물 발자국(Water footprint)은 단위 제품 및 단위 서비스 생산 전과정(life cycle) 동안 직접 및 간접적으로 이용되는 물의 총량지표를 나타내는 것을 의미한다. 현재까지 산업별 및 제품에 대한 물 사용량과 관련된 자료가 잘 구축되어져 있지 않으며 특히 많은 물이 사용되어지는 농업 생산 제품에 대한 물 사용량에 대한 자료는 전무하다고 할 수 있기 때문에 각 제품에 대한 물 사용량 자료 구축은 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 우리나라의 수자원 이용 형태 중에서 가장 큰 부분을 차지하는 산업 분야인 농업 산업에서 쌀 생산을 중심으로 8개 지자체(강원, 경기, 경북, 경남, 전남, 전북, 충북, 충남)를 범위로 하였으며, Cropwat 8.0 모델을 이용하여 물 사용량을 산정하였다. 본 연구의 결과로 쌀 제품의 간접적인 물 사용량은 경북 지역이 $1,356.68m^3/ton$으로 가장 적은 물 사용량을 가졌으며, 전남지역이 $1,669.54m^3/ton$로 가장 많은 물이 사용되는 것으로 산정되었다. 8개 지자체의 평균적인 물 사용량은 $1,487.87m^3/ton$으로 산정되었으며, 쌀 밥 한 그릇 양의 밥(130 g)을 지을 때 쓰이는 직접 물의 사용량 및 간접 물 사용량을 고려한 총 물 발자국 산정 값은 193.61L로 산정되었다. 본 연구결과를 바탕으로 농업 분야 및 전 산업 분야로 확장하여 제품별 물발자국 산정이 필요하며 데이터베이스 구축이 필요하리라 사료된다.
물 발자국(Water footprint)은 단위 제품 및 단위 서비스 생산 전과정(life cycle) 동안 직접 및 간접적으로 이용되는 물의 총량지표를 나타내는 것을 의미한다. 현재까지 산업별 및 제품에 대한 물 사용량과 관련된 자료가 잘 구축되어져 있지 않으며 특히 많은 물이 사용되어지는 농업 생산 제품에 대한 물 사용량에 대한 자료는 전무하다고 할 수 있기 때문에 각 제품에 대한 물 사용량 자료 구축은 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 우리나라의 수자원 이용 형태 중에서 가장 큰 부분을 차지하는 산업 분야인 농업 산업에서 쌀 생산을 중심으로 8개 지자체(강원, 경기, 경북, 경남, 전남, 전북, 충북, 충남)를 범위로 하였으며, Cropwat 8.0 모델을 이용하여 물 사용량을 산정하였다. 본 연구의 결과로 쌀 제품의 간접적인 물 사용량은 경북 지역이 $1,356.68m^3/ton$으로 가장 적은 물 사용량을 가졌으며, 전남지역이 $1,669.54m^3/ton$로 가장 많은 물이 사용되는 것으로 산정되었다. 8개 지자체의 평균적인 물 사용량은 $1,487.87m^3/ton$으로 산정되었으며, 쌀 밥 한 그릇 양의 밥(130 g)을 지을 때 쓰이는 직접 물의 사용량 및 간접 물 사용량을 고려한 총 물 발자국 산정 값은 193.61L로 산정되었다. 본 연구결과를 바탕으로 농업 분야 및 전 산업 분야로 확장하여 제품별 물발자국 산정이 필요하며 데이터베이스 구축이 필요하리라 사료된다.
The water footprint of product and service is the total volume of freshwater consumed, directly and indirectly, in the life cycle of a product and service. Up to date, water consumption data for industries and products were not well quantified and developed. Especially it is important to construct f...
The water footprint of product and service is the total volume of freshwater consumed, directly and indirectly, in the life cycle of a product and service. Up to date, water consumption data for industries and products were not well quantified and developed. Especially it is important to construct for agriculture industry which consumes lots of water. In this study, by using Cropwat 8.0 model, we tried to evaluate regionalized water consumption related with rice production in agriculture industry in eight regions (Gangwon, Gyeongi, Gyeongbuk, Gyeongnam, Jeonnam, Jeonbuk, Chungnam, Chungbuk). As a result, Gyeongbuk region has the lowest water consumption in rice production, which is $1,356.68m^3/ton$, on the other hand, Jeonnam region has the highest water consumption ($1,669.54m^3/ton$). By using the average indirect water consumption ($1,487.87m^3/ton$) of eight regions and direct water consumption, the total water footprint for the rice amount of rice bowl size (130 g), which is 193.6 L was calculated. Based on this research approach, we should develop water footprint database of all agriculture products and expand to other industrial sectors.
