KR20170046447A - 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명에 따른 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법은 사료원 생산, 장내 발효, 농장 운영 및 분뇨 처리 중 적어도 하나에 의한 온실가스 배출량을 산출하기 위한 지역 통계 자료를 수집하고, 상기 수집된 지역 통계 자료를 기초로 상기 온실가스 배출량을 산출하기 위한 파라미터를 도출하는 단계; 및 상기 도출된 파라미터를 기정의된 온실가스 배출량 산출 모델에 적용하여 지역별 또는 대상축종별 온실가스 배출량을 산출하는 단계;를 포함한다.
Description
본 발명은 온실가스 배출량 산출 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 지역 통계 자료를 활용하여, 유우, 한우, 육우, 돼지, 가금류, 사슴 및 흑염소 중 적어도 하나를 포함하는 대상축종에 의한 온실가스 배출량을 산출하여 제공할 수 있는 온실가스 배출량 산출 방법에 관한 것이다.
최근, 전 세계적으로 새로운 온실가스 감축 체제인 Post-2020에 대한 협상이 본격화되고 있으며, 미국은 2013년 6월 이산화탄소 배출규제와 신재생 에너지 보급 확대를 포함한 ‘기후변화 대응비전’을 발표한 바 있다. 또한, EU는 2030년까지 1990년 대비 30∼40% 감축 목표 설정에 대한 논의가 진행되고 있다.
이러한 추세에 따라 우리나라는 2009년 도입된 온실가스 목표관리제의 시행을 통해 분야별 온실가스 배출량을 관리하고 있으며, 대상 기업들을 중심으로 온실가스 배출량을 저감하기 위한 다양한 활동들을 실행하고 있다. 국내 축산업의 경우 유제품 소비가 증가함에 따라 과거에 비해 축종의 사육두수가 증가하고 있으므로 향후 축산 온실가스 감축수단을 발굴하기 위해 축종별 온실가스를 관리해야 한다.
그러나 현재까지 전국 지자체 단위별 축산부문의 온실가스 배출량을 체계적으로 산출하는 기술은 전무한 실정으로, 현재 국내에서는 한국형 Farm model, 축산부문 탄소이력추적 기반구축 연구, 지자체 온실가스 배출량 산정지침 등 축산부문의 온실가스 배출량을 산출하기 위한 다양한 기초연구가 진행되었으나 전국단위의 기초지자체별로 세부적인 축산부문의 온실가스 배출량을 산출한 연구결과는 아직까지 없는 것이 현실이다.
이에, 전국단위의 기초지자체별로 세부적인 축산부문의 온실가스 배출량을 산출하는 기술에 대한 연구 개발이 필요한 실정이다.
따라서, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 지역 통계 자료를 활용하여, 유우, 한우, 육우, 돼지, 가금류, 사슴 및 흑염소 중 적어도 하나를 포함하는 대상축종에 의한 온실가스 배출량을 산출하여 제공할 수 있는 온실가스 배출량 산출 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 다른 목적들은 이하에 서술되는 바람직한 실시예들을 통하여 보다 명확해질 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법은 사료원 생산, 장내 발효, 농장 운영 및 분뇨 처리 중 적어도 하나에 의한 온실가스 배출량을 산출하기 위한 지역 통계 자료를 수집하고, 상기 수집된 지역 통계 자료를 기초로 상기 온실가스 배출량을 산출하기 위한 파라미터를 도출하는 단계; 및 상기 도출된 파라미터를 기정의된 온실가스 배출량 산출 모델에 적용하여 지역별 또는 대상축종별 온실가스 배출량을 산출하는 단계;를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법은 유우, 한우, 육우, 돼지, 가금류, 사슴 및 흑염소 중 적어도 하나를 포함하는 대상축종에 의한 온실가스 배출량을 산출할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 지역별 및 대상축종별 온실가스 배출량을 산출하는 단계는 연도, 도/광역시, 시/군/구, 읍/면/동 및 대상축종 중 적어도 하나를 포함하는 분류 기준에 따라 상기 온실가스 배출량을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 온실가스 배출량을 산출하기 위한 파라미터를 도출하는 단계는 축산부문 배출 계수 자료 및 활동 데이터를 수집하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 온실가스 배출량을 산출하기 위한 파라미터를 도출하는 단계는 상기 수집된 지역 통계 자료를 기초로 성장단계별 사육두수, 성장단계의 사료종류별 1일 섭취량, 성장단계의 사료종류별 온실가스 배출계수, 성장단계별 장내발효 배출계수, 에너지원별 사용량, 에너지원별 배출계수, 성장단계별 메탄 배출계수, 성장단계별 분뇨처리시스템의 질소배출량, 분뇨처리시스템별 성장단계의 배출계수 및 분뇨처리 시스템별 배출계수 중 적어도 하나를 포함하는 파라미터를 도출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 온실가스 배출량을 산출하는 단계는 성장단계별 사육두수, 성장단계의 사료종류별 1일 섭취량 및 성장단계의 사료종류별 온실가스 배출계수를 온실가스 배출량 산출 모델에 적용하여, 사료원 생산에 의한 온실가스 배출량을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법.
일 실시예에서, 상기 온실가스 배출량을 산출하는 단계는 성장단계별 사육두수 및 성장단계별 장내발효 배출계수를 온실가스 배출량 산출 모델에 적용하여, 장내 발효에 의한 온실가스 배출량을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 온실가스 배출량을 산출하는 단계는 에너지원별 사용량 및 에너지원별 배출계수를 온실가스 배출량 산출 모델에 적용하여, 농장 운영에 의한 온실가스 배출량을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 온실가스 배출량을 산출하는 단계는 성장단계별 사육두수, 성장단계별 메탄 배출계수, 성장단계별 분뇨처리시스템의 질소배출량, 분뇨처리시스템별 성장단계의 배출계수 및 분뇨처리 시스템별 배출계수를 온실가스 배출량 산출 모델에 적용하여, 분뇨 처리에 의한 온실가스 배출량을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법은 상기 산출된 지역별 또는 대상축종별 온실가스 배출량을 기정의된 데이터 처리 기준에 따라 가공하고, 가공된 온실가스 배출량 정보를 웹페이지를 통하여 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 온실가스 배출량 정보를 웹페이지를 통하여 제공하는 단계는 상기 웹페이지에 접속한 사용자 단말로부터 연도, 도/광역시, 시/군/구, 읍/면/동 및 대상축종 중 적어도 하나를 포함하는 분류 기준 정보를 수신하고, 상기 수신된 분류 기준 정보에 따른 온실가스 배출량 정보를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 온실가스 배출량 정보를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계는 상기 수신된 분류 기준 정보에 따른 온실가스 배출량 정보를 도/광역시, 시/군/구 및 읍/면/동 단위로 구성되는 지도 이미지와 매칭시켜 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 지도 이미지와 매칭시켜 상기 사용자 단말로 제공하는 단계는 도/광역시, 시/군/구 및 읍/면/동 단위를 상/하위 클래스로 설정하고, 상기 사용자단말로부터 상기 지도 이미지에 나타나는 특정 상위 클래스에 대한 선택 정보를 수신하면, 상기 특정 상위 클래스에 포함되는 하위 클래스의 지도 이미지를 상기 온실가스 배출량 정보와 매칭시켜 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 온실가스 배출량 정보를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계는 상기 온실가스 배출량 정보를 2차원의 표 또는 그래프로 가공하여 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 온실가스 배출량 정보를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계는 상기 사용자 단말로부터 특정 지역에 대한 선택 정보를 수신하는 경우, 상기 특정 지역을 제외한 나머지 지역에 대한 온실가스 배출량 정보를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명은 지역 통계 자료를 활용하여, 유우, 한우, 육우, 돼지, 가금류, 사슴 및 흑염소 중 적어도 하나를 포함하는 대상축종에 의한 온실가스 배출량을 효과적으로 산출하며, 온실가스 배출량 정보를 지역별 및 지역별 또는 대상축종별로 가공하여 제공함으로써 사용자가 해당 정보를 직관적으로 인식할 수 있도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 온실가스 배출량 산출 방법에 따라 도출된 온실가스 배출량을 나타내는 참고도이다.
도 2는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 온실가스 배출량 산출 방법에 따라 도출된 온실가스 배출량을 나타내는 참고도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 온실가스 배출량 정보 제공 웹 페이지를 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 온실가스 배출량 정보를 지도 이미지와 매칭시켜 제공하는 웹 페이지를 나타낸 것이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 온실가스 배출량 정보를 2차원의 표 및 그래프로 가공하여 제공하는 웹 페이지를 나타낸 것이다.
도 2는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 온실가스 배출량 산출 방법에 따라 도출된 온실가스 배출량을 나타내는 참고도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 온실가스 배출량 정보 제공 웹 페이지를 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 온실가스 배출량 정보를 지도 이미지와 매칭시켜 제공하는 웹 페이지를 나타낸 것이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 온실가스 배출량 정보를 2차원의 표 및 그래프로 가공하여 제공하는 웹 페이지를 나타낸 것이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 이하, 본 발명의 실시예를 첨부한 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
1. 서설
현재 우리나라의 2011년 축산부문 온실가스 배출량은 940 만톤CO2eq.으로 전체 온실가스 배출량 697.7 백만 톤의 1.35%이며 매우 미미한 것으로 발표되었다. 또한 저탄소녹색성장기본법에 따라 2010년부터 시행되고 있는 온실가스 에너지 목표관리제도 농림축산부문 중에서 축산부문은 관리하고 있지 않다.
그러나 국내에서는 한국형 Farm model, 축산부문 탄소이력추적 기반구축 연구, 지자체 온실가스 배출량 산정지침 등 축산부문의 온실가스 배출량을 산출하기 위한 다양한 기초연구가 진행되었으나 전국단위의 기초지자체별로 세부적인 축산부문의 온실가스 배출량을 산출하는 기술은 제공되고 있지 않은 실정이다.
