[국내논문]LMDI 분해 분석을 이용한 국내 철도 노선별 온실가스 배출 특성 분석 LMDI Decomposition Analysis on Characteristics of Greenhouse Gas Emission from the Line of Railroad in Korea원문보기
국가의 온실가스 감축목표를 달성하기 위한 방안으로 온실가스 목표관리제를 시행하고 있다. 온실가스 감축목표를 달성하기 위해서는 온실가스 인벤토리가 구축되어야 하며, 효과적인 온실가스 감축 수단을 도출하기 위해서는 온실가스 배출 특성을 분석해야 한다. 국내외에서는 온실가스 배출 및 에너지 사용 특성을 분석하기 위한 방법론으로 로그평균디비지아지수(LMDI: Log Mean Divisia Index) 분석 기법이 자주 사용되고 있다. 본 논문에서는 온실가스 배출특성을 LMDI 분석 방법론을 통해 전환효과, 원단위효과, 생산효과, 거리효과 등의 4가지 요인으로 나누어 분석하였다. 분석 대상은 한국철도공사가 관리하는 광역철도 및 도시철도를 대상으로 하였으며, 자료의 분석 기간은 2000년부터 2007년까지로 설정하였다. 분해분석결과 2000년과 2007년 사이의 철도수송에 따른 온실가스 배출량의 총효과는 96,813톤$CO_2eq$으로 나타났다. 철도 수송에 따른 온실가스 배출량 증가에 영향을 미치는 효과는 생산효과와 거리효과로 나타났으며, 온실가스 배출량 감소에 영향을 미치는 효과는 전환효과와 원단위효과로 나타났다.
국가의 온실가스 감축목표를 달성하기 위한 방안으로 온실가스 목표관리제를 시행하고 있다. 온실가스 감축목표를 달성하기 위해서는 온실가스 인벤토리가 구축되어야 하며, 효과적인 온실가스 감축 수단을 도출하기 위해서는 온실가스 배출 특성을 분석해야 한다. 국내외에서는 온실가스 배출 및 에너지 사용 특성을 분석하기 위한 방법론으로 로그평균디비지아지수(LMDI: Log Mean Divisia Index) 분석 기법이 자주 사용되고 있다. 본 논문에서는 온실가스 배출특성을 LMDI 분석 방법론을 통해 전환효과, 원단위효과, 생산효과, 거리효과 등의 4가지 요인으로 나누어 분석하였다. 분석 대상은 한국철도공사가 관리하는 광역철도 및 도시철도를 대상으로 하였으며, 자료의 분석 기간은 2000년부터 2007년까지로 설정하였다. 분해분석결과 2000년과 2007년 사이의 철도수송에 따른 온실가스 배출량의 총효과는 96,813톤$CO_2eq$으로 나타났다. 철도 수송에 따른 온실가스 배출량 증가에 영향을 미치는 효과는 생산효과와 거리효과로 나타났으며, 온실가스 배출량 감소에 영향을 미치는 효과는 전환효과와 원단위효과로 나타났다.
Korean government is enforcing 'Greenhouse gas target management' in order to achieve Greenhouse gas reduction target. To attain Greenhouse gas reduction target, companies in Korea must establish their GHG inventory system and analysis their GHG emissions characteristics for deduction of mitigation ...
Korean government is enforcing 'Greenhouse gas target management' in order to achieve Greenhouse gas reduction target. To attain Greenhouse gas reduction target, companies in Korea must establish their GHG inventory system and analysis their GHG emissions characteristics for deduction of mitigation measures. LMDI(Log Mean Divisia Index) decomposition analysis is widely used to understand characteristics of GHG emission and energy consumption. In this paper, the characteristics of GHG emission from the line of railroad in Korea is respectively analyzed in terms of conversion effect, intensity effect, production effect and distance effect. Data of railroad GHG emission from 2000 to 2007 are used. As a result, total effect of railroad's GHG emission is $96,813tCO_2eq$. Production effect ($39,865tCO_2eq$) and distance effect ($327,923tCO_2eq$) affect increase of railroad GHG emissions while Conversion effect ($-158,161tCO_2eq$) and intensity effect ($-112,814tCO_2eq$) influence decrease of the emissions.
