PORT-MIS 및 선박제원 DB를 이용한 부산항 입출항 선박의 온실가스 배출량 산정 Estimating Greenhouse Gas Emissions from Marine Vessels in the Port of Busan using PORT-MIS and Vessel Specification Databases원문보기
본 연구에서는 산재되어 있는 부산항 입출항 선박의 개별 활동도(정박 접안 특성) 및 선박제원 정보를 기존 항만운영정보시스템(PORT-MIS) DB에 연계 구축하기 위한 방법론을 제시하고, 연계 구축된 3가지 DB를 이용하여 18개월(2009.01~2010.06) 동안 부산항에 입출항한 선박의 온실가스 배출량을 산정하여 그 결과를 비교 분석하였다. 본 연구에서는 선박의 기본 활동도 변수만을 포함하고 있는 저해상도의 L-PORT-MIS DB에 각 선박의 정박시간 자료를 추가하여 중해상도의 M-PORT-MIS DB를 연계 구축하였으며, 각 선박의 온실가스 배출량에 직접적인 영향을 주는 엔진출력 등과 같은 선박제원 정보를 연계시켜 고해상도의 H-PORT-MIS DB를 구축하였다. 각 활동도 DB를 이용한 선박의 온실가스 배출량 산정결과, 선박 활동도의 해상도가 높아질수록 총 온실가스 배출량은 감소하는 것으로 분석되었다. 구체적으로 저해상도 및 중해상도의 선박 활동도 자료를 이용할 경우에는 과거에 집계화된 정박 및 접안 특성에 의존하여 온실가스 배출량이 과다 산정되는 반면, 고해상도의 선박 활동도 자료를 이용할 경우에는 각 선박의 개별 접안 정박 특성과 엔진출력이 고려되는바 H-PORT-MIS DB를 이용한 선박의 온실가스 배출량은 보다 신뢰성 높은 추정치로 판단된다. 이처럼 부산항을 입출항하는 개별 선박의 특성을 반영하여 온실가스 배출량을 산정했을 경우 그 추정치는 기존 추정치와 매우 달라질 수 있어 실효성 있는 온실가스 저감대책 수립을 위해서는 본 연구에서 제안한 DB의 연계 구축이 시급하다.
본 연구에서는 산재되어 있는 부산항 입출항 선박의 개별 활동도(정박 접안 특성) 및 선박제원 정보를 기존 항만운영정보시스템(PORT-MIS) DB에 연계 구축하기 위한 방법론을 제시하고, 연계 구축된 3가지 DB를 이용하여 18개월(2009.01~2010.06) 동안 부산항에 입출항한 선박의 온실가스 배출량을 산정하여 그 결과를 비교 분석하였다. 본 연구에서는 선박의 기본 활동도 변수만을 포함하고 있는 저해상도의 L-PORT-MIS DB에 각 선박의 정박시간 자료를 추가하여 중해상도의 M-PORT-MIS DB를 연계 구축하였으며, 각 선박의 온실가스 배출량에 직접적인 영향을 주는 엔진출력 등과 같은 선박제원 정보를 연계시켜 고해상도의 H-PORT-MIS DB를 구축하였다. 각 활동도 DB를 이용한 선박의 온실가스 배출량 산정결과, 선박 활동도의 해상도가 높아질수록 총 온실가스 배출량은 감소하는 것으로 분석되었다. 구체적으로 저해상도 및 중해상도의 선박 활동도 자료를 이용할 경우에는 과거에 집계화된 정박 및 접안 특성에 의존하여 온실가스 배출량이 과다 산정되는 반면, 고해상도의 선박 활동도 자료를 이용할 경우에는 각 선박의 개별 접안 정박 특성과 엔진출력이 고려되는바 H-PORT-MIS DB를 이용한 선박의 온실가스 배출량은 보다 신뢰성 높은 추정치로 판단된다. 이처럼 부산항을 입출항하는 개별 선박의 특성을 반영하여 온실가스 배출량을 산정했을 경우 그 추정치는 기존 추정치와 매우 달라질 수 있어 실효성 있는 온실가스 저감대책 수립을 위해서는 본 연구에서 제안한 DB의 연계 구축이 시급하다.