따라서 본 발명에서는 일정 기간(예 : 2001년부터 2012년) 동안 각 기초지자체에서 발표한 통계자료와 기존의 연구된 결과를 바탕으로 읍/면/동 단위까지 세부적으로 유우, 한·육우 및 돼지에 대한 온실가스 배출량을 산출하여 전국단위의 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법론의 문제점과 개선방안을 도출하였으며, 이에 따른 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법이 제안하고자 한다.
한편, 이하 설명되는 본 발명의 일 실시예에 따른 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법은 일정 기간 및 지역으로 한정되는 통계 자료를 기초로 하나, 본 발명의 권리범위를 한정하고자 하는 것은 아니며, 다양한 통계 자료를 활용하여 이하 설명되는 온실가스 배출량 산출 방법에 따라 축종별 및 지역별 온실가스 배출량을 산출하는 기술이라면 본 발명의 권리범위에 해당하는 것으로 이해되어야 할 것이다.
2. 기술 프로세스
본 발명은 1) 온실가스 배출량 방법론 설정, 2) 축산부문 배출계수 조사, 3) 활동데이터 조사, 4) 온실가스 배출량 산정 및 5) 결과 및 고찰 순으로 도출되었다.
먼저 축산부문 온실가스 배출량 산정 연구결과를 조사 및 분석하여 온실가스 배출량 산정방법론을 도출하였으며, 다음단계로 기초지자체별 온실가스 배출량을 산출하기 위한 배출계수와 활동데이터를 조사하여 온실가스 배출량 산정방법론에 따라 기초지자체별 온실가스 배출량 결과를 산정하였다.
보다 구체적으로는, 1) 온실가스 배출량 방법론 설정 단계는 축산부문 온실가스 배출량 산정 연구결과 조사 및 분석과, 기초지자체별 온실가스 배출량 산정 방법론 도출로 구성되며, 2) 축산부문 배출계수 조사 단계는 축산부문 배출계수 문헌 조사로 구성된다.
다음으로, 3) 활동데이터 조사 단계는 기초지자체별 사육두수 조사(지역통계연보)와, 축종 및 성장단계별 사육두수, 축종별 사료섭취량, 축종별 에너지 사용량, 분뇨관리시스템, 두수별 연간 평균 질소배출량 등의 조사로 구성되며, 4) 온실가스 배출량 산정 단계는 대상축종의 기초지자체별 온실가스 배출량 산정으로 구성된다.
마지막으로, 5) 결과 및 고찰 단계는 대상축종의 기초지자체별 온실가스 배출량 특성 파악과, 국가단위의 온실가스 배출량을 관리하기 위한 개선사항 도출로 구성된다.
이하, 각 단계를 기초로 하여 도출된 본 발명에 따른 온실가스 배출량 도출 방법에 대하여 상세하게 설명한다.
3. 온실가스 배출량 산정 방법론(모델)
대상축종의 성장단계별 사료원 생산, 장내발효, 농장운영, 분뇨처리단계의 온실가스 배출량 산정방법은 하기와 같다. 이 방법은 “한국형 farm 모델”과 유우 온실가스 배출량 산정 방법을 바탕으로 본 발명의 목적에 적합하게 개선된 것이다.
1) 사료원 생산
Nunmer of head(k) : 성장단계별 사육두수
feeding of day(j,k) : 성장단계의 사료종류별 1일 섭취량
EF(j,k) : 성장단계의 사료종류별 온실가스 배출계수
2) 장내 발효
Nunmer of head(k) : 성장단계별 사육두수
EF(k) : 성장단계별 장내발효 배출계수
3) 농장 운영
Amout of energy consumption(R) : 에너지원별 사용량
EF(R) : 에너지원별 배출계수
4) 분뇨처리 (가.+나.)
가.
Nunmer of head(k) : 성장단계별 사육두수
EF(k) : 성장단계별 메탄 배출계수
나.
Nunmer of head(k) : 성장단계별 사육두수
s : 분뇨관리시스템 시스템
Ne(s,j) : 성장단계별 분뇨처리시스템의 질소배출량
MS(k,s) : 분뇨처리시스템별 성장단계의 배출계수
EF(s) : 분뇨처리 시스템별 배출계수
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 온실가스 배출량 산출 방법은 대상 축종에 따라 구체적인 산정 방법이 상이할 수 있어 유우, 한우, 육우 및 돼지를 대상축종으로 하는 경우와, 가금류, 사슴 및 흑염소를 대상축종으로 하는 경우를 나뉘어 상세하게 설명한다.
4. 유우, 한우, 육우 및 돼지를 대상축종으로 하는 경우의 대상축종별 온실가스 배출량 산정
4.1. 사육 두수
본 발명의 일 실시예에 따라 대상축종별 온실가스 배출량을 산정하기 위해서는 성장단계별 사육두수 데이터를 확보해야 한다. 그러나 기초지자체별 지역통계연보의 경우 성장단계별 사육두수를 구분하고 있지 않으므로 다음의 자료를 바탕으로 광역지자체 기준으로 대상축종의 성장단계별 비율을 도출하여 기초지차제의 사육두수에 적용하였다.
현재 통계청의 “축종별 시도/연령 마리수” 통계 데이터는 사육두수를 1세미만, 1∼2세, 2세 이상으로 구분하여 분기별로 발표하고 있으나 본 발명의 일 실시예에 따른 대상축종인 유우, 한·육우, 돼지는 성장단계의 차이가 있으므로 대상축종별로 통계청 데이터를 활용하여 성장단계별 비율을 도출하였다.
먼저 유우는 농림수산식품부에서 시행하는 고시 제2008-79호에서 제시한 성장단계를 사용하였으며 하기의 표 1과 같이 통계청에서 발표한 연령별 구분기준과 비교하여 적용하였다. 고시에 의하면 6월령 이전은 송아지, 6월령 이후는 육성우로 구분되므로 통계청 1세미만에 해당하는 비율을 1/2로 나누어 송아지와 육성우 비율로 결정하고 고시의 13∼24월령은 통계청의 1∼2세로 결정하였다. 고시 기준 경산우는 착유우와 건유우로 구분되는데 국립축산과학원에서 발행한 ‘젖소 기르기 기초 기술’의 자료에 따라 1년 365일 중 착유우 기간을 305일, 건유우 기간을 60일 기준으로 통계청의 2세이상 경산우 비율중 착유우 약 84%(305/365). 건유우 약 16%(60/365)로 결정하였다.
성장단계 | 송아지 | 육성우 | 초임우 | 경산우 | |
착유우 | 건유우 | ||||
고시 | 3~6월령 | 7~12월령 | 13~24월령 | ||
통계청 | 1세미만 | 1~2세 | 2세 이상 | ||
출처 : 농림수산식품부 고시 제2008-79호 |
예를 들어, 하기 표와 같이 강원도 2012년 분기별 유우의 1세미만, 1∼2세, 2세이상의 연령별 비율을 산출한 후 위에서 제시한 기준에 따라 성장단계별 비율을 설정하였다.
마리수 | 1/4분기 | 2/4분기 | 3/4분기 | 4/4분기 | 비율 산정 |
1/4분기 | 2/4분기 | 3/4분기 | 4/4분기 |
1세미만 | 2,855 | 3,108 | 3,352 | 3,570 | 18% | 19% | 20% | 21% | |
1~2세 | 3,782 | 2,890 | 3,062 | 3,040 | 24% | 18% | 18% | 18% | |
2세이상 | 9,175 | 10,063 | 10,378 | 10,460 | 58% | 63% | 62% | 61% | |
합계 | 15,812 | 16,061 | 16,792 | 17,070 | 100% | 100% | 100% | 100% | |
출처: 통계청 젖소 시도/연령 마리수 |
통계청 분기별 비율 평균 | 1세미만 | 1~2세 | 2세이상 | ||
20% | 19% | 61% | |||
성장과정 비율 | 송아지 | 육성우 | 초임우 | 착유우 | 건유우 |
10% | 10% | 19% | 51% | 10% |
이와 같은 방법으로 전국 7개 광역시 9개 도의 2001년∼2012년 성장과정 비율을 추정하였으며 지역통계연보 자료에 적용하여 읍/면/동 기준 유우의 성장단계별 마리 수를 추정하였다.
한·육우의 성장단계는 유우와 마찬가지로 농림수산식품부 고시와 통계청 발표 자료를 비교한 결과 3단계로 아래 표와 같이 구분하고 있으므로 구분기준이 동일하다고 간주하여 비율을 산출하였다.
구분 | 송아지 | 육성우 | 성우 |
고시 | 6개월령 미만 | 6개월령~14개월령 미만 | 14개월령 이상 |
통계청 | 1세미만 | 1~2세 | 2세이상 |
출처 : 농림수산식품부 고시 제2008-79호 |
돼지는 유우나 한·육우에 비해 성돈까지의 성장 시기가 짧으므로 통계청의 성장단계 구분 방법은 2개월 미만, 2∼4개월, 4∼6개월과 같이 2개월 단위로 구분하고 있으나 농림수산식품부 고시는 돼지를 무게로 구분하고 있다.
돼지의 성장단계는 사료섭취효율 계산식에 따라 무게별 성장단계를 구분하는 방법이 있으나 현재 구축된 통계 자료를 돼지의 무게 자료로 적용하기에 적합하지 않으므로 2개월 미만을 자돈, 2∼4개월을 육성돈, 4∼6개월을 비육돈으로 구분하였다.
