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자료유형
학술저널
저자정보
이성우 (한양대) 태성호 (한양대)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회논문집 大韓建築學會論文集 第36卷 第6號(通卷 第380號)
발행연도
2020.6
수록면
169 - 176 (8page)

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Many countries have implemented policies for greenhouse gas (GHG) reduction since the 21st Conference of Parties (COP 21) to the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) in 2015 where participants voluntarily agreed to a new climate regime, which obligated the world to decrease GHG emissions. Subsequently, reducing GHG emissions with GHG reduction technologies (renewable energy) to decrease energy consumption has become not a choice but a necessity. With the launch of the Korean Emissions Trading Scheme (K-ETS) in 2015, Korea has certified and financed GHG reduction projects as decreased emissions. To help users to make informed decisions for economic and environmental benefits from the use of renewable energy, an assessment model was developed. This study established the simple assessment method and an assessment database (DB) of 1,200 GHG reduction technologies implemented in Korea. Furthermore, we suggested how to evaluate economic benefits which the user may obtain from GHG reduction technologies and validated the assessment DB applicability to a building in Korea.
#배출권거래제 #온실가스 감축기술 #온실가스 감축 인정량 #Korean Emission Trading Scheme #Greenhouse gas reduction Technology #Greenhouse gas reduction certification

목차

Abstract
1. 서론
2. 온실가스 감축 인정량 산정
3. 온실가스 감축기술 환경성 평가DB 구축
4. 확률론적 분석 방법을 활용한 불확도 분석
5. 사례평가
6. 결론
REFERENCES

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
Guidance on the operation of greenhouse gas energy target management in the public sector (2018). Ministry of Environment google schola 2018 Korea energy Agency Handbook (2018). Korea Energy Agency google schola A report on Korean-Sustainable Development Goals(K-SDGs) (2019). Ministry of Environment google schola Chae, M.(2017). Selection model for Optimal Target Building for Green Remodeling using Data-mining Techniques: Focused on Multi-Family Housing Complex, Thesis, Yonsei University google schola Jang, B., & Lee, S.J (2018). Prediction and Optimization modeling Using Machine Learning Algorithm for Renewable Energy. The Institute of Electrics and Information Engineers, 42, 1477-1480 google schola

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