1. 서 론
기후변화로 인한 물 부족과 수질오염은 전 세계적으로 심각한 환경 문제로 대두되고 있으며, 이는 인류의 생존과 지속 가능한 발전에 직접적인 영향을 미친다. 이러한 문제를 해결하기 위해 물 자원의 효율적 관리와 환경영향을 정량적으로 평가하는 방법론의 중요성이 증가하고 있다. UN은 2030년까지 전 세계 인류의 지속 가능한 발전을 위해 17개의 목표를 설정하였으며, 그 중 6번째 목표로 ‘깨끗한 물과 위생’이 포함되어 있다. 개발도상국의 안전한 수질 확보 및 위생 활동의 개선을 위한 내용을 포함하고 있기는 하지만 지구 전반적으로 통합적인 물관리를 통해 물 부족을 해소하고 오염을 줄이기 위한 목표라고 할 수 있다.
특히 기후변화로 인한 물 부족은 날로 심각해지고 있어 이를 해결하기 위한 방법 중 하나로 물발자국 개념이 주목받고 있다. 물발자국은 제품 또는 서비스의 전과정에 걸쳐 사용된 물의 양을 정량적으로 산정하는 방법론으로, 2002년 소비자 또는 생산자가 직접 또는 간접적으로 사용하는 담수량를 표시하는 방법으로 처음 제안된 이후, 효율적인 수자원 관리를 위한 중요한 도구로 활용되고 있다[1]. 이후, 국제 사회는 물발자국 산정 가이드라인 개발 및 표준화 작업을 지속적으로 진행하고 있다. 대표적으로 네덜란드에서 설립된 국제 민간 단체인 물발자국 네트워크(Water Footprint Network(WFN))에서는 물발자국 글로벌 가이드라인(The water footprint assessment manual-setting the global standard, 2011)을 발표하여, 물발자국의 평가 기준과 방법론을 제시하였다. 이 가이드라인은 생산 활동의 전 과정에서 소모되는 수자원의 총량을 정의하고 청색수, 녹색수 및 회색수로 구분하여 물 사용의 지속가능성을 평가하는 중요한 지표로 활용된다. 수질 및 수자원 고갈에 대한 환경적 영향, 물 사용권의 공평성, 상⋅하류 소비자의 책임 및 보상, 인체 건강에 대한 사회적 영향 등의 이슈를 고려한 영향평가 범주의 설정을 제안하고 있다. 다만 물의 재활용과 재사용, 유역 간의 물 이동이 명확하지 않을 수 있는 단점이 있다. 또한, 국제표준화 기구(Standard for international organization (ISO))가 2014년에 공표한 ISO 14046 국제표준은 전과정에서 소모되는 수자원의 총량뿐만 아니라, 그 사용이 환경에 미치는 영향 평가하는 방법론으로, 빗물, 지표수, 지하수, 화석수, 기수, 해수 등 다양한 수자원 유형을 포함하고 있다. 또한, ISO 14046은 수량 범주에 대해 물 부족(water scarcity)과 물 가용성(water availability) 차원에서 접근하며 평가지표 단위로서 m3 H2O-eq.를 사용하고, 수질 저하 범주는 산성화, 부영양화, 생태독성 등과 같은 물에 관한 모든 영향을 통해 water degradation 차원에서 접근하여 환경에 대한 물발자국의 영향을 고려한다.
국내의 경우, 물 부족에 따른 국제적인 움직임에 따라 2015년 국가기술표준원에서 제품의 물발자국 산정 방법에 대한 국가표준을 제정하였다(KS I ISO 14046). 표준명은 ‘환경경영-물발자국-원칙, 요구사항 및 지침’으로 적용범위는 전과정평가에 근거한 제품, 공정과 조직의 물발자국 평가와 관련된 원칙, 요구사항과 지침을 규정하고 있다. 한편, 농림축산식품부의 물발자국 산정 방법론은 향후 국내 물발자국 인증제도 도입에 대비하기 위한 것으로, ISO 14046와 14040을 기반으로 하되 일부 물발자국 글로벌 가이드라인에 따라 물발자국의 정의 및 수자원 유형을 일부 변형하여 사용하고 있다. 농림축산식품부 방법론의 적용 대상은 제품으로 제한하며, 적용 대상이 농수축산물 및 임산물, 내구재 및 비내구재 등을 포함하지만, 의료기기 및 의약품은 제외된다.
