2.1 분석 틀과 비보상 공동제약 결합

분석은 각 후보지에 대해 전력이 지탱하는 용량과 용수가 지탱하는 용량을 산정하고, 두 값을 비보상 결합하여 결합 수용용량과 지배 제약을 도출한 뒤, 현재·근미래·장기의 세 기간으로 가용성을 전망하고 세 관점의 적합성으로 종합·발굴하며, 지배 제약의 완화 방안을 정량 평가하는 순서로 진행하였다.

본 프레임워크는 전력과 용수가 서로를 대신할 수 없다는 물리적 특성에 기반한다. 반도체 팹은 두 자원을 동시에 각자의 절대량만큼 필요로 하므로, 한 자원이 아무리 풍부해도 다른 자원이 부족하면 그 부족분이 시설 규모를 제한한다. 이는 식물 생장이 가장 부족한 양분에 제한된다는 Liebig 최소율과 같은 구조이며, 다기준 평가에서 보상을 허용하지 않는 비보상 결합으로 정식화된다. 비보상 결합과 Liebig 최소율은 각각 다기준 의사결정과 농학에서 오래 확립된 원리이며, 본 연구의 기여는 이를 자원 비대체성이 본질인 에너지·물 입지 문제에 적용해 구조적 함의를 도출한 데 있다. 후보지 i의 전력 지지 용량 $P_{E,i}$와 용수 지지 용량 $P_{W,i}$에 대해 공동 수용용량 $P_{J,i}$를 두 값의 최소로 정의하였다.

이때 결합을 지배하는 자원을 지배 제약(binding constraint)이라 한다. 가중합은 두 자원 점수의 선형 결합으로 적합성을 매기므로 전력이 매우 풍부한 지역은 용수가 극단적으로 부족해도 높은 점수를 받는다. 예컨대 전력 한계 15.4 GW, 용수 한계 1.5 GW인 지역을 동일 가중치로 평가하면 약 8.5 GW로 과대평가되지만 실제 건설 가능한 규모는 용수가 허용하는 1.5 GW를 넘을 수 없다. 비보상 결합은 이 결정적 부족을 다른 자원의 풍부함으로 가리지 않는다. 연속형 적합도 점수가 필요한 경우에는 같은 비보상 원리를 유지하되 미분 가능한 가중 기하평균을 사용하였다.

여기서 $S_i$는 가중 기하평균으로 종합한 적합도 점수, m은 기준의 수, $s_{k,i}$는 표준화된 기준값, $w_k$는 기준 k의 가중치이다. 본 연구에서는 전문가 설문에 의한 계층분석법(AHP)을 수행하지 않았으며, 가중치는 분석자가 설정한 시나리오 값임을 밝힌다. 어느 한 기준이라도 0에 가까우면 전체 점수가 0으로 수렴하므로 기하평균 역시 한 자원의 결손을 다른 자원으로 보상하지 못한다. 두 결합은 각각 지배 제약 식별(최소)과 연속적 순위 부여(기하평균)라는 상호 보완적 역할을 한다.

2.2 저수지 확정공급량 신뢰도

물 가용량을 근접성으로 지수화하면 가까이 있으나 신뢰성 있게 끌어올 수 없는 수량을 가용량으로 오인한다. 따라서 저수지 물수지 모의로 실제 공급 가능량을 산정하였다. 월 저류량 $S_t$는 다음 연속방정식을 따른다.

여기서 $Q_t$는 유입, $R_t$는 공급(방류), $E_t$는 하천유지유량, $L_t$는 손실이며, 외곽의 min·max는 저류가 만수위 $S_{\max}$와 사수위 0 사이에 있도록 한다. 목표 신뢰도 $\alpha$를 만족하는 최대 정상공급량을 확정공급량(firm yield)으로 정의하고 이분 탐색으로 산정하였으며, 신뢰도 기준은 국내 이수안전도 관행에 따라 $\alpha = 0.95$를 기본값으로 두었다.

본 연구의 현재 분석에서는 댐별 확정공급량을 원유입 시계열로 재산정하지 않고 K-water가 공표한 용수공급능력을 입력으로 사용하였다. 공표 용수공급능력은 기존 하류 수리권과 생활·농업·하천유지유량 배분, 댐 운영규정이 반영된 제도적으로 가용한 실제 공급량으로, 메가클러스터 입지에서 의미 있는 양(기존 수요를 제외하고 신규 산업용으로 실제 배분 가능한 양)에 더 적합한 입력이다. 다만 이는 물리적 최대치가 아니므로 본 연구의 용수 가용량은 현재 제도 여건에서의 보수적 추정이며, 물수지 모의와 이분 탐색은 프레임워크에 구현되어 있어 자연유입 시계열을 투입하면 물리적 잠재 공급능력까지 함께 평가할 수 있다(4.4절).

공급의 질은 Hashimoto et al.(1982)의 신뢰도·회복도·취약도 삼면으로 평가하였다. 신뢰도($Rel$)는 공급이 수요를 충족한 기간의 비율이다^{(Hashimoto et al., 1982)}.

