[논문]시멘트산업의 온실가스 배출저감 시나리오 분석

김현석; 강희정

문제 정의

본 연구에서는 MARKAL모형을 사용하여 우리나라의 시멘트 산업에 대한 온실가스 저감 효과를 분석하였다. 특히 기술개발에 따른 비용감소 효과를 나타낸 학습곡선을 시나리오에 반영하여 향후 온실가스 저감 신기술에 대한 평가를 수행하였다.
에너지기술 DB에서 고려하고 있는 모든 시멘트 옵션 기술을 도입하고 옵션의 투입 시기와 필요한 자료를 입력하여 기존 기술과의 경쟁력을 분석할 수 있는 시나리오이다.
이에 본 연구에서는 상향식 접근 방법 (bottom- up approach)을 이용하는 시장분배 모형 (Market All ocation : MARKAL)을 사용하여 대표적인 국내 시멘트 산업을 대상으로 각 온실가스 저감수단(기술)의 평가를 수행하고 이에 따른 온실가스 저감 잠재량을 분석하고자 한다. 적절한 여건 변화를 반영하기 위하여 4개의 시나리오를 설정하였으며 특히 미래 기술발전을 정량적으로 표현하는 힉습효과(learning effects) 도 고려하는 시나리오를 설정하였다.

가설 설정

표 1에서 KILN₃〜6, COOLER2, CMILL3이 신기술 즉, 온실가스 저감옵션으로 분류될 수 있다. 분석기간인 2020년까지 시멘트 수요는 2000년을 기준으로 년평균 2.6% 증가하는 것으로 가정하였다 (에너지경제연구원, 2004). 한편 각 시멘트 제조기술 (KILN 공정)의 이산화탄소 배출 계수는 표 2와 같다 (산업자원부, 2004).

제안 방법

기술의 선택, 에너지원의 조합 및 조건 등 아무런 제약 조건이 없는 시나리오를 기준시나리오(Baseline) 로 설정하였다. 여기에 현실적인 제약조건을 추가, 저감옵션을 투입한 저감옵션투입 시나리오 (S_Baseline) 를 구성하였다.
본 연구에서 설정한 기본 전제로 써 우선 2020년까지를 분석기간으로 설정하였으며 할인율은 7%를 적용하였다. 시멘트 제조의 신기술 범위는 에너지기술 DB (에너지관리공단, 2005, 2004; 산업자원부, 2004) 의 시멘트 분야 온실가스 저감옵션자료에 나타난 기
그러나 MARKAL모형의 국내 적용은 아직 기본적 단계에 불과하다. 본 연구에서는 우리가 보유하고 있는 에너지소비 통계, 온실가스 저감 기술의 특성치 등의 한계를 감안하여 적절한 모형을 구축하였다.
술을 근거로 모형 운영에 필요한데이터를 작성하였으며 2000년을 기준으로 기 설치되어 있는 공정기술 (기술이 적용된 설비)을 기존 기술로 분류하였다(표 1). 표 1에서 KILN₃〜6, COOLER2, CMILL3이 신기술 즉, 온실가스 저감옵션으로 분류될 수 있다.
설정하였다. 여기에 현실적인 제약조건을 추가, 저감옵션을 투입한 저감옵션투입 시나리오 (S_Baseline) 를 구성하였다. 이 S_Baseline은 현실적인 베이스라인으로 여러 가지 탄소제약 시나리오의 기본이 되는 시나리오이다.
이에 본 연구에서는 상향식 접근 방법 (bottom- up approach)을 이용하는 시장분배 모형 (Market All ocation : MARKAL)을 사용하여 대표적인 국내 시멘트 산업을 대상으로 각 온실가스 저감수단(기술)의 평가를 수행하고 이에 따른 온실가스 저감 잠재량을 분석하고자 한다. 적절한 여건 변화를 반영하기 위하여 4개의 시나리오를 설정하였으며 특히 미래 기술발전을 정량적으로 표현하는 힉습효과(learning effects) 도 고려하는 시나리오를 설정하였다. 온실가스 저감수단의 범위는 시멘트 제조 기술로 한정하였다.
S_Baseline을 기본으로 하여 시멘트 제조기술의 기술진보를 표현하는 학습곡선 (learning curve) (Gomez, 2001)을 적용한 학습곡선적용 시나리오(LC)를 설정하고, 학습곡선 적용 시나리오에서 온실가스 저감 잠재량을 평가할 수 있는 학습곡선과 탄소 제약 시나리오(LC_CC)2)도 설정하였다.즉, 이산화탄소 배출량을 제약조건으로 설정하여 그 제약조건 하에서 최적해를 구하였다. 온실가스 저감옵션 투입으로 인 한 추가 투자비용 등도 중요한 정보이기 때문이다.
특히 기술개발에 따른 비용감소 효과를 나타낸 학습곡선을 시나리오에 반영하여 향후 온실가스 저감 신기술에 대한 평가를 수행하였다. 이러한 온실가스 저감신기술의 기여도 평가는 향후 기술시장의 분석에 유용한 정보를 제공해줄 수 있는데, 기술평가 작업은 국가적으로도 중요한 의미를 지니고 있다.

