산업연관분석을 활용한 전과정 목록구축에서의 산업군 분류에 따른 불확실성 평가 연구

전과정목록구축을 위해서는 많은 양의 데이터를 취합하고 처리하는 일련의 과정이 요구된다. 이와 같은 과정에는 다양한 불확실성이 내포될 수 있으며, 특히 산업연관분석(Input Output Analysis; IOA)을 활용한 전과정 목록구축은 데이터, 산업군 분류, 지역적/시간적 차이 등과 같 은 IOA 고유의 불확실성이 존재하게 된다. 따라서 이들 불확실성이 갖는 영향의 정량적인 측 정과 이와 관련한 불확실성 평가에 대한 연구가 요구되고 있다. 본 연구에서는 “Hybrid method" 기법을 통해 전과정목록을 구축하고, 이 과정에서 28개, 77개, 168개의 산업군 분류에 따른 불확실성을 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 시뮬레이션 수행을 위해 원자 데 이터를 기준으로 투입목록들의 확률분포를 가정하여 적용하였으며, 산업군별 146개 TRI 배출 물에 대한 예측값을 도출하였다. 이들에 대한 불확실성은 예측값이 갖는 분포에 대한 변동계수 로 측정하였으며, 이를 통해 전과정 목록구축에서의 IOA 활용에 있어서 보다 세분화된 산업군 의 적용이 결과의 불확실성을 감소시킴을 확인하였다.

To build LCI, the step of collecting and calculating lots of process data is prerequisite. Even though it is, we have to admit that more or less unpredicted circumstances might be involved in doing this kind of operation. Especially in IOA case alone, several uncertainties while in handling data, dividing industry categories into class and regional-timing differences, mostly attributed to IOA's own inherent traits, have been found. So it is very high time to consider seriously the claims for research on analysing and evaluating those uncertainties quantitatively and properly. Here in this study, the "Hybrid Method" is adopted to build LCI and the Monte Carlo simulation method to analyze 28, 77 and 168 uncertainties belonged to industry category of IOA. We applied the probability distribution of input list with assumption to the simulation on the basis of stencil paper data and finally drew the estimated forecast value over the output from 146 TRI classified by industry. While the LCI classified by industry shows a various and wide distribution, as breaking down the number of industry to 168 from 28, concerned uncertainties have shown a sure drop in quantities.