구분 | 자돈 | 육성돈 | 비육돈 |
고시(무게기준) | 자돈초기 : 20kg 미만 자돈후기 : 20kg~30kg 미만 |
30kg~60kg 미만 | 60kg 이상 |
통계청 | 2개월 미만 | 2~4개월 | 4~6개월 |
출처 : 농림수산식품부 고시 제2008-79호 |
4.2. 사료 섭취량
유우의 사료섭취량은 국립축산과학원의 2012 한국가축사양표준에서 기술된 젖소(Holstein) 영양소요구량표를 기준으로 조사료와 농후사료의 사료섭취량을 산출하였다. 그러나 TMR사료 섭취량은 가축사양표준에서 권장량이 공개되어 있지 않으므로 섭취량이 없는 것으로 가정하였다.
또한 국립축산과학원에서 발표한 조사료의 품질 중 축산농가에서 사용하는 중질조사료(TDN 54~56%이상) 기준을 적용하여 조사료와 농후사료 섭취량을 계산하였다.
성장단계 |
중질조사료 비율
( 조사료:농후사료 ) |
사료급여량
(2012 젖소 사양표준 기준) |
조사료
(kg/일/두) |
농후사료(kg/일/두) |
송아지 | 자유채식 | 체중 150kg 미만 | 2.05 | 1.6 |
육성우 | 1:1 | 체중 400kg, 증체량 0.8kg/일, 건물섭취량 10.1kg/일 | 5.05 | 5.05 |
초임우 | 1:1 | 체중 500kg, 증체량 1.5kg/일, 건물섭취량 11.3kg/일 | 5.65 | 5.65 |
착유우 | 1:1 | 유량 30kg/일, 유지방 3.7%, 유단백 3.2kg/일, 건물섭취량 21.6kg/일 | 10.8 | 10.8 |
건유우 | 1:1 | 체중 600kg, 증체량 1.5kg/일, 건물섭취량 13.1kg/일 | 6.55 | 6.55 |
한·육우의 사료섭취량은 유우와 동일하게 국립축산과학원에서 발표한 2012 한우 사양표준의 한우 체중별 사료급여량과 농촌진흥청에서 발간한 한우 길라잡이의 농후사료 섭취량을 바탕으로 사료별 섭취량을 계산하였다. 즉 2012년 한우 사양표준 건물섭취량에서 한우 길라잡이의 농후사료 섭취량을 제외한 나머지를 조사료 섭취량으로 가정하였다.
성장단계 |
사료급여량
(한우 사양표준 기준) |
조사료(kg/일/두) | 농후사료(kg/일/두) |
송아지 | 체중 150kg 미만, 증체량 0.4kg/일, 건물섭취량 3.7kg/일 | 2.44 | 1.26 |
육성우 | 체중 4000kg 미만, 증체량 1.2kg/일, 건물섭취량 9.4kg/일 | 8.05 | 1.35 |
비육우 | 체중 650kg 미만, 증체량 0.4kg/일, 건물섭취량 7.9kg/일 | 7.55 | 1.85 |
돼지의 사료섭취량은 대한한돈협회에서 공개하는 ‘미국의 사료섭취량과 성장성 표준 체중’ 자료를 활용하였다. 통계청에서 제공하는 2001년∼2012년의 ‘축산물 생산비 조사’를 중 번식돈 두당 사육현황을 검토한 결과 전체 사료 급여량 중 99%가 배합사료에 해당하므로 일일 사료섭취량은 모두 배합사료로 가정하였다.
성장단계 | 체중 기준 | 배합사료(kg/일/두) |
자돈 | 20kg 이상 30kg 미만 | 1.26 |
육성돈 | 30kg 이상 60kg 미만 | 1.86 |
비육돈 | 60kg 이상 | 2.68 |
4.3. 에너지 사용량
현재 우리나라에서는 축사 기준 에너지 사용량에 대한 자료가 구축되어 있지 않으며 에너지경제연구원에서 농업부문 에너지 소비량에 대해 3년 주기로 자료를 제공하고 있으나 이는 축산부문에서 사용되는 에너지양을 추정하기에 적합하지 않다.
유우의 에너지 사용량 원단위는 농촌진흥청에서 수행한 ‘축산부문 탄소이력추적 기반구축 연구’ 결과를 바탕으로 착유시 전력사용량과 목장운영에 필요한 전력사용량으로 구분하여 에너지 원단위를 산출하였다.
구분 | <40두 | 40-59두 | 60-79두 | >80두 | 평균 |
원단위
(kWh/두/년) |
|
착유두수 | 14.3 | 24.1 | 32.3 | 49.3 | 29.8 | 63.7 | |
착유시전력소모량(kWh/년) | 995.3 | 1,682.9 | 1,959.8 | 3,736 | 1,898 | ||
냉각기 전력모소량(kWh/년) | 741.5 | 1,165.8 | 2,008.5 | 2,008.5 | 1,481.1 | 49.7 | |
착유실 기타 전력소모량 |
형광등 (kWh/년) | 133.1 | 153.1 | 178.7 | 249.9 | 173.1 | 5.8 |
온수기 (kWh/년) | 813.3 | 813.3 | 813.3 | 813.3 | 813.3 | 27.3 | |
환풍기 (kWh/년) | 708.6 | 815.9 | 952.1 | 1,332.1 | 923 | 32.0 | |
착유실 전력 원단위 합계 | 178.5 | ||||||
출처 : 2012년 축산부문 탄소이력추적 기반구축 연구 재구성 |
구분 | 규모별 평균 사육두수 | 온실가스배출량 (kgCO2eq/년) |
전력사용량(kWh/년) |
원단위
(kWh/두/년) |
송아지 | 5 | 0 | 0 | 0 |
육성우 | 14.8 | 1,030.8 | 480.6 | 32.5 |
초임우 | 9 | 1,063 | 495.6 | 55.1 |
착유우 | 29.8 | 5,365.4 | 2,501.6 | 83.9 * |
건유우 | 5.9 | 869.1 | 405.2 | 68.7 |
* 83.9 : 착유우의 경우 착유실 전력사용 원단위가 합산되어 착유우 온실가스 배출량 산정에 적용되었음 출처 : 2012년 축산부문 탄소이력추적 기반구축 연구 재구성 |
한·육우의 에너지 사용량은 전력소비량으로 인한 온실가스 배출량 결과를 공개하고 있으므로 온실가스 에너지 목표관리제에서 적용하는 전력 배출계수 0.46625 tCO2/MWh을 통해 추정하였으며 송아지의 경우 별도의 전기사용량이 없다고 가정하였다.
구분 | 평균 사육두수 | 온실가스배출량 (kgCO2eq/년) |
전력사용량(kWh/년) |
원단위
(kWh/두/년) |
송아지 | - | - | - | - |
육성우 | 16.6 | 632.7 | 295.1 | 17.8 |
비육우 | 44.2 | 3,374.2 | 1,573.2 | 35.6 |
출처 : 2012년 축산부문 탄소이력추적 기반구축 연구 재구성 |
돼지의 에너지 사용량 원단위도 한·육우의 원단위 추정 방법과 동일한 방법을 적용하여 원단위를 산정하였다.
구분 | 평균 사육두수 | 온실가스배출량 (kgCO2eq/년) |
전력사용량(kWh/년) |
원단위
(kWh/두/년) |
돼지 (성장단계 구분 없음) |
1,740.9 | 65,283.3 | 14,501.7 | 8.3 |
출처 : 2012년 축산부문 탄소이력추적 기반구축 연구 재구성 |
4.4. 온실가스 배출계수
현재까지 우리나라에서 개발된 유우, 한·육우, 돼지의 배출계수를 조사한 결과 축종별로 국가 온실가스 인벤토리 배출계수, 한국환경공단 배출계수, 아주대학교 ‘farm 모델’에서 개발된 배출계수를 사용하였으며 농장운영에 사용된 에너지의 배출계수는 2013년 온실가스 에너지 목표관리제에서 사용하는 계수를 적용하였다.
구분 |
배합사료 배출계수
(단위: kgCO 2 -eq/1kg) |
조사료 배출계수
(단위: kgCO 2 -eq/1kg) |
TMR 사료 배출계수
(단위: kgCO 2 -eq/1kg) |
송아지 | 0.598 | 0.466 | 0.496 |
육성우 | 0.540 | 0.466 | 0.484 |
초임우 | 0.512 | 0.466 | 0.558 |
착유우(고능력) | 0.697 | 0.466 | 0.565 |
착유우(중능력) | 0.713 | 0.466 | 0.473 |
건유우 | 0.483 | 0.466 | 0.473 |
출처 : 아주대학교 farm 모델 |
구분 |
농촌진흥청
(단위: kgCO 2 -eq/1kg) |
2013 국가 온실가스 인벤토리
(단위: kgCO 2 -eq/1kg) |
farm 모델
(단위: kgCO 2 -eq/1kg) |
|
송아지 | 0.0 | 118.000 | 0 | |
육성우 | 60.200 | 118.000 | 127.691 | |
초임우 | 108.900 | 118.000 | 158.434 | |
착유우 | 160.600 | 118.000 | 고능력 | 279.934 |
중능력 | 139.465 | |||
건유우 | 71.300 | 118.000 | 146.089 |
구분 |
메탄 배출계수
(단위:kgCH 4 -head-1, yr) |
질소 배출계수
(단위:kg N 2 O-N/kg N) |
질소배출률( 단위:kg N/두수/년) | |||
2013 국가 온실가스 인벤토리 | farm 모델 | 2013 국가 온실가스 인벤토리 | farm 모델 | 2013 국가 온실가스 인벤토리 | farm 모델 | |
유우 | 36 | 1.780 | 0.02 | 0.005 | 100 | 84.15 |
한·육우는 농촌진흥청과 2013 국가 온실가스 인벤토리에 배출계수를 사용하였고 돼지는 국가 인벤토리 보고서와 farm 모델의 계수를 사용하였다.