대상 데이터

에너지기술 DB의 2000년 기준 투입되어 있는 기술을 대상으로 시나리오를 구성하였다. 2000년 이후에 투입될 옵션 기술은 고려하지 않고 기존 기술로만 2020년까지 시멘트 수요예측에 맞춰 시멘트를 생산하도록 시나리오를 설정하였다.
적절한 여건 변화를 반영하기 위하여 4개의 시나리오를 설정하였으며 특히 미래 기술발전을 정량적으로 표현하는 힉습효과(learning effects) 도 고려하는 시나리오를 설정하였다. 온실가스 저감수단의 범위는 시멘트 제조 기술로 한정하였다.

이론/모형

이 S_Baseline은 현실적인 베이스라인으로 여러 가지 탄소제약 시나리오의 기본이 되는 시나리오이다. S_Baseline을 기본으로 하여 시멘트 제조기술의 기술진보를 표현하는 학습곡선 (learning curve) (Gomez, 2001)을 적용한 학습곡선적용 시나리오(LC)를 설정하고, 학습곡선 적용 시나리오에서 온실가스 저감 잠재량을 평가할 수 있는 학습곡선과 탄소 제약 시나리오(LC_CC)2)도 설정하였다.즉, 이산화탄소 배출량을 제약조건으로 설정하여 그 제약조건 하에서 최적해를 구하였다.
본 연구에서 사용하는 MARKAL모형은 국제에너지기구'(International Energy Agency : IEA)의 주도로다 국가 간 협동 프로젝트의 하나로 에너지/환경 시스템 분석을 위하여 개발되기 시작하였다. 현재 에너지 및 기후변화협약 관련 국제기구를 비롯하여 35개국 75개 이상의 기관에서 온실가스 저감과 관련된 정책분석을 위해 적절히 자국 실정에 맞도록 변형하여 사용하고 있다.

성능/효과

그림 7에서 보듯이 시멘트 생산량 증가와 더불어 온실가스 배출도 증가하기 때문이다. 둘째, 시나리오별 온실가스 배출량은 큰 차이를 보이고 있다. 2020년 기준 베이스 라인 시나리오와 가장 온실가스를 적게 배출하는 시나리오 간의 온실가스 배출량 차이는 약 30%에 이른다.
순으로 높게 나타나고 있다. 옵션을 투입하면 총 시스템 비용은 기준시나리오 대비 9.1%가 감소되는 결과가 나타났는데, 이는 옵션 기술이 기존 기술보다 가격 경쟁력이 앞서는 것으로 해석할 수 있다. 학습곡선적용 시나리오에서 MARKAL의 목적함수는 4.
2004년 기준 총생산량은 54, 330천톤에 이르고 있다. 제품 구성을 보면 전통적인 포틀랜드 시멘트 이외에 철강 슬래그 등 부산물을 이용한 슬래그 시멘트의 비중이 꾸준히 증가하여 2004년 기준 전체 시멘트 생산량의 약 16%에 이르는 8, 736천 톤에 달하는 생산실적을 보이고 있다.
본 연구에서의 온실가스 저감 옵션이 대부분 기술적인 옵션으로 구성되어 있고 시멘트 제조산업이 전형적인 장치산업으로 기술 발전 속도가 빠르지 않다는 점을 고려하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있다. 첫째, 시멘트 생산량이 향후 완만하게 증가된다는점에서 지금과 같이 교토의정서에서 규정하고 있는 국가별 절대적인 총량규제 방식이 그대로 시멘트 산업에 적용되는 경우 1995년, 2000년 등의 특정년도를기준으로 한 대폭적인 온실가스 저감은 거의 '불가능하다. 그림 7에서 보듯이 시멘트 생산량 증가와 더불어 온실가스 배출도 증가하기 때문이다.
1%가 감소되는 결과가 나타났는데, 이는 옵션 기술이 기존 기술보다 가격 경쟁력이 앞서는 것으로 해석할 수 있다. 학습곡선적용 시나리오에서 MARKAL의 목적함수는 4.6% 감소하였고, 학습곡선과 탄소 제약시나리오에서는 기준시나리오 대비 22.6% 증가하였다. 이는 탄소 제약으로 인해저감옵션투입 시나리오보다 온실가스를 5% 저감하였으나, 목적함수값은 큰 폭으로 증가함을 알 수 있다.

후속연구

본 연구에서 적용한 신기술은 향후 연구 개발되어 상용화될 수 있는 모든 신기술을 포함하지는 못하였다. 시멘트 제조에 많은 옵션 기술들이 거론되고는 있으나 아직 모형에서 활용될 수 있는 구체적인 특성치 조사가 어렵기 때문이다.

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