김선욱 등은 국내외 물발자국 산정 방법을 비교하여 국내 방법론의 보완점 및 향후 발전 방향을 제시하며, ISO 14046에 충족하면서도 국내 실정에 맞는 한국형 방법론의 필요성을 강조하였다[2]. 특히 이 논문에서는 한국형 물발자국 특성화 인자 개발을 위해 평가 대상의 수자원 유형과 수질 관련 데이터에 대한 개정과 영향평가 단계에서 중간점 접근방법(midpoint approach) 설정 구축을 제안하였다. 김영운 등은 물발자국 환경영향평가 시 물의 형태, 수질과 수량 등에 대한 고려와 영향평가 방법론 종류에 따라 물발자국 영향평가에 차이를 발생시키기 때문에 물발자국 영향평가 방법론 개발을 연구하고, 인프라 시설인 고속국도에 적용하여 기존의 국내외 방법론과 비교 분석하였다[3].
물발자국 평가를 위해 신뢰성 있는 LCI (Life Cycle inventory) 데이터베이스가 필수적으로 요구된다. 현재 물발자국 평가를 수행할 때 활용되는 대표적인 LCI 데이터베이스는 환경산업기술원이 구축한 국가 LCI 데이터베이스 정보망(Korea LCI Database Information Network)과 스위스 econinvent 협회의 ecoinvent, 독일의 Sphera Solutions GmbH에서 관리하는 LCA 소프트웨어인 GaBi에서 활용되는 LCI DB가 있다[4]. 국가 LCI 데이터베이스 정보망은 한국의 산업 구조와 에너지 믹스를 고려하여 ISO 14044 절차에 따라 구축된 데이터베이스로 지역적 특이성과 국내 환경조건을 반영하고 있다. 그러나 일부 산업 및 공정 데이터의 부족과 정기적인 업데이트 한계로 인해 보다 세분화된 연구에서는 보완이 필요한 실정으로 747개의 데이터베이스가 제공된다[5]. 반면, Ecoinvent는 약 17,000개 이상의 데이터를 포함한 글로벌 데이터베이스로, 다양한 산업 공정과 국가별 데이터셋을 제공하여 국제적 관점에서의 평가가 가능하다. GaBi는 산업별로 상세하고 최신 데이터를 제공하는 것이 특징으로 제조업을 중심으로 한 산업 환경영향 평가에 유용하다[6]. 현재까지 개발된 Ecoinvent와 GaBi 데이터베이스는 다양한 LCA 소프트웨어와의 호환성이 높고 데이터의 세분화 수준이 뛰어나지만, 글로벌 평균값과 특정 국가 중심의 데이터로 인해 한국의 현실적 조건과 차이가 발생할 수 있다[7]. 따라서 LCA 평가 목적과 적용 범위에 따라 국가 LCI 데이터베이스의 지역적 정확도와 국제적 범용성이 높은 데이터베이스를 비교하며 상호 보완적으로 활용하는 전략이 필요하며, 이를 통해 보다 신뢰성 높은 전과정평가가 이루어질 수 있다.
본 연구에서는 국내외 LCI데이터베이스를 활용한 하수처리용 인공습지 시스템의 물발자국을 산정하였다. 국내 물발자국 연구는 탄소발자국 분야에 비해 상대적으로 부족하며, 특히 환경공학 분야에서 수처리 시스템에 대한 물발자국 산정 연구는 전과정평가를 수처리 분야에 적용해서 지속가능성을 정량화할 수 있다. 일반적으로 하수처리장의 경우 운영 단계에서 높은 에너지와 화학약품 사용으로 인해 환경 영향이 클 수 있으나, 저에너지, 저비용의 친환경 수처리 기술인 인공습지는 낮은 환경영향을 발생하는 대안적 수처리 기술로 제시될 수 있다[8]. 따라서 본 연구에서는 하수처리용 인공습지의 물발자국을 평가대상으로 설정하고, 국내외 전과정평가 LCI 데이터베이스를 활용하여 물발자국을 비교 분석함으로써 이를 통해 친환경 수처리 기술의 효율성과 물발자국 산정시 고려할 시사점을 도출하고자 한다.