The water footprint of product and service is the total volume of freshwater consumed, directly and indirectly, in the life cycle of a product and service. Up to date, water consumption data for industries and products were not well quantified and developed. Especially it is important to construct for agriculture industry which consumes lots of water. In this study, by using Cropwat 8.0 model, we tried to evaluate regionalized water consumption related with rice production in agriculture industry in eight regions (Gangwon, Gyeongi, Gyeongbuk, Gyeongnam, Jeonnam, Jeonbuk, Chungnam, Chungbuk). As a result, Gyeongbuk region has the lowest water consumption in rice production, which is $1,356.68m^3/ton$, on the other hand, Jeonnam region has the highest water consumption ($1,669.54m^3/ton$). By using the average indirect water consumption ($1,487.87m^3/ton$) of eight regions and direct water consumption, the total water footprint for the rice amount of rice bowl size (130 g), which is 193.6 L was calculated. Based on this research approach, we should develop water footprint database of all agriculture products and expand to other industrial sectors.
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문제 정의
또한, 세분화된 지역의 평균 강수량을 이용한 결과와 시·도의 평균 강수량을 이용한 산정 결과가 비슷한 양상으로 나타났지만, 본 연구에서의 물 발자국 산정은 세분화된 개별 강수량을 이용한 결과가 조금 더 정확한 결과를 도출할 수 있을 것이라 고려하여 이를 토대로 진행하였다.
본 연구는 물 발자국 산정 방법을 이용하여 우리나라 주식을 대표하는 쌀에 대하여 물 발자국을 산정하였다. 산정 범위는 한 사람이 한 끼 식사에서 섭취하는 밥 한 그릇에 사용되는 물의 양을 우리나라 전체 16개 시·도 중에서 서울특별시와 6개 광역시(인천광역시, 대전광역시, 대구광역시, 광주광역시, 울산광역시, 부산광역시), 제주도를 제외한 8개 시·도를 대상 범위로 하여 물 발자국을 Cropwat 8.
본 연구의 목적으로는 우리나라의 수자원 이용 형태 중에서 가장 큰 부분을 차지하는 산업 분야인 농업, 그 중에서도 대부분 국내에서 자급자족이 이루어지며 가장 많은 농가가 연관되어 있는 쌀의 생산과 관련된 물 사용량(한 사람의 한 끼 식사에 들어가는 쌀에 소요되는 물의 양)을 물 발자국 방법을 이용하여 산정하여 제시하고자 하였다. 현재까지 물 사용량에 대한 자료가 잘 구축되어져 있지 않으며 특히 농업 생산 제품에 대한 물 사용량과 지역별 물 사용량에 대한 자료는 전무하다고 할 수 있기 때문에 각 제품에 대한 물 사용량 자료 구축은 중요하다고 할 수 있다.
가설 설정
07%를 차지하고 있다. 본 연구에서는 수입되는 양은 극히 적은 양이므로 수입되는 양에 대한 고려는 하지 않았다. 물 발자국 산정 시 우선적으로 고려해야 하는 해당 작물의 국내/외의 흐름19)은 95% 이상이 국내에서 자급자족의 형태를 만족시키고 있기 때문에 대표성을 가지고 있으며 8개의 시·도 자료가 국내 자료를 대표할 수 있다고 판단하여 연구를 진행하였다.
제안 방법
강수량 데이터로 해당 지역의 해당 기간 동안의 데이터를 사용해준다. Climate/ETo와 마찬가지로 기간 설정은 년/월/일의 값을 사용할 수 있는데, 본 연구에서는 Climate/ETo와 마찬가지로 월간 강수량의 합을 이용하였다. Rain 부분에서 실제 기상데이터의 입력 결과로 나타나게 되는 것은 Effective rain 값으로 이는 강수 효율에 따른 실제 사용 가능한 빗물의 양이 된다.
본 연구에서는 연구 범위를 우리나라 한 사람이 한 끼 식사에서 섭취하는 쌀에 대해서 소비되어지는 물의 양을 산정하는 것이며, 또한, 해당 지역은 우리나라 국가 전체에 대한 물 발자국 산정이며, 해당 기간은 2009년을 기준으로 한 1년을 바탕으로 진행하였으므로 국가나 해당 지역의 데이터, 연간 또는 월간 사용량을 바탕으로 산정하는 Level B에 해당하게 된다.
