4-42> 사업장배출시설계폐기물의 이론적 잠재량 전망 ·········· 101

<표 4-43> 사업장배출시설계폐기물의 구성비 ································ 102

<표 4-44> 사업장배출시설계폐기물의 세분류의 구성비 ················ 103

<표 4-45> 사업장배출시설계폐기물 세분류별 이론적 잠재량 ······· 104

<표 4-46> 사업장배출시설계폐기물 에너지화 시장비율 ················ 105

<표 4-47> 사업장배출시설계폐기물 종류별 평균 발열량 ·············· 105

<표 4-48> 사업장배출시설계폐기물 단계별 잠재량 ······················· 106

<표 4-49> 실적치(2011) 및 전망치(2022) 비교 ··························· 107

<표 4-50> 시장 잠재량 및 발전량 전망치 비교 ···························· 109

<표 4-51> 보정-잠재량 및 발전량 전망치 비교 ····························· 111

<표 5-1> 주요국 농림 바이오매스 자원 잠재량 ····························· 116

<표 5-2> 중국의 농림 바이오매스 자원 잠재량 ····························· 117

vi

<표 5-3> 인도의 농림 바이오매스 자원 잠재량 ····························· 118

<표 5-4> 인도네시아의 농림 바이오매스 자원 잠재량 ·················· 119

<표 5-5> 말레이시아의 농림 바이오매스 자원 잠재량 ·················· 120

<표 5-6> 필리핀의 농림 바이오매스 자원 잠재량 ························· 121

<표 5-7> 태국의 농림 바이오매스 자원 잠재량 ····························· 122

<표 5-8> 베트남의 농림 바이오매스 자원 잠재량 ························· 123

<표 6-1> 부처별 차세대 바이오매스 R&D 사업 및 예산 ············· 140

<부록 표 1> 사업장배출시설계폐기물의 구성비(발생량 기준) ······ 149

차례 vii

그림 차례

[그림 3-1] 단계별 잠재량 정의 및 그 개념도 ································ 29

[그림 3-2] 전망 산정절차의 도식화 ················································· 32

[그림 3-3] 가연성생활폐기물 발생량 예측 방법 ····························· 34

[그림 4-1] 잠재량 산정에 대한 범위 ················································· 38

[그림 4-2] 이론적 잠재량의 계산과정 ··············································· 40

[그림 4-3] GDP와 산림면적의 산점도와 추세선 ······························ 44

[그림 4-4] 평균임목축적량 실적치 및 연도별 증가량 ······················ 47

[그림 4-5] 산림 바이오매수 이론적 잠재량 ···································· 50

[그림 4-6] 잠재량의 산정 절차의 도식화 ·········································· 55

[그림 4-7] 이론적 잠재량의 산정 절차의 도식화 ····························· 56

[그림 4-8] 축산 바이오매스 이론적 잠재량 계산과정 ······················ 57

[그림 4-9] 한육우, 젖소, 돼지 두수의 추세 ······································ 59

[그림 4-10] 한육우, 젖소, 돼지의 이론적 잠재량 ····························· 63

[그림 4-11] 잠재량의 산정 절차의 도식화 ········································ 67

[그림 4-12] 지리적 잠재량의 산정 절차의 도식화 ··························· 67

[그림 4-13] 지리적 잠재량의 계산과정 ············································· 68

[그림 4-14] 음식물류 폐기물 발생량 추세 ········································ 70

[그림 4-15] 종속변수와 독립변수의 산점도 ······································ 71

[그림 4-16] 음식물류 폐기물의 지리적 잠재량 ································ 74

[그림 4-17] 잠재량의 산정 절차의 도식화 ········································ 80

[그림 4-18] 폐기물의 분류 방법 ······················································· 90

viii

[그림 4-19] 이론적 잠재량과 발생량의 관계 ······························ 92

[그림 4-20] 생활폐기물 발생량 집계현황 ·········································· 93

[그림 4-21] 사업장배출시설계폐기물 발생 추이 ····························· 99

[그림 5-1] 세계 신재생 누적 발전설비용량(GW) ························· 114

[그림 5-2] 연도별 세계 신규 투자 규모(10억불) ·························· 115

[그림 5-3] 세계 목재펠릿 시장 변화 추이 ······································ 125

[그림 5-4] 주요국 목재펠릿 생산설비용량 ······································ 126

[그림 5-5] 주요국 목재펠릿 수급 현황(2010년) ····························· 127

[그림 5-6] 국제 목재펠릿 가격 동향 ··············································· 129

[그림 5-7] Endex 및 FOEX 펠릿 가격 동향 ································ 129

[그림 5-8] 미국의 삼림자원 분포 현황 ········································ 130

[그림 5-9] 브라질의 유칼립투스 재배 현황 ···································· 131

[그림 5-10] 로테르담 도착지 목재펠릿 총비용 ····························· 132

제1장 서론 1

제1장 서론

2013년은 박근혜 정부의 에너지 관련 정책 방향이 결정되는 중요한

해로, 5년을 주기로 계획되는 “제2차 에너지기본계획”과 “제4차 신재

생에너지 기술개발 및 이용 보급 기본계획”을 포함하여 주요 에너지

관련 계획들이 수립되는 해이다. 에너지기본계획에서는 국가 에너지

정책의 기본 방향을 결정하고, 비전을 제시하며, 이를 구현하기 위한

이행과제 및 세부과제들을 결정한다.

에너지기본계획의 최대 관심사 중 하나는 계획의 시계까지의 에너

지 수요 목표안이다. 목표안은 에너지원단위 목표 등 정부의 정책목표

및 비전을 달성할 것을 가정하여 전망하는 에너지 수요를 의미한다

(관계부처 합동, 2008, 61쪽). 이에 따라 일차에너지와 최종에너지 부

문 각각의 에너지원 간 비중을 나타내는 ‘에너지 믹스(mix)’가 정해지

며, 발전 부분에서도 발전원 간 비중을 나타내는 ‘전원 믹스’가 정해

진다. 요즘 국민의 관심사가 되고 있는 원전의 비중과 정책 방향도 이

를 통해 결정되며, 신재생에너지의 보급 목표와 발전 부문에서의 비중

도 정해진다.

박근혜 대통령은 후보 시절에 신재생에너지 원별 자원지도를 업그

레이드하여 합리적으로 보급가능 잠재량을 산정하고, 이를 기반으로

신재생에너지 보급 목표를 설정하겠다고 공약한 바 있으며, 이는 이번

정부의 국정과제로 채택이 되었다1).

이에 에너지기술연구원에서는 “신재생에너지원별 잠재량 산정 TFT

1) 관계부처 합동(2013, 174쪽)을 참조하였다.

2

(Task Force Team, 이하 ‘잠재량 TFT’라 칭함)”를 구성하여 신재생에

너지 자원지도를 업그레이드하고 원별 보급가능 잠재량을 산정하고

있다. 잠재량 TFT의 연구는 현재까지 주어진 데이터를 기반으로 원별

경제성과 정책 및 보급 여건을 감안할 때 계획의 시계인 2035년까지

시장에 보급할 수 있는 잠재량이 어느 정도인지 산정하는 방향으로

진행되고 있다. 이러한 방법은 시간이 경과해도 자원의 총량에 변화가

거의 없는 태양광이나 풍력과 같은 신재생에너지원에는 적합하나, 바

이오에너지나 폐기물에너지 등과 같이 원료의 발생량이 인간의 활동

이나 선택에 따라 변화하는, 즉 추세를 갖는 신재생에너지원에는 적합

하지 않은 방법이다.

본 연구에서는 바이오에너지와 폐기물에너지 보급가능 잠재량을 산

정하여 Renewable Portfolio Standard(RPS, 신재생에너지 공급의무화)

제도에 얼마만큼 기여할 수 있는지 평가하는 것을 목적으로 한다. 잠

재량 TFT 방법론과의 차이점은 전망 시계까지 바이오에너지와 폐기

물에너지 원료의 발생량이 갖는 추세를 반영하여 이를 추정한다는 점

이다.

2012년 1월 1일 RPS제도가 시행된 이후 의무공급자인 13개 발전사

들과 독립발전사업자(IPP, Independent Power Producer)들은 다양한

신재생에너지 발전원들의 개발을 계획하고 있다. 제6차 전력수급기본

계획에 의하면 신재생에너지 발전설비는 2013년 5,142MW에서 2027

년 32,014MW로 증가할 계획이다. 공급의무 비중이 10%에 도달하는

2022년에는 누적 설비가 25,211MW에 이를 것으로 보인다. 2022년까

지 준공하겠다고 접수된 바이오에너지 발전설비는 총 12개이며, 발전

설비용량은 총 656MW다. 폐기물 소각은 총 5개 설비가 접수되었으

며, 총 발전설비용량은 67.7MW이다(지식경제부, 2013).

제1장 서론 3

여타 신재생에너지원과는 달리 바이오 폐기물에너지 부문은 원료

(feedstock)의 투입이 요구되며, 총 생산비에서 원료가 차지하는 비중

이 높아 바이오 폐기물 발전 확대를 위해서는 적정한 가격에 안정적

으로 원료를 확보하는 것이 관건이다.

원료인 바이오매스와 폐기물은 적은 양이 산재되어 있고 에너지 밀

도가 낮은 특성상 수집, 운송, 저장을 위한 비용이 높다. 임지잔재물,

폐목재 등 바이오매스는 국내 자원이 한정되어 있어 국내 자원 활용

의 극대화가 요구되며, 부족한 부분은 부득이 해외 바이오매스 자원

개발을 통해 안정적인 공급원 확보가 필요하다.

하지만, 세계 주요국의 바이오에너지 공급 확대 정책에 따라 바이오

매스의 국제 무역량은 증가하고 있으며, 해외 바이오매스 국제 가격도

급상승하는 추세다. 소진영(2012, 82쪽)에 따르면, 팜 부산물인 “Palm

Kernel Shell(PKS) 등 일부 바이오매스는 유럽, 일본, 중국 등 국가들

이 자원 선점을 위해 자원 개발 경쟁을 하고 있는 상황이며, 이에 따

라 바이오매스 국제 가격도 급상승하고 있다. 일례로, PKS의 국제가

격은 2010년 초 톤당 약 $43 수준에서 최근에는 톤당 약 $65~$75 대

로 상승하였다.”

이러한 상황에서, 국산원료 활용 극대화 및 해외 바이오매스 자원개

발을 위해 국내외 자원의 발굴과 활용 잠재량을 검토해 보고 이를 바

탕으로 안정적으로 자원을 확보할 수 있는 방안에 대한 체계적인 정

리 및 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 발전 부문 바이오

폐기물에너지 원료별 잠재량 분석을 통하여 향후 신재생에너지 보급

률에 기여 가능 정도를 파악하고, 2012년 RPS제도 시행 후 제도의 성

공적 정착과 신재생에너지 공급의무량 달성을 위해 국내외 바이오매

4

스 활용 방안 도출을 목적으로 한다.

특히, 잠재량 산정 부분은 바이오에너지와 폐기물에너지의 원료인

바이오매스와 폐기물 각각의 특성을 고려하여 미래의 발생량을 예측

하고, 예측된 값을 바탕으로 보급가능 잠재량을 산정하고자 한다. 본

연구를 통해 도출된 결과는 향후 RPS제도의 조기 정착을 위한 정책

수립에 필요한 자료로 활용될 것으로 기대하며, 또한 잠재량 TFT의

산정 결과를 보완하여 합리적으로 우리나라의 신재생에너지 보급목표

를 설정하는 데에도 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

본 보고서는 다음과 같이 구성되었다. 먼저 제2장에서 우리나라

RPS제도에 대해 소개하고, 바이오 폐기물 부분의 발전 현황 및 전망

을 정리하였다. 제3장에서는 바이오 폐기물에너지원의 분류, 잠재량

정의, 선행연구 현황, 잠재량 산정 및 전망 방법론을 기술하였다. 제3

장에서 제시한 방법론을 적용하여 산출된 바이오 폐기물에너지원별

잠재량 산정치와 전망치는 제4장에 정리하였다. 제5장에서는 세계 바

이오매스 발전의 현황과 전망을 살펴보고, 국제 교역이 가능한 바이오

매스 발전원을 중심으로 주요국 또는 주요 권역의 현황을 분석하였다.

아시아 주요국의 농산 바이오매스 잠재량을 평가하여 수록하였으며,

임산자원이 풍부한 미주지역 주요국의 임산 바이오매스 현황을 조사

하였다. 마지막으로, 제6장에서 바이오 폐기물 발전 원료 확보방안을

분석하였다.

제2장 RPS제도 및 바이오매스 발전 현황 5

제2장 RPS제도 및 신재생 발전 현황

1. RPS제도 개요2)

2002년부터 시행되어 온 Feed-in-Tariff(FIT, 발전차액지원)제도는

고정가격으로 신재생 전력을 매수하여 투자 불확실성을 완화하고 민

간참여를 유도하면서 초기 발전 부문 신재생에너지 보급 확산에 기여

하였다. 2011년까지 연도별 지원 금액은 34억 원에서 3,689억 원으로

증가하였으며, 지원의 결과로 발전량도 150GWh에서 2,521GWh로 크

게 증가했다.

구분 ’02 ’03 ’04 ’05 ’06 ’07 ’08 ’09 ’10 ’11 합계

발전량(GWh) 160 270 310 390 490 855 1,185 1,503 2,428 2,521 -

금액(억원) 34 56 50 75 100 266 1,195 2,627 3,318 3,689 7,720

<표 2-1> FIT 지원 실적

자료: 에너지관리공단(2013, 65쪽)

그러나 FIT제도는 기술개발을 통한 기술 및 가격경쟁력 확보 노력

미흡, 재정부담 가중 등의 문제점을 야기하였고, 이에 따라 FIT제도를

폐지하고 2012년부터 RPS제도를 도입하게 되었다. RPS제도는 50만

kW 이상의 발전설비를 보유한 발전사업자에게 총 발전량의 일정 비

율을 신재생에너지로 공급토록 의무화한 제도이다.

RPS 공급의무자는 한국수력원자력, 남동 중부 서부 남부 동서발전,

지역난방공사, 수자원공사, SK E&S, GS EPS, GS파워, 포스코에너지,

2) 본 소절의 내용은 에너지관리공단(2011)을 토대로 작성하였다.

6

MPC율촌전력 등 13개 발전회사로 국가 총발전량의 98.7%를 차지하

고 있다. 의무대상자는 Renewable Energy Certificate(REC, 신재생에

너지 공급인증서)3)를 확보하고 제출함으로써 의무이행 사실을 증명해

야 하는데, REC는 자체조달, 외부조달, 인증서 구매를 통해 확보가

가능하다.

우리나라 RPS제도의 특징은 태양에너지에 별도 의무량을 부과하고,

그 중 50% 이상을 외부에서 조달토록 하는 것이다. 이는 상대적으로

경쟁력이 약한 태양에너지 산업 및 소규모 발전사업자를 보호하기 위

한 조치이다. 2013년에는 단기적인 태양광 시장 창출을 위하여 정부

는 5년(2012~16년)으로 계획되었던 1,200MW의 태양광 의무량을 4년

(2012~15년)으로 단축하였으며, 300MW를 추가하였다.

해당연도 ’12 ’13 ’14 ’15 ’16 ’17 ’18 ’19 ’20 ’21 ’22~

의무비율(%) 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10.0태양광의무 공급량(GWh) 276 723 1,353 1,577 별도 의무량 없음

자료: 산업통상자원부(2013.12.9., 6쪽) 및 에너지관리공단(2011)

<표 2-2> 연도별 의무공급량

해당연도 ’12 ’13 ’14 ’15~

설비용량(MW) 220 330 480 470

<표 2-3> 연도별 설비용량

자료: 산업통상자원부(2013.8.27., 1쪽)

3) REC(Renewable Energy Certificate)는 신재생 전력에 대한 “교환, 지불, 저장, 가치척도” 수단으로, 거래시장은 매매 당사자 간 계약을 체결하는 계약시장(연중 개설)과 수요와 공급에 의해서 매매가 체결되는 현물시장(태양광 시장과 비태양광 시장으로 구분, 각 매월 1회 개설)

제2장 RPS제도 및 바이오매스 발전 현황 7

또한, 신재생에너지 발전원 간 균형 있는 이용 보급과 기술개발 촉

진을 위해 REC 가중치를 부여하고 있다. 가중치는 환경, 기술개발 및

산업화에 미치는 영향, 발전원가, 부존 잠재량, 온실가스 배출 저감 효

과 등을 고려하여 산정한다.

구분 가중치대상에너지 및 기준

설치유형 지목유형 용량기준

태양광에너지

0.7건축물 등

기존시설물을 이용하지 않는 경우

5개 지목(전, 답, 과수원, 목장용지, 임야)

1.0기타 23개 지목

30kW 초과

1.2 30kW 이하

1.5 건축물 등 기존 시설물을 이용하는 경우유지의 수면에 부유하여 설치하는 경우

기타 신 재생에너지

0.25 IGCC, 부생가스

0.5 폐기물, 매립지가스

1.0 수력, 육상풍력, 바이오에너지, RDF 전소발전, 폐기물 가스화 발전, 조력(방조제 有)

1.5 목질계 바이오매스 전소발전, 해상풍력(연계거리 5km이하)

2.0 해상풍력(연계거리 5km초과), 조력(방조제 無), 연료전지

<표 2-4> 공급인증서(REC) 가중치

자료: 에너지관리공단(2013, 43쪽)표주: 가중치 1인 태양광의 경우, REC 가격이 22만원(’12년 3월), SMP가 177.5원(’12년 3월)

이므로 kWh당 397.5원에 매입하는 것과 유사함(SMP+REC/1,000원)

RPS 공급의무자는 일정 범위 내에서 공급 의무 이행을 다음 연도

로 연기할 수 있는 유연성 메커니즘을 확보하고 있다. 2012~14년 사

이에는 30% 이내, 2014년 이후에는 20% 이내로 연기가 가능하다. 의

무 미이행량에 대해서는 ‘신에너지 및 재생에너지 개발 이용 보급 촉

진법’에 따라 평균 거래가격의 150% 이내에서 과징금을 부과하여 의

무 이행을 촉진하고 있다.

8

현재 영국, 스웨덴, 캐나다, 호주 등이 RPS를 도입 운영 중이며, 미

국(현재 29개주 시행 중)은 연방차원의 RPS법안 도입을 추진 중이다.

2. RPS제도 이행 실적

RPS제도가 처음 시행된 2012년 한 해 동안 본 제도의 이행을 통해

신규로 설치된 신재생에너지 발전설비는 총 1,165 개소다. 이를 통해

총 842MW의 신재생 발전설비가 추가되었다. 이는 FIT 시행 10년간

의 실적인 2,089 개소 증설에 따른 총 1,028MW 신규 설비용량 증가

와 비슷한 수준으로, 단기간에 높은 성과를 거둔 것으로 보인다.

실질적인 의무이행실적은 4,154,227 REC로, 의무공급량 목표치인

총 6,420,279 REC에 비해 64.7% 수준에 그쳤다. 그나마 태양광 부문

의 이행률은 95.7%로 목표치를 거의 달성하였으나, 비태양광 부문의

이행률은 63.3%로 다소 미흡하였다. 김제남 의원에 따르면(조선비즈,

2013.4.8.일자), 자체 건설을 통해 달성한 RPS의 비중은 26.9%이며,

나머지 37.%는 국가를 포함한 외부로부터 조달하였다.

태양광 부분은 이행연기를 통해 미이행분이 발생하지 않았지만, 비

태양광 부분은 1,674,343 REC의 이행을 연기했음에도 불구하고 전체

의무공급량의 9%인 579,889 REC의 미이행분이 발생했다. 총 13개

의무이행자 중 6개 발전사가 의무를 이행하지 못한 결과를 초래했다.

다음 절에서는 신재생에너지 원별 발전 현황 및 전망에 대해 알아

본다.

제2장 RPS제도 및 바이오매스 발전 현황 9

공급의무자

구분의무공급량

이행 이행 연기

미이행비율 비율 비율

한수원

태양광 43,332 38,679 89.3% 4,653 10.7% - 0.0%비태양광 1,966,924 1,585,937 80.6% 380,987 19.4% - 0.0%소계 2,010,256 1,624,616 80.8% 385,640 19.2% - 0.0%

남동

발전

태양광 43,056 41,859 97.2% 1,197 2.8% - 0.0%비태양광 790,632 322,532 40.8% 248,909 31.5% 219,191 27.7%소계 833,688 364,391 43.7% 250,106 30.0% 219,191 26.3%

중부

발전

태양광 43,056 42,369 98.4% 687 1.6% - 0.0%비태양광 695,094 349,932 50.3% 220,758 31.8% 124,404 17.9%소계 738,150 392,301 53.1% 221,445 30.0% 124,404 16.9%

서부

발전

태양광 43,056 39,530 91.8% 3,526 8.2% - 0.0%비태양광 717,647 398,784 55.6% 224,684 31.3% 94,179 13.1%소계 760,703 438,314 57.6% 228,210 30.0% 94,179 12.4%

남부

발전

태양광 43,056 42,797 99.4% 259 0.6% - 0.0%비태양광 790,845 524,249 66.3% 249,911 31.6% 16,685 2.1%소계 833,901 567,046 68.0% 250,170 30.0% 16,685 2.0%

동서

발전

태양광 43,056 43,056 100.0% - 0.0% - 0.0%비태양광 691,227 379,785 54.9% 220,284 31.9% 91,158 13.2%소계 734,283 422,841 57.6% 220,284 30.0% 91,158 12.4%

지역

난방

공사

태양광 2,484 2,174 87.5% 310 12.5% - 0.0%비태양광 101,831 81,137 79.7% 20,694 20.3% - 0.0%소계 104,315 83,311 79.9% 21,004 20.1% - 0.0%

수자원

공사

태양광 2,484 1,804 72.6% 680 27.4% - 0.0%비태양광 - - - - - - -소계 2,484 1,804 72.6% 680 27.4% - 0.0%

SKE&S

태양광 2,484 2,041 82.2% 443 17.8% - 0.0%비태양광 87,668 26,794 30.6% 26,602 30.3% 34,272 39.1%소계 90,152 28,835 32.0% 27,045 30.0% 34,272 38.0%

GSEPS

태양광 2,484 2,484 100.0% - 0.0% - 0.0%비태양광 78,637 54,539 69.4% 24,098 30.6% - 0.0%소계 81,121 57,023 70.3% 24,098 29.7% - 0.0%

GS파워

태양광 2,484 2,419 97.4% 65 2.6% - 0.0%비태양광 48,815 34,173 70.0% 14,642 30.0% - 0.0%소계 51,299 36,592 71.3% 14,707 28.7% - 0.0%

포스코

에너지

태양광 2,484 2,484 100.0% - 0.0% - 0.0%비태양광 140,099 97,325 69.5% 42,774 30.5% - 0.0%소계 142,583 99,809 70.0% 42,774 30.0% - 0.0%

MPC율촌

태양광 2,484 2,484 100.0% - 0.0% - 0.0%비태양광 34,860 34,860 100.0% - 0.0% - 0.0%소계 37,344 37,344 100.0% - 0.0% - 0.0%

합계

태양광 276,000 264,180 95.7% 11,820 4.3% - 0.0%비태양광 6,144,279 3,890,047 63.3% 1,674,343 27.3% 579,889 9.4%소계 6,420,279 4,154,227 64.7% 1,686,163 26.3% 579,889 9.0%

<표 2-5> 2012년 공급의무자별 RPS 의무이행 실적(단위: REC)

자료: 산업통상자원부(2013.5.17., 3쪽)

10

3. 국내 바이오･폐기물 발전 현황 및 전망

가. 신재생에너지 발전 현황

2011년도 발전설비현황(전력거래소, 2012)에 의하면, 우리나라의

신재생에너지 총 설비용량은 3,577MW 규모로, 전체 설비용량인

83,212MW의 4% 수준인 것으로 집계되었다.

원별로는 수력이 1,717MW로 전체 신재생에너지의 48%를 차지하

고 있으며, 그 중에서 대수력 발전설비가 1,592MW로 전체 수력의

93%를 차지하고 있다.

폐기물은 752MW로 21%를 차지하고 있으며, 그 중 부생가스가

692MW로 전체 폐기물에서 차지하는 비중이 92%이다. 부생가스 발

전소의 평균 설비용량은 230MW로 신재생에너지원별 평균 설비용량

중에서 가장 높은 수치를 나타내고 있다.

그 다음이 태양광 15.5%(554MW), 풍력 11.4%(406MW), 바이오

2.5%(89MW), 연료전지 1.6%(56MW), 해양에너지 0.03%(1MW) 순

으로 나타나고 있다. 운영 중인 신재생에너지 발전소 총 567개소 중

바이오 발전소는 24개, 폐기물 발전소는 16개이다.

2011년 우리나라 신재생에너지 발전량은 전년 대비 195% 성장한

17,345,647MWh에 달하여 전체 발전량의 3.5%를 차지하고 있다.

2011년부터 신재생에너지 발전 부문에 포함되기 시작한 폐기물 발전

량을 제외하면 전년 대비 21.26% 성장한 7,141,740MWh로 전체 발전

량의 1.42%를 차지하는 것으로 나타난다.

제2장 RPS제도 및 바이오매스 발전 현황 11

구분 발전소 개수 총 설비용량 설비용량 비중 평균 설비용량

태양광 372 554.6 15.51% 1.491

풍력 35 406.5 11.37% 11.616

수력

대수력 16 1,592.3 44.51% 99.518

소수력 84 125.1 3.50% 1.489

소계 100 1,717.4 48.01% 17.174

바이오

LFG 16 85.5 2.39% 5.345

바이오가스 8 3.4 0.10% 0.426

소계 24 88.9 2.49% 3.706

폐기물

부생가스 3 692.3 19.35% 230.767

소각로 13 60.1 1.68% 4.627

소계 16 752.4 21.04% 47.028

해양에너지 1 1.0 0.03% 1.000

연료전지 19 56.1 1.57% 2.953

합계 567 3,577.0 100.00% 6.309

자료: 전력거래소(2012, 34-67쪽)

<표 2-6> 신재생에너지 발전설비 현황

(단위: MW)

2011년 원별 발전량을 살펴보면, 폐기물이 58.8%(10,203,907MWh)

로 가장 큰 비중을 차지하고 있으며, 수력이 25.9%(4,490,107MWh)로

그 다음을 차지하고 있다. 그 다음이 태양광 5.3%(917,198MWh), 풍력 5%

(862,884MWh), 바이오 3%(524,623MWh), 연료전지 1.7%(294,621MWh),

해양에너지 0.3%(52,307MWh) 순이다.

2005년부터 2011년까지 신재생에너지 발전량의 연평균성장률은

28%로, 꾸준한 성장세를 보이고 있다. 원별 연평균성장률을 살펴보면,

태양광 100%, 풍력 37%, 수력 3%, 연료전지 128%로 태양광과 연료

전지의 고성장세가 두드러지고 있다.

태양광은 별도의 의무량이 부과된 점과 설치에 대한 법 제도적인

12

규제가 거의 없어 설치가 용이한 점 때문에 성장률이 높은 반면, 풍력

은 입지에 대한 환경규제로 인해 인허가가 지연되고 있는 점이 반영

되어 성장률이 다소 낮은 것으로 평가된다. 실제로, 총 1.8MW의 풍

력단지 개발이 인허가의 지연으로 계류 중에 있는 실정이다. 바이오에

너지의 성장률이 낮은 이유 중 하나는 해외 바이오매스 수입에 대한

법적인 제약 문제가 해결되지 않아 발전사들이 계획하고 있는 프로젝

트가 원활하게 이행되지 못하고 있는 점을 들 수 있다.

구분 2000 2005 2010 2011태양광 5,284 14,399 772,801 917,198 풍력 16,685 129,888 816,950 862,884 수력 81,825 3,674,015 3,685,090 4,490,107

바이오

LFG - 129,595 399,312 440,814 바이오가스 - - 17,401 44,860 우드칩 - - - 8,728폐목재 - - - 30,221소계 - 129,595 416,713 524,623

폐기물

폐가스 - - - 9,862,615 산업폐기물 - - - 45,713 생활폐기물 - - - 56,708

대형도시쓰레기 - - - 238,871 소계 - - - 10,203,907

해양에너지 - - 1,039 52,307 연료전지 - 2,103 196,960 294,621

신재생 총발전량 103,794 3,950,000 5,889,553 17,345,647 신재생공급비중(%) 0.04% 1.08% 1.24% 3.46%

총발전량(양수발전포함) 266,399,508 364,639,331 474,660,205 501,527,009

자료: 에너지관리공단(2012)주: (1) ’11년 자료부터 폐목재는 폐기물에서 바이오로 분류변경

<표 2-7> 신재생에너지 연도별 발전량 현황

(단위: MWh)

제2장 RPS제도 및 바이오매스 발전 현황 13

2011년 신재생에너지 발전량 중 바이오는 전년 대비 25.9% 성장하였다.

비중은 2005년 0.03%(129,595MWh)에서 2011년 3.02%(524,623MWh)로

증가하여 26%의 연평균성장률을 보였다.