This study presents the linkage method combining the existing Port Management Information System (PORT-MIS) DB with the scattered vessel activity data sets including the hotelling and maneuvering characteristics and specification information of the vessels arriving and departing from the port of Bus...
This study presents the linkage method combining the existing Port Management Information System (PORT-MIS) DB with the scattered vessel activity data sets including the hotelling and maneuvering characteristics and specification information of the vessels arriving and departing from the port of Busan from January 2009 to June 2010. By linking the data sets, this study made three types of vessel activity databases: L-PORT-MIS DB with low-level vessel activities, M-PORT-MIS DB with medium-level vessel activities such as hotelling time, H-PORT-MIS DB with high-level vessel activities such as hotelling time, engine power, etc. The greenhouse gas (GHG) emissions estimation results show that total GHG emissions decreases when the detailed vessel activities are employed. This decrease in the total GHG emissions by the level of vessel activities implies that the GHG emissions from the low and medium level vessel activities are overestimated due to the aggregated hotelling/maneuvering times and speeds resulting from the past vessel specifications. Therefore, the GHG emissions using the H-PORT-MIS DB are more reliable GHG emission estimates in that the vessel specifications and the observed hotelling time of each vessel are employed in the estimation process. Hence, the high-level vessel activity dataset should be constructed to implement more suitable countermeasures for reducing the GHG emissions in the port of Busan.
This study presents the linkage method combining the existing Port Management Information System (PORT-MIS) DB with the scattered vessel activity data sets including the hotelling and maneuvering characteristics and specification information of the vessels arriving and departing from the port of Busan from January 2009 to June 2010. By linking the data sets, this study made three types of vessel activity databases: L-PORT-MIS DB with low-level vessel activities, M-PORT-MIS DB with medium-level vessel activities such as hotelling time, H-PORT-MIS DB with high-level vessel activities such as hotelling time, engine power, etc. The greenhouse gas (GHG) emissions estimation results show that total GHG emissions decreases when the detailed vessel activities are employed. This decrease in the total GHG emissions by the level of vessel activities implies that the GHG emissions from the low and medium level vessel activities are overestimated due to the aggregated hotelling/maneuvering times and speeds resulting from the past vessel specifications. Therefore, the GHG emissions using the H-PORT-MIS DB are more reliable GHG emission estimates in that the vessel specifications and the observed hotelling time of each vessel are employed in the estimation process. Hence, the high-level vessel activity dataset should be constructed to implement more suitable countermeasures for reducing the GHG emissions in the port of Busan.
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문제 정의
궁극적으로 본 연구는 부산항을 입출항하는 선박의 부산항계 내 온실가스 배출량을 보다 합리적으로 추정할 수 있는 활동도자료의 구축 방법론을 제시하고 각 활동도 자료를 이용해 산정된 온실가스 배출량 추정치의 비교분석을 통해 지자체 차원의 대응 가능한 온실가스 저감대책을 수립하기 위한 기초자료 제공을 위해 수행되었다.
본 연구는 기존 PORT-MIS DB만을 이용한 상향식 선박 온실가스배출량 산정의 문제점을 보완하기 위해 기존 PORT-MIS 기반 선박활동도 자료에 각 선박의 정박시간, 접안시간, 접안속도, 선박 제원정보(주엔진, 보조엔진 출력 등)를 포함하는 3가기 형태의 선박 활동도 자료를 연계·구축하여 부산항 입출항(2009.01~2010.06) 선박의 온실가스 배출량을 산정하였다.
이 연구에서는 각 선박의 정박시간과 접안시간을 조사한 후 Lloyd's Register Group (이하 로이드사)에서 입수한 각 선박의 제원정보와 결합하여 정박 및 접안시 온실가스 배출량을 상세하게 제시하여, 보다 구체적인 선박부문 온실가스 감축정책 도출을 위한 기초자료를 제공했다(유사연구로 Starcrest Consulting Group, 2007b 참조).