구분 |
농촌진흥청
(단위: kgCH 4 -eq/1kg) |
2013 국가 온실가스 인벤토리
(단위: kgCO 2 -eq/1kg) |
송아지 | - | 47 |
육성우 | 44.9 | 47 |
성우 | 27.6 | 47 |
구분 |
메탄 배출계수
(단위:kgCH 4 -head-1, yr) |
질소 배출계수
(단위:kg N 2 O-N/kg, N) |
질소배출률( 단위:kg N/두수/년) | |
2013 국가 온실가스 인벤토리 | 2013 국가 온실가스 인벤토리 | 웨코스 | farm 모델 | |
한·육우 | 1 | 70 | 30.49 | 0.006 |
한육우의 질소배출계수의 경우 2012년 4분기의 통계청 가축사육량 기준 한우 96%, 육우 4%이므로 아주대학교 farm 모델 한우와 육우의 질소배출계수를 가축사육량 비율로 평균한 값을 적용하였다.
구분 | 국가 온실가스 인벤토리 보고서 (단위: kgCH 4 -eq/1kg) |
돼지 | 1.5 |
구분 |
메탄 배출계수
( 단위:kgCH 4 -head-1, yr ) |
질소 배출계수
( 단위:kg N 2 O -N/kg, N) |
질소배출률( 단위:kg N/두수/년) | ||
2013 국가 온실가스 인벤토리 | 2013 국가 온실가스 인벤토리 | farm 모델 | 2013 국가 온실가스 인벤토리 | farm 모델 | |
돼지 | 3 | 20 | 7.67 | 0.02 | 0.006 |
4.5. 온실가스 배출량
상기에서 설명한 본 발명의 일 실시예에 따른 온실 가스 배출량 산출 방법에 따 활동데이터 및 배출계수를 활용하여 2001년부터 2012년까지 유우, 한·육우, 돼지의 온실가스 배출량을 산정하였으며, 도 1에 도시된 바와 같이 산출된 온실가스 배출량은 2차원 그래프로 출력될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 온실 가스 배출량 산정 방법에 따라 도출된 2차원 그래프를 통하여 사용자는 축종별/지역별 온실가스 배출량을 직관적으로 인식하여 활용할 수 있을 것이다.
5. 가금류, 사슴 및 흑염소를 대상축종으로 하는 경우
5.1. 사육 두수
본 발명의 일실시예에 따라 대상축종별 온실가스 배출량을 산정하기 위해 축종별 사육두수 데이터를 수집해야 한다. 사육두수 데이터는 통계청의 시/도 단위의 데이터와 시/도 행정구역 단위 이하인 읍/면/동의 사육두수를 제공하고 있는 기초지자체 기준의 지역통계연보 자료 중 지역통계연보 데이터를 활용하였다.
구분 | 2012 1/4 | 2012 2/4 | 2012 3/4 | 2012 4/4 | ||||||||
산란계 | 육계 | 종계 | 산란계 | 육계 | 종계 | 산란계 | 육계 | 종계 | 산란계 | 육계 | 종계 | |
서울 | - | - | - | |||||||||
부산 | - | 102 | - | 11 | 79 | - | 11 | 18 | - | 11 | 5 | - |
대구 | 392 | 50 | - | 298 | 22 | 30 | 344 | 22 | - | 355 | 50 | 50 |
인천 | 343 | 743 | 25 | 311 | 1,203 | 25 | 333 | 542 | 23 | 318 | 720 | 13 |
광주 | 61 | 100 | - | 65 | 196 | - | 70 | 179 | - | 77 | - | - |
대전 | 30 | 25 | - | 10 | 133 | - | 17 | 30 | - | 23 | 39 | - |
울산 | 390 | 7 | - | 300 | 34 | - | 398 | - | - | 413 | 16 | - |
경기 | 18,386 | 10,652 | 1,841 | 18,582 | 15,173 | 2,087 | 18,214 | 12,195 | 1,750 | 17,860 | 13,151 | 1,731 |
강원 | 3,086 | 1,496 | 97 | 3,024 | 1,451 | 142 | 2,837 | 1,773 | 79 | 2,877 | 1,743 | 70 |
충북 | 4,457 | 5,054 | 496 | 4,640 | 7,825 | 401 | 4,579 | 6,093 | 531 | 4,312 | 6,333 | 554 |
충남 | 10,778 | 12,412 | 3,701 | 10,230 | 17,783 | 3,761 | 9,989 | 13,024 | 3,637 | 9,943 | 14,939 | 3,494 |
전북 | 2,898 | 15,738 | 3,014 | 2,799 | 23,436 | 3,072 | 2,773 | 14,106 | 2,625 | 2,894 | 15,875 | 2,688 |
전남 | 4,057 | 11,437 | 285 | 3,835 | 15,466 | 199 | 3,879 | 9,687 | 397 | 3,980 | 10,823 | 257 |
경북 | 11,984 | 7,808 | 496 | 11,683 | 9,951 | 466 | 11,870 | 7,917 | 423 | 11,659 | 8,145 | 397 |
경남 | 5,503 | 3,073 | 150 | 5,351 | 4,298 | 133 | 5,202 | 2,446 | 104 | 5,779 | 3,510 | 104 |
제주 | 833 | 691 | 7 | 815 | 701 | 7 | 810 | 508 | 7 | 841 | 783 | 7 |
출처: 통계청, 가축동향조사, 닭 용도별(산란계, 육계) 시도/사육규모별 가구 수 및 마리 수 |
지역통계연보에서 ‘닭’으로 통합된 수치가 제공되므로 산란계, 육계의 사육두수를 구분하기 위해 표 20과 같이 통계청에서 제시하는 산란계, 육계, 종계의 분기별 마릿수를 표 21과 같이 비율로 환산하고 각 분기별 비율을 평균한 비율 값을 지역통계연보의 ‘닭’의 마릿수에 적용하였다.
구분 | 2012 1/4 | 2012 2/4 | 2012 3/4 | 2012 4/4 | ||||||||
산란계 | 육계 | 종계 | 산란계 | 육계 | 종계 | 산란계 | 육계 | 종계 | 산란계 | 육계 | 종계 | |
서울 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
부산 | 0% | 100% | 0% | 12% | 88% | 0% | 38% | 62% | 0% | 69% | 31% | 0% |
대구 | 89% | 11% | 0% | 85% | 6% | 9% | 94% | 6% | 0% | 78% | 11% | 11% |
인천 | 31% | 67% | 2% | 20% | 78% | 2% | 37% | 60% | 3% | 30% | 69% | 1% |
광주 | 38% | 62% | 0% | 25% | 75% | 0% | 28% | 72% | 0% | 100% | 0% | 0% |
대전 | 55% | 45% | 0% | 7% | 93% | 0% | 36% | 64% | 0% | 37% | 63% | 0% |
울산 | 98% | 2% | 0% | 90% | 10% | 0% | 100% | 0% | 0% | 96% | 4% | 0% |
경기 | 60% | 34% | 6% | 52% | 42% | 6% | 57% | 38% | 5% | 55% | 40% | 5% |
강원 | 66% | 32% | 2% | 65% | 31% | 3% | 61% | 38% | 2% | 61% | 37% | 1% |
충북 | 45% | 51% | 5% | 36% | 61% | 3% | 41% | 54% | 5% | 39% | 57% | 5% |
충남 | 40% | 46% | 14% | 32% | 56% | 12% | 37% | 49% | 14% | 35% | 53% | 12% |
전북 | 13% | 73% | 14% | 10% | 80% | 10% | 14% | 72% | 13% | 13% | 74% | 13% |
전남 | 26% | 72% | 2% | 20% | 79% | 1% | 28% | 69% | 3% | 26% | 72% | 2% |
경북 | 59% | 38% | 2% | 53% | 45% | 2% | 59% | 39% | 2% | 58% | 40% | 2% |
경남 | 63% | 35% | 2% | 55% | 44% | 1% | 67% | 32% | 1% | 62% | 37% | 1% |
제주 | 54% | 45% | 0% | 54% | 46% | 0% | 61% | 38% | 1% | 52% | 48% | 0% |
하기의 표는 분기별 산란계, 육계, 종계의 평균 비율 값을 지역통계연보에 적용하는 과정을 나타낸 것이다. 12년간 전국 데이터를 이와 같은 과정으로 가공하였으며 하기 표는 그 중 년 전라남도 영암군의 산란계, 육계 데이터 가공 과정을 나타낸 것이다.
영암군의 경우 전라남도 지역이므로 전남의 평균 비율 값을 적용하였으며 2012년 전남의 평균 비율 값은 산란계 25%, 육계 73%, 종계 2% 이므로 이 값에 따라 2012년 영암군의 전체 닭 2,001,360 마리 중 산란계 500,340 마리, 육계 1,460,993 마리, 종계 40,027 마리가 되며 종계는 대상 축종에 포함되지 않으므로 제외하였다.