나. 신재생 발전 전망

에너지경제연구원의 장기수급전망에 따르면, 우리나라 전력 수요는

2010년 434.2TWh에서 2035년 840.1TWh로 연평균 2.68% 증가할 것

으로 전망된다. 2022년에는 668.5TWh의 전력 수요가 있을 것으로 전

망되었다. 이를 충족하기 위한 발전량은 2010년 총 474.7TWh에서

2035년 914.8TWh로 연평균 2.66%의 증가율로 증가할 것으로 전망되

었다. 2022년에는 727.5TWh의 발전량이 필요할 것으로 전망되었다.

구분　 2010 2015 2020 2025 2030 2035CAGR ’09~’35

(%)총 발전설비 (GW) 73.8 98.2 111.2 115.8 130.7 138.4 2.54

총발전량 (TWh) 474.7 576.8 690.6 779.9 856.8 914.8 2.66

전력 수요 (TWh) 434.2 528.5 633.7 716.9 786.6 840.1 2.68

자료: 에너지경제연구원 내부자료(2012)

<표 2-8> 에너지경제연구원 전력 공급 및 수요 전망

반면 제6차 전력수급기본계획에 따르면, 목표수요는 2013년

482.5TWh에서 2027년 655.3TWh까지 증가할 전망이며, 2022년에는

602.0TWh에 이를 전망이다. 이를 충족하기 위한 총 발전량은 2013년

525.7TWh에서 2027년 715.3TWh로 증가할 전망이며, 2022년에는

661.0TWh의 발전이 필요할 것으로 전망되었다.

14

구분전력소비량(기준수요)

총발전량1)

(기준수요)전력소비량(목표수요)

총발전량(목표수요)

2013 485,428 554,775 482,527 525,7002014 505,315 577,503 499,116 542,7032015 526,356 601,550 516,156 560,5452016 547,794 626,050 532,694 577,1302017 569,141 650,447 548,241 602,8072018 590,257 674,579 564,256 612,6832019 610,823 698,083 578,623 633,5712020 630,964 721,102 590,565 644,5122021 651,845 744,966 597,064 655,1222022 672,544 768,622 602,049 660,9802023 693,056 792,064 605,724 668,5052024 713,310 815,211 611,734 674,827

733,060 837,783 624,950 684,63720252026 752,364 859,845 640,133 704,7802027 771,007 881,151 655,305 715,349

연평균 증가율

3.4% 2.2%

자료: 지식경제부(2013), 제6차 전력수급기본계획주: 1) 기준수요 총발전량 전망치는 2009년부터 2011년까지 3년 동안 전력소비량이 총발전

량에서 차지하는 비중의 평균을 전력소비량 및 목표수요에 적용하여 산정함. 즉 총발전량 = 전력소비량/0.875

2) 목표수요의 총발전량 전망치는 연도별 신재생에너지 발전량 전망치에 당해연도 신재생 비중을 역산하여 산정

<표 2-9> 제6차 전력수급기본계획의 전력수요 전망

(단위: GWh)

2022년 총 발전량 기준으로 에너지경제연구원의 총 발전량 전망치

가 제6차 전력수급계획의 목표 수요 충족을 위한 총 발전량보다 약

10% 정도 높게 나타났다. 전망치의 차이는 각 기관에서 운영하고 있

는 전망 방법론 및 모형, 그리고 전망에 활용된 전제치 항목의 차이가

반영된 것으로 보이며, 특히 전력수급계획은 기준안에서 수요관리를

통해 저감하는 양을 차감한 목표치이기 때문에 다소 낮게 나타난다.

제2장 RPS제도 및 바이오매스 발전 현황 15

구분의무공급량 비중

에경연 전망치를 활용한 추정 제4차 계획 적용 시제6차 계획 전망치총발전량

기준발전량

신재생공급

의무량*

공급의무량*

실질의무량

2011 501,527 484,181 17,346 -

2012 2.0% 513,884 486,855 9,684 9,007 6,984 -

2013 2.5% 532,039 502,522 12,171 11,495 9,462 15,771

2014 3.0% 553,923 521,502 15,076 13,931 11,888 20,080

2015 3.5% 576,800 541,201 18,253 16,481 14,428 24,664

2016 4.0% 600,847 561,853 21,648 19,075 17,012 31,165

2017 5.0% 624,562 579,124 28,093 24,229 22,145 34,360

2018 6.0% 646,848 594,755 34,747 29,212 27,109 38,599

2019 7.0% 668,983 610,004 41,633 34,391 32,268 44,350

2020 8.0% 690,588 624,442 48,800 39,639 37,496 54,139

2021 9.0% 709,272 635,727 56,200 44,861 42,698 58,961

2022 10.0% 727,517 646,599 63,573 50,248 48,065 66,759

주: 기준발전량은 총발전량에서 2011년 신재생발전량과 해당 연도의 신재생 발전을 차감한 발전량을 의미함

* 수자원공사의 시화조력 및 수력 발전량 포함

<표 2-10> 신재생에너지 발전량 전망

(단위: GWh )

RPS제도를 설계할 당시, 제4차 전력수급기본계획에 따라 신재생에

너지 공급의무량을 산정한 결과에 따르면, 공급의무량은 2012년

9,007GWh에서 2022년 50,248GWh 수준으로 증가한다(<표 2-10>의

‘제4차 계획 적용 시’ 항목 참조). 시화조력의 연간 발전량 552GWh

와 수력 1,440GWh 등 수자원공사의 기존 보유물량을 고려한 실질적

인 공급의무량은 2012년 6,984GWh(600.6천 TOE)에서 2022년

16

48,065GWh(4,133.6천 TOE) 수준으로 증가한다.

반면, 제6차 전력수급기본계획상 신재생에너지 발전량은 2013년

15,771GWh에서 2022년 66,759GWh로 증가할 전망이다. 에너지경제연

구원의 총 발전량 전망치를 기준으로 하여 RPS 의무공급자들의 의무공

급량을 산정한 결과, 2013년 12,171GWh에서 2022년 63,573GWh로

증가하여, 제4차 전력수급 기본계획보다는 높게, 제6차 전력수급기본

계획보다는 다소 낮게 전망되었다.

참고로, 이창호(2013)는 2022년까지 공급의무량을 RPS 의무공급자

별로 전망하여 제시하고 있다(<표 2-10> 참조). 전체 의무공급량은

2013년 9,758GWh에서 2022년 51,726GWh로 증가할 것으로 보고 있

으며, 특히, 한수원이 전체 의무공급량의 약 26%인 13,573GWh로 가장

높을 것으로 전망하였다. 남동발전은 2022년 의무공급량이 7,700GWh로

전체 의무공급량의 약 14.9%이며, 그 다음은 남부발전이 7,574GWh로

약 14.6%를 점유할 것으로 전망한다. 그 외에 중부발전, 서부발전 및

동서발전이 각각 13%대를 점유할 것으로 전망되며, 그 외의 발전사들

은 1%대 또는 그 이하의 점유율을 보일 것으로 전망된다.

제2장 RPS제도 및 바이오매스 발전 현황 17

구분 한수원 남동 중부 서부 남부 동서 한난

2012 2,303 936 850 818 921 834 61

2013 2,970 1,335 1,213 1,167 1,313 1,190 82

2014 3,510 1,770 1,609 1,548 1,741 1,578 102

2015 3,881 2,270 2,063 1,985 2,233 2,024 122

2016 4,044 2,841 2,582 2,484 2,795 2,533 144

2017 4,946 3,786 3,441 3,310 3,725 3,375 185

2018 6,377 4,619 4,198 4,038 4,544 4,118 222

2019 7,697 5,474 4,974 4,785 5,384 4,879 261

2020 9,341 6,295 5,720 5,503 6,192 5,611 293

2021 11,684 6,961 6,326 6,086 6,847 6,205 306

2022 13,573 7,700 6,997 6,731 7,574 6,863 329

　SK

E&S GS EPS GS 파워

포스코파워

MPC 총계

2012 106 91 56 67 42 7,085

2013 143 123 76 90 56 9,758

2014 178 153 94 112 70 12,465

2015 213 183 113 134 84 15,305

2016 251 215 133 158 98 18,278

2017 323 277 171 203 127 23,869

2018 387 332 205 243 151 29,434

2019 455 390 241 285 178 35,003

2020 511 438 271 321 200 40,696

2021 534 458 283 335 209 46,234

2022 575 493 305 361 225 51,726

<표 2-11> 연도별 공급의무자별 공급의무량

(단위: GWh)

자료: 이창호(2013)

18

다. 바이오･폐기물에너지원 수요 전망

제6차 전력수급 기본계획에 의하면 신재생에너지 발전설비 계획은

2013년 5,142MW에서 2027년 32,014MW로 증가할 전망이다. 2022

년에는 누적 설비가 25,211MW에 이를 것으로 보인다. 신재생 발전설

비 계획은 발전사들이 제출한 건설의향서를 바탕으로 하고 있으나, 건

설의향이 RPS 의무이행량에 부족한 현실을 고려하여, 이를 충족하기

위해 필요한 추가설비를 인위적으로 반영하였다. 이를 정책설비라고

한다.

2022년까지 준공하겠다고 접수된 바이오에너지 발전설비는 총 12

개이며, 발전설비용량은 총 656MW다. 폐기물 소각은 총 5개 설비가

접수되었으며, 총 발전설비용량은 67.7MW이다. 정책설비로 책정된

바이오에너지 발전설비는 총 545MW이며, 폐기물에너지 발전설비는

총 544MW이다. 이를 합하면 바이오에너지 발전설비는 총 1,201MW,

폐기물에너지 발전설비는 총 611.7MW에 이른다.

여기에 기존 설비를 감안하면 바이오에너지 발전설비용량은 총

1,205MW, 그리고 폐기물에너지 발전설비용량은 총 688MW가 된다.

이를 활용한 발전량은 바이오에너지 발전의 경우 2013년 211GWh

에서 2027년 2,713GWh로 증가할 전망이며, 폐기물에너지 발전의 경

우 2013년 224GWh에서 2027년 1,549GWh가 될 전망이다. 2027년

기준으로 바이오에너지 발전량은 전체 신재생에너지 발전량의 약 3%

수준이며, 폐기물에너지 발전량은 약 1.7% 수준이다.

제2장 RPS제도 및 바이오매스 발전 현황 19

연 도 수력 풍력 해 양에너지

태양광 바이오 폐기물소 각

부 생가 스

연 료전 지

IGCC 계

2012. 12기존설비

1,746 (412)

477 (7)

255 (5)

690 (90)

93 (8)

74 (6)

692 (692)

56 (56)

0 (0)

4,084 (1,277)

2013. 121,746 (412)

725 (11)

255 (5)

1,157 (150)

164 (14)

102 (9)

842 (842)

151 (151)

0 (0)

5,142 (1,595)

2014. 121,749 (413)

1,837 (28)

255 (5)

1,487 (193)

399 (35)

112 (10)

992 (992)

197 (197)

0 (0)

7,028 (1,872)

2015. 121,759 (415)

3,286 (49)

260 (5)

1,807 (235)

460 (40)

144 (13)

992 (992)

268 (268)

300 (300)

9,277 (2,317)

2016. 121,764 (416)

4,471 (67)

260 (5)

1,808 (235)

500 (44)

144 (13)

992 (992)

332 (332)

300 (300)

10,572 (2,404)

2017. 121,764 (416)

5,205 (78)

275 (6)

1,812 (236)

520 (45)

144 (13)

992 (992)

332 (332)

600 (600)

11,644 (2,717)

2018. 121,764 (416)

7,635 (115)

275 (6)

1,812 (236)

620 (54)

244 (21)

992 (992)

332 (332)

600 (600)

14,274 (2,771)

2019. 121,780 (420)

9,641 (145)

569 (12)

1,830 (238)

860 (75)

344 (30)

992 (992)

379 (379)

900 (900)

17,295 (3,190)

2020. 121,790 (422)

11,147 (167)

1,609 (34)

1,839 (239)

960 (84)

444 (39)

992 (992)

385 (385)

900 (900)

20,066 (3,262)

2021. 121,790 (422)

13,847 (208)

1,609 (34)

1,839 (239)

1,060 (92)

544 (47)

992 (992)

390 (390)

900 (900)

22,972 (3,325)

2022. 121,790 (422)

14,477 (217)

2,929 (62)

1,839 (239)

1,205 (105)

688 (60)

992 (992)

390 (390)

900 (900)

25,211 (3,387)

2023. 121,805 (426)

14,927 (224)

2,929 (62)

2,634 (342)

1,205 (105)

688 (60)

992 (992)

613 (613)

900 (900)

26,694 (3,724)

2024. 121,820 (430)

14,927 (224)

2,929 (62)

3,474 (452)

1,205 (105)

688 (60)

992 (992)

838 (838)

900 (900)

27,774 (4,061)

2025. 121,835 (433)

14,927 (224)

2,929 (62)

4,337 (564)

1,205 (105)

688 (60)

992 (992)

1,064 (1,064)

1,200 (1,200)

29,178 (4,703)

2026. 121,850 (437)

14,927 (224)

3,019 (63)

4,337 (564)

1,205 (105)

688 (60)

992 (992)

1,535 (1,535)

1,500 (1,500)

30,054 (5,479)

2027. 121,865 (440)

15,665 (235)

3,019 (63)

5,330 (693)

1,205 (105)

688 (60)

992 (992)

1,749 (1,749)

1,500 (1,500)

32,014 (5,837)

<표 2-12> 신재생에너지 발전설비계획 종합

(단위: MW)

자료: 지식경제부(2013), 제6차 전력수급기본계획

20

연도 수력 풍력 해양 태양광바이오폐기물부생가스

연료전지

IGCC 합계　비중

2013 5,934 1,101 467 1,205 211 224 6,065 565 - 15,771 3.0%

2014 5,940 1,765 467 1,564 610 241 8,036 1,457 - 20,080 3.7%

2015 5,962 4,477 467 2,036 922 252 8,693 1,856 - 24,664 4.4%

2016 5,979 7,168 476 2,390 1,036 324 8,693 2,471 2,628 31,165 5.4%

2017 5,996 9,797 476 2,392 1,149 324 8,693 2,906 2,628 34,360 5.7%

2018 5,996 11,354 503 2,397 1,171 324 8,693 2,906 5,256 38,599 6.3%

2019 5,996 16,655 503 2,397 1,396 549 8,693 2,906 5,256 44,350 7.0%

2020 6,066 21,560 1,436 2,446 1,937 774 8,693 3,344 7,884 54,139 8.4%

2021 6,083 24,838 2,480 2,452 2,162 1,000 8,693 3,370 7,884 58,961 9.0%

2022 6,083 32,091 2,480 2,498 2,387 1,225 8,693 3,419 7,884 66,759 10.1%

2023 6,083 34,828 2,480 2,544 2,713 1,549 8,693 3,419 7,884 70,193 10.5%

2024 6,134 35,810 2,480 3,596 2,713 1,549 8,693 5,373 7,884 74,231 11.0%

2025 6,185 35,810 2,480 4,707 2,713 1,549 8,693 7,344 7,884 77,364 11.3%

2026 6,236 35,810 2,480 5,848 2,713 1,549 8,693 9,323 10,512 83,164 11.8%

2027 6,287 35,810 2,645 5,848 2,713 1,549 8,693 13,449 13,140 90,134 12.6%

<표 2-13> 신재생에너지 연도별 발전량 전망

(단위: GWh)

자료: 지식경제부(2013), 제6차 전력수급기본계획

제2장 RPS제도 및 바이오매스 발전 현황 21

발전량 비중이 가장 높은 신재생에너지원은 풍력으로 약 39.7%를

점유할 전망이며, 그 다음으로 연료전지, IGCC가 각각 14.9%와

14.6%로 높게 나타났다. 2022년에는 바이오에너지 및 폐기물에너지

발전량이 각각 2,387GWh와 1,225GWh가 될 전망이다.

전술한 바와 같이 제6차 전력수급기본계획의 신재생에너지 발전량은

발전사들의 건설의향에 RPS를 고려하여 정책설비를 추가한 일종의

RPS 목표 발전량이라고 할 수 있다. 따라서 본 연구의 RPS 기여도

평가를 위해 제6차 전력수급기본계획의 발전량을 활용하였다.

제3장 잠재량 평가 개요 23

제3장 잠재량 평가 개요

1. 바이오･폐기물에너지원 분류

바이오에너지와 폐기물에너지는 각각 다양한 세부 분류로 구성되어

있으며, 그 원료 또한 다양한 종류를 포함하고 있다. 바이오에너지와

폐기물에너지원의 잠재량을 평가하기 위해서는 먼저 세부 분류를 알

아보고, 원료를 잠재량 평가가 용이하게 분류하여 그룹으로 나눌 필요

가 있다. 이 절에서는 바이오에너지와 폐기물에너지의 원별 분류 및

원료의 그룹화를 다룬다.

가. 바이오･폐기물에너지원별 분류

신에너지 및 재생에너지 개발 이용 보급 촉진법(이하 ‘신재생에

너지법’)에는 바이오에너지를 구분하는 기준을 “생물유기체를 변환시

켜 얻어지는 기체, 액체 또는 고체의 연료와 이를 연소 또는 변환시켜

얻어지는 에너지”로 정의하고, 그 범위는 “1. 생물유기체를 변환시킨

바이오가스, 바이오에탄올, 바이오액화유 및 합성가스, 2. 쓰레기매립

장의 유기성폐기물을 변환시킨 매립지가스, 3. 동물 식물의 유지(油

脂)를 변환시킨 바이오디젤, 4. 생물유기체를 변환시킨 땔감, 목재칩,

펠릿 및 목탄 등의 고체연료” 등으로 정하고 있다.

동 법에서 폐기물에너지는 “각종 사업장 및 생활시설의 폐기물을

변환시켜 얻어지는 기체 액체 또는 고체의 연료와 이를 연소 또는 변

환시켜 얻어지는 에너지”를 기준으로 범위를 결정하도록 하고 있다.

바이오에너지와 폐기물에너지의 구체적인 분류는 통상적으로 법정

24

통계인 신 재생에너지 보급통계의 분류 체계를 따르고 있다. 바이

오에너지에는 바이오가스, 매립지가스, 바이오디젤, 우드칩, 성형탄,

임산연료, 목재펠릿, 폐목재 등이 있으며, 특히 폐목재는 당초 폐기물

에너지로 분류되었으나, 2012년에 처음으로 바이오에너지로 분류하기

시작했다.

폐기물에너지에는 폐가스, 산업폐기물, 생활폐기물, 대형도시쓰레기, 시

멘트킬른보조연료, RDF/RPF/TDF4), 정제연료유 등을 포함한다. 폐타이

어를 활용하는 TDF는 2012년부터 폐기물에너지에 포함하기 시작했다.

구분 세부분류 통계작성대상

바이오에너지

바이오가스바이오가스를 이용하여 전기를 생산하는 설비 또는 검사 대상 보일러 중 바이오가스를 연료로 사용하는 설비

매립지가스 매립지가스를 이용하여 전기 또는 열을 생산하는 설비

바이오디젤 바이오디젤을 생산/판매하는 업체

우드칩 우드칩을 연료로 사용하는 설비

성형탄 숯, 왕겨탄 등을 생산/판매하는 업체

임산연료 산림청의 임산물 통계

목재펠릿 목재펠릿을 연료로 사용하는 설비

폐목재 검사대상 보일러 중 폐목재를 연료로 사용하는 설비

폐기물에너지

폐가스 검사대상 보일러 중 폐가스를 연료로 사용하는 설비

산업폐기물 검사대상 보일러 중 산업폐기물을 연료로 사용하는 설비

생활폐기물 검사대상 보일러 중 생활폐기물을 연료로 사용하는 설비

대형도시쓰레기 쓰레기 소각열을 이용하여 전기 또는 열을 생산하는 설비

시멘트킬른보조연료

시멘트 공장 등에서 폐기물(폐타이어, 폐합성수지 등)을 이용하는 업체

RDF/RPF/TDF RDF/RPF/TDF를 생산/판매하는 업체

정제연료유 폐유 업체에서 생산/판매하는 정제연료유

자료: 에너지관리공단(2012, iv쪽), 신 재생에너지 보급통계주: “검사대상보일러”는 에너지이용합리화법 제39조에 의한 검사대상 보일러임

<표 3-1> 바이오･폐기물 에너지원 분류

4) RDF, RPF, TDF는 각각 Refuse Derived Fuel, Refuse Plastic Fuel, Tire Derived Fuel을 의미한다.

제3장 잠재량 평가 개요 25

바이오 폐기물에너지원 중 RPS제도와 관련이 있는 발전부문의 에

너지원은 바이오가스, 매립지가스, 우드칩, 임산연료, 목재펠릿 및 폐

목재 등 바이오에너지원과 폐가스, 산업폐기물, 생활폐기물, 대형도시

쓰레기 등 폐기물에너지원을 포함한다.

나. 바이오･폐기물에너지 원료별 분류

바이오 폐기물에너지는 다양한 원료 또는 연료를 활용하며, 바이오

에너지와 폐기물에너지의 생산 잠재량은 이러한 원료의 잠재량에 의

해 결정된다. 일본의 NEDO(2005)5)는 이러한 원료를 “미이용 자원”

과 “생산자원”으로 분류한다. “미이용 자원”은 다른 분야의 생산 및

소비 활동에서 부산물로 발생하는 자원을 말하며, “생산자원”은 에너

지 제조를 목적으로 생산하는 자원을 일컫는다. 일본의 폐기물 관련

법령의 규제 대상인 바이오매스와 그렇지 않은 바이오매스를 구분하

기 위한 의도로 해석된다.

미이용 자원은 목질계, 제지계, 농림, 축산, 식품계 등으로 분류되고,

생산자원은 목초계와 기타 전분 및 식물유로 분류된다. 이 외에도, 생

활계, 건설 및 산업계에서 발생하는 가연성폐기물이 고형연료, 열분해

연료유, 가스화, 소각열의 원료로 활용되는데, 이들은 모두 미이용 폐

기물로 분류할 수 있다6).

5) 한국환경자원공사(2009)에서 재인용하였다.6) 소진영(2012, 49쪽)을 참조하였다.

26

원료 특성

원료 중분류 원료

미이용 자원

목질계바이오매스산림바이오매스 임지잔재물, 간벌재, 미이용수

제재소 폐재, 건설발생목재

제지계바이오매스 폐지, 제지오니, 흑액

농업바이오매스벼농사바이오매스 왕겨, 볏짚

밀짚, 사탕수수 찌꺼기 등

분뇨 소분뇨, 돼지분뇨, 닭분뇨 등

슬러지 하수오니, 분뇨정화조오니

식품계바이오매스

식품가공 폐기물

식품판매 폐기물 도매시장 폐기물, 소매시장 폐기물

생활폐기물 가정폐기물, 사업장폐기물

폐식용유

기타 매립지가스, 섬유폐기물

생산자원

목초계바이오매스단주기 재배목재

목초, 수초, 해초 등

기타전분

식물유 팜유, 유채유, 대두유 등

자료: NEDO(2005), “바이오매스 에너지도입 가이드북 제2탄”, 한국환경자원공사(2009)에서 재인용

<표 3-2> 발생원별 바이오매스 분류

서론에서 기술한 바와 같이 에너지기술연구원이 구성한 잠재량

TFT는 신재생에너지 잠재량 산정을 목적으로 바이오매스 및 폐기물

분야를 다음과 같이 분류하였다7). 먼저, 바이오매스 자원은 임산 바이

오매스, 농산 바이오매스, 축산 바이오매스 그리고 도시폐기 바이오매

스로 분류하였다. 임산 바이오매스는 산림 바이오매스라고도 일컬으

며, 우리나라 산림의 목질계 바이오매스를 의미한다. 농산 바이오매스

는 농산 부산물을 의미하며, 축산 바이오매스는 가축에서 발생하는 분

7) 한국에너지기술연구원(2010), 문승현(2013), 이준표(2013)을 참조하였다.

제3장 잠재량 평가 개요 27

뇨를 의미한다. 도시폐기 바이오매스는 음식물류 폐기물, 하수농축슬

러지 등 유기성폐기물을 의미한다.

폐기물 분야는 “폐기물관리법”에서 분류하는 폐기물 중 생활폐기물,

사업장배출시설계폐기물, 건설폐기물 등을 포함하고, 지정폐기물 및

폐가스도 포함하고 있다.

본 연구에서는 제2차 에너지기본계획의 신재생에너지 보급목표 설

정을 위해 산정되는 잠재량과 비교 가능하도록 정합성을 유지하기 위

하여 에너지기술연구원의 분류체계를 기준으로 하여 바이오 폐기물에

너지 원료를 분류하였다. 각 원료의 분류별로 포함되는 상세 바이오매

스 및 폐기물 종류는 제4장에서 다루었다.

2. 잠재량 정의 및 산정 방법론

가. 신재생에너지 잠재량 정의

일반적으로 자원의 잠재량은 그 정의와 그에 따른 범위를 어떻게

설정하느냐에 따라 규모가 달라지기 때문에 잠재량 산정 목적에 따라

적절한 정의의 설정이 중요하다. 신재생에너지 분야에서는 여러 가지

기준 또는 목적에 따라 잠재량을 정의한다. 특정 영역, 예컨대 한 국

가의 영토 또는 권역의 지리적 범위 내에 존재하는 자원의 총량, 지리

적 여건 등과 같은 물리적 특성을 고려하여 활용이 가능한 자원의 총

량, 현재 기술 수준에서 활용이 가능한 자원의 총량, 그리고 경제성

등 현재 시장 상황에서 활용이 가능한 자원의 총량 등을 잠재량으로

정의할 수 있다. 이러한 잠재량은 독립적으로 정의되기보다는 그 범위

가 가장 넓은 것부터 가장 좁은 것으로 단계별로 정의하며, 잠재량 산

28

정 또한 자원의 총량에서 출발하여 단계별로 점차 범위가 좁은 정의

의 잠재량을 산정해 내려가는 방법을 취하고 있다. 이 때문에 가장 높

은 수준의 잠재량부터 위로 갈수록 감소해 가는 단계별 피라미드형

구조를 이루고 있다([그림 3-1] 참조).

신재생에너지 잠재량에 대한 정의와 용어, 그리고 그 산정방식은

국가별, 권역별 및 국제기구별로 활용 목적과 해당 지역의 자원 구조

등 특성에 따라 다양하다. 최근에 신재생에너지 잠재량에 관한 연구가

활발하게 전개되고 있으나, 아직 표준으로 활용할 수 있는 용어와 산

정방식에 대한 정의가 확보되지 않았다8).

단계의 구분에 있어서도 3단계로 잠재량을 구분하는 국가 또는 국

제기구가 있으며, 4단계 또는 5단계로 잠재량을 구분하는 국가 또는

국제기구도 있다. 심지어는 같은 내용의 잠재량에 다른 용어를 사용하

기도 한다.

2013년 제2차 에너지기본계획과 제4차 신재생에너지 기술개발

및 이용 보급 기본계획 수립의 일환으로 “신재생에너지원별 잠재량

산정 TFT”에서는 다음과 같이 우리나라 잠재량을 4단계로 구분하여

정의하였다([그림 3-1] 참조)9). 이론적 잠재량(Theoretical Potential)은

한반도 전체에 부존하는 에너지 총량으로, 자연조건과 기후조건만을

고려한 가장 상위의 개념이다. 지리적 잠재량(Geographical Potential)

은 에너지 활용을 위한 설비가 입지할 수 있는 지리적인 여건을 고려

한 잠재량을 의미한다. 즉, 이론적 잠재량 중에서 경사가 너무 급격하

여 신재생에너지 설비를 설치할 수 없는 지역 등과 같이 지리적인 제

8) 주요 국가 및 국제기구들의 잠재량 정의, 용어, 정의 등에 대한 자세한 논의는 강용혁(2013)에 잘 정리가 되어있다.

9) 전게서.

제3장 잠재량 평가 개요 29

약이 있는 부분을 제외한 잠재량이라고 할 수 있다. 기술적 잠재량

(Technical Potential)은 현재의 기술 수준으로 산출될 수 있는 에너지

생산량을 의미하며, 현재 기술의 에너지효율계수, 가동률 등 활동 계

수를 활용하여 지리적 잠재량으로부터 산출한다. 마지막으로 시장 잠

재량(Market Potential)은 에너지 수요, 기술경쟁, 가격, 지원 정책, 적

용방해(barrier)인자 등 현재의 에너지환경을 고려할 때 적용 가능한

에너지 잠재량으로, 현재의 경제성, 정책 등의 환경에서 실질적으로

보급이 가능한 잠재량이라고 할 수 있다.

본 연구에서는 국가계획과의 정합성 유지 차원에서 “신재생에너지원

별 잠재량 산정 TFT”의 단계별 잠재량의 정의 및 용어를 채택하여 활

용하였으며, 이를 다시 전술한 바이오 폐기물에너지 원료별 분류에 적

용하였다.

자료: 강용혁(2013)

[그림 3-1] 단계별 잠재량 정의 및 그 개념도

30

나. 바이오･폐기물에너지 원료별 잠재량 정의, 산정 및 전망 방법

본 연구에 포함하는 바이오매스 및 폐기물은 RPS제도의 적용 대상

인 발전 부문에 해당하는 임산 바이오매스, 축산 바이오매스, 도시폐

기 바이오매스 및 가연성폐기물이다. 벼, 보리, 감자 등 농산 부산물과

과수의 전정 가지를 포함하는 농산 바이오매스는 현재 기술수준 및

우리나라 여건상 발전연로로 활용이 용이하지 않으며, 그 발생량도 많

지 않아 본 연구의 범위에서 제외하였다. 본 소절에서는 각각의 원료

에 대한 단계별 정의를 제시하고 산정 방법에 대한 개괄적인 기술을

하였으며, 구체적인 정의 및 산정 방법은 제4장에서 다루기로 한다.

