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논문 기본 정보

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학위논문
저자정보

김영운 (인하대학교, 인하대학교 대학원)

지도교수
황용우
발행연도
2018
저작권
인하대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수8

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

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전세계적으로 인구가 증가하면서 물이 부족하게 되고, 물사용량이 많은 농·축산물 분야를 중심으로 물 사용량을 저감하기 위해 물발자국 연구가 시작되었으며, 중요한 이슈가 되고 있다. 본 연구는 물발자국을 산정하기 위해 국내 수자원의 특성을 반영한 특성화인자를 개발하고, 국가의 기반이 되는 사회기반시설 중 주요시설인 고속국도와 고속철도에 대해 물발자국을 산정하는 데 있다.
본 연구에서 국내 수자원의 특성을 반영하여 개발한 특성화인자는 지하수와 지표수에 대해 한강유역, 낙동강유역, 금강유역, 섬진강유역, 영산강유역, 제주도의 6개 유역별로 구분된다. 각 유역별로 지하수의 특성화인자는 0.073, 0.127, 0.118, 0.045, 0.154, 0.170이며, 지표수의 특성화인자는 각각 0.074, 0.115, 0.256, 0.142, 0.235, 0.245이다.
물발자국은 고속국도와 고속철도를 대상으로 개발한 물발자국 영향평가방법론(Kim방법)과 기존의 물발자국 영향평가방법론으로 Boulay방법론(Boulay방법)과 Ecoinvent를 이용한 국내 환경부 방법론(환경부A방법)과 국내 LCI DB를 이용한 환경부 방법론(환경부B방법)을 적용하여 산정되었다.
물발자국의 산정범위는 고속국도의 경우, 시설물의 자재생산단계, 시공단계, 운영 및 유지보수단계이며, 고속철도는 데이터 수집이 어려운 유지보수단계를 제외한 자재 생산단계, 시공단계, 운영단계이다.
Boulay방법, 환경부A방법, 환경부B방법, Kim방법에 의하면 고속국도 1 ㎞ 기준의 물발자국은 각각 58,804 ㎥ H2Oeq., 42,036 ㎥ H2Oeq., 27,461 ㎥ H2Oeq., 15,313 ㎥ H2Oeq.로, 고속철도 1 ㎞ 기준의 물발자국은 각각 490,551 ㎥ H2Oeq., 307,548 ㎥ H2Oeq., 55,988 ㎥ H2Oeq., 116,631 ㎥ H2Oeq.로 나타났다. 이러한 원인은 사용량이 많은 물질과 물질의 물소비계수로 인한 차이이다. 주요물질이 10% 저감 시, 민감도 분석결과는 고속국도가 1.87%∼7%, 고속철도가 6.67%∼9%로 저감되는 것으로 나타났다.
국내 도로에 대해 장래 예측 물발자국을 살펴보면, 2020년은 국내 고속국도가 물수요량의 0.04%∼0.17%, 도로는 0.22%∼0.86%로 나타났으며, 국내 도로의 경우, Boulay방법이 Kim방법보다 3.9배 높게 나타났다. 2025년은 국내 고속국도가 물수요량의 0.01%∼0.05%, 국내 도로는 0.10%∼0.74%로 나타났으며, 국내 도로의 경우 환경부B방법이 Kim방법의 7.5배 높게 나타났다. 2020년과 2025년의 차이는 2020년은 개통되는 국내 고속국도와 도로의 연평균 연장이 2025년에 비해 길기 때문이다. 주요물질이 10% 저감 시, 2020년의 민감도 분석 결과는 국내 고속국도가 1.91%∼7%, 국내 도로가 0.57%∼5%로, 2025년은 국내 고속국도와 도로 모두 9.68%∼9.90%로 저감되는 것으로 나타났다.
국내 철도에 대해 장래 예측 물발자국을 살펴보면, 2020년의 경우, 국내 고속철도는 물수요량의 0.01%∼0.06%, 국내 철도는 0.10%∼1.00%로 나타났으며, 자재생산단계에서의 물발자국이 높기 때문에, Boulay방법이 환경부B방법에 비해 8배, 9배가 높게 나타났다. 2026년의 경우, 국내 고속철도는 물수요량의 0.01%∼0.06%, 국내 철도는 0.05%∼0.33%로 나타났으며, 국내 철도의 경우 Boulay방법이 환경부B방법에 비해 8배, 11배가 높게 나타났다. 주요물질이 10% 저감 시, 2020년의 민감도 분석결과는 국내 고속철도가 6.37%∼9.6%, 국내 철도가 9.2%∼11.9%, 2026년은 국내 고속철도가 8.8%∼9.8%, 국내 철도가 10.6%∼11.7%로 저감되는 것으로 나타났다.
마지막으로 본 연구에서 제안한 LCI Database와 물발자국 영향평가방법론은 인프라시설에 적용될 필요가 있다. 예를 들면, 댐, 공항, 항만 등에 대한 물발자국을 산정하고, 예측하여 물수요량을 파악하고, 전과정비용평가 (LCC) 및 전과정평가(LCA)를 통해 비용과 환경영향을 파악하는 동시에 물발자국을 포함하여 물소비를 저감하기 위한 정책으로 반영될 필요가 있다.