물 발자국을 평가하기 위해서는 해당 제품에 대한 해당 국가의 수출·입에 대한 정보가 선행되어야 한다. 선행된 정보를 이용하여 국내와 국외 지역을 나누어 각각 해당 지역의 물 발자국 산정을 진행한다. 국내·외의 물 발자국 산정은 각각의 구성요소인 blue, green, grey footprint를 산정하여 진행하고 최종적으로 소비자에 의한 직접 사용량에 대한 정보를 추가하여 계산이 이루어진다.
충청남도 지역에서 벼농사를 시행하는 지역은 16개 지역으로 이중에서 유효 기상자료를 가지고 있는 지역은 금산, 당진, 보령, 부여, 서산, 서천, 예산, 천안, 태안의 9개 지역이다. 이 기상자료를 가진 지역을 바탕으로 충청남도 16개 지역을 9개 지역으로 나누어 연구를 진행하였다.
중·북부 지역에서 옮겨심기는 5월 10일에서 6월 10일에 이루어지고, 남부 지역에서의 옮겨심기는 5월 20일에서 6월 20일에 이루어지기 때문에 본 연구에서는 옮겨 심는 날짜를 공통적으로 적용해 주기 위해 중·북부 지역과 남부 지역의 중간 시기인 5월 30일로 옮겨 심는 날짜를 설정하였다.
대상 데이터
중·북부 지역에서 옮겨심기는 5월 10일에서 6월 10일에 이루어지고, 남부 지역에서의 옮겨심기는 5월 20일에서 6월 20일에 이루어지기 때문에 본 연구에서는 옮겨 심는 날짜를 공통적으로 적용해 주기 위해 중·북부 지역과 남부 지역의 중간 시기인 5월 30일로 옮겨 심는 날짜를 설정하였다.20) 또한 해당 작물의 심는 깊이, 초기 성장기간 등을 정확하게 알 수 있다면 해당 지역의 자료를 사용해야 하지만 해당되는 국내의 자세한 자료는 없기 때문에 Cropwat 8.0 모델에서 제공하는 쌀 데이터를 국내 전 지역에 걸쳐 사용하였다.
본 논문에서 나타내는 지역은 2009년의 생산량을 기준으로 높은 지역부터 낮은 지역의 순서로 나타내었으며 같은 계산 과정이 반복됨으로 생산량 기준 가장 높은 지역인 충청남도 지역의 산정방법을 나타내었다. 또한 기상 데이터는 기상청, 농촌진흥청의 자료10,20)를 이용하였다.
본 연구에서는 2009년을 기준으로 우리나라 전체 지역의 쌀 생산량과 비교해 생산량이 미미한 지역인 서울특별시와 6개 광역시, 제주도를 제외한 8개 시·도 지역을 지역적인 범위로 선정하였다.
본 연구의 산정 범위는 벼의 종자를 심는 시기부터 수확을 하고, 판매된 쌀을 소비자가 섭취하는 과정까지를 시간적 범위로 설정하였으며, 공간적 범위는 우리나라 전체 16개의 시·도 중 벼농사가 거의 이루어지지 않는 서울특별시와 6개 광역시(인천광역시, 대전광역시, 대구광역시, 광주광역시, 부산광역시, 울산광역시), 제주도 지역을 제외한 8개 시·도(충청남북도, 경상남북도, 전라남북도, 경기도, 강원도)를 대상으로 진행하였다.
산정 범위는 한 사람이 한 끼 식사에서 섭취하는 밥 한 그릇에 사용되는 물의 양을 우리나라 전체 16개 시·도 중에서 서울특별시와 6개 광역시(인천광역시, 대전광역시, 대구광역시, 광주광역시, 울산광역시, 부산광역시), 제주도를 제외한 8개 시·도를 대상 범위로 하여 물 발자국을 Cropwat 8.0 모델을 이용하여 산정하였다.
일반적인 토양데이터는 이 정도의 데이터를 입력해 주어야 하지만 벼농사에 대한 산정을 하는 경우에는 추가적으로 해당 토양의 투수율, 농작물에서 사용 가능한 물의 양, 최대로 물을 함유하기 위해 웅덩이를 파는 경우의 깊이 등이 추가되어야 한다. 이 부분에도 구축되어진 국내자료가 없는 관계로 Cropwat 8.0 모델에서 제공하는 black clay soil 데이터를 이용하였다.