이론적 잠재량은 우리나라에 1년간 축적 또는 발생하는 바이오매스

또는 폐기물의 총량으로 정의한다. 바이오매스와 폐기물 모두 해당 원

료의 평균 발열량을 적용하여 에너지양으로 표시한다. 『임업통계연

보』, 연도별 『전국 폐기물 발생 및 처리현황』 등 공신력 있는 국가

통계를 바탕으로 각종 바이오매스 및 폐기물에 대한 연간 축적 또는

발생량을 산정한다. 그 중 축산 바이오매스는 가축 종류별 두수 통계

에 각 분뇨 발생 계수를 적용하여 우리나라의 연간 총 가축 분뇨 발생

량을 산출한다. 폐기물의 경우는 수거된 폐기물의 통계치에 수거율을

적용하여 전체 발생량인 이론적 잠재량을 추정한다.

지리적 잠재량은 기초지자체 단위별로 이론적 잠재량을 산정하고,

그 잠재량이 에너지화를 위한 적정 수준 이상인지 평가하여 산정한다.

바이오매스는 일반적으로 에너지밀도10)가 화석연료에 비해 낮기 때문

에 단위 에너지 당 운송비용이 높다. 이 때문에 바이오매스 에너지 설

비는 주로 인근 지역에서 발생하는 원료를 활용한다. 즉, 바이오매스

10) 부피 당 에너지함량을 나타내는 지수를 의미한다.

제3장 잠재량 평가 개요 31

발생량이 지리적 이용의 한계로 작용한다. 폐기물의 경우, 수거가 되

어 통계에 포함되는 부분은 에너지화가 가능하기 때문에 이를 지리적

잠재량으로 볼 수 있다.

기술적 잠재량은 현재 기술 수준의 에너지 전환 효율을 적용하여

지리적 잠재량으로부터 산출한다. 임산 바이오매스는 최신 목재펠릿

전소기술, 유기성 바이오매스는 최신 바이오가스 발전 설비의 전환 효

율, 그리고 가연성 폐기물은 이 분야 대표기술인 소각을 통한 발전기

술의 전환 효율을 적용한다.

마지막으로, 시장 잠재량은 해당 원료 관할 부서의 에너지화 정책,

타 용도 및 타 산업과의 원료 경합 관계를 고려하여 현재의 상황에서

실질적으로 에너지화가 가능한 잠재량을 의미한다. 예를 들어 폐기물의

경우, 이미 재활용, 매립 등 타 용도로 이용되는 비중이 상당히 높으며,

원료 종류별로 이러한 상황들을 고려하여 시장 잠재량을 산출한다.

잠재량 임산 축산 도시폐기 폐기물

이론적 Ÿ 축적자원총량Ÿ 연간 가축분뇨

총량

Ÿ 연간 총 발생량

Ÿ 수거량/수거율 (%)☓100

Ÿ 발생량 기준Ÿ 수거량/수거율

(%)☓100

지리적Ÿ 시업지

임목축적량

Ÿ 200TOE/연 제외(최저 20톤/일 적용)

Ÿ 발표되는 수거 통계

Ÿ 발표되는 수거 통계

기술적Ÿ 목재펠릿

전소기술 고려Ÿ 연소효율 고려

Ÿ 바이오가스화 기술 적용

Ÿ 연소효율 고려

Ÿ 바이오가스화 기술 적용

Ÿ 연소효율 고려

Ÿ 소각 발전기술 적용

Ÿ 연소효율 고려

시장

Ÿ 숲가꾸기(타 용도 제외)

Ÿ 상업벌채(타 용도 제외)

Ÿ 경제성 높은 타 용도 제외(단, 정부 정책 반영)

Ÿ 경제성 높은 타 용도 제외(단, 정부 정책 반영)

Ÿ 경쟁관계 방법과 비교 시 적용될 수 있는 에너지화 가능량

자료: 문승현(2013) 및 이준표(2013)를 활용하여 저자 정리

<표 3-3> 바이오･폐기물에너지원 분류별 잠재량 전제

32

단계별 잠재량의 전망은 먼저 가용한 정보를 활용하여 전망이 가능

한 단계의 잠재량을 선정하여 전망한 후, 그 전망치를 토대로 나머지

단계의 잠재량을 위에서 기술한 산정 방식에 따라 하향식, 상향식 또

는 두 개 방법을 혼합하여 산정하는 방법을 채택하였다. 잠재량의 전

망은 기본적으로 과거의 관련 자료 수집에서 출발하여 전망에 필요한

변수와 모형을 결정하는 절차로 진행하였다. 본 연구에서는 전망을 수

행하는데 [그림 3-2]에서 제시한 개략적인 절차를 기본적으로 준수하

고 각 분야의 특수성을 고려하여 과거 자료의 관련성을 판단하고 모

형을 선정하여 잠재량을 예측하였다.

관련 자료 수집

전망을 위한 기초자료분석

전망에 필요한 자료 선택

전망 모형 설정 및 수행

검토 및 평가

[그림 3-2] 전망 산정절차의 도식화

제3장 잠재량 평가 개요 33

잠재량의 전망 방법은 부문별로 다른 제약 조건이 존재하여 산정방

법이 일치하지 않고 그 특수성에 따라서 관련 자료와 선정될 모형이

각각 다르다. 이 때문에 각 부문별 구체적인 잠재량 전망 방법에 대해

서는 제4장의 부문별 잠재량 전망 부분에서 설명한다. 다만, 여러 분

야에서 공통적으로 사용한 전망의 전제치는 한국은행의 GDP추계와

통계청의 인구추계이며, 축산 부분은 한국농촌경제연구원의 가축 두

수 전망치를 활용하였다. 그 외에 전망치가 추계되지 않은 분야는 본

연구에서 직접 전망을 시행하였다.

3. 잠재량 평가 선행연구

바이오 폐기물에너지원에 대한 잠재량의 평가에 대한 연구는 현재

발생하는 또는 축적된 자원 중 에너지화가 가능한 양을 추정하는 연

구와 미래의 발생량 또는 축적량을 전망하는 연구로 크게 구분된다.

먼저, 장기복(2008, 96-103쪽)은 에너지화 대상 폐기물인 가연성폐

기물과 유기성폐기물의 2015년 또는 2016년까지 발생량을 전망하였

으며, 소각시설에서 발생하는 소각여열 회수 및 매립시설의 매립가스

에 대해 2008년 시점의 가용물량을 산정하였다. 전망은 주로 일인당

폐기물발생량인 폐기물발생원단위(kg/인)를 로그선형회귀분석 방법을

활용하여 추정하였으며, 추정된 원단위에 시도별 추계인구와 폐기물

재활용비율 등을 적용하여 시도별 폐기물 발생량 및 가용량을 전망하

였다. 연구의 결과로 연간 폐기물 발생량은 제시하였으나, 이를 전환할

경우 얼마만큼의 에너지를 회수할 수 있는지, 즉 에너지의 양에 대한 산

정은 연구에 포함하지 않았다. 또한 폐기물이 아닌 임산 바이오매스나

농산 바이오매스는 잠재량 산정 또는 전망의 범위에서 제외되었다.

34

박영권(2010, 171-181쪽)은 사업장폐기물과 생활폐기물 등 가연성

폐기물을 대상으로 잠재량을 전망하였다. 생활폐기물의 발생량을 추

정하기 위해 먼저 가연성 생활폐기물의 발생 추이를 분석하고 회귀분

석으로 이를 예측하였으며, 이를 다시 2007년 총 생활폐기물 발생량에

서 가연성 생활폐기물이 차지하는 비율을 적용하여 총 생활폐기물 발

생량을 산정하였다. [그림 3-3]은 생활폐기물 발생량을 산정하는 절차

를 나타낸다.

[그림 3-3] 가연성생활폐기물 발생량 예측 방법

자료 : 박영권(2010, 171쪽)

가연성폐기물 예측 방법으로는 단순회귀분석과 시계열분석을 병행

하였으며, 회귀분석의 영향 인자로는 2002년부터 2007년까지 생활폐

기물 발생량과 각 지역별 인구수를 선정하여 분석하였다.

강재원(2004, 367-384쪽)은 음식물류 폐기물, 하수슬러지, 폐수처리

슬러지, 가축분뇨, 분뇨처리슬러지, 동식물성 잔재물 및 기타 유기성

폐기물 등 유기성폐기물의 현재 발생량, 장래 발생량, 자원화생성물의

제3장 잠재량 평가 개요 35

발생량 및 수요예측을 위해 추세(Trend) 기법과 다중선형회귀모델을

이용하였다. 주로 배출원단위, 각종 업종별 경제상황 등을 고려하여

2015년까지의 발생량을 추정했다.

음식물류 폐기물 추정을 위한 독립변수는 인구수, 1인당 GDP, 1인

당 소비지출 등의 변수를 사용하였고, 하수슬러지 배출량은 처리 인

구, 하수도 보급률, 하수도 사용량 등을 독립변수로 다중회귀식을 추

정하였다.

폐수처리슬러지 발생은 경제적인 요소가 크게 작용을 하므로 다중

회귀법 이용 시 경제지표인 1인당 GDP, 산업생산지수, 국내총소득, 1

인당 국민총소득을 고려하였다. 분뇨처리슬러지 발생량 예측에는 인

구, 1인당 GDP, 1인당 소비지출의 독립변수가 적용되었고, 가축분뇨

발생량 예측을 위해서는 가축사육두수, 각 축종별 분발생량, 요발생량,

세정수발생량을 각각의 독립변수로 사용하고, 각 인자들의 회귀분석

자료를 회귀계수로 하여 가축분뇨 발생량을 예측하였다. 동식물성 잔

재물 발생은 경제적인 요소가 크게 작용을 하므로 다중회귀법을 이용

시 경제지표인 1인당 GDP, 산업생산지수, 국내총소득, 1인당국민총소

득을 고려하였다.

강용혁(2010, 386-398쪽)은 바이오에너지원에 대해 현재 발생량 또

는 축적량을 바탕으로 바이오매스 확장계수(BEFs, biomass expansion

factors)를 적용하여 부존량을 계산하고, 단위 무게 당 평균열량(ACV:

average caloric value)을 활용하여 바이오매스 에너지 잠재량을 추정

하였다.

문승현(2013)과 이준표(2013)는 각각 폐기물에너지원과 바이오에너

지원에 대해 현재 발생량 또는 축적량을 바탕으로 이론적 잠재량, 지

36

리적 잠재량, 기술적 잠재량을 산정하고, 이를 바탕으로 시장 잠재량

을 산정한 연구들이다. 바이오 폐기물에너지원별로 각각 국가통계를

이용하여 전체 축적량, 재배면적 또는 발생량을 추정하고, 여기에 바

이오매스 확장계수, 임목축적계수 등의 계수와 단위당 발열량 정보를

활용하여 이론적 잠재량을 에너지환산기준으로 산정하였다.

이론적 잠재량에 바이오 폐기물에너지원별로 미리 정의된 지리적

잠재량, 기술적 잠재량 그리고 공급가능 잠재량 또는 시장 잠재량 산

정 방식에 따라 하향식 방법으로 각각의 잠재량을 산정하였다.

소진영(2012)은 폐기물 통계, 임산자원 통계 등을 활용하여 국내 바

이오 폐기물에너지 원료 잠재량을 산정하였으며, 특히, FAO 통계 및

부산물 생산 비율을 활용하여 동남아 주요국의 농림부산물 바이오매

스 잠재량을 산정하였다.

본 연구에서는 현재 발생되는 또는 축적된 자원 중 에너지화가 가

능한 양을 추정하는 연구와 미래의 발생량 또는 축적량을 전망하는

연구를 병행한다. 즉, 바이오 폐기물에너지원별로 미래 발생량 또는

축적량을 전망하고, 이를 활용하여 이론적 잠재량, 지리적 잠재량, 기

술적 잠재량 및 시장 잠재량을 단계별로 산정한다. 대상 바이오매스와

폐기물은 RPS제도와 연관된 발전 부분으로 한정하였다. 원료별 특성

을 고려하여 각각의 이론적 잠재량 전망 방법론을 적용하였으며, 구체

적인 방법론은 제4장에서 설명한다.

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 37

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량

1. 임산 바이오매스

산림에서 바이오에너지원이 될 수 있는 것은 한반도 전체에 부존하

는 임목 및 관련 자원이라고 할 수 있다. 브리태니커 세계대백과사전

(l992)의 정의에 의하면 산림이란 “주로 나무들이 분포하고 있는 생태

계”를 의미한다.

각 잠재량의 개략적인 범위를 살펴보면, 이론적 잠재량은 우리나라

국토 전역에 분포하는 총 임목축적을 나타내고, 지리적 잠재량은 임목

생산을 주목적으로 하는 임지인 ‘시업지’ 내의 임목축적량으로 정의한

다. 시업지가 아닌 지역에서는 임산 바이오매스의 수집이 제한되어 있

기 때문이다. 기술적 잠재량은 이용이 어려운 뿌리와 잎을 제외한 축

적량 중 현재 바이오매스 발전 기술을 적용하여 에너지로 전환할 수

있는 양을 의미한다. 마지막으로 시장 잠재량은 숲 가꾸기, 상업적 벌

채에서 나오는 미이용 벌채 부산물 중 수집 가능한 축적량에 대한 에

너지양으로 볼 수 있다.

각 단계별 잠재량의 산정은 먼저 이론적 잠재량의 산정 및 전망에

서 시작하며, 산림축적량의 과거 추세 및 국내 여러 상황을 반영하여

전망한다. 그 외의 잠재량은 하향식으로 상기한 정의에 따라 <표

4-1>에 주어진 전제치를 적용하여 단계별로 산정을 하였다.

38

이론적 잠재량 임목축척(톤) : 총 임목축적량

지리적 잠재량 이론적 잠재량 X 시업지 임목축적비중

기술적 잠재량 뿌리 및 잎 제외, 에너지전환 기술수준

시장 잠재량

상업적 벌채 비율 X 미이용률 X 조재율 +

숲가꾸기

[그림 4-1] 잠재량 산정에 대한 범위

구분 정의 침엽수

시업지 임목축적 비중 시업지/총 임지 0.7800

뿌리 잎 제외 비중 뿌리 잎 제외 임목축적량/총 임목축적량 0.5600

기술수준 현 바이오매스 전소발전소 전환효율 0.3200

상업적 벌채 비율 시업지의 상업적 벌채 시행 비율 0.0320

미이용 비율 벌채된 임목 중 미이용 임목 비중 0.3000

조재율 입목재적과 이용재적의 비율 0.7750

숲 가꾸기 비율 숲가꾸기양/이론적 잠재량 0.0007

<표 4-1> 주요 전제치(2010년 기준)

자료: 손영모(2013), 이준표(2013) 자료에서 취합하여 정리함.

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 39

가. 이론적 잠재량 산정 및 전망 절차

임산 바이오매스의 이론적 잠재량은 연간 주어진 산림면적에 축적

된 임목량이며 종류는 침엽수, 활엽수 그리고 혼합림으로 구성되어있

다. 종류별 임목축적은 산림청에서 연간 조사통계로 주어지며, 바이오

매스 전환계수를 이용하여 에너지양으로 환산된다.

<표 4-2>와 [그림 4-2]는 임목을 이론적 잠재량으로 변환하기 위해

서 사용되는 계수들과 바이오에너지화의 순서 및 단위를 개략적으로

보여준 것이다. 목재기본밀도는 목재의 부피 단위를 건중량으로 전환

하는 계수이며, 바이오매스 확장계수는 가지와 잎의 중량을 고려하기

위한 계수이다. 뿌리 함량비는 임목의 지상부 전체 중량 대비 뿌리의

비중을 포함하는 계수이다.

구분 침엽수 활엽수 혼효림

(a) 목재기본밀도(톤/m3) 0.458 0.685 0.572

(b) 바이오매스 확장계수 1.346 1.427 1.387

(c) 뿌리 함량비 1.278 1.338 1.308

<표 4-2> 바이오매스 전환 계수

자료: 손영모(2013)

40

<단계 1> 수종별임목축적량

<단계 2> 수종별 임목축적량 ×목재기본밀도 톤

<단계 3> 단계 × 바이오매스확장계수×뿌리함량비

[그림 4-2] 이론적 잠재량의 계산과정

<표 4-3> ~ <표 4-4>에 따르면 우리나라 산림면적이 감소하는데도

불구하고 임산축적량은 지속적으로 증가세에 있다. 임산축적의 증가

는 정부의 산림 선진화라는 목표에 중점을 두고 있어서 가능한 것이

지만, 선진국 수준에 도달하려면 더 많은 노력이 필요하다는 것이 중

론이다. 일본의 평균임목축적이 176 이고 독일은 320 이

지만 우리나라는 125 에 불과하다.

산림에서 바이오매스의 이론적 잠재량은 임목축적과 에너지 전환계

수의 계산으로 얻어진다. 2035년까지 이론적 잠재량을 전망하기 위해

서는 산림면적과 단위 면적당 임목축적량을 나타내는 평균임목축적에

대한 예측이 우선되어야 한다. 또한 전망된 임목축적에 대한 수종별

구성도 반영하기 때문에, <표 4-5>에서 제시한 2011년까지의 수종별

구성비를 분석할 필요도 있다. 임목축적의 수종별로 살펴보면 침엽수

와 활엽수는 천천히 감소하는 경향이 보이고 혼효림은 점차 증가하는

듯하다.

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 41

연도 총면적 침엽수 활엽수 혼효림

1995 6,451,885 2,876,829 1,668,200 1,710,368

1996 6,447,936 2,845,806 1,673,782 1,727,532

1997 6,441,304 2,787,750 1,685,730 1,778,649

1998 6,436,304 2,741,515 1,675,229 1,838,760

1999 6,430,001 2,727,122 1,676,359 1,851,072

2000 6,422,128 2,711,421 1,665,550 1,885,247

2001 6,415,920 2,691,562 1,671,827 1,896,405

2002 6,411,893 2,674,003 1,683,326 1,905,017

2003 6,406,332 2,719,725 1,659,949 1,876,150

2004 6,400,301 2,706,987 1,665,893 1,873,349

2005 6,393,949 2,698,574 1,659,128 1,874,586

2006 6,389,393 2,695,398 1,660,019 1,868,951

2007 6,382,449 2,686,649 1,661,535 1,861,655

2008 6,374,875 2,679,803 1,659,173 1,853,447

2009 6,370,304 2,671,924 1,657,271 1,844,205

2010 6,368,843 2,580,629 1,718,916 1,864,925

<표 4-3> 수종별 산림면적

(단위: ha)

자료: 산림청(2012), 임업통계연보

42

연도 임목축적 침엽수 활엽수 혼효림평균임목축적

1995 308,825,576 140,641,238 85,674,394 82,509,944 48

1996 323,780,332 144,843,208 90,207,561 88,729,563 50

1997 340,824,225 150,980,458 94,575,237 95,268,530 53

1998 363,560,555 158,466,782 98,443,319 106,650,454 56

1999 387,758,222 167,514,462 105,143,357 115,100,403 60

2000 407,575,822 174,941,489 110,129,478 122,504,855 63

2001 428,346,859 182,452,354 116,024,101 129,870,404 67

2002 448,455,855 189,431,468 121,541,973 137,482,414 70

2003 468,167,965 201,063,585 124,774,281 142,330,099 73

2004 489,061,098 209,302,985 132,857,957 146,900,156 76

2005 506,376,806 216,660,346 136,451,482 153,264,978 79

2006 525,832,466 225,763,961 141,045,583 159,022,922 82

2007 624,398,315 273,080,625 165,729,516 185,588,174 98

2008 659,120,238 290,440,648 173,420,863 195,258,727 103

2009 696,828,205 309,789,401 181,629,227 205,409,577 109

2010 800,025,299 336,337,314 215,318,806 248,369,179 126

<표 4-4> 수종별 임목축적

(단위: m3)

자료: 산림청(2012), 임업통계연보

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 43

연도 총면적 침엽수 활엽수 혼효림

1995 100 45.54 27.74 26.72

1996 100 44.74 27.86 27.40

1997 100 44.30 27.75 27.95

1998 100 43.59 27.08 29.33

1999 100 43.20 27.12 29.68

2000 100 42.92 27.02 30.06

2001 100 42.59 27.09 30.32

2002 100 42.24 27.10 30.66

2003 100 42.95 26.65 30.40

2004 100 42.80 27.17 30.04

2005 100 42.79 26.95 30.27

2006 100 42.93 26.82 30.24

2007 100 43.74 26.54 29.72

2008 100 44.06 26.31 29.62

2009 100 44.46 26.07 29.48

2010 100 42.04 26.91 31.05

<표 4-5> 수종별 임목축적의 구성비율

(단위: %)

산림면적의 과거 추세가 감소세에 있고, 이를 전망하기 위해 GDP

를 독립변수로 한 비선형모형이 적용되었다. [그림 4-3]에서 보듯이,

1995년부터 2010년까지 GDP와 산림면적을 수치 변환을 해서 산점도

를 작성한 결과, 그 추세가 감소이면서 선형성이 유지되었다.

44

[그림 4-3] GDP와 산림면적의 산점도와 추세선

연도 GDP(실질, 십억 원) X=GDP/10^6 Y=산림면적/10^6 ln(Y)

1995 539,424 0.54 6.45 0.81 1996 578,186 0.58 6.45 0.81 1997 611,529 0.61 6.44 0.81 1998 576,587 0.58 6.44 0.81 1999 638,458 0.64 6.43 0.81 2000 694,628 0.69 6.42 0.81 2001 722,229 0.72 6.42 0.81 2002 773,868 0.77 6.41 0.81 2003 795,558 0.80 6.41 0.81 2004 832,305 0.83 6.40 0.81 2005 865,241 0.87 6.39 0.81 2006 910,049 0.91 6.39 0.81 2007 956,515 0.96 6.38 0.80 2008 978,499 0.98 6.37 0.80 2009 981,625 0.98 6.37 0.80 2010 1,043,666 1.04 6.37 0.80

<표 4-6> 회귀모형에 필요한 자료 및 변환

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 45

따라서 산림면적은 선형모형으로 결정되었고 모형은 다음과 같다.

log

여기서 는 십억 단위인 GDP를 10의 6승으로 나눈 값이고, 또한

산림면적을 10의 6승으로 나누어 수치를 변환한 값이다. 회귀분석을

통해서 얻어진 계수 0.8156, -0.0113이고 결정계수(R-squared

value)는 0.98 이상으로 모형 적합도가 높다. 따라서 제시된 모형으로

2035년까지 산림면적을 전망할 수 있다.

요인 제곱합 자유도 평균제곱 F-검정(p-값)

회귀 .000 1 .000 939.114 (.000)

잔차 .000 14 .000

합계 .000 15

회귀계수표

변수 계수 표준오차 t-검정 p-값

상수 0.816 .000 2774.3 .000

GDP(십억단위)/10^6 -0.011 .000 -30.65 .000

<표 4-7> 임산 바이오매스 모형 분산분석표

다음 단계로 평균임목축적의 전망이 필요하다. <표 4-8>에 평균임

목축적의 추세 및 연도별 증가량, 즉 차이를 제시하였는데, 임목축적

량은 전체적으로 증가하는 추세를 보인다. 연도별 평균임목축적의 증

가량은 초반에 일정한 수준을 유지하다가 2006년 이후 급격히 증가하

지만 불규칙한 패턴을 보이고 있다. 이러한 불규칙한 패턴은 임목축적

46

량 자체의 변화보다는 이를 조사하는 방법의 변경에서 기인한 것으로

파악되었으며, 따라서 수치의 일관성이 다소 결여되어 있다. 이러한

점을 고려하여 전망에 사용한 평균임목축적량의 연평균 증가량은

1990년부터 2006년까지의 연평균 증가량을 구하고 이를 2007년 이후

의 추세를 반영하여 보정한 값인 3.2 를 적용하였다.

연도 평균임목축적(/ha)차이

=당해연도-전년도

1995 47.87 -

1996 50.21 2.34

1997 52.91 2.70

1998 56.49 3.58

1999 60.3 3.81

2000 63.46 3.16

2001 66.76 3.30

2002 69.94 3.18

2003 73.08 3.14

2004 76.41 3.33

2005 79.2 2.79

2006 82.3 3.10

2007 97.83 15.53

2008 103.39 5.56

2009 109.39 6.00

2010 125.62 16.23

<표 4-8> 평균임목축적량 실적치 및 연도별 증가량

자료 : 산림청(2012), 임업통계연보

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 47

[그림 4-4] 평균임목축적량 실적치 및 연도별 증가량

<표 4-9>은 산림면적과 평균임목축적의 전망 값으로부터 계산된 임

목축적의 전망 값이며 여기에 바이오매스 전환계수의 곱 및 합계로

얻어진 임산 바이오매스 이론적 잠재량이 <표 4-10>에 제시되었다.

[그림 4-5]에서 보듯이, 이론적 잠재량은 2011년 804백만 톤에서 지속

적으로 증가하여 2035년에는 약 1,208백만 톤 정도가 될 것으로 전망

된다.

이러한 전망은 산림면적이 지속적으로 감소함에도 불구하고 평균임

목축적이 보다 빠른 속도로 증가함에 따른 것으로 분석된다. 평균임목

축적의 증가 요인으로 들 수 있는 것은 산림청에서 장기적으로 수행

하고 있는 조림사업 및 숲 가꾸기를 들 수 있다. 조림사업은 우리나라

국토의 65%를 차지하는 산림을 보다 가치 있는 자원으로 만들고자

실행하는 사업으로 경제림 조성, 산불피해지의 녹화 등을 들 수 있다.

또한 숲 가꾸기 사업은 인공 조림지나 천연림이 건강하고 우량하게

자랄 수 있도록 숲을 가꾸고 키우는 사업으로 산림의 생태적 건강성

48

을 향상시켜주는 사업이다. 이러한 노력으로 평균임목축적량의 실적

치는 앞의 <표 4-8>에서 보듯이 꾸준히 증가해 왔다. 이러한 추세에

따라 2035년 우리나라의 평균임목축적량은 207 로 전망되었지

만, 현재 독일의 실적인 320 보다도 낮은 수준이다.

전망연도 임목축적 침엽수 활엽수 혼효림평균임목축적

전망

2011 737,114,331 309,889,018 198,386,948 228,838,365 128.89 2012 757,443,159 318,435,427 203,858,249 235,149,483 132.15 2013 777,302,277 326,784,366 209,203,132 241,314,779 135.42 2014 797,078,134 335,098,301 214,525,606 247,454,227 138.68 2015 816,766,589 343,375,492 219,824,557 253,566,540 141.95 2016 836,363,313 351,614,118 225,098,819 259,650,376 145.21 2017 855,863,783 359,812,279 230,347,175 265,704,329 148.48 2018 875,263,273 367,967,986 235,568,354 271,726,933 151.74 2019 894,556,849 376,079,167 240,761,027 277,716,655 155.01 2020 913,739,355 384,143,653 245,923,807 283,671,896 158.28 2021 933,245,654 392,344,263 251,173,732 289,727,659 161.54 2022 952,678,549 400,514,015 256,403,901 295,760,633 164.81 2023 972,035,483 408,651,831 261,613,626 301,770,026 168.07 2024 991,313,817 416,756,604 266,802,197 307,755,016 171.34 2025 1,010,510,832 424,827,189 271,968,882 313,714,761 174.60 2026 1,029,623,725 432,862,409 277,112,925 319,648,390 177.87 2027 1,048,649,605 440,861,048 282,233,551 325,555,006 181.13 2028 1,067,585,496 448,821,854 287,329,956 331,433,685 184.40 2029 1,086,428,331 456,743,539 292,401,317 337,283,475 187.67 2030 1,105,174,951 464,624,775 297,446,782 343,103,394 190.93 2031 1,124,462,956 472,733,613 302,637,956 349,091,387 194.20 2032 1,143,699,002 480,820,608 307,815,145 355,063,249 197.46 2033 1,162,881,976 488,885,290 312,978,051 361,018,635 200.73 2034 1,182,010,746 496,927,185 318,126,368 366,957,194 203.99 2035 1,201,084,157 504,945,806 323,259,786 372,878,566 207.26

<표 4-9> 임목축적의 전망

(단위: )

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 49

연도 합계 침엽수 활엽수 혼효림

과거

2000 408,989,779 137,826,971 144,037,057 127,125,752 2001 430,260,072 143,744,376 151,746,565 134,769,130 2002 450,874,436 149,242,844 158,963,326 142,668,266 2003 469,296,792 158,407,162 163,190,824 147,698,806 2004 491,103,156 164,898,541 173,763,369 152,441,246 2005 508,204,458 170,695,009 178,463,298 159,046,150 2006 527,360,411 177,867,257 184,471,869 165,021,284 2007 624,489,784 215,145,506 216,755,697 192,588,581 2008 658,261,560 228,822,533 226,815,119 202,623,908 2009 694,774,765 244,066,373 237,550,743 213,157,649 2010 804,332,684 264,982,042 281,612,949 257,737,692

전망

2011 741,083,000 244,144,855 259,467,971 237,470,174 2012 761,521,280 250,878,111 266,623,821 244,019,348 2013 781,487,320 257,455,789 273,614,331 250,417,200 2014 801,369,651 264,005,891 280,575,532 256,788,228 2015 821,164,110 270,527,044 287,505,968 263,131,098 2016 840,866,344 277,017,813 294,404,114 269,444,417 2017 860,471,806 283,476,702 301,268,378 275,726,726 2018 879,975,744 289,902,145 308,097,097 281,976,503 2019 899,373,197 296,292,506 314,888,533 288,192,158 2020 918,658,984 302,646,080 321,640,872 294,372,032 2021 938,270,305 309,106,899 328,507,188 300,656,218 2022 957,807,829 315,543,406 335,347,665 306,916,758 2023 977,268,981 321,954,753 342,161,404 313,152,825 2024 996,651,112 328,340,067 348,947,475 319,363,570 2025 1,015,951,484 334,698,446 355,704,921 325,548,117 2026 1,035,167,281 341,028,962 362,432,756 331,705,564 2027 1,054,295,598 347,330,659 369,129,962 337,834,978 2028 1,073,333,441 353,602,549 375,795,491 343,935,401 2029 1,092,277,728 359,843,618 382,428,264 350,005,845 2030 1,111,125,280 366,052,819 389,027,169 356,045,292 2031 1,130,517,133 372,441,335 395,816,645 362,259,153 2032 1,149,856,747 378,812,642 402,587,830 368,456,275 2033 1,169,143,004 385,166,371 409,340,334 374,636,299 2034 1,188,374,764 391,502,146 416,073,758 380,798,860 2035 1,207,550,868 397,819,586 422,787,695 386,943,587

<표 4-10> 임산 바이오매스 이론적 잠재량

(단위: 톤)

50

[그림 4-5] 산림 바이오매수 이론적 잠재량

나. 단계별 잠재량

임산 바이오매스의 지리적 잠재량은 에너지 활용을 위한 임산자원

을 조림 또는 수집할 수 있는 지리적 여건을 고려한 잠재량으로 정의

할 수 있다. 시업지 이외의 임지에서는 임산자원의 수집이 제한되어

있기 때문에 본 연구에서 이러한 지리적 여건을 고려하여 시업지의

임산축적량을 지리적 잠재량으로 정의하였다. 2011년~2035년에 대한

전망치는 이론적 잠재량 전망치에 2010년 전체 임목축적량 대비 시업

지 임목축적량의 비중을 적용하여 산정하였다.