구분 | 2012년도 비율 평균 |
→
|
연도 |
영암군
닭 마리 수 |
→
|
연도 | 영암군의 용도별 닭 마리 수 | ||||
산란계 | 육계 | 종계 * | 산란계 | 육계 | 종계 * | ||||||
서울 | 2001 | 2,062,311 | 2001 | 515,578 | 1,505,487 | 41,246 | |||||
부산 | 30% | 70% | 0% | 2002 | 2,625,802 | 2002 | 656,451 | 1,916,835 | 52,516 | ||
대구 | 86% | 9% | 5% | 2003 | 2,912,610 | 2003 | 728,153 | 2,126,205 | 58,252 | ||
인천 | 30% | 68% | 2% | 2004 | 2,905,809 | 2004 | 726,452 | 2,121,241 | 58,116 | ||
광주 | 48% | 52% | 0% | 2005 | 3,790,850 | 2005 | 947,713 | 2,767,321 | 75,817 | ||
대전 | 34% | 66% | 0% | 2006 | 2,595,894 | 2006 | 648,974 | 1,895,003 | 51,918 | ||
울산 | 96% | 4% | 0% | 2007 | 2,050,416 | 2007 | 512,604 | 1,496,804 | 41,008 | ||
경기 | 56% | 39% | 6% | 2008 | 3,071,944 | 2008 | 767,986 | 2,242,519 | 61,439 | ||
강원 | 63% | 35% | 2% | 2009 | 2,769,754 | 2009 | 692,439 | 2,021,920 | 55,395 | ||
충북 | 40% | 56% | 4% | 2010 | 2,559,765 | 2010 | 639,941 | 1,868,628 | 51,195 | ||
충남 | 36% | 51% | 13% | 2011 | 2,202,471 | 2011 | 550,618 | 1,607,804 | 44,049 | ||
전북 | 13% | 75% | 13% | 2012 | 2,001,360 | 2012 | 500,340 | 1,460,993 | 40,027 | ||
전남 | 25% | 73% | 2% | ||||||||
경북 | 57% | 41% | 2% | ||||||||
경남 | 62% | 37% | 1% | ||||||||
제주 | 55% | 44% | 0% |
사슴과 흑염소는 산란계, 육계와 같이 세부 축종으로 구분하지 않으므로 지역통계연보에 제시된 데이터를 가공 없이 적용하였으며 사슴과 흑염소를 포함한 2012년도 영암군에 대한 5개 축종의 사육 두수 데이터는 하기의 표와 같다.
연도 | 산란계 | 육계 | 오리 | 사슴 | 흑염소 |
2001 | 515,578 | 1,505,487 | 806,159 | 1,109 | 5,469 |
2002 | 656,451 | 1,916,835 | 1,116,654 | 830 | 5,951 |
2003 | 728,153 | 2,126,205 | 1,631,029 | 1,064 | 5,257 |
2004 | 726,452 | 2,121,241 | 1,152,450 | 1,129 | 9,456 |
2005 | 947,713 | 2,767,321 | 1,104,460 | 1,155 | 9,385 |
2006 | 648,974 | 1,895,003 | 860,170 | 668 | 7,140 |
2007 | 512,604 | 1,496,804 | 929,214 | 527 | 3,758 |
2008 | 767,986 | 2,242,519 | 1,080,984 | 383 | 3,998 |
2009 | 692,439 | 2,021,920 | 1,238,130 | 309 | 3,317 |
2010 | 639,941 | 1,868,628 | 1,439,614 | 340 | 2,994 |
2011 | 550,618 | 1,607,804 | 1,808,724 | 295 | 3,173 |
2012 | 500,340 | 1,460,993 | 1,234,346 | 221 | 1,463 |
출처 : 2013년 전라남도 영암군청 지역통계연보 사육두수 자료 일부 가공 |
5.2. 사료섭취량
사료섭취량은 축종별 사양표준의 정보 또는 출하 체중과 사료요구율을 적용하여 연간 1마리 당 사료섭취량을 추정하였다. 가금류의 경우 실제 사육되어 출하되는 시기는 1년 미만이지만 양계 농가에서 출하된 마릿수와 유사하게 들여와서 사육하는 경우가 대부분이므로 연간 일정한 사육 두수를 유지한다는 가정 하에 1년의 기간을 적용하여 사료섭취량을 추정하였다. 5개 축종별 사료섭취량을 추정하는 과정 중 사료섭취량 데이터의 신뢰성을 위해 출하체중에 대한 자료가 있을 경우 사료요구율을 적용하여 연간 사료섭취량을 추정하였으며 출하체중 또는 사료요구율의 수치가 없는 경우 해당 축종의 사양표준의 자료를 적용하였다.
따라서 산란계의 경우 사양표준의 자료를 활용하였으며 산란계 품종 중 갈색계와 백색계 사료섭취량의 평균을 산란계 사료섭취량으로 적용하였다.
구분 | 갈색계 | 백색계 | ||||
체중(kg) | 사료섭취량(g) | 에너지요구량(kcal) | 체중(kg) | 사료섭취량(g) | 에너지요구량(kcal) | |
산란 초기 (1~32주) |
1.75 | 105 | 295 | 1.56 | 93 | 260 |
산란 중기 (32~45주) |
1.92 | 113 | 309 | 1.63 | 99 | 269 |
산란 후기 (45~55주) |
1.96 | 113 | 303 | 1.65 | 100 | 269 |
산란 말기 (55주 이후) |
2.00 | 114 | 295 | 1.67 | 102 | 260 |
출처 : 농촌진흥청, 한국가축사양표준 가금, pp. 31(2012) |
상기 표의 사양표준의 사료섭취량을 평균한 값은 하기 표와 같으며 갈색계와 백색계의 사료섭취량을 평균한 산란계의 사료섭취량은 104.88g으로 산정되었다.
구분 | 갈색계 (g/두수) | 백색계 (g/두수) | 일일 사료섭취량(g/두수) | 연간 사료섭취량(kg/두수) |
사료섭취량 | 111.25 | 98.50 | 104.88 | 38.3 |
하기 표 26은 육계의 사육일수에 대한 연간 통계자료이며 육계의 경우 우리나라 출하시기 및 출하 체중이 다른 국가와 차이가 있으며 차이를 반영한 공개된 데이터의 부족으로 하기 표 27과 같이 가금류 분야의 전문가가 권장하는 출하체중과 사료요구율을 반영하여 사료섭취량을 산정하였다.
연도 | 2001 | 2002 | 2003 | 2004 | 2005 | 2006 | 2007 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 평균 |
사육 일수 | 36.8 | 38.8 | 37.0 | 38.0 | 36.7 | 36.3 | 35.6 | 35.3 | 34.6 | 33.1 | 33.6 | 32.7 | 35.7 |
출처 : 통계청, 축산물 생산비, pp. 92(2013) |
구분 |
출하 체중
(kg/두수) |
사료요구율 |
사료섭취량
*
(kg) |
사육일수
(일) |
일일사료섭취량
(g/두수) |
연간사료섭취량
(kg/두수) |
육계 | 1.5 | 1.6 | 2.4 (1.5×1.6) |
35.7 | 67.2 | 24.5 |
* 사료섭취량 : 육계가 성장하여 출하되기까지 필요한 사료섭취량 |
오리의 평균 사료섭취량은 하기 표와 같이 2001년∼2012년 오리의 출하체중과 사료요구율의 평균값을 산출하였다. 오리의 경우 다른 대상 축종과는 달리 연간 출하일정 및 체중에 대한 자료가 공개되어 있으나 다른 대상축종과 동일하게 데이터를 적용하고자 연간 통계자료의 평균값을 적용하여 사료섭취량을 추정하였다.
연도 | 2001 | 2002 | 2003 | 2004 | 2005 | 2006 | 2007 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 평균 |
출하일령 (일) |
46 | 47 | 47 | 42 | 44 | 44 | 44 | 43 | 42 | 42 | 42 | 42 | 43.75 |
출하체중(kg/두수) | 2.96 | 3.09 | 3.10 | 3.10 | 2.97 | 3.05 | 3.10 | 3.24 | 3.21 | 3.2 | 3.3 | 3.4 | 3.14 |
사료요구율 | 2.36 | 2.26 | 2.25 | 2.25 | 2.25 | 2.19 | 2.19 | 2.29 | 2.2 | 2.18 | 2.2 | 2.2 | 2.24 |
출처 : 한국오리협회 오리육가농가생산성, http://www.koreaduck.org |
하기 표는 통계자료의 연평균 값을 적용하여 오리의 사료섭취량을 산정한 결과이다.
구분 |
출하 체중
(kg/두수) |
사료요구율 |
사료섭취량
*
(kg) |
사육일수
(일) |
일일사료섭취량
(g/두수) |
연간사료섭취량
(kg/두수) |
오리 | 3.1 | 2.2 | 7.0 (3.1×2.2) |
43.8 | 160.06 | 58.6 |
* 사료섭취량 : 오리가 성장하여 출하되기까지 필요한 사료섭취량 |
사슴협회에서 제공한 사슴의 세부 종 별 마릿수 통계자료에 의하면 꽃사슴, 레드디어, 엘크의 3개 축종이 97% 이상, 그 외 순록 및 기타 축종이 2% 미만이다. 이에 세부 종 별 체중 데이터를 적용하기 위해 하기 표와 같이 순록 및 기타 축종을 제외한 꽃사슴, 레드디어, 엘크를 종별 마릿수의 합계로 가정하고 3개 세부 축종에 대한 비율로 가공하였다.
