• 한국건설관리학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.119-127
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• 2014

본 연구는 기획단계에서 건축물의 이산화탄소 배출량 평가에 개략평가모델인 I-O LCA 모델의 활용 가능성을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여, I-O LCA 모델과 Hybrid LCA 모델을 정의하고, 두 LCA 모델을 이용하여 아파트 3개 단지와 3개 교육시설물에 대한 이산화탄소 배출량을 평가하고, 결과를 비교하였다. 사례분석 결과, I-O LCA 모델을 통해 산출된 이산화탄소 배출량은 Hybrid LCA 모델을 통해 산출된 이산화탄소 배출량과 상당히 유사하였다. 아파트 단지의 경우 78.2-86.3%의 유사도를 나타내었고, 학교 건축물의 경우 59.9-84.8%의 유사도를 나타내었다. 하지만, 전반적으로 I-O LCA 모델에 의해 산출된 이산화탄소 배출량은 Hybrid LCA 모델의 결과에 비해 작았다. 그럼에도 불구하고, 사례분석 결과는 총공사비를 유일한 입력요소로 하는 간단한 모델인, I-O LCA 모델이 상당히 높은 정확도를 가진다는 사실을 보여주었다. I-O LCA모델은 프로젝트의 초기 기획단계에 건축물의 이산화탄소 배출량을 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제13권3호
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• pp.441-468
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• 2004

환경($CO_2$) 혼합형 산업연관모형을 이용하여 우리나라의 수출상품에 체화된 $CO_2$ 배출량을 추정하였다. 혼합모형은 투입되는 모든 재화의 단위금액으로 하는 전통적인 투입산출모형에서 에너지 부문의 투입을 실물단위로 바꿔주는 것이다. 추정결과 2000년의 경우 225조 3,000억 원 어치 비에너지 상품 수출로 인한 $CO_2$ 배출량은 5,188만 탄소톤으로 우리나라 전체 $CO_2$ 배출량의 44%를 차지한다. 수출상품의 $CO_2$ 배출집약도는 0.227탄소톤/백만원으로 나타났다. 현재 진행되고 있는 기후변화협약에서는 $CO_2$ 배출의 책임을 생산국 기준으로 하고 있다. 이러한 방식은 온실가스의 배출 책임이 상품 수입국에서 상품 수출국으로 전가된 것으로 볼 수 있다. 더 큰 문제는 앞으로 많은 나라들이 탄소집약적 상품 생산을 기피하고 수입에 의존하려 하게 하는 '탄소누출' 현상이다. 이 같은 문제점을 방지할 수 있는 대안은 상품 생산의 수출국보다는 소비국에도 $CO_2$ 배출의 책임을 묻는 것이다. 이는 사용자 책임원칙과 오염자부담원칙에도 부합하는 것이며, 이 원칙이 적용되면 지구온난화 방지를 위한 기후변화협약의 실효성을 높이는 역할을 할 수 있을 것이다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제15권1호
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• pp.27-50
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• 2006

