딥러닝을 이용한 주요항만별 LNG 벙커링 수요예측 연구¹⁾

1. 서론

최근 기후변화 위기 극복에 관심이 커지며, 국제해운분야에서도 탈탄소화 흐름이 두드러지고 있다. 2016년 국제해사기구(IMO : International Maritime Organization)의 제70차 해양환경보호위원회(Marine Environment Protection Committee)는 선박연료유의 황 함유량을 0.5% m/m으로 규제했다(Peng et al., 2021). 2018년 72차 회의 때는 2050년까지 연간 선박 배출 온실가스 수준을 2008년 배출량 기준의 절반으로 줄이고, 2100년에는 제로로 배출하자는 목표가 제시되었다(DNV-GL, 2019). 2022년 6월 개최된 제78차 회의에서는 기존 온실가스 감축목표를 더 강화하자는 논의가 있었다(Ministry of Oceans and Fisheries, 2022). 미국, EU 등은 2050년 온실가스 감축 목표를 50%보다 더 상향해야 한다고 주장했다(Hwang, 2022).

이에 발맞추어 우리나라도 2020년 1월 ‘환경친화적 선박의 개발 및 보급 촉진에 관한 법률(친환경선박법)’과 2020년 9월 ‘항만지역등 대기질 개선에 관한 특별법(항만대기질법)’을 시행하였다.

이러한 대외환경 변화로 인해 선박연료로서 수송용 LNG가 주목을 받고 있다(Chae et al., 2021). LNG는 기존 디젤 연료유에 비해 황산화물 99 ~ 100%, 질산화물 80 ~ 95%, 미세먼지 90 ~ 99%, 온실가스 20% 정도 적게 배출한다(Peng et al., 2021). 정부의 ‘제2차 신항만건설 기본계획(2019 ~ 2040)’에는 부산 신항과 울산 신항에 LNG 벙커링 터미널 시설구축 계획이 포함되어 있다. 이러한 정부의 LNG 벙커링 터미널 구축에는 LNG 벙커링 수요예측이 선행될 필요가 있다. LNG 벙커링 수요예측은 선주의 LNG 추진선박 신조, LNG 터미널 시설 구축 규모 등 정책과 투자의 주요 의사결정에 중요한 자료로 활용된다(Chae et al., 2021). 본 연구는 최근 여러 분야에서 활발히 활용되고 있는 딥러닝 기법과 메타 분석, Analogy 방법 등을 이용하여 국내 주요항만의 LNG 벙커링 수요를 예측하고자 한다.

본 연구는 다음 세 가지 측면에서 기여점이 있다. 첫째, 국내 선행연구의 LNG 벙커링 수요예측은 주로 부산항과 울산항에 집중되어 있다. 본 연구는 연구범위를 부산항, 울산항, 인천항, 평택ㆍ당진항, 광양항으로 넓혀 진행하였다. 위 5개 항구는 Ministry of Oceans and Fisheries (2018)가 LNG 벙커링 터미널 구축을 검토한 적이 있는 항만이며, 정부가 고시한 황산화물 배출규제해역이기도 하다(Ministry of Oceans and Fisheries, 2020). 둘째, 최근 높은 예측력으로 다양한 분야에서 활용되는 딥러닝 기법을 LNG 벙커링 수요예측에 적용하였다. 지금까지 에너지 수요예측 방법에는 주로 Metaheuristic algorithm, Grey Model, Time series model, Fuzzy model 등의 방법이 활용되었다(Nia et al., 2021). 본 연구진이 파악한 바로는 국내 주요 항만의 LNG 벙커링 수요예측에 딥러닝을 적용한 사례를 찾기 어려웠다. 또한, 기존 국내 LNG 벙커링 수요예측에 정부, 다국적기업, 국책연구기관이 참여해 작성한 보고서가 존재하지만, 명확한 방법론을 제시한 연구가 부재하였다. 본 연구는 실적데이터와 구체적인 방법론을 이용해 신뢰성 있는 결과물을 도출하고자 노력하였다. 셋째, 본 연구의 결과는 정부, 연구원, 국내 해운항만 산업계의 주요 의사결정에 중요한 자료로 활용될 수 있다. 현재 국내외 탄소중립에 대한 관심이 과거 어느 때보다 높다. 국내 항만의 LNG 벙커링 수요예측 결과는 정부의 탄소중립 정책 수립ㆍ대응에 활용될 수도 있고, 산업적으로는 LNG 벙커링 시설구축, LNG추진선박 건조에 대한 투자 의사결정에 주요 자료로 활용될 수 있다.

