서론
1. 연구 배경
2. 연구 목적
이론 고찰 및 선행연구 검토
1. 온실가스 배출 산정의 이론적 개념과 국제 표준
2. WTT 및 TTW 단계별 선행연구 검토
3. WTT 및 TTW 배출계수 산정의 이론적 모형
4. 기존연구의 한계와 본 연구의 차별성
연구 방법 및 자료
1. 자료 수집
2. 기초자료 분석
3. 연구 방법론 설정
분석 결과 및 적용
1. WTT 배출계수 산정 결과
2. TTW 배출계수 산정 결과
3. WTW 배출계수 및 단계별 기여도 분석
4. 운송활동량(t·km) 기준 배출강도 결과
5. 산정 결과의 신뢰도 및 정합성 검토
결론
서론
1. 연구 배경
최근 기후변화 대응과 탄소중립 실현을 위한 국제적 논의가 본격화되면서, 교통·물류부문의 온실가스 배출 관리는 주요 정책 과제로 부상하고 있다. 특히 산업 구조의 고도화와 전자상거래 확산에 따라 물류 활동이 급증하면서, 도로 기반 화물운송은 국내 교통부문 온실가스 배출에서 중요한 비중을 차지하는 요인으로 작용하고 있다. 화물차는 산업, 제조, 유통 전반에서 필수적인 운송 수단으로 기능하고 있으며, 국내 화물운송 체계에서 도로 기반 화물운송은 물류 흐름을 지탱하는 핵심적인 역할을 수행하고 있다(Korea Transport Institute, 2021). 이러한 구조적 특성으로 인해 화물운송 부문은 수송부문 온실가스 감축 정책에서 중요한 관리 대상으로 인식되고 있다.
국내 온실가스 인벤토리에 따르면 교통부문은 전체 온실가스 배출량의 약 20%를 차지하고 있으며, 이 중 도로수송 부문이 교통부문 배출의 대부분을 차지하는 구조를 보이고 있다(Greenhouse Gas Inventory and Research Center of Korea, 2022). 특히 도로수송으로 인한 온실가스 배출량은 항공 및 철도 수송에 비해 현저히 높은 수준으로 나타나며, 이러한 배출 구조는 교통·물류부문이 탄소중립 달성을 위한 핵심 감축 대상임을 명확히 보여준다(Seok, 2022). 이러한 수송부문 배출의 중요성은 최근 기후변화의 과학적 근거를 종합한 IPCC 제6차 평가보고서에서도 반복적으로 강조되고 있다(Intergovernmental Panel on Climate Change, 2021).
한편, 국제 사회에서는 운송부문의 온실가스 배출을 차량 주행 단계에 국한하지 않고, 연료의 생산·정제·유통·소비 전 과정을 포괄하는 전주기(Well-to-Wheel, WTW) 관점에서 평가하려는 움직임이 확산되고 있다. 이는 글로벌 공급망 차원에서 탄소 배출의 책임 범위를 명확히 하고, 기업의 ESG(Environmental, Social, Governance) 경영과 Scope 3 배출 관리 요구가 강화되는 흐름과 밀접하게 연관되어 있다(GLEC, 2023; International Organization for Standardization, 2023). 특히 유럽을 중심으로 도입되고 있는 탄소국경조정제도(CBAM)는 수출 제품의 탄소배출량을 평가·조정하는 제도로서, 물류·운송 과정에서 발생하는 배출 데이터의 투명성과 신뢰성을 산업 경쟁력의 핵심 요소로 부각시키고 있다(European Commission, 2021; United Nations Economic Commission for Europe, 2021).
이러한 국제 규제 환경 변화 속에서, 각국의 물류산업은 국제 표준에 부합하는 온실가스 배출 산정·보고 체계를 갖추는 것이 지속가능한 성장의 필수 조건으로 인식되고 있다. 운송·물류부문을 대상으로 한 국제 온실가스 산정 기준은 전주기 기반 접근을 공통적으로 채택하고 있으며, 이는 다양한 연료와 운송수단에 적용 가능한 보편적 산정 구조를 제공한다는 점에서 중요한 의미를 갖는다(GLEC, 2023).