Korean government is enforcing 'Greenhouse gas target management' in order to achieve Greenhouse gas reduction target. To attain Greenhouse gas reduction target, companies in Korea must establish their GHG inventory system and analysis their GHG emissions characteristics for deduction of mitigation measures. LMDI(Log Mean Divisia Index) decomposition analysis is widely used to understand characteristics of GHG emission and energy consumption. In this paper, the characteristics of GHG emission from the line of railroad in Korea is respectively analyzed in terms of conversion effect, intensity effect, production effect and distance effect. Data of railroad GHG emission from 2000 to 2007 are used. As a result, total effect of railroad's GHG emission is $96,813tCO_2eq$. Production effect ($39,865tCO_2eq$) and distance effect ($327,923tCO_2eq$) affect increase of railroad GHG emissions while Conversion effect ($-158,161tCO_2eq$) and intensity effect ($-112,814tCO_2eq$) influence decrease of the emissions.
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문제 정의
본 논문은 LMDI 분석 방법론을 통해 철도부문의 온실가스 배출량에 영향을 미치는 인자를 도출하여 온실가스·에너지 목표관리제 관리업체인 한국철도공사의 온실 가스 배출량 감축 방향에 정책적 함의를 제공해 줄 수 있다.
본 연구에서는 국내 철도산업을 대상으로 LMDI 분해분석 방법론을 통해 국내 철도 부문의 온실가스 배출특성을 도출하였다. 이는 LMDI 분해분석 방법론을 적용하여 국내 철도 부문 온실가스 감축 정책을 개발하는 데 시사점을 줄 수 있다는데 그 의미가 있다.
앞서 살펴본 것과 같이 철도부문의 온실가스 배출량 변화요인의 분해분석 결과 수송분담률 증가 및 운송 횟수 증가에 따른 거리효과가 철도부문 온실가스 배출량 증가에 지대한 영향을 끼친 것으로 나타났다. 이는 철도 부문 전체에 해당되는 값으로 본 절에서는 요소별 분해분석 결과 노선별로 살펴보았다.
제안 방법
노선별 전력 소비량은 철도통계연보의 노선별 전력 소비량 자료를 사용하였으며, 전력 배출계수는 목표관리제 지침에서 규정하고 있는 전력 배출계수를 적용하였다. 하지만 목표관리제 특성상 2005년부터 2008년까지만 배출계수가 규정되었기에 2000년부터 2004년까지는 2005년과 동일한 값을 적용하였다[17,18].
본 논문에서는 철도부문의 노선별 온실가스 배출량 변화요인을 분석하기 위하여 LMDI 방법론을 사용하여 전환효과(conversion effect), 원단위효과(intensity effect), 생산효과(production effect), 거리효과(distance effect)로 분류하였다. 전환효과(Veff)는 전철화 확대에 따라 전기로의 연료 전환이 배출계수 변동에 미치는 영향을 의미하며[12], 원단위효과(Ieff)는 단위 수입을 얻기 위한 에너지 집약도 변화가 미치는 효과로서 효율적인 에너지 소비의 척도를 의미한다.
이는 LMDI 분해분석 방법론을 적용하여 국내 철도 부문 온실가스 감축 정책을 개발하는 데 시사점을 줄 수 있다는데 그 의미가 있다. 본 논문에서는 철도부문의 온실가스 배출량 변동 특성을 LMDI 분석 방법론을 통해 전환효과, 원단위효과, 생산효과, 거리효과 등의 4가지 요인으로 나누어 분석하였다. 분석 대상은 자료 구축 용이성과 철도부문 온실가스 배출기여도를 감안하여 한국철도공사가 관리하는 간선철도 및 광역철도를 대상으로 2000년부터 2007년까지를 분석기간으로 설정하여 분해분석을 하였다.
Kim와 Kim[14]인 연구에서는 Ang[2]에서 제시하고 있는 주요 에너지 요인분해 분석을 검토한 후 국내 제조업에 대한 LMDI 요인분해 분석을 하였다. 분석대상으로는 국내 제조업으로 한정하여 1991년부터 2007년까지 제조업 에너지소비에 영향을 미치는 요인을 생산효과, 구조효과, 집약도효과로 분해하여 분석하였다.