기술적 잠재량은 지리적 잠재량인 시업지 바이오매스 중에서 뿌리

와 잎 부분이 제외된 바이오매스의 총량에 현재 기술 수준의 발전 전

환효율을 적용하여 생산할 수 있는 에너지의 양으로 정의한다. 기술적

잠재량의 산정 및 전망은 지리적 잠재량에 2010년 지리적 잠재량 대

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 51

비 시업지의 뿌리와 잎을 제외한 비율인 약 56%를 단순 계산하여 얻

을 수 있다. 발전 전환효율은 30MW급 동해 바이오매스 전소발전소

의 32%를 적용하였다.11)

시장 잠재량은 현재 정책 및 시장 환경 하에서 이용 가능한 임목축

적량으로, 두 가지 부분을 포함한다. 첫 번째는 시업지 내 상업적 벌

채 중에서 미 이용되는 부분이며, 두 번째는 숲 가꾸기 산물 중 수집

이 가능한 부분이다. 각각의 비중은 2010년 실적치를 기준으로 하였

으며, 구체적인 수치는 앞의 <표 4-1>에 주어진 자료를 활용하였다.

전망의 결과는 <표 4-11>과 <표 4-12>에 정리하였다. 첫 번째 표의

전망치는 중량톤 기준의 잠재량이며, 두 번째 표에 주어진 전망치는

석유환산단위로 변환한 잠재량이다. 바이오매스를 석유환산단위로 변

환하기 위해서 석유에너지 환산계수인 0.45/d.m. 톤을 적용하였다.

각각의 잠재량은 연평균 약 2.1%씩 증가할 것으로 전망된다. 이론적

잠재량은 2011년 333백만 TOE에서 2035년 543백만 TOE로 증가할

것으로 예측된다. 지리적 잠재량은 2011년 261백만 TOE에서 꾸준히

증가하여 2035년에는 425백만 TOE에 달할 것으로 전망되며, 기술적

잠재량은 46백만 TOE에서 76백만 TOE로 증가할 것으로 예측된다.

시장 잠재량은 2011년 59.4만 TOE에서 2035년 96.8만 TOE로 증가

할 것으로 보인다.

2035년을 기준으로 할 때, 이론적 잠재량 대비 지리적 잠재량의 비

중은 78.3%, 기술적 잠재량의 비중은 14.1%, 그리고 시장 잠재량의

비중은 0.2% 정도에 머무를 것으로 예측된다. 기술적 잠재량 대비 시

장 잠재량의 비중은 1.3%로 다소 미미한 실정이다.

11) 본 정보는 동서발전소의 기술 담당자로부터 제공을 받았다.

52

연도 이론적 지리적 기술적 시장

과거 2010 804,332,684 629,806,258 113,024,155 1,432,817

전망

2011 741,083,000 580,280,673 104,136,363 1,320,145

2012 761,521,280 596,284,196 107,008,333 1,356,554

2013 781,487,320 611,917,947 109,813,944 1,392,121

2014 801,369,651 627,486,153 112,607,792 1,427,538

2015 821,164,110 642,985,553 115,389,293 1,462,800

2016 840,866,344 658,412,739 118,157,835 1,497,897

2017 860,471,806 673,764,151 120,912,778 1,532,821

2018 879,975,744 689,036,069 123,653,455 1,567,565

2019 899,373,197 704,224,607 126,379,169 1,602,119

2020 918,658,984 719,325,708 129,089,191 1,636,475

2021 938,270,305 734,681,708 131,844,958 1,671,410

2022 957,807,829 749,979,923 134,590,354 1,706,213

2023 977,268,981 765,218,339 137,325,019 1,740,881

2024 996,651,112 780,394,879 140,048,580 1,775,408

2025 1,015,951,484 795,507,401 142,760,652 1,809,789

2026 1,035,167,281 810,553,699 145,460,840 1,844,019

2027 1,054,295,598 825,531,498 148,148,735 1,878,094

2028 1,073,333,441 840,438,455 150,823,917 1,912,007

2029 1,092,277,728 855,272,156 153,485,952 1,945,754

2030 1,111,125,280 870,030,112 156,134,394 1,979,329

2031 1,130,517,133 885,214,265 158,859,321 2,013,873

2032 1,149,856,747 900,357,513 161,576,908 2,048,324

2033 1,169,143,004 915,458,983 164,286,996 2,082,680

2034 1,188,374,764 930,517,780 166,989,427 2,116,939

2035 1,207,550,868 945,532,997 169,684,037 2,151,099

<표 4-11> 임산 바이오매스 단계별 잠재량(중량)

(단위: 톤)

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 53

연도 이론적 지리적 기술적 시장

과거 2010 361,949,708 283,412,816 50,860,870 644,768

전망

2011 333,487,350 261,126,303 46,861,363 594,065

2012 342,684,576 268,327,888 48,153,750 610,449

2013 351,669,294 275,363,076 49,416,275 626,454

2014 360,616,343 282,368,769 50,673,507 642,392

2015 369,523,849 289,343,499 51,925,182 658,260

2016 378,389,855 296,285,733 53,171,026 674,054

2017 387,212,313 303,193,868 54,410,750 689,770

2018 395,989,085 310,066,231 55,644,055 705,404

2019 404,717,939 316,901,073 56,870,626 720,954

2020 413,396,543 323,696,568 58,090,136 736,414

2021 422,221,637 330,606,769 59,330,231 752,134

2022 431,013,523 337,490,965 60,565,659 767,796

2023 439,771,042 344,348,253 61,796,259 783,396

2024 448,493,000 351,177,695 63,021,861 798,933

2025 457,178,168 357,978,330 64,242,293 814,405

2026 465,825,277 364,749,164 65,457,378 829,809

2027 474,433,019 371,489,174 66,666,931 845,142

2028 483,000,049 378,197,305 67,870,762 860,403

2029 491,524,977 384,872,470 69,068,678 875,589

2030 500,006,376 391,513,550 70,260,477 890,698

2031 508,732,710 398,346,419 71,486,695 906,243

2032 517,435,536 405,160,881 72,709,608 921,746

2033 526,114,352 411,956,542 73,929,148 937,206

2034 534,768,644 418,733,001 75,145,242 952,623

2035 543,397,890 425,489,849 76,357,817 967,994

<표 4-12> 임산 바이오매스 단계별 잠재량(TOE)

(단위: TOE)

54

2. 유기성 바이오매스

가. 축산 바이오매스

축산부문에서 바이오에너지원이 될 수 있는 것은 가축 종류별 분뇨

이고 대표적인 가축으로 소(한우, 육우, 젖소), 돼지, 육계, 산란계, 등

이 있다. 여기서 가축의 정의는 ‘인간에 의하여 순화, 개량되어 사람

과 함께 공동생활을 하는 유용한 동물’을 말한다.

각 단계별 잠재량의 범위는 다음과 같다. 이론적 잠재량은 우리나라

에서 발생하는 가축분뇨의 총량을 모두 포함한다. 가축분뇨의 에너지

화 시설은 그 처리용량이 일정 규모 이상이어야 미흡하나마 경제성을

확보할 수 있다. 여기서 처리용량은 지리적으로 가용한 가축분뇨의 발

생량에 의해 제약을 받는다. 이는 법 제도적인 제약과 주민 수용성의

문제로 인해 폐기물의 지리적 이동이 어렵기 때문이다. 여기서 지리적

경계는 주로 시 군 구 단위의 경계를 의미한다. 따라서 지리적 잠재량

은 이러한 제약을 고려하여 가축분뇨의 발생량이 일정 규모를 상회하

는 시 군 구만을 포함하며, 그 규모는 한국에너지기술연구원에서 운

영하고 있는 ‘신재생에너지 잠재량 산정 TFT’에서 설정한 바이오가스

생산 설비용량 연 200 TOE 규모를 그 기준으로 채택하였다.

기술적 잠재량은 가축분뇨 에너지화의 대표 기술인 바이오가스 발

전기술을 적용하여 에너지로 전환할 수 있는 양을 의미한다. 마지막으

로 시장 잠재량은 시장에서 타 용도로 이용되는 부분을 제외한 자원

을 의미하며, 이는 원간 경제성과 해당 정부부처의 정책 방향에 의해

좌우된다. 본 분석에서는 최근 타 용도의 이용 추세를 반영하여 전망

을 시도하였다.

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 55

각 단계별 잠재량의 산정 및 전망은 임산 바이오매스와 마찬가지로

이론적 잠재량에서 시작하여 하향식으로 상기한 정의에 따라 단계별

로 잠재량을 전망하는 방식을 채택하였다.

이론적 잠재량 : 가축별 총 분뇨에 대한 에너지양(TOE)

200 TOE/년 미만 시군구 제외

(바이오가스 최저 시설용량 20톤/일 적용)

지리적 잠재량

최신 바이오가스 발전설비 에너지전환효율(41%)

적용

기술적 잠재량

타 용도 제외

시장 잠재량

[그림 4-6] 잠재량의 산정 절차의 도식화

1) 이론적 잠재량 산정 및 전망 절차

축산 바이오매스의 이론적 잠재량은 우리나라에서 축산부문에서 발

생하는 총 바이오에너지양이다. 즉, 모든 가축에 대한 분뇨의 총량을

에너지 단위로 변환한 값이다.

가축분뇨를 바이오에너지로 환산하려면 가축별 분뇨발생량(kg/일),

수분함량(유기물 비율, %), 바이오가스 수율(%), 메탄함량(%) 그리고

56

메탄 열량(kcal/유기물톤)이 고려되어야 한다. 또한 이론적 잠재량을

산정하려면 가축별 두수에 대한 자료가 우선적으로 확보되어야 한다.

[그림 4-14]는 이를 산정하는 절차를 도식화한 그림이다.

총 두수(단위 : 두수)

분뇨발생계수(kg/일,두)

분뇨 발생량(단위 : kg)

유기물 비율(%)

유기물양(단위 : kg)

바이오가스 수율(m3/유기물 kg)

바이오가스(단위 : m3)

메탄함량(%)메탄열량(kcal/유기물 kg)

이론적 잠재량(단위 : TOE)

[그림 4-7] 이론적 잠재량의 산정 절차의 도식화

아래 <표 4-13>과 [그림 4-8]은 가축분뇨를 이론적 잠재량으로 변

환하기 위해서 사용되는 계수들과 바이오에너지화의 순서 및 단위를

개략적으로 보여준 것이다.

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 57

구분분뇨발생계수

(kg/일, 두수)

유기물비율(%)

바이오가스 수율(%)

메탄함량(%)

메탄열량(kcal/유기물 톤)

한육우 13.7 10.75% 577 75.0% 8,570

젖 소 37.7 8.60% 577 75.0% 8,570

돼 지 5.1 4.45% 732 67.5% 8,570

육 계 0.0855 18.72% 359 60.0% 8,570

산란계 0.1247 19.60% 359 60.0% 8,570

<표 4-13> 이론적 잠재량 산정에 필요한 계수

자료 : 이준표(2013)

[그림 4-8] 축산 바이오매스 이론적 잠재량 계산과정

이론적 잠재량을 전망하는 첫 단계는 가축별 두수를 전망하는 것이

다. <표 4-14>에 2003년부터 2012년까지 가축별 연간 총 두수를 정리

하였다. 한육우는 2003년부터 꾸준히 증가해 오다 최근에 들어 그 증

58

가세가 둔화되고 있고, 젖소는 계속 감소하고 있으며, 돼지는 증가와

감소를 반복하고 있다.

구분 한육우 젖소 돼지 육계 산란계 오리

과거

2003 1,426 535 9,149 - - -

2004 1,620 507 8,994 - - -

2005 1,764 488 8,895 - - -

2006 1,959 471 9,198 65,325 55,336 -

2007 2,161 456 9,518 66,720 56,069 -

2008 2,397 446 9,126 63,725 58,735 -

2009 2,589 442 9,297 75,998 61,586 -

2010 2,867 435 9,819 80,881 61,474 -

2011 2,982 402 7,580 81,882 61,346 13,628

2012 3,063 413 9,534 77,952 61,956 12,367

<표 4-14> 가축별 연간 총두수

(단위: 천두수)

자료 : 통계청 국가통계포털, 가축동향조사(2012)

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 59

[그림 4-9] 한육우, 젖소, 돼지 두수의 추세

한육우의 경우, 광우병 발생으로 인해 미국산 소의 수입이 제한되어

국내 한육우의 두수가 다소 늘어난 것으로 판단되지만, 2012년 3월에

한미 FTA가 발효되어 미국산 소의 수입이 불가피하여 향후 계속적으

로 소비가 늘어난다고 해도 국내 한육우의 사육이 감소될 것으로 전

망된다. 젖소의 경우는 원유가격이 생활경제에 미치는 효과 때문에 가

격 현실화가 어려운 상황에서 그 사육 두수가 감소추세에 있는 것으

로 판단된다. 돼지는 2011년 구제역을 제외하면 전체 두수가 감소와

증가가 반복되고 있지만 국민 선호, 가격, 1인당 육류소비량의 증가로

인해 점차 증가할 것으로 전망된다.

60

가축별 두수는 한국농촌경제연구원에서 매년 전망을 하고 있으며,

2013년 발간된 농업경제전망 보고서에 2022년까지 가축별 두수에 대

한 전망 값이 제공되고 있다(한국농촌경제연구원, 2013). 본 연구에서

는 한국농촌경제연구원이 전망한 한육우, 젖소, 돼지, 육우닭, 산란닭

에 대한 두수의 전망 값을 활용하였다. 전망 시계의 변역 외 구간인

2022년 이후는 이전의 추세가 유지된다고 가정하였다. 가축별 두수

전망 값은 <표 4-15>에 요약하였다.

전망의 다음 단계는 가축별 두수 전망 값에 각각의 분뇨발생계수를

적용하고, 이를 다시 에너지양으로 환산하는 과정이다. 각각의 계수는

앞의 <표 4-13>에서 제시한 값들을 활용하였다. 다만, 오리의 경우는

그 계수들이 주어지지 않아 육계의 계수를 이용하였다. 이를 통해 산

정된 가축분뇨의 이론적 잠재량을 <표 4-16>에 정리하였다.

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 61

구분 한육우 젖소 돼지 육계 산란계 오리

과거

2003 1,426 535 9,149 - - -2004 1,620 507 8,994 - - -2005 1,764 488 8,895 - - -2006 1,959 471 9,198 65,325 55,336 -2007 2,161 456 9,518 66,720 56,069 -2008 2,397 446 9,126 63,725 58,735 -2009 2,589 442 9,297 75,998 61,586 -2010 2,867 435 9,819 80,881 61,474 -2011 2,982 402 7,580 81,882 61,346 13,628 2012 3,063 413 9,534 77,952 61,956 12,367

전망

2013 2,870 419 9,400 81,500 61,000 12,100 2014 2,770 414 9,320 82,600 62,000 13,400 2015 2,740 409 9,350 83,800 63,000 13,900 2016 2,700 403 9,410 84,600 63,000 14,300 2017 2,690 398 9,480 85,200 64,000 14,800 2018 2,670 392 9,550 85,800 64,000 15,100 2019 2,650 386 9,610 86,500 64,000 15,400 2020 2,640 381 9,680 87,100 64,000 15,700 2021 2,630 377 9,740 87,600 64,000 16,100 2022 2,620 373 9,810 88,200 65,000 16,500 2023 2,620 373 9,810 88,200 65,000 16,500 2024 2,620 373 9,810 88,200 65,000 16,500 2025 2,620 373 9,810 88,200 65,000 16,500 2026 2,620 373 9,810 88,200 65,000 16,500 2027 2,620 373 9,810 88,200 65,000 16,500 2028 2,620 373 9,810 88,200 65,000 16,500 2029 2,620 373 9,810 88,200 65,000 16,500 2030 2,620 373 9,810 88,200 65,000 16,500 2031 2,620 373 9,810 88,200 65,000 16,500 2032 2,620 373 9,810 88,200 65,000 16,500 2033 2,620 373 9,810 88,200 65,000 16,500 2034 2,620 373 9,810 88,200 65,000 16,500 2035 2,620 373 9,810 88,200 65,000 16,500

<표 4-15> 가축별 두수의 추세와 전망

(단위: 천두수)

62

연도 합계 한육우 젖소 돼지 육계 산란계 오리

과거

2003 1,680 840 284 235 321 0 0 2004 1,721 861 323 222 315 0 0 2005 1,756 878 352 214 312 0 0 2006 2,073 1,082 391 207 323 70 91 2007 2,166 1,129 431 200 334 72 92 2008 2,222 1,159 478 196 320 69 97 2009 2,338 1,220 516 194 326 82 101 2010 2,488 1,295 571 191 344 87 101 2011 2,351 1,226 595 176 266 88 101 2012 2,522 1,312 611 181 334 84 102

전망

2013 2,448 1,274 572 184 330 88 100 2014 2,402 1,252 552 182 327 89 102 2015 2,392 1,248 546 180 328 90 104 2016 2,376 1,240 538 177 330 91 104 2017 2,377 1,241 536 175 333 92 105 2018 2,369 1,237 532 172 335 93 105 2019 2,360 1,233 528 169 337 93 105 2020 2,359 1,232 526 167 340 94 105 2021 2,356 1,231 524 165 342 94 105 2022 2,357 1,232 522 164 344 95 107 2023 2,357 1,232 522 164 344 95 107 2024 2,357 1,232 522 164 344 95 107 2025 2,357 1,232 522 164 344 95 107 2026 2,357 1,232 522 164 344 95 107 2027 2,357 1,232 522 164 344 95 107 2028 2,357 1,232 522 164 344 95 107 2029 2,357 1,232 522 164 344 95 107 2030 2,357 1,232 522 164 344 95 107 2031 2,357 1,232 522 164 344 95 107 2032 2,357 1,232 522 164 344 95 107 2033 2,357 1,232 522 164 344 95 107 2034 2,357 1,232 522 164 344 95 107 2035 2,357 1,232 522 164 344 95 107

<표 4-16> 축산 바이오매스 이론적 잠재량

(단위: 천TOE)

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 63

[그림 4-10] 한육우, 젖소, 돼지의 이론적 잠재량

2) 단계별 잠재량

축산 바이오매스의 지리적 잠재량은 이론적 잠재량이 200 TOE/년

미만인 시 군 구를 제외하여 산정하였다. 여기서 육계, 산란계 및 오

리의 분뇨 또한 제외하였는데, 그 이유는 성상이 퇴비화에 적합하여 대

부분이 그 용도로 사용될 뿐만 아니라 그 양도 미미하였기 때문이다.

기술적 잠재량은 지리적 잠재량을 현재의 기술수준에서 에너지화

할 수 있는 양을 의미한다. 적용 기술은 바이오가스 발전 기술이며,

최근 바이오가스 발전 기술의 전환효율이 약 41%에 이르기 때문에

이를 적용하였다.12)

전술한 바와 같이, 축산 바이오매스의 시장 잠재량은 타 용도로 이

용되는 부분을 제외한 자원을 의미한다. 현재, 가축분뇨는 시장가치가

12) 본 정보는 에너지기술연구원의 바이오가스 전문가로부터 습득한 정보이다.

64

높은 퇴비나 액비의 제조 원료로 대부분 사용되고 있다(<표 4-17> 참

조). 환경부의 가축분뇨 처리통계에서 가축분뇨의 발생량 기준으로 약

88%가 타 용도(퇴비, 액비)로 사용되고 약 2%가 기타의 용도로 사용

되고 있기 때문에 기술적 잠재량 중 약 10%를 시장 잠재량으로 산정

하였다.

연도 발생량자원화 정화방류

해양투기

기타소계 퇴비 액비

개별처리

공공처리장

2012 46,489 41,236 37,656 3,580 1,999 2,211 0 1,023

구성비 100.0% 88.7% 81.0% 7.7% 4.3% 4.8% 0.0% 2.2%

<표 4-17> 가축분뇨 처리 현황

(단위: 천톤)

자료 : 이준표(2013)

상기 방법론으로 산정한 축산 바이오매스의 단계별 잠재량을 <표

4-18>에 요약하였다. 이론적 잠재량은 2012년에 2,104천 TOE로 정점

에 다다랐다가 서서히 감소하여 2035년에 1,918천 TOE에 이를 것으

로 전망된다. 2012년 기준 한육우가 차지하는 비중이 약 50%, 젖소는

약 35%로, 소가 전체의 약 85%를 차지한다.

시군구를 고려한 지리적 잠재량은 2013년에 이론적 잠재의 약 67%

인 1,360천 TOE에서 해를 거듭할수록 감소하여 2022년에 1,285천

TOE가 되고, 2035년까지 지속되는 것으로 전망되었다. 기술적 잠재

량은 2013년 558천 TOE에서 점차 감소하여 2035년에는 527천 TOE

가 될 것으로 전망된다. 시장 잠재량은 2013년 56천 TOE에서 2032년

53천 TOE로 감소할 것으로 전망된다.

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 65

연도이론적 잠재량

지리적 잠재량

기술 잠재량

시장 잠재량

과거

2003 1,359 911 373 37 2004 1,406 942 386 39 2005 1,444 967 397 40 2006 1,680 1,126 461 46 2007 1,760 1,179 483 48 2008 1,833 1,228 504 50 2009 1,930 1,293 530 53 2010 2,057 1,378 565 57 2011 1,997 1,338 549 55 2012 2,104 1,410 578 58

전망

2013 2,030 1,360 558 56 2014 1,986 1,331 546 55 2015 1,974 1,323 542 54 2016 1,955 1,310 537 54 2017 1,952 1,308 536 54 2018 1,941 1,300 533 53 2019 1,930 1,293 530 53 2020 1,925 1,290 529 53 2021 1,920 1,286 527 53 2022 1,918 1,285 527 53 2023 1,918 1,285 527 53 2024 1,918 1,285 527 53 2025 1,918 1,285 527 53 2026 1,918 1,285 527 53 2027 1,918 1,285 527 53 2028 1,918 1,285 527 53 2029 1,918 1,285 527 53 2030 1,918 1,285 527 53 2031 1,918 1,285 527 53 2032 1,918 1,285 527 53 2033 1,918 1,285 527 53 2034 1,918 1,285 527 53 2035 1,918 1,285 527 53

<표 4-18> 축산 바이오매스 잠재량의 요약

(단위: 천TOE)

66

나. 음식물류 폐기물

음식물류 폐기물이란 식품의 생산 유통 가공 조리과정에서 발생하

는 농 수 축산물 쓰레기와 먹고 남은 음식쓰레기 등을 의미한다. 폐기

물 분류기준으로 보면 일반적으로 음식물류 폐기물은 생활폐기물의

종류 중 하나이다. 여기서 생활폐기물이란 종량제 봉투, 음식물류 폐

기물, 유리병 등 재활용성 폐기물, 대형폐기물(가구, 가전), 사업장 생

활계 폐기물, 기타 사업장폐기물 이외의 폐기물(연탄재 등) 등을 포함

한다.

음식물류 폐기물의 바이오매스의 각 단계별 잠재량의 범위는 다음과

같다. 이론적 잠재량은 우리나라에서 배출되는 음식물류 폐기물의 총

량이다. 지리적 잠재량은 연간 시 군 구 단위에서 종량제로 수거되는

음식물류 폐기물의 총량이다. 기술적 잠재량은 현재의 기술 수준에서

지리적 잠재량을 에너지로 전환할 수 있는 양을 의미한다. 마지막으로

시장 잠재량은 축산 바이오매스와 마찬가지로 시장에서 타 용도로 이

용되는 부분을 제외한 자원을 의미하며, 이는 원간 경제성과 해당 정

부부처의 정책 방향에 의해 좌우된다. 본 분석에서는 최근 타 용도의

이용 추세를 반영하여 전망을 시도하였다.

축산 바이오매스와는 다르게, 우리나라에서 배출되는 음식물류 폐

기물의 총량에 대한 자료가 없어 이론적 잠재량을 직접 산출하는 것

은 가능하지 않다. 반면, 시 군 구 단위에서 종량제로 수거되는 음식

물류 폐기물 통계는 환경부에서 매년 집계하고 있어 지리적 잠재량의

산정은 가능하다. 그래서 주어진 통계를 바탕으로 지리적 잠재량을 먼

저 전망하고, 이론적 잠재량은 종량제로 수거되는 분리배출률을 적용

하여 역산하는 방법을 채택하였다.

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 67

이론적 잠재량

지리적 잠재량에 분리배출률로 역산하여

산정

지리적 잠재량

최신 바이오가스 발전설비

에너지전환효율(41%) 적용

기술적 잠재량

타 용도 제외

시장 잠재량

[그림 4-11] 잠재량의 산정 절차의 도식화

1) 지리적 잠재량 산정 및 전망 절차

음식물류 폐기물 바이오매스의 지리적 잠재량은 우리나라에서 종량

제로 수거되는 음식물류 폐기물의 총량이다. 실적치는 환경부에서 실

시한 전국 폐기물 발생 및 처리현황 조사에 수록이 되어 있으며, 기존

자료가 일간 톤 단위로 수록되어 있어 365일을 곱하여 연간 자료로

변환하면 이론적 잠재량을 구할 수 있다.

음식물류 폐기물 발생량(톤/일)

← × 365일

음식물 쓰레기 발생량(톤/년)

[그림 4-12] 지리적 잠재량의 산정 절차의 도식화

68

여기에 바이오가스의 수율을 적용하고, 메탄함량과 단위당 열량을

적용하면 열량 단위의 지리적 잠재량을 산정할 수 있다. 아래 <표 4-

19>와 [그림 4-13]은 중량 단위의 음식물류 폐기물 발생량을 열량 단

위의 지리적 잠재량으로 변환하기 위해서 사용되는 계수들과 이를 연

산하는 순서 및 단위를 개략적으로 보여준 것이다.

구분발생량(톤/년)

바이오가스 수율(/톤)

메탄함량(%)

메탄열량(Kcal/)

음식물류 폐기물 1 100 60% 8,570

<표 4-19> 지리적 잠재량 산정에 필요한 계수

자료: 이준표(2013)

<단계 1> 음식물쓰레기발생량 톤년 음식물쓰레기발생량톤일×

<단계 2>

바이오가스m 음식물쓰레기발생량×바이오가스수율톤

<단계 3> 메탄량m 바이오가스×메탄함량

<단계 4> 이론적잠재량 메탄량 ×메탄열량

[그림 4-13] 지리적 잠재량의 계산과정

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 69

<표 4-20>에 정리한 음식물류 폐기물 발생량 추세를 보면, 2004년

부터 꾸준히 증가해 오다 2007년 이후 감소세로 전환하는데, 이는

2006년부터 시작된 종량제로 인해 음식물류 폐기물 배출에 대한 경제

적 부담이 증가하였기 때문인 것으로 보인다. 특히, 환경부에서 2010

년 2월부터 시행한 음식물류 폐기물 줄이기 종합대책의 영향으로

2011년에는 그 양이 급감하였다.

