Maurillo, Pennie Rose Anne R.;Jung, Hyeon-Ji;Lee, Seon-Ha;Ha, Dong-Ik
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.12
no.3
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pp.114-128
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2013
Greenhouse gas emissions have been an important issue in different countries because of their effects on global warming. The government has to organize greenhouse gas reduction measures suitable to regional characteristics by establishing annual implementation plans and comprehensive policies based on the UNFCCC. The transportation sector is one of the major contributors of air pollution; hence increasing need to estimate current and future traffic emissions precisely. Under these circumstances, a number of emission models have been developed recently. However, current methods of estimation cannot carry out effective analyses because it does not reflect vehicle movement characteristics. This study aims to present a new method for calculating road traffic emissions in Goyang city. A travel demand model is utilized to carry out GHG emission estimates according the traffic data (fleet composition, vehicle kilometers travelled, traffic intensity, road type, emission factors and speed). This study evaluates two approaches to estimate the road traffic emissions in Goyang City: Pollution-Emis and the Handbook of Emission Factors for Road Transport (HBEFA v.3.1) which is representative of the "average speed" and the "traffic situation" model types. The evaluation of results shows that the proposed emission estimation method may be a good practice if vigilant implementation of model inputs is observed.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.32
no.9
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pp.809-817
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2010
Reducing emissions across all sectors requires a well-designed policies tailored to fit specific national circumstances. And every climate policymaker would like to have an accurate method of assessing the quantitative impacts of future policies to address GHG-related problems. Estimates of future changes in a nation's GHG emissions, the expected environmental impacts of future energy sector developments, and the potential costs and benefits of different climate technology and mitigation policy options are desirable inputs to policy making. Various mitigation analysis and modeling approaches helped to fill the needs for these kinds of information, and as such has been an important part of national mitigation policy making in many countries for most of two decades. This paper provides a overview of GHG mitigation policies and mitigation analysis, and sectoral mitigation circumstances and potentials.
In this study, the newest technology available to reduce GHG emissions, which can be applicable in energy industries of the future that has large reduction obligations by energy target management and large intensity of GHG emissions, has been investigated by searching the technical characteristics of each technology. The newest technology to reduce GHG emissions in the field of power generation and energy can be mainly classified into the improvement of efficiency, CCS, and gas combined-cycle technology. In order to improve the reliability of the GHG emission factor obtained from the investigation process, it has been compared to the technology-specific GHG emission factor derived from the estimated amount of emissions. Then the GHG abatement measures, using the derived estimation of factor, by using the newest technology to reduce GHG emissions have been predicted. As a result, the GHG reduction rate by technology of CCS development has been expected to be the largest more than 30%, and the abatement rate by technology of coal gasified fuel cell and pressurized fluidized-bed thermal power generation has been showed more than 20%. If the effective introduction of the newest technology and the study of its characteristics is continued, and properly applied for future GHG emissions, it can be prospected that the national GHG reduction targets can be achieved in cost-efficient way.
When greenhouse gas mitigation policies are implemented, energy intensive manufacturing industries are influenced much due to an increase in cost. However, industries that have price setting power are damaged less by the policies. Therefore, this paper analyzes vulnerability of energy intensive manufacturing industries to the policies by measuring price setting power of the industries. We analyzed price setting power model through ECM, employing the import prices and wages as independent variables. The industries that their prices react to import prices are price takers, which their prices are determined by rival's ones. On the other hand, the industry that their prices react to wages that mean domestic cost are price setters, and they will be less vulnerable to the policies. In addition, fluctuation of energy prices would be reflected in import prices because it influences other countries than my one. Thus, we employed energy prices as control variable to measure the net effects of import prices. As empirical results, petroleum products, chemical products, non-metallic mineral products, textiles, and motor vehicles sector have price setting power, so the industries have competitiveness on greenhouse gas mitigation policies.