Jin와 Hwang[13]의 연구에서는 LMDI 요인분해 분석을 통해 국내 광역지자체의 온실가스 배출특성을 분석하였다. 분석대상으로는 우리나라 16개 광역지자체를 대상으로 하여1997년부터 2006년까지 지자체 온실가스 배출량에 영향을 미치는 요인을 배출계수효과, 연료전환효과, 원단위효과, 생산효과, 인구효과로 분해하여 분석하였다.
Lee와 Han[15]의 연구에서는 운수부문에 대하여 에너지 소비와 집약도 변화에 대해서 요인분해 분석을 하였다. 분석대상으로는 육상운송업, 철도운송업, 수상운송업, 항공운송업, 운수관련 서비스업을 대상으로 하여 2001, 2004년 그리고 2007년 자료를 바탕으로 운수부문 에너지 소비에 영향을 미치는 요인을 구조효과(structural effect), 생산기술효과(production technological effect), 에너지 기술효과(energy technological effect)로 분해하여 분석하였다.
에너지 소비량은 디젤 소비량과 전력 사용량으로 구성되어 있다. 에너지 소비량과 디젤 소비량과 전력 사용량을 에너지 단위(TOE)로 통일하기 위해서 IPCC에서 제시하고 있는 탄소 배출 계수(CEF, Carbon Emission Factor)를 사용하여 전환하였다[19].
철도통계연보에서 획득할 수 있는 자료의 특성상 에너지 소비, 선별운수수입실적, 선별 차량 수송 거리 데이터가 모두 존재하는 노선을 ‘개별노선’으로 분류하였으며, 그렇지 아니한 경우에는 ‘기타노선’으로 분류하였다[16].
대상 데이터
본 논문에서는 철도부문의 온실가스 배출량 변동 특성을 LMDI 분석 방법론을 통해 전환효과, 원단위효과, 생산효과, 거리효과 등의 4가지 요인으로 나누어 분석하였다. 분석 대상은 자료 구축 용이성과 철도부문 온실가스 배출기여도를 감안하여 한국철도공사가 관리하는 간선철도 및 광역철도를 대상으로 2000년부터 2007년까지를 분석기간으로 설정하여 분해분석을 하였다.
철도통계연보에서 획득할 수 있는 자료의 특성상 에너지 소비, 선별운수수입실적, 선별 차량 수송 거리 데이터가 모두 존재하는 노선을 ‘개별노선’으로 분류하였으며, 그렇지 아니한 경우에는 ‘기타노선’으로 분류하였다[16]. 분해분석에 사용된 시간적 범위는 2000년에서 2007년 자료를 이용하였다. 하지만 경부고속선은 2004년부터 개통하여 통계연보의 통계가 2004년부터 존재하기에 2004년부터 2007년 값을 이용하여 분석하였다.
분해분석에 사용된 자료는 Table 2와 같으며, 분석대상은 전국에 있는 철도 노선이다. 철도통계연보에서 획득할 수 있는 자료의 특성상 에너지 소비, 선별운수수입실적, 선별 차량 수송 거리 데이터가 모두 존재하는 노선을 ‘개별노선’으로 분류하였으며, 그렇지 아니한 경우에는 ‘기타노선’으로 분류하였다[16].
선별차량운행키로는 ‘철도통계연보’에서 제시하고 있는 선별방향별차량키로를 이용하였다.
본 논문에서 LMDI 분해분석을 시행하는 온실가스 배출원은 화물 수송 및 여객 수송시 디젤 및 전력을 이용하는 이동연소 시설인 열차(디젤기관차, 디젤동차, 특수차량, 고속차량, 전기기관차, 전기동차 등)에 국한되며 철도 운영 시설 같은 배출원은 제외하였다. 활동자료는 철도 수송시에 열차에서 사용하는 노선별 디젤사용량 및 전력사용량을 이용하였다.
이론/모형
이동연소부문에서 연료사용량을 열량(TJ) 단위로 전환하기 위해 사용한 순발열량은 목표관리제 지침 [별표 19]에서 적용하고 있는 ‘연료별 국가 고유 발열량’을 사용하였으며, 온실가스 배출계수(Emission Factor)는 목표관리제 지침 [별표 14]에서 규정하고 있는 ‘철도부문 기본 배출계수’를 2000~2007년까지 동일하게 적용하였다[17].