여기서 $R_t$는 공급, $D_t$는 수요이다. 회복도는 부족에서 정상으로 복귀하는 속도를, 취약도는 부족 시 평균 결손 규모를 나타낸다. 본 연구에서는 이 가운데 신뢰도만 확정공급량 산정 기준($\alpha = 0.95$)으로 사용하였다. 회복도와 취약도는 8개 다목적댐의 합성 유입 기반 모의에서 함께 산출되며 기준 조건에서 각각 0.27~0.50, 0.37~0.55의 범위를 보이나, 후보지별 용수 지지 용량은 공표 용수공급능력으로 산정하였으므로 두 지표를 후보지 평가에 직접 반영하지는 않았다. 세 지표를 함께 보면 평균 가용량에 가려지는 위험을 포착할 수 있다. 용수 지지 용량은 후보지의 확정공급량 $Y_i$(kt/day)를 전력 등가 용량으로 환산해 $P_{W,i} = \frac{Y_i}{\eta_W}$ (MW)로 정의하며, 환산계수는 $\eta_W = 0.05\text{ kt}\cdot\text{day}^{-1}\cdot\text{MW}^{-1}$이다. 이는 용인의 전력 수요 15.4 GW가 약 770 kt/day에 대응해 실제 용수 수요(약 764 kt/day)와 정합한다.

2.3 에너지 수용용량

전력 지지 용량 $P_{E,i}$는 세 요소로 산정하였다. 광역 계통의 공급 여력(권역 발전량에서 기존 부하를 뺀 잔여 용량), 송전 제약(거점까지 거리에 따른 감쇠), 재생에너지 접근성(해상풍력·태양광 잠재)이다. 세 요소를 결합하면 한강 수계는 전력 측에서 상대적으로 불리하고 남부·서해안은 유리한 구조가 나타나며, 이는 지배 제약의 지리적 분포(3.2절)의 전력 측 근거가 된다. 근미래(약 2035년)에는 제11차 전력수급기본계획과 송·변전설비계획에 공식 반영된 송전 보강·발전 증설만을 가산하였다. 다만 공식 계획도 인허가·주민수용성·공기 지연의 실현 리스크가 있어, 근미래 전망은 장기 시나리오보다 신뢰도가 높으나 확정된 결과로 해석되어서는 안 된다.

2.4 기후변화 전망

미래 유입 변화는 농촌진흥청 국립농업과학원이 산출해 2022년 기상청 국가 기후변화 표준 시나리오로 인증받은 한반도 1 km SSP 시나리오(CMIP6 18개 GCM; Hur et al., 2024)가 제시한 연강수 변화량을 입력으로 사용하였다^{(Hur et al., 2024; KMA, 2022)}. 격자 자료를 직접 분석하지 않고 21세기 후반(2071~2100) 연강수량 변화 전망(SSP1-2.6~SSP5-8.5에서 +21.5~+38.7 %)을 받아 Sankarasubramanian et al.(2001)의 유출 탄성으로 유출 변화로 변환하였다^{(Sankarasubramanian et al., 2001)}. 국가표준 시나리오는 네 경로로 제공되나, 본 연구는 제시된 연강수 변화 범위의 양 끝단(SSP1-2.6, SSP5-8.5)과 중간 경로(SSP2-4.5)를 취해 범위와 중앙 경향을 함께 보이는 방식을 택하였다. 이 자료는 국가표준으로 인증되어 단일 GCM 선택의 자의성을 줄이고 18개 GCM 앙상블로 모형 간 불확실성을 분포 전파에 활용할 수 있으며, 제시된 강수 변화량만 입력하므로 다른 국가표준 시나리오로 교체해도 분석 틀은 동일하게 적용된다. 다만 국립기상과학원 남한상세 시나리오(약 +3 ~ +18 %)처럼 증가 폭이 더 작은 전망에서는 미래 용수 가용성 개선이 본 결과보다 작아질 수 있다^{(NIMS, 2022)}.

여기서 Q는 유출, P는 강수, $\delta$는 상대 변화분이며, $\varepsilon_P$는 유출 탄성(기본 1.3, 관측 강수-유출로 보정), $\kappa \Delta T$는 온난화에 따른 증발산 증가 항이다. 이 변환의 핵심은 평균과 신뢰도를 구분하는 데 있다. 연평균 강수가 늘어도 여름철 강수·유출은 감소하고 가뭄 빈도는 증가하므로^{(Ministry of Environment and Korea Meteorological Administration, 2025)} 확정공급량은 평균이 아니라 가장 메마른 연속 구간에 지배된다. 이를 반영해 평년 이하 유입의 변동성은 비대칭적으로 증폭하되 평년 이상은 그대로 두어 분포의 하위 꼬리를 두껍게 하였다. 또한 같은 SSP에서도 18개 모형의 강수 변화가 넓게 흩어지므로 단일 결정론적 값은 위험을 과소평가한다. 따라서 강수 편차·유출 탄성·가뭄 심화 계수를 분포로 두고 몬테카를로 분석을 실시하여 확정공급량 변화의 분포를 산출하고, 결과를 중앙값·5~95 % 구간·감소확률로 해석하였다.

