• 대한환경공학회지
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• 제30권12호
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• pp.1245-1254
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• 2008

지구온난화 영향의 사회적 비용(외부비용) 추산 방법을 제안하는 것이 이 연구의 목적이다. 지구온난화 영향의 피해를 받는 대상을 정의하기 위하여 엔드포인트 접근방법(endpoint approach)을, 피해를 받는 대상에 대한 경제적 가치를 산출하기 위하여 컨조인트 분석(conjoint analysis)을 각각 적용하였다. 보호대상에 대한 사회적 선호도와 지불의사금액(Willingness to Pay; WTP)을 측정하여 보호대상에 대한 경제적 가치를 추정한 결과 인간 건강은 62,261,700원/DALY(년)(장애보정생존연수), 사회 자산은 10,000원/10,000원이었다. 또한 각 보호대상에 대한 단위 피해를 정량화 한 피해계수(damage factor)와 인간 건강과 사회 자산에 대한 경제적 가치를 곱하여 GHG의 비용계수(cost factor)를 산출하였다. 온실가스 중 CO$_2$의 경우 비용계수는 13.52원/kg(13,520원/ton)으로 산출되었다. 제품 및 서비스로 인해 배출된 GHG 목록 결과값과 각 온실가스의 비용계수를 곱하여 지구온난화의 외부비용을 산출하였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제46권6호
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• pp.502-509
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• 2013

2011~2012년 2년간 전북 군산과 익산 지역의 관행농 벼를 재배하는 농가를 대상으로 온실가스 배출량 산정을 위한 인벤토리 목록을 구축하였다. 2년 누적 평균 데이터를 사용하여 전과정평가를 수행하고, 탄소성적 산출 및 온실가스 배출의 주요인을 분석하였다. 분석된 온실가스 배출 주요인자들을 대상으로 민감도 분석을 수행하여 온실가스 잠재량을 산정하고, 대상지역 농가들이 적용할 수 있는 온실가스 저감 영농법을 제안하고자 하였다. 관행농 쌀 생산농가를 대상으로 전과정 목록분석을 수행한 결과 탄소성적은 쌀 1 kg 생산을 기준으로 2.21 kg $CO_2.-eq.kg^{-1}$가 발생되었다. 온실가스 중 $CO_2$ 배출량이 가장 많았으나, 지구온난화 지수를 곱하여 이산화탄소 등가 ($CO_2$-eq.)로 환산하면 벼 생산체계의 탄소성적에서 메탄발생 기여도가 가장 컸다. 전체 $CO_2$ 배출량 중 복비생산 공정에서 37%가 발생하였고, 단비생산으로 10%, 벼 재배과정 중 40%가 발생하였다. 벼 재배 중 $CO_2$ 발생원은 농기계의 화석연료 사용에 의한 불완전 연소이다. $CH_4$는 대부분 벼 재배 중에 발생되었으며, 벼논의 메탄 발생 요인은 혐기조건의 담수논이다. $N_2O$은 대부분 벼 재배과정에서 배출되었고, 벼 재배 중 $N_2O$의 발생요인은 복비, 요소 비료, 퇴비 등의 비료시용이었다. 에너지 사용량 변화에 따른 민감도 분석결과 에너지원 중 경유의 민감도가 가장 높았고, 경유사용량을 10% 줄였을 때 약 2.5%의 $CO_2$ 감축 잠재량이 산정되었다. 복비 시용량을 10% 줄였을 때 $CO_2$는 약 1%, $N_2O$는 약 1.8%의 감축잠재량이 산정되었다. 퇴비시용을 10% 줄이면 약 1.5%의 메탄발생이 감소하고, 아산화질소는 약 1% 감소효과가 나타났다. 물떼기 일수가 10일 증가하면 메탄발생량이 약 4.5% 감소되었다. 투입량의 변화에 따른 온실가스 감소 효과가 가장 큰 요인은 벼논 물떼기 일수의 증가 및 경운과 수확시 사용하는 농기계용 경유사용량 감소였다. 그에 따라 중간낙수 및 무경운 등이 탄소배출 저감 영농법으로 제시되었다.