구분음식물류 폐기물 발생량

(톤/일)이론적 잠재량

(톤/년)

과거

2004 11,464 4,184,360

2005 12,977 4,736,605

2006 13,372 4,880,780

2007 14,452 5,274,980

2008 15,142 5,526,830

2009 14,119 5,153,435

2010 13,672 4,990,280

2011 11,199 4,087,489

<표 4-20> 음식물류 폐기물 지리적 잠재량

자료: 환경부 ‘전국 폐기물통계조사’ 각호.

70

[그림 4-14] 음식물류 폐기물 발생량 추세

음식물류 폐기물 발생량에 관한 요인을 분석하면, 일반적으로 인구

가 증가할수록 음식물 발생량이 늘어나는 효과가 있다. 반면, 음식물

류 폐기물 줄이기 정책과 종량제 봉투의 가격 상승 등 환경보호지출

액은 음식물류 폐기물 발생량을 감소시키는 영향이 있는 것으로 보인

다. 향후 더욱더 환경보호지출액에 대한 부담이 가중될 것으로 예상되

는 이상 음식물류 폐기물 발생량이 인구가 증가한다고 해서 증가세로

전환되지는 않을 것이라 판단된다. 하지만 통계청에서 전망한 장래전

망인구를 보면 2030년까지 지속적으로 증가할 것으로 예상됨으로 감

소폭이 증가하지는 않을 것이라 판단된다. 따라서 감소폭이 점차 감소

되는 형태의 추세가 예상된다. 이런 형태의 추세를 분석하기 위해 로

그함수를 이용한 회귀분석으로 종속변수를 지수함수형태로 만들어 분

석한다.

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 71

이에 앞서 과거 2009년부터 2011년까지의 음식물류 폐기물 발생량

과 폐기물에 대한 환경보호지출액 및 추계인구 등의 산점도를 확인하

면 다음과 같다.

[그림 4-15] 종속변수와 독립변수의 산점도

[그림 4-15]와 같이 2009년부터 2011년까지 기간 내에서 인구와 음

식물류 폐기물 발생량의 유의한 선형적 관계를 찾기 힘들지만, 환경보

호지출금액과는 유의한 선형적 관계를 찾을 수 있다. 하지만 이를 바

72

탕으로 회귀식을 이용할 경우 음식물류 폐기물 발생량이 지나치게 감

소할 것으로 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 종속변수를 로그

변환시켜 감소의 폭을 줄이는 로그 회귀분석을 적용하였다.

log

여기서 는 폐기물 관련 환경보호지출금액(단위: 백만 원), 는 음

식물류 폐기물 발생량(톤/년), 는 발생할 수 있는 음식물류 폐기물

중 최솟값(톤/년)이다. 의 추정은 음식물류 폐기물 발생 원단위(g/일/

인)를 바탕으로 GDP와 인구를 이용하여 구할 수 있다.

회귀분석을 통해서 얻어진 계수치는 각각 32.05248,

-0.00000199, 2,541,443이고 수정된 결정계수(R-squared value)는

0.9925로 모형 적합도가 높다. 따라서 제시된 모형으로 2035년까지

음식물류 폐기물 발생량을 전망할 수 있다.

<표 4-22>와 [그림 4-16]에 상기 모형으로 전망된 음식물류 폐기물

바이오매스의 지리적 잠재량이 중량 단위로 제시되었다.

요인 제곱합 자유도 평균제곱 F-검정(p-값)

회귀 0.19751 1 0.19751 265.85

잔차 0.00074 1 0.00074 (0.039)

합계

회귀계수표

변수 계수 표준오차 t-검정 p-값상수 32.05 2.49 12.85 0.049

환경보호지출금 -2e-6 2.8e-7 -7.18 0.088

<표 4-21> 음식물류 폐기물 모형 분산분석표

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 73

　 Year 음식물류 폐기물발생량(톤/일)

지리적 잠재량(톤/년)

과거

2004 11,464 4,184,360 2005 12,977 4,736,605 2006 13,372 4,880,780 2007 14,452 5,274,980 2008 15,142 5,526,830 2009 14,119 5,153,435 2010 13,672 4,990,280 2011 11,199 4,087,489 2012 9,073 3,311,810

전망

2013 8,114 2,961,731 2014 7,591 2,770,739 2015 7,306 2,666,540 2016 7,150 2,609,692 2017 7,065 2,578,678 2018 7,019 2,561,757 2019 6,993 2,552,526 2020 6,979 2,547,489 2021 6,972 2,544,742 2022 6,968 2,543,243 2023 6,966 2,542,425 2024 6,964 2,541,979 2025 6,964 2,541,735 2026 6,963 2,541,603 2027 6,963 2,541,530 2028 6,963 2,541,491 2029 6,963 2,541,469 2030 6,963 2,541,457 2031 6,963 2,541,451 2032 6,963 2,541,447 2033 6,963 2,541,445 2034 6,963 2,541,444 2035 6,963 2,541,444

<표 4-22> 음식물류 폐기물 지리적 잠재량의 추세와 전망

74

[그림 4-16] 음식물류 폐기물의 지리적 잠재량

2) 단계별 잠재량

음식물류 폐기물 바이오매스의 이론적 잠재량은 지리적 잠재량에

음식물류 폐기물 수거율인 분리배출률로 역산하여 산정이 가능하다.

제4차 전국 폐기물 통계조사에 따르면 분리배출률은 2011년 기준으로

전체발생량 중 약 91%이였다. 분리배출률은 <표 4-23>과 같이 지속

적으로 증가하였다.

종량제 실시의 확대를 고려하면 분리배출률은 2011년보다 점차 증

가할 것으로 예상된다. 다만, 조사 결과에 따르면 2006년 실시한 제3

차 조사에 비해 수거율이 떨어진 것으로 보아 지속적인 관리가 진행

된다는 전제 하에 2035년까지 99%로 Trend기법을 이용하여 추계하

였다.

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 75

구분 전체 발생량 분리배출량 (%) 재활용량 (%)‘04 11.5 - - 9.0 81.3‘05 13.0 - - 12.1 93.3‘06 13.4 11.5 0.86 12.3 92.1‘07 14.5 13.8 0.95 13.3 92.2‘08 15.1 14 0.93 13.7 90.6‘09 14.1 13.7 0.97 13.4 94.8‘10 13.7 13.4 0.98 13.1 95.5

<표 4-23> 음식물류 폐기물 발생량

(단위: 천 톤/년)

자료: 환경부, 1996~2010, 전국 폐기물 발생 및 처리현황, 윤영섭 외(2012)에서 재인용.

수거율의 증가를 가정하는 이유는 종량제 실시의 강화를 들 수 있

다. 환경부 “음식물류 폐기물 배출 및 수수료 등 종량제 시행지침”에

따르면 <표 4-24>와 같이 지자체 유형별로 관리구역 내 인구밀도가

4,000명/km2 이상일 경우 100%, 400명/km2 이상일 경우 90% 이상

실시해야 하기 때문에 90% 이하로 떨어지지는 않을 것으로 보인다.

구분 도시형 도 농형 농 어촌형

기준

- 인구 50만 명 이상

- 인구 30만 명 이상 중

∙ 폐기물관리구역 100%∙ 관리구역내 인구밀도 : 4,000명/km2 이상

- 인구 50만 명 이하

- 인구 10만 명 이상 중

∙ 폐기물관리구역 90% 이상

∙ 관리구역내 인구밀도 : 400명/km2 이상

- 도시, 도 농 미포함

지자체

<표 4-24> 종량제에 관한 지자체 유형별 분류

출처: 환경부(2012b), 음식물류 폐기물 배출 및 수수료 등 종량제 시행지침(개정)

<표 4-25>에 상기 방법으로 산정한 음식물류 폐기물 바이오매스의

이론적 잠재량을 요약하였다.

76

연도　 지리적 분리배출률(%) 지리적

과거

2004 - - 4,184,3602005 - - 4,736,6052006 5,675,326 0.86 4,880,7802007 5,552,611 0.95 5,274,9802008 5,942,828 0.93 5,526,8302009 5,312,820 0.97 5,153,4352010 5,092,122 0.98 4,990,2802011 4,496,688 0.91 4,087,489

전망

2012 3,629,878 0.91 3,311,8102013 3,234,214 0.92 2,961,7312014 3,014,540 0.92 2,770,7392015 2,890,558 0.92 2,666,5402016 2,818,623 0.93 2,609,6922017 2,775,010 0.93 2,578,6782018 2,746,824 0.93 2,561,7572019 2,727,058 0.94 2,552,5262020 2,711,898 0.94 2,547,4892021 2,699,275 0.94 2,544,7422022 2,688,062 0.95 2,543,2432023 2,677,646 0.95 2,542,4252024 2,667,694 0.95 2,541,9792025 2,658,024 0.96 2,541,7352026 2,648,537 0.96 2,541,6032027 2,639,180 0.96 2,541,5302028 2,629,922 0.97 2,541,4912029 2,620,747 0.97 2,541,4692030 2,611,645 0.97 2,541,4572031 2,602,612 0.98 2,541,4512032 2,593,644 0.98 2,541,4472033 2,584,740 0.98 2,541,4452034 2,575,897 0.99 2,541,4442035 2,567,115 0.99 2,541,444

<표 4-25> 음식물류 폐기물 이론적 잠재량

(단위: 톤/년)

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 77

기술적 잠재량은 현재의 기술 수준에서 지리적 잠재량을 에너지로

전환할 수 있는 양을 의미한다. 축산 바이오매스에서와 마찬가지로,

최근 바이오가스 발전 기술의 전환효율이 약 41%에 이르기 때문에

이를 적용하였다. 시장 잠재량은 타 용도로 이용되는 부분을 제외한

자원을 의미한다. 본 연구에서는 한국에너지기술연구원이 운영하는

‘신재생에너지 잠재량 산정 TFT’에서 산정한 타 용도 이용 50% 기준

을 적용하여 시장 잠재량을 산정하였다.

상기 방법에 따라 열량 단위로 전망한 단계별 잠재량, 즉 이론적 잠

재량, 지리적 잠재량, 기술적 잠재량 그리고 시장 잠재량을 <표 4-26>

에 요약하였다. 이론적 잠재량은 2012년 187천 TOE에서 2035년 132

천 TOE로 감소할 것으로 전망된다. 지리적 잠재량은 동 기간 동안

170천 TOE에서 131천 TOE로 감소하고, 기술적 잠재량 또한 70천

TOE에서 54천 TOE로 감소할 것으로 예측된다. 시장 잠재량도 동 기

간 동안 35천 TOE에서 27천 TOE로 감소하는 추세이다.

2013년 기준 이론적 잠재량 대비 지리적 잠재량의 비중은 91.6%이

고, 기술적 잠재량의 비중은 37.5%, 시장 잠재량은 18.8%이다. 이론

적 잠재량의 연평균 증가율은 –1.5%로 감소하며, 지리적 잠재량, 기

술적 잠재량 그리고 시장 잠재량은 각각 연평균 증가율 –1.1%을 보

일 것으로 예측되었다.

78

연도이론적잠재량

지리적잠재량

기술적잠재량

시장잠재량

과거

2004 - 215 88 44

2005 - 244 100 50 2006 292 251 103 51 2007 286 271 111 56 2008 306 284 117 58 2009 273 265 109 54 2010 262 257 105 53 2011 231 210 86 43

전망

2012 187 170 70 35 2013 166 152 62 31 2014 155 142 58 29 2015 149 137 56 28 2016 145 134 55 28 2017 143 133 54 27 2018 141 132 54 27 2019 140 131 54 27 2020 139 131 54 27 2021 139 131 54 27 2022 138 131 54 27 2023 138 131 54 27 2024 137 131 54 27 2025 137 131 54 27 2026 136 131 54 27 2027 136 131 54 27 2028 135 131 54 27 2029 135 131 54 27 2030 134 131 54 27 2031 134 131 54 27 2032 133 131 54 27 2033 133 131 54 27 2034 132 131 54 27 2035 132 131 54 27

<표 4-26> 음식물류 폐기물 잠재량의 요약

(단위: 천TOE)

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 79

다. 하수슬러지

일반적으로 하수슬러지란 하수처리장, 정수장, 공장 폐수처리시설

등에서 발생하는 액체상태 부유물질의 총칭한다. 하수슬러지는 협의

로 1차 슬러지, 잉여슬러지, 반송슬러지, 농축슬러지 및 소화슬러지

등을 포함하고, 광의로는 침사, 스크린 협잡물 및 스컴13)도 포함한다.

바이오에너지원으로서의 정의는 하수도 통계 에서 사용하는 슬러지

이다. 즉, 슬러지 처리 시 발생하는 탈수케이크(고형물)로, 통상 함수율

이 85% 이하인 탈수 슬러지를 의미한다. 본 연구의 잠재량 산정에서

는 “전국 폐기물 발생 및 처리현황”의 하수처리오니만을 포함하였다.

하수슬러지 바이오매스의 각 단계별 잠재량의 범위와 산정 방법은

다음과 같다. 이론적 잠재량은 우리나라에서 발생하는 모든 하수슬러

지를 포함한다. 지리적 잠재량은 실질적으로 통계에 집계가 되어 수거

및 이용이 가능한 하수슬러지의 양을 의미한다. 기술적 잠재량은 현재

의 기술 수준에서 지리적 잠재량을 에너지로 전환할 수 있는 양을 의

미한다. 마지막으로 시장 잠재량은 시장에서 퇴비 등 타 용도로 이용

되는 부분을 제외하고 실질적으로 에너지화로 이용될 수 있는 자원의

양을 의미한다.

음식물류 폐기물과 마찬가지로, 우리나라에서 발생하는 모든 슬러

지를 집계하는 자료는 없다. 이 때문에 이론적 잠재량을 먼저 산정하

여 전망하기는 용이하지 않다. 반면, 환경부에서 집계하는 연도별 “전

국 폐기물 발생 및 처리현황”에 주어진 각종 오니 통계는 자원으로

활용이 가능한 부분이기 때문에, 먼저 지리적 잠재량을 산정하여 전망

13) 스컴이란 침전지, 슬러지 저류조, 소화조 등의 수면에서 부상하여 모인 유지, 섬유, 고형물 등을 말한다.

80

하고, 하수도 보급률 자료를 이용하여 역산을 통해 이론적 잠재량을

가늠할 수 있다.

이론적 잠재량

← 하수도보급률 역산

지리적 잠재량 ← 하수슬러지 발생량

← 에너지 전환기술 적용

기술적 잠재량

← 타 용도(26%) 제외

시장 잠재량

[그림 4-17] 잠재량의 산정 절차의 도식화

1) 지리적 잠재량 산정 및 전망 절차

하수처리장시설용량은 1991년부터 최근까지 꾸준히 증가해 오고 있

다. 이와 마찬가지로 하수슬러지 발생량도 꾸준히 증가하고 있다. 문

헌연구에 따르면 하수슬러지의 발생량은 하수처리장시설용량과 하수

처리인구, 그리고 하수도 보급률 등의 변수와 밀접한 관계를 가지고

있다. 여기서 하수처리인구는 하수처리의 혜택을 받는 인구로 인구와

하수도 보급률을 곱하여 산출한다. 전반적인 전망 절차는 먼저 하수처

리시설용량을 전망하고, 이를 종속변수로 활용하여 하수슬러지의 발

생량을 전망하였다.

<표 4-28>에 하수처리장시설용량, 슬러지 발생량, 하수처리인구 및

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 81

하수도 보급률의 실적치를 요약하였다. 환경부(2007)의 「국가하수도

종합계획」에서는 2015년도의 하수도 보급률의 목표를 92%로 설정하

고 있다. 2007년에 작성한 기준에서 2010년과 2015년 예측치를 보았

을 때 5년마다 하수도 보급률이 2%씩 늘어나는 것을 목표로 하고 있

다. 따라서 본 연구에서는 5년마다 하수도 보급률이 2%씩 늘어난다고

가정하였다. 통계청의 인구추계와 하수도 보급률을 이용하여 하수처

리인구를 산정하였으며, 이를 바탕으로 하수처리량시설용량에 관한

회귀모형은 다음과 같다.

여기서 는 하수처리인구(천명)와 는 하수처리량시설용량(천 톤/

일)이다. 회귀분석을 통해서 얻어진 계수 -4209.68217, 0.64855

이고 수정된 결정계수는 0.9888로 모형 적합도가 높다. 따라서 제시된

모형으로 2035년까지 하수처리장시설용량을 전망할 수 있다. <표 4-

29>에 전망된 하수처리장시설용량을 정리하였다.

요인 제곱합 자유도 평균제곱 F-검정(p-값)

회귀 9.35e+8 1 9.35e+8 1763.840

잔차 1.00e+8 19 (.000)

합계 20

회귀계수표

변수 계수 표준오차 t-검정 p-값상수 -4.2e+3 540.623 -7.787 .000

하수처리인구 0.649 0.015 41.998 .000

<표 4-27> 하수처리장시설용량 모형 분산분석표

82

구분하수처리장시설용량

(톤/년)

슬러지* 발생량(톤/일)

하수처리인구

(천 명)

추계인구(명)

하수도보급률

(%)

과거

1991 1,919,170,000 15,434 35.7

1992 2,122,475,000 17,279 38.8

1993 2,325,050,000 18,620 41.3

1994 3,427,715,000 19,081 41.9

1995 3,523,345,000 20,908 45.4

1996 4,179,980,000 24,420 52.6

1997 5,488,870,000 28,559 60.9

1998 6,064,840,000 31,099 65.9

1999 6,464,880,000 32,539 68.4

2000 6,716,000,000 33,843 70.5

2001 7,018,950,000 35,369 73.2

2002 7,385,045,000 10,833 36,760 75.8

2003 7,648,210,000 13,259 38,449 78.8

2004 7,890,205,000 15,393 39,924 81.4

2005 8,237,320,000 13,231 41,157 83.5

2006 8,494,645,000 13,911 42,450 85.5

2007 8,738,830,000 14,743 43,570 87.1

2008 8,967,320,000 15,012 44,631 88.6

2009 9,097,625,000 13,740 45,263 89.4

2010 9,168,070,000 15,318 46,358 90.1

2011 9,208,220,000 14,701 47,034 　 90.9

<표 4-28> 하수슬러지 관련 변수들의 과거 추세

출처 : 환경부(2012a), “하수도 통계” 및 “전국 폐기물 발생 및 처리현황” 각호 표주 : 슬러지는 폐수처리오니와 하수처리오니를 모두 포함한 수치이다.

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 83

구분하수처리장시설용량

(톤/년)

하수처리인구

(천 명)

추계인구(명)

하수도보급률

(%)

전망

2012 9,258,879,102 45,604 50,004,441 91.2

2013 9,341,021,202 45,951 50,219,669 91.5

2014 9,421,032,816 46,289 50,423,955 91.8

2015 9,487,077,905 46,568 50,617,045 92.0

2016 9,575,138,024 46,940 50,801,405 92.3

2017 9,661,777,818 47,306 50,976,519 92.6

2018 9,746,287,126 47,663 51,140,690 92.9

2019 9,828,665,947 48,011 51,293,706 93.2

2020 9,908,677,561 48,349 51,435,495 93.5

2021 9,986,795,408 48,679 51,566,389 93.8

2022 10,062,309,327 48,998 51,685,514 94.1

2023 10,134,982,598 49,305 51,791,168 94.4

2024 10,205,998,823 49,605 51,887,579 94.7

2025 10,274,174,399 49,893 51,972,363 95.0

2026 10,339,509,326 50,169 52,042,140 95.3

2027 10,400,583,279 50,427 52,094,114 95.6

2028 10,458,579,863 50,672 52,131,374 95.9

2029 10,513,262,356 50,903 52,154,305 96.2

2030 10,563,920,597 51,117 52,160,065 96.5

2031 10,610,081,143 51,312 52,146,159 96.8

2032 10,652,217,436 51,490 52,114,892 97.1

2033 10,688,435,711 51,643 52,059,805 97.4

2034 10,720,156,292 51,777 51,985,134 97.7

2035 10,746,432,295 51,888 51,888,486 98.0

<표 4-29> 하수처리장시설용량 전망치

84

하수처리오니만 포함하는 하수슬러지의 지리적 잠재량을 전망하기

위해 먼저 폐수처리오니와 하수처리오니의 합계를 이용하여 전망을

하고, 전망치에 하수처리오니의 비중을 적용하여 하수처리오니, 즉 하

수슬러지의 잠재량을 산정하였다. 앞서 구한 하수처리장시설용량을

이용하여 폐수처리오니와 하수처리오니에 관한 모델을 추정하면 다음

과 같다.

여기서 는 하수처리장시설용량(천 톤/일)이고 는 폐수처리오니

와 하수처리오니의 합(천 톤/일)이다. 회귀분석을 통해서 얻어진 계수

값 0.000602이고 수정된 결정계수(R-squared value)는 0.99로 모형

적합도가 높다. 따라서 제시된 모형으로 2035년까지 폐수 및 하수처

리오니의 전망치를 구하였으며, 여기에 하수처리오니의 비중을 적용

하여 하수슬러지의 잠재량을 산정하였다. 적용된 하수처리오니의 비

중은 2007년~2011년 평균값인 54%이다. 전망된 하수슬러지의 지리적

잠재량은 <표 4-31>에 요약하였다.

요인 제곱합 자유도 평균제곱 F-검정(p-값)

회귀 1970.8 1 1970.8 1762.4

잔차 10.1 9 1.1 (.000)

합계 1980.9 10

회귀계수표

변수 계수 표준오차 t-검정 p-값하수처리시설용량 0.000602 .000 42.0 .000

<표 4-30> 하수슬러지 모형 분산분석표

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 85

구분하수처리장시설용량

(톤/년)

하수처리인구

(천 명)

지리적 잠재량(톤/년)

과거2010 32,242,275

2011 27,215,130

전망

2012 9,258,879,102 45,604 30,195,530

2013 9,341,021,202 45,951 30,592,926

2014 9,421,032,816 46,289 30,986,142

2015 9,487,077,905 46,568 31,335,548

2016 9,575,138,024 46,940 31,721,660

2017 9,661,777,818 47,306 32,105,714

2018 9,746,287,126 47,663 32,485,488

2019 9,828,665,947 48,011 32,861,701

2020 9,908,677,561 48,349 33,233,326

2021 9,986,795,408 48,679 33,601,832

2022 10,062,309,327 48,998 33,967,707

2023 10,134,982,598 49,305 34,328,475

2024 10,205,998,823 49,605 34,684,713

2025 10,274,174,399 49,893 35,034,541

2026 10,339,509,326 50,169 35,376,219

2027 10,400,583,279 50,427 35,704,530

2028 10,458,579,863 50,672 36,022,921

2029 10,513,262,356 50,903 36,328,149

2030 10,563,920,597 51,117 36,621,385

2031 10,610,081,143 51,312 36,899,670

2032 10,652,217,436 51,490 37,163,636

2033 10,688,435,711 51,643 37,411,386

2034 10,720,156,292 51,777 37,644,005

2035 10,746,432,295 51,888 37,857,423

<표 4-31> 하수슬러지 지리적 잠재량 전망치

86

2) 단계별 잠재량

하수슬러지 바이오매스의 이론적 잠재량은 우리나라에 발생하는 하

수슬러지의 총량으로, 이는 통계에 잡히지 않는 부분까지 포함한다.

통계에 잡히지 않는 하수슬러지의 대부분은 하수도가 보급되지 않은

지역의 건물에서 발생하므로, 이를 고려하면 이론적 잠재량을 가늠할

수 있다. 따라서 앞서 전망한 지리적 잠재량에 하수도 보급률 전제치

를 역산하여 이를 산정하였다.

기술적 잠재량은 전술한 바와 같이 현재의 기술 수준에서 지리적

잠재량을 에너지로 전환할 수 있는 양을 의미한다. 여기서 기술수준은

축산 바이오매스와 마찬가지로 최신 바이오가스 발전설비의 전환효율

인 41%를 적용하였다.

시장 잠재량은 기존에 에너지화 이외의 타 용도로 활용되는 부분을

제외한 자원량이다. <표 4-32>의 2011년 하수슬러지 처리현황에 의하

면 처분량 중 재활용을 제외한 에너지화가 가능한 하수슬러지의 비중

은 약 74%였다. 시장 잠재량의 산정에 이 비율을 적용하였다. 아래

<표 4-33>에 상기의 방법으로 산정된 하수슬러지의 단계별 잠재량을

요약하였다.

발생량 처분량

미처분량 계 재활용 육상매립 소각 해양투기 연료화 기타

3,095 3,095 802 261 687 1,010 223 110 507

<표 4-32> 하수슬러지 처리현황(2011년 기준)

(단위: 천 톤)

출처 : 환경부(2012a), “하수도 통계”

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 87

구분이론적 잠재량

지리적 잠재량

기술적잠재량

시장잠재량

과거2010 59,052,955 44,762,140 13,219,333 9,793,838 2011 51,376,066 40,484,340 11,158,203 8,266,805

전망

2012 41,110,928 33,464,295 12,380,167 9,172,124 2013 54,582,144 45,576,090 12,543,100 9,292,836 2014 30,570,778 26,138,015 12,704,318 9,412,278 2015 43,442,124 37,838,090 12,847,575 9,518,413 2016 41,172,494 36,478,830 13,005,881 9,635,698 2017 32,488,266 29,044,510 13,163,343 9,752,357 2018 35,784,989 32,242,275 13,319,050 9,867,716 2019 29,939,637 27,215,130 13,473,297 9,981,994 2020 33,109,134 30,195,530 13,625,664 10,094,878 2021 33,434,892 30,592,926 13,776,751 10,206,814 2022 33,753,967 30,986,142 13,926,760 10,317,952 2023 34,060,379 31,335,548 14,074,675 10,427,538 2024 34,367,996 31,721,660 14,220,732 10,535,748 2025 34,671,397 32,105,714 14,364,162 10,642,011 2026 34,968,232 32,485,488 14,504,250 10,745,798 2027 35,259,336 32,861,701 14,638,857 10,845,525 2028 35,543,665 33,233,326 14,769,397 10,942,239 2029 35,822,849 33,601,832 14,894,541 11,034,954 2030 36,097,456 33,967,707 15,014,768 11,124,027 2031 36,364,910 34,328,475 15,128,864 11,208,558 2032 36,625,885 34,684,713 15,237,091 11,288,740 2033 36,878,464 35,034,541 15,338,668 11,363,995 2034 37,120,902 35,376,219 15,434,042 11,434,655 2035 37,347,835 35,704,530 15,521,543 11,499,483

<표 4-33> 하수슬러지 단계별 잠재량 전망치

(단위: 톤/년)

중량 단위로 주어진 <표 4-33>의 각 단계별 잠재량을 석유환산 단

위로 변환하기에 위해 아래 <표 4-34>에 주어진 계수들을 활용하였으

며, 그 결과는 <표 4-35>에 정리하였다.

88

구분발생량(톤/년)

바이오가스생산량(/톤)

메탄함량(%)

메탄열량(Kcal/)

하수농축슬러지 1 10 50 8,570

<표 4-34> 이론적 잠재량 산정에 필요한 계수

자료: 이준표(2013)

구분이론적 잠재량

지리적 잠재량

기술적 잠재량

시장 잠재량

전망

2012 142 129 53 39 2013 143 131 54 40 2014 145 133 54 40 2015 146 134 55 41 2016 147 136 56 41 2017 149 138 56 42 2018 150 139 57 42 2019 151 141 58 43 2020 152 142 58 43 2021 154 144 59 44 2022 155 146 60 44 2023 156 147 60 45 2024 157 149 61 45 2025 158 150 62 46 2026 159 152 62 46 2027 160 153 63 46 2028 161 154 63 47 2029 162 156 64 47 2030 163 157 64 48 2031 163 158 65 48 2032 164 159 65 48 2033 165 160 66 49 2034 165 161 66 49 2035 166 162 67 49

<표 4-35> 하수슬러지 잠재량 요약

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 89

3. 가연성 바이오매스 및 폐기물

가. 생활폐기물

폐기물이란 쓰레기, 연소제, 폐유, 폐산, 폐알칼리, 동물의 사체 등

으로 사람의 생활이나 산업 활동에 필요하지 않게 된 물질을 말하는

데, 폐기물관리법에서는 폐기물을 일반폐기물과 특정폐기물로 분류한

다. 일반폐기물을 다시 생활폐기물과 산업폐기물로 구분하며, 이에 따

라 생활폐기물은 산업폐기물 외의 폐기물로 정의한다. 가정쓰레기, 시

장쓰레기 등이 여기에 속한다.

일상생활에서 발생되는 폐기물을 생활폐기물로 정의하고 그 종류를

살펴보면 음식물/채소류, 종이, 목재, 섬유, 플라스틱/금속, 유리, 연탄

재로 분류된다. 본 연구에서는 음식물/채소류, 축산, 농임산, 폐수를

바이오에너지로 분류하고 앞의 절에서 잠재량을 분석하였다. 본 절에

서는 [그림 4-18]에 표시된 바와 같이 가정생활폐기물과 사업장생활폐

기물을 포함하는 생활폐기물 중 에너지화가 가능한 가연성 물질만을

대상으로 잠재량을 평가하였다. 사업장배출시설계폐기물의 잠재량은

다음 절에서 다룬다. [그림 4-18]은 환경부에서 연간으로 작성하는

“전국 폐기물 발생 및 처리현황” 통계집에서 제공되는 폐기물의 분류

이고, 선별된 항목에 대한 정의는 다음과 같다.

