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1. 분석배경 및 필요성

2050 탄소중립 선언에 따라 친환경 자동차가 대세로 떠오르고 있다. 수소연료전지자동차는 물 이외의 배출가스를 발생시키지 않으며, 공기정화 기능을 갖추고 있어 온실가스 감축에 효과적인 무공해차이다. 더불어 수소자동차는 전기자동차의 장점을 고스란히 갖춤과 동시에 빠른 충전이 가능하다는 장점이 있다.

현재 서울시에는 총 6군데의 수소충전소만이 존재한다. 이러한 수소충전소 인프라 부족 문제는 수소차 사용자에게 불편을 줄 뿐만 아니라 수소차 수요가 확대되지 않는 원인이 되기도 하며 수소차 산업의 성장을 둔화시키고 있다. 2050 탄소중립 목표의 달성과 수소모빌리티 활성화를 위해 공공 주도의 수소충전소의 증설이 선행되어야 한다.

환경부가 발표한 수소충전소 전략적 배치 계획(2021~2025)에 따르면 2025년까지 서울시에 48기 이상의 수소충전소를 구축하는 것을 목표로 한다. 또한 기존에 설치된 충전 인프라가 부족한 지역을 중심으로 충전 편의성이 개선되도록 균등 배분하는 것을 목표로 각 시·군·구에 1기 이상의 수소충전소 구축을 목표로 한다.

• 수소충전시설의 경우 부정적인 인식을 가지고 있다. 따라서 인구밀도가 높은 서울시의 경우 부지확보 곤란 및 주민 수용성 등의 문제로 충전소 입지 선정에 어려움을 겪고 있다.
• 수소연료공급시설은 전기차 충전소와 달리 건축법 시행령 제19호의 위험물 저장 및 처리시설에 해당하므로 사전에 부지 적정성을 확인해야 한다. 이때, 교육환경보호법률과 주택건설기준규정에 따라 학교, 공동주택, 어린이놀이터, 의료시설, 유치원, 어린이집, 경로당 등으로부터 수평거리 50m 이상 떨어진 곳에 배치되어야 하므로 수소충전소 부지 선정 시 고려해야 하는 요소가 많다. 따라서 인구밀도가 높은 서울시의 경우, 이러한 규제요인들을 고려하기가 까다롭다.

따라서 본 연구에서는 환경부의 수소충전소 전략적 배치 계획과 수소충전소 구축 운영 매뉴얼을 배경으로 서울시 내 25개 구별로 최적 입지를 선정하는 것을 목표로 한다.

2. 분석 로드맵

• 분석 로드맵은 다음과 같다. 먼저, 시장조사를 통해 입지요인 및 규제요인별 데이터를 수집한 뒤 수집된 데이터를 전처리하고 QGIS내 격자 생성 단계를 거친다. 규제요인에 해당하는 격자를 제외하고 회귀분석을 통해 얻은 유의한 입지요인에 가중치를 부여하여 후보군의 순위를 도출한다.
• 입지선정지수만을 고려한 경우와 공시지가 및 주유소를 추가로 고려한 경우의 최적 입지를 도출하고, 수소충전소 전략적 배치계획을 반영하여 향후 서울시가 최우선으로 건립해야 할 수소충전소 입지를 제시한다.

3. 분석 과정

[분석 과정 ① - 데이터 선정]

수소충전소 설치시 고려해야하는 요인을 입지요인과 규제요인으로 분류하였다. 규제요인의 경우 수소충전소 설치 시 적용되는 규제이며, 현재 실질적으로 적용되는 법률은 교육환경보호법률과 주택건설기준규정이다. 입지요인의 경우 서울시 내 설치된 기존수소충전소 6곳 중 상암충전소를 제외한 5곳을 분석하여 요인을 도출하였다. 입지요인은 크게 용이성, 안전성, 경제성으로 나눌 수 있다.

활용한 데이터 셋은 다음과 같다.

3. 분석 과정

[분석 과정 ① - 입지요인 시각화]

데이터 시각화

• 입지선정변수 데이터가 수소충전소 입지 선정에 유의미한 영향을 미치는지 검토하기 위해 각각의 변수를 시각화하였다.

아래는 등록차량수, 수소차량수, 사무실밀집도, 통근통학인구, 생활인구, 전체교통량, 출근교통량, 퇴근교통량, 인구밀도, 건축물밀집도, 화재발생, 혼잡빈도, 혼잡시간, 공시지가 총 14개 입지선정변수이다.

[분석 과정 ② - 파이썬을 통한 데이터 전처리]

: 로드맵에서와 같이 QGIS를 사용해 입지를 선정할 예정이므로, 속성 데이터가 아닌 도형이나 점데이터가 필요하다.
따라서 QGIS를 사용하기 전 Python을 통해 데이터 전처리 과정을 거친다.

1) 주소 데이터를 활용하여 위경도 값을 구하기 위해 지오코딩(geocoding)을 실행한다.

2) 사용하지 않는 데이터가 있는 열은 삭제한다.

3) 시각화 과정을 거치기 전에 시각화 변수 14개 데이터셋을 결합한다.