이처럼 본 연구는 선행연구에서 제시한 산정방법론을 수용하였으나, 각 선박의 주엔진 및 보조엔진 출력값은 선박의 온실가스배출량 산정에 핵심자료로 활용되는바 본 연구에서는 선종별 주엔진 및 보조엔진 출력 추정식을 개발하여 결측된 엔진출력값을 보정하였다. 물론 엔진출력값의 결측치는 선행연구에서 제시된 선종별 기준값으로 대체할 수 있으나, 이 값에는 미국 LA항을 입출항한 선박들의 특성이 강하게 반영되어 있는바 실제 부산항을 입출항한 선박들의 제원특성을 보다 현실적으로 반영하기 위해 결측치 처리는 본 연구를 통해 구축된 선박제원정보를 활용한 추정식을 사용하였다.
제안 방법
끝으로 Eqs. (1) and (2)를 이용해 산정된 각 선박의 회당 연료소비량에 총 입출항수를 적용하여 총 연료소비량을 산정하였으며, 이 값을 디젤류 이용선박의 온실가스 배출계수와 지구온난화지수를 곱해 선박의 총 온실가스 배출량을 산정하였다(IPCC, 2006).
끝으로 Eq. (3)을 통해 추정된 각 선박의 온실가스 배출량에 IPCC (2006)에서 제시한 배출물질별 지구온난화지수를 곱해 HPORT-MIS DB를 이용한 선박의 총 온실가스 배출량을 산정하였다.
따라서 본 연구에서는 부산항 입출항 선박별 제원정보를 로이드사(Sea-Web DB)로부터 별도 구매한 후 Table 2에 제시된 각 선박의 11가지 제원정보를 M-PORT-MIS DB에 추가하였다(선박 제원정보는 각 선박의 IMO Ship No. 및 Call Sign을 이용하여 1:1 매칭).
이를 위해 본 연구에서는 기본적인 선박의 활동도 변수만을 포함하고 있는 저해상도의 L-PORT-MIS DB에 각 선박의 정박시간 자료를 추가하여 중해상도의 M-PORT-MIS DB를 연계·구축하였다. 또한 선행연구(Starcrest Consulting Group, 2007a, 2007b) 에서 제시한 방법론을 수용하여 M-PORT-MIS DB에 각 선박의 온실가스 배출량에 직접적인 영향을 주는 엔진출력 등과 같은 선박제원정보를 연계시켜 고해상도의 H-PORT-MIS DB를 구축하였으며, 각 활동도 자료를 이용한 선박의 온실가스 배출량 산정방법을 제시하였다. 구축된 3가지 형태의 DB를 이용한 선박의 온실가스 배출량 산정결과, 선박 활동도 자료의 해상도가 높아질수록(즉 상세정보가 포함될수록) 총 온실가스 배출량은 감소하는 것으로 분석되었다(945.
이처럼 본 연구는 선행연구에서 제시한 산정방법론을 수용하였으나, 각 선박의 주엔진 및 보조엔진 출력값은 선박의 온실가스배출량 산정에 핵심자료로 활용되는바 본 연구에서는 선종별 주엔진 및 보조엔진 출력 추정식을 개발하여 결측된 엔진출력값을 보정하였다. 물론 엔진출력값의 결측치는 선행연구에서 제시된 선종별 기준값으로 대체할 수 있으나, 이 값에는 미국 LA항을 입출항한 선박들의 특성이 강하게 반영되어 있는바 실제 부산항을 입출항한 선박들의 제원특성을 보다 현실적으로 반영하기 위해 결측치 처리는 본 연구를 통해 구축된 선박제원정보를 활용한 추정식을 사용하였다.
본 연구에서는 산재되어 있는 부산항 입출항 선박의 개별 활동도 (정박·접안 특성) 및 선박제원 자료를 기존 항만운영정보시스템 (PORT-MIS) DB에 연계·구축하기 위한 방법론을 제시하고, 전술한 3가지 DB를 이용하여 18개월(2009.01~ 2010.06) 동안 부산항에 입출항한 선박의 온실가스 배출량을 산정하고 그 결과를 비교·분석하였다.