2. 실험방법
2.1. 평가 대상
본 연구에서는 하수처리용 인공습지에 대해 생산업체 현장조사를 통한 전과정 목록분석을 실시하고, 물발자국에 대한 환경영향평가를 수행하였다. 제품의 기능을 소규모 마을 하수를 처리하는 인공습지로 정의하고, 기능 단위는 인공습지 1EA로 하였다(Table 1). 본 연구에서는 인공습지의 건설단계에서 발생하는 환경영향을 비교해 보았다. 이러한 판단 근거는 인공습지의 특성상 운영시에 약품 및 에너지 투입이 최소화되기 때문에 환경영향이 건설단계에 비해 미비할 것으로 판단하였기 때문이다[3]. 물발자국 평가에 대한 시스템 경계를 Fig. 1에 나타내었다.
평가 대상인 인공습지는 100톤 규모로 호기조와 혐기조를 유입수가 순차적으로 통과하면서 각 조의 여재 및 미생물에 의해 유기물, 질소 및 인이 동시에 제거되는 수질정화기술로 운영되고 있으며 경상남도 고성군에 위치해 있다. 인공습지의 방류수질은 일반 하수처리장의 처리 효율과 비교할 만한 수준이었으며, 유기물 처리 효율은 98.9%, T-N과 T-P 처리 효율은 각각 75.5%와 70.6%으로 우수하였다. 2023년 1월 1일부터 2023년 12월 31일 까지의 하수처리 효율에 대한 자료는 Table 2에 정리하였다.
2.2. 물발자국 산정 방법
본 연구에서는 인공습지 LCA를 ISO 14040에서 제시하고 있는 목적 및 범위설정(Goal and Scope Definition), 목록분석(Life Cycle Inventory Analysis), 영향평가(Life Cycle Impact Assessment), 결과해석(Interpretation) 등 4단계로 나누어 수행하였다.
평가대상 인공습지의 건설단계에서 투입되는 물질과 에너지를 정량화하였고, 이로 인하여 발생되는 각 환경오염물질들에 대하여 목록 분석을 수행하였다. 데이터는 현장 데이터 측정치를 사용하는 것을 원칙으로 하였다. 데이터 품질 요건은 Table 3에 정리하였다. 최종적으로 LCI DB 차이에 따른 물발자국 비교를 위하여 국가 LCI DB와 Ecoinvent의 LCI DB를 각각 적용하여 평가하였다.
2.3. 가정 및 제한사항
(1) 국가 LCI database 정보망과 Ecoinvent DB에 존재하지 않는 목록은 DB의 한계로 제외하였다.
(2) 인공습지 건설업체 조사 결과 시공 후 발생한 폐기물은 포장재만 존재하였으며, 그 양이 무시할 수 있을 만큼 작아 제외하였다.
(3) 투입된 자재 중량 누적비율이 99.0% cutoff 기준을 적용하여 1.0% 미만인 경우 제외하였다.
(4) 국가 LCI database 정보망 중 PE 데이터의 부재로 인해 터널형 통기관(PE)의 원료를 고밀도 폴리에틸렌(HDPE)로 가정하였다. 실제 사용된 레미콘의 규격은 25-27-120과 25-18-80이나, 각 규격에 맞는 데이터가 없어 레미콘 25-120-15로 가정하였다. 콘크리트사각맨홀은 사용된 자재의 규격에 대한 데이터를 획득하지 못하여 레미콘 25-120-15로 가정하였다.
(5) Ecoinvent DB 중 건설 과정에서 사용된 레미콘의 규격과 동일한 데이터가 없어 25-27-120 레미콘은 인장 강도 25MPa 콘크리트, 25-18-80 레미콘은 인장 강도 20MPa 콘크리트로 가정하였다.
(6) PVC 관 제조 시 PVC extrusion 공정이 사용된다. 그러나 국가 LCI database 정보망의 PVC extrusion 데이터 부재로 인해 injection molding 공정을 사용하여 PVC 관을 제조하였다고 가정하였다.
(7) Ecoinvent DB에는 부직포 생산에 대한 데이터가 존재하지만, 국가 LCI database 정보망은 부직포 생산에 대한 데이터가 별개로 존재하지 않는다. 따라서, 원료를 HDPE로 하고, extrusion 공정을 사용하여 생산되었다고 가정하였다.
(8) 두 데이터베이스 모두 골재에 대한 데이터가 존재하지 않았다. 따라서, 국가 LCI database 정보망에서 순환골재 데이터를, Ecoinvent DB에서는 파쇄된 자갈 생산에 대한 데이터를 선택하였다.