○ 가정생활폐기물

- 사업장폐기물 이외의 폐기물로 가정에서 발생되는 폐기물

- 가정에서 일련의 개보수 공사 작업등으로 인하여 5톤 미만으

로 발생되는 폐기물

90

[그림 4-18] 폐기물의 분류 방법

○ 사업장생활폐기물

- 폐기물관리법 시행령 제2조 제7호 및 제9호 규정에 의한 사업

장에서 발생되는 폐기물

○ 건설폐기물

- 건설폐기물의 재활용촉진에 관한 법률 제2조에 의해 건설산업

기본법 제2조 제4호의 규정에 의한 건설공사로 인하여 발생되

는 5톤 이상의 폐기물

- 폐기물관리법 제2조 제3호와 같은 법 시행령 제2조 제1호 내

지 제5호 사업장에서 배출시설 등의 운영에 관계되지 아니한

폐기물

○ 폐기물 발생량

- 폐기물 처리방법별 처리시설로 반입되는 양의 합

- 가정생활폐기물 성상별 발생량 산정방법: 매립, 소각 등 폐기

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 91

물처리시설의 폐기물 성상별 발생량 계절별 1회 표본조사를

통해 평균처리비율 산정

○ 생활폐기물 발생구분

- 종량제에 의한 배출 : 쓰레기종량제봉투 등 종량제에 의한 배

출을 의미하며, 음식물류 폐기물전용봉투는 제외

- 재활용품 분리배출 : 종이류, 유리병류 등 재활용을 목적으로

별도 구분하여 배출된 폐기물

- 음식물류 폐기물 분리배출 : 남은 음식물류폐기물을 재활용을

목적으로 음식물류 폐기물전용봉투 또는 전용용기에 담아 배

출된 폐기물

1) 이론적 잠재량 산정 및 전망 절차

생활폐기물에 대한 과거자료는 환경부에서 연간으로 작성되는 전국

폐기물 발생 및 처리현황 통계를 수집한다. 이 통계는 우리나라 생활

폐기물 및 사업장폐기물에 대한 1년 단위 발생 및 처리현황을 행정구

역별로 조사하여 폐기물의 발생과 처리의 변화의 추이를 살펴볼 수

있는 보고통계이다. 또한 생활폐기물 및 사업장폐기물의 발생과 처리

흐름에 따른 처리단계별 처리업체와 처리시설 현황 그리고 생활폐기

물을 관리하기 위한 시 도 지방자치단체의 예산 규모 등이 제공된다

(환경부, 2010, 3쪽).

생활폐기물의 이론적 잠재량의 정의 및 산정은 생활폐기물 발생량

에 수거율(100% 미만)의 역수를 곱하여 얻어진 수치이다. 그 이유는

공식 통계로 폐기물 처리방법별 처리시설로 반입되는 양만이 집계되

어 수거율이 100%가 아니기 때문이다. [그림 4-19]는 이론적 잠재량

92

과 발생량의 관계를 도식한 것이다. 즉, 이론적 잠재량이 실측되는 폐

기물 발생량과 수거율의 역수로 계산되는 것을 의미한다.

[그림 4-19] 이론적 잠재량과 발생량의 관계

생활폐기물의 지리적 잠재량은 1985년부터 2011년까지 환경부에서

공표하는 전국 폐기물 발생 및 처리현황의 통계이다. <표 4-36>과

[그림 4-20]으로부터 생활폐기물의 집계현황을 보여주고 있다.

생활폐기물의 추세를 살펴보면, 1985년부터 1991년까지 지속적으로

증가세에 있다가 1995년까지 감소하는 추세를 보였다. 1996년부터

2011년까지 생활폐기물은 증가와 감소를 반복하는 경향을 보이고 있

다. 이러한 추세에 대한 설명을 부여하기 위해 정책적인 변화를 설명

하면, 1994년 이전에는 정액제로 생활폐기물에 대한 비용이 적용되었

고 1994년부터 쓰레기 배출량만큼 비용이 부담되는 방식인 종량제로

전환된 점을 들 수 있다.

생활폐기물의 이론적 잠재량은 아래와 같은 자료를 토대로 추계하

였다. 발생량은 종이류, 나무류, 폐합성수지류 및 기타를 포함한다. 여

기서 폐합성수지류는 고무피혁류, 플라스틱류, 합성수지류(재활용), 플

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 93

라스틱류(재활용), 타이어(재활용) 등을 포함한다. 즉, 생활폐기물 중

가연성의 일부와 재활용가능자원 분리배출 부분의 합성수지류(재활

용), 플라스틱류(재활용), 타이어(재활용)에 대한 발생량을 기준으로

전망하였다.

[그림 4-20] 생활폐기물 발생량 집계현황

자료 : 환경부, “전국 폐기물 발생 및 처리현황” 각호

연도이론적 잠재량

계 종이류 나무류 폐합성수지류 기타

과거

2007 7,217 2,029 881 2,315 1,992

2008 7,195 1,867 883 2,247 2,198

2009 7,263 1,789 852 2,304 2,319

2010 6,996 1,742 803 2,087 2,364

2011 7,159 1,799 843 2,173 2,345

<표 4-36> 생활폐기물 세분류별 발생 현황

(단위: 천 톤/년)

자료: 환경부 ‘전국 폐기물 발생 및 처리현황’ 각호

94

　연도이론적잠재량

발생량종량제

(시행=1)수거율

(인구기준) 인구수1 인당

생활폐기물(톤/인, 년)

과거

1996 1 97.6% 46.2 1997 1 98.0% 46.5 1998 1 98.3% 47.1 1999 1 98.6% 47.5 2000 1 98.7% 47.3 2001 1 99.1% 47.8 2002 1 99.3% 48.5 2003 1 99.3% 48.8 2004 1 99.4% 49.0 2005 1 99.5% 49.2 2006 1 99.6% 49.4 2007 7,289 7,253 1 99.5% 49.8 0.145642008 7,253 7,224 1 99.6% 50.3 0.1436232009 7,307 7,285 1 99.7% 50.1 0.1454032010 7,024 7,010 1 99.8% 51.0 0.1374522011 7,188 7,174 1 99.8% 51.5 0.139297

전망

2012 7,086 7,072 1 99.8% 50.0 0.1414442013 7,115 7,100 1 99.8% 50.2 0.1414442014 7,143 7,129 1 99.8% 50.4 0.1414442015 7,171 7,157 1 99.8% 50.6 0.1414442016 7,200 7,185 1 99.8% 50.8 0.1414442017 7,228 7,214 1 99.8% 51.0 0.1414442018 7,242 7,228 1 99.8% 51.1 0.1414442019 7,271 7,256 1 99.8% 51.3 0.1414442020 7,285 7,270 1 99.8% 51.4 0.1414442021 7,313 7,299 1 99.8% 51.6 0.1414442022 7,327 7,313 1 99.8% 51.7 0.1414442023 7,341 7,327 1 99.8% 51.8 0.1414442024 7,356 7,341 1 99.8% 51.9 0.1414442025 7,370 7,355 1 99.8% 52.0 0.1414442026 7,370 7,355 1 99.8% 52.0 0.1414442027 7,384 7,369 1 99.8% 52.1 0.1414442028 7,384 7,369 1 99.8% 52.1 0.1414442029 7,398 7,383 1 99.8% 52.2 0.1414442030 7,398 7,383 1 99.8% 52.2 0.1414442031 7,384 7,369 1 99.8% 52.1 0.1414442032 7,384 7,369 1 99.8% 52.1 0.1414442033 7,384 7,369 1 99.8% 52.1 0.1414442034 7,370 7,355 1 99.8% 52.0 0.1414442035 7,356 7,341 1 99.8% 51.9 0.141444

<표 4-37> 생활폐기물 발생량 및 이론적 잠재량 전망

(단위: 천 톤/년, 백만 명)

주: 이론적 잠재량 = 발생량 / 수거율

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 95

연간 1인당 생활폐기물(발생량 기준)과 연간 생활폐기물(발생량 기

준)의 추세가 종량제를 실시한 1996년 이후로 등락을 반복하였다. 이

러한 불규칙성으로 인해 모형을 적용하기보다는 최근 4년간(2008

년~2011년)의 평균 연간 1인당 생활폐기물(발생량 기준), 즉, 원단위

와 추계인구의 곱으로 생활폐기물을 전망하는 계산식으로 설정하였

다. 최종적인 전망모형으로 제시된 것은 2008년~2011년 연간 생활폐

기물 원단위의 평균값인 약 0.1414 (톤/인, 년)과 추계인구로 2035년

까지 연간 생활폐기물 발생량으로 전망하는 것이 타당한 것으로 판단

되었다. 위의 <표 4-37>에 상기 방법으로 전망한 생활폐기물의 이론

적 잠재량을 수록하였다.

2) 단계별 잠재량

지리적 잠재량은 전망된 이론적 잠재량에 수거율을 적용하여 산정

하였다. 기술적 잠재량은 가연성폐기물의 발전 전환효율을 적용하여

산정하였다. 석탄 등 화석연료는 전환효율이 약 40%에 이르지만, 폐

기물의 경우는 이물질 함유 등으로 인해 이보다는 낮은 20~25% 정도

에 그친다.14) 따라서 최고의 효율인 25%를 적용하여 기술적 잠재량

을 산정하였다.

마지막으로, 시장 잠재량은 매립, 소각, 재활용, 기타 등의 용도 중

타 용도로 활용되는 부분을 제외한 나머지 부분만을 포함하였다.

2011년 폐기물 이용 통계에 의하면 매립과 소각의 비중이 48%로 나

타나 이를 에너지화 비율로 적용하였다. 중량 단위 단계별 잠재량은

<표 4-38>, TOE 단위는 <표 4-40>에 요약하였다.

14) 본 정보는 에너지기술연구원의 폐기물에너지 전문가들의 의견을 반영한 수치이다.

96

연도 이론적 잠재량 지리적 잠재량 가술적 잠재량 시장 잠재량

전망

2012 7,217 7,072 1,768 856

2013 7,195 7,100 1,775 859

2014 7,263 7,129 1,782 863

2015 6,996 7,157 1,789 866

2016 7,159 7,185 1,796 869

2017 7,086 7,214 1,803 873

2018 7,115 7,228 1,807 875

2019 7,143 7,256 1,814 878

2020 7,171 7,270 1,818 880

2021 7,200 7,299 1,825 883

2022 7,228 7,313 1,828 885

2023 7,242 7,327 1,832 887

2024 7,271 7,341 1,835 888

2025 7,285 7,355 1,839 890

2026 7,313 7,355 1,839 890

2027 7,327 7,369 1,842 892

2028 7,341 7,369 1,842 892

2029 7,356 7,383 1,846 893

2030 7,370 7,383 1,846 893

2031 7,370 7,369 1,842 892

2032 7,384 7,369 1,842 892

2033 7,384 7,369 1,842 892

2034 7,398 7,355 1,839 890

2035 7,398 7,341 1,835 888

<표 4-38> 생활폐기물의 각 단계별 잠재량 요약

(단위: 천 톤)

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 97

폐기물 종류 평균발열량(kcal/kg)

종이류 5,500

나무류 4,500

폐합성고분자화합물 8,250

동식물잔재류 1,450

오니류 600

기타 1,500

<표 4-39> 폐기물 종류별 평균 발열량

자료: 문승현(2013)

연도 이론적 잠재량 지리적 잠재량 기술적 잠재량 시장 잠재량

전망

2012 3,477 3,470 868 420 2013 3,491 3,484 871 422 2014 3,505 3,498 874 423 2015 3,519 3,512 878 425 2016 3,533 3,526 881 427 2017 3,547 3,540 885 428 2018 3,554 3,547 887 429 2019 3,568 3,560 890 431 2020 3,575 3,567 892 432 2021 3,588 3,581 895 433 2022 3,595 3,588 897 434 2023 3,602 3,595 899 435 2024 3,609 3,602 901 436 2025 3,616 3,609 902 437 2026 3,616 3,609 902 437 2027 3,623 3,616 904 438 2028 3,623 3,616 904 438 2029 3,630 3,623 906 438 2030 3,630 3,623 906 438 2031 3,623 3,616 904 438 2032 3,623 3,616 904 438 2033 3,623 3,616 904 438 2034 3,616 3,609 902 437 2035 3,609 3,602 901 436

<표 4-40> 생활폐기물의 각 단계별 잠재량 요약(TOE)

(단위: 천 TOE)

98

나. 사업장배출시설계폐기물

사업장배출시설계폐기물은 일반폐기물 중에 사업장생활계폐기물을

제외한 나머지를 의미하는 것으로서 배출시설의 설치 및 운영과 관련

하여 배출하는 사업장일반폐기물로 폐수종말처리시설, 공공하수처리

시설, 분뇨처리시설, 가축분뇨 처리시설 등 폐기물처리시설에서 발생

하는 폐기물을 포함한다. 이들 중 유기성폐기물은 바이오에너지로 분

류되어 앞 절의 유기성 바이오매스 부문에 포함하였으며, 본 절에서는

가연성폐기물 부문만을 대상으로 잠재량을 산정한다. 여기에는 종이

류, 나무류, 폐합성고분자화합물류, 동식물잔재류, 오니류 그리고 기타

로 구분되는데, 오니류와 동식물잔재류는 제외하였다.

1) 이론적 잠재량 산정 및 전망 절차

전국 폐기물 발생 및 처리현황의 통계를 이용하여 정리한 실적치는

<표 4-41>과 [그림 4-21]에 정리하였으며, 세분류별 자료는 본 보고서

의 부록의 <표 1>에 수록하였다. 폐기물의 발생 추세를 보면 증가와

감소를 반복하는 경향을 보이면서 전체적으로 완만하게 증가하는 추

세를 보이고 있다. 정책적으로 1995년에 사업장폐기물 감량제도를 도

입하였고, 2002년에는 생산자책임재활용제도(EPR)을 시행했다. 또한

2008년에는 폐기물부담금제도를 시행하여 업체가 해당 폐기물 처리에

드는 비용의 일부를 부담하도록 했다. 이러한 정책의 영향으로 정책

시행 직후에는 잠시 감소하는 경향을 보이나 전반적으로는 증가 추세

를 보이고 있다.

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 99

[그림 4-21] 사업장배출시설계폐기물 발생 추이

자료: 환경부, ‘전국 폐기물 발생 및 처리현황’ 각호

구분 연도사업장배출시설계폐기

물(톤/일)사업장배출시설계폐기

물(톤/년)

과거

1996 96,984 35,399,124 1997 93,528 34,137,881 1998 92,713 33,840,205 1999 103,893 37,921,082 2000 101,453 37,030,208 2001 95,908 35,006,384 2002 99,505 36,319,179 2003 98,891 36,095,106 2004 105,018 38,331,570 2005 112,419 41,032,789 2006 101,099 36,901,229 2007 114,807 41,904,569 2008 130,777 47,733,715 2009 123,604 45,115,497 2010 137,875 50,324,375 2011 137,961 50,355,583

<표 4-41> 사업장배출계폐기물의 발생량 집계현황

자료: 환경부, ‘전국 폐기물 발생 및 처리현황’ 각호

100

과거 16년간의 자료를 토대로 시계열 분석 및 수학적 방법인 등차

급수법, 등비급수법, 최소자승법, 지수곡선법 등 통계적 방법을 이용

하여 이론적 잠재량을 전망할 수 있다. 등차급수법은 미래의 증감패턴

이 과거의 증감패턴을 따른다는 가정 하에 예측하는 방법으로 과거자

료의 평균 증감량을 기초로 하여 추계하는 방법이다. 두 번째로 등비

급수법은 연평균 증가율을 이용하여 예측하는 방법으로 매년 같은 비

율로 증가한다고 가정하고 추계한다. 세 번째로 최소자승법은 등차급

수법의 계수를 최소자승의 방법(Least Square Method)으로 추정한 일

차함수식으로 과거자료에 오차가 가장 작은 위치에 놓이도록 계수를

찾아내서 추계하는 방식이다. 마지막으로 지수곡선법은 기준년을 정

하고, 기준년으로부터 지수형태의 곡선에 최소자승법을 적용하여 구

하는 방법이다. 각 모델로부터 추계한 값과 과거 실측치를 비교하여

추세 및 경향을 파악한 후 통계적으로 가장 적합한 모델을 선택한 결

과 등비급수법으로 추계한 모델을 사용한다. 선택된 추계모형은 다음

과 같다.

= 기준연도(2011년)의 폐기물량, = n년도의 폐기물량

= 기준연도로부터 t년 전 폐기물량,

: 과거자료기간동안의 평균증가율

= 기준연도에서 예측하고자 하는 경과년 수

= 1996년~2011년도까지 전체 경과년 수

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 101

　연도 이론적 잠재량수거율

(인구기준)

과거

1996 36,261 97.6%1997 34,846 98.0%1998 34,435 98.3%1999 38,454 98.6%2000 37,537 98.7%2001 35,318 99.1%2002 36,581 99.3%2003 36,360 99.3%2004 38,554 99.4%2005 41,239 99.5%2006 37,055 99.6%2007 42,098 99.5%2008 47,907 99.6%2009 45,266 99.7%2010 50,424 99.8%2011 50,443 99.8%

전망

2012 51,566 99.8%2013 52,715 99.8%2014 53,889 99.8%2015 55,089 99.8%2016 56,316 99.8%2017 57,570 99.8%2018 58,852 99.8%2019 60,163 99.8%2020 61,503 99.8%2021 62,872 99.8%2022 64,273 99.8%2023 65,704 99.8%2024 67,167 99.8%2025 68,663 99.8%2026 70,192 99.8%2027 71,756 99.8%2028 73,354 99.8%2029 74,987 99.8%2030 76,657 99.8%2031 78,364 99.8%2032 80,110 99.8%2033 81,894 99.8%2034 83,718 99.8%2035 85,582 99.8%

<표 4-42> 사업장배출시설계폐기물의 이론적 잠재량 전망

(단위: 천 톤/년, 백만 명)

102

선택된 추계모형의 값과 과거의 실측치를 비교해 보았을 때 상관계

수는 0.9026으로 높은 상관성을 보여 주었고, 결정계수는 0.8146으로

동 모델은 약 81%의 설명력이 있다고 나타났다.

위의 <표 4-42>는 상기의 전망조건에 의해서 얻어진 사업장배출시

설계폐기물의 이론적 잠재량과 발생량의 추세와 예측값이다. 이론적

잠재량은 발생량에 수거율의 역수의 곱으로 얻어진 것이며, 연평균 증

가율을 이용하여 예측하는 방법으로 매년 같은 비율로 증가한다고 가

정했기 때문에 해마다 지속적으로 증가하는 추세를 보이고 있다.

<표 4-43>과 부록의 <표 1>은 생활폐기물의 구성요소와 구성비를

제시한 것으로, 에너지화가 가능한 가연성의 경우 그 구성비가 크게

변동은 없지만 점진적으로 감소하는 경향을 보인다는 것을 관찰하였

다. 2008년부터 현재까지 22%의 수준에서 크게 변동이 없는 것을 확

인할 수 있다. <표 4-44>에 사업장배출시설계폐기물의 세분류인 종이

류, 나무류 폐합성고분자화합물, 동식물잔재류, 오니류 그리고 기타의

구성비를 제시하였다.

연도 총 계가 연 성 불 연 성

소계 소계

2002 100.0% 26.8% 73.2%2003 100.0% 28.3% 71.7%2004 100.0% 26.7% 73.3%2005 100.0% 27.5% 72.5%2006 100.0% 35.7% 64.3%2007 100.0% 26.9% 73.1%2008 100.0% 22.8% 77.2%2009 100.0% 23.7% 76.3%2010 100.0% 22.7% 77.3%2011 100.0% 22.8% 77.2%

<표 4-43> 사업장배출시설계폐기물의 구성비

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 103

이론적 잠재량의 세분류에 대한 최종 전망은 최근 2009년부터 2011

년까지의 평균 구성비가 2035년까지 적용되는 것을 가정하려 했으나

동 4년간의 종이류의 변동이 상대적으로 컸기 때문에 대신 최근 2011

년의 구성비를 적용하는 것으로 가정하였다. 즉, 2035년까지의 가연성

생활폐기물의 구성비는 종이류(1.00%), 나무류(5.8%), 폐합성고분자화

합물(26.6%), 동식물 잔재류(8.7%), 오니류(50.4%) 그리고 기타(7.5%)

을 구성비가 유지되는 것으로 가정하였다. 이를 적용하여 산정한 세분

류별 이론적 잠재량의 전망치는 <표 4-45>에 요약하였다.

연도

가 연 성

소계 종이류 나무류폐합성고분자화합물

동식물잔재류

오니류 기타

2002 100.0 2.7 2.9 17.5 8.0 66.4 2.3

2003 100.0 2.2 3.9 18.3 7.7 65.7 2.2

2004 100.0 1.6 3.0 19.0 7.9 65.1 3.3

2005 100.0 1.9 4.4 20.9 8.1 61.8 3.0

2006 100.0 1.3 3.5 21.0 21.9 47.4 4.9

2007 100.0 1.3 5.4 22.3 7.5 57.1 6.5

2008 100.0 0.8 5.5 22.7 8.0 57.2 5.7

2009 100.0 0.6 7.6 24.3 8.7 52.2 6.6

2010 100.0 0.5 6.6 25.2 9.6 53.0 5.2

2011 100.0 1.0 5.8 26.6 8.7 50.4 7.5

<표 4-44> 사업장배출시설계폐기물의 세분류의 구성비

(단위: %)

104

연도가연성

(계) 종이류 나무류폐합성고분자화합물

동식물잔재류

오니류 기타

과거

2002 9,793 267 287 1,718 788 6,507 227 2003 10,277 223 399 1,881 792 6,754 228 2004 10,310 169 312 1,960 810 6,716 343 2005 11,326 210 502 2,366 913 6,994 340 2006 13,223 177 461 2,772 2,893 6,273 646 2007 11,326 148 611 2,524 849 6,464 731 2008 10,916 92 604 2,479 875 6,244 622 2009 10,715 62 813 2,603 934 5,594 709 2010 11,470 58 757 2,888 1,099 6,076 593 2011 11,504 109 665 3,065 1,005 5,798 861

전망

2012 11,745 112 679 3,130 1,027 5,920 879 2013 12,007 114 694 3,199 1,049 6,052 898 2014 12,274 117 709 3,271 1,073 6,186 918 2015 12,548 119 725 3,344 1,097 6,324 939 2016 12,827 122 741 3,418 1,121 6,465 960 2017 13,113 125 758 3,494 1,146 6,609 981 2018 13,405 127 775 3,572 1,172 6,756 1,003 2019 13,703 130 792 3,652 1,198 6,907 1,025 2020 14,008 133 809 3,733 1,224 7,061 1,048 2021 14,320 136 827 3,816 1,252 7,218 1,071 2022 14,639 139 846 3,901 1,280 7,379 1,095 2023 14,965 142 865 3,988 1,308 7,543 1,120 2024 15,299 145 884 4,077 1,337 7,711 1,145 2025 15,639 149 904 4,167 1,367 7,883 1,170 2026 15,988 152 924 4,260 1,397 8,058 1,196 2027 16,344 155 944 4,355 1,429 8,238 1,223 2028 16,708 159 965 4,452 1,460 8,421 1,250 2029 17,080 162 987 4,551 1,493 8,609 1,278 2030 17,460 166 1,009 4,653 1,526 8,800 1,306 2031 17,849 170 1,031 4,756 1,560 8,996 1,335 2032 18,247 173 1,054 4,862 1,595 9,197 1,365 2033 18,653 177 1,078 4,970 1,630 9,401 1,396 2034 19,068 181 1,102 5,081 1,667 9,611 1,427 2035 19,493 185 1,126 5,194 1,704 9,825 1,458

<표 4-45> 사업장배출시설계폐기물 세분류별 이론적 잠재량

(단위: 천 톤)

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 105

2) 단계별 잠재량

사업장배출시설계폐기물의 지리적 잠재량은 생활폐기물과 같이 이

론적 잠재량과 수거율의 곱으로 얻어진 것이다. 전국 폐기물 발생 및

처리현황 통계에서는 수거율과 함께 폐기물 처리시설로 반입되는 폐

기물의 실측된 통계를 발표한다. 기술적 잠재량은 생활폐기물과 마찬

가지로 지리적 잠재량에 전환효율 25%를 적용하여 산정하였다. 마지

막으로 시장 잠재량은 전체 발생량 중 에너지화에 활용되는 비중을

의미하는 에너지화 시장비율을 적용하여 세분류별로 산정하였다. 종

류별 에너지화 시장비율은 <표 4-46>에 주어진 바와 같다.

상기 방법으로 이론적 잠재량의 전망치에서 하향식으로 각 단계별

잠재량을 산정하였으며, 여기에 <표 4-47>의 발열량을 적용하여 계산

된 각 단계별 TOE 단위의 잠재량을 <표 4-48>에 요약하였다.

폐기물 종류 폐기물 에너지화 시장비율(%)종이류 35.3나무류 34.9

폐합성고분자화합뮬 42.1동식물잔재류 6.2

오니류 22.3기타 43.5

<표 4-46> 사업장배출시설계폐기물 에너지화 시장비율

자료: 문승현(2013)

폐기물 종류 평균발열량 폐기물 종류 평균발열량

종이류 5,500 동식물잔재류 1,450나무류 4,500 오니류 600

폐합성고분자화합물 8,250 기타 1,500

<표 4-47> 사업장배출시설계폐기물 종류별 평균 발열량

(단위: kcal/kg)

자료: 문승현(2013)

106

연도이론적 잠재량

지리적 잠재량

기술적 잠재량

시장 잠재량

과거

2002 2,232 2,216 554 199 2003 2,408 2,391 598 216 2004 2,422 2,408 602 219 2005 2,897 2,882 721 265 2006 3,485 3,470 868 304 2007 3,059 3,045 761 284 2008 2,962 2,952 738 275 2009 3,125 3,114 779 292 2010 3,368 3,361 840 315 2011 3,511 3,505 876 333

전망

2012 3,585 3,579 895 340 2013 3,665 3,658 915 347 2014 3,746 3,740 935 355 2015 3,830 3,823 956 363 2016 3,915 3,908 977 371 2017 4,002 3,995 999 379 2018 4,091 4,084 1,021 388 2019 4,182 4,175 1,044 396 2020 4,275 4,268 1,067 405 2021 4,371 4,363 1,091 414 2022 4,468 4,460 1,115 423 2023 4,568 4,560 1,140 433 2024 4,669 4,661 1,165 442 2025 4,773 4,765 1,191 452 2026 4,880 4,871 1,218 462 2027 4,988 4,980 1,245 473 2028 5,099 5,090 1,273 483 2029 5,213 5,204 1,301 494 2030 5,329 5,320 1,330 505 2031 5,448 5,438 1,360 516 2032 5,569 5,559 1,390 528 2033 5,693 5,683 1,421 539 2034 5,820 5,810 1,452 551 2035 5,949 5,939 1,485 564

<표 4-48> 사업장배출시설계폐기물 단계별 잠재량

(단위: 천TOE)

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 107

4. 종합

본 절에서는 앞에서 전망한 각 바이오 폐기물에너지원 원료별 잠재

량을 종합하여 정리하고, 제6차 전력수급기본계획상의 신재생에너지

발전량 목표와 비교를 통해 발전부분에서 바이오 폐기물에너지가 얼

마만큼 기여할 수 있는지 분석하였다. RPS를 고려하여 의무공급비중

이 10%까지 증가하는 2022년을 기준으로 하였다. 먼저 <표 4-49>에

각 단계별 전망치를 정리하였다. 비교의 편의를 위해 잠재량을 모두

발전량으로 변환하였다.

구분이론적 잠재량

지리적 잠재량

기술적 잠재량

시장 잠재량

임산실적 4,208,718 3,295,498 591,405 7,497전망 4,909,554 3,844,265 689,886 8,746

유기성

축산실적 23,221 15,558 6,384 640전망 22,302 14,942 6,128 616

음식실적 2,686 2,442 1,000 500전망 1,605 1,523 628 314

하수실적 1,492 1,356 556 412전망 1,799 1,692 694 514

소계실적 27,399 19,356 7,940 1,551전망 25,706 18,158 7,450 1,444

가연성

생활실적 40,849 40,931 10,233 4,952전망 41,802 41,721 10,430 5,047

사업장

실적 40,826 40,756 10,186 3,872전망 51,953 51,860 12,965 4,919

소계실적 81,675 81,687 20,419 8,825전망 93,756 93,581 23,395 9,965

종합실적 4,317,791 3,396,541 619,764 17,873전망 5,029,015 3,956,004 720,731 20,155

<표 4-49> 실적치(2011) 및 전망치(2022) 비교

(단위: GWh)

108

분석에 포함한 바이오 폐기물에너지원의 총 이론적 잠재량은 2022

년 기준 5,029TWh로 평가되었다. 지리적 잠재량, 기술적 잠재량, 그

리고 시장 잠재량은 각각 3,956TWh, 721TWh, 20TWh로 전망되었다.

이론적 잠재량 대비 각 단계별 비중은 지리적 잠재량이 78.7%, 기술

적 잠재량이 14.3%, 시장 잠재량이 0.4%이다. 기술적 잠재량 대비 시

장 잠재량의 비중은 약 3%대에 불과한데, 이는 총 기술적 잠재량의

96%를 차지하는 임산 바이오매스 부분에서 상업적 벌채율 3.2%가 적

용되어 전체 평균을 낮추었기 때문이다. 임산 부문을 제외하면 기술적

잠재량에서 시장 잠재량이 차지하는 비중은 약 37%가 된다.