본 장에서는 선행연구 고찰을 통해 파악된 선박의 온실가스 배출량에 직접적으로 영향을 주는 선박의 활동도 변수(정박시간, 정박장소 및 선박제원변수)들을 기존 PORT-MIS DB에 연계시켜 구축한 3가지 형태의 선박활동도 자료의 연계·구축방법과 각 활동도자료의 특성을 제시하였다.
선박의 활동도 DB는 Fig. 1에 제시된 바와 같이 각 선박의 통행행태 및 배출특성 분석을 위한 활동도 자료의 상세도에 따라 분류하였다. 구체적으로 L-PORT-MIS DB1) (저해상도의 선박활동도 DB)는 선박의 온실가스 배출량 산정을 위한 기본 활동도 변수(선종, 입항목적, 총톤수 등)만을 포함하고 있으며, H-PORTMIS DB(고해상도의 선박활동도 DB)는 전술한 기본 활동도 변수와 개별 선박의 관측정박시간 뿐 아니라 온실가스 배출량에 직접적인 영향을 주는 선박제원(주엔진, 보조엔진 출력) 변수들을 포함하고 있다.
이를 위해 본 연구에서는 기본적인 선박의 활동도 변수만을 포함하고 있는 저해상도의 L-PORT-MIS DB에 각 선박의 정박시간 자료를 추가하여 중해상도의 M-PORT-MIS DB를 연계·구축하였다.
저해상도 및 중해상도의 선박 활동도 자료(L-PORT-MIS, MPORT-MIS DB)를 이용한 선박의 온실가스 배출량 산정은 IPCC 가이드라인(IPCC, 2006)에 제시된 바와 같이 선박의 정박 및 접안 시 연료소비량에 온실가스 배출계수를 곱해 산정하였다. 구체적으로 각 입출항 선박의 접안 및 정박시 연료소비량은 각각 Eqs.
Interaction term이 유의한 양수값을 가짐). 전술한 바와 같이 본 연구에서는 각 선박별 엔진출력 결측치를 선종 및 총중량에 따른 엔진출력 추정치를 이용해 보정하였다. 물론 엔진출력 추정식은 주엔진의 RPM 및 기타 상세자료를 이용하면 보다 현실적인 값이 추정될 수 있으나, 엔진출력자료가 결측될 경우 그 외 정보 또한 결측되는 문제점을 갖고 있어 대부분의 선박이 갖고 있는 정보인 총톤수 및 선종을 이용하여 엔진출력식을 추정하였으며, 엔진출력 추정식의 개발은 향후 장기간에 걸쳐 축적된 빅데이터를 이용하여 수정·보완되어야 할 것으로 판단된다.
대상 데이터
Eq. (1)에서 접안거리는 부산항계선을 기준으로 각 선박의 입항 계선까지의 항로거리로 산정하였으며, 톤급별 연료경제자료는 2001년 톤급별 연료경제자료(National Institute of Environmental Research, 2007; Table 125, p133)를 사용하였다.
전술한바와 같이 L-PORT-MIS DB는 선박의 정박지 및 정박시간 정보와 엔진 출력과 같은 선박의 상세 통행특성 및 제원 정보를 제공하고 있지 않아 온실가스 배출량 산정 시 현실적인 값을 제공하지 못하는 단점을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 2009년 1월부터 2010년 6월(총 18개월)간 부산항을 입출항한 총 34,532회의 각 선석별 점유시간 정보를 별도 수집하여 각 선박의 정박시간 및 장소 DB를 구축하였다.
성능/효과
∙ H-PORT-MIS DB를 이용했을 경우 총 온실가스 배출량은 감소했으나, 접안 시 온실가스 배출량은 “15.68 GgCO2-eq”가 증가하였다.
