청정개발체제(CDM) 사업은 신재생에너지사업의 보조를 통해 지구온난화 가스의 감축을 꾀하는 대표적인 국가 및 기업 간 배출권 거래(cap and trade)제도이다. 재래식 발전 방식에 비해 수익성이 낮은 태양광, 풍력, 수력 등의 사업이 CDM 사업으로 승인을 받으면 매년 탄소배출권(CER)을 제공받고, 이의 판매를 통해 발생한 추가 수익으로 인해 사업 타당성이 향상될 수 있다. 그러나 CDM 사업으로 인정받기 위해서는 환경적, 기술적, 경제적 추가성(Additionality)를 입증해야 하는데, 해당 적용 기술, 베이스라인 측정 방법론, 온실 가스 감축량, 사업 내부 수익률(IRR) 등 다수의 변수에 따라 결과가 달라지기 때문에 사전적으로 승인여부를 파악하기가 어렵다. 본 연구에서는 신재생에너지로 분류되는 수력 사업의 CDM 승인여부를 예측할 수 있는 모델을 개발하는 것을 목표로 하였다. 구체적으로 UNFCCC에서 제공하는 수력 사업 데이터를 활용하여 로그 회귀분석 및 CART 분석을 실시하여 예측모델을 개발하였으며 이와 함께 승인 여부에 유의하게 영향을 미치는 핵심 인자들을 파악하였다. 구축된 로그 회귀 및 CART 예측모델은 AUC가 각각 0.7674 및 0.7231로 예측 정확성이 비교적 높게 나왔다. 또한 수력 사업에서는 온실가스 저감량 대비 투자액, 시간당 발전량 및 내부수익률이 승인여부에 유의한 변수들로 파악되었고, 이에 비해 특정 기술이나 측정 방법론은 영향이 없는 것으로 드러났다. 즉, 특정 기술을 불문하고 온실가스를 투자 대비 가장 효율적으로 저감하는 사업과 수력사업들 중 상대적으로 소규모로 진행되는 사업이 CDM 사업으로 승인될 가능성이 높다는 것으로 해석된다.
지금까지 A/R CDM 사업의 가장 본질적인 특징인 비영속성 연구가 많이 진행되지 못해 상환의무에 따른 사업 타당성에 관한 체계적인 판단이 어려운 현실이었다. 따라서 본 연구에서는 A/R CDM 사업의 특정과 기본 개념을 바탕으로 두 가지 대비되는 사례를 이용해 사업치 경제적 타당성을 분석하였다. tCER, lCER 모두 높은 수익성을 유지하기 위해서는 목재가격 변화보다는 탄소가격이 보다 큰 영향을 미치게 된다. 크레딧을 판매하거나 사용하는 경우 모두 해당되는데, 본 분석에서는 사례 1에서 탄소배출권을 판매하고 수익을 17%시 tCER이 가장 탄소가격에 민감한 것으로 나타났다. 크레딧 종류별로 민감도 효과를 파악할 수도 있는데, 수익을 수준과 무관하게 tCER은 탄소가격, lCER은 목재가격에 보다 민감한 것으로 분석되었다. 사례 2에서 탄소배출권을 사용하고 수익을 13%시 lCER이 목재가격에 가장 민감한 것으로 나타났다. 한편, 크레딧을 판매하는 경우보다 직접 감축의무에 사용하여 이를 상환할 때, 일정 수익성을 유지하기 위해서는 목재가격이 보다 중요한 요인으로 작용하게 된다. 그리고 본 연구에서 분석된 사례지역의 경우 약 $11/$tCO_2$ 에서 $37/$tCO_2$의 크레딧 가격이 형성되어야 CDM 조림사업 추진이 타당한 것으로 분석되었다.
신규조림/재조림 CDM은 교토의정서에서 인정하는 온실가스 흡수원 활동이다. 본 연구에서는 강원도 고성군 간성읍 흘리 지역에서 시행되고 있는 소규모 신규조림/재조림 CDM 시범사업을 대상으로 온실가스 감축량을 산정하였다. 적용된 방법론은 AR-AMS0001이며, 조림수종은 잣나무, 낙엽송, 자작나무 등이고 조림 면적은 총 75.0 ha이다. 베이스라인 시나리오 및 탄소 저장고 선택, 대상지 구획화 등을 실시하고 이를 바탕으로 실질 순 온실가스 감축량, 베이스라인 순 온실가스 감축량, 누출량 산정 등의 과정을 거쳐 순 인위적 온실가스 감축량을 산정하였다. 연구 결과 조림 후 20년간 발생하는 온실가스 감축량은 12,415 ton $CO_2-e$이며 ha당 165.5 ton $CO_2-e/ha$로 나타났다. 본 시범사업은 국내에서 시행된 최초의 신규조림/재조림 CDM이며, 온실가스 감축량 산정에서 대상지 실정을 반영한 국가 고유 자료를 사용함으로써 산정 결과의 정확성을 향상시켰다는 점에서 의미가 있다.