• 한국대기환경학회지
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• 제28권3호
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• pp.233-248
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• 2012

The national emission from energy sector accounted for 84.7% of all domestic emissions in 2007. Of the energy-use emissions, the emission from mobile source as one of key categories accounted for 19.4% and further the road transport emission occupied the most dominant portion in the category. The road transport emissions can be estimated on the basis of either the fuel consumed (Tier 1) or the distance travelled by the vehicle types and road types (higher Tiers). The latter approach must be suitable for simultaneously estimating $CO_2$, $CH_4$, and $N_2O$ emissions in local administrative districts. The objective of this study was to estimate 31 municipal GHG emissions from road transportation in Gyeonggi Province, Korea. In 2008, the municipalities were consisted of 2,014 towns expressed as Dong and Ri, the smallest administrative district unit. Since mobile sources are moving across other city and province borders, the emission estimated by fuel sold is in fact impossible to ensure consistency between neighbouring cities and provinces. On the other hand, the emission estimated by distance travelled is also impossible to acquire key activity data such as traffic volume, vehicle type and model, and road type in small towns. To solve the problem, we applied a hierarchical cluster analysis to separate town-by-town road patterns (clusters) based on a priori activity information including traffic volume, population, area, and branch road length obtained from small 151 towns. After identifying 10 road patterns, a rule building expert system was developed by visual basic application (VBA) to assort various unknown road patterns into one of 10 known patterns. The expert system was self-verified with original reference information and then objects in each homogeneous pattern were used to regress traffic volume based on the variables of population, area, and branch road length. The program was then applied to assign all the unknown towns into a known pattern and to automatically estimate traffic volumes by regression equations for each town. Further VKT (vehicle kilometer travelled) for each vehicle type in each town was calculated to be mapped by GIS (geological information system) and road transport emission on the corresponding road section was estimated by multiplying emission factors for each vehicle type. Finally all emissions from local branch roads in Gyeonggi Province could be estimated by summing up emissions from 1,902 towns where road information was registered. As a result of the study, the GHG average emission rate by the branch road transport was 6,101 kilotons of $CO_2$ equivalent per year (kt-$CO_2$ Eq/yr) and the total emissions from both main and branch roads was 24,152 kt-$CO_2$ Eq/yr in Gyeonggi Province. The ratio of branch roads emission to the total was 0.28 in 2008.

• 환경생물
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• 제35권1호
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• pp.13-20
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• 2017

본 연구는 대한민국 전역을 대상으로 국외에서 개발된 토양 온실가스 배출 모형인 DNDC 모형을 적용하여 논 토양에서 배출되는 $CO_2$를 추정하였다. 모형의 국내 적용성 평가를 위해서 2015년부터 2016년 경기도 지역 논 토양을 대상으로 폐쇄형 챔버를 이용해 $CO_2$ 배출량을 실측하고, 모형으로부터 산출된 추정값과 비교했다. DNDC 모형 검증결과 추정값과 관측값의 RMSE, ME, $r^2$이 각각 22.2, 0.28, 0.53으로 통계적으로 신뢰할 수 있었다. 전국 $CO_2$ 배출량 예측 결과, 연간 총 배출량은 $5,314kt\;CO_2-eq$이며 이는 전국 $CH_4$ 총 배출량의 77% 수준이었다. 행정구역별로는 전라도가 가장 많은 배출량을 보였으며, 논의 면적이 많을수록 총 배출량이 높았다. 국토의 단위면적당 $CO_2$ 배출량은 $2.2{\sim}10.0t\;CO_2-eq\;ha^{-1}year^{-1}$ 범위에 있었으며, 평균값은 $4.3t\;CO_2-eq\;ha^{-1}year^{-1}$ 이었다. 지역적으로는 한반도 중부지역 보다 남부지역에서 단위면적당 배출량이 더 높게 나타났다. 본 연구를 통해서, DNDC 모형은 국내 논 토양에서 배출되는 $CO_2$ 발생량을 유의하게 모의한 것으로 나타났다. 보다 더 정교한 온실가스 예측을 위해서는 기후특성, 토양특성, 작물경작특성 및 작물생육 특성을 고려하여 예측하는 것이 중요하며, DNDC 모형의 신뢰도를 높이려면 국내 농업생태계의 환경 및 생물인자를 모의할 수 있는 세부모형을 개발하는 것이 필요하다.

• 대한환경공학회지
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• 제30권9호
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• pp.961-972
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• 2008

