현재 지구촌 기후변화 대응 패러다임은 선진국 중심이 아닌 모든 국가가 참여하는 보편적 대응체제로 전환되었으며, 우리나라 또한 2030년까지 수송분야 온실가스 감축목표를 25.9백만톤으로 설정하였다. 한국 사회는 고령화 사회에 진입하였으며, 2026년 초 고령화 사회로 진입할 전망이다. 이에 본 연구에서는 대중교통부문 온실가스 저감 및 교통약자 이동편의 증진을 위해서 기존 마을버스를 중형 전기저상버스로 교체할 경우를 가정하여 지불용의액 및 사회적 편익을 추정하였다. 수도권 마을버스 이용자를 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 비시장가치 평가방법 중 하나인 조건부 가치측정법을 이용하여 지불용의액을 추정하였다. 지불의사금액 모형 추정결과 평균 WTP는 51.4(원/회 인)이며, 2014년 기준 경기도 마을버스 이용자의 경제적 편익 추정 결과 평일 약 5천만 원, 주말 약 4천만 원으로 분석되었다.
교토의정서에서 저비용의 온실가스 저감 방안으로 도입된 온실가스 배출권 거래제도는 현재 유럽 배출권 거래 제도를 포함하여 다양한 규모와 지리적 범주를 가진 시장이 운영되고 있으며 우리나라를 비롯한 여러 국가에서 새로운 배출권 거래제도 도입을 계획하고 있다. 본 연구의 목적은 교토의정서를 기반으로 하는 배출권 시장과 자발적 배출권 시장에서 산림 관리 활동의 역할과 인정 범위를 조명하고, 국내 배출권 시장의 도입에 있어 산림부문 참여의 필요성을 고찰하는 것이다. 이를 위해 유럽연합 배출권 거래제도, 시카고 기후 거래소, 뉴사우스웨일즈 온실가스 감축제도, 지역 온실가스 이니셔티브의 사례를 분석하여 각 배출권 시장에서의 산림 흡수원 배출권의 역할과 인정범위를 분석하였다. 국내 배출권 시장에 있어 산림 흡수원 배출권의 포함은 비용절감과 감축활동 참여확대라는 이점과 함께 기술적 복잡성과 직접 감축노력의 감퇴라는 위험요소를 가진다. 하지만 위험요소에 대한 다양한 해법이 제시되고 있고 향후 기후변화협약 하에서 산림 흡수원의 범위와 규정에 대한 변화가 예상되며 국내 현실에서 온실가스 감축을 위한 다양한 접근이 필요한 만큼 산림 흡수원 배출권은 배출권 시장의 한 요소로 포함되어야 할 필요가 있다. 산림분야에 있어서 산림 흡수원 사업의 참여는 산업영역의 확대와 산림관리 재원의 마련이라는 기회를 제공하며 이러한 기회를 활용하기 위한 제도와 기술측면의 대비가 필요하다.
2011년 12월 12일 남아프리카 공화국 더반에서 열린 제17차 유엔기후협약 당사국 총회가 예정보다 36시간 연장 협상 끝에 더반 플랫폼을 채택하며 폐막했다. 더반 총회는 예상과 다르게 교토의정서 연장에 합의하고 2020년부터 모든 국가가 참여하는 감축 체제 협상 출범에 합의하는 성과를 거두었다. 교토의정서의 연장과 2020년 이후 전지구적인 기후체제 출범 합의라는 성과에도 불구하고 성공적인 기후체제의 안착을 위해서는 앞으로 풀어야 할 숙제가 많다. 총회 이전부터 일부 감축 의무국들은 교토의정서 제2차 감축기간에 참여하지 않겠다고 공표하여 교토의정서 연장의 실효성을 반감시켰으며, 협상당사국들은 새로운 협약 하의 국가별 감축목표, 목표 이행의 법적 구속력 여부 등 다양한 의제를 두고 첨예하게 대립하고 있기 때문이다. 이러한 불확실한 국제 정세 속에 한국은 교토의정서 연장으로 인해 당분간 감축의무를 면제받았다는 것에 안도하지 말고 장기적인 관점에서 국내 기후변화대응정책을 재정비해야 할 것이다. 장기적인 석유 의존도를 줄이는 저탄소 경제로의 이행을 위해 기후변화대응정책의 필요성에 대한 범국민적 공감대 형성을 위해 노력하고, 국제경쟁력 제고를 위해 비용효과적인 감축정책 마련을 위해 고민하며, 국제협상에서는 전지구적인 참여를 독려하기 위해 국가 간 신뢰 형성에 일조해야 할 것이다.