2.5 다중 관점 적합성과 발굴

적합성은 세 관점으로 나누어 평가하였다. 현재 적합성은 현황 공동 수용용량 $P_J$로, 대안 잠재력은 지배 제약을 자원 연계로 완화했을 때 추가로 확보되는 용량의 옵션가치로, 미래 가용성은 장기 분포의 하위 5 %(p5) 등 로버스트 지표로 평가하였다. 대안 잠재력 $B_i$를 Eq. (6)과 같이 정의하였다.

여기서 $f_{link}$는 지배 제약을 연계로 완화하는 실현가능성으로, 에너지(송전 보강)는 높고 물(유역간 도수)은 낮다. 이 비대칭은 자의적 가정이 아니라 제도적 현실을 반영한다. 송전 보강은 제11차 전력수급기본계획을 통한 표준 절차가 있으나 유역간 도수는 발원지 반대·자연보전권역 규제·장기 합의로 실현이 훨씬 불확실하다. $P_{\max}$는 단일 클러스터의 현실적 최대 규모로 옵션가치 상한을 정해 연계로 무한정 확장한다는 비현실적 결론을 차단한다.

세 관점은 가중 기하평균(부분 비보상)으로 종합한다. 기본 설정은 세 관점에 동일 가중치를 두는 것이며, 미래 가용성에 더 큰 비중을 둔 가중치(0.30/0.25/0.45)를 적용한 결과도 함께 제시하여 가중치 설정에 따른 순위 변화를 확인할 수 있게 하였다. 한 관점이라도 크게 낮으면 곱이 크게 낮아지므로 가중합(보상적) 방식과 달리 미래 붕괴를 현재 규모로 상쇄할 수 없어 본 연구의 비대체성 전제와 일관된다. 아울러 보상적 방식인 TOPSIS^{(Hwang and Yoon, 1981)}를 교차검증으로 함께 제시하였다. 기하평균은 정규화에 불변이어서 관점별 최댓값으로 정규화하든 절대값을 쓰든 종합 순위가 동일한 반면, 가중합·TOPSIS는 정규화 방식에 따라 순위가 바뀔 수 있다. Pareto 비지배 검정으로 비지배 집합을 식별하고 SMAA 순위수용도^{(Lahdelma and Salminen, 2001)}로 가중치·입력 불확실성 속 순위의 강건성을 확인하였다.

분석 틀의 가치는 기존 후보 재평가에 그치지 않고 간과된 적합지를 찾아내는 데 있다. 이를 위해 동일 절차를 논의되는 다섯 곳에 한정하지 않고 후보지 집합을 전국 범위로 확대하였다. 이는 전국을 격자나 시군구 단위로 전수 평가한 것이 아니라, 자원 여건이 서로 대비되는 지역을 기준에 따라 추가하여 비교군을 넓힌 탐색적 확대이다. 후보 풀은 대형 저수지에 인접해 용수가 풍부할 것으로 기대되는 지역(충주·춘천·원주)과, 전력은 풍부하나 용수가 부족할 것으로 예상되는 지역(당진·아산, 나주)으로 구성하였고, 후자는 ‘여유 전력이 곧 적합성’이라는 통념을 검증하는 반증 사례로 포함하였다.

2.6 제약 완화와 재현성

각 후보지의 지배 제약을 완화하는 네 방안을 평가하였다. 용수 재이용은 순용수 수요를 비율 r만큼 줄여 동일 공급량으로 $1/(1-r)$배 용량을 감당한다. 해수담수화는 연안 지역이 자체 잉여 전력을 용수로 전환하는 방안으로, 역삼투 비에너지 약 3.5 kWh/m³를 적용하면 클러스터 1 MW의 용수를 담수화로 공급하는 데 드는 전력은 그 1 MW의 약 0.73 %에 불과하다. 송전 보강·발전 증설은 에너지 제약을, 유역간 도수는 내륙 물 제약을 완화하나 실현가능성이 낮다.

수자원·전력·기후 입력은 모두 공표된 통계·계획 자료를 사용하였다. 댐별 용수 가용량은 K-water·한국수자원학회가 공표한 다목적댐 용수공급능력^{(Korea Water Resources Corporation, 2024)}을, 권역 전력 여건은 에너지경제연구원 2024 지역에너지통계연보(기준연도 2023)의 전력자급률·발전량·소비량^{(Korea Energy Economics Institute, 2024)}을, 미래 강수 변화는 국립농업과학원 한반도 1 km SSP 시나리오^{(Hur et al., 2024)}를 입력으로 하였다(부록 A, Table A1). 다만 후보지별 공동 수용용량(GW)은 이 공표 자료로부터 명시된 가정(댐 공급 배분율, 권역 전력 여유의 입지 환산, 환산계수 $\eta_W$ 등)에 따라 산출한 모형 추정치이다. 전력자급률은 시도 단위 값이라 도 내부의 국지적 송전 여유를 구분하지 못하므로 가용한 최선의 공표 대리지표로 사용하였다. 모든 난수 시드는 고정하여 표·그림·수치가 상호 일치하며 분석 전체는 단일 명령으로 재현된다.