∙ L-PORT-MIS DB를 이용한 선박의 온실가스 배출량은 분석 기간 동안 “945.85 GgCO2-eq”으로 산정되었으나 M-PORTMIS DB를 이용했을 경우 온실가스 배출량은 “928.25 GgCO2-eq”로 다소 낮게 산정되었다.
∙ 구체적으로 양적하 목적으로 부산항에 입항한 선박의 평균정박시간은 “1.18일/회”로 기준값인 “0.79일/회”보다 커 양적하시 발생하는 온실가스 배출량(M-PORT-MIS 정박, “861.90 GgCO2-eq”)은 정박시간에 대한 보완 없이 산정된 온실가스배출량(L-PORT-MIS 정박, “701.63 GgCO2-eq”)보다 크게 산정되었다.
각 선박의 정박시간 분석결과, 화물 양적하 및 여객상륙을 목적으로 입항한 선박은 전체 입항 선박의 67%를 차지하며, 그 외 목적으로 입항한 선박은 33%를 차지하는 것으로 나타났다(Table 1). 각 입항목적별 평균 정박시간은 양적하 목적이 “1.
3 and 4 참조). 구체적으로 선박의 총톤수가 증가할수록 주엔진 및 보조엔진의 출력은 증가하며, 총톤수 증가에 따른 엔진 출력의 증가(i.e. 총톤수의 한계효과)는 선종(컨테이너선과 비컨테이너선)에 따라 달라지는데, 컨테이너선의 총톤수 한계효과는 비컨테이너선의 총톤수 한계효과보다 크게 나타났다(i.e. Interaction term이 유의한 양수값을 가짐). 전술한 바와 같이 본 연구에서는 각 선박별 엔진출력 결측치를 선종 및 총중량에 따른 엔진출력 추정치를 이용해 보정하였다.
구축된 3가지 형태의 DB를 이용한 선박의 온실가스 배출량 산정결과, 선박 활동도 자료의 해상도가 높아질수록(즉 상세정보가 포함될수록) 총 온실가스 배출량은 감소하는 것으로 분석되었다(945.85GgCO2-eq (저해상도) > 928.25GgCO2-eq (중해상도) > 653.34 GgCO2-eq (고해상도).
Table 5는 선종 및 선박 총중량에 따른 주엔진 및 보조엔진출력 추정 회귀식을 나타낸다. 분석결과 주엔진 출력은 평균 16,406kW, 보조엔진 출력은 평균 4,292kW로 나타났으며, 각 엔진출력은 선종과 선박의 총중량에 따라 달라지는 것으로 나타났다(Figs. 3 and 4 참조). 구체적으로 선박의 총톤수가 증가할수록 주엔진 및 보조엔진의 출력은 증가하며, 총톤수 증가에 따른 엔진 출력의 증가(i.
(2011)은 2009년 한국선급과 선박안전기술공단에 등록된 총 3,527척의 국내 선박의 활동도(선박의 엔진기관 제원, 연료소모율, 운항모드별 운항정보)를 수집하여 온실가스 배출량을 산정하였다. 수집된 자료와 국제해사기구(IMO, International Maritime Organization)에서 제시한 엔진출력 및 연료소모율을 이용하여 선박의 온실가스 배출량 산정한 결과 총 연료소비량을 활동도 자료로 산정(하향식)한 선박의 온실가스 배출량에 비해 이 연구를 통해 산정(상향식)한 온실가스 배출량이 7~29%가량 높은 것으로 나타났다. 그러나 이 연구결과는 선박의 정박시간과 항계 외 운항시간만을 고려한바 항계 내에서 발생하는 각 선박의 접안행태를 적절하게 반영하지 못했을 뿐 아니라 각 부두를 입출항하는 국내선박만을 대상으로 배출량 산정이 이루어져 각 부두를 입출항하는 모든 선박에 대한 항계 내 온실가스 저감대책 발굴을 위한 기초자료 제공에는 한계점이 있다.