철도 수송시 디젤 사용에 따른 직접 온실가스 배출량 산정방법은 온실가스·에너지 목표관리 운영 등에 관한 지침(이하 ‘목표관리제 지침’)에서 [별표 14]에서 규정하고 있는 ‘배출활동별 온실가스 배출량 등의 세부산정 방법 및 기준’의 철도부문 이동연소 온실가스 배출량 산정방법인 식 (7)을 이용하였다[17].
성능/효과
거리효과 분석을 통해 수송량 증가가 온실가스 배출량 증가에 영향에 미치는 주요한 인자로 도출되었다. 이는 한국철도공사의 비효율적인 운영 때문에 발생한 결과가 아니라, 철로키로 및 여객수송의 증가에 따라 발생한 결과로 도로 및 항공수송의 철도수송으로 모달시프트가 되고 있음을 증명한다.
72배 증가하였다[16]. 결과적으로 전철화 길이 확대에 따라 전환효과 발생하여 경부선과 호남선의 온실가스 배출량 감소에 영향을 미쳤다(Fig. 7).
노선별 분해분석결과 철도 수송에 따른 온실가스 배출량은 증가하는 것으로 나타났으며, 철도부문의 온실가스 배출량 증가에 영향을 미치는 요소는 거리효과와 생산효과로 분석되었으며, 철도부문 온실가스 배출량 감소에 영향을 미치는 요소는 전환효과와 원단위효과로 분석되었다.
이는 전철화의 효과를 반영한 것으로서 향후 다른 노선도 전철화를 확대하면 한국철도공사의 온실가스 감축을 효과적으로 유도할 것이라 판단된다. 또한, 2004년 이후 개통된 경부고속선은 전력을 에너지원으로 사용하는 노선이지만, Table 5에서 보는 바와 같이 전력배출계수가 2005년 436gCO2/kwh에서 2007년 463gCO2/kwh로 7%정도 변동됨에 따라 전환효과가 온실가스 배출량에 영향을 주는 것으로 나타났다(Fig. 8).
생산효과 분석을 통해 KTX의 수익률 증가와 경부선의 수익률 감소 효과를 보였으며, 한국철도공사의 수익률 제고 측면에서 고속열차가 필수적인 수단임을 증명하였다. 이를 개선하기 위해서는 경부선과 같은 대체 노선의 수송율 제고를 위해 편성수 조정, 배차시간의 탄력적 운영, 선로연장과 객차수의 조절을 통해 효율성을 높여야 한다.
2000년과 2007년 사이의철도 수송에 따른 온실가스 배출량의 총효과는 96,813톤CO2eq으로 나타났다. 온실가스 배출량 증가에 영향을 미치는 효과는 생산효과(39,865톤CO2eq)와 거리 효과(327,923톤CO2eq)로 나타났으며, 온실가스 배출량 감소에 영향을 미치는 효과는 전환효과(-158,161톤CO2eq), 원단위효과(-112,814톤CO2eq)였다(Fig 5-6).
원단위효과 분석을 통해 에너지 집약도가 낮은 노선의 효율화가 필요함을 보였다. 노후화된 동차의 운영 조정, 전기동차 이용증대, 운임의 탄력적 조정 등의 에너지 소비 감소를 위한 정책이 필요하다.
5%증가하였기 때문이다. 전환효과도 2004년부터 철도 수송의 온실가스 감소에 영향을 미치기 시작했으며, 원단위효과 가온실가스 배출량 감소에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이는 에너지 집약도가 2000년 0.
후속연구
향후에 노선별/용도별로 전력 및 에너지 소비량을 관리하는 시스템 구축시에는 화물수송(톤CO2eq/톤km)과 여객수송(톤CO2eq/인km)을 분리하여 분석할 수 있을 것이라 판단된다. 또한, 일률적으로 전환효과, 원단위효과, 생산효과, 거리효과 개선을 위한 노선별 정책을 제시하는 것이 아니라 노선별 공공성 및 수익성을 고려한 정책 의사 결정 체계를 만드는 연구도 필요할 것이다.