3.1 현황 우선 계층 분석

분석은 현재(다중 출처 교차검증), 근미래(약 2035년, 공식 계획 반영 인프라), 장기(21세기 후반, 2071~2100년 강수 전망 적용)의 세 기간으로 수행하였다. 두 지배 제약이 시간에 따라 변하는 양상은 자원 종류에 따라 뚜렷이 비대칭적이다(Fig. 1). 에너지 제약 지역은 근미래에 분명히 개선된다. 용인의 공동 수용용량은 현재 8.33 GW에서 근미래 11.25 GW로 약 35% 오르고 청주도 6.74→7.41 GW로 상승하는데, 이는 용인 클러스터 송전 보강이 제11차 계획에 공식 반영된 결과다(인허가·공기 지연 리스크는 별도)^{(KEPCO, 2025)}. 반면 물 제약 지역(구미·광주·전남·새만금)은 공식 계획에 반영된 신규 용수가 없어 근미래에도 각각 10.75, 8.77, 2.61 GW로 변화가 없다. 장기에는 습윤화로 중앙값이 오르나(구미 15.26, 광주·전남 12.01 GW) 5~95 % 하한이 크게 낮아져(광주·전남 8.19, 새만금 2.23 GW) 개선이 보장되지 않는다. 요컨대 가까운 미래의 확실한 개선은 에너지 제약 지역에 집중되고 물 제약 지역의 장기 전망은 큰 불확실성에 노출된다.

Fig. 1. Tiered Carrying Capacity Based on Present Conditions (Present, Near Term, and Long Term)

3.2 지배 제약의 지리적 분포

후보지의 지배 제약은 에너지 제약과 물 제약으로 뚜렷이 갈렸으며(Table 1) 이 분할은 자원의 공간 분포에 기인한다. 한강 수계는 소양강·충주 등 대형 다목적댐이 집중되어 용수가 풍부하지만 수도권의 거대한 기존 부하로 신규 전력 여력이 작다. 그 결과 용인(8.33 GW)·청주(6.74 GW)는 용수 한계가 전력 한계의 두 배를 넘어도 지배 제약이 전력이며, 특히 청주가 속한 충북은 2023년 전력자급률이 10.8 %로 전국 최저다^{(Korea Energy Economics Institute, 2024)}. 남부는 반대로 발전 설비는 풍부하나 대형 저수지가 적어 구미(10.75 GW)·광주·전남(8.77 GW)·새만금(2.61 GW)에서는 전력 한계가 13~16 GW에 이르러도 용수가 지배 제약이 된다. 특히 새만금은 전력 한계 12.9 GW가 용수 한계 2.6 GW에 크게 미달하는 사례로, 풍부한 전력이 부족한 용수를 보상하지 못하는 비보상 결합의 성격을 잘 보여준다. 요컨대 남부의 실제 제약은 여유 전력이 아니라 용수이며, 이는 남부 대안을 전력 여건만으로 평가하는 접근을 보완한다.

3.3 기후 불확실성 하 미래 가용성

대형 과년조절 저수지의 확정공급량 변화 중앙값은 모든 시나리오에서 양(+)이다(Table 2). 중앙값은 SSP1-2.6의 +20.7 %에서 SSP5-8.5의 +41.6 %로 배출이 강할수록 커지나, 기후모형 간 강수 편차까지 반영하면 5~95 % 구간이 0(변화 없음)을 포함할 만큼 넓어져 실제 감소 확률이 약 13~18 %에 이른다. 즉 연평균 강수가 늘어도 신뢰 공급량 증가는 보장되지 않는다. 감소 확률은 SSP5-8.5에서 가장 낮으나(13.4 %) 5~95 % 폭이 가장 넓어(-23.6~+103.6 %) 불확실성이 최대가 된다. 이 분포는 소양강·충주·대청·안동·합천·용담·섬진강·주암 8개 다목적댐의 평균 연유출 기반 합성 유입으로 산출한 변화율이며 유역별 자연유입을 투입하면 정밀화할 수 있다(4.4절). 평균과 신뢰도의 괴리는 국가 자료와도 부합한다. 국가물관리기본계획^{(Ministry of Environment, 2021)}에서 영산강·섬진강 권역의 조절 후 유량변동계수는 191·243으로 한강(132)·낙동강(97)·금강(70)을 크게 상회하여 본 연구가 남부를 용수 제약으로 식별한 결과와 일치한다.

이 역설의 근원은 확정공급량이 평균이 아니라 가장 메마른 구간에 결정된다는 데 있으며, 그 정도는 저수지 저류 규모에 크게 좌우된다. Fig. 2(b)처럼 저류가 큰 과년조절 저수지는 변동성을 완충해 습윤화의 혜택을 비교적 안정적으로 누리는 반면, 저류가 작은 시스템은 같은 강수 변화에도 공급 신뢰도가 더 크게 흔들린다. 따라서 미래 용수 가용성을 평가할 때 ‘더 습해진 평균’을 곧바로 ‘더 풍부한 신뢰 공급’으로 해석해서는 안 되며 분포 전체와 하위 꼬리, 저수지 저류 능력을 함께 보아야 한다.