연도 | 종별 마릿수 | 종별 마릿수 비율( % ) | ||||||||
꽃사슴 | 레드디어 | 엘크 | 순록 | 기타 | 합계 | 꽃사슴 | 레드디어 | 엘크 | 합계 | |
2001 | 96,282 | 9,712 | 47,876 | 290 | 1,916 | 153,870 | 62.6 | 6.3 | 31.1 | 100 |
2002 | 93,489 | 9,487 | 59,519 | 402 | 1,541 | 162,495 | 57.5 | 5.8 | 36.6 | 100 |
2003 | 87,377 | 8,478 | 47,117 | 213 | 1,741 | 142,972 | 61.1 | 5.9 | 33.0 | 100 |
2004 | 81,453 | 7,724 | 46,112 | 671 | 2,342 | 135,289 | 60.2 | 5.7 | 34.1 | 100 |
2005 | 73,775 | 7,180 | 42,773 | 496 | 1,429 | 123,728 | 59.6 | 5.8 | 34.6 | 100 |
2006 | 63,413 | 5,568 | 39,157 | 216 | 1,804 | 108,138 | 58.6 | 5.1 | 36.2 | 100 |
2007 | 16,377 | 1,271 | 11,754 | 276 | 642 | 29,402 | 55.7 | 4.3 | 40 | 100 |
2008 | 42,673 | 4,166 | 29,520 | 537 | 2,569 | 76,359 | 55.9 | 5.5 | 38.7 | 100 |
2009 | 42,692 | 3,686 | 26,802 | 390 | 1,779 | 73,180 | 58.3 | 5.0 | 36.6 | 100 |
2010 | 35,828 | 3,333 | 23,673 | 665 | 1,428 | 62,834 | 57 | 5.3 | 37.7 | 100 |
2011 | 30,240 | 2,341 | 17,447 | 116 | 1,267 | 50,028 | 60.4 | 4.7 | 34.9 | 100 |
2012 | 26,421 | 1,987 | 17,850 | 56 | 2,149 | 46,258 | 57.1 | 4.3 | 38.6 | 100 |
평균 | - | 58.7 | 5.3 | 36.0 | 100 | |||||
출처 : 사슴협회 홈페이지 사슴 종별 마릿수 2012년 12월 기준 http://www.koreadeer.or.kr/ |
사슴의 연간 사료섭취량에 적용되는 사슴의 평균체중은 하기 표와 같이 국내 사슴 사육 종 중 대표적인 사슴 내 하위 3개 종인 꽃사슴, 레드디어, 엘크의 성장기간 별 암, 수 체중을 평균한 수치를 적용하였다.
구분 | 성별 | 생시 | 3개월 | 6개월 | 9개월 | 12개월 | 15개월 | 18개월 | 21개월 | 24개월 |
꽃사슴 | 수 | 3.84 | 22 | 33 | 36 | 41 | 45 | 48 | 53 | 55 |
암 | 4 | 23 | 36 | 39 | 49 | 56 | 58 | 60 | 70 | |
레드 디어 |
수 | 7.33 | 30 | 48 | 54 | 63 | 69 | 71 | 75 | 83 |
암 | 8 | 33 | 52 | 66 | 78 | 87 | 92 | 93 | 105 | |
엘크 | 수 | 15.8 | 61 | 97 | 122 | 147 | 168 | 181 | 197 | 214 |
암 | 18 | 83 | 127 | 153 | 173 | 188 | 203 | 219 | 238 | |
출처 : 농촌진흥청, 사슴기르기 pp. 135쪽(2013) |
사슴의 1일 사료섭취량이 체중의 2.5∼3.1%에 해당한다는 사슴 분야 전문가의 의견을 바탕으로 사슴 체중의 2.8%를 사료섭취량으로 계산하고 하기 표와 같이 계산된 각 사슴 종 별 일일 사료섭취량에 사슴 세부 종별 마릿수 비율 합계를 적용하여 사슴의 1일 사료섭취량을 구한 후 다시 연간 일수 365일을 적용하여 연간 사료섭취량을 산정하였다.
구분 | 성별 |
평균체중
(kg) |
종별 체중 평균
(kg) |
종별 마릿수 비율
(%) |
종별 사료섭취량 비율 적용
(kg/두수, 일) |
연간 사료섭취량
(kg/두수, 일) |
꽃사슴 | 수 | 37 | 41 | 58.68 | 0.67 | 809.8 |
암 | 44 | |||||
레드 디어 |
수 | 56 | 62 | 5.32 | 0.09 | |
암 | 68 | |||||
엘크 | 수 | 134 | 145 | 36.00 | 1.46 | |
암 | 156 | |||||
합계 | - | 100 | 2.22 |
흑염소의 연간 사료섭취량은 흑염소 농가 방문을 통해 수집된 현장데이터를 적용하였으며 흑염소의 성장단계 구분에 해당하는 자축, 육성축, 성축의 각 사료섭취량과 각 성장단계에 해당하는 마릿수가 흑염소 전체 사육두수에서 각 차지하는 비율을 적용하여 산정하였다.
사료원 | 흑염소의 성장단계별 연간 사료원 섭취량 | ||
자축 | 육성축 | 성축 | |
사육두수(비율) | 46(25%) | 39(21%) | 99(54%) |
이탈리안라이그라스 | 9.4 | 23.5 | 32.4 |
유채 | 4.7 | 11.8 | 16.2 |
수단그라스 | 4.4 | 28.4 | 32.5 |
볏짚 | 2.2 | 14.2 | 16.3 |
옥수수 | 6.2 | 23.4 | 29.2 |
육성비육사료 | 0 | 233.9 | 0 |
어린송아지사료 | 62 | 0 | 292 |
합계(kg/두수) | 88.9 | 335.2 | 418.5 |
사육두수 비율 적용(kg/두수,년) | 22.3 | 70.3 | 225.8 |
사료섭취량(kg/두수, 년) | 318.4 | ||
출처 : 아주대학교 제품환경기술연구실(2015) |
하기 표는 각 축종별 사육두수 1마리당 연간 사료섭취량 산정한 결과이다.
구분 | 산란계 | 육계 | 오리 | 사슴 | 흑염소 |
연간 사료섭취량 (kg/두수, 연간) |
38.3 | 24.5 | 58.6 | 809.9 | 318.4 |
5.3. 에너지 사용량
현재 우리나라에서는 축종별 에너지 사용량에 대한 통계자료는 수집하지 않는다. 에너지경제연구원에서 축산부문 에너지 소비량에 대해 약 200여개의 가축 사육 농가를 대상으로 데이터를 수집하고 있으나 가축 사육 축종별로 구분되어 있지 않으므로 축종별 축사에서 사용하고 있는 에너지 사용량을 추정하기에는 적합하지 않다고 판단하였다. 따라서 축종별 축사운영으로 인한 에너지 사용량을 추정하기 위해 하기 표와 같이 가축을 사육하고 있는 농가의 에너지 사용량 관련 신문 인터뷰 내용과 관련 분야 연구결과에서 에너지 사용량에 대한 연구 일부분을 발췌하여 1마리 당 연간 에너지 사용량을 추정하였다.
구분 | 에너지원 | 추정 방법 | 결과 | 관련 자료(기관) |
산란계, 육계 | 전기 | 70,000 kWh ÷ 50,000 마리 | 1.40 kWh/두수,년 | 에너지 절약형 LED 점등기술과 지열난방장치 개발 보급 (축산과학원) |
오리 | 경유 | 31,200L ÷ 10,000 마리 | 3.12L/두수,년 | 작지만 강한농업 육성을 위한 품목별 농업소득 향상 운영 매뉴얼-축산분야 (농촌진흥청) |
전기 | 2,292kWh ÷ 20,000tn | 0.13kWh/두수,년 | 오리농가 관련기사(무등일보-나주 지역신문) | |
사슴 | 야생의 상태와 같이 사육하므로 별도의 냉·난방 에너지를 사용하지 않음 | - | 사슴 사육 농가 인터뷰 | |
흑염소 | 등유 | 296L ÷ 30일 ÷ 28마리 = 0.35L 0.35L × 120일(12~2월) |
42.29L/두수,년 | 흑염소 운영자 블로그 내용 |
5.4. 온실가스 배출계수 (IPCC 2006)
각 축종의 온실가스 배출량은 해당 축종의 사육두수에 배출계수를 곱하는 방법으로 온실가스를 산정하였으며 IPCC 2006의 장내발효, 분뇨처리 배출계수를 적용하였다.
사료원 배출계수를 적용하기 위해 우리나라의 실제 사료원 현황을 반영하는 사료 배합비율이 필요하나 이는 사료 제조기업의 운영상 공개가 어렵다. 이에 공개된 외국의 사료원 비율을 적용하였으며 자료 현황에 따라 축종별 사료원 조성 비율 자료가 하나 이상인 경우 가능한 우리나라에서 사료로 활용할 가능성이 높은 사료원 비율을 선택하였다.
산란계와 육계는 하기 표와 같이 동일한 사료조성 비율을 적용하였으며 배출계수 데이터가 없는 사료 식물을 제외한 나머지 사료원의 비율을 100%로 가정하여 배출계수를 산정하였다.
구분 |
사료원
(영문명) |
비율( % ) |
사료원
배출계수
*
(CO 2 /kg) |
산란계, 육계
사료원
배출계수 (CO
2
/kg)
(변경 후 비율× 사료원 배출계수) |
비고 | |
변경 전 | 변경 후 | |||||
1 | 통 옥수수 (Whole maize) |
49 | 54.8 | 0.566 | 0.3102 | - |
2 | 대두 (Soya) |
17 | 19.4 | 0.678 | 0.1313 | - |
3 | 오메가 (Omega) |
11 | - | - | - | 배출계수 없음** |
4 | 옥수수 겨 (maize bran) |
14 | 16.1 | 0.566 | 0.0912 | - |
5 | 석회 (Lime) |
9 | 9.7 | 0.003 | 0.0002 | - |
합계 | 100 | 100 | - | 0.5330 | - | |
* 사료원 배출계수 : 에코인벤트 LCI 데이터베이스 활용 ** 에코인벤트 온실가스 배출기수 데이터 항목 기준 사료원 조성비율 출처 : Practical Business Idea http://www.practicalbusinessideas.com/2014/09/poultry-feed-formulation-methods-for.html |
하기 표는 오리의 사료조성 비율에 대해 배출계수를 산정한 결과이며 산란계, 육계와 마찬가지로 각 사료원의 비율과 각 사료원 식물의 배출계수를 활용하여 산정하였다.
