LCI database 구축 및 불확실성 분석을 위한 통계적 기법의 적용 - 이상혁 (The Graduate School, Ajou University, 2014)
제 14차 유엔 기후변화 협약의 결과, 우리 정부는 2020년 까지 BAU 대비 30% 감축을 목표하였다. BAU 대비 30% 감축 목표에 맞추어 농업부분에서는 BAU 대비 5.2% 감축목표가 할당되었으며, 특히 농업에서의 온실가스 배출은 축산 분뇨 및 가축 장내발효에서 50.8%가 발생한다. 이는 2015년까지 가축 사육두수가 15.9% 증가할 거라는 예측과 함께 농업부문에서 주요한 온실가스 배출량 감축 대상임을 의미한다. 위와 같이, 축산분야의 온실가스 배출량 저감 정책을 기술적으로 뒷받침하고 전과정 평가(Life Cycle Assessment; LCA) 방법론을 적용한 축산분야의 온실가스 배출량의 원활한 산정을 위해, 국내에서 사육되는 여러 축종의 사료원을 고려한 Life Cycle Inventory Database의 구축이 필요하다. 또한 각 산업 분야의 환경적 영향의 정량화의 중요성이 증대됨에 따라 투입산출 목록의 DB화가 필수적이다. 또한 구축된 DB의 상용화와 합리적인 의사결정을 위하여 결과값의 신뢰성 확보가 필요하다. 현재 LCA의 문제점은 사용된 데이터의 변동성이나 불확실성을 고려하지 못하는 점이다. 이 신뢰성 확보를 위해 불확실성 분석이 필수적이다. 이 연구는 국내 축산부문 사료원의 Life Cycle Invetory Database 구축을 위해, 국내·외 축산부문 전과정 평가의 의 여러 가지 사례를 분석하고, 축산 부문 중 사료원의 국가 온실가스 배출량에 대한 Life Cycle Invetory Database의 구축과 사료원 input data의 불확실성 분석을 위한 Probability Distribution Function의 추정을 위해 LCA에서 사용되는 주요 Probability Distribution Function을 분석하고 통계적 확률분포 추정방법의 비교를 통해 Chi-square test를 이용한 확률분포추정을 수행하였다.
학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :환경공학과,2014. 2
Keywords: Life Cycle Inventory