Fig. 2. Distribution of Firm-Yield Change by SSP Scenario and Its Dependence on Storage Size (Uncertainty Quantification)

3.4 세 관점 적합성

세 관점을 가중 기하평균으로 종합하면 용인(0.861)·청주(0.743)에 더해 광주·전남(0.585)·구미(0.540)까지 네 지역이 Pareto 비지배 집합에 들고 새만금만 제외된다(Table 3, Fig. 3). 비지배 집합이 넓은 것은 지역마다 우월한 관점이 다르기 때문이다. 비보상 기하평균에서는 한 관점이라도 크게 낮으면 종합이 크게 깎이므로, 용인·청주가 앞서는 결정적 이유는 현재 규모가 아니라 세 관점의 균형, 특히 대안 잠재력이다. 같은 이유로 균형이 나은 광주·전남이 현재 용수 용량은 더 큰 구미를 앞선다. 에너지 제약인 용인·청주는 풍부한 용수를 상한으로 두고 전력 제약을 제11차 계획에 반영된 송전 보강으로 높은 실현가능성(f ≈ 0.8)에서 완화할 수 있어 대안 잠재력이 각각 6.13, 7.41 GW로 가장 크다. 반면 물 제약인 구미·광주·전남은 현재 적합성 자체는 높으나(10.75, 8.77 GW) 정작 제약인 용수를 유역간 도수로 메워야 해 실현가능성이 낮고(물 제약 후보지에 적용된 f = 0.15~0.30) 대안 잠재력이 1.2~2.2 GW에 그친다. 다만 미래 가용성만 따로 보면 순위가 달라진다. 순위수용도(Fig. 3(b))에서 1위 확률은 구미 0.78, 광주·전남 0.22로 용수 제약 지역이 앞서고 용인은 3위 확률이 0.70으로 가장 높다. 종합에서 용인·청주가 앞서는 것은 미래 가용성이 뛰어나서가 아니라 세 관점의 균형, 특히 대안 잠재력 때문이다. 새만금은 현재 적합성과 미래 가용성이 모두 최하위(적합성 0.212)로 대안 잠재력이 크더라도 현재 형태로는 적합지가 되기 어렵다. 요컨대 여유 전력을 근거로 한 남부 대안 역시 연계로 가장 완화하기 어려운 용수에 의해 규모가 제한된다.

Fig. 3. Site Suitability under the Three Lenses (Present Readiness, Linkage Potential, and Future Availability). p5 Denotes the 5th Percentile

3.5 적합 지역 발굴

후보지 집합을 전국 범위로 넓히자 현재 논의 밖의 지역이 상위에 진입하였다(Table 4, Fig. 4). 충주(충주댐 인접, 청주와 같은 충청북도)가 큰 대안 잠재력(7.84 GW)으로 3위에 올라 기존 남부 대안을 모두 상회하였고 기존 반도체 생태계와의 연계 측면에서도 유리하다. 강원의 춘천(소양호 인접)·원주는 용수·전력이 모두 풍부해 현재 공동 수용용량이 약 14.4 GW로 최대이나 두 자원이 이미 균형을 이뤄 추가 연계 여지(약 1.3 GW)는 작다. 다만 두 지역의 전력 여건은 강원도 전체의 자급률을 적용한 값이므로 도 내부의 국지적 송전 여유를 구분하지 못하며, 이들의 상위 진입은 확정된 평가가 아니라 탐색적 결과로 해석해야 한다. 반대로 발전 설비는 크나 물이 부족한 당진·아산·나주는 하위에 머물러, 여유 전력만으로는 적합성이 확보되지 않으며 적합성이 가장 완화하기 어려운 자원(물)에 의해 결정된다는 명제를 뒷받침한다. 10개 집합에서 광주·전남은 6위로 현재 용수 용량이 더 큰 구미(7위)를 앞서는데, 구미는 현재·미래 가용성은 뛰어나지만 연계로 늘릴 여지가 작다(1.17 GW). 이는 비보상 종합이 현재 규모가 아니라 세 관점의 균형을 중시함을 보여준다.

Fig. 4. Identification of Suitable Sites Outside the Current Policy Debate and the Expanded Ranking. (b) Black Outlines Mark Pareto Non-Dominated Sites; Marker Size Denotes Future p5 (5th-Percentile) Carrying Capacity

3.6 지배 제약의 완화 방안과 효과

후보지의 지배 제약은 구체적 방안으로 완화할 수 있으며 효과는 제약 종류와 지리적 조건에 따라 크게 다르다(Table 5, Fig. 5). 용수 재이용은 모든 지역의 순용수 수요를 줄이고, 연안 지역은 여기에 더해 잉여 전력으로 해수담수화를 수행할 수 있다. 클러스터 1 MW의 용수를 담수화로 공급하는 전력은 해당 1 MW의 약 0.73 %에 불과하므로, 전력이 풍부한 연안에서는 담수화로 용수 한계를 전력 한계 수준까지 끌어올릴 수 있다. 실제로 연안 용수 제약 지역인 당진·아산(4.97→16.13 GW)과 새만금(2.61→12.80 GW)은 잉여 전력을 담수화로 전환해 균형에 이르고, 광주·전남·나주도 각각 8.77→15.36, 6.44→13.68 GW로 크게 개선된다(연안 입지를 전제한 추가 분석 3.8절). 반면 내륙의 구미(10.75 GW)는 담수화를 쓸 수 없어 수요관리·재이용·송전 보강으로 완화해야 하며 이때 지배 제약이 용수에서 전력으로 옮겨 간다. 같은 용수 제약이라도 연안은 담수화라는 유리한 경로가 있어 내륙과 구분된다. 다만 본 평가는 전력 페널티와 공급량 잠재력만 정량화한 것으로, 실제로는 간헐 재생전력의 저장·백업, 초순수(UPW) 고도처리, 대규모 역삼투 설비, 특히 새만금 서해의 얕은 수심·갯벌 생태계에 따른 농축수 배출·취수의 환경 영향과 인허가가 제약이 된다. 설비·운영비와 환경 영향은 포함하지 않았으므로 본 결과는 완화의 상한 잠재력으로 해석해야 한다.