시장 잠재량의 원료별 구성비는 임산 부분이 43%, 유기성 바이오매

스가 7%, 그리고 가연성 바이오매스 및 폐기물 부문이 49%를 보인

다. 유기성 바이오매스 부문에서는 축산, 음식물류 폐기물 그리고 하

수슬러지가 각각 3%, 2%, 3%를 점유하였다. 가연성 바이오매스 및

폐기물 부문은 생활폐기물이 25%, 그리고 사업장배출시설계폐기물이

24%를 차지하였다.

다음으로, 바이오 폐기물에너지원의 시장 잠재량을 모두 발전원으

로 사용한다는 가정 하에 RPS제도, 즉 신재생에너지 발전 부문에 어

느 정도 기여할 수 있는지 평가하였다. 발전량 목표치는 제6차 전력수

급기본계획의 자료를 활용하였으며, <표 4-50>에 요약하였다. 기여를

나타내는 기여도는 시장 잠재량을 발전량 목표치로 나눈 값을 활용하

였다. 분석 결과, 2022년도를 기준으로, 바이오에너지의 시장 잠재량

은 바이오에너지 발전량 목표치인 2,387GWh의 약 4.3배에 달하는 것

으로 평가되었다. 또한, 폐기물에너지의 시장 잠재량은 폐기물에너지

발전 목표인 1,225GWh의 약 8.1배로 나타났다. 바이오에너지와 폐기

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 109

물에너지의 잠재량을 모두 활용한다면, 2022년 신재생에너지 발전 목

표인 66,759GWh의 약 30% 정도를 기여할 수 있을 것으로 평가되었

다. 바이오에너지와 폐기물에너지가 각각 15%씩 기여하는 것으로 나

타났다.

구분이론적잠재량

지리적잠재량

기술적잠재량

시장잠재량

기여도1)

단계별

잠재량

2011년

바이오 4,236,117 3,314,854 599,345 9,048 　

폐기물 81,675 81,687 20,419 8,825 　

종합 4,317,791 3,396,541 619,764 17,873 　

2022년

바이오 4,935,260 3,862,423 697,336 10,190 　

폐기물 93,756 93,581 23,395 9,965 　

종합 5,029,015 3,956,004 720,731 20,155 　

6차전력

계획

발전량

바이오2013년 211 42.9

2022년 2,387 4.3

폐기물2013년 224 39.4

2022년 1,225 8.1

소계2013년 435 41.1

2022년 3,612 5.6

신재생2013년 15,771 1.1

2022년 66,759 0.3

<표 4-50> 시장 잠재량 및 발전량 전망치 비교

(단위: GWh)

주 1) : 기여도 = 시장 잠재량 / 발전량, 2013년도 기여도는 2011년 잠재량을 기준으로 산정하였으며, 2022년도 기여도는 2022년 잠재량을 기준으로 산정하였다.

위의 결과는 모든 원료를 발전 부문에 활용한다는 전제에 따른 결

과이다. 하지만, 이미 열 부문에 많은 설비가 보급되어 생산이 이루어

110

지고 있어 이를 감안한 분석이 필요하다. 2011년 신재생에너지 보급

통계를 분석한 결과, 열 부문에서 국산원료를 투입하여 생산된 바이오

에너지와 폐기물에너지가 각각 270천 TOE와 1,810천 TOE에 이른다.

기여도를 정확히 파악하기 위해서는 이를 시장 잠재량에서 차감하여

보정한 값으로 비교를 해야 한다. 따라서 위의 수치를 발전효율 및 열

을 발전량으로 환산하는 기준인 860kcal/kWh를 이용하여 보정한 시

장 잠재량을 <표 4-51>에 정리하였다.

보정한 결과에 따르면, 2022년 기준으로 바이오에너지와 폐기물에

너지는 신재생에너지 발전량 목표에 각각 14%와 7%를 기여하는 것

으로 나타났으며, 도합 21%를 기여할 수 있을 것으로 전망된다. 하지

만 이 수치조차도 여분의 시장 잠재량이 모두 발전원으로 활용된다는

전제를 가지고 있으며, 실질적으로 시장에서 이들 원료를 열원으로 활

용하는 만큼 그 기여도가 더욱 낮아질 것이다. 아직까지는 RPS제도의

도입으로 인해 발전원이 확대되는 추세이나, 향후 RHO(Renewable

Heat Obligation, 신재생열 의무공급제도) 또는 RHI(Renewable Heat

Incentive, 신재생열 인센티브제도)가 도입된다면 부문 간 대체효과가

나타날 것으로 예측되며, 이에 따라 RPS에 대한 기여도는 낮아질 가

능성이 높다.

제4장 국내 바이오･폐기물에너지원 잠재량 111

구분이론적잠재량

지리적잠재량

기술적잠재량

보정-시장잠재량2) 기여도1)

단계별

잠재량

실적

바이오 4,236,117 3,314,854 599,345 8,076 　

폐기물 81,675 81,687 20,419 3,563 　

종합 4,317,791 3,396,541 619,764 11,640 　

전망

바이오 4,935,260 3,862,423 697,336 9,218 　

폐기물 93,756 93,581 23,395 4,703 　

종합 5,029,015 3,956,004 720,731 13,922 　

6차전력

계획

발전량

바이오2013년 211 38.3

2022년 2,387 3.9

폐기물2013년 224 15.9

2022년 1,225 3.8

소계2013년 435 26.8

2022년 3,612 3.9

신재생2013년 15,771 0.7

2022년 66,759 0.2

<표 4-51> 보정-잠재량 및 발전량 전망치 비교

(단위: GWh)

주 1) 기여도 = 시장 잠재량 / 발전량, 2013년도 기여도는 2011년 잠재량을 기준으로 산정하였으며, 2022년도 기여도는 2022년 잠재량을 기준으로 산정하였다.

2) 보정-시장잠재량은 시장 잠재량에서 이미 열 부문에 활용되고 있는 부분을 차감한 수치임. 발전량 환산 기준은 860kcal/kWh, 발전 효율은 바이오에너지 부문 31%, 폐기물에너지 부문 25%를 적용하였다.

제5장 해외 주요국 바이오매스 잠재량 113

제5장 해외 주요국 바이오매스 잠재량

1. 세계 바이오매스 발전 현황 및 전망

본 장에서는 세계 주요 기관의 연구 결과를 인용하여 바이오에너지

와 폐기물에너지 발전 부문의 세계 현황과 전망을 살펴보고, 우리나라

에서 수입이 가능한 지역을 중심으로 바이오매스의 자원 잠재량을 검

토하였다.

먼저 세계 현황을 살펴보면, 세계 신재생에너지 발전 부문의 2012

년 신재생에너지 총 설비용량은 1,470GW로, 2011년 대비 8.5% 성장

했다. 2012년에 추가된 발전설비 중 신재생에너지 설비가 화석연료와

원자력 발전설비를 합한 것보다 많은 절반 이상을 차지했다(REN21,

23쪽).

BNEF(2013b)는 발전 부문 세계 시장 규모가 설비용량 기준으로

2030년까지 연평균 7.2%로 성장하여 총 설비용량이 약 4,948GW에

달할 것으로 전망하고 있다. 그 중 바이오매스 발전 설비용량은 2012

년 81GW에서 2020년에 140GW로 증가하며, 2030년에는 203GW로

증가하여 해당 기간 동안 연평균 5.2%의 성장률을 보일 것으로 전망

했다. 폐기물에너지는 2012년 16GW에서 연평균 8.2%로 성장하여

2020년에는 28GW, 그리고 2030년에는 66GW에 달할 것으로 전망했

다. 2030년 기준으로 풍력의 비중이 전체 발전설비용량의 33%로 가

장 높으며, 태양광이 31%, 수력이 29%를 점유하게 되며, 바이오매스

와 폐기물에너지는 총 5% 정도를 점유하는 수준에 머물 것으로 전망

했다([그림 5-1] 참조).

114

[그림 5-1] 세계 신재생 누적 발전설비용량(GW)

출처: BNEF(2013b) 데이터를 이용하여 저자 작성

발전 부문 신재생에너지 연간 투자액도 2012년 2,265억 불에서 매

년 급증하여 2020년에는 연간 4,187억 불, 2030년에는 연간 6,736억

불이 될 것으로 예측했다(BNEF, 2013b). 신규 설비용량 건설을 위한

바이오매스 발전 분야 연간 투자액은 2012년 211억 불에서 2020년

445억 불로 증가하며, 2030년에는 506억 불까지 증가할 전망이다.

2012년부터 2030년까지 누적 투자액은 7,250억 불에 달한다.

폐기물에너지 신규 발전설비 건설을 위한 연간 투자액은 2012년 48

억 불에서 2020년 118억 불로 증가하고 2030년에는 217억 불까지 증

가할 것으로 내다봤다. 2012년부터 2030년까지 누적 투자액은 2,905

억 불에 이른다. 2030년 연간 투자액 기준으로 태양광 분야가 37%로

가장 높으며, 그 다음이 풍력으로 34%를 점유한다. 바이오매스와 폐기

물에너지는 총 11%를 점유할 것으로 전망하고 있다([그림 5-2] 참조).

제5장 해외 주요국 바이오매스 잠재량 115

[그림 5-2] 연도별 세계 신규 투자 규모(10억불)

출처: BNEF(2013b) 데이터를 이용하여 저자 작성

2. 주요국 농산 바이오매스 잠재량15)

본 절에서는 아시아 주요국의 농산바이오매스 잠재량을 산정하였다.

방법론은 소진영(2012, 70~77쪽)의 잠재량 산정 방법을 적용하였으며,

기초 정보는 Food and Agricultural Organization of the United Nations

(FAO, 국제연합식량농업기구)의 2012년의 최신 데이터를 활용하였다.

비교적 생산량이 많고, 발전원으로 사용이 가능한 농산물을 대상으로

하였으며, 그 종류는 <표 5-1>에 주어진 바와 같다. 구체적인 산정 방

법은 주요 국가별로 대상 농산물의 생산량을 정리하고, 각각의 부산물

생산비율을 적용하여 산정하였다. 부산물 생산비율은 Gonzales(2008)

에 주어진 지수를 활용하였으며, <표 5-2>에 주어져 있다. 아시아 주

15) 본 절은 소진영(2012, 70~77쪽)의 내용을 발췌하여 동일한 방법론으로 최신 데이터를 활용하여 업데이트하였음을 밝혀둔다.

116

요국은 비교적 농업 생산량이 높은 중국, 인도, 인도네시아, 말레이시

아, 필리핀, 태국, 베트남을 대상으로 하였다.

산정 결과 아시아 7개국의 농림 부산물 바이오매스 자원잠재량의

총량은 1,631백만 톤으로 나타났다. 국별로는 인도네시아의 잠재량이

439백만 톤으로 가장 높으며, 인도와 중국, 말레이시아가 각각 300백

만 톤 이상으로 비교적 높았다. 원료별로는 팜 부산물이 총 697백만

톤으로 가장 높으며, 사탕수수와 벼의 부산물은 각각 350백만 톤 이

상으로 높게 나타났다.

구분 중국 인도인도네시아

말레이시아

필리핀 태국 베트남 총계

사탕수수 73.63 206.29 15.62 0.49 17.79 57.22 11.29 382.33

벼 139.52 103.31 46.74 1.91 12.21 25.59 29.56 358.84

팜 부산물 2.25 - 351.98 303.96 1.84 37.30 - 697.33

코코넛 0.22 8.41 14.33 0.47 12.63 0.88 1.00 37.94

카사바 0.40 0.71 2.11 0.00 0.20 1.98 0.86 6.26

옥수수 56.85 5.75 5.29 0.01 2.02 1.31 1.31 72.54

땅콩 5.45 1.87 0.23 0.00 0.00 0.01 0.15 7.71

대두 34.09 30.62 2.27 - 0.00 0.48 0.47 67.93

합계 312.41 356.96 438.57 306.84 46.69 124.77 44.64 1,630.88

자료: FAO 통계를 활용하여 저자 계산

<표 5-1> 주요국 농림 바이오매스 자원 잠재량

(단위: 백만 톤)

제5장 해외 주요국 바이오매스 잠재량 117

국가별로 살펴보면, 먼저 중국은 자원 잠재량이 총 312백만 톤으로

나타났다. 벼의 부산물인 왕겨와 볏짚 등이 총 140백만 톤으로 가장

높으며, 사탕수수, 옥수수대 및 대두 부산물이 각각 약 70백만 톤, 50

백만 톤, 40백만 톤 이상으로 나타났다.

종류 2012년 생산량

부산물 종류 부산물 생산 비율(RPR) 부산물 생산량

사탕수수 124,170,500 바가스 0.291 36,133,616

73,633,107 Top&Trashier 0.302 37,499,491

벼 206,085,000 왕겨 0.230 47,399,550

139,519,545 볏짚 0.447 92,119,995

팜 오일 열매

650,000

EFB 0.428 278,200

2,249,650

섬유 0.147 95,550

PKS 0.049 31,850

잎 2.604 1,692,600

Male bunch 0.233 151,450

코코넛 282,000

겉껍질 0.362 102,084

224,472 껍데기 0.160 45,120

Empty Bunch 0.049 13,818

잎 0.225 63,450

카사바 4,574,500 줄기 0.088 402,556 402,556

옥수수 208,258,000 옥수수대 0.273 56,854,434 56,854,434

땅콩 16,875,700 껍데기 0.323 5,450,851.10 5,450,851

대두 12,800,145 줄기, 잎, 껍데기 2.663 34,086,786.14 34,086,786

합계 573,695,845 312,421,401

자료: 2012년 생산량은 FAO 통계, 부산물 생산 비율은 Gonzales(2008), “Promotion of Biogas and Biomass in Asia and thd Pacific” 참조, 부산물 생산량은 저자 계산

<표 5-2> 중국의 농림 바이오매스 자원 잠재량

(단위: 톤)

118

인도의 자원 잠재량은 총 357백만 톤으로 인도네시아에 이어 두 번

째로 높은 것으로 추정된다. 사탕수수의 부산물이 약 206백만 톤으로

가장 높으며, 벼의 부산물인 왕겨와 볏짚이 약 100백만 톤 이상 활용

가능할 것으로 추정된다.

종류 2012년 생산량

부산물 종류 부산물 생산 비율(RPR) 부산물 생산량

사탕수수 347,870,000 바가스 0.291 101,230,170

206,286,910 Top&Trashier 0.302 105,056,740

벼 152,600,000 왕겨 0.230 35,098,000

103,310,200 볏짚 0.447 68,212,200

팜 오일 열매

-

EFB 0.428 -

-

섬유 0.147 -

PKS 0.049 -

잎 2.604 -

Male bunch 0.233 -

코코넛 10,560,000

겉껍질 0.362 3,822,720

8,405,760 껍데기 0.160 1,689,600

Empty Bunch 0.049 517,440

잎 0.225 2,376,000

카사바 8,076,000 줄기 0.088 710,688 710,688

옥수수 21,060,000 옥수수대 0.273 5,749,380 5,749,380

땅콩 5,779,000 껍데기 0.323 1,866,617 1,866,617

대두 11,500,000 줄기, 잎, 껍데기 2.663 30,624,500 30,624,500

합계 557,445,000 356,954,055

자료: 2012년 생산량은 FAO 통계, 부산물 생산 비율은 Gonzales(2008), “Promotion of Biogas and Biomass in Asia and thd Pacific” 참조, 부산물 생산량은 저자 계산

<표 5-3> 인도의 농림 바이오매스 자원 잠재량

(단위: 톤)

제5장 해외 주요국 바이오매스 잠재량 119

아시아 지역에서 잠재량이 가장 높은 인도네시아의 농림 부산물

바이오매스 자원은 총 439백만 톤으로 나타났다. 팜 오일 열매의 부

산물이 총 352백만 톤으로 가장 높으며, 벼 부산물이 47백만 톤으로

그 다음을 보였다. 사탕수수와 코코넛 부산물은 각각 약 15백만 톤 정

도로 추정된다.

종류 2012년 생산량

부산물 종류 부산물 생산 비율(RPR) 부산물 생산량

사탕수수 26,341,600 바가스 0.291 7,665,406

15,620,569 Top&Trashier 0.302 7,955,163

벼 69,045,141 왕겨 0.230 15,880,382

46,743,560 볏짚 0.447 30,863,178

팜 오일 열매

101,700,000

EFB 0.428 43,527,600

351,983,700

섬유 0.147 14,949,900

PKS 0.049 4,983,300

잎 2.604 264,826,800

Male bunch 0.233 23,696,100

코코넛 18,000,000

겉껍질 0.362 6,516,000

14,328,000 껍데기 0.160 2,880,000

Empty Bunch 0.049 882,000

잎 0.225 4,050,000

카사바 23,922,075 줄기 0.088 2,105,143 2,105,143

옥수수 19,377,030 옥수수대 0.273 5,289,929 5,289,929

땅콩 712,874 껍데기 0.323 230,258 230,258

대두 851,647 줄기, 잎, 껍데기 2.663 2,267,936 2,267,936

합계 259,950,367 438,569,095

자료: 2012년 생산량은 FAO 통계, 부산물 생산 비율은 Gonzales(2008), “Promotion of Biogas and Biomass in Asia and the Pacific” 참조, 부산물 생산량은 저자 계산

<표 5-4> 인도네시아의 농림 바이오매스 자원 잠재량

(단위: 톤 )

120

말레이시아는 총 307백만 톤의 농림 부산물 바이오매스 자원 잠재

량을 보유하여, 인도네시아와 인도, 중국에 이어 네 번째로 높은 국가

이다. 말레이시아 농림 부산물 바이오매스의 대부분은 팜 오일 열매의

부산물로 약 304백만 톤의 잠재량을 보였다.

종류 2012년 생산량 부산물 종류 부산물 생산 비율(RPR) 부산물 생산량

사탕수수 820,000 바가스 0.291 238,620

486,260 Top&Trashier 0.302 247,640

벼 2,820,000 왕겨 0.230 648,600

1,909,140 볏짚 0.447 1,260,540

팜 오일 열매

87,825,000

EFB 0.428 37,589,100

303,962,325

섬유 0.147 12,910,275

PKS 0.049 4,303,425

잎 2.604 228,696,300

Male bunch 0.233 20,463,225

코코넛 585,000

겉껍질 0.362 211,770

465,660 껍데기 0.160 93,600

Empty Bunch 0.049 28,665

잎 0.225 131,625

카사바 42,500 줄기 0.088 3,740 3,740

옥수수 52,000 옥수수대 0.273 14,196 14,196

땅콩 650 껍데기 0.323 210 210

대두 - 줄기, 잎, 껍데기 2.663 - -

합계 92,145,150 306,841,531

자료: 2012년 생산량은 FAO 통계, 부산물 생산 비율은 Gonzales(2008), “Promotion of Biogas and Biomass in Asia and the Pacific” 참조, 부산물 생산량은 저자 계산

<표 5-5> 말레이시아의 농림 바이오매스 자원 잠재량

(단위: 톤)

제5장 해외 주요국 바이오매스 잠재량 121

필리핀은 총 47백만 톤의 농림 부산물 바이오매스 자원 잠재량을

보유하고 있어, 베트남과 더불어 다른 나라들에 비해 비교적 낮은 잠

재량을 보였다. 총 18백만 톤의 사탕수수 자원 잠재량이 가장 높으며,

코코넛과 벼의 부산물의 잠재량이 각각 약 12백만 톤으로 산출되었다.

종류 2012년 생산량 부산물 종류 부산물 생산 비율(RPR) 부산물 생산량

사탕수수 30,000,000 바가스 0.291 8,730,000

17,790,000 Top&Trashier 0.302 9,060,000

벼 18,032,422 왕겨 0.230 4,147,457

12,207,950 볏짚 0.447 8,060,493

팜 오일 열매 531,294

EFB 0.428 227,394

1,838,809

섬유 0.147 78,100

PKS 0.049 26,033

잎 2.604 1,383,490

Male bunch 0.233 123,792

코코넛 15,862,386

겉껍질 0.362 5,742,184

12,626,459 껍데기 0.160 2,537,982

Empty Bunch 0.049 777,257

잎 0.225 3,569,037

카사바 2,223,144 줄기 0.088 195,637 195,637

옥수수 7,406,830 옥수수대 0.273 2,022,065 2,022,065

땅콩 29,134 껍데기 0.323 9,410 9,410

대두 567 줄기, 잎, 껍데기 2.663 1,510 1,510

합계 74,085,777 46,691,839

자료: 2012년 생산량은 FAO 통계, 부산물 생산 비율은 Gonzales(2008), “Promotion of Biogas and Biomass in Asia and the Pacific” 참조, 부산물 생산량은 저자 계산

<표 5-6> 필리핀의 농림 바이오매스 자원 잠재량

(단위: 톤)

122

태국의 자원 잠재량은 총 125백만 톤으로 나타났다. 사탕수수 부산

물의 잠재량이 총 57.2백만 톤으로 가장 높게 나타났다. 팜 오일 열매

와 벼의 부산물은 각각 약 37백만 톤, 25백만 톤 이상으로 나타났다.

카사바는 약 2백만 톤 정도 활용이 가능할 것으로 추정된다.

종류 2012 생산량

부산물 종류 부산물 생산 비율(RPR) 부산물 생산량

사탕수수 96,500,000 바가스 0.291 28,081,500

57,224,500 Top&Trashier 0.302 29,143,000

벼 37,800,000 왕겨 0.230 8,694,000

25,590,600 볏짚 0.447 16,896,600

팜 오일 열매

10,776,848

EFB 0.428 4,612,491

37,298,671

섬유 0.147 1,584,197

PKS 0.049 528,066

잎 2.604 28,062,912

Male bunch 0.233 2,511,006

코코넛 1,100,000

겉껍질 0.362 398,200

875,600 껍데기 0.160 176,000

Empty Bunch 0.049 53,900

잎 0.225 247,500

카사바 22,500,000 줄기 0.088 1,980,000 1,980,000

옥수수 4,813,000 옥수수대 0.273 1,313,949 1,313,949

땅콩 45,700 껍데기 0.323 14,761 14,761

대두 180,000 줄기, 잎, 껍데기 2.663 479,340 479,340

합계 173,715,548 124,777,421

자료: 2012년 생산량은 FAO 통계, 부산물 생산 비율은 Gonzales(2008), “Promotion of Biogas and Biomass in Asia and the Pacific” 참조, 부산물 생산량은 저자 계산

<표 5-7> 태국의 농림 바이오매스 자원 잠재량

(단위: 톤)

제5장 해외 주요국 바이오매스 잠재량 123

베트남은 총 45백만 톤의 농림 부산물 바이오매스 자원 잠재량을

보유하여 동남아 주요 국가 중 가장 낮게 나타났다. 벼의 부산물인 왕

겨와 볏짚이 총 30백만 톤으로 가장 높았으며, 사탕수수 부산물이 약

11백만 톤으로 두 번째로 높게 나타났다.

종류 2012년 생산량

부산물 종류 부산물 생산 비율(RPR)

부산물 생산량

사탕수수 19,040,799 바가스 0.291 5,540,873

11,291,194 Top&Trashier 0.302 5,750,321

벼 43,661,570 왕겨 0.230 10,042,161

29,558,883 볏짚 0.447 19,516,722

팜 오일 열매

-

EFB 0.428 -

-

섬유 0.147 -

PKS 0.049 -

잎 2.604 -

Male bunch 0.233 -

코코넛 1,250,000

겉껍질 0.362 452,500

995,000 껍데기 0.160 200,000

Empty Bunch 0.049 61,250

잎 0.225 281,250

카사바 9,745,546 줄기 0.088 857,608 857,608

옥수수 4,803,196 옥수수대 0.273 1,311,273 1,311,273

땅콩 470,622 껍데기 0.323 152,011 152,011

대두 175,295 줄기, 잎, 껍데기 2.663 466,811 466,811

합계 79,147,028 44,632,779

자료: 2012년 생산량은 FAO 통계, 부산물 생산 비율은 Gonzales(2008), “Promotion of Biogas and Biomass in Asia and thd Pacific” 참조, 부산물 생산량은 저자 계산

<표 5-8> 베트남의 농림 바이오매스 자원 잠재량

(단위: 톤)

124

3. 미주지역 주요국 임산 바이오매스 현황

가. 세계 목재펠릿 수급 현황 및 전망16)

2006년부터 2010년까지 5년 동안 세계 목재펠릿 시장은 급격한 성

장을 경험했다. 2006년에 약 6백만 내지 7백만 톤 정도의 목재펠릿이

생산된 것으로 추정되나, 2010년에는 약 14백만 톤의 목재펠릿이 전

세계적으로 생산되었다. 소비 또한 약 13백만 톤에 이르는 것으로 추

정된다.

전 세계 목재펠릿 생산설비용량은 약 28백만 톤으로, 2009년 약 23

백만 톤 대비 약 22%나 증가하였다. 2009년에 EU에만 약 670개의

생산시설이 있었으며, 그 중 약 30%는 연산 1만 톤 규모의 작은 설비

들이었다.

설비 가동률이 약 50%인 점을 감안하며, 현재 과잉생산능력 상태이

며, 수요가 증가하더라도 추가적인 생산설비의 증설 없이도 많은 양을

충당할 수 있다.

16) 본 절의 IEA Bioenergy(2011)의 내용을 발췌하여 요약하였음을 밝혀둔다.

제5장 해외 주요국 바이오매스 잠재량 125

[그림 5-3] 세계 목재펠릿 시장 변화 추이

자료: IEA Bioenergy(2011)

생산설비능력이 가장 높은 국가는 미국으로 2010년 기준 연산 약 6

백만 톤 정도에 이른다. 그 다음은 독일과 러시아로 각각 연산 약 3백

만 톤 규모를 약간 상회한다. 캐나다와 스웨덴도 높은 생산설비능력을

구비하고 있는데, 각각 약 250만 톤과 약 230만 톤 정도 수준이다.

2009년에서 2010년 사이 생산설비용량이 가장 많이 증가한 권역은

미국과 캐나다가 있는 북미지역이었다. 러시아에서도 높은 증가율을

보였으며, 유럽의 독일, 스웨덴, 오스트리아 등 국가들도 세계 생산설

비용량의 증가에 기여하였다.

톱밥이 목재펠릿의 주요 원료였으나, 보다 안정적인 원료 확보를 위

해 원목이나 임지잔재물에 대한 관심도 높아지고 있는 상황이다.

126

[그림 5-4] 주요국 목재펠릿 생산설비용량

단위: 톤

자료: IEA Bioenergy(2011)

2010년을 기준으로 캐나다, 러시아, 포르투갈, 폴란드, 라티비아 등

의 국가들이 국내 소비량에 비해 현격히 많은 목재펠릿을 생산하여

수출하였으며, 독일, 미국, 오스트리아도 소비량보다 생산량이 많은

국가들이다.

반면, 스웨덴, 이태리, 영국, 덴마크, 네덜란드 등 국가들은 많은 양

의 목재펠릿을 수입하였다. EU 국가들은 2010년에 약 926만 톤의 목

재펠릿을 생산하였으며, 소비량은 1,141만 톤에 달했다.

제5장 해외 주요국 바이오매스 잠재량 127

[그림 5-5] 주요국 목재펠릿 수급 현황(2010년)

자료: IEA Bioenergy(2011)

나. 국제 목재펠릿 가격 동향17)

목재펠릿의 국제 가격 동향을 살펴보는 것은 원료의 확보나 도입

차원에서 반드시 검토해야 할 부분이다. 국제 유가가 높은 변동성을

보이는 반면, 목재펠릿은 상대적으로 가격 변동성이 낮은 것으로 평가

된다. 국제 펠릿의 30일 이내 인도 계약 물량의 현물가격은 2011년 1

사분기 이후 톤당 평균 약 $172 정도였으며, 동 기간 동안 톤당 $157

에서 $173 사이에서 등락을 반복하는 비교적 낮은 변동성을 보였다.

반면, 매수가-매도가 차이를 나타내는 bid-ask spread는 최종 계약

가격 대비 평균 6%를 보여, 유럽 지역 석탄과 천연가스의 각각 1%와

17) 본 절과 다음 절은 BNEF(2013b)의 내용을 안지운(2013)에서 재인용하여 요약 정리하였음을 밝혀둔다.

128

2%의 bid-ask spread에 비해 비교적 높게 나타났다. 이러한 현상의 주

요 요인은 화석연료에 비해 펠릿시장의 유동성이 낮기 때문이다.

펠릿 가격의 변동성이 낮은 이유는 목재펠릿의 매매가 아직까지는

빈번하게 일어나지 않으며, 펠릿 시장이 불완전경쟁 상태인 점, 그리

고 가격 책정이 비유연한 특성이 반영된 것으로 평가된다. 하지만 아

직까지는 시장에 노출되는 가격 정보를 전적으로 신뢰할 수 있는 단

계는 아니다. 그 이유는 국제 펠릿시장의 가격 인덱스가 갖는 한계점

때문이다 가격 인덱스의 한계는 아래와 같은 이유로 인해 발생한다.