기후변화 문제에 대응한 온실가스 감축 방안 중 하나로 정부는 바이오가스의 공급 확대를 추진하고 있다. 이를 위한 정책수단의 일환으로 신재생연료혼합의무제(RFS)의 도입이 논의되고 있는데 여기에는 바이오가스도 포함된다. 이에 따라, 본 논문에서는 2011년에 발표된 투입산출표를 이용한 투입산출 분석을 통해 RFS 도입이 가져올 바이오가스 공급 확대의 경제적 파급효과를 분석하고자 한다. RFS의 도입 내용을 감안할 때 바이오가스 공급부문은 액화석유가스 공급부문 및 도시가스 공급부문으로 구성된다. 따라서 이들 2개 부문을 바이오가스 공급부문으로 정의한 후 바이오가스 공급 확대가 가져올 경제적 파급효과로 생산유발효과, 부가가치 유발효과, 취업유발효과를 분석한다. 추가적으로 바이오가스 공급부문의 공급차질로 인한 부정적 파급효과를 의미하는 공급지장효과 및 바이오가스 공급부문 제품가격 변동이 가져올 물가파급효과도 분석한다. 분석결과 바이오가스 공급부문에서의 1원의 투자 혹은 생산이 가져오는 생산유발효과 및 부가가치 유발효과는 각각 1.0539원 및 0.1998원이다. 아울러 10억원 투자 혹은 생산의 취업유발효과는 0.5279명, 바이오가스 공급부문의 공급지장효과는 1.6229원, 바이오가스 공급부문의 산출물 가격 10% 인상의 물가파급효과는 0.0183%로 분석되었다.
BACKGROUND: Fine particulate matter (PM2.5) is produced by chemical reactions between various precursors. PM2.5 has been found to create greater human risk than particulate matter (PM10), with diameters that are generally 10 micrometers and smaller. Ammonia (NH3) and nitrogen oxides (NOx) are the sources of secondary generation of PM2.5. These substances generate PM2.5 through some chemical reactions in the atmosphere. Through chemical reactions in the atmosphere, NH3 generates PM2.5. It is the causative agent of PM2.5. In 2017 the annual ammonia emission recorded from the agricultural sector was 244,335 tons, which accounted for about 79.3% of the total ammonia emission in Korea in that year. To address this issue, the agricultural sector announced the inclusion of reducing fine particulate matter and ammonia emissions by 30% in its targets for the year 2022. This may be achieved through analyses of its emission characteristics by monitoring the PM2.5 and NH3. METHODS AND RESULTS: In this study, the PM2.5 concentration was measured real-time (every 1 hour) by using beta radiation from the particle dust measuring device (Spirant BAM). NH3 concentration was analyzed real-time by Cavity Ring-Down Spectroscopy (CRDS). The concentrations of ozone (O3) and nitrogen dioxide (NO2) were continuously measured and analyzed for the masses collected on filter papers by ultraviolet photometry and chemiluminescence. CONCLUSION: This study established air pollutant monitoring system in agricultural areas to analyze the NH3 emission characteristics. The amount of PM2.5 and NH3 emission in agriculture was measured. Scientific evidence in agricultural areas was obtained by identifying the emission concentration and characteristics per season (monthly) and per hour.
미세먼지는 질병, 산업·경제에 부정적인 영향을 미치고 있어 국민들은 미세먼지에 대해 예민하게 반응하고 있다. 따라서 미세먼지의 발생을 예측할 수 있다면, 미리 대응책을 마련할 수 있어 생활과 경제에 도움이 될 수 있다. 미세먼지의 발생은 기상과 미세먼지 배출원의 밀집 정도에 영향을 받는다. 산업부문은 미세먼지 배출량이 가장 많으며, 그 중에 산단은 공장들이 미세먼지 배출원이 되어 더 많은 미세먼지를 배출하는 문제가 있다. 본 연구는 지방도시에서 노후산업단지가 있는 지역을 선정하여, 미세먼지를 일으키는 요인을 탐색하고, 미세먼지 발생을 예측할 수 있는 예측모형을 개발하고자 한다. 기상 데이터와 미세먼지 관련 데이터를 활용하였고, 다중회귀분석을 통해 미세먼지 발생에 영향을 미치는 변수를 추출하였다. 이를 토대로 머신러닝 회귀학습기 모형으로 학습하여 예측력이 높은 모형을 추출하였고, 검증용 데이터를 이용하여 예측 모형의 성능을 검증하였다. 그 결과, 예측력이 높은 모형은 선형회귀모형, 가우스 과정 회귀모형, 서포트 벡터 머신으로 나타났으며, 훈련용 데이터의 비율과 예측력은 비례하지 않은 것으로 나타났다. 또한 예측치와 실측치 차이의 평균치는 크지 않지만, 미세먼지 실측치가 높을 때, 예측력이 다소 떨어지는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지자체 데이터 허브를 통해 기상데이터와 관련 도시 빅데이터를 결합함으로써 보다 체계적이고 정밀한 미세먼지 예측 서비스로 개발이 가능할 것이며, 스마트산단의 발전을 촉진하는 계기가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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