데이터센터 입지결정요인 : 전력접근성을 중심으로
서론
연구질문
나는 데이터센터의 입지요인중 전력접근성에 대해서 집중적으로 연구하고자 한다. 왜냐하면 분산에너지법이 2024년 1월 1일부터 시행됨에 따라 데이터센터가 위치 할 수 있는 지역에 제한이 생겼기 때문이다. 데이터센터가 차세대 성장동력으로 주목받고 있는 만큼, 데이터센터의 입지결정요인에 대한 연구는 중요하다.
연구목적
본 연구의 목적은 데이터센터의 입지결정요인 중 전력접근성에 대한 분석을 통해 데이터센터의 최적 입지 선정에 기여하는 것이다. 이를 위해 전력접근성과 관련된 다양한 요인들을 조사하고, 이들이 데이터센터 입지에 미치는 영향을 평가할 것이다.
연구방법
- 전력접근성
- 전력 인프라 현황 분석 (발전소와의 거리)
- 전력 인프라 현황 분석 (변전소와의 거리 : 발전소와의 거리 - 변전소와의 거리 = 송전선로 길이(전력계통영향에 부담을 주는 정도))
- 전력 공급 안정성 평가 (재생에너지의 비율?, 계통한계가격(SMP) 변동성?, 정전빈도?)
- 전력 비용 분석
- 데이터센터 입지요인
- 지리적 위치 분석
- 인프라 접근성 평가
- 환경적 요인 고려
- 데이터 분석
- 통계적 분석 기법 활용
- GIS(지리정보시스템) 활용한 공간 분석
연구의의
본 연구는 데이터센터의 입지결정요인 중 전력접근성에 대한 심층적인 분석을 통해, 데이터센터의 효율적 운영과 지속 가능한 발전에 기여할 수 있다. 또한, 정책 입안자들에게 유용한 정보를 제공하여, 데이터센터 산업의 발전을 촉진할 수 있을 것이다.
이론적 배경
데이터센터 입지요인
데이터센터의 입지결정은 다양한 요인에 의해 영향을 받는다. 주요 입지요인으로는 전력접근성, 네트워크 인프라, 지리적 위치, 환경적 요인, 경제적 요인 등이 있다. 이 중 전력접근성은 데이터센터 운영에 필수적인 요소로, 안정적인 전력 공급과 비용 효율성이 중요하다.
전력접근성은 데이터센터가 위치한 지역에서 전력을 얼마나 쉽게 확보할 수 있는지를 나타낸다. 이는 전력 인프라의 현황, 전력 공급의 안정성, 전력 비용 등을 포함한다. 전력접근성이 높은 지역은 데이터센터 운영에 유리하며, 이는 데이터센터의 성능과 비용에 직접적인 영향을 미친다.
| 연구자 (발표 연도) | 논문 제목 | 연구 질문 및 목적 | 변수 및 주요 요인 | 분석 방법 | 주요 결론 및 시사점 |
|---|---|---|---|---|---|
| 김기욱 · 김창수 (2012) | 재해정보를 고려한 클라우드 데이터센터 입지선정에 관한 연구 | 클라우드 데이터 센터의 최적 입지 선정을 위한 요소를 분석하고, 재해로부터 안전한 지역을 분석하기 위한 GIS 기반의 입지선정 모델을 개발하는 것. | 자연재해: 재해 이력 지역, 재해 위험지구, 침수 예상지역 (30년 빈도 강우에 따른), 산사태 예상지역, 산지 붕괴/피해 위험도. 인적 재해: 화재경계지구(LPG 업체, 주유소, 목조건물/위험물 제조소 밀집지역). 지형 조건: 저지대 지역. |
GIS 기반 공간 모델 개발, ArcGIS S/W의 모델 빌더 기능을 이용한 공간 분석. 부산시 풍수해 이력 정보를 활용하여 분석. | 부산시를 대상으로 분석한 결과, 강서구에 위치한 6개 동이 1순위 최적 입지로 분석됨. 재해 등의 비상사태로부터 클라우드 데이터센터의 안정성을 유지하기 위한 입지선정 모델 개발의 필요성이 강조됨. |
| Tugrul U. Daim 외 (2013) | Site selection for a data centre – a multi-criteria decision-making model | 엔터프라이즈 데이터센터의 부지 선정을 위해 사용될 수 있는 다양한 기준들을 탐색하고, DC 부지 선정을 위한 HDM 모델을 개발함. | 지리적 요인 (C1): 재난 방지 (F11), 운송 가능성/접근성 (F12), 통신망 가용성 (F13), 전력 가용성 (F14), 물 가용성 (F15). 재정적 요인 (C2): 토지 비용 (F21), 건축 건설 비용 (F22), 변동 비용 (F23). 정치적 요인 (C3): 세금 구조, 인센티브 및 보조금 (F31), 일자리 창출 (F32). 사회적 요인 (C4): 안전 및 보안 (F41), 도시 계획 관련 법규 (F42). |