본 연구의 구성은 다음과 같다. 제2장은 관련 선행연구 고찰을 다루었고, 제3장은 LNG 벙커링 수요예측 방법론과 데이터에 대해 기술했다. 제4장에서 수요예측 결과를 제시하고, 제5장에서 결론 및 시사점을 제시하였다.

2. 선행연구 고찰

에너지 분야의 수요예측 연구는 이미 많이 축적되어 있다. 에너지 분야의 수요예측은 국가, 도시, 건축물 수준에서 많이 이루어졌다(Yeo and Yoon, 2012; Cho et al., 2013; Bae and Yoon, 2019). 2000년에서 2020년 사이에 이루어진 에너지 수요 예측연구에서는 Metaheuristic algorithm, Grey Model, Time series model, Fuzzy model, 회귀모형, 시뮬레이션, 시나리오 분석 등의 방법이 많이 활용되었다(Nia et al., 2021).

최근에는 인공지능을 활용한 연구가 과거에 비해 더 활발히 시도되고 있다. 2000년대에 수행된 연구로는 인공신경망과 데이터베이스를 활용한 광역단지 에너지 수요예측(Kong et al., 2009), 인공신경망을 활용한 도시계획단계의 수요예측(Kong et al., 2010) 연구가 있다. 최근에는 인공지능을 활용하여 건축물 가스에너지소비량을 예측하거나(Choi et al., 2018), 효율적인 태양광 발전시스템 운용을 위한 일사량 예측(Kim et al., 2019), 국내 단기 전력수요예측(Oh et al., 2020) 연구 등 인공지능을 활용한 예측이 더 많이 시도되고 있다(Choi et al., 2019; Son et al., 2022).

반면, LNG 벙커링 또는 오일 벙커링에 대한 학술 연구를 찾아보기 쉽지 않았다. 특히, LNG 벙커링 수요예측은 대학, 연구소라는 학술그룹의 주도보다는 국제기구나 비즈니스 그룹의 주도로 이루어졌다(Chae et al., 2021). 발간된 자료의 대부분이 보고서 형태로 견고한 방법론의 제시보다 수요전망 결과 값을 제시하는 형태로 발표되었다(Gazprom, 2012; IEA, 2019; DNV-GL, 2019; IHS Markit, 2020). 부산항에 대한 LNG 벙커링 수요예측은 여러 기관에 의해 반복적으로 수행되었는데, 부산항의 LNG 벙커링 산업 육성에 대한 사회적 관심이 과거부터 계속되었음을 알 수 있다. 예측의 변동성은 결국 예측 값과 실제 값과의 차이로 나타나는데(Chae et al., 2021), 이 위험을 줄이기 위해 예측을 반복 수행한 것으로 해석할 수 있다.

다음은 국내 주요 항만의 LNG 벙커링 수요 예측 관련 연구를 살펴보자. 국내 항만에 대한 수요 예측 연구 자체가 많지 않았고, 대부분의 연구도 부산항에 집중되어 있었다. 노르웨이선급 한국지사인 DVN Korea (2013)는 부산항의 장기 LNG 벙커링 수요 추정연구를 수행하였다. 2035년까지 부산항에 입항하는 선종과 선형별 입항선박, LNG 추진선의 입항선박, 연간 LNG 연료 수요량을 바탕으로 수요를 추정하였다. Kim et al.(2015)는 부산항의 LNG 벙커링 산업 대응을 위하여 부산항의 LNG 벙커링 공급 가격과 LNG 벙커링 수요를 추정하였다. Ministry of Oceans and Fisheries (2018)는 국내 LNG 벙커링 산업 육성을 위해 먼저 LNG 추진선 도입규모를 신조수요와 개조수요로 나눠 예측하고, 파악된 LNG 추진선 도입규모를 바탕으로 전 세계 LNG 벙커링 수요를 예측하였다. 그 외의 항만에 대한 LNG 수요예측 연구를 찾기가 쉽지 않았다. Kim et al.(2017)는 울산항 입출항 선박 중 LNG연료추진선박을 자동차선, 컨테이너선, 액체화물선으로 가정하고, 입출항지의 평균거리, 평균항속, 연료소모량을 고려하여 LNG 수요량을 추정하였다. 국외 연구로는 Al-Fattah and Aramco (2021)의 연구가 있다. 인공지능 GANNATS (the genetic-algorithm, neural-network, and data-mining approach for time-series models) 방법을 활용해 사우디아라비아와 중국의 원유 수요를 예측하였다.

