잉여 전력 활용: 한국의 국가 전략으로서 비트코인 채굴 - 분석

목차

1. 서론 및 개요

본 연구는 205조 1,800억 원(약 1,500억 달러)이라는 사상 최대 규모의 부채에 직면한 국영 기업 한국전력공사(KEPCO)를 위한 새로운 전략을 조사합니다. 핵심 제안은 잉여 전력—주로 순계량제(Net Metering) 하의 가정용 태양광 패널에서 발생—을 산업 규모의 비트코인 채굴에 활용하는 것입니다. 그 근거는 그렇지 않으면 낭비될 에너지를 직접적인 수익원으로 전환하여 한국전력의 재정 안정성과 에너지 자원 효율성을 개선하기 위함입니다.

본 연구는 고급 예측 모델을 사용하여 장기 수익성을 평가함으로써 전력 잉여분과 암호화폐 채굴을 통합한 한국 최초의 실증 분석으로 자리매김하고 있습니다.

2. 방법론 및 기술 프레임워크

2.1. 잉여 전력 및 순계량제

잉여 전력은 순계량제 크레딧이 적용된 후 가정용 태양광 시스템에서 생성되는 잔여 전력으로 정의됩니다. 순계량제는 생산소비자가 자신의 소비량을 상쇄할 수 있게 하지만, 초과 생산분은 종종 현금화되지 못합니다. 본 연구는 이 잉여분을 감축하거나 무시하는 대신 전용 비트코인 채굴 시설로 유도할 수 있다고 가정합니다.

2.2. 비트코인 채굴 수익성 모델

채굴의 수익성은 여러 변수의 함수입니다: 전기 요금(잉여분의 경우 사실상 무료), 비트코인 가격, 네트워크 해시율, 하드웨어 효율성. 본 연구는 가장 효율적인 채굴기 중 하나인 Antminer S21 XP Hyd를 사용하여 일일 비트코인 생산량을 모델링합니다. 핵심 수익 방정식은 다음과 같이 단순화할 수 있습니다:

일일 수익 ≈ (채굴된 비트코인 * 비트코인 가격) - (운영 비용)

여기서 운영 비용은 잉여 전력 사용으로 인해 최소화됩니다.

2.3. 가격 예측 모델

수익을 예측하기 위해 본 연구는 두 가지 머신러닝 모델을 사용합니다:

• 랜덤 포레스트 회귀(Random Forest Regressor): 여러 의사 결정 트리를 구성하여 작동하는 회귀를 위한 앙상블 학습 방법입니다.
• 장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM): 비트코인의 가격 기록과 같은 시계열 데이터에서 장기적 의존성을 학습하는 데 능숙한 순환 신경망(RNN)의 한 유형입니다.

이 모델들은 다년간의 수익성 분석에 중요한 미래 가격 궤적을 제공하기 위해 역사적 비트코인 가격 데이터로 훈련됩니다.

3. 결과 및 경제적 분석

3.1. 수익성 시나리오

분석은 두 가지 배치 규모(30,565대 및 45,439대의 Antminer 장비)에 대한 시뮬레이션을 실행합니다. 예측된 비트코인 가격과 네트워크 난이도 조정을 통합하여, 연구는 잉여 전력으로 채굴하는 것이 매우 수익성이 높다고 결론지었습니다. 생성된 수익은 한국전력의 운영 손실 및 부채 상환 비용의 일부를 직접 상쇄합니다.

차트 설명 (암시적): 선형 차트는 두 채굴 함대 규모에 대한 시간 경과에 따른 누적 수익(원화 기준)을 보여줄 것입니다. 비트코인 강세장에서는 급격히 상승하고 약세장에서는 정체되지만, 무시할 수 있는 전기 비용으로 인해 순수익은 여전히 양(+)으로 유지됩니다.

3.2. 한국전력 부채에 미치는 영향

연구는 채굴 운영이 새로운 독립적인 수익원을 창출한다고 주장합니다. 이 현금 흐름은 다음과 같은 목적으로 사용될 수 있습니다: 1) 한국전력의 정부 구제금융 또는 채권 발행 필요성 감소, 2) 일부 계통 비용을 충당하여 소비자 전기 요금 안정화, 3) 미사용 재생에너지의 경제적 낭비 최소화.

4. 비판적 분석 및 전문가 관점

핵심 통찰: 이 논문은 단순히 암호화폐 채굴에 관한 것이 아닙니다. 이는 망가진 국영 기업 모델을 위한 필사적이고 혁신적인 해결책입니다. 이는 고정된 물리적 자산(초과 전자)을 현금화하기 위해 변동성이 큰 디지털 자산을 사용하여 전기 요금에 대한 정치적 교착 상태를 우회하려고 제안합니다. 진정한 논지는 블록체인 기반 부하 균형 조정이 한국의 뿌리 깊은 에너지 정치를 개혁하는 것보다 더 실현 가능할 수 있다는 것입니다.

논리적 흐름: 논지는 서면으로는 설득력이 있습니다: 낭비(태양광 잉여분)를 식별하고, 유동적인 산출물(비트코인)을 가진 고에너지 수요 공정(채굴)을 적용하여 수익을 창출합니다. 가격 예측을 위해 LSTM을 사용하는 것은 학문적 엄밀함의 외관을 더합니다. 그러나 이 흐름은 비트코인의 장기적 가격 상승에 결정적으로 의존하며, 이를 투기적 자산보다는 보장된 자산으로 취급합니다. 이는 주요 결함입니다.