다기준 의사결정 모델 (MCDM), AHP 및 계층적 의사결정 모델 (HDM) 활용. 전문가 의견 수렴을 통해 기준 설정. | 4개의 대안 도시 중 오리건 주 (Dalles, Oregon)가 데이터센터 입지 조건으로 가장 적합한 것으로 도출됨. DC는 건설 후 보통 20년의 수명을 가지므로 설계 단계부터 여러 요소를 고려해야 함. |
| Miguel T. Covas 외 (2013) | Multicriteria decision analysis for sustainable data centers location | 기술적, 사회적, 경제적, 환경적 차원을 고려하여 지속 가능한 데이터센터(Sustainable DC) 설치를 위한 가장 흥미로운 위치를 식별함. | 위험 평가 기준: 자연재해 (홍수, 지진 등), 인재, 부지 보안. 사회적 평가 기준: 직원 고용의 매력도, 응급시설 접근성, 고급 노동 인력/벤더사 접근성. 경제적 평가 기준: 투자/운영 비용, 고객 접근성. 환경적 평가 기준: 오염, CO2 배출 (에너지 절약), 자연 보존 지역. |
다기준 의사결정 분석 (MCDA), ELECTRE TRI 방법을 사용하여 IRIS 소프트웨어로 분석. | 포르투갈 내 4,050개 지역 중 62개 지역이 지속 가능한 DC 구축에 적합한 것으로 나타남. 이 연구는 리스크 최소화, 경제성 최대화 등 전략적 초점에 따라 분석 대상 지역이 달라질 수 있음을 시사함. |
| 문승희 외 (2019) | 강원도 데이터센터의 입지 특성 | 강원도 내 데이터센터를 사례로 국내 데이터센터의 입지 요인 변화 양상을 밝히고, 지역 차원의 정책적 함의를 찾음. | 내재적 요인: 지리적 위치, 기후여건, 자연재해. 환경적 요인: 정부의 투자유인 정책, 법/제도적 환경, 네트워크 인프라, 전력 현황, IT 인력, 전기요금, 정치/사회적 안정성. 강원도 사례 특성: 정부의 투자 지원 (도시첨단산업단지), 낮은 기온 (전력 효율), 지진에 안전한 지반, 안정적인 전력/용수 공급 시스템. |
강원도에 입지한 3개 민간 데이터센터(더존비즈온, 네이버, 삼성SDS) 사례 분석. | 강원도 DC 입지 결정 요인은 주로 자연환경적 조건이 우세하게 나타남. 이는 수도권 집중의 주 요인이었던 시장 접근성 및 인력 가용성 등과 대비됨. 지역 내 산업 생태계 구축이 필요함을 시사함. |
| 강승균 (2022) | 데이터센터 설립에 영향을 미치는 요인에 대한 연구 | 전세계 데이터센터의 현황을 국가 단위로 파악하여 각 국가의 요인들이 데이터센터 설립에 미친 영향을 연구함. | 지리적 요인, 사회적 요인, 비용적 요인, 정보통신(ICT) 요인. ICT 요인 세부: 국제 데이터 트래픽, 혁신 지수, 네트워크 속도, 사이버 보안, 인터넷 사용률, 모바일/인터넷 가입자. |
다중회귀분석 (MVRA). 종속변수는 국토 단위 면적당 데이터센터 수. |
국가 단위 데이터센터 설립은 지리적, 비용적 요인보다 사회적, 정보통신(ICT) 요인에 의해 좌우됨. 특히 국제 데이터 트래픽, 혁신 지수, 모바일 가입자가 유의미한 영향을 미침. 이는 해당 국가의 ICT 기반과 발전 가능성이 더 큰 영향을 미침을 의미함. |
| 최대섭 · 강명구 (2024) | 상업용 데이터센터의 비수도권 분산을 위한 입지요인 탐색적 연구 | 상업용 데이터센터의 수도권 집중 현상을 설명하고, 비수도권 분산을 위한 입지 요인 (시설-노동-수요 측면)을 종합적으로 이해하고자 함. | 시설/물리적 요인 (전력, 토지 비용, 재해 등), 수요자(기업 고객) 요인, 종사자(고급 기술 인재) 요인. 종사자 요인 예시: 노동풀(LQ), 생활 만족도, 복지/의료/문화 서비스, 교육 환경. |