첫째, 현재 가격 인덱스 산정에 반영되는 펠릿 물량의 비중이 낮기 때

문에 실질적인 매매 가격을 반영하기에는 한계가 있다. BNEF(2013b)

에 따르면, 현재 전체 무역량의 약 5~7% 정도만 인덱스 산정에 반영

되는 실정이다. 둘째, 수급의 안정성을 확보하기 위해 펠릿 공급계약

의 대부분이 2~5년의 장기 계약으로 이루어진다. 이러한 계약은 주로

인플레이션 인덱스, 원재료 비용, 운송 등의 요소들과 연동되는 경향

이 있다. 이 때문에 화석연료보다 펠릿의 가격 변동성이 비교적 낮게

나타난다. 마지막으로, 빈번한 현물거래가 거의 없는 상황에서 가격

인덱스의 설정은 주로 소수의 가격 전문가에 의존하게 된다. 하지만,

여기에 참가하는 전문가는 진정한 가격을 제공할 유인이 많지 않으며,

또한 일화적 증거(anecdotal evidence)에 의존하는 오류를 범할 가능성

이 상존한다.

제5장 해외 주요국 바이오매스 잠재량 129

[그림 5-6] 국제 목재펠릿 가격 동향

(단위: EUR/톤)

[그림 5-7] Endex 및 FOEX 펠릿 가격 동향

자료: BNEF(2013b), 안지운(2013)에서 재인용

다. 미주지역 목재펠릿 생산 능력 및 수출가격

미국의 삼림자원은 주로 북동부, 남동부 및 북서부에 많이 분포해

있다. 규모 측면에서 남동부에 목재 산업이 가장 발달되어 있다.

대부분의 상업적 임지를 개인이 소유하고 있으며, 경매 방식으로 목

재 벌채권을 부여한다. 펄프목재 비용 요소들 중 입목벌채권의 요금18)

이 약 20~30%로, 이웃 캐나다에 비해 상당히 높게 형성되어있다.

18) 목재수확물의 부피당 달러 가격으로 표현된다.

130

[그림 5-8] 미국의 삼림자원 분포 현황

자료: BNEF(2013b), 안지운(2013)에서 재인용

브라질의 총 임지 면적은 2011년 현재 약 650만 헥타르에 달한다.

브라질은 현재 목재펠릿을 수출하고 있지는 않지만 미래에 수출 잠재

력이 높은 국가이다. 주요 수종은 유칼립투스와 소나무로 각각 75%와

25%를 점유한다.

과거 약 10년 동안 국제 제재목 가격이 비교적 안정적이었던 것과는

달리, 브라질의 생산자가 받는 실질 가격은 동 기간 동안 60% 정도

하락했는데, 이는 생산비 상승과 브라질 화폐(Real)의 평가절상에 기

인한다. 브라질의 제재목의 생산비는 이 기간 동안 약 39% 증가했다.

최근에도 환율 상승으로 인한 수출가격의 경쟁력이 약화되고 있으

며, 연평균 5.4%의 높은 인플레이션도 내부 비용 상승의 요소로 작용

하고 있다. 임금상승, 에너지 비용 상승 등 생산비 증가로 인해 단기

적으로는 브라질의 수출경쟁력은 낮은 것으로 평가된다.

제5장 해외 주요국 바이오매스 잠재량 131

[그림 5-9] 브라질의 유칼립투스 재배 현황

자료: BNEF(2013b), 안지운(2013)에서 재인용

캐나다는 세계 제2의 일차 삼림제품 수출국이다. 삼림자원은 전 세

계의 10%에 달하며, 임산제품의 세계 시장점유율은 10.2%에 이른다.

2012년 목재펠릿 생산능력은 290만 톤이며, 브리티시 콜롬비아와 앨

버타 지역에 삼림자원의 60% 이상이 분포해 있다. 미국으로의 수출

의존도는 약 60%를 상회하고 있다.

미국과는 달리 지자체가 임지의 90% 이상을 소유하고 있다. 입목벌

채권은 통상 20년의 장기 계약이며, 미국의 80~90% 정도의 요금에

계약가가 형성되어 있다. 미국 주택시장의 붕괴와 캐나다 달러의 강세

로 인해 캐나다 임업이 타격을 받고 있으며, 북미지역 신문용지 수요

의 감소 또한 위협요인으로 작용하고 있다.

BNEF(2013b)은 로테르담 도착지 기준으로 미국, 캐나다, 브라질의

펠릿 공급비용이 톤당 각각 $138.4, $158.9, $175.8 수준으로 평가하고

132

있다.19) 2013년 3월 펠릿 시장가격인 $169와 비교 시 브라질의 공급

가격은 다소 높게 나타났으며, 단기적으로 비용경쟁력이 없을 것으로

보인다. 높은 전력 요금과 육상 수송비용이 고비용의 주요 요인이다.

반면, 미국과 캐나다의 목재펠릿은 현재 가격경쟁력이 비교적 높기 때

문에, 높은 공급능력을 바탕으로 주요 공급자로서의 잠재력이 있다.

[그림 5-10] 로테르담 도착지 목재펠릿 총비용

자료: BNEF(2013b), 안지운(2013)에서 재인용

주: 로테르담 CIF 가격을 가정하였으며, 세금과 수익은 반영되지 않았다. 2013년 1사분기를

기준으로 하였으며, 단위는 $/톤이다.

19) 미국은 조지아 주, 캐나다는 브리티시 콜롬비아, 브라질은 상파울루를 대상으로 하였으며, 각각 연간 14만 톤의 생산설비를 가정하였고, 세금과 수익률은 포함하지 않았음. 로테르담의 CIF 가격을 기준으로 하였으며, 수익률을 포함할 경우 최종 도착지 비용의 약 15~25%가 추가될 것으로 보인다.

제6장 바이오･폐기물에너지원 확보방안 133

제6장 바이오･폐기물에너지원 확보방안

제4장에서 국내 바이오 폐기물에너지원의 자원 잠재량을 산정하고

전망하여 제시하였다. 제5장에서는 교역이 가능한 바이오매스를 대상

으로 해외 주요국의 현황과 일부 원에 대한 잠재량을 평가하였다.

제4장의 분석 결과에 따르면, 국내 시장 잠재량은 RPS 제도에 기여

하는 바가 제한적일 것으로 평가되었지만, 잠재량 확대가 가능한 원료

를 중심으로 보급 정책의 선택과 집중이 필요함을 알 수 있다. 2011

년부터 2022년까지 바이오·폐기물에너지원의 총 시장 잠재량은

12.8% 정도 증가할 것으로 전망되었다. 그 증가분의 54.7%는 임산

바이오매스가 기여하며, 45.9%는 사업장배출시설계폐기물이 기여한

다. 반면, 축산 바이오매스와 음식물류 폐기물 바이오매스는 다소 감

소한다. 2022년 총 시장 잠재량에서 차지하는 비중 또한 임산 바이오

매스와 사업장배출시설계폐기물이 대부분을 차지한다. 향후 시장 잠

재량의 비중이 높고 또한 확대의 잠재력이 있는 원료에 바이오·폐기

물에너지의 보급 정책을 집중함으로써 보급률 제고를 위한 정책 효과

를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

또한, 현재 진행 중인 제4차 신재생에너지 기본계획 수립에서 RHO

또는 RHI의 도입을 검토하고 있는데, 세부적인 정책요소를 설계할 때

발전 부문과 열 부문의 원료 대체효과를 고려할 필요가 있다. 열 부문

의 시장창출제도가 도입될 때 바이오·폐기물에너지원의 RPS에 대한

기여도가 감소할 것으로 전망되기 때문이다. 원료별로 어느 부문에서

경제성, 온실가스 감축효과, 사회적 수용성 등의 요소에 대한 비교우

134

위가 있는지 면밀히 분석하여, 자원 배분이 최적으로 이루어질 수 있

도록 부문간 REC 등 정책요소들이 합리적으로 설계되어져야 한다.

RPS 등의 시장창출제도에서 바이오 폐기물에너지원의 기여도를 제

고하기 위해 시장 잠재량의 활용도를 높이고, 아울러 자원을 적극적으

로 확보할 수 있는 방안의 강구가 필요하다. 첫째, 임산 부문의 기술

적 잠재량 대비 시장 잠재량의 비중이 1.3% 대에 불과하며, 다른 분

야도 평균 36.9% 정도에 머무르고 있으므로 시장의 여건을 개선한다

면 시장 잠재량을 어느 정도 증가시킬 여력이 있는 것으로 보인다. 또

한 신규 바이오매스 자원 창출을 통한 잠재량 증대도 고려할 수 있다.

둘째, 필요하다면 해외 바이오매스의 도입을 통해 일정 부분을 보충할

수도 있다. 아래에서 이를 위한 구체적인 방안들을 제시하고자 한다.

1. 국산원료 활용 극대화 및 신규 바이오매스 자원 창출

본 절에서는 국내의 자원을 효율적으로 활용하고 시장 잠재량을 제

고하는 방안을 제시하고자 한다. 구체적인 방안으로 첫째, 국산원료

수거체계 정비, 둘째, 에너지화 비중 제고, 셋째, 신규 바이오매스 자

원 창출, 그리고 마지막으로 차세대 바이오매스 R&D를 제시하였다.

가. 국산원료 수거체계 정비

제4장의 시장 잠재량 산정에 있어 현재 상황에서 수거되는 자원의

양을 기본적인 전제로 하였다. 임산 바이오매스의 경우 숲 가꾸기 사

업에의 수집 비율인 30% 적용하였으며, 음식물류 폐기물과 하수슬러

지 등 유기성 바이오매스, 그리고 가연성 바이오매스 및 폐기물의 경

제6장 바이오･폐기물에너지원 확보방안 135

우도 수거되는 통계를 토대로 잠재량을 산정하였다. 하지만, 현재 상

황은 원료 수거, 저장, 수송 등 물류체계 미비로 인해 시장 잠재량의

활용을 극대화하는데 장애요소가 되고 있다. 현재 가용한 자원의 수거

체계를 개선함으로써 자원의 활용을 극대화하는 동시에 미래의 시장

잠재량을 확대하는 효과를 도모할 수 있다.

우리나라 임산 바이오매스의 주를 이루는 임지잔재물의 경우 수거

체계가 완비되어있지 않아 수거가 어려우며, 비용도 높아 경제성 확보

가 어렵다. 폐목재에 대한 수거시스템 또한 잘 정비되어 있지 않아 에

너지화에 장애가 되고 있다.

바이오가스의 원료가 되는 유기성 바이오매스의 경우, 여러 종류의

원료를 각각의 부처가 관리하기 때문에 복수 원료의 병합처리가 어려

운 실정이다. 즉, 음식물류 폐기물, 하수슬러지, 가축분뇨의 수거체계

가 각각 다르기 때문에 병합처리가 어렵다. 일례로, 동일한 가축분뇨

에 대해서도 농가 규모를 기준으로 관할 부서가 나뉘어져 이원화되어

있다. “가축분뇨와 음식물류 폐기물을 동시에 처리해야 하는 경우에

처리업자 및 지방자치단체는 환경부의 폐기물관리법과 농림부의 오분

법을 동시에 만족시켜야 하는 부담으로 활성화가 제한되어있다(권혁

수 외, 2010, 12쪽).”

가연성 바이오매스와 폐기물의 경우도 예외는 아니다. 생활계폐기

물과 사업장배출시설계폐기물 처리가 이원화되어 있다. 이 때문에 각

각의 처리시설을 별도로 설치해야 하며, 시설을 위한 사회적 투자비용

이 높아질 수 있다.

임지잔재물 수거체계 개선의 방안으로 임도 확대, 숲 가꾸기 산물

등 임목 수집 대상지의 대규모 및 집단화와 등을 통한 수거체계 개선

136

이 이미 제안된 바 있다(소진영, 2012, 300쪽). 국내 산지 지형에 적합

한 한국형 수집 기계화 기술개발 및 보급 확대 또한 해결 방안으로 제

시되었다. 구체적인 계획을 수립하고 예산을 확보하여 이러한 수단들

이 실질적으로 추진될 수 있도록 해야 한다. 또한 시업지의 상업벌채

비중이 2.3%에 불과한데, 상업벌채의 비중을 높이는 방법도 고려할

사항이다. 상업벌채가 활성화되지 않고 있는 주요 이유는 우리나라 임

산제품의 경제성이 낮기 때문이다. 또한, 산림녹화사업으로 회복한 산

림 생태계를 보존하고자 하는 바람 또한 일정 부분 작용한 것으로 생

각된다. 산림 생태계를 해치지 않는 한도에서의 임산 바이오매스 적정

이용 가능량을 도출하고 활성화하는 방안의 강구가 필요하다.

가연성 바이오매스와 폐기물 그리고 유기성 바이오매스의 경우는

지역별로 수요처 근거리에 통합형 원료 공급시스템을 구축하는 방안

을 고려해야 한다. 지역별로 바이오매스와 폐기물 발생의 분포를 파악

하고, 이를 활용하여 원료 공급의 광역화 및 집적화를 통해 규모의 경

제를 실현할 수 있다. 광역화와 집적화는 원료 간 연계처리와 병합처

리를 가능하게 하여 시설의 활용도를 높일 수 있다. 이를 효과적으로

추진하기 위해 관계 부처 간 협의체를 구성하고, 해당 법 제도 개선의

병행이 요구된다(소진영, 2012, 302-303쪽).

나. 에너지화 비중 제고

시장 잠재량 산정의 또 다른 전제 조건은 타 용도로 활용되는 자원을

제외하는 것이었다. 시장 잠재량 전망에 있어서도 최근 실적치의 타

용도 비중이 미래에도 유지된다는 가정을 적용하였다. 이 때문에 타

용도로 활용되는 자원을 에너지화로 유인한다면 현재의 에너지화 비

제6장 바이오･폐기물에너지원 확보방안 137

중을 높이는 동시에 미래의 시장 잠재량 또한 그 비중만큼 산술적으

로 증가하게 된다.

제4장에서 살펴본 바와 같이, 바이오매스와 폐기물의 많은 부분이

타 용도 또는 타산업의 원료로 활용되거나 단순 폐기되고 있어 실질

적으로 에너지화 되는 양은 많지 않은 실정이다. 음폐수와 하수슬러지

의 경우 각각 발생량의 91.2%, 78.6%가 단순처리 또는 해양투기 됐

었고, 유기성 바이오매스는 퇴비화나 해양투기가 일반화되어 있었다.

현재 유기성 바이오매스나 폐기물의 해양투기가 금지된 상황에서 국

내 매립도 용이하지 않다는 점을 고려하면 에너지화가 가장 적합한

대안으로 판단된다. 생활폐기물로 발생하는 바이오매스의 경우, 정부

보조금이나 융자 지원 등 적극적인 정책을 통해 에너지화를 유도해야

한다. 폐기물 발생자부담원칙에 따라 직접적인 정부 지원이 가능하지

않은 사업장배출시설계의 바이오매스나 폐기물의 경우는 적극적인 홍

보, 정보 공유, 최적관행 공유 등의 방법으로 활성화할 필요가 있다.

임산 바이오매스는 기존 사용처인 파티클보드 업계에서 제품의 원

료로 사용하고 있다. 또한 축산 업계에서는 톱밥의 형태로 축사의 깔

개로 활용하고 있다. 이러한 부분을 에너지화로 유인함으로써 시장 잠

재량을 확대할 수 있다.

하지만, 이와 함께 자원의 효율적인 이용과 배분의 측면도 고려해야

한다. 폐기물관리의 패러다임은 감량(reduce), 재활용(reuse), 재생(recycle),

회수(recovery) 및 매립(landfill)의 순서로 자원이 순환될 때 효과적인

이용이 이루어진다고 보고 있다. 여기서 에너지화는 회수의 단계에 해

당한다. 이 전 단계의 활용이 가능한 상황에서 자원을 에너지화한다면

자원의 효율적 이용과는 거리가 멀다고 할 수 있다. 이 때문에 타 용

138

도와의 대체 관계에서 이러한 폐기물관리 패러다임을 고려한 유인정

책의 도입이 필요하다. 특히, 에너지화를 유인하기 위한 인위적인 정

책은 시장의 합리적인 자원 배분을 왜곡할 여지가 있어, 이러한 가능

성을 면밀히 검토하여 설계할 필요가 있다. 일례로, 임산 바이오매스

의 기존 사용처인 파티클보드 업계와 발전사 간 목질계 바이오매스

활용에 대한 이해관계가 상충되고 있는 실정이다.

다. 신규 바이오매스 자원 창출 및 기술 개발

제3장에서 설명하였듯이, 농산 바이오매스는 현재 기술수준 및 우

리나라 여건 상 발전연료로 활용이 용이하지 않으며, 그 발생량도 많

지 않아 본 연구의 잠재량 산정 범위에서 제외하였다. 하지만 주요 선

진국에서는 폐기물계 바이오매스뿐만 아니라 에너지작물을 바이오가

스 등 바이오에너지 발전분야의 원료로 활용하고 있다. 이러한 측면에

서 볼 때, 에너지작물 등 농산 바이오매스 자원을 에너지화할 수 있는

방안을 모색함으로써 바이오매스의 단계별 잠재량을 확대할 수 있다.

우리나라에서는 바이오디젤의 보급 확대를 위해 2007년 10월부터

2010년까지 유채 등 1세대 원료의 품종개량 및 시범재배사업을 시행

한 바 있다20). 3년간 매년 18억 원의 예산으로 총 1,500ha의 농경지

에 유채시범재배 사업을 시행하였다. 하지만, 예산지원에도 불구하고

수확량이 당초 생산목표 대비 23%로 저조하여 시범사업을 종료한 바

있다. 하지만, 시범사업의 실패가 적합하지 않은 재배 여건이 아니라

운영상의 문제에 기인한다는 평가도 있다. 일반적으로 보조금 사업이

겪는 생산 증대의 인센티브 부족 문제와 시범사업 참가자의 유채재배

20) 소진영(2012, 301쪽)을 참조하였다.

제6장 바이오･폐기물에너지원 확보방안 139

에 대한 전문성 부족 문제 등이 지적되기도 한다. 따라서 일부 전문가

는 운영상의 문제를 보완하여 시범사업을 다시 시도할 것을 제안하기

도 한다.

발전 부문에서도 우리나라에 적합한 에너지작물의 개발 및 활용을

고려해야 한다. 먼저, 발전 부문에 적합한 에너지작물의 개발 및 품종

개량을 위한 R&D를 추진하고, 그 결과에 따라 보급을 확대하는 방안

을 고려할 수 있다. 좁은 국토면적을 감안할 때, 간석지나 유휴 농지

를 활용할 수 있는 정책을 개발함으로써 국토의 효율적 활용과 국산

원료 잠재량 확대를 동시에 달성할 수 있다(소진영, 2012, 301쪽).

라. 차세대 바이오매스 개발을 위한 R&D

본 연구에서 잠재량 평가에 포함되지 않은 또 다른 자원은 차세대

바이오매스 분야이다. 아직까지는 기술개발이 미흡하여 각종 차세대

바이오매스의 개발 및 이용을 위한 상용화가 이루어지지 않아 기술

사업화에 대한 불확실성이 존재하지만, 상용화에 성공한다면 미래의

잠재량 확대에 막대한 기여를 할 수 있다. 또한, 현재까지는 1세대 원

료 의존도가 높아 식량과의 경합 등 지속가능성에 한계가 있다.

지금 상용화를 위한 기술개발이 진행되고 있는 차세대 바이오매스

는 해양 바이오매스, 담수 미세조류 등이 있다. 정부는 부처별로 해당

원료에 대한 차세대 바이오매스 개발을 위해 적극적으로 R&D에 투

자를 하고 있다. <표 6-1>에 각 부처별로 추진하고 있는 차세대 바이

오매스 개발 사업들을 요약하였다.

가시적인 성과 도출을 위해 각 부처들이 수행하고 있는 차세대 바

이오매스 기술개발사업들 간 정보 교류 등 상호 연계를 통해 시너지

140

효과를 높여야 한다. 사업들 간 연구개발 내용의 중복을 방지할 수 있

도록 과제 발 시 유관 기관들 간 공동 사전 평가 또는 기획단계의 협

의시스템을 구축하여 정부 예산을 효율적으로 활용하고 연구 성과를

제고할 수 있다(소진영, 2012, 301쪽).

차세대 바이오매스 개발을 위한 R&D 사업의 합리화를 통해 신규

바이오매스 창출 시기를 앞당겨 1세대 바이오매스가 겪고 있는 식량

과의 경합 문제를 조기에 해결하고 국산원료로 바이오·폐기물에너지

의 보급을 확대할 수 있도록 미래를 준비해야 한다.

부처 분야 사업명 ’12 예산 비고

산업통상자원부

R&D 신재생융합원천기술개발사업 227,348 에특 및 전력기금

국토해양부R&D 국토해양R&D발전전략(2004~2018)

(해양바이오 기술개발 사업) 68,500기간내

총사업비 500,000

소 계 68,500 　

교육과학기술부

R&D 글로벌프론티어사업 (차세대바이오매스 연구단) 10,000 `12

글로벌프론티어 총사업비

70,000소 계 10,000

농림수산식품부

R&D 해조류 바이오매스 에너지화 기술 개발 사업 (2010~2016) 1,000 총사업비

27,500

소 계 1,000 　

자료: 각 정부부처의 2012년 예산 개요 참고 및 재작성

<표 6-1> 부처별 차세대 바이오매스 R&D 사업 및 예산

(단위: 백만 원)

제6장 바이오･폐기물에너지원 확보방안 141

2. 해외 바이오매스 자주개발률 제고

제5장에서 교역이 가능한 바이오매스를 중심으로 주요국 또는 권역

의 자원 현황과 일부 자원의 잠재량을 산정하였다. 본 절에서는 이러

한 자원을 확보하기 위한 방안에 대해 논의하였다.

가. 아시아 농림 바이오매스 자원개발21)

각종 바이오에너지 관련 보급정책이 확대됨에 따라 국산 바이오매

스 조달에 한계가 예상되고, 이를 위한 해결책으로 불가피하게 해외

바이오매스 자원개발을 고려해야 한다. RPS제도의 시행에 따라 발전

사들의 발전용 목질계 바이오매스 수요 증가와 더불어, 목재펠릿 보일

러 보급 증가로 바이오매스의 해외 의존도 또한 높아질 것으로 전망

된다.

산림청에서 집계한 통계에 의하면 이미 우리나라도 바이오매스 분

야 해외 자원개발 사업에 진출하고 있음을 알 수 있다. 2009년 현재 9

개 국가의 총 193,050ha의 임야에 우리나라 기업 17개가 조림사업을

하고 있다. 인도네시아에 가장 많은 기업이 진출하였으며, 베트남과

호주에도 우리나라 기업이 진출하였다. 그 외의 국가에도 진출 실적이

있다.

하지만 높은 해상운송비, 원료 수급의 안전성, 현지인과의 조화 등

선결해야 할 과제도 있다. 자원이 풍부한 동남아시아 지역은 열악한

사회기반 시설이 주로 문제가 된다. 이러한 사회기반시설을 감안하여

경제성을 따져봐야 한다. 또한 현지에 적응하여 사업을 진행할 수 있

21) 본 소절의 내용은 소진영(2012)의 내용을 토대로 수정 및 보완을 통해 작성하였다.

142

도록 우리나라 기업들의 역량을 제고하는 것도 고려해야 할 요소이다.

해외농장개척 사업들은 해외 에너지자원개발과 동일한 효과를 가진

다. 이 때문에 두 가지 사업이 동일한 수준으로 지원을 받아야 한다.

2009년 12월에 해외자원개발 사업법 의 개정을 통해 원료작물 확보

를 위한 해외농장개척에 대한 지원의 근거는 이미 마련되어 있다. 그

럼에도 불구하고 이 분야에 대한 예산 집행은 활성화되지 못하고 있

는 것으로 평가된다.

정부의 신재생에너지 해외진출지원 사업에서도 바이오매스 확보를

위한 해외농장개척사업에 대한 지원체계를 강화할 필요가 있다. 해외

자원개발 관련 정보유통채널을 구축하여 기업이 쉽게 접근할 수 있는

창구를 마련하고, 또한 수출입과 관련된 공공기관들과 현지 공관들의

유기적 협력을 통해 콘텐츠를 보강하여 생생하고 시의성이 있으며 실

질적인 정보가 유통될 수 있도록 해야 한다.

또한 바이오에너지 플랜트와 바이오매스 발전 플랜트 그리고 바이

오매스 플랜테이션을 결합한 비즈니스 모델을 개발하여 해외 바이오

매스 확보에 활용할 필요가 있다. 일정 규모의 시범사업을 시행하고,

점차 사업을 민간 주도로 이양해 나가는 방법을 고려해야 한다.

나. 국제 목재펠릿 시장 진출22)

세계 목재펠릿 시장은 여타 신재생에너지원에 비해 정책변화의 위

험과 재원조달 관련 위험이 높은 분야이다. 목재펠릿 시장이 급격히

확대되는 상황에서 우리나라 기업의 조속한 진출이 요구되지만, 이와

22) 본 절의 내용은 BNEF(2013b)의 내용을 안지운(2013)에서 재인용하여 요약 정리하였음을 밝혀둔다.

제6장 바이오･폐기물에너지원 확보방안 143

동시에 펠릿시장에 내재되어 있는 위험요소들을 면밀히 검토하여 실

패의 확률을 낮추어야 한다.

유럽은 전반적으로 정책변화의 위험이 낮은 수준이지만, 아직 모니터

링이 요구되는 분야가 있다. EU는 신재생에너지지침(Renewable Energy

Directive)에 바이오매스의 지속가능성(sustainability regulation) 규제

를 포함하고 있지만, 아직까지 일부 세부 사항에 대한 논의가 진행 중

이며, 회원국들의 비준 문제도 남아있다. 지속가능성 기준에 의거하여

생산된 바이오매스만 재생에너지로 인정하기 때문에 이 규제는 비용

을 높이는 효과가 있을 수 있다.

아직까지 주를 이루는 장기계약에서 장기적인 펠릿의 품질 보장 문제

와 적시 배송의 불확실성은 생산자와 구매자 모두에게 노출된 위험요소

이다. 불량품에 대한 대비책으로 거부 메커니즘(rejection mechanism)과

계약 불이행에 대한 위약금 조항을 고려할 수 있지만, 그럼에도 불구

하고 사업 중단에 따른 불이익에 대한 비용의 전가는 용이하지 않은

상황이다. 비록 생산자의 비용을 증가시키는 효과가 있더라도, 펠릿시

장의 건전한 발전을 도모하기 위해 펠릿 품질의 일관성 유지 차원의

엄격한 품질 측정을 유지하는 것이 필요하다.

원자재 공급 위험은 펠릿 생산자들이 회피하기 어려운 위험요소이

다. 펠릿 완제품의 공급계약기간은 2년에서 5년 사이로 장기인 반면,

원자재의 공급 계약 기간은 6개월 이내로 단기이기 때문에 원자재 수

급과 완제품 공급 기간의 불일치 문제에 직면한다. 두 개의 시장에 상

존하는 수급 기간의 불일치 문제는 생산자가 해결해야 할 위험요소다.

소비자가 겪은 위험 중 하나는 공급안보의 문제이다. 아직까지는 많

은 펠릿공장들이 개인의 재원조달에 의존하고 있는 실정이며, 자본화

144

비율이 낮은 특성이 있다. 영세한 공장의 경우 대부분 수익성이 낮고

매번의 선적에 기업의 생존이 달려있기 때문에 공급안보를 보장하기

는 쉽지 않다. “믹스 앤 매치(mix-and-match)” 전략은 공급안보를 보

장하는 방법 중 하나다. 믹스 앤 매치 전략은 섞어서 조화를 이룬다는

의미로, 미국의 발전사인 RWE가 이미 이러한 전략을 도입하고 있다.

즉, 펠릿 생산 설비의 일부를 직접 보유함으로써 외부조달에 따른 공

급위험을 일정부분 회피하고 있다. Drax Power 또한 이러한 전략을

도입한 기업이다.

마지막으로, 공급사슬 전반에 걸친 물리적인 사고의 위험 또한 펠릿

시장에서 간과해서는 안 될 위험요소이다. 특히, 2012년 2월 RWE의

Tilbury 공장에서 발생한 화재사고에서 보듯이, 화재와 폭발 위험은

펠릿 사업자에게 커다란 손실을 초래할 수 있다. 기술적 전문성을 제

고하고 시설관리에 만전을 기함으로써 이러한 위험을 상당히 줄일 수

있으며, 또한 펠릿 취급상의 경험 축적을 통해 최소화할 수 있다.

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부록 149

소 진 영

現 에너지경제연구원 연구위원

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주행거리를 이용한 연료소비량 산정방법: 몬테카를로 기법 중심으로, 한국데이터정보과학회지, 2012, 23(2), 247-256(공저)

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를 중심으로, 에너지경제연구원, 2012

신재생에너지 지역별 지원정책 개선방안 연구, 에너지경제연구원, 2011

에너지안보능력 강화를 위한 G20 협력방안 연구, 에너지경제연구원, 2010

기본연구보고서 2013-22

RPS 대응 국내외 바이오 폐기물에너지원 잠재량 분석 및 확보방안

2013년 11월 29일 인쇄

2013년 11월 30일 발행

저 자 소 진 영

발행인 손 양 훈

발행처 에너지경제연구원

- 경기도 의왕시 내손순환로 132 전화: (031)420-2114(代) 팩시밀리: (031)422-4958

등 록 1992년 12월 7일 제7호인 쇄 범신사 (02)503-8737

ⓒ에너지경제연구원 2013 ISBN 978-89-5504-443-0 93320

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