강점과 결함: 강점은 실제 하드웨어 사양과 ML 모델을 사용한 구체적이고 정량적인 접근 방식에 있으며, 이론적 논의를 넘어섭니다. 이는 실제 문제(국영 기업 부채)와 실제 자원(감축된 재생에너지)을 올바르게 식별합니다. 눈에 띄는 결함은 시스템적 위험에 대한 처리 방식입니다. 이는 다마스쿠스의 검(중국에서 보았듯이 정부의 채굴 단속), "녹색" 태양광을 "더러운" 암호화폐와 연결하는 환경적 PR 악몽, 그리고 수익원의 극심한 변동성을 무시합니다. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money에서 언급된 바와 같이, 비트코인의 가격은 전통 금융과 크게 단절된 요인들의 영향을 받아, 이를 기반으로 한 장기 국가 예산 편성은 위험합니다.

실행 가능한 통찰: 한국전력의 경우, 이는 국가 전략이 아닌 소규모 시범 사업으로 시작해야 합니다. 운영 및 시장 위험을 흡수할 민간 채굴 회사와 협력하십시오. 시범 사업을 통해 실시간 계통 균형 조정 능력을 개발하십시오—이것이 진정한 숨겨진 보석입니다. 채굴과 같은 유연한 컴퓨팅 부하를 계통 안정화에 사용하는 기술은 Energy Web과 같은 프로젝트에서 선도되고 있습니다. 목표는 암호화폐 헤지펀드가 되는 것이 아니라, 유연성을 현금화할 수 있는 더 똑똑하고 유연한 계통 운영자가 되는 것이어야 합니다. 논문의 모델은 좋은 첫걸음 비즈니스 케이스이지만, 전략적 최종 목표는 계통의 디지털화와 회복탄력성이어야 합니다.

5. 기술적 세부사항 및 수학적 모델

수익성 계산의 핵심은 채굴 하드웨어의 해싱 파워와 에너지 효율성에 의존합니다. Antminer S21 XP Hyd는 약 335 TH/s의 해시율과 16 J/TH의 전력 효율성을 가집니다.

단일 채굴기의 일일 비트코인 생산량은 다음과 같이 근사할 수 있습니다:

$\text{일일 BTC} \approx \frac{\text{당신의 해시율}}{\text{네트워크 해시율}} \times \text{BTC 블록 보상} \times 144$

여기서 144는 하루에 채굴되는 대략적인 블록 수입니다. 연구는 이를 수만 대의 장비에 걸쳐 집계합니다. 가격 예측을 위한 LSTM 모델은 일반적으로 과거 가격 시퀀스 $[P_{t-n}, ..., P_{t-1}]$를 사용하여 미래 가격 $\hat{P}_t$를 예측하며, 평균 제곱 오차(MSE)와 같은 오차 함수를 최소화하도록 훈련됩니다:

$\text{MSE} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (P_i - \hat{P}_i)^2$

6. 분석 프레임워크 및 사례 연구

프레임워크: 공공기관 암호화폐 수익화(PUCM) 프레임워크

1. 자원 식별: 계통 내 고립되거나 잉여 전력(예: 야간 풍력, 태양광 감축)을 감사합니다.
2. 기술적 타당성: 변전소 또는 발전소에서 채굴 하드웨어의 확장 가능한 배치를 모델링합니다.
3. 재무 모델링: 암호화폐 변동성, 하드웨어 감가상각, 네트워크 난이도 예측을 포함한 몬테카를로 시뮬레이션을 실행합니다.
4. 위험 및 거버넌스 평가: 규제, 평판, 시장 위험을 평가합니다. 거버넌스 모델을 설계합니다(공공-민간 협력 모델 권장).
5. 시범 설계: 명확한 KPI(수익, 계통 안정성 지표)를 가진 소규모, 기한이 정해진 시범 사업을 구현합니다.

사례 연구 - 제주도 시범 사업: 연구는 한국전력의 기존 제주도 프로젝트를 언급합니다. 논리적인 사례는 제주의 태양광 발전소에 컨테이너형 채굴 장치(예: 100대의 Antminer)를 설치하는 것을 포함할 것입니다. 이 장치는 계통 수요가 낮고 태양광 출력이 높을 때만 작동합니다. BTC로 얻은 수익은 매월 원화로 전환되고 별도의 수익 항목으로 보고되어 모델에 대한 실제 검증을 제공합니다.

7. 향후 적용 및 연구 방향

• 비트코인 이상: AI 훈련, 단백질 접힘(@Folding@home), 또는 그린 수소 생산 일정 조정과 같은 다른 에너지 집약적이고 중단 가능한 컴퓨팅 프로세스에 모델을 적용합니다.
• 계통 서비스(Grid-as-a-Service, GaaS): 모든 유연한 데이터 센터 부하가 잉여 전력을 소비하기 위해 입찰할 수 있는 플랫폼을 개발하여 동적 에너지 시장을 창출합니다.
• 탄소 배출권 통합: 검증된 재생에너지 잉여분 사용을 디지털 탄소 배출권 또는 "그린 BTC" 인증서 생성과 연결하여 ESG 매력을 향상시킵니다.
• 고급 예측: 태양광/풍력에 대한 기상 예측 모델과 암호화폐 시장 모델을 통합하여 계통에 전력을 판매하는 것과 채굴에 사용하는 것 사이의 전환을 최적화합니다.
• 정책 연구: 공공기관이 대차대조표상 디지털 자산을 보유하고 거래할 수 있도록 허용하는 데 필요한 규제 변화에 대한 상세한 분석.

8. 참고문헌

1. 한국전력공사. (2024). 연간 재무 보고서.
2. 한국전력공사 제주 프로젝트 문서. (2023). 내부 프로젝트 브리핑.
3. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
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