구분 | 사료원 (영문명) |
비율(%) | 사료원 배출계수* (CO2/kg) |
산란계, 육계 사료원 배출계수 (CO2/kg) (변경 후 비율×사료원 배출계수) |
비고 | |
변경 전 | 변경 후 | |||||
1 | 견과류 (Crushed grain) |
46 | 56 | 0.496 | 0.278 | - |
2 | 겨 (Bran) |
18 | - | - | - | 배출계수 없음** |
3 | 밀기울 (Pollard) |
18 | 22 | 0.601 | 0.132 | - |
4 | 동물성 단백질 (Meatmeal) |
10 | 12 | 0.207 | 0.025 | - |
5 | 대두 가루 (Soybean meal) |
3 | 4 | 0.678 | 0.025 | - |
6 | 자주개자리 (Lucerne meal) |
3 | 4 | 0.126 | 0.005 | - |
7 | 우유 가루 (Milk powder) |
2 | 2 | 0.659 | 0.016 | - |
합계 | 100 | 100 | - | 0.481 | - | |
* 사료원 배출계수 : 에코인벤트 LCI 데이터베이스 활용 ** 에코인벤트 온실가스 배출기수 데이터 항목 기준 사료원 조성 비율 출처 : Nutrition requirements of ducks, Primary Industries Agriculture |
하기 표는 사슴의 사료조성 비율로 산란계, 육계와 마찬가지로 각 사료원의 비율과 사료원 별 배출계수를 활용하여 산정하였다.
구분 |
사료원
(영문명) |
비율( % ) |
사료원
배출계수
*
(CO 2 /kg) |
산란계, 육계
사료원
배출계수 (CO
2
/kg)
(변경 후 비율× 사료원 배출계수) |
비고 | |
변경 전 | 변경 후 | |||||
1 | 땅콩 껍질 (Peanut hulls) |
20 | 28.6 | 0.678 | 0.194 | - |
2 | 옥수수 가루 (Corn meal) |
20 | 28.6 | 0.566 | 0.162 | |
3 | 건조 알팔파 가루 (Dehydrated alfalfa meal) |
5 | 7.2 | 0.126 | 0.009 | - |
4 | 카카오&밀 (Groun milo) |
2 | - | - | - | 배출계수 없음** |
5 | 목화씨 가루 (Cottonseed meal) |
15 | 21.4 | 0.571 | 0.122 | - |
6 | 대두 가루 (Soybean meal) |
10 | 14.3 | 0.678 | 0.097 | - |
7 | 헤미셀룰로오스 추출물 (Masonex) |
5 | - | - | - | 배출계수 없음** |
8 | 혼합 미네랄 (Mineral mix) |
0.5 | - | - | - | 배출계수 없음** |
9 | 혼합 미네랄 (Vitamine/Trace mineral mix) |
0.5 | - | - | - | 배출계수 없음** |
10 | 기타 (Pellet) |
22 | - | - | - | 성분 알 수 없음 |
합계 | 100 | 100 | - | 0.584 | - | |
* 사료원 배출계수 : 에코인벤트 LCI 데이터베이스 활용 ** 에코인벤트 데이터베이스 기준 사료원 조성비율 출처 : Supplemental Feeding, J.R. Perkins, Texas Parks and Wildlife Department Fisheries & Wildlife Division, 1991 |
하기 표와 같이 흑염소의 사료원 배출계수는 타 연구에서 진행된 배출계수 산정 결과를 적용한 것이다. 흑염소의 성장단계별 사료섭취 비율의 평균을 적용하고, 각 사료원 비율 값을 사료원 배출계수에 적용하여 흑염소의 사료원 배출계수를 산정하였다.
구분 | 사료원 |
자축
(%) |
육성축
(%) |
성축
(%) |
평균
(%) |
사료원
배출계수 (CO 2 /kg) |
산란계, 육계
사료원
배출계수 (CO 2 /kg) (비율평균× 사료원 배출계수) |
1 | 이탈리안라이그라스 | 10.6 | 7.0 | 7.7 | 8.4 | 0.217 | 0.018 |
2 | 유채 | 5.3 | 3.5 | 3.9 | 4.2 | 0.439 | 0.019 |
3 | 수단그라스 | 5.0 | 8.5 | 7.8 | 7.1 | 0.240 | 0.017 |
4 | 볏짚 | 2.5 | 4.2 | 3.9 | 3.5 | 0.128 | 0.005 |
5 | 옥수수 | 7.0 | 7.0 | 7.0 | 7.0 | 0.470 | 0.033 |
6 | 육성비육사료 | - | 69.8 | 23.3 | 23.3 | 0.473 | 0.110 |
7 | 어린송아지사료 | 69.8 | - | 46.5 | 46.5 | 0.245 | 0.114 |
합계 | 100 | 100 | 100 | 100 | - | 0.315 | |
출처 : 아주대학교, 제품환경기술연구실(2013) |
각 축종별 사료배합비 가운데 온실가스 배출계수가 없는 사료식물일 경우 별도의 배출계수를 적용하지 않아 민감도 분석을 실시하였다. 먼저, 온실가스 배출계수가 없는 사료식물의 경우 각 축종별 사료배합 목록에 있는 가장 높은 배출계수로 적용하여 전라남도 영암군의 민감도를 분석한 결과 사료섭취 단계의 온실가스 배출량이 4.81% 증가하였다.
또한, 축산 온실가스 배출량 산정단계 전체를 고려할 경우 2.80% 증가하는 것으로 산출되었다. 따라서 전체 축산 온실가스 배출량 결과에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 판단된다.
5개 축종별 장내발효와 분뇨처리 온실가스 배출계수는 IPCC 2006 가이드라인의 Tier 1 값을 적용하였다. 단, IPCC 2006 가이드라인에서는 가금류의 장내발효 온실가스 배출계수는 제공되지 않는다.
축종 | 장내발효 ( kgCH 4 / 두수,년 ) | GWP |
21 | ||
산란계 | - | |
육계 | - | |
오리 | - | |
사슴 | 20 | |
흑염소 | 5 | |
출처: 환경부/환경관리공단, 국가 온실가스 인벤토리 작성을 위한 2006 IPCC 가이드라인 제 4권, pp. 10.34(2006) |
에너지원 배출계수는 국가 목표관리제 에너지 배출계수의 단위 변환 값을 적용하였으며 산정된 각 축종의 두수별 연간 에너지 사용량에 적용하여 온실가스를 계산하였다.
분뇨처리 과정은 분뇨처리로 인한 메탄 배출량과 질소 배출량 산정과정으로 구분된다. 각 축종별 메탄배출계수 지역기준은 가금류의 경우 서유럽, 사슴과 흑염소는 극동아시아 지역으로 설정하였다. 2006 IPCC 가이드라인의 분뇨처리과정 배출계수를 살펴보면 분뇨처리 시설의 메탄 배출계수는 축종별/연간/두수 기준으로 제시되어 있으나 분뇨처리 시설에 대한 질소 배출계수는 제시되지 않으므로 1996 IPCC 가이드라인의 분뇨처리시설 질소배출계수를 적용하였다.
산란계, 육계, 오리의 분뇨처리 시설은 국가통계자료를 활용하였으며 각 분뇨처리 시설별 이용 비율에 IPCC 1996에서 제시한 배출계수를 적용하여 축종별 분뇨처리시설에 대한 질소배출계수를 산정하였다.
구분 | 시설별 질소 배출계수* (kg N2O-N/kg, N) |
분뇨처리 시설 이용 비율**(%) | ||
산란계 | 육계 | 오리 | ||
액비화시설(%) | 0.001 | 0.5 | 0.2 | 0.6 |
퇴비화시설(%) | 0.02 | 70.4 | 67.1 | 67.8 |
기타시설(%) | 0.005 | 29.1 | 32.7 | 31.6 |
축종별 분뇨처리 질소 배출계수*** (kg N2O-N/kg, N) |
0.0155 | 0.0151 | 0.0152 | |
* 출처 : 국가 온실가스 인벤토리 작성을 위한 1996 IPCC 가이드라인 ** 출처 : 통계청, 2012년 농립어업조사, 가축분뇨처리방법별 농가 *** 산정방법 : 시설별 질소 배출계수 × 축종별 분뇨처리시설 이용비율 |
하기 표는 5개 축종별 분뇨처리단계에 적용한 배출계수이다.
축종 | 메탄 배출계수 |
질소 배출률
(kg N/두수, 년) |
분뇨처리시설 질소배출계수
(kg N 2 O -N/kg, N) |
질소 상수 |
산란계 | 0.03 | 0.6 | 0.0155 | 44/28 |
육계 | 0.02 | 0.6 | 0.0151 | |
오리 | 0.02 | 0.6 | 0.0152 | |
사슴 | 0.02 | 40 | 0.020 | |
흑염소 | 0.15 | 12 | 0.020 | |
출처 : 국가 온실가스 인벤토리 작성을 위한 1996 IPCC 가이드라인 |
5.5. 온실가스 배출량
상기에서 설명한 본 발명의 일 실시예에 따른 온실 가스 배출량 산출 방법에 따 활동데이터 및 배출계수를 활용하여 2001년부터 2012년까지 산란계, 육계, 오리, 흑염소 및 사슴의 온실가스 배출량을 산정하였으며, 도 2에 도시된 바와 같이 산출된 온실가스 배출량은 2차원 그래프로 출력될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 온실 가스 배출량 산정 방법에 따라 도출된 2차원 그래프를 통하여 사용자는 축종별/지역별 온실가스 배출량을 직관적으로 인식하여 활용할 수 있을 것이다.
6. 웹 페이지를 통한 온실가스 배출량 정보 제공
일 실시예에서, 앞서 설명한 온실가스 배출량 산출 방법에 따라 산출된 지역별 또는 대상축종별 온실가스 배출량을 기정의된 데이터 처리 기준에 따라 가공하고, 가공된 온실가스 배출량 정보를 웹페이지를 통하여 제공할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 온실가스 배출량 정보 제공 웹 페이지를 나타낸 것이다. 도 3을 참조하면, 사용자 단말은 온실가스 배출량 정보 제공 웹 페이지에 접속하여 본 발명에 따라 산출된 지역별/축종별 온실가스 배출량 정보를 제공받을 수 있다.
