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온실가스 감축잠재량 분석을 위한 기술평가모형 개선에 관한 연구

A Study on Improving the Performances of Technology Assessment Model in Analyzing GHG Reduction Potentials

초록/요약

기후변화협약, 고유가, 수소경제 등 에너지환경이 급격하게 변하고 있는 오늘날, 200년간 지속되어온 탄소기원의 에너지시스템은 큰 변화의 필요성이 직면하고 있다. 이러한 변화를 이끄는 원동력은 기술이며, 전 세계는 경제적이고, 환경적으로 건전하며, 사회적으로 수용 가능한 친환경 및 에너지절약기술을 개발하고, 이를 기존 시스템 내에 확대하기 위해 노력하고 있다. 기술의 중요성이 증대되면서 이와 함께 기술평가의 필요성도 증대되어 현재 세계적으로 다양한 기술평가방법 및 모형이 개발되어 운용되고 있다. 기술평가는 기술개발 및 기술보급에 관한 정책적인 전략을 수립하는데 유용한 정보를 제공할 수 있으나, 현실을 제대로 반영하지 못할 경우 정보로써의 가치는 크게 떨어진다. 이러한 이유로 본 연구에서는 현재 국내외에서 가장 많이 기술평가에 이용되고 있는 선형최적화 에너지시스템 모형인 MARKAL모형을 이용한 기술평가 방법에 현실성을 보강하는 개선방법을 설계하고 이를 시멘트 산업에 적용함으로써 개선방법을 검증하였다. 설계된 개선방법은 3가지로, 첫째, 미래 기술경쟁력에 가장 큰 영향을 미치는 기술 투자비용 변화를 모형에 반영하기 위해서 외생적 기술학습효과와 내생적 기술학습효과를 고려하였다. 둘째, 기존 모형이 기술의 경제적 특성만을 고려하는 한계를 극복하기 위해 개별 기술이 가진 비경제적인 특성에 의한 기술보급추이를 추정하고 이를 최적화모형에 반영하였다. 셋째, 그동안 시나리오분석에 의존하던 불확실성 처리방법의 개선을 위해 확률적 모형(Stochastic Model)을 도입하였다. 설계된 개선방법의 검증에 이용된 시나리오는 미래 신기술 도입을 고려하지 않는 기준시나리오(Baseline Scenario), 신기술 도입 시나리오, 온실가스 배출원단위 감축시나리오 등 3가지로, 기술학습효과 및 기술보급특성이 고려된 평가모형의 개선기법 검증에 사용되었으며, 온실가스 배출원단위 감축 시나리오는 확률적 모형 검증을 위해 이용되었는데, 미래 특정시점에 불확실한 사건이 발생하고, 그때 감축목표 수준별로 발생확률을 가진 확률론적 시나리오(Hedge Strategy)와 현재시점에서 감축목표 수준을 완전히 예측하는 것을 가정하는 결정론적 시나리오(Perfect Foresight Strategy) 두 가지 형태로 적용되었다. 설계된 모형의 검증은 MARKAL모형을 이용하였으며, 분석기간은 2001년~2041년이며, 시멘트 산업의 34개 기존기술과 10개의 신기술을 대상으로 수행되었다. 기술학습효과를 고려한 모형의 검증결과는 내생적 기술학습효과와 외생적 기술학습효과를 적용할 경우 미적용시 대비 총시스템 비용은 감소하는 것으로 나타났다. 그러나 온실가스 배출은 내생적 기술학습효과 적용시 오히려 증가하는 것으로 나타났으며, 외생적 기술학습효과 적용시 거의 변화가 없어 결론적으로 초기투자비에 대한 기술학습효과 적용이 반드시 온실가스 감축을 촉진하지 않는 것으로 나타났다. 이의 원인은 두 가지로 나타났는데, 첫째, 기술학습효과 미적용시 경쟁력을 가진 기술보다 온실가스 배출원단위가 더 높은 기술이 기술학습효과 인해 기술경쟁력을 확보하는 경우이며, 둘째, 기술경쟁력 변화로 인해 연관된 전후공정의 기술 가동률의 변화로 인한 온실가스 배출 변화에 기인한다. 그리고 초기투자비에 대한 기술학습효과는 최종수요 급성장이 예상되는 분야나 기술수명이 비교적 짧은 공정을 가진 분야에서 학습효과의 영향이 클 것으로 분석결과 예상되었다. 기술보급특성을 고려한 모형을 검증한 결과 기술학습효과와는 반대로 미적용시보다 총시스템비용을 증가시키는 것으로 나타났다. 이는 비용효과적인 기술이 비경제적인 특성에 의해 기술의 설치 가능한 용량이 제약을 받기 때문인데, 시멘트 산업 사례연구 결과 미적용시에 비해 총시스템비용이 약 30% 증가하고, 온실가스 배출량도 40% 증가하는 것으로 나타났다. 이 결과는 MARKAL모형과 같은 상향식 모형이 가지는 잠재력의 과대추정 오류정도를 판단할 수 있는 근거가 될 수 있다. 또한 미국에 에너지부에서 기술평가에 이용하고 있는 정량지표방식에 의한 기술보급예측결과를 적용하여 비교한 결과 본 연구에서 설계한 기술확산곡선 추정방식과 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 확률론적 모형을 적용함으로써 현시점에서의 추측오류를 통해 발생할 수 있는 기대손실(Expected Loss)을 분석하였고, 이 지표는 의사결정자에게 향후 발생할 수 있는 불확실성에 대한 계량적인 판단지표로 유용할 것으로 판단된다. 사례연구에 적용된 시멘트 산업의 온실가스 배출원단위 감축목표 시나리오를 분석한 결과, 시멘트 산업은 미래 상황변화를 고려할 때 되도록 낮은 감축목표를 결정하고 대응하는 것이 미래 발생할 수 있는 기대손실을 최소화할 수 있는 것으로 나타났다. 이 개선방법은 국가 감축의무부담에 대한 미래 불확실성을 고려하여 현재 결정이 필요한 정책판단에 유의미한 지표로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