국내 상업용 데이터센터 53개 대상 탐색적 연구. GIS 분석 및 정규화(normalization)를 통한 수도권과 비수도권 비교. | 수도권은 물리적 측면에서 단점이 많으나, 고급 기술 인력의 확보 가능성 및 높은 수준의 삶의 질 (생활성, Livability)을 제공하는 요인에서 강점을 보임. 비수도권 분산을 위해서는 고급 기술 인재가 요구하는 높은 수준의 삶의 질을 제공하는 것이 필수적임. |
| 유남선 (2025) | 데이터센터 입지 선정 요인의 중요도에 관한 연구: 상업용 데이터센터를 중심으로 | 상업용 데이터센터 입지 선정 시 주요 요인을 부동산 개발사업 관점과 최근 이슈를 반영하여 분석하고, AHP 평가를 통해 중요도를 파악함. | 내부적 요인 (부지 현황, 물리적 요소), 사회/경제적 요인 (정주 여건, 소요 비용), 외부적 요인 (사업 진행 요인, DC 이슈). 추가 반영 요인: 예상 임차료(kW당), 임대 및 매각 가능성 (부동산 개발 관점), 지역 주민 민원 발생 가능성 (최근 이슈). |
AHP (계층적 분석 과정). 4개 이해관계자 그룹 (투자자, 시행자, 구축자, 운영자) 대상 설문 및 쌍대 비교. | AHP 종합 중요도 분석 결과, ‘전력 이중화 공급 여부’ (1순위), ‘예상 임차료 (kW당)’ (2순위), ‘임대 및 매각 가능성’ (3순위)이 상위 요인으로 평가됨. ’지역 주민 민원 발생 가능성’도 7위로 중요하게 나타남. |
| 이우진 외 (2025) | 지리 가중 회귀와 머신러닝을 활용한 데이터 센터 최적 입지 선정 | 머신러닝(랜덤 포레스트)과 지리 가중 회귀(GWR)를 활용하여 데이터센터 최적 입지를 선정하는 새로운 방법론을 제안함. | 자연재해 위험 (침수 위험, 지진 위험, 산사태), 인프라 조건 (인구 밀도, 전력 공급 안정성, 면적), 풍력 발전, 댐, 위험 시설 등 총 16개 변수. | 랜덤 포레스트를 통한 변수 중요도 도출. GWR 모델을 통한 지역별 공간적 특성 반영 회귀 계수 산출 및 통합 점수화. | 랜덤 포레스트 분석 결과, 자연재해 관련 변수 (지진 이력, 침수 위험, 산사태)가 가장 높은 중요도(0.49)를 보였으며, 인구수가 다음으로 중요함. 최적 입지 선정 결과, 천안, 김해, 대구 등 일부 지방 지역이 적합한 것으로 나타남. |
선행 연구 분석의 종합적 특징
데이터센터 입지 선정 연구는 크게 기술적/물리적 안정성에 초점을 맞춘 초기 연구와 경제성 및 사회적 요소를 포함한 복합적 분석으로 진화하고 있습니다.
- 초기 강조 요인 (안정성 및 환경):
- 자연재해 및 인적 재해 회피는 클라우드 데이터센터의 안정성 확보를 위한 가장 기본적인 요건으로 강조됩니다. 김기욱 외(2012) 연구는 GIS를 활용하여 재해 이력 지역을 배제하는 모델을 개발했습니다.
- 전력 공급의 안정성 및 효율성은 데이터센터 운영의 핵심으로, 전력 이중화 공급 여부 및 낮은 평균 기온(냉각 효율)이 중요하게 다뤄집니다. 이우진 외(2025) 연구에서도 자연재해와 인프라 조건(전력 공급 안정성 등)이 핵심 요인으로 확인되었습니다.
- 최근 강조 요인 (경제성 및 사회/ICT 기반):
- 부동산 개발 및 경제성: 상업용 데이터센터가 증가하면서 입지 결정에 예상 임차료, 임대 및 매각 가능성, 건설 공사비 등 부동산 개발 사업적 관점이 핵심적으로 고려되기 시작했습니다.
- ICT 기반 및 시장 접근성: 국가 단위 연구(강승균, 2022)에서는 지리적/비용적 요인보다 정보통신(ICT) 요인이 데이터센터 설립에 더 큰 영향을 미친다는 것이 규명되었습니다. 특히, 국제 데이터 트래픽, 혁신 지수, 모바일 가입자와 같은 고객 기반 ICT 인프라가 중요합니다.
- 고급 인력 및 생활 환경: 수도권 데이터센터 집중 현상은 고급 기술 인력의 확보 가능성과 그들이 요구하는 높은 수준의 삶의 질(생활성) 때문인 것으로 분석되었습니다. 이는 데이터센터 분산을 위한 정책 수립 시 단순한 산업적 인센티브 외에 정주 여건 개선이 필수적임을 시사합니다.
- 지역 수용성 및 규제: 최근에는 지역 주민들의 민원 발생 가능성 및 정부의 지방 분산 유도 정책과 같은 외부적 요인과 규제 변화(분산에너지 활성화 특별법 등)의 영향도 중요하게 다뤄지고 있습니다.