최근 전 세계적으로 지구온난화로 인한 집중호우, 가뭄, 태풍 등 자연재해가 빈번하게 일어나고 있다. 이에 2016년 유엔기후변화협약당사국총회(COP22)에서는 지구온난화의 심각성을 인식하고, 한국의 2030년 온실가스 배출 전망치(BAU) 대비 37% 감축 달성과 같이 국가별로 온실가스 감축 목표를 선정하였다. 이를 달성하기 위해 국내에서는 현재까지 사용되지 않았던 자연에너지원의 활용이 부각되고 있으며, 특히 미활용에너지 중 하천수의 온도차에너지가 활발히 논의되고 있다. 하지만 미활용에너지 활용에 앞서 에너지원으로의 적정성 분석이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 국내 5대강 중 한강권역을 대상으로 하천수 온도차에너지의 부존량 또는 이용가능량을 산정하고자 하였다. 한강본류 6개 하천유지유량 고시지점을 대상으로 해당 지점의 30년간(1987~2016년) 유량자료를 이용하여 유황 및 계절별 유량변동 특성을 분석하였고, 부존량 및 이용가능량을 검토하였다. 부존량 및 이용가능량 분석을 위해서는 선행 연구에서 적용된 하천유지유량, 하천수사용허가량 및 용수수요량 등을 고려한 산정식을 적용하였다. 본 연구는 미활용에너지인 하천수 온도차에너지의 실제 이용가능량을 분석하여 새로운 에너지원으로 활용할 수 있는지 평가하기 위해 수행되었다. 본 연구의 결과는 하천수 온도차에너지의 온실가스 감축을 위한 화석에너지의 대체에너지로서 새로운 가능성을 평가하는 지표가 될 것이라 기대된다. 또한 하천수 온도차에너지의 실제적인 적용을 위해서는 추후 연구를 통해 생태계 등 환경에 미치는 영향을 분석하고, 설치 및 유지비용에 따른 경제성 평가가 필요할 것으로 판단된다.
온실가스 에너지 목표관리제가 시행됨에 따라, 해당 사업장은 2020년까지 온실가스 배출 전망치 대비 30% 이상을 의무적으로 감축해야 한다. 에너지소비의 큰 비중을 차지하는 대학교 부문 역시 온실가스 감축이 요구됨에도 불구하고, 교육기관의 특성 상 에너지 절감에 투자할 수 있는 예산은 한정적이므로 고가의 대응책 적용에는 한계가 따른다. 따라서 본 연구는 서울대학교 관악캠퍼스를 대상으로 실 레벨에서 쉽게 적용 가능한 저가의 에너지감축 방안을 도출하고, 이를 통한 최대감축잠재량을 산정하는 사례연구를 목적으로 한다. 먼저, 관악캠퍼스 내 표본이 될 11개 용도의 실을 뽑아 1월 1일부터 7월 31일까지 에너지소비량을 매일 실측하였고, 실별 전력기기 계수 조사를 통해 실용도별 표준모형을 구축하였으며, 사용자 인터뷰와 설문 및 행정조사를 통해 전력소비패턴을 분석함으로써 실용도 표준모형 기반의 기기별 소비전력량을 산출하였다. 이를 기반으로, 32개의 감축기술 및 실천프로그램을 도출하여 실용도 표준모형에 적용하고 각 프로그램별 최대감축비율을 기기별 소비전력량에 곱해 기기별 최대감축량을 유도함으로써, 실별 월별 최대감축량과 관악캠퍼스 최대감축잠재량을 산정하였다. 그 결과, 본 연구가 제안한 감축기술 및 실천프로그램의 적용 시 1월부터 7월까지 약 $5,311tCO_2$-eq 즉 동일기간 관악캠퍼스 전체 에너지 사용량의 12.66%에 해당되는 양을 감축할 수 있으며, 2016년까지 서울대학교 필요감축량의 24.48%를 감축할 수 있는 것으로 조사되었다.
본 논문에서는 국내 환경에서 설정된 가정 하에 지능형 전력망 기술이 지능형 송배전, 소비자, 전력서비스, 신재생 에너지 및 운송 등의 5가지 분야에 적용될 경우 2030년까지의 연도별 국내 에너지 절감 및 $CO_2$ 감축 효과와 그 상대적 기여도를 예측, 분석하였다. 2030년 지능형 전력망 운용에 따른 총 에너지 절감량은 103,121 GWh로 계산되며 이는 당해 소비전력량 전망치의 약 13.1%로 2025년 이후 이 비율은 약 10% 이상으로 유지될 것으로 예측되었다. 이를 토대로 계산된 2030년 $CO_2$ 배출 감축량은 5,538만 $tCO_2$로 계산되었고 이는 당해 온실가스 감축 목표량인 3억 1,500만 $tCO_2$에 17.6%에 해당하는 값이다. 이러한 $CO_2$ 배출 감축량은 에너지 절감량과는 다르게 해가 거듭될수록 전체 배출 감축량에 대한 그 비율이 감소하는데 이는 향후 온실가스 배출량의 대부분을 차지하는 석탄화력 발전량의 지속적인 증가와 국가의 목표 배출 감축 속도가 매우 빠르게 설정되었기 때문으로 판단된다. 2030년 5가지 각 분야에서의 에너지 절감 및 $CO_2$ 배출 감축 기여 비율은 지능형 소비자 44.37%, 신재생 에너지 29.16%, 전력서비스 20.12%, 송배전 5.11%, 운송 1.24%로 계산되고 시간에 따른 상대적 에너지 절감 속도는 지능형 소비자 분야가 가장 빠르며 신재생 에너지 및 전력서비스로 순서를 이룬다. 송배전 분야에서의 절감 속도는 송배전 손실률 향상의 한계 때문에 낮고, 전기자동차 예상 보급 대수의 증가율이 낮아 운송 부분의 절감 속도가 가장 느리므로 이에 대한 대책이 필요할 것으로 판단된다.
한국은 2030년까지 배출 전망치 대비 37 %를 감축하겠다는 목표를 제시하였다. 이에 국토교통부는 2020년까지 건물 부문에서 배출되는 온실 가스를 배출전망치 대비 26.9 % 감축을 선언하고, 녹색 건축물 기본계획수립과 녹색건축인증제도를 마련하는 등 건축물의 환경성을 확보하기 위한 제도를 정착시켜가고 있다. 녹색건축인증을 받기 위해서 공사 관계자들은 컨설팅 업체를 통해 녹색건축인증을 받는 경우가 많으며, 그 과정에서 자료공유와 업무연계가 원활히 이루어지지 않아 경제성 확보와 필요한 인증점수의 확보에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 재료 및 자원에 관한 평가점수의 획득과 경제성을 함께 고려한 모델 개발을 목표로 하였다. 이를 위해 실제 컨설팅 자료를 분석하여 재료 선정 및 대안 비교과정을 자동화하고, 대안의 최적화에 유전자 알고리즘의 개념을 적용하여 자재 정보를 입력하면 요구점수를 최소한의 비용으로 충족할 수 있는 자재 대안을 선정하는 모델을 개발하였다. 개발된 모델을 활용하여 실제 자료에 적용해 본 결과 기존 방법론 대비 약 79.3 %의 공사비가 절감되는 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 경제적 자재선정 모델은 녹색건축인증을 받고자 하는 건축주에게 공사비 절감이라는 혜택을 안겨줄 뿐 아니라 인증점수를 확보하기 위한 설계자에게는 설계시간 절감에 기여 할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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