목차

요약문 ⅰ
Abstract ⅲ
목차 ⅴ
List of Tables ⅸ
List of Figures x ⅳ
Ⅰ. 서론 1
1.1. 연구 배경 및 목적 1
1.2. 연구 범위 및 내용 6
Ⅱ. 이론적 고찰 8
2.1. 도로 및 철도 현황 8
2.1.1. 도로 현황 8
2.1.2. 철도 현황 9
2.2. LCA 10
2.2.1. 정의 및 목적 10
2.2.2. LCA의 구성 11
2.2.3. LCI Database 14
2.3. 물발자국 산정 방법론 16
2.3.1. 물발자국의 정의 16
2.3.2. WFN Guideline 18
2.3.3. ISO 14046 23
2.3.4. 농림축산식품부 물발자국 산정 방법론 29
2.3.5. 환경부 물 이용가능 발자국 산정 방법론 32
2.3.6. 물발자국 LCI DB 38
2.3.7. 물발자국 영향평가 방법론 43
2.4. 사회기반시설의 물발자국 산정 연구동향 51
2.5. 물발자국 영향평가 방법론 고찰 53
Ⅲ. 사회기반시설의 물발자국 산정 방법 56
3.1. 물발자국 영향평가방법론 개발 56
3.2. 물발자국 산정 시 고려사항 61
3.3. 물발자국 산정 시 고려사항 결정 62
3.3.1. 물의 형태 62
3.3.2. 물발자국 방법론 63
3.3.4. 물발자국 영향평가 방법론 63
3.3.2. LCI DB 64
3.3.5. 물질에 대한 물과 관련된 계수 67
3.4. 물발자국 산정 방법 73
3.4.1. 기능 및 기능단위 73
3.4.2. 시스템 경계 74
3.4.3. 데이터 수집 74
3.4.4. 데이터 산정 76
3.4.5. 물발자국 산정 78
Ⅳ. 도로의 물발자국 산정 84
4.1. 대상 설정 85
4.2. 시스템경계 설정 86
4.3. 데이터 수집 및 산정 87
4.3.1. 자재 생산단계 88
4.3.2. 시공단계 90
4.3.3. 운영 및 유지보수단계 93
4.4. 물발자국 산정 100
4.4.1. 자재 생산단계 100
4.4.2. 시공단계 102
4.4.3. 운영 및 유지보수단계 105
4.4.4. 전과정 109
4.5. 물발자국 민감도 분석 111
Ⅴ. 철도의 물발자국 산정 113
5.1. 대상 설정 114
5.2. 시스템경계 설정 114
5.3. 데이터 수집 및 산정 116
5.3.1. 자재 생산단계 117
5.3.2. 시공단계 117
5.3.3. 운영단계 118
5.4. 물발자국 산정 119
5.4.1. 자재 생산단계 119
5.4.2. 시공단계 125
5.4.3. 운영단계 132
5.4.4. 전과정 133
5.5. 물발자국 민감도 분석 134
Ⅵ. 도로 및 철도의 물발자국 예측 136
6.1. 도로 136
6.1.1. 국가단위 도로의 미래 물발자국 예측 136
6.1.2. 국가단위 도로의 물발자국 민감도 분석 143
6.2. 철도 146
6.2.1. 국가단위 철도의 미래 물발자국 예측 146
6.2.2. 국가단위 철도의 물발자국 민감도 분석 152
Ⅶ. 물발자국 산정을 위한 문제점 및 개선 방안 제시 156
7.1. LCI DB 156
7.1.1. LCI DB의 문제점 156
7.1.2. LCI DB의 개선 방안 157
7.2. 물발자국 영향평가 방법론 158
7.2.1. 물발자국 영향평가 방법론의 문제점 158
7.2.2. 물발자국 영향평가 방법론의 개선 방안 159
Ⅷ. 결론 161
참고문헌 164

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