Abstract
본 연구에서는 산재되어 있는 부산항 입출항 선박의 개별 활동도(정박 접안 특성) 및 선박제원 정보를 기존 항만운영정보시스템(PORT-MIS) DB에 연계 구축하기 위한 방법론을 제시하고, 연계 구축된 3가지 DB를 이용하여 18개월(2009.01~2010.06) 동안 부산항에 입출항한 선박의 온실가스 배출량을 산정하여 그 결과를 비교 분석하였다. 본 연구에서는 선박의 기본 활동도 변수만을 포함하고 있는 저해상도의 L-PORT-MIS DB에 각 선박의 정박시간 자료를 추가하여 중해상도의 M-PORT-MIS DB를 연계 구축하였으며, 각 선박의 온실가스 배출량에 직접적인 영향을 주는 엔진출력 등과 같은 선박제원 정보를 연계시켜 고해상도의 H-PORT-MIS DB를 구축하였다. 각 활동도 DB를 이용한 선박의 온실가스 배출량 산정결과, 선박 활동도의 해상도가 높아질수록 총 온실가스 배출량은 감소하는 것으로 분석되었다. 구체적으로 저해상도 및 중해상도의 선박 활동도 자료를 이용할 경우에는 과거에 집계화된 정박 및 접안 특성에 의존하여 온실가스 배출량이 과다 산정되는 반면, 고해상도의 선박 활동도 자료를 이용할 경우에는 각 선박의 개별 접안 정박 특성과 엔진출력이 고려되는바 H-PORT-MIS DB를 이용한 선박의 온실가스 배출량은 보다 신뢰성 높은 추정치로 판단된다. 이처럼 부산항을 입출항하는 개별 선박의 특성을 반영하여 온실가스 배출량을 산정했을 경우 그 추정치는 기존 추정치와 매우 달라질 수 있어 실효성 있는 온실가스 저감대책 수립을 위해서는 본 연구에서 제안한 DB의 연계 구축이 시급하다. This study presents the linkage method combining the existing Port Management Information System (PORT-MIS) DB with the scattered vessel activity data sets including the hotelling and maneuvering characteristics and specification information of the vessels arriving and departing from the port of Busan from January 2009 to June 2010. By linking the data sets, this study made three types of vessel activity databases: L-PORT-MIS DB with low-level vessel activities, M-PORT-MIS DB with medium-level vessel activities such as hotelling time, H-PORT-MIS DB with high-level vessel activities such as hotelling time, engine power, etc. The greenhouse gas (GHG) emissions estimation results show that total GHG emissions decreases when the detailed vessel activities are employed. This decrease in the total GHG emissions by the level of vessel activities implies that the GHG emissions from the low and medium level vessel activities are overestimated due to the aggregated hotelling/maneuvering times and speeds resulting from the past vessel specifications. Therefore, the GHG emissions using the H-PORT-MIS DB are more reliable GHG emission estimates in that the vessel specifications and the observed hotelling time of each vessel are employed in the estimation process. Hence, the high-level vessel activity dataset should be constructed to implement more suitable countermeasures for reducing the GHG emissions in the port of Busan.
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