본 논문은 자료의 한계로 인하여 철도부문의 온실가스 배출량을 분석하는데 화물수송과 여객수송을 분리하지 못한 한계가 있다. 이는 전력 및 에너지 소비량이 노선별로 화물수송과 여객수송으로 분리되지 않기 때문이다.
2004년부터 경부선과 호남선은 노선의 전철화가 확대되어 디젤소비량이 감소되고 전력소비량이 증가되는 경향을 보였다. 이는 전철화의 효과를 반영한 것으로서 향후 다른 노선도 전철화를 확대하면 한국철도공사의 온실가스 감축을 효과적으로 유도할 것이라 판단된다. 또한, 2004년 이후 개통된 경부고속선은 전력을 에너지원으로 사용하는 노선이지만, Table 5에서 보는 바와 같이 전력배출계수가 2005년 436gCO2/kwh에서 2007년 463gCO2/kwh로 7%정도 변동됨에 따라 전환효과가 온실가스 배출량에 영향을 주는 것으로 나타났다(Fig.
본 논문은 LMDI 분석 방법론을 통해 철도부문의 온실가스 배출량에 영향을 미치는 인자를 도출하여 온실가스·에너지 목표관리제 관리업체인 한국철도공사의 온실 가스 배출량 감축 방향에 정책적 함의를 제공해 줄 수 있다. 전환효과 분석 결과 전철화에 따른 온실가스 감축 효과를 판단할 수 있었으며, 향후 한국철도공사는 계획중인 신규 노선 및 기존 노선의 전철화를 확대하여 국가 철도전철망 골격 형성을 위한 전기철도 Network 구축, 고속철도와 기존철도 통합 연계운영, 디젤동차의 전기동차로의 전환을 적극적으로 추진해야한다.
이는 전력 및 에너지 소비량이 노선별로 화물수송과 여객수송으로 분리되지 않기 때문이다. 향후에 노선별/용도별로 전력 및 에너지 소비량을 관리하는 시스템 구축시에는 화물수송(톤CO2eq/톤km)과 여객수송(톤CO2eq/인km)을 분리하여 분석할 수 있을 것이라 판단된다. 또한, 일률적으로 전환효과, 원단위효과, 생산효과, 거리효과 개선을 위한 노선별 정책을 제시하는 것이 아니라 노선별 공공성 및 수익성을 고려한 정책 의사 결정 체계를 만드는 연구도 필요할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
녹색성장 기본법은 언제 발효되었는가?
우리나라는 기후변화협약에 대비하기 위하여 국가 온실가스 감축목표를 2020년 BAU 대비 30% 감축으로 선언하였으며, 이를 뒷받침하기 위한 수단으로서 녹색성장 기본법이2010년 4월 14일 발효되었다.
온실가스 감축목표를 달성하기 위해 요구되는 것은 무엇인가?
국가의 온실가스 감축목표를 달성하기 위한 방안으로 온실가스 목표관리제를 시행하고 있다. 온실가스 감축목표를 달성하기 위해서는 온실가스 인벤토리가 구축되어야 하며, 효과적인 온실가스 감축 수단을 도출하기 위해서는 온실가스 배출 특성을 분석해야 한다. 국내외에서는 온실가스 배출 및 에너지 사용 특성을 분석하기 위한 방법론으로 로그평균디비지아지수(LMDI: Log Mean Divisia Index) 분석 기법이 자주 사용되고 있다.
로그평균디비지아지수는 어떻게 여겨지는가?
`에너지 소비나 온실가스 배출특성을 분석하기 위한 방안으로 에너지 소비 변화에 영향을 주는 개별 요소들의 효과를 분해분석하는 방법론으로 로그평균디비지아지수(LMDI: Log Mean Divisia Index) 분석 기법이 자주 사용되고 있다. LMDI 분석 방법론은 온실가스 배출량 및 에너지 소비 특성을 분석하는 방법론으로써 분해 과정에서 디비지아 지수와 로그평균가중치를 사용하고, 다른 분해 분석 방법론에 비해서 이론적인 기초와 적용 가능성 및 편리성 등의 뛰어난 특징을 가진 것으로 여겨진다[5].
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