• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.35 no.6
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• pp.400-406
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• 2013

Water footprint means the direct and indirect water resource amount used for the life cycle of different goods, services and industries. In this study, the direct and indirect water resource consumption in industrial sectors were calculated by using water footprint evaluation method. As a result, agriculture and marine product industry takes part of 93% of whole water resource amount, showing the greatest amount of basic unit of water coefficient (637 $m^3/won$) following by petroleum and cool products industry of about 13 $m^3/won$. In the agriculture and marine product industry, the direct water consumption was only 25 billion $m^3$ compared to the indirect water, which is 130 billion $m^3$. The next highest industry was chemical product industry, which consists of 2 billion $m^3$ of the direct water and 4.5 billion $m^3$ of the indirect water consumption. In case of industries which have high direct water, it would be more effective to reduce amount of water related to the industry than to reduce water in actual process. This water footprint of each industry and evaluation method will be useful tool and method for development of national water management policy and regulation.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.35 no.11
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• pp.827-834
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• 2013

The water footprint of product and service is the total volume of freshwater consumed, directly and indirectly, in the life cycle of a product and service. Up to date, water consumption data for industries and products were not well quantified and developed. Especially it is important to construct for agriculture industry which consumes lots of water. In this study, by using Cropwat 8.0 model, we tried to evaluate regionalized water consumption related with rice production in agriculture industry in eight regions (Gangwon, Gyeongi, Gyeongbuk, Gyeongnam, Jeonnam, Jeonbuk, Chungnam, Chungbuk). As a result, Gyeongbuk region has the lowest water consumption in rice production, which is $1,356.68m^3/ton$, on the other hand, Jeonnam region has the highest water consumption ($1,669.54m^3/ton$). By using the average indirect water consumption ($1,487.87m^3/ton$) of eight regions and direct water consumption, the total water footprint for the rice amount of rice bowl size (130 g), which is 193.6 L was calculated. Based on this research approach, we should develop water footprint database of all agriculture products and expand to other industrial sectors.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.427-427
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• 2017

물발자국은 국가별 실제 물소비량을 파악하고 물 부족 상황에 효율적으로 대비하기 위하여 도입된 지표로서, 제품의 생산과 서비스 전 과정에서 직접 및 간접적으로 사용되는 물의 총량을 의미한다. 선진국에서는 물 사용 패턴에 대한 인식을 제고하고자 국가, 도시, 산업분야 등 다양한 물발자국 데이터베이스를 구축하여 활용하고 있다. 그러나 우리나라의 경우, 물 수입 의존도가 높지만 물발자국 산정에 대한 연구가 부족하여 효율적인 물 관리 및 안정적인 수자원 확보를 위한 국가전략 수립에 어려움을 겪고 있다. 물발자국 산정 연구는 국가적 차원의 정확한 물 수지 계산과 수자원계획 수립에 유용한 기초자료로서 활용이 가능하다. 이에 본 연구에서는 우리나라의 제1차 및 제2차 산업의 물발자국을 산정하였으며, 산정 방법으로는 상향식 접근법과 하향식 접근법을 적용하였다. 제1차 산업의 농업계 및 축산업계의 물발자국은 단위 물발자국에 기초한 상향식 접근법과 용수사용량에 기초한 하향식 접근법을 적용하여 산정하였다. 산업별 물발자국 산정결과는 다음과 같다. 주요 농작물 생산량 및 작물 품목별 단위 물발자국을 이용한 국내 농업계 물발자국 산정 결과, 1980년부터 2014년까지의 쌀 외 18개 농작물에서 연간 78억~109억 $m^3$로 산출되었다. 반면 농업용수 사용량에 기초한 하향식 접근법을 통해 산정한 농업계 물발자국은 118억 $m^3$으로 분석되었다. 다음으로 제1차 산업의 축산업계 물발자국을 산정하였다. 2011년부터 2015년까지 주요 가축 사육두수와 지육량, 사료작물의 단위 물발자국을 활용한 축산업계 물발자국은 평균 73억 $m^3$, 축산용수사용량을 활용한 물발자국은 평균 309억 $m^3$으로 나타났다. 축산용수사용량에 기초한 분석결과가 크게 나타난 것은 축산업분야에서 간접수의 비율이 높기 때문이다. 한편 제2차 산업의 공업계는 제품생산 공정의 물 사용량, 부품 및 원료의 단위 물발자국 등 세부사항의 파악이 곤란하여 하향식 접근법을 적용하였다. 공업용수 사용량과 공업용수 오염물질의 배출부하량에 따른 물발자국 산정 결과, 연간 26억 $m^3$으로 분석되었다. 이와 같은 산업별 물발자국 산정결과를 활용하여 산업별로 차별화되는 물 이용 패턴을 분석하고 산업별 용수 수요를 파악하면 국가적으로 효율적인 수자원 관리방안을 제시할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.32-32
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• 2021