이 부분에서 필요한 자료는 해당 지역의 위도, 경도, 평균고도, 최저온도, 최고온도, 상대습도, 평균풍속, 일조시간의 데이터이다. 충청남도 한 지역의 예로 천안과 연기군의 기상 데이터를 다음의 Table 4에 나타내었다.
데이터처리
위도, 경도, 평균 고도는 해당 지역의 평균값을 이용하였고, 최저, 최고 온도는 해당 월의 매일 최저, 최고 기온의 평균을 나타내며 평균 풍속은 표현 단위가 달라 환산계수를 적용하여 주었다. 이러한 기상데이터를 바탕으로 산출되는 값은 Rad 값과 ETo 값으로 여기서 산출되는 Rad (MJ/m2/day) 값은 해당 기상 데이터를 가진 지역의 복사량을 나타내게 되며 ETo (mm/day) 값은 농작물의 기준 증발산량(crop evapotranspiration)으로 이는 해당 지역의 토양, 작물, 강수량 등의 자료를 제외한 기상 자료만을 토대로 나타낸 산출값이다.
이론/모형
Method 방식을 이용하였다. 이 지역뿐만 아니라 전체 자료에 걸쳐서 강수 효율은 Cropwat 8.0 모델의 USDA S. C. Method를 사용하였다. 본 연구에서 사용되어진 천안, 연기 지역의 Rain 결과는 다음의 Table 5와 같다.
예를 들어 실제로 내리는 비의 양이 100 mm라도 증발, 유출 등의 이유로 내리는 빗물의 전체양이 사용될 수는 없기 때문에 강수 효율과 함께 연계하여 나타나게 된다. 해당 지역의 강수 효율에 관련된 데이터가 있다면 해당 자료를 사용하면 되지만, 국내에는 강수 효율에 대한 자료가 없기 때문에 Cropwat 8.0 모델에서 제시하는 표준 강수 효율인 USDA S.C. Method 방식을 이용하였다. 이 지역뿐만 아니라 전체 자료에 걸쳐서 강수 효율은 Cropwat 8.
성능/효과
1) 우리나라 평균적인 green water footprint 값은 852.55 m3/ton, blue water footprint 값은 635.32 m3/ton이 나왔으며, 이 두 값을 더한 물 발자국 산정 값은 1,487.87 m3/ton으로산정되었다.
또한 쌀은 2009년 기준으로 공급량은 578만 7천톤(이월, 생산, 수입), 수요량은 479만 2천톤(식량, 가공, 종자, 기타)으로 재고량은 99만 5천톤으로 나타나 있다.10) 공급량 578만 7천톤 중 수입에 의한 양은 전체의 약 4.4% 정도로 25만 7천톤 정도만을 수입에 의존하고 있어서 국내 소비되어지는 쌀의 대부분이 국내에서 생산 및 소비되어지고 있다.
2) 산정된 값을 바탕으로 1회 식사에 소요되는 쌀의 양인 130 g으로 환산하여 계산한 결과 간접적으로 사용되는 물 발자국은 193.42 L로 산정되었다.
3) 밥을 지을 때 쓰이는 물의 양인 직접적으로 사용되는 물의 양은 쌀의 무게에 1.4배를 사용하여 0.18 L의 직접적으로 사용하는 물의 양을 산정되어졌다.
4) 이렇게 산정된 직접 및 간접 물 사용량을 모두 더한 총 물 발자국 산정 값은 193.61L로 산정되었다.
18 L)의 물 사용량을 계산할 수 있다. 가정에서 밥을 짓기 전에 소요되는 간접 물 사용량 green + blue water인 193.42 L (99.9%)와 직접 물 사용량인 밥을 지을 때 사용되는 물의 양 0.18 L (0.01%)를 더해주면 우리가 밥 한 그릇을 먹는데 투입되는 물의 총량은 193.61 L가 소비되는 것을 알 수 있다.
물 발자국 산정 시 우선적으로 고려해야 하는 해당 작물의 국내/외의 흐름19)은 95% 이상이 국내에서 자급자족의 형태를 만족시키고 있기 때문에 대표성을 가지고 있으며 8개의 시·도 자료가 국내 자료를 대표할 수 있다고 판단하여 연구를 진행하였다. 본 논문에서 나타내는 지역은 2009년의 생산량을 기준으로 높은 지역부터 낮은 지역의 순서로 나타내었으며 같은 계산 과정이 반복됨으로 생산량 기준 가장 높은 지역인 충청남도 지역의 산정방법을 나타내었다. 또한 기상 데이터는 기상청, 농촌진흥청의 자료10,20)를 이용하였다.
