우리나라 전체 온실가스 배출량을 2020년까지 배출 전망치(BAU) 대비 30% 줄이기로 한 것에 맞춰 각 부문과 업종이 분담해야 할 감축 목표량이 정해 졌다. 수송 부문이 34.3%로 감축률이 가장 높고 다음은 건물 26.9%, 발전 26.7%, 공공 기타 25% 순이다. 관심을 끌었던 산업 부문 온실가스 배출량 감축률은 18.2%로 정해졌다. 폐기물은 12.3%이고, 농림어업은 상대적으로 부담이 덜하도록 5.2% 감축률을 배정받았다. 정부는 이같은 내용의 '부문별 업종별 연도별 국가 온실가스 감축목표'를 지난 7월 12일 국무회의에서 확정했다.
Emission reduction targets to respond to climate change have been discussed and set locally, nationally and globally. After Korean government set the national target in 2009, 16 metropolitan cities established voluntary emission reduction targets by 2020. This study review and compare historical greenhouse gas emissions, reduction target by 2020 and strategies in 16 metropolitan cities. Most cities chose a consumption-based inventory approach. Some cities set the reduction target excluding land use change and forestry (LUCF) at 30% against business-as-usual by 2020, while others set the absolute reduction target against past year including LUCF. The stringency of reduction target in metropolitan cities was evaluated differently according to the comparative indicators such as the targets against BAU or past year and per capita emission, etc. Key mitigation sectors were different across metropolitan cities. It is suggested that national government share detailed raw data for metropolitan cities' emission inventory with the local government. Using advanced mitigation model and two types' target based on BAU and historical year and integrating local government's climate change plan with its energy plan are also required.
정부는 2020년 온실가스 배출량을 전망치 대비 30%를 줄이는 감축 목표를 설정하였으며, 온실가스 감축의 초점이 산업에서 비산업 부문으로 옮겨감에 따라 지자체의 역할과 협력이 어느 때보다 중요해지고 있다. 이에 따라 각 공공기관에서는 기후변화 대응 방안을 수립해 그 중요성을 알리고 실천해 나가고 있는 것. 서울시와 광주시, 천안시, 경기도 4 곳의 사례를 소개한다.
Greenhouse gas emission policy in Korea and elsewhere is based on emissions projections, a key element of which is the projected path of structural change from high productivity growth to low productivity growth economic sectors given sector specific labor productivity growth, emissions abatement across sectors and population growth. Thus, it is important to model the source of the structural change to forecast emissions correctly. Using data for the Korean economy, this study constructs and quantitatively evaluates a model of structural change and green growth to generate policy implications for Korea and the international greenhouse gas debate.
'에너지를 절약하는 길, 이것은 곧 나의 삶'이라고 말하는 이가 있다. 30년이 넘게 에너지전략에 힘을 쏟고 있는 에너지관리공단 저탄소에너지기반본부 국자중 본부장. 그는 지난 10월, 새로 취임하자마자 온실가스 감축에 대한 전략뿐 아니라 녹색혁명의 선두주자로서 저탄소 에너지기반본부를 이끌 것이라고 자신감을 내비쳤다. 에너지전략에 관한 그의 생각과 주장은 곧 2020년 온실가스 배출 전망치(BAU) 대비 30% 감축 목표 달성에 한 걸음 가까이 다가갈 수 있음을 의미한다.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.36
no.7
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pp.506-513
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2014
The objective of this study is to establish the greenhouse gases (GHG) inventories and estimate the GHG reduction plans for Daegu University from 2009 to 2011. The annual average of GHG emissions in Daegu University was estimated to be 19,413 ton $CO_2$ eq during the study period. Emissions of electricity usage in Scope 2 most contributed about 55.4% of the total GHG emissions. Also, GHG emissions of Scope 2, Scope 1, and Scope 3 contributed 60.4%, 22.6%, and 17.0%, respectively. In order to estimate reduction potential of GHG, the Long-range Energy Alternatives Planning (LEAP) model was calculated using three scenarios such as sensor installation, LED replacement, and solar facility. The GHG will be reduced by 1,656 ton $CO_2$ eq for LED scenario, by 1,041 ton $CO_2$ eq for sensor scenario, and by 737 ton $CO_2$ eq for solar scenario compared to 2020 business as usual (BAU). Therefore, the total GHG emissions in 2020 apply three scenarios can be reduced by 15% compared with 2020 BAU.