넥서스는 물, 에너지, 식량, 토지, 기후 및 환경 등의 부문 간 연관성과 상호의존성을 나타내며, 이러한 넥서스 개념은 최근에 학계와 정책결정자들에게 많은 관심을 받고 있다. 더 나아가 넥서스 관점의 도입으로 단일 부문별로 자원을 관리하는 기존의 정책 결정 체계의 한계를 극복하고, 관련 있는 부문 간의 시너지와 트레이드오프를 고려한 지속가능한 발전을 위한 의사 결정이 가능하게 되었다. 일반적으로 취수-도수-정수처리-송수-분배·급수-물이용-하수집수-하수처리-물재이용으로 구성되는 도시 물순환 시스템에서 공급과정에서 발생되는 물손실 관리를 위한 전략 및 프로그램은 물부문 만에서 평가를 통해 수립되고 있다. 본 연구에서는 시스템 다이나믹스(System Dynamics)를 적용하여 물, 에너지 및 환경 부문을 동시에 고려한 도시 물순환 시스템 모델을 개발하여, 넥서스 관점에서의 합리적인 도시 물손실 관리 방안을 도출하고자 하였다. 그리고 모델 내 부문 간 자원의 사용량 및 이동량의 정량화를 위해 물, 에너지, 환경 지표로 각각 물발자국(Water Footprint), 총 에너지 사용량(Total Energy Use) 및 탄소발자국(Carbon Footprint)이 적용되었다. 개발된 모델을 3개의 도시 에너지 인텐시티 현황(낮음, 보통, 높음)과 4개의 물손실 현황(낮은 물손실, 높은 물손실&낮은 명목손실비, 높은 물손실&보통 명목손실비, 높은 물손실&높은 명목손실비)을 고려한 12개의 시나리오에 적용하여 분석하였다. 그 결과 기존의 경제적인 측면 중심의 의사결정 과정에서는 명목손실이 물손실 관리 전략 수립 및 적용의 우선순위였으나, 넥서스 관점에서는 실손실 부분의 개선이 중요함을 알 수 있었다. 또한, 도시의 단위 물공급 에너지 인텐시티가 자원 사용 및 이동에 큰 영향을 미치는 것으로 분석되어서, 넥서스 관점의 의사결정시 사전적으로 분석해야 하는 중요 항목인 것으로 도출되었다. 이와 같은 범용적이고 포괄적인 도시 물순환 물-에너지-환경 넥서스 모델을 통해, 지속가능하고, 체계적이며, 구체적이고, 실현가능한 넥서스관점의 물손실 관리가 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.267-267
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• 2015

가상수의 흐름을 보다 가시적으로 파악하기 위하여 대두된 개념이 물발자국(water footprint)이다. 이는 흔히 사용되고 있는 생태발자국(ecological footprint)이나 탄소발자국(carbon footprint)에 착안하여 도입된 개념으로 한 국가의 물발자국은 직 간접적으로 물건이나 재화를 생산하는데 국민이 소비하는 물의 총량으로 정의된다. 물발자국을 내적/외적으로 단순히 구분하여 산정하는 방식이 진화하여 1단위의 생산에서 유통 및 서비스까지 확대하여 그 전 과정을 모두 포함하는 물발자국 산정방식이 도입된 것은 최근의 일이다. 직접적인 물사용과 간접적인 물사용을 구분하여 물발자국을 산정하고, 그 위에 물의 성질에 따라 green water, blue water, 그리고 grey water로 각각 개념을 상세화하여 물발자국을 산정하는 방안이 도입되었다. 2009년 물발자국 산정의 표준화를 위한 스위스의 제안이 ISO에 제출되었고, 각 국가들에 의한 투표가 진행되어 2010년 물발자국 국제표준안이 채택되었다. 본 연구는 이러한 국제기구에 의한 일련의 국제표준화 작업을 대상으로 진행되었다. 2014년 ISO/TC 207 국제총회가 개최되어 환경경영시스템(SC1), 환경감사(SC2), 환경 라벨링(SC3), 환경성과평가(SC4), 전과정평가(SC5), 온실가스관리(SC7)의 6개 분과위원회(Sub-Committees)가 구성되어 세부논의가 진행되었으며, 이러한 과정을 분석함으로서 물발자국 국제표준(ISO 14046)과 향후 우리나라의 대응방안을 고찰하였다. 물발자국 국제표준(ISO 14046) 제정을 통해 물발자국의 필요성 및 중요성에 대한 국가 간 합의는 도출되었으나, 적용시기 및 세부적인 방법론 등에 대한 이견이 여전히 존재하고 있다. ISO 14046의 실질적 적용에 필요한 세부사항과 관련된 기술보고서 작업초안(WD 14073)은 작업반(SC5/WG8)에서 진행되고 있다. 그러나 물발자국 국제표준이 국가 간 무역장벽이나 특정국의 진입을 막는 수단으로 사용될 수 있는 점 등 실질적으로 국제표준의 도입에 따른 문제점 역시 존재한다. 본 연구에서 제시된 국제표준의 도입 방안을 통하여 가상수무역의 국제적 선점효과를 기대함과 동시에 수자원의 유효한 활용을 기대할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.274-274
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• 2015