전국의 평균 물 발자국 산정 결과 값을 보면 green water footprint 평균은 852.55 m3/ton, blue water footprint 평균은 635.32 m3/ton이고, 이 두 과정을 더해준 총 물 발자국 산정 결과 값은 1487.87 m3/ton이다. 여기에 우리나라 사람의 평균 1회 식사에 소요되는 쌀의 양인 130 g을10) 이용해서 물의 사용량을 보면 밥 한 그릇에 소요되는 green + blue water의 양은 193.
국내에서 쌀 생산량이 가장 많은 지역인 충청남도의 사례를 바탕으로 앞에서 나타낸 물 발자국 산정과정을 나머지 7지역에 대해서도 같이 적용하여 각 지역별 쌀 생산에 대한 물 발자국을 산정하여 다음의 Table 9에 나타내었다. 전체 8개 지역의 결과를 비교하면 가장 높은 물 발자국 산정 결과를 나타낸 곳은 전라남도 지역으로 1,669.54 m3/ton의 결과를 나타냈으며, 가장 작은 물 발자국 산정 결과를 나타낸 곳은 경상북도 지역으로 1,356.68 m3/ton의 결과가 나타났다. 결과적으로 나타난 값들을 평균 강수량 및 강수 효율과 비교하면 Fig.
후속연구
현재까지 물 사용량에 대한 자료가 잘 구축되어져 있지 않으며 특히 농업 생산 제품에 대한 물 사용량과 지역별 물 사용량에 대한 자료는 전무하다고 할 수 있기 때문에 각 제품에 대한 물 사용량 자료 구축은 중요하다고 할 수 있다. 또한 본 연구의 산정방법과 연구 결과는 향후 관련 분야 및 정책과 관련하여 기초자료로 잘 활용되어질 수 있을 것이다.
우리나라 전체 산업 중 가장 많은 물 사용량을 나타내는 농업, 그 중에서도 전체 농가 중 가장 많은 농가가 재배하는 쌀의 물 사용량을 산정하였는데, 추후 쌀 뿐만 아니라 농업 분야의 전 분야에 걸쳐진 연구가 진행된다면 일반 국민들이 자신이 사용하게 되는 물의 양이 어느 정도인지 조금 더 구체적으로 알 수 있을 것이다. 또한, 농업 분야를 넘어 전체 산업 분야로 산정이 진행된다면 국가 전체의 직접적인 그리고 간접적인 물 사용에 대한 데이터베이스 구축이 가능할 것이다. 이는 국가 물 관리에 보다 경쟁력을 갖출 수 있는 수단이 될 수 있을 것이며, 산정된 물 발자국 결과를 토대로 제품의 물 자원 사용을 나타내는 표시제도로도 활용이 가능할 것이라 사료되어진다.
본 연구에서는 국내 실정에 맞는 데이터가 없는 관계로 Cropwat 8.0 모델에서 표준으로 제공하는 값을 사용하였는데, 이를 국내 현황에 맞도록 데이터베이스를 구축한다면 산업 전반에 대해 보다 정확한 자료를 산출해 낼 수 있을 것이다. 우리나라 전체 산업 중 가장 많은 물 사용량을 나타내는 농업, 그 중에서도 전체 농가 중 가장 많은 농가가 재배하는 쌀의 물 사용량을 산정하였는데, 추후 쌀 뿐만 아니라 농업 분야의 전 분야에 걸쳐진 연구가 진행된다면 일반 국민들이 자신이 사용하게 되는 물의 양이 어느 정도인지 조금 더 구체적으로 알 수 있을 것이다.
0 모델에서 표준으로 제공하는 값을 사용하였는데, 이를 국내 현황에 맞도록 데이터베이스를 구축한다면 산업 전반에 대해 보다 정확한 자료를 산출해 낼 수 있을 것이다. 우리나라 전체 산업 중 가장 많은 물 사용량을 나타내는 농업, 그 중에서도 전체 농가 중 가장 많은 농가가 재배하는 쌀의 물 사용량을 산정하였는데, 추후 쌀 뿐만 아니라 농업 분야의 전 분야에 걸쳐진 연구가 진행된다면 일반 국민들이 자신이 사용하게 되는 물의 양이 어느 정도인지 조금 더 구체적으로 알 수 있을 것이다. 또한, 농업 분야를 넘어 전체 산업 분야로 산정이 진행된다면 국가 전체의 직접적인 그리고 간접적인 물 사용에 대한 데이터베이스 구축이 가능할 것이다.