우리나라 산업의 1990년과 2000년의 $CO_2$ 배출량을 각각 추정하고, 이 기간중 배출량 변화에 영향을 준 요인별 기여도를 조사하였다. 산업별 배출량에는 생산과정에서 직접 사용하는 에너지는 물론 원재료 생산에 사용된 에너지로 인해 간접적으로 배출되는 $CO_2$까지 포함하였다. 배출량 추정에는 통상적인 산업연관모형을 환경부문으로 확장한 $CO_2$ 혼합 산업연관모형을 이용하였다. 배출량 변화의 요인 분해에는 산업연관분석을 이용한 구조분해기법 (IO-SDA)을 사용하였다. 이 때 각 요인별 영향 계산에 적용하는 가중치는 기준연도와 비교연도의 평균값을 사용하여 가중치 선택의 자의성을 줄이고 완전분해가 되게 하였다. 추정 결과 국내 산업의 직 간접 $CO_2$ 배출량은 1990년에 6,444만 탄소톤에서 2000년에는 1억 1,552만 탄소톤으로 5,163만 탄소톤이 증가한 것으로 나타났다. 직접 $CO_2$ 유발계수 변화, 간접 $CO_2$ 유발계수 변화, 국내 최종수요 성장, 수출 증가, 수입 증가, 국내 최종수요 구조 변화, 수입 구조 변화, 수출 구조 변화 등 여덟 가지 요인별로 배출량 변화에 미친 영향을 분석한 결과 직접 $CO_2$ 유발계수 변화, 간접 $CO_2$ 유발계수 변화, 수입수요의 증가 및 구조 변화는 배출량 감소 효과를 낳았으나, 국내 최종수요 성장 및 구조 변화와 수출수요 증가와 구조 변화는 배출량을 증가시키는 요인으로 작용하였다. 산업이 직접 사용하는 에너지로 인한 $CO_2$ 배출량은 물론 제품 생산 과정에서 투입된 원재료의 생산에 소요된 에너지로 인한 배출량까지 모두 파악하는 것은 $CO_2$ 배출 저감 정책의 효율성을 높일 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제16권1호
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• pp.129-169
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• 2007

이 논문에서는 한국이 2015년 흑은 2020년까지 1995년 혹은 2000년 수준으로 이산화탄소 배출량을 감축하기 위해 탄소세를 도입하는 경우의 효과를 SGM_Korea모형에 의거하여 예측해 보이고 있다. 이 논문의 주요 기여는 미국 지구변화연구소(JGCRI)가 개발한 SGM에 한국 부문의 데이터를 최근의 투입산출표(2000)와 최근의 에너지 수급표를 이용하여 최신화하고 그 예측력을 시험해 본 것에서 찾을 수 있다. 본 연구에서는 SGM_Korea (2000)를 이용하여 배출량 규제 및 탄소세 부과 시나리오에 따른 효과를 배출량 변화, 저감비용, GDP, 산업 생산 등에 대한 영향을 중심으로 살펴보았다. 한국이 2005년부터 배출량을 점진적으로 저감하기 시작하고 매년 1% 정도 에너지 효율의 향상을 가정할 경우 2015년까지 2000년 수준으로 배출량을 저감하기 위해 요구되는 탄소세 수준은 탄소톤당 약 US$500 정도가 될 것으로 보인다. 그러나 에너지 효율 개선이 없다면 탄소세에 의존하여 2000년 수준으로 배출량을 저감하는 것은 현실적으로 불가능해 보인다는 점에서 대체 에너지의 개발을 포함한 에너지 효율의 개선은 배출 저감 정책의 전제가 되지 않으면 안 될 것이다. 본 연구는 기후온난화 문제에 대해 국제적으로 검정된 CGE모형으로 예측된 비교 가능한 수치를 제시하였다는 점에서 다른 연구와 차별성을 가진다.

• Advances in nano research
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• 제13권2호
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• pp.165-174
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• 2022

In the present study, a hybrid model of artificial neural network (ANN) and internet of things (IoT) is proposed to overcome the difficulties in deriving governing equations and numerical solutions of the dynamical behavior of the nano-systems. Nano-structures manifest size-dependent behavior in response to static and dynamic loadings. Nonlocal and length-scale parameters alongside with other geometrical, loading and material parameters are taken as input parameters of an ANN to observe the natural frequency and damping behavior of micro sensors made from nanocomposite material with piezoelectric layers. The behavior of a micro-beam is simulated using famous numerical methods in literature under base vibrations. The ANN was further trained to correlate the output vibrations to the base vibration. Afterwards, using IoT, the electrical potential conducted in the sensors are collected and converted to numerical data in an embedded mini-computer and transferred to a server for further calculations and decision by ANN. The ANN calculates the base vibration behavior with is crucial in mechanical systems. The speed and accuracy of the ANN in determining base excitation behavior are the strengths of this network which could be further employed by engineers and scientists.