LCI database 구축 및 불확실성 분석을 위한 통계적 기법의 적용
Development of LCI database and application of statistical method for uncertainty analysis : Case on feedstuff
- 주제(키워드) LCI , DB , Database , Life Cycle Inventory , pdf , probability distribution funcion
- 발행기관 아주대학교
- 지도교수 이건모
- 발행년도 2014
- 학위수여년월 2014. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 환경공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000016439
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
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.
more목차
제 1장 개요
제 1절 연구배경
제 2절 연구목적
제 2장 문헌연구
제1절 해외 현황
제2절 국내 현황
제3절 국내외 연구 현황 비교 및 필요 연구분야
1. 연구 현황 비교
2. 연구 필요 분야
제 3장 사료원 Life Cycle Invetory Database 구축 방안 연구
제 1절 사료원의 전과정 시스템 경계 규명
1. 사료원의 정의
2. 국내 축산업의 현황을 반영한 Life Cycle Invetory Database 구축 대상 사료원 규명
가. 국내외 3대 축산의 사료원 분류체계 확립
나. 국내 사료원 현황 조사를 통한 주요 사료원 규명
3. 사료원의 전과정
가. 전과정평가에서의 시스템 경계
나. Ecoinvent의 사료원 시스템 경계
다. 기타 해외 농작물 전과정평가 연구의 시스템 경계
4. 국내 사료원 전과정 설정
가. 해외 사료원 전과정평가 연구 시스템 경계
나. 국내 실정에 적합한 사료원 전과정
4장 사료원 input data의 PDF 추정 방안 연구
제 1절 LCA에서 고려하는 확률밀도함수
1. LCA 데이터의 확률분포함수
가. 정규분포(Normal distribution)
나. 로그 정규분포(Lognormal distribution)
다. 삼각분포(Triangular distribution) 및 균등분포(Uniform distribution)
2. LCA 데이터의 확률분포 결정
가. 문헌데이터 비교
나. 투입 데이터 분석
다. 유사공정을 통한 신뢰구간(Confidence interval)의 사용
라. 데이터 품질 지수(DQI)를 확률분포로 전환
마. 경험에 의한 방법(Rule of thumb)
2. 통계적 확률밀도함수 추정방법
가. Chi-square test
나. KOLMOGOROV-SMIRNOV test
다. 수집 데이터에 적합한 추정방법
제5장 사례 연구
제 1 절 사료원 LCI DB 구축 및 온실가스 원단위 산정
1. 연구개요
가. 연구 배경
나. 연구 목적
2. 구축 대상별 투입물 및 산출물 수집을 통한 사료원 LCI DB 구축
가. 사료원 LCI DB 구축
3. 사료원별 탄소원단위 산정
가. 분류화
나. 특성화
다. 국내생산 사료원의 탄소원단위 산정
라. 국외 수입 사료원의 탄소원단위 산정
제 2 절 사료원 LCI DB input data의 확률밀도함수 추정
1. 연구개요
가. 연구배경
나. 연구목적
2. LCI DB input data의 PDF 추정
가. 연구 범위
나. 데이터 수집
다. 가설 설정
라. Chi square test
제 6장 결론 및 향후 연구
제 1절 결론
1. 국내 사료원 시스템경계 도출
2. 사료원 LCI Database의 input data의 pdf 도출 방안
제 2절 향후 연구 방향
제 7장 참고문헌