또한, 농업 분야를 넘어 전체 산업 분야로 산정이 진행된다면 국가 전체의 직접적인 그리고 간접적인 물 사용에 대한 데이터베이스 구축이 가능할 것이다. 이는 국가 물 관리에 보다 경쟁력을 갖출 수 있는 수단이 될 수 있을 것이며, 산정된 물 발자국 결과를 토대로 제품의 물 자원 사용을 나타내는 표시제도로도 활용이 가능할 것이라 사료되어진다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
현재 사용되는 물의 용도분포는 어떠합니까?
물 환경정책에 있어서 특히 농업 분야는 국내 전체 산업 분야의 물 사용 중에서 가장 많은 부분을 차지하고 있다. 현재 사용되는 물의 전체량 중 약 54%는 농업용수, 20%가 유지용수, 17%가 생활용수, 공업용수로 약 9%가 사용되어지고 있다.7,8) 통계에서 나타낸 바와 같이 가장 많은 양을 차지하고 있는 농업용수로 사용되는 물 관리에 대한 적절한 정책을 수립하는 것이 우리나라 전체 수자원 사용에 대한 정책을 수립하는데 있어서 가장 중요한 부분이 될 수 있다고 할 수 있다.
물 발자국이란 무엇입니까?
물 발자국(Water footprint)은 단위 제품 및 단위 서비스 생산 전과정(life cycle) 동안 직접 및 간접적으로 이용되는 물의 총량지표를 나타내는 것을 의미한다. 현재까지 산업별 및 제품에 대한 물 사용량과 관련된 자료가 잘 구축되어져 있지 않으며 특히 많은 물이 사용되어지는 농업 생산 제품에 대한 물 사용량에 대한 자료는 전무하다고 할 수 있기 때문에 각 제품에 대한 물 사용량 자료 구축은 중요하다고 할 수 있다.
물 발자국 산정 시 사용되는 물은 세 가지로 구분되는데 각각은 무엇입니까?
물 발자국 산정 시 사용되는 물은 세 가지로 구분하여 나타내었는데 이는 blue water footprint, green water footprint, grey water footprint이다.16) Blue water footprint는 제품 생산 단계에서 사용하게 되는 지표수나 지하수의 양, 또는 관개수로와 같이 정해진 양이 투입이 되는 물의 사용량을 나타내는 것이고, green water footprint는 토양이 함유하는 빗물의 양인 토양 함유 수분 함량을 나타내게 된다. 또한 grey water footprint는 제품을 제조하는 공정에서 나타나는 오염 물질로 인한 수질 오염을 정화하는데 필요한 물의 양으로 정의된다.
참고문헌 (21)
UN, World Water Development Report, (2003).
Chapagain, A. K. and Hoekstra, A. Y., "Water footprints of nations," Value of Water Research Report Series No. 16. Available from, http://www.waterfootprint.org/?pagefiles/Publications, [12 June 2007](2004).
Allan, J. A., "Virtual Water: A Strategic Resource, Global Solutions to Regional Deficits," Groundwater, 36, 545-546 (1998).
Canals, L., Chenoweth, J., Chapagain, A., Orr, S., Assumpci, A. and Clift, R., "Assessing Freshwater Use Impacts in LCA: Part I-Inventory Modelling and Characterisation Factors for the Main Impact Pathways," Int. J. Life Cycle Ass., 14, 28-42(2009).
Park, J. H., "Water resource characteristic and statistic in Korea," K-water(2007).
Suh, K. D., "How will we do for water management?," Kor. River Assoc.(2005).
K-water, Basic data in water resource area(2006).
Park, K. H., "The future of Korean rice industry," Kor. College Agric.(2004).
National statistic potal, http://kosis.kr/abroad/abroad_01List. jsp
Allan, T., "Productive efficiency and allocative efficiency: why better water management may not solve the problem,"Agric. Water Manage., 40(1), 71-75(1999).
Hoekstra, A. Y. and Chapagain, A. K., "The water footprints of Morocco and the Netherlands: Global water use as a result of domestic consumption of agricultural commodities," Ecol. Economics, 64(1), 143-151(2007).
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