2004년 기준, 온실가스(GHG; Greenhouse Gas) 총 배출량 약 5억9,060만톤(t)$CO_2$로 배출량 세계 10위권인 우리나라는 국제 환경의 변화를 볼 때 향후 반드시 GHG를 감축해야한다. 2004년 국내 에너지 부문 중, 전력 발전 및 산업 부분에서 배출된 이산화탄소(CO$_2$)량은 총 2억9,685만t으로 우리나라 GHG 전체 발생량의 53.3%를 차지하여 이 두 분야에서 CO$_2$ 배출을 감축시키는 것이 가장 시급하고 중요한 문제이다. 또한 이 두 분야는 산업의 특성상 CCS(Carbon Capture and Storage) 기술을 적용하여 효율적으로 CO$_2$를 저감할 수 있는 가장 잠재력이 높은 분야이다. 두 분야에서 효율적으로 적용될 수 있는 CCS 기술로 단기적으로는 amine을 이용한 화합흡수법이, 중, 장기적으로는 ATR(Autothermal reforming), 또는 MSR-H2(Methane steam reformer with hydrogen separation membrane reactor)가 장착된 연소 전 기술과, SOFC+GT(Solid oxide fuel cell-Gas turbine) 같은 순산소 연소 기술이 가장 유리 할 것으로 예상된다. 이와 같은 최신 연소 전 및 순산소 연소 기술을 이용하면 향후 CO$_2$ 포집 비용을 $US 8.5-43.5/tCO$_2$로 줄일 수 있으며 이를 이용하여 전력 발전 및 산업 부분에서 발생하는 CO$_2$의 10%만을 감축하더라도 약 3,000만t의 CO$_2$를 저감할 수 있겠다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1053-1065
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• 2019

신기후체제에 대응하여 정확한 탄소흡수 및 배출량을 산정하기 위해 토지이용 범주별 통계량 산출은 활동자료로서 매우 중요한 자료이다. 본 연구는 효과적인 토지이용 범주별 판독을 위하여 산림항공사진(이하 FAP)에 딥러닝모델을 적용하여 토지이용 범주별 자동화 판독 분류를 한 후 샘플링기법을 통해 국가단위 통계량을 산출하였다. 딥러닝모델에 적용한 데이터세트(이하, DS)는 국가산림자원조사 고정표본점 위치 기반 FAP의 이미지를 추출하여 훈련데이터세트(이하, 훈련DS)와 시험데이터세트(이하, 시험 DS)로 구분하였다. 훈련 DS는 토지이용 범주별 정의에 따라 이미지별 레이블을 부여하였으며, 딥러닝모델을 학습하고 검증하였다. 검증 시 모델의 학습정확도는 학습 횟수 1500회에서 정확도가 약 89%로 가장 높았다. 학습된 딥러닝모델을 시험DS에 적용한 결과, 이미지 레이블의 판독 분류정확도는 약 90%로 높았다. 샘플링기법을 통해 범주별 분류 결과에 대해 면적을 추정하여 국가통계와 비교한 결과 정합성 또한 높아 향후 LULUCF(Land Use, Land Use Change, Forestry)분야 국가 온실가스 인벤토리 보고서의 활동자료로 활용하기에 충분하다고 판단된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권5호
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• pp.722-727
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• 2010

보리생산체계의 탄소성적을 평가하기 위하여 쌀보리, 겉보리, 맥주보리로 구분하여 LCI database 구축하고 전과정 영향평가를 통한 잠재적 환경영향을 평가하였다. LCI 구축을 위한 영농 투입물과 산출물에 대한 데이터 수집결과 맥주보리의 경우 전반적인 투입량이 맥종 중 가장 높았으며, 특히 비료투입량이 9.52E-01 kg $kg^{-1}$ two-rowed braley로 다른 품종에 비해 월등히 높았으며, 이에 따른 포장에서의 직접대기배출량 ($CO_2$, $CH_4$, $N_2O$)도 9.74E-02 kg $kg^{-1}$ two-rowed braley로 가장 높게 나타났다. LCI 분석 결과 쌀보리, 겉보리, 맥주보리의 탄소성적 값은 각각 1.25E+00 kg $CO_2$-eq. $kg^{-1}$ naked braley, 1.09E+00 kg $CO_2$-eq. $kg^{-1}$ hulled braley, 1.71E+00 $CO_2$-eq. $kg^{-1}$ two-rowed barley였다. 영농투입량이 가장 많은 맥주보리의 탄소성적이 가장 높았다. $CO_2$는 주로 비료생산공정과 보리생산에서 발생하며, 품종 중에서 맥주보리의 $CO_2$ 발생이 1.09E+00 kg $CO_2$ $kg^{-1}$ barley으로 가장 높았다. $N_2O$는 질소시비에 의한 재배 포장의 배출량이 가장 많았고, 특히 질소시비량이 가장 많은 겉보리가 재배 중 직접배출량이 가장 많았고 값은 7.55E-04 kg $N_2O\;kg^{-1}$ barley였다. 전과정 영향평가 수행결과 GWP의 특성화 값은 쌀보리, 겉보리, 맥주보리가 각각 1.25E+00, 1.09E+00, 1.71E+00 kg $CO_2$-eq. $kg^{-1}$이었고, GWP 값에 영향을 주는 보리생산체계의 주요 요인는 비료생산과 보리재배 작업이었다.