68 GgCO2-eq”가 증가하였다. 이러한 결과는 최근 선박의 복합화 및 대형화에 따른 선박의 엔진출력 변화에 기인하는 것으로 판단되며, 입항 목적에 관계없이 H-PORT-MIS DB를 사용할 경우 접안 시 배출량은 M-PORT-MIS DB의 배출량보다 크게 산정되었다.
이처럼 부산항을 입출항하는 개별 선박의 특성을 반영하여 온실가스 배출량을 산정했을 경우 그 추정치는 기존 추정치와 매우 달라질 수 있어 본 연구에서 제안한 DB의 연계·구축이 시급하다고 할 수 있다.
추정모형을 통해 이 연구에서 산정된 풀컨테이너선의 온실가스 배출량은 ‘16,856kg CO2-eq/회‘로 표본 조사된 평균 정박시간을 적용한 기존연구(Yang et al., 2010)결과인 ’33,129kg CO2-eq/회’의 절반 수준인 것으로 나타나 선박의 온실가스 배출량 산정 시 선종 및 입항목적별 정박시간 적용이 필요한 것으로 나타났다.
후속연구
수집된 자료와 국제해사기구(IMO, International Maritime Organization)에서 제시한 엔진출력 및 연료소모율을 이용하여 선박의 온실가스 배출량 산정한 결과 총 연료소비량을 활동도 자료로 산정(하향식)한 선박의 온실가스 배출량에 비해 이 연구를 통해 산정(상향식)한 온실가스 배출량이 7~29%가량 높은 것으로 나타났다. 그러나 이 연구결과는 선박의 정박시간과 항계 외 운항시간만을 고려한바 항계 내에서 발생하는 각 선박의 접안행태를 적절하게 반영하지 못했을 뿐 아니라 각 부두를 입출항하는 국내선박만을 대상으로 배출량 산정이 이루어져 각 부두를 입출항하는 모든 선박에 대한 항계 내 온실가스 저감대책 발굴을 위한 기초자료 제공에는 한계점이 있다.
이처럼 부산항을 입출항하는 개별 선박의 특성을 반영하여 온실가스 배출량을 산정했을 경우 그 추정치는 기존 추정치와 매우 달라질 수 있어 본 연구에서 제안한 DB의 연계·구축이 시급하다고 할 수 있다. 또한 개선 DB는 정박시간 감소, 운항속도 감속, 고효율 첨단선박 도입 등과 같은 온실가스 감축 대책 수립 및 평가에 실질적으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
물론 엔진출력 추정식은 주엔진의 RPM 및 기타 상세자료를 이용하면 보다 현실적인 값이 추정될 수 있으나, 엔진출력자료가 결측될 경우 그 외 정보 또한 결측되는 문제점을 갖고 있어 대부분의 선박이 갖고 있는 정보인 총톤수 및 선종을 이용하여 엔진출력식을 추정하였으며, 엔진출력 추정식의 개발은 향후 장기간에 걸쳐 축적된 빅데이터를 이용하여 수정·보완되어야 할 것으로 판단된다.
(2008)은 로이드사에서 입수한 선박제원정보(각 선박의 엔진출력자료 등)와 PORT-MIS 자료를 결합하여 구축한 활동도 자료를 이용해 부산항 유출입 선박의 대기오염물질 배출량을 산정하였다. 이 연구는 국외 선행연구와 마찬가지로 상세한 선박의 제원정보를 활용하여 각 선박의 에너지 소비량을 추정했으나, 대기오염물질 배출량만을 산정하였을 뿐 아니라 각 선박의 정박 시 배출량이 산정되지 않았다는 아쉬움이 있다.
그러나 각 선박의 제원정보 수집에 한계가 있어 선종·선석별 온실가스 배출량 비교분석에 대한 심층적인 연구가 이루어지지 못한 아쉬움이 있다. 이러한 연구의 한계점은 향후 각 선종별 선박제원정보 DB의 축적을 통해 보완되어야 할 것으로 판단된다. 이를 위해서는 현재 선박제원신고 시 선택사항으로 처리되고 있는 엔진출력 상세정보를 보다 적극적으로 수집·관리하고, 궁극적으로는 해당 자료를 이용한 객관적인 온실가스 저감대책 수립 방법론 개발 연구가 수행되어야 할 것이다.