Yun, Seong Gwon;Jeong, Young Sun;Cho, Cheol Hung;Jeon, Eui Chan
Journal of Climate Change Research
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v.5
no.2
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pp.153-163
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2014
This study analyzed directions of the energy product efficiency improvement and Carbon Tax for the domestic building sector. In order to analyze GHG reduction potential and total cost, the cost optimization model MESSAGE was used. In the case of the "efficiency improvement scenario," the cumulative potential GHG reduction amount - with respect to the "Reference scenario" - from 2010 to 2030 is forecast to be $104MtCO_2eq$, with a total projected cost of 2.706 trillion KRW. In the "carbon tax scenario," a reduction effect of $74MtCO_2eq$ in cumulative potential GHG reduction occurred, with a total projected cost of 2.776 trillion KRW. The range of per-ton GHG reduction cost for each scenario was seen to be approximately $-475{\sim}272won/tCO_2eq$, and the "efficiency improvement scenario" showed as the highest in the order of priority, in terms of the GHG reduction policy direction. Regarding policies to reduce GHG emissions in the building sector, the energy efficiency improvement is deemed to deployed first in the future.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.1
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pp.63-69
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2023
'Carbon-neutrality Assessment based on Technology Application Scenario (CATAS)' provides an analysis of greenhouse gas (GHG) reduction effectiveness when applying carbon-neutrality technology to areas such as energy conversion, transportation, and buildings at certain spatial levels. As for the development scope of the model, GHG emission sources were analyzed for direct GHG emissions, and the boundary between direct and indirect emissions are set according to the spatial scope. The technical scope included nine technologies and forest sinks in the transition sector that occupies the largest portion of GHG emissions in the 2050 carbon neutral scenario. The carbon neutrality rate evaluation methodology consists of four steps: ① analysis of GHG emissions, ② prediction of energy production according to technology introduction, ③ calculation of GHG reduction, and ④ calculation of carbon neutrality rate. After the web-based CATAS-BASIC was developed, an analysis was conducted by applying the new and renewable energy distribution goals presented in the 「2050 Greenhouse Gas Reduction Promotion Plan」 of the Seoul Metropolitan Government. As a result of applying solar power, hydrogen fuel cell, and hydrothermal, the introduction of technology reduced 0.43 million tCO2eq of 1.49 million tCO2eq, which is the amount of emissions from the conversion sector in Seoul, and the carbon neutrality rate in the conversion sector was analyzed to be 28.94 %.
In 2006, the share of energy in Korea amounted to 28% from the total import, 97% from overseas dependency, and 83% for the national Greenhouse Gas (GHG) emission in 2004. Thus, from the aspects of economical and environmental policies, an energy analysis is very important, for the industry to cope with the imminent pressure for climate change. However, the estimation of GHG gas emissions due to an energy use is still done in a primitive way, whereby each industry's usage is multiplied by coefficients recommended from international organizations in Korea. At this level, it is impossible to formulate the prevailing logic and policies in face of a new paradigm that seeks to force participation of developing countries through so called post-Kyoto Protocol. In this study, a hybrid energy input-output (E-IO) analysis is conducted on the basis of the input-output(IO) table of 2000 issued by the Bank of Korea in 2003. Furthermore, according to economic sectors, emission of the GHG relative to an energy use is characterized. The analysis is accomplished from four points of view as follows: 1) estimating the GHG emission intensity by 96 sectors, 2) measuring the contribution ratio to GHG emissions by 14 energy sources, 3) calculating the emission factor of 3 GHG compounds, and 4) estimating the total amount of national GHG emission. The total amount estimated in this study is compared with a national official statistical number. The approach could be an appropriate model for the recently spreading concept of a Life Cycle Analysis as it analyzes not only a direct GHG emission from a direct energy use but also an associated emission from an indirect use. We expect this model can provide a form for the basis of a future GHG reduction policy making.
In this paper, as a determining factor of the Environment Kuznets Curve hypothesis, we analyzed the impact of technological innovation. In this paper, in order to empirically validate the role of technological innovation to an inverted U-shaped Environments Kuznets Curve hypothesis, we utilize the 2SLS considering relationship between R&D and the GDP per capita. Also, using the Panel VAR (Panel Vector Auto Regression) model to analyze with what time lag R&D per capita has impact on the emissions of greenhouse gases per capita. Empirical results show that R&D per capita(proxy of innovation) is a important factor to explain Environmental Kuznets Curve hypothesis, and that the external shock such as R&D per capita reduces greenhouse gas emissions per capita with about 3 time lag.
This paper proposes a fuzzy-based AHP model by which the greenhouse gas reduction for container terminal problem was systematically structured and then evaluated. The model was established by exploiting a fuzzy theory and AHP for capturing the inexactness and vagueness of information. In this study, measurement areas were selected for equipment aspect, operating aspect, and energy aspect. The greenhouse gas reduction is the number one priority in the equipment aspect, operating aspect, energy aspect in order. The analysis result of equipment aspect reveals that the most important element is electrical T/C. The most important element of operating and energy aspect were a container rehandling and a LED lighting. As for the whole priority which conversion weight was applied, the results were shown as follows: an electrical T/C(16.2%) as the first rank: a hybrid Y/T(14.4%) as the second rank: a AMP(10.6%) as the third rank. The result of this study suggests some guidelines for deciding priority of greenhouse gas reduction for container terminal.
This paper investigates the level of decoupling between greenhouse gas emissions and economic growth in Korea. Despite previous studies mainly stressed the existence of the Environmental Kuznets Curve, the lack of investigations in the level of decoupling constraints further policy suggestions. This study analyzes the level of decoupling in the short- and long-term, focusing on short-term volatility of GHG emissions income elasticity. In the long run, there is no decoupling in Korea because a robust causal relationship exists between GHGs, GDP, and fossil fuels. However, the short-term volatility is clearly identified under the long-term equilibrium(coupling), indicating there is the relative decoupling in the short run. The results show that fossil fuel dependence is a significant factor that increases short-term volatility(decoupling) and breaks the causal link(coupling) between GHGs and GDP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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