This study analyzes how much cost the power generation and energy sector in South Korea have to bear due to the introduction of emissions trading scheme during 2016 - 2017. To this end, the data on the seventh basic plan for long-term electricity supply and demand is applied to the electricity market simulation model called M-Core, and then the model forecasts carbon dioxide emissions to compare with the free emission allowances in the first national emissions permit allocation plan. The main results are as follows. Carbon dioxide emissions are estimated to be less in 2016 but more than the free emission allowances in 2017. When the price of the allowances is changed from \10,000/ton to \20,000/ton, the cost of purchasing the allowances is ranged from \70 billion to \140 billion. Under the assumption that CO2 cost is incorporated into the variable cost, a reversal of merit order between coal and LNG generation takes place when the price of the allowances exceeds \80,000/ton.
After establishing national greenhouse gas emission reduction goals, the South Korean government has been pursuing sector- and industry-specific greenhouse gas emission reduction measures; in support of which, metropolitan city / state governing entities, such as Gyeonggi Province, etc., have been in lock steps by establishing and executing climate change measures that are appropriate for the regional characteristics. However, in the case of local governments, difficulties abound due to the fact that the per-unit greenhouse gas emission amounts and the future emission estimates for establishing reduction targets are not clear. In order to establish correct climate change measure policies, the policy directions and the assessment of verified greenhouse gas emission amounts would need to serve as the basis, and along with the national level climate change effect and vulnerability assessment, there's a need to develop methodologies that take into consideration the local characteristics and conditions. To this end, this study calculated the greenhouse gas emission amounts of the City of Siheung, a basic local government in Gyeonggi Province, by using the GEBT (Greenhouse gas Emission Business-as-usual Tool) developed by the National Institute of Environmental Research to facilitate easy calculations of BAU (business-as-usual) emission quantities by local governing entities.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.9
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pp.411-417
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2017
It is necessary to determine the current and future energy consumption by farm households for the rational specification of energy related policy in the Korean agricultural sector. Especially, It is important to identify the consumption by source of energy and by the crops. On the other hand, the world has tried to reduce the production of greenhouse gases and, in line with this, the Korean government established related legislations to contribute to this reduction (30% reduction in emissionsby 2020). The reduction target of the agricultural sector is specified as 5.2% of the national total. This study focuses on sampling design to determine the energy consumption and emission of greenhouse gases, and suggests several alternatives to improve the confidence level and to make a dent survey and estimation errors. The population for the energy consumption survey of the agricultural sector was derived from agricultural census data. In the case of commodities with high skewness, we cut the sample range to within the statistical significant range. The number of samples in each class is specified using the Neyman allocation method and 95% significance level. The estimation results are compared with the population to verify the statistical significance and several management methods of sampling errors are suggested.
In accordance with the global efforts to reduce greenhouse gas emissions, Korean government submitted its INDC (Intended Nationally Determined Contribution) of 25.7% for domestic reduction and the total of 37% reduction by 2030 including the purchase of emission reduction permit from abroad. In this study, 25.7% reduction target is being evaluated to see its impact on domestic energy system using the integrated assessment model, GCAM (Global Change Assessment Model). Results show that electricity generation from fossil fuel technologies using coal and gas decrease by 28.0%, 13.5% while that of biomass, wind power, solar energy increase by 47.6%, 22.0% and 45.4%, respectively. It is worth noting that so called new technology such as USC (ultra supercritical power generation) does not contribute to achieving the emission reduction target and careful and quantitative analysis is required for such categorization in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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