일 실시예에서, 사용자 단말은 온실가스 배출량 정보 제공 웹 페이지에 접속하여 연도, 도/광역시, 시/군/구, 읍/면/동 및 대상축종 중 적어도 하나를 포함하는 분류 기준 정보를 전송하고, 분류 기준 정보에 따른 온실가스 배출량 정보를 제공받을 수 있다.
여기에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 온실가스 배출량 정보 제공 웹 페이지를 관리하는 서버는 사용자 단말로부터 수신된 분류 기준 정보에 따른 온실가스 배출량 정보를 도/광역시, 시/군/구 및 읍/면/동 단위로 구성되는 지도 이미지와 매칭시켜 사용자 단말로 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 온실가스 배출량 정보 제공 웹 페이지를 관리하는 서버는 도/광역시, 시/군/구 및 읍/면/동 단위를 상/하위 클래스로 설정하고, 사용자단말로부터 지도 이미지에 나타나는 특정 상위 클래스에 대한 선택 정보를 수신하면, 특정 상위 클래스에 포함되는 하위 클래스의 지도 이미지를 온실가스 배출량 정보와 매칭시켜 사용자 단말로 제공할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 온실가스 배출량 정보를 지도 이미지와 매칭시켜 제공하는 웹 페이지를 나타낸 것이다. 도 4를 참조하면, 사용자 단말은 온실가스 배출량 정보 제공 웹 페이지에 접속하여 연도(예 : 2012년) 및 도/광역시(예 : 경상남도)에 해당하는 선택 정보를 서버로 전송할 수 있으며, 서버는 해당 연도 및 지역에 대한 온실가스 배출량 정보를 지도 이미지에 기정의된 색상으로 나타낼 수 있다.
여기에서, 사용자 단말이 선택한 지역(예 : 경상남도)의 하위 클래스에 포함되는 시/군/구(예 : 경상남도에 포함되는 시/군/구 지역들)를 우측 지도 이미지에 표시하며, 각 지역구들에 대한 온실가스 배출정보를 우측 지도 이미지에 기정의된 색상으로 나타낼 수 있다.
한편, 이러한 예시는 본 발명의 권리범위를 한정하고자 하는 것은 아니며, 지도 이미지에 온실가스 배출량 정보를 매칭시켜 웹페이지를 통하여 제공하는 기술이라면 본 발명의 권리범위 속하는 것으로 해석되어야 할 것이다.
일 실시예에서, 온실가스 배출량 정보 제공 서버는 온실가스 배출량 정보를 2차원의 표 또는 그래프로 가공하여 사용자 단말로 제공할 수 있다. 여기에서, 온실가스 배출량 정보 제공 서버는 사용자 단말로부터 특정 지역에 대한 선택 정보를 수신하는 경우, 해당 특정 지역을 제외한 나머지 지역에 대한 온실가스 배출량 정보를 사용자 단말로 제공할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 온실가스 배출량 정보를 2차원의 표 및 그래프로 가공하여 제공하는 웹 페이지를 나타낸 것이다. 도 5를 참조하면, 온실가스 배출량 정보 제공 서버는 사용자 단말에 의하여 선택된 연도(예 : 2012년) 및 축종(예 : 유우)에 대한 온실가스 배출량 정보를 가공하여 2차원의 그래프 및 표를 생성하고, 웹페이지를 통하여 제공할 수 있다. 여기에서, 사용자 단말이 특정 지역을 선택하면, 온실가스 배출량 정보 제공 서버는 해당 지역을 제외한 나머지 지역에 대한 정보(예 : 해당 지역이 제외된 온실가스 배출량 비율)을 제공할 수 있다.
한편, 이러한 예시는 본 발명의 권리범위를 한정하고자 하는 것은 아니며, 실제 기술 구현 과정에서 필요에 따라 다양한 방법으로 가공되어 제공될 수 있을 것이다.
이상에서 설명한 본 발명에 따른 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현할 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 인터넷을 통한 전송과 같이 캐리어 웨이브의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
상기한 본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대해 통상의 지식을 가진 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.
-
Claims (15)
- 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법에 있어서,
사료원 생산, 장내 발효, 농장 운영 및 분뇨 처리 중 적어도 하나에 의한 온실가스 배출량을 산출하기 위한 지역 통계 자료를 수집하고, 상기 수집된 지역 통계 자료를 기초로 상기 온실가스 배출량을 산출하기 위한 파라미터를 도출하는 단계; 및
상기 도출된 파라미터를 기정의된 온실가스 배출량 산출 모델에 적용하여 지역별 또는 대상축종별 온실가스 배출량을 산출하는 단계;
를 포함하는 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법은
유우, 한우, 육우, 돼지, 가금류, 사슴 및 흑염소 중 적어도 하나를 포함하는 대상축종에 의한 온실가스 배출량을 산출하는 것을 특징으로 하는 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 지역별 및 대상축종별 온실가스 배출량을 산출하는 단계는
연도, 도/광역시, 시/군/구, 읍/면/동 및 대상축종 중 적어도 하나를 포함하는 분류 기준에 따라 상기 온실가스 배출량을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 온실가스 배출량을 산출하기 위한 파라미터를 도출하는 단계는
축산부문 배출 계수 자료 및 활동 데이터를 수집하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법.
- 제4항에 있어서, 상기 온실가스 배출량을 산출하기 위한 파라미터를 도출하는 단계는
상기 수집된 지역 통계 자료를 기초로 성장단계별 사육두수, 성장단계의 사료종류별 1일 섭취량, 성장단계의 사료종류별 온실가스 배출계수, 성장단계별 장내발효 배출계수, 에너지원별 사용량, 에너지원별 배출계수, 성장단계별 메탄 배출계수, 성장단계별 분뇨처리시스템의 질소배출량, 분뇨처리시스템별 성장단계의 배출계수 및 분뇨처리 시스템별 배출계수 중 적어도 하나를 포함하는 파라미터를 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법.
- 제5항에 있어서, 상기 온실가스 배출량을 산출하는 단계는
성장단계별 사육두수, 성장단계의 사료종류별 1일 섭취량 및 성장단계의 사료종류별 온실가스 배출계수를 온실가스 배출량 산출 모델에 적용하여, 사료원 생산에 의한 온실가스 배출량을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법.
- 제5항에 있어서, 상기 온실가스 배출량을 산출하는 단계는
성장단계별 사육두수 및 성장단계별 장내발효 배출계수를 온실가스 배출량 산출 모델에 적용하여, 장내 발효에 의한 온실가스 배출량을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법.
- 제5항에 있어서, 상기 온실가스 배출량을 산출하는 단계는
에너지원별 사용량 및 에너지원별 배출계수를 온실가스 배출량 산출 모델에 적용하여, 농장 운영에 의한 온실가스 배출량을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법.
- 제5항에 있어서, 상기 온실가스 배출량을 산출하는 단계는
성장단계별 사육두수, 성장단계별 메탄 배출계수, 성장단계별 분뇨처리시스템의 질소배출량, 분뇨처리시스템별 성장단계의 배출계수 및 분뇨처리 시스템별 배출계수를 온실가스 배출량 산출 모델에 적용하여, 분뇨 처리에 의한 온실가스 배출량을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법은
상기 산출된 지역별 또는 대상축종별 온실가스 배출량을 기정의된 데이터 처리 기준에 따라 가공하고, 가공된 온실가스 배출량 정보를 웹페이지를 통하여 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법.
- 제10항에 있어서, 상기 온실가스 배출량 정보를 웹페이지를 통하여 제공하는 단계는
상기 웹페이지에 접속한 사용자 단말로부터 연도, 도/광역시, 시/군/구, 읍/면/동 및 대상축종 중 적어도 하나를 포함하는 분류 기준 정보를 수신하고, 상기 수신된 분류 기준 정보에 따른 온실가스 배출량 정보를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법.
- 제11항에 있어서, 상기 온실가스 배출량 정보를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계는
상기 수신된 분류 기준 정보에 따른 온실가스 배출량 정보를 도/광역시, 시/군/구 및 읍/면/동 단위로 구성되는 지도 이미지와 매칭시켜 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법.
- 제12항에 있어서, 상기 지도 이미지와 매칭시켜 상기 사용자 단말로 제공하는 단계는
도/광역시, 시/군/구 및 읍/면/동 단위를 상/하위 클래스로 설정하고, 상기 사용자단말로부터 상기 지도 이미지에 나타나는 특정 상위 클래스에 대한 선택 정보를 수신하면, 상기 특정 상위 클래스에 포함되는 하위 클래스의 지도 이미지를 상기 온실가스 배출량 정보와 매칭시켜 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법.
- 제11항에 있어서, 상기 온실가스 배출량 정보를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계는
상기 온실가스 배출량 정보를 2차원의 표 또는 그래프로 가공하여 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법.
- 제14항에 있어서, 상기 온실가스 배출량 정보를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계는
상기 사용자 단말로부터 특정 지역에 대한 선택 정보를 수신하는 경우, 상기 특정 지역을 제외한 나머지 지역에 대한 온실가스 배출량 정보를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지역 통계 자료를 활용한 축산부문 온실가스 배출량 산출 방법.
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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KR102334578B1 (ko) | 2020-12-22 | 2021-12-03 | 대한민국 | 식량작물을 이용한 음식의 푸드 마일리지 및 이산화탄소 배출량의 산출 방법 |
WO2022265157A1 (ko) * | 2021-06-16 | 2022-12-22 | 전북대학교산학협력단 | 도축 이력 정보를 이용한 저탄소 제품 인증 방법 및 시스템 |
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WO2022265157A1 (ko) * | 2021-06-16 | 2022-12-22 | 전북대학교산학협력단 | 도축 이력 정보를 이용한 저탄소 제품 인증 방법 및 시스템 |
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