딥러닝을 활용한 에너지 분야 연구로는 한국 전력시스템의 240시간 전력수요예측(Moon et al., 2022), 오픈소스 기반 지도 서비스와 딥러닝 활용 실시간 가상 전력수요 예측 가시화 웹 시스템 연구(Lee and Kim, 2021), 단기전력 수요예측(Kim et al., 2019) 등이 있다. 현재까지는 국내 주요항만의 LNG 벙커링 수요예측에 딥러닝이 적용된 사례를 찾기 쉽지 않았다. 본 연구는 국내 항만의 LNG 벙커링 수요 추정을 위해 최근 높은 예측성능을 보이며 다양한 분야에서 활용되는 딥러닝을 통해 국내 주요 항만의 LNG 벙커링 수요를 예측하고자 시도하였다.

Fig. 1.

Research Flow

Table 1.

Description of Scenario

3. 방법론 및 데이터

3.2. 1단계 : 전 세계 LNG 벙커링 수요량 추정

전 세계 LNG 벙커링 수요량 추정을 위해 선행연구의 총 35개 데이터를 Meta-Regression 방법을 통해 추정하는 방식을 활용하였다. 전 세계 LNG 벙커링 수요예측에 사용된 35개 데이터는 <Fig. 2>와 같다.

Fig. 2.

Global LNG Bunkering Demand Forecast(unit : 1,000 ton) Source : Chae et al.(2021)

Meta-Regression은 동일 주제에 대해 상이한 선행연구 결과를 포괄적으로 종합하기 위한 방법으로, 정량화된 선행연구 결과 값을 이용해 회귀분석을 실시하는 방법이다(Jang, 2019). 전 세계 LNG 벙커링 수요예측을 위해 사용된 산식은 아래와 같다. 산식에서 시간을 의미하는 Time 변수에는 물동량, LNG 추진선박 수, 노후선박 수, LNG 인프라 구축 수준이 포함된다고 가정하였다(Chae et al., 2021). Time 변수를 무어의 법칙에 따라 시간이 기술진보를 대표한다는 대리변수로 사용하였다(Nagy et al., 2013).

$\[ {Demand}_{i,t}={\beta }_{0,i}+{\beta }_{1}Time+{ϵ}_{i,t} \]$

(1)

위 식에서 Demand_i,t는 i번째 선행연구의 t기 세계 LNG 수요 추정치를 의미한다. Time은 시간을 의미하며, 2020년을 1로 2040년은 21의 값을 부여하여 계산하였다. ϵ_i,t는 잔차항이다. 분석기간은 2025년부터 2040년이다. 수요예측에는 미래의 불확실성으로 인한 변동성이 있다. 본 연구는 미래 변동성을 고려해 기준안, 보수안, 낙관안의 3가지 시나리오를 활용하였다. 기준안은 Meta-Regression을 통해 도출된 회귀식의 Time 계수의 평균값을 적용해 예측했고, 보수안은 계수의 5% 백분위값, 낙관안은 95% 백분위값을 사용하여 예측했다.

4. 실증분석 결과

4.1. 분석결과

1단계인 전 세계 LNG 벙커링 수요에 대해 앞서 언급한 3가지 시나리오에 사용된 β₁의 계수 값은 다음과 같다. 보수안의 경우는 1,780.85, 기준안의 경우는 2,434.89, 낙관안의 경우는 3,088.94의 값을 활용하였다.

Table 2.

Results of meta analysis

이를 통해, 도출된 전 세계 LNG 벙커링 수요 전망의 3가지 시나리오는 다음과 같다. 첫째, 기준이 되는 시나리오(기준안)는 2025년 16,635천 톤에서 2040년 53,159천 톤으로 320% 성장하는 것으로 나타났다.

둘째, 보수안에서는 2025년 12,711천 톤에서 2040년 39,424천 톤으로 310% 성장하는 것으로 나타났다. 셋째, 낙관안에서는 2025년 20,560천 톤에서 2040년 66,894천 톤으로 325% 성장하는 것으로 전망되었다.

2단계 우리나라의 LNG 벙커링 수요 예측을 위해 먼저 전 세계 지역별 오일벙커링 전망을 Deep learning 기법을 활용해 예측하였다. LNG 벙커링의 수요 패턴과 오일 벙커링의 수요 패턴이 동일하다고 가정하였기 때문이다.

1단계와 2단계를 통해 도출된 전 세계 LNG 벙커링 수요와 우리나라의 오일 벙커링 수요를 통해 우리나라의 LNG 벙커링 수요를 추정할 수 있다. 2031년 이후는 2030년과 동일한 비중을 가지는 것으로 가정하였는데, 벙커링 예측을 위해 필요한 물동량 전망 자료가 2030년까지만 있었기 때문이다.