[분석 과정 ③ - 격자 분할 후 규제 지역 제외격자 생성, 다른 변수 시각화]

(1) 격자를 25x25로 분할한다.

(2) 격자 데이터에서 규제에 걸리는 지역을 제외한 격자를 생성한다 : 하천, 산, 어린이놀이시설, 경로당, 유치원, 어린이집, 의료시설, 1,2종 주거지역, 학교(9개)

[분석 과정 ④ - 회귀분석]

(1) 행정동별 수소충전소 개수를 종속 변수로, 입지선정변수 데이터 14개를 독립 변수로 설정해 회귀분석을 실행하였다.

(2) 그중 유의한 3개의 독립 변수만 다시 회귀분석을 실행한다.

(3) 회귀분석 결과, 14개의 독립변수 중 유의한 값을 가진 3개의 변수를 입지선정변수로 선정한다. 회귀분석 결과를 바탕으로 각각의 변수에 입지선정지수(가중치)를 설정한다.

각각의 가중치는 다음과 같다.

• 인구밀도 -0.09
• 등록자동차 0.16
• 수소자동차 0.20

분석 과정 ⑤ - 최종입지선정

회귀분석을 통해 계산한 입지선정지수를 입지선정변수에 적용하여 서울시 행정동별 입지 순위를 매기고 공시지가와 주유소를 고려하여 최종 입지를 선정한다.

4. 분석 결과

1) 입지선정지수만 고려한 경우 : 행정동별 1개씩 최적 입지 도출

2) 공시지가를 추가로 고려한 경우: 상위 10개 격자의 최적 입지 도출

3) 주유소의 유무를 추가로 고려한 경우:자치구별 1개씩 최적 입지 도출

5. 분석 의의 및 한계점

활용방안

서울시에 최우선 순위 수소충전소 구축 계획 제안

환경부에서 발표한 수소충전소 전략적 배치계획을 고려하여 자치구별 최적입지를 제안한다.

의의

1) 다양한 변수 고려

• 회귀분석 시 14개의 입지 선정 변수를 고려하여 다양한 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 분석하였다.
• 인구밀도가 낮은 지역을 양의(+) 점수로 책정하였다. 인구밀도가 낮은 곳에 충전소를 설립한다면 수소에 대한 두려움에 의해 야기되는 수소 충전소 님비 현상을 피할 수 있어 부지 선정 시 겪는 어려움이 줄어들 것으로 기대한다.
• 수소차 등록 현황이 높은 지역을 양의(+) 점수로 책정하였다. 수소차 실수요자를 반영함으로써 전체 차량의 등록 현황만을 고려할 때보다 실질적인 편의성을 반영할 수 있다.

2) 정부 정책에 직접적이고 즉각적인 반영 가능

• 수소충전소는 기술적인 특성상 전기차 충전소와 달리 다양한 규제가 존재하는데, 이를 모두 반영하여 최적 입지를 도출하였다는 점에서 의의가 있다.
• 수소 충전소 규제 지역을 고려하면서도 회귀 분석 방법을 사용하여 기술적 최적 입지를 도출함으로써 공공 기관에서 직접적이면서도 즉각적인 정보 이용이 가능하도록 본 연구 산출물을 작성하였다.
• 본 연구의 최적 입지 산출물을 활용해 <서울특별시 도시계획>을 발전시킬 수 있으며, <수소차 보급‧수소충전소 구축 중장기 계획>에 반영이 가능하다.
• 본 연구의 규제 지역 산출물을 서울특별시에서 이용하여 인허가와 민원에 사전 대비할 수 있으며 빠른 행정처리와 더불어 구축기간을 단축할 수 있다. 또한 향후 수소충전소 설치 부지 발굴에 활용할 수 있다.

3) 수소충전소 균등 분배 도모

• 환경부에서 발표한 지자체별 수소충전소 세부 배치방안에 따라 제안한 자치구별 최적입지에 서울시 내 수소충전소를 확충한다면 현 수소차 사용자의 충전 편의성 개선 및 수소차 수요층 확대가 가능하며, 이를 통해 친환경 연료인 수소 연로로의 전환을 가속화하여 화석 연료 사용 감축을 도모할 수 있다.

한계점

1) 기존 수소충전소 부족으로 인한 데이터 분석 과정의 정확도 모호

• 입지선정변수를 독립변수로, 수소충전소 존재 여부를 종속변수로 하는 다중회귀분석의 결정계수가 약 11%로, 다소 높지 않은 설명력을 보여준다.
• 이는 서울시 내 위치한 기존 수소충전소 개수가 적기 때문에 종속변수의 데이터 개수 역시 적어져 발생하는 문제로 보이며, 수소 충전소 증설을 위해 진행되는 본 연구의 특성상 낮은 설명계수에도 불구하고 충분한 의의가 있다고 판단하였다.

2) 지역 균등의 문제

• 본 연구에서는 수요층 대비 충전 인프라가 가장 부족한 서울특별시만을 대상으로 설정했으나, 실질적인 수소차 보급 확산을 위해서는 서울시만이 아닌 전국 단위에서 수소충전소 설립이 추진되어야 한다.