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[국내논문] 로그 회귀분석 및 CART를 활용한 수력사업의 CDM 승인여부 예측 모델에 관한 연구
Predicting the success of CDM Registration for Hydropower Projects using Logistic Regression and CART 원문보기

한국건설관리학회논문집 = Korean journal of construction engineering and management, v.16 no.2, 2015년, pp.65 - 76  

박종호 (서울과학기술대학교 건설시스템공학과) ,  구본상

초록
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청정개발체제(CDM) 사업은 신재생에너지사업의 보조를 통해 지구온난화 가스의 감축을 꾀하는 대표적인 국가 및 기업 간 배출권 거래(cap and trade)제도이다. 재래식 발전 방식에 비해 수익성이 낮은 태양광, 풍력, 수력 등의 사업이 CDM 사업으로 승인을 받으면 매년 탄소배출권(CER)을 제공받고, 이의 판매를 통해 발생한 추가 수익으로 인해 사업 타당성이 향상될 수 있다. 그러나 CDM 사업으로 인정받기 위해서는 환경적, 기술적, 경제적 추가성(Additionality)를 입증해야 하는데, 해당 적용 기술, 베이스라인 측정 방법론, 온실 가스 감축량, 사업 내부 수익률(IRR) 등 다수의 변수에 따라 결과가 달라지기 때문에 사전적으로 승인여부를 파악하기가 어렵다. 본 연구에서는 신재생에너지로 분류되는 수력 사업의 CDM 승인여부를 예측할 수 있는 모델을 개발하는 것을 목표로 하였다. 구체적으로 UNFCCC에서 제공하는 수력 사업 데이터를 활용하여 로그 회귀분석 및 CART 분석을 실시하여 예측모델을 개발하였으며 이와 함께 승인 여부에 유의하게 영향을 미치는 핵심 인자들을 파악하였다. 구축된 로그 회귀 및 CART 예측모델은 AUC가 각각 0.7674 및 0.7231로 예측 정확성이 비교적 높게 나왔다. 또한 수력 사업에서는 온실가스 저감량 대비 투자액, 시간당 발전량 및 내부수익률이 승인여부에 유의한 변수들로 파악되었고, 이에 비해 특정 기술이나 측정 방법론은 영향이 없는 것으로 드러났다. 즉, 특정 기술을 불문하고 온실가스를 투자 대비 가장 효율적으로 저감하는 사업과 수력사업들 중 상대적으로 소규모로 진행되는 사업이 CDM 사업으로 승인될 가능성이 높다는 것으로 해석된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The Clean Development Mechanism (CDM) is the multi-lateral 'cap and trade' system endorsed by the Kyoto Protocol. CDM allows developed (Annex I) countries to buy CER credits from New and Renewable (NE) projects of non-Annex countries, to meet their carbon reduction requirements. This in effect subsi...

주제어

#수력사업   #데이터 마이닝   #로그 회귀분석  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
추가성이란 무엇인가? 신재생에너지 사업을 CDM으로 승인받기 위한 핵심 사항은 해당 사업의 추가성(Additionality) 입증 여부이다. 추가성은 등록된 CDM 사업 활동이 부재할 경우 발생하는 온실가스 배출량이 해당 프로젝트로 인해 일정 수준 이하로 감축될 경우를 의미한다(KEMCO 2007). 다시 말해, 해당 사업을 수행 했을 경우와 재래식 사업의 배출량을 비교해 인위적인 온실 가스 배출 감축이 있을 때 추가성이 있는 것으로 보고 있다.
지도학습을 위한 알고리즘에는 어떤 것들이 있는가? Fig. 4와 같이 구축된 데이터(Training set)를 통하여 입력 변수와 출력변수간의 관계를 학습하고 검증용 데이터(Test set)를 이용하여 출력값이 알려지지 않은 새로운 데이터에 대 한 값을 예측하는 것으로 지도학습을 위한 알고리즘에는 회귀분석(Regression analysis), 의사결정나무(CART), 판별분 석(Discriminant analysis), 신경망분석(Neural network) 등이 있다.
CDM pipeline 자료는 어떤 특징이 있는가? 수력 사업과 관련된 구체적 데이터는 UNFCCC에서 제공 하는 ‘CDM pipeline’자료 4) 에서 구할 수 있다. 본 자료에는 모든 CDM 사업의 환경적, 기술적, 경제적 데이터를 제공하며 지속적으로 사업의 등록, 검증 및 승인여부에 대한 업데이트를 해주고 있다.
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참고문헌 (14)

  1. Castro. P., and Michaelowa. A. (2008). "Empirical analysis of performance of CDM projects: FINAL REPORT." Climate Strategies Report. 

  2. Chiba, M., and Kwak, S. H. (2006). "The Meaning of Additionality in CDM Project and the Potential Impacts of Additionality on the CDM Project". Journal of Energy & Climate Change, 1(2), pp. 92-98. 

  3. Han. S., H. (2006). "Application of Approved Baseline Methodologies for CDM Projects in Korea(Case Study: Landfill Gas-to-Electricity Projects)", Korea Energy Management Corporation. 

  4. Jun. C., H. (2012). "Data Mining Techniques." Seoul, Korea: Han Na Rae. 

  5. KEMCO (2007). "Clean Development Mechanism." Korea Energy Management Corporation, KOTRA. 

  6. Koo, B. (2013). "Evaluating the Economic Feasibility of Green Construction Projects using FiT and CDM Support Mechanisms." Korean Journal of Construction Engineering and Management, KICEM, 14(3), pp. 123-133. 

    원문보기 상세보기 crossref

  7. Koo, B., Park, J. H., and Kim, C. W. (2014). "Using the Binomial Option Pricing Model for Strategic Sales of CER's to Improve the Economic Feasibility of CDM projects." Korean Journal of Construction Engineering and Management, KICEM, 15(1), pp. 111-121. 

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  8. Lee, G., B. and Lee, E., W. (2005). "Overview and Trend of Small Hydropower Development in Korea." Korean Society for Fluid Machinery, pp. 735-741. 

  9. Lee. J. H. (2010). "Status and Strategy of CDM projects." Journal of the Electrical World, 398, pp. 33-36. 

  10. Park, J., H. and Koh, C. (2006) "An Efficient Data Mining Algorithm based on the Database Characteristics," Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics, 10(1), pp. 107-119. 

  11. Song, J. (2010). "The road to the successful clean development mechanism: lessons from the past." Doctoral dissertation, Massachusetts Institute of Technology. 

  12. Swets, J. A., (1988). "Measuring the accuracy of diagnostic systems." Science, 240, pp. 1285-1293. 

    상세보기 crossref

  13. Van Buuren, S. (1999). "Flexible multivariate imputation by MICE, TNO Prevention and Health," report PG/VGZ/99.054. 

  14. Yim, H. S., and Yun, S. J. (2009). "An Evaluation of Clean Development mechanism(CDM) From a Perspective of Sustainable Development," ECO, 13(2), pp. 141-174. 

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