1단계에서 예측된 전 세계 LNG 벙커링 수요 예측 값과 2단계에서 도출된 전 세계 LNG 벙커링 수요 중 우리나라의 LNG 벙커링 비율을 곱해 최종적으로 우리나라의 LNG 벙커링 수요 예측 값을 도출하였다(Fig. 3).

Fig. 3.

Result of LNG bunkering demand forecast in Korea(unit : 1,000 ton)

우리나라의 경우 기준안은 2025년 882천 톤에서 2040년 2,748천 톤으로 312% 성장하는 것으로 나타났고, 보수안은 2025년 674천 톤에서 2040년 2,038천 톤으로 303% 확대되는 것으로 나타났다. 낙관안의 경우는 2025년 1,090천 톤에서 2040년 3,458천 톤으로 317% 성장하는 것으로 예측되었다.

Table 3.

Results of LNG bunkering demand: The Standard Scenario(unit : 1,000 ton)

Table 4.

Results of LNG bunkering demand: The Conservative Scenario(unit : 1,000 ton)

Table 5.

Results of LNG bunkering demand: The Optimistic Scenario(unit : 1,000 ton)

예측결과의 예측력 평가를 위해 MAPE (mean absolute percent error)를 활용하는데, y_t는 실측치, $$ \widehat{y_t}$$는 L시점의 예측치를 의미한다(식 7).

$\[ \frac{100}{L}\sum _{t=1}^L\frac{\left|y_t-\widehat{y_t}\right|}{y_t} \]$

(7)

MAPE는 절대적인 백분율 오차의 평균치로 직관적으로 예측이 얼마나 잘 이루어졌는지 쉽게 확인할 수 있다는 장점이 있다(Li et al., 2022). MAPE 값이 낮을수록 높은 예측력을 지닌 것으로 평가하는데 MAPE가 20% 이하일 경우 상대적으로 정확한 예측이 이루어진 것으로 판단한다(Yang et al., 2017). Deep learning의 MAPE는 17.53%로 나타났다.

마지막 3단계는 국내 주요 항만별 LNG 벙커링 수요예측이다. 먼저, 국내 주요 항만의 과거 물동량 실적 데이터와 Deep learning을 활용하여 미래 물동량을 예측하였다. 모델의 예측력 평가를 위해 사용된 MAPE는 12.07%였다. 본 분석을 위해 RapidMiner 9.9 통계 프로그램을 사용하였다.

본 연구는 국내 항만별 물동량 비중과 향후 발생할 LNG 벙커링 비중이 동일할 것이라고 가정하였다. 부산항의 물동량 비중은 2025년 25%에서 2040년 21%로 감소하고, 울산항은 16%에서 15%로 감소, 인천항은 12%에서 13%로 증가, 평택ㆍ당진항은 12%에서 14%로 증가, 광양항은 20%에서 17%로 감소하는 것으로 나타났다. 평택ㆍ당진항, 인천항 등 다른 항만의 성장속도가 부산항과 울산항의 성장보다 빨라 점유율이 낮아지는 것으로 보인다. 이는 과거 물동량 실적 데이터의 증감 추이가 미래 예측에 반영된 결과이다. 과거 물동량 실적데이터를 통해 나타난 각 항만의 연평균 성장률 CAGR (Compound annual growth rate)을 살펴보면, 부산항은 2003년에서 2019년까지 5.9%, 인천항 1.3%, 평택·당진항 6.1%, 울산항 2.1%, 광양항 3.9%이다. 평택·당진항의 성장률은 부산항을 넘어서고 있는데, 평택·당진항의 높은 성장세는 선행연구(Lee and Yeo, 2015)에서 이미 보고된바 있다. 우리나라의 LNG 벙커링 수요 예측 3가지 시나리오를 국내 주요 항만별 LNG 벙커링 비율에 곱하여 국내 항만별 LNG 벙커링 수요 예측을 3가지 시나리오로 추정하였다. 추정결과는 다음과 같다. 기준안의 경우, 부산항은 2025년 22만 톤에서 2040년 58만 톤으로 260% 증가하며, 울산항은 14만 톤에서 40만 톤으로 294% 증가하고, 인천항은 11만 톤에서 37만 톤으로 343% 증가, 평택ㆍ당진항은 10만 톤에서 39만 톤으로 382% 증가하는 것으로 나타났다. 광양항은 18만 톤에서 48만 톤으로 269% 증가하였다. 보수안의 경우, 부산항은 2025년 17만 톤에서 2040년 43만 톤으로 252% 증가하며, 울산항은 11만 톤에서 30만 톤으로 286% 증가, 인천항은 8만 톤에서 27만 톤으로 333% 증가하는 것으로 나타났다. 평택ㆍ당진항은 8만 톤에서 29만 톤으로 371% 증가하고, 광양항은 14만 톤에서 36만 톤으로 261% 증가하는 것으로 나타났다.