3. 결과 및 고찰
3.1. 목록분석 결과
평가대상 인공습지 1EA 건설 시 수집된 현장 데이터를 바탕으로 목록분석을 수행하였다. 전체 자재 중 누적 질량 기여도가 99.0%에 해당하는 주요 자재를 포함하였으며, 주요 물질별 분석 결과는 Table 4와 같다. 주요 자재별 질량 비율은 콘크리트(86.1%), 철근(4.4%), 콘크리트사각맨홀(4.3%) 순으로 나타났다. 건설단계에서 레미콘(ready-mixed concrete)의 무게 비율이 압도적으로 높고, 압축 강도 25 MPa, 굵은 골재 최대 크기 27 mm, 슬럼프 120mm를 가지는 25-27-120 레미콘의 비중이 가장 높은 것으로 나타났다. 이는 토목건설에 주요 자재로 사용되는 레미콘(ready-mixed concrete)의 특성이 반영되었다고 할 수 있다.
3.2. 물발자국 특성화 데이터베이스 비교
국가 LCI database와 Ecoinvent DB 간의 물질별 물발자국 특성화 계수를 비교하였다(Table 5). 앞에서 제시된 LCI 목록을 바탕으로 해서 규격을 고려하지 않고 동일한 재료를 사용해서 제작된 경우에는 하나의 물질로 표현하였다. 국가 LCI DB의 경우는 콘크리트와 철근에 대한 특성화 계수가 포함되어 있지 않았으나, Ecoinvent DB의 경우 물질명에 대한 분류뿐만 아니라 제조방식에 따른 DB를 상세하게 제공하였다. 그러나 국가 LCI DB 에서는 공시된 물질의 경우, 각 물질별 환경영향 평가계수를 제공하고 있으며 물발자국 평가 계수도 확인할 수 있다. 고밀도 폴리에틸렌(HDPE)의 경우 0.0052 m3 H2O-eq., 폴리비닐클로라이드(PVC)는 0.00465 m3 H2O-eq., 스테인리스강(STS)는 0.019 m3 H2O-eq., 순환골재(aggregates)는 0.0000566 m3 H2O-eq., 탄소강(rebar)는 0.019 m3 H2O-eq.. 의 평가 계수를 가진다. Ecoinvent DB의 경우는 각 물질에 대한 물 사용량을 제공해 주는데 이들 사용량을 모두 합한 후에 사용한 물의 종류 및 지역별 차이에 의한 특성화 인자값을 적용한다. 이는 AWARE (Available WAter REmaining) 모델을 통해서 값이 결정되며 우리나라가 포함된 지역에서 강물을 상수원으로 사용할 경우 42.21만큼의 비율을 더 적용하여 계산하도록 되어있다.
3.3. 물발자국 분석
앞 절에서 수행한 목록분석 결과를 바탕으로 인공습지 건설시 물발자국 계산 결과, 국가 LCI DB를 기반으로 했을 경우 270.1m3 H2O-eq., Ecoinvent DB를 기반으로 했을 경우 452,310.8m3 H2O-eq.으로 산정되었다(Table 6). 국가 LCI DB와 Ecoinvent DB 간의 결과값의 차이가 대략 적게는 25배 (항목: 철근(rebar))에서 가장 크게는 1580배 (항목: 스테인리스강(STS)) 정도의 차이가 나타났다. 이는 각 데이터베이스가 사용한 자재별 배출 계수와 지역적 데이터 차이에서 기인한 것으로 판단된다. 환경성적표지 인증 안내서에 따르면 국내 물발자국 산정 방법은 사업장에서 사용한 수자원의 물발자국, 원료･보조물질 및 에너지 생산에 따른 물발자국, 폐기물 및 폐수･하수 처리에 따른 물발자국, 수송 단계 물발자국, 하폐수처리 후 수계로 배출되는 수자원에 대한 계산, 물 사용 제품의 사용 단계 물발자국을 모두 고려하여 제품 전과정 물발자국 계산을 한다. 그러나 Ecoinvent 에서는 AWARE 모델을 사용해서 물발자국을 산정하는데 지역별 물 스트레스 수준을 고려하여 물 소비의 환경적 영향을 평가한다. 즉, 물의 가용성(Available Water)을 측정하는데, 특정 제품이 같은 물 사용량을 가지고 있더라도 생산되는 지역의 물 스트레스를 반영하여 높은 지역은 그렇지 않은 지역보다 더 높은 물발자국을 가지게 된다. 또 다른 원인은 콘크리트와 철근에 관련된 데이터베이스의 부재이다. Table 5에서 제시하였듯이 국가 LCI DB에는 사용할 수 있는 상세 데이터가 부족하여 물발자국 값이 축소되어 산정되었다. 따라서 두 DB를 통해서 계산된 물발자국의 영향 범주 지표는 m3 H2O-eq.로 같으나 계산방법론의 상이성으로 인해 큰 차이가 발생하였다.