Fig. 5. Relief Measures for the Binding Constraint at Each Candidate Site and their Effects (Present + Feasible Relief)

3.7 민감도 및 정합성 검증

후보지별 공동 수용용량이 모형 가정에 좌우되는 값이 아님을 확인하기 위해, 공표 입력(댐 공급능력·권역 자급률)을 고정한 채 다섯 가정을 동시에 변화시켜 4,000회 몬테카를로 모의로 강건성을 검정하였다(Fig. 6). 변화시킨 가정은 클러스터의 댐 공급 배분율(±25 %), 용수-전력 환산계수(0.035~0.065), 기존 배분 유보율(0.10~0.30), 자급률-적정성 정규화 계수(1.8~2.6), 전력 수용용량 포락선(±15 %)이다. 핵심 결과인 지배 제약의 에너지-물 분할은 전 범위에서 평균 97.1 % 유지된다. 용인·청주(전력 제약)와 새만금(물 제약)은 100 %, 광주·전남은 99 %로 이 지역들의 지배 제약이 가정이 아니라 자료에 근거함을 보인다. 유일하게 구미는 86 %로 전력 한계와 용수 한계가 가까워 일부 조합에서 지배 제약이 전력으로 전환될 수 있다. 공동 수용용량의 절대값은 가정에 따라 5~95 % 구간만큼 변하므로(예: 구미 7.3~14.7 GW), 본 연구의 결론은 GW 절대값이 아니라 지배 제약의 구조와 순위 패턴에 무게를 둔다. 이 분석은 가정 변화에 대한 구조적 강건성을 보이는 절차이며, 예측값의 정확도를 확인하는 검증과는 구분된다.

Fig. 6. Robustness of the Joint Carrying Capacity (Median, 5–95 %) and of the Binding Constraint to Changes in the Assumptions. Percentages Denote the Fraction of Draws that Retain the Baseline Binding Constraint

Fig. 7. Present Joint Carrying Capacity at Each Candidate Site (Dark Bars) and the Capacity Attainable with Relief Measures (Light Bars), with the Power Ceiling (Vertical Ticks). Blue Dots Mark Coastal Sites where Relief by Seawater Desalination is Available. The Relief Measures Applied and the Post-Relief Capacities are as Given in Table 5

모형의 지배 제약 분류는 외부에 공표된 지표와도 방향이 일치한다(Table 6). 이때 전력자급률 등 일부 지표는 전력 수용용량 산정의 입력과 같은 출처이므로, 이는 완전한 독립 검증이 아니라 정합성 확인으로 보아야 한다. 전력 제약으로 분류된 용인·청주는 각각 경기 62.5 %, 충북 10.8 %(전국 최저)의 낮은 전력자급률을 보이고 제11차 송·변전설비계획에 용인 클러스터 전력공급 설비가 포함된다^{(KEPCO, 2025)}. 물 제약으로 분류된 광주·전남·구미는 전남 197.9 %, 경북 215.6 %의 높은 자급률(전력 잉여)을 보이며, 새만금은 대규모 재생에너지로 전력은 풍부하나 매립지 특성상 용수가 부족하다. 모형이 자료에서 도출한 지배 제약 구조가 외부 독립 사실과 어긋나지 않는다.

3.8 연안 전력잉여 지역의 조건부 적합성과 미래 전망

전력이 풍부한 연안의 용수 제약 지역은 잉여 전력을 해수담수화로 전환해 용수 제약을 전력 한계 수준까지 완화할 수 있다(Fig. 7). 비보상 결합에서 여유 전력만으로는 용수 부족을 보상할 수 없으나, 담수화를 거치면 그 전력이 용수 부족을 실제로 메우는 수단이 된다. 이 범주의 지역들은 출발점과 미래 거동이 다르다(Fig. 7, Fig. 8, Table 7). 새만금·당진은 출발점이 작아 담수화에 의한 확장 비중이 크고(현재 2.6, 5.0 GW), 광주·나주를 포함한 남서 연안 일대는 현재 공동 수용용량이 이미 약 8.8 GW로 높고 전력 상한(약 16 GW)도 최고 수준이어서 견고한 기반 위에서 전력 한계에 도달한다. 최상위 용수 후보인 구미와 광주·전남은 강점이 다르다. 구미는 현재 용수 용량이 가장 크지만 내륙이라 담수화 경로가 없고 낙동강 하류 배분 경합이 크며, 광주·전남은 전력 잉여·연안 접근·기후 견고성을 갖춰 완화 유연성과 미래 전망에서 앞선다.