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목차

차 례


제1장 서 론 1
제1절 연구의 목적 1
제2절 연구의 범위 3
제3절 연구의 내용 5
제4절 선행연구의 검토 6

제2장 기술평가 방법개선을 위한 모형설계 검토 13
제1절 기존 기술평가 분석모형의 고찰 13
1. 기존 기술평가 분석모형 현황 13
2. 기존 분석모형의 장단점 및 이용현황 검토 14
제2절 MARKAL 모형의 고찰 17
1. MARKAL모형의 개관 17
2. MARKAL 모형의 기본구조 18
3. MARKAL 모형의 경제학적 근거 22
4. MARKAL 모형의 한계 26
제3절 모형 개선방안 검토 27
1. 기술 학습효과의 고려 27
2. 비경제적 기술특성에 의한 기술보급효과 내재화 방안 38
3. 확률론적 최적화 모형의 도입 45

제3장 개선 모형의 설계 및 검증 절차 수립 52
제1절 기존 및 개선 모형의 설계 52
1. 표준 MARKAL 모형 52
2. 기술학습효과를 고려한 MARKAL 모형 52
3. 기술보급특성을 고려한 MARKAL 모형 54
4. 확률론적 시나리오를 고려한 MARKAL 모형 57
제2절 시나리오 설정 57
1. 기준 시나리오(baseline) 57
2. 신기술 도입 시나리오 58
3. 확률론적 시나리오 58
제3절 모형 검증을 위한 분석 절차 58

제4장 모형검증을 위한 시멘트산업 모형 구축 61
제1절 표준MARKAL모형 구현을 위한 이용자료 61
1. 시멘트 산업 생산현황 및 에너지수급 동향 61
2. 시멘트 산업의 기준에너지시스템(RES) 설계 64
3. 시멘트 공정의 기술 선정 71
4. 최종 수요의 결정 73
5. 기타 분석모형 설계에 필요한 결정 75
제2절 시멘트 신기술의 학습효과 구현 77
1. 외생적 학습효과 구현 77
2. 내생적 학습효과 구현 79
제3절 기술보급특성을 고려한 기술보급예측 81
1. 기존설비 보급곡선 추정 81
2. 신기술의 보급선호도 조사 85
3. 기술확산모형에 근거한 신기술 기술보급율 추정 88
4. 정량 지표 방식에 근거한 신기술 보급율 추정 91
5. 기술확산모형방식과 정량지표방식 결과비교 91
제4절 시멘트산업의 확률적 모형 구축 93

제5장 사례연구 주요결과 분석 95
제1절 표준 MARKAL모형의 주요결과 95
1. 시나리오별 총시스템비용 비교 95
2. 기술 경쟁력 및 에너지 절약 잠재량 평가 96
3. 온실가스 감축 잠재량 평가 110
제2절 학습효과를 고려한 MARKAL모형의 주요결과 113
1. 총시스템 비용 비교 113
2. 에너지사용량 및 온실가스 배출량 비교 114
3. 기술경쟁력 비교 116
제3절 기술보급특성을 고려한 MARKAL모형의 주요결과 117
1. 보급률 추정 시나리오별 총시스템 비용 비교 117
2. 에너지절약 잠재량 및 온실가스 감축 잠재량 118
3. 기술경쟁력 비교 121
제4절 확률적 시나리오를 고려한 MARKAL모형의 주요결과 126
1. 전략별 총 시스템비용 비교 126
2. 에너지사용량 비교 127
3. 시나리오별 기술경쟁력 현황 128
4. 위험회피 전략을 이용한 추측오류의 비용분석 132

제6장 결 론 136

참고문헌 140
ABSTRACT 147
부 록 150

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