Fig. 2에 LCI 목록별 물발자국 산정결과를 누적 막대 그래프로 나타내었다. 국가 LCI DB는 콘크리트에 대한 물발자국 산정이 없는 상태이기에 전체적인 패턴은 Ecoinvent와 차이가 있다. 그러나 물 발자국의 정량적 차이가 아닌 기여정도에 대한 정성적 분석의 관점에서 볼 때 국가 LCI DB는 철근(reber), 스테인리스강(STS), 플라스틱(HDPE)의 순서로 물발자국의 기여정도가 확인되는 반면, Ecoinvent의 경우는 스테인리스(STS)가 95%를 차지함으로써 다른 목록 물질보다 매우 높은 물발자국에 기여하고 있었고, 철근(rebar)의 경우는 1% 정도로 매우 낮게 계산이 되었다. 이러한 차이는 공정에 대한 상세한 DB와 데이터의 지역적, 시간적 특성을 고려한 평가 방법론이 필요한 이유를 간접적으로 보여준다. 국가 LCI DB의 경우 데이터의 비대표성과 낮은 배출 계수 품질로 인해 물발자국 결과가 과소평가될 가능성이 있기 때문이다. 이는 국가 LCI DB가 최신 산업 공정과 지역적 특성, 기초흐름의 다양성 등을 충분히 반영하지 못하고 있음을 의미한다. 앞에서도 언급한 바와 같이 국내 LCI DB에 있는 물질별 물발자국 평가계수를 적용한 값이 국제적으로 통용되는 AWARE 모델에 의한 값과 매우 큰 차이가 나타난다는 점은 국내 평가방법론에 대한 세부적인 검토가 필요하다는 것을 보여준다. 또한 이 결과는 기존 연구에서 제기된 LCA 결과의 신뢰성 우려와도 연결될 수 있다[9,10]. LCA는 자원의 추출에서 폐기물 처리까지의 모든 공정을 연결(cradle to grave)해야 하므로, 다양한 기초 연결이 이어져야 한다. 따라서, 연구에 따라 시스템 경계의 불완전성, 데이터베이스의 비대표성, 불확실성 분석의 누락 등으로 신뢰성에 대한 우려와 연결지어 생각해 볼 수 있다. 따라서, 국가 LCI DB의 품질과 신뢰도를 개선하고, 데이터의 지역적 대표성을 강화하려는 노력을 통해 국가 LCI DB 기반 분석의 신뢰성과 적용 가능성을 높여야 할 것이다.
4. 결론
인공습지 1EA의 건설단계에 대하여 전과정평가 항목 중 물발자국을 산정하고, 이 때 적용되는 국내외 LCI DB에 대한 영향을 살펴보았다. 이를 위하여 국내에서 운영되고 있는 인공습지의 현장 데이터를 바탕으로 LCI 목록을 작성하고 물발자국을 산정하였다.
1) 물발자국 분석 결과, 국가 LCI DB를 기반으로 270 m3 H2O-eq., Ecoinvent DB를 기반으로 452,310.8 m3 H2O-eq. 으로 나타났다.
2) 자재별 물발자국 기여도 분석 결과, 활용 LCI 데이터베이스에 따라 큰 차이를 보였다. 국가 LCI DB의 경우 철근(reber) (74.4%)의 물발자국 기여도가 가장 높은 것으로 나타났으나, Ecoinvent DB의 경우 스테인리스강(STS) (95%)의 물발자국 기여도가 가장 높은 것으로 나타났다.
3) 국가 LCI DB는 최신 산업 공정과, 지역적 특성, 기초 흐름을 충분히 반영하지 못하는 문제로 데이터의 비대표성과 낮은 배출 계수로 인해 물발자국 결과가 과소평가될 가능성이 있다. 따라서, 국가 LCI DB의 품질 향상을 통해 신뢰성과 적용 가능성을 높여야 한다.
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