Fig. 8. Climate-Driven Change in the Water Ceiling at Water-Constrained Sites. Black Dots Denote the Present Value, Bars the Future Range of the SSP Firm-Yield Distribution (p5 to Median), and Diamonds the Future Median. Sites Whose p5 Exceeds the Present Value are Climate-Robust (Dark Shading)

이 평가는 실제 계획과도 부합한다. 광주·전남은 전국 재생에너지 설비의 약 20 %(7.1 GW)가 집중되어 출력제어가 빈발할 만큼 전력이 남으며, 서해안 HVDC ‘에너지 고속도로’(전송용량 약 8 GW, 총연장 약 1,070 km; ^{Korea Electric Power Corporation, 2025)}는 이 잉여를 수도권으로 보내되 송전 혼잡·출력제어·수용성 비용을 동반한다. 같은 잉여 전력을 그 자리에서 소비하는 시설을 입지시키는 것은 송전 투자와 출력제어를 동시에 줄이는 대안이 된다. 다만 이 잉여의 대부분은 간헐성이 큰 재생에너지이므로, 24시간 고신뢰 전력이 필요한 반도체 팹의 상시 전원으로 쓰려면 에너지저장장치(ESS)·계통 백업, 상시 전원과의 결합이 전제되어야 한다. 따라서 여기서의 잉여 전력은 상시 공급 자원이 아니라 담수화처럼 간헐적 잉여를 흡수·전환하는 유연 부하와 결합될 때 특히 유효하다. 용수 측면에서도 환경부(2024)의 기후대응댐 후보지(안) 중 영산강·섬진강권역 3곳이 국가 전략산업의 미래 용수 대응을 명시하나^{(ME, 2024)}, 아직 후보지(안) 단계이므로 본 연구는 확정 용량이 아니라 완화 옵션으로 다루며 정량 수치는 변경하지 않았다.

미래 거동의 차이는 더 뚜렷하다. SSP 강수 증가는 모든 용수 제약 지역의 용수 상한을 끌어올리나, 불리한 p5(하위 5 %)에서도 현재를 상회하는 기후 견고 지역은 광주·나주 일원과 구미에 국한된다(비감소확률 0.95~0.97; Fig. 8, Table 7). 새만금·당진은 중앙값은 오르나 p5가 현재를 다소 밑돈다. 종합하면 연안 전력잉여 지역군은 ‘풍부한 전력 + 연안 접근 + 담수화’라는 구조적 기회를 공유하며, 그 안에서 광주·나주 일원은 견고한 현재 기반과 기후 견고한 미래 개선을 함께 갖춘다. 이는 현재 수용용량·전력 상한·미래 확정공급량 분포라는 독립 지표가 공통으로 가리키는 결과다. 다만 실현은 농축수·취수의 환경 영향과 인허가, 초순수 고도처리, 간헐 전력 보완을 전제로 한다(3.6절).

Fig. 9. Geographical Structure of the Binding Constraint. Colour Denotes the Type of Binding Constraint (Blue = Power, Orange = Water); Markers Distinguish Existing (Circles) from Newly Identified (Diamonds) Sites; Marker Size Denotes the Present Joint Carrying Capacity; Pale Halos Show the Capacity Attainable at Coastal Sites by Desalinating Seawater With Surplus Power (After Relief); Black Squares and Triangles Mark the Major Fabs of Samsung Electronics and SK Hynix. The Locations of Existing Fabs are Shown for Reference in Interpreting the Results and Were Not Used as an Input to the Carrying-Capacity Estimation. Administrative Boundaries from Statistics Korea (2018)

4.1 정책적 함의

지배 제약의 지리적 분포(Table 1)는 남부의 실제 제약이 전력이 아니라 용수임을 보여준다. 비보상 결합에서 여유 전력은 부족한 용수를 보상하지 못하므로 그 자체로는 적합성의 근거가 되지 못하며, 이는 평가 기준 자체의 전환을 뜻한다. 실제로 현재 가동·계획 중인 삼성전자·SK하이닉스의 주요 반도체 단지는 대부분 수도권·충청에 집중되어(Fig. 9) 본 연구가 지적한 송전 혼잡 지역과 상당 부분 겹치며, 프레임워크가 식별한 남부·연안의 대안 후보는 이 집중에서 벗어난 아직 활용되지 않은 입지다.