이러한 연구의 한계점은 향후 각 선종별 선박제원정보 DB의 축적을 통해 보완되어야 할 것으로 판단된다. 이를 위해서는 현재 선박제원신고 시 선택사항으로 처리되고 있는 엔진출력 상세정보를 보다 적극적으로 수집·관리하고, 궁극적으로는 해당 자료를 이용한 객관적인 온실가스 저감대책 수립 방법론 개발 연구가 수행되어야 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
국내의 경우 온실가스 배출량 산정 및 저감목표 제시는 어떻게 수행되고 있는가?
온실가스 감축을 위한 국제사회의 노력은 1994년 3월 UN 기후 변화 협약(UNFCCC : United Nations Framework Convention on Climate Change)의 공식 발효를 시작으로 “차별화된 공동부담” 원칙에 따라 1995년 베를린 위임사항(Berlin Mandate) 합의, 1997년 교토의정서(Kyoto Protocol) 채택과 2009년 코펜하겐 합의문 (Copenhagen Accord)을 통해 지속되고 있다. 온실가스 배출량 산정 및 저감목표 제시는 UNFCCC에 가입한 각 당사국이 주체적으로 수행할 수 있으나, 국내의 경우 온실가스 배출원이 도시화 및 산업화 과정에서 급속하게 성장한 도시나 지역사회로 인식되면서 온실가스 배출원과 삭감방안을 결정하는 주체로 지자체의 역할이 한층 강조되고 있는 실정이다.
부산광역시의 수송부문 온실가스 배출기여도는 무엇에 기인하였는가?
, 2007). 상대적으로 높은 부산시의 수송부문 온실가스 배출기여도(57%)는 항구도시의 특성상 선박 및 화물운송수단의 배출량에 기인한 것으로 분석되었으며, Shin and Cheong (2011)은 부산시 항만부문 온실가스 배출량(선박, 화물트럭, 화물열차, 항구시설)의 64%가 부산의 입출항 선박의 배출량에 기인함을 밝혔다. 선행연구에서 제시된 선박부문 온실가스 배출량은 지자체 차원의 선박부문 온실가스 저감정책 도출을 위해 총 에너지 소비량을 활동도 자료로 이용하는 하향식 (Top-down) 접근방법의 적용을 지양하고 각 선박의 운항정보를 포함하고 있는 항만운영정보시스템(Port Management Information System : PORT-MIS) DB를 활동도로 이용한 상향식 (Bottom-up) 접근방식을 통해 산정되었으나, 기존 PORT-MIS DB에는 현실적인 선박의 온실가스 배출량 산정을 위한 핵심 활동도자료인 각 선박의 주엔진 및 보조엔진 정보와 정박시간 및 정박위치 정보가 누락되어 있어 신뢰성 있는 부산항 입출항 선박의 온실가스 배출현황이 산정될 수 없다는 한계점을 갖고 있다.
온실가스 감축을 위해 국제사회는 어떤 노력을 하였는가?
온실가스 감축을 위한 국제사회의 노력은 1994년 3월 UN 기후 변화 협약(UNFCCC : United Nations Framework Convention on Climate Change)의 공식 발효를 시작으로 “차별화된 공동부담” 원칙에 따라 1995년 베를린 위임사항(Berlin Mandate) 합의, 1997년 교토의정서(Kyoto Protocol) 채택과 2009년 코펜하겐 합의문 (Copenhagen Accord)을 통해 지속되고 있다. 온실가스 배출량 산정 및 저감목표 제시는 UNFCCC에 가입한 각 당사국이 주체적으로 수행할 수 있으나, 국내의 경우 온실가스 배출원이 도시화 및 산업화 과정에서 급속하게 성장한 도시나 지역사회로 인식되면서 온실가스 배출원과 삭감방안을 결정하는 주체로 지자체의 역할이 한층 강조되고 있는 실정이다.
참고문헌 (11)
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