기후변화협약에 이은 교토의정서가 발효되면서 온실가스 저감은 세계적인 당면 문제가 되어 있는 가운데 청정개발체제(CDM) 및 공동이행(JI) 등을 통한 배출권 확보가 국가적인 경쟁이 되고 있다. 이산화탄소($CO_2$) 및 메탄가스($CH_4$)와 더불어 대표적인 온실가스의 하나인 $N_2O$는 온난화효과가 $CO_2$에 비해 310배에 이르며 120년의 분해기간이 소요될 만큼 대기 중에서 매우 안정하여 성층권에서 오존층을 파괴하는 물질로 알려져 있다. 또한 $N_2O$는 분해하기가 쉽지 않아 고온 열분해 시키는 방법 외에 $400^{\circ}C$ 이상에서 촉매에 의해 선택적으로 분해시키는 방법이 알려져 있으나 대개 NOx가 같이 존재하여 $N_2O$ 분해를 방해하는 역할을 한다. 본 보문은 국내외의 $N_2O$ 발생원에 대한 내역과 더불어 각종 온실가스 저감사업에 의한 배출권 거래현황과 탄소시장의 성장 및 $N_2O$ 저감사업의 위치, $N_2O$ 촉매 분해에 관한 기술개발의 현황과 방향, 그리고 CDM 사업으로서의 전망 등을 분석 집약하였다.
AWS (Automated Weather Station) wind data was used to predict the annual energy production of Gangwon wind farm having a total capacity of 98 MW in Korea. Two common wind energy prediction programs, WAsP and WindSim were used. Predictions were made for three consecutive years of 2007, 2008 and 2009 and the results were compared with the actual annual energy prediction presented in the CDM (Clean Development Mechanism) monitoring report of the wind farm. The results from both prediction programs were close to the actual energy productions and the errors were within 10%.
Studies on the regulation and measurement of greenhouse gases(GHGs) emissions have been carrying out for global wanning. In order to reduce greenhouse gas emissions, many countries have been promoting the Emissions Trading System and projects of the Joint Implementation(JI) and Clean Development Mechanism(CDM). These country's GHG emissions have been measured calculation criteria based on the Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC) Guidelines. In order to respond to GHGs regulation, in each country, it is planing to build a Low-Carbon City. The system has been developed for calculating GHGs emissions from companies and institutions in their respective countries. However, the system can monitor the GHGs per city, has not been developed. In this paper, it is studied to design the User Interface and to develop integrated monitoring program for Low-carbon city. This program will make possible monitoring and management, statistics, and reports written by using each data in units of cities.
본 논문은 정보통신기술을 기반으로 한 특정 서비스가 온실가스 감축에 미치는 영향력에 대하여 실험을 통하여 실증적으로 보여준다. 본 연구에서는 정보통신기술 기반 서비스로 실시간내비게이션을 선정하여 최적경로의 이산화탄소 감소율을 기존 내비게이션에서 제공하는 최단경로에서의 이산화탄소 감소율과 비교 실험하였다. 실험 결과는 실시간내비게이션의 최적경로로 이동할 경우 최단거리에 비해 이산화탄소 배출량 감소의 효과가 있다는 것을 보여준다. 또한, 본 연구는 청정개발체제에서 제시하는 온실가스 감축 방법을 기반으로 정량화 및 모니터링 접근을 통한 새로운 온실가스 감축 평가 방법을 이론적으로 제시하였다. 본 연구의 결과는 다양한 정보통신기술 기반 서비스들의 온실가스 감축 영향력에 대한 연구의 기반연구로써 활용될 수 있을 것이다. 또한, 본 논문에서 제시한 온실가스 감축 평가 방법론은 청정개발체제에 제안되어 새로운 표준으로 활용될 수 있을 것이다.
Methane is a potent greenhouse gas and methane emissions from landfills have been linked to global warming. In this study, LandGEM (Landfill Gas Emission Model) was applied to predict landfill gas quantity over time, and then this result was compared with the data surveyed on the site, Cheongju Megalo Landfill. LandGEM allows the input of site-specific values for methane generation rate (k) and potential methane generation capacity $L_o$, but in this study, k value of 0.05/yr and $L_o$ value of $170m^3/Mg$ were considered to be most appropriate for reflecting non-arid temperate region conventional landfilling, Cheongju Megalo Landfill. High discrepancies between the surveyed data and the predicted data about landfill gas seems to be derived from insufficient compaction of daily soil-cover, inefficient recovery of landfill gas and banning of direct landfilling of food garbage waste in 2005. This study can be used for dissemination of information and increasing awareness about the benefits of recovering and utilizing LFG (landfill gas) and mitigating greenhouse gas emissions.
The MERRA reanalysis data provided online by NASA was applied to predict the monthly energy productions of Donghai Bridge Offshore wind farms in China. WindPRO and WindSim that are commercial software for wind farm design and energy prediction were used. For topography and roughness map, the contour line data from SRTM combined with roughness information were made and used. Predictions were made for 11 months from July, 2010 to May, 2011, and the results were compared with the actual electricity energy production presented in the CDM(Clean Development Mechanism)monitoring report of the wind farm. The results from the prediction programs were close to the actual electricity energy productions and the errors were within 4%.
The wind data obtained from an AWS(Automated Weather Station) was used to predict the AEP(annual energy production) of Gangwon wind farm having a total capacity of 98 MWin Korea. A wind energy prediction program based on the Reynolds averaged Navier-Stokes equation was used. Predictions were made for three consecutive years starting from 2007 and the results were compared with the actual AEPs presented in the CDM (Clean Development Mechanism) monitoring report of the wind farm. The results from the prediction program were close to the actual AEPs and the errors were within 7.8%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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