다만 같은 용수 제약이라도 연안 지역은 풍부한 전력을 담수화로 용수로 전환할 수 있어 내륙에 없는 완화 경로를 확보한다(3.6절). 따라서 정책적 평가축은 연안 접근성(담수화)·공식 계획 반영 송전 보강·유역간 도수의 실현가능성으로 정리되며, 이 기준에서 한강 수계 에너지 제약 지역은 송전 보강으로, 연안 용수 제약 지역은 담수화로 완화 경로를 확보하는 반면 내륙 용수 제약 지역이 가장 불리하다. 특히 연안의 전력-용수 상보성은 기후 적응 측면에서도 강점을 지닌다. 가뭄에 가장 취약한 용수 제약을 해수담수화가 강수와 무관한 공급원으로, 그것도 역삼투 본체 기준으로는 클러스터 전력의 1 % 수준인 에너지 비용으로 완화하기 때문이다. 다만 해수 취수·전처리·장거리 송수와 초순수(UPW) 생산, 농축수 처리를 모두 포함하면 이보다 커지므로, 본 연구의 전력 페널티는 하한으로 보아야 한다. 국가표준 SSP 시나리오의 강수 증가와 국가물관리기본계획^{(Ministry of Environment, 2021)}의 댐 운영 탄력화·용수공급체계 연계·대체수자원 확대가 가용 공급을 점증적으로 늘리는 가운데, 강수와 무관한 담수화는 미래 강수 증가가 기대에 못 미쳐도 용수 상한을 지탱한다. 따라서 전력 잉여 연안의 용수 제약 지역은 미래 불확실성의 어느 방향에서도 적합성이 유지되거나 개선되는 견고한 선택지다.

4.2 방법론적 함의

방법론적으로 본 연구의 핵심은 결합 함수의 선택이 결론을 바꾼다는 점이다. 가중합 기반 GIS 다기준 분석은 상호 대체 가능한 기준을 전제하나, 전력과 용수처럼 대체 불가능한 기반시설 자원에는 그 전제가 성립하지 않는다. 비보상 결합은 가중치 보정이 아니라 결합 함수 자체를 바꾸어, 한 자원이 극단적으로 부족한 지역이 다른 자원의 풍부함으로 과대평가되는 것을 원천 차단한다. 또한 물을 근접성 대리변수가 아니라 확정공급량 신뢰도로 다루어 이월저류와 가뭄 시퀀스에 따른 신뢰 공급의 차이를 입지 평가에 직접 반영하였고, 이는 ‘습한 미래가 곧 신뢰 공급’이 아니라는 경고(3.3절)로 이어진다. 적합성을 현재·대안·미래의 세 관점으로 분리해 가중 기하평균·Pareto·SMAA로 종합하고 TOPSIS로 교차검증함으로써 서로 다른 판단 기준과 깊은 불확실성을 함께 다루었다. 제안한 프레임워크는 반도체에 한정되지 않고 데이터센터·수소 생산·첨단 제조처럼 전력·용수를 대량 소비하는 시설에 두루 적용되며, 지배 제약의 위치는 시설 유형과 입지 조건(연안 담수화 접근성, 냉각 방식 등)에 따라 용수에서 전력으로 이동한다. 이처럼 본 프레임워크는 어떤 시설이 어떤 입지에서 무엇에 제약되는지를 식별하는 일반 도구가 된다.

4.3 한계

본 연구의 후보지별 정량 결과는 실제 지형에 공표된 통계·계획 입력을 결합한 모형 추정치이므로, 절대 수치가 아니라 구조적 패턴이 주장의 대상이다. 지배 제약의 에너지·물 분할, 연계 실현가능성의 비대칭, 연안·내륙 완화 가능성의 차이라는 세 구조적 결론은 가정을 바꿔도 강건하며(3.7절, 평균 97 %) 외부 공표 지표와도 정합하나, 개별 후보지의 GW 수치는 명시된 가정에 따라 5~95 % 구간만큼 변한다. 특히 전력자급률은 시도 단위 값이라 도 내부의 국지적 송전 여유를 분해하지 못한다. 예컨대 강원의 춘천·원주는 도 단위 자급률(212.9 %)로 전력이 풍부하게 평가되나 영서의 실제 송전망 여건은 동해안 발전 거점과 달라 별도 검토가 필요하며, 발굴 결과는 이 해상도 한계 안에서 해석되어야 한다. 연계 실현가능성 계수 $f_{link}$는 제도적 현실을 반영한 잠정값으로 사업별 타당성 검토로 대체되어야 하고, 담수화 평가는 전력 페널티만 반영하므로 설비비·운영비·농축수 처리 비용과 간헐 재생전력의 저장·백업이 추가로 다루어져야 한다. 옵션가치 상한 $P_{\max}$와 단일 클러스터 가정 역시 다수 클러스터의 공간 상호작용과 네트워크 용량 제약을 단순화한 것이다.

4.4 향후 과제

향후 이를 더 높은 해상도로 정밀화할 수 있다. 첫째, 제도적 가용량(공표 용수공급능력)에 더해 자연유입 시계열로 물수지를 모의하면 댐의 물리적 잠재 공급능력까지 제시할 수 있고, 유출 탄성을 유역별로 보정하면 미래 가용성의 신뢰구간을 좁힐 수 있다. 둘째, 시도 단위 전력 여유를 변전소·주변압기 단위 접속용량으로 분해하면 도 내부 송전 해상도 한계를 해소하고 발굴 결과(특히 강원 영서)를 정밀화할 수 있다. 셋째, 단일 클러스터 가정을 다수 클러스터의 공간 상호작용과 네트워크 제약으로 확장하고 담수화·도수의 비용·환경 영향을 목적함수에 통합하면, 입지 선정을 넘어 투자 우선순위와 적응적 입지·투자 전략까지 다루는 통합 도구로 발전시킬 수 있다.