마지막으로 낙관안의 결과이다. 2025년 부산항의 LNG 벙커링 수요는 27만 톤에서 2040년 72만 톤으로 265% 증가하며, 울산항은 17만 톤에서 51만 톤으로 300% 증가하였다. 인천항은 13만 톤에서 46만 톤으로 349% 증가하고, 평택ㆍ당진항은 13만 톤에서 49만 톤으로 389% 증가한다. 광양항은 22만 톤에서 60만 톤으로 274% 증가하는 것으로 나타났다.

5. 결론 및 시사점

국제사회와 정부는 공공의 건강과 지속가능한 발전을 위해 선박연료에 대한 환경규제를 강화하고 있다. 국내외 주요 선사들은 이미 스크러버 설치를 추진했고, 중장기적으로 LNG 추진선박을 준비하고 있다(Do and Lee, 2019).

본 연구는 과거 국내 항만의 물동량 자료와 Deep learning, 메타분석, Analogy 기법을 활용하여 2025년에서부터 2040년까지 국내 항만의 물동량을 예측하였고, 이를 기반으로 국내 주요 항만의 물동량 비중을 구하였다. 부산항의 경우 2025년 22만 톤에서 2040년 58만 톤으로 성장하고, 울산항의 경우는 14만 톤에서 40만 톤으로, 인천항은 11만 톤에서 37만 톤으로, 평택ㆍ당진항의 경우는 10만 톤에서 39만 톤으로, 광양항은 18만 톤에서 48만 톤으로 지속적인 성장을 보이는 것으로 나타났다.

본 연구의 중요한 시사점은 다음과 같다. 첫째, 기존의 연구는 부산항과 울산항의 수요예측에 초점이 맞추어져 있었으며, 주로 부산항에 초점을 두고 있었다. 본 연구는 이를 국내 주요 5개 항만으로 확장하여, 정부정책의 수립·실행 및 투자 의사결정 공간을 확대하는데 기여하였다. 둘째, 기존의 수요예측은 주로 정부, 기업, 국책연구소에서 수행되어, 보고서 형태로 존재하며, 명확한 방법론을 제시한 경우가 적었다. 본 연구는 최신의 실적 데이터와 예측력이 높은 구체적인 방법론을 이용해 현재 시점에서 수요예측을 실시하였다. 셋째, 국내 주요 항만의 LNG 벙커링 수요예측은 항만별 LNG 벙커링 시설 설치에 대한 의사결정, 선주의 LNG 추진선박 선택에 대한 의사결정에 중요한 자료로 활용될 수 있다.

연구의 한계로는 첫째, LNG 벙커링은 시장 초기 단계로 과거 실적 데이터를 확보하기 어려웠다. 따라서 유추(Analogy)의 방법을 활용하였는데, 주요 국가별 LNG 벙커링 수요 추정을 위해 사용한 가정, 즉, 오일 벙커링과 LNG 벙커링 수요가 동일하게 움직인다는 것과 주요 항만별 물동량 비중과 LNG 벙커링 비중이 동일할 것이라는 가정이 그것이다. 둘째, LNG 벙커링 수요는 이해관계자의 행동변화에 따라 많은 영향을 받는다. 예를 들면, 국제기구, 각국 정부의 환경규제 정책의 강도, 전 세계 LNG 터미널 설치 수, LNG 추진 선박의 신조 수, 유가 등 다양한 변수에 의해 변동성이 생긴다. 따라서 본 연구의 결과는 다양한 변수에 의한 미래 변동성을 고려하며, 정책이나 투자 의사결정에 활용해야 한다. 세 번째, 예측모형 성능의 우수성 검증에는 다른 예측모형과의 예측력 비교를 통해 예측모형의 성능검증 절차를 가진다(Oh et al., 2020, Park and Park, 2020). 추후 연구에서는 이 부분이 보완될 필요가 있다.

Acknowledgments

본 연구는 산업통상자원부와 한국산업기술진흥원의 “지역혁신클러스터육성사업(P0004797)”과 2021학년도 부산대학교 BK21 FOUR 대학원혁신지원사업 지원으로 이루어졌음.

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