전 세계적으로 식량과 물 안보에 대한 중요도가 높아지고 있으며 이에 따라 물발자국은 식량과 물을 연계하는 요소로서 거론되고 있다. 물발자국은 제품이 생산되는 과정동안에 사용되는 물의 양을 의미하며 $m^3/ton$으로 표현한다. 이러한 물발자국은 작물 필요수량 및 생산량을 기반으로 산정되기 때문에 기후변화와 밀접한 관계가 있다. 따라서 농업 및 수자원 계획 분야에서 물발자국의 활용성을 높이기 위해서는 기후변화에 따른 우리나라 농산물의 물발자국 변화를 살펴보는 것이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 기후변화에 따른 논벼의 농업용수량 및 생산량 산정을 통하여 미래의 녹색 및 청색 물발자국을 산정하고, 시기 및 시나리오별 불확실성 및 민감도를 평가하고자 하였다. 기후변화 시나리오는 RCP 기반의 신 기후변화 시나리오를 이용하였으며, 물발자국 산정 작물은 우리나라의 주곡인 논벼를 대상으로 하였다. 물발자국은 작물의 단위생산량당 소비되는 물의 양으로 정의되며, 최근 연구에서 물발자국은 용수 공급원에 따라 녹색(green), 청색(blue), 회색(grey) 물발자국으로 구분하여 산정되고 있다. 본 연구에서는 작물의 증발산으로 소비되는 수량만을 물발자국 산정에 적용하여 증발산량 중 강우에 의해 공급되는 수량인 녹색 물발자국과 관개에 의해 인위적으로 공급되는 수량인 청색물발자국을 산정하였다. 기후변화에 따른 미래의 작물의 생산량을 산정하기 위해 작물모델로 기상, 재배관리, 작물의 유전정보, 토양수분 및 질소의 효과까지 고려하여 작물의 생육뿐만 아니라 생산량까지도 모의할 수 있는 CERES-Rice모델을 적용하였다. 미래 기후 전망을 위한 전지구모형은 종류가 다양하고 모형의 특성과 모형 입력 자료에 따라 모의 결과가 상이하게 나타남에 따라 불확실성을 내포하고 있다. 따라서 기후변화에 능동적으로 대처할 수 있는 논벼의 물발자국을 산정하기 위하여 각 시나리오 및 시기별 물발자국의 불확실성 및 민감도를 분석하였다. 본 연구의 결과는 기후변화에 따른 미래 농업수자원의 변화를 분석하는데 이용될 수 있을 뿐 만아니라 우리나라 미래 국가수자원 정책의 수립을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.7 no.1
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• pp.115-123
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• 2005

Quantitative understanding of spatial characteristics of the study site is a prerequisite to investigate water and carbon cycles in agricultural and forest ecosystems, particularly with complex, heterogeneous landscapes. The spatial characteristics of variables related with topography, vegetation and soil in Gwangneung forest watershed are quantified in this study. To characterize topography, information on elevation, slope and aspect extracted from DEM is analyzed. For vegetation and soil, a land-cover map classified from LANDSAT TM images is used. Four satellite images are selected to represent different seasons (30 June 1999, 4 September 2000, 23 September 2001 and 14 February 2002). As a flux index for CO₂ and water vapor, normalized difference vegetation index (NDVI) is calculated from satellite images for three different grid sizes: MODIS grid (7km x 7km), intensive observation grid (3km x 3km), and unit grid (1km x 1km). Then, these data are analyzed to quantify the spatial scale of heterogeneity based on semivariogram analysis. As expected, the scale of heterogeneity decreases as the grid size decreases and are sensitive to seasonal changes in vegetation. For the two unit grids where the two 40 m flux towers are located, the spatial scale of heterogeneity ranges from 200 to 1,000m, which correspond well to the climatology of the computed tower flux footprint.