그러나 국내 물류산업은 여전히 경유 중심의 연료 구조를 유지하고 있으며, 이러한 연료 구조는 온실가스 감축 측면에서 구조적 한계를 내포하고 있다. 경유는 생애주기 관점에서 대체연료 대비 상대적으로 높은 온실가스 배출 특성을 지니는 것으로 보고되고 있으며, 단순한 차량 효율 개선만으로는 실질적인 감축 효과를 달성하는 데 한계가 존재한다(Ministry of Climate, Energy and Environment, 2023). 이에 따라 연료 전환과 운송 효율 개선을 병행하는 구조적 전환의 필요성이 지속적으로 제기되고 있다.
그럼에도 불구하고 국내 온실가스 배출계수 체계는 여전히 국가 인벤토리 보고를 목적으로 구축된 평균·고정계수에 기반하고 있으며, 차량 운행단계(Tank-to-Wheel, TTW)에 초점을 둔 산정 방식이 주를 이루고 있다. 이로 인해 연료 공급망 단계(Well-to-Tank, WTT)에서 발생하는 간접 배출이 충분히 반영되지 못하고 있으며, 차종별 연비, 적재율, 공차율 등 화물운송의 구조적 특성 또한 체계적으로 고려되지 못하고 있다(Greenhouse Gas Inventory and Research Center of Korea, 2022).
특히 화물운송은 운송 거리, 적재 효율, 공차율 등에 따라 단위 운송활동량당 배출 특성이 크게 달라지는 특성을 지니고 있음에도 불구하고, 기존 배출계수 체계에서는 이러한 이질성이 충분히 반영되지 못하고 있다. 그 결과 평균 배출계수를 적용할 경우 차종 간, 운송 형태 간 배출 특성의 차이가 과소 또는 과대 평가될 가능성이 존재하며, 이는 화물운송 부문의 실질적인 온실가스 감축 효과를 평가하고 정책 우선순위를 설정하는 데 있어 구조적인 한계로 작용한다.
이러한 문제의식은 국내 화물운송 실정을 반영한 전주기 기반 온실가스 배출계수 체계의 구축 필요성을 시사한다. 즉, 국제 기준에서 제시하는 WTW 산정 구조를 준용하되, 한국의 연료 수급 구조와 화물운송 특성을 반영한 국가 고유 배출계수를 개발함으로써, 정책·산업 활용이 가능한 실질적인 산정 체계를 마련할 필요가 있다.
2. 연구 목적
본 연구의 핵심 목적은 국내 도로 화물운송 부문을 대상으로 연료공급망 단계(WTT)와 차량 운행단계(TTW)를 통합한 ‘한국형 전주기(WTW) 온실가스 배출계수 체계’를 구축하고, 이를 운송활동량(t·km) 기준으로 적용·검증하는 데 있다. 기존의 단편적인 산정 방식을 넘어, 연료의 생산·공급부터 실제 차량 운행까지의 전 과정을 포괄함으로써 보다 정밀하고 일관된 국가 고유의 배출계수를 제시하고자 한다.
이를 위해 본 연구는 연료별·차종별로 세분화된 생애주기 기반 배출량을 산정하고, 공차율, 적재량, 연료효율 등 국내 화물운송의 실제 운행 특성을 구조적으로 반영한 배출계수를 도출하는 것을 구체적인 목표로 설정한다. 또한 운송활동량(t·km)을 기준으로 한 온실가스 배출강도 분석을 수행하여, 정책 및 산업 현장에서 활용 가능한 국내 실정형 데이터베이스 구축을 지향한다.
아울러 본 연구는 국제적 활용 가능성을 고려하여, GLEC Framework와 ISO 14083에서 제시하는 산정 원칙과 구조를 준수함으로써 데이터의 신뢰성과 일관성을 확보하고자 한다. 이를 통해 EU, 일본, 중국 등 주요 국제 시장의 온실가스 산정체계와의 정합성을 고려한 구조를 설계하고, 향후 국제 비교 및 활용이 가능한 데이터 호환 기반을 마련하는 것을 중요한 연구 목표로 설정한다.
더 나아가, 본 연구는 생애주기 평가(Life Cycle Assessment, LCA) 관점의 배출계수 데이터를 활용하여 대체연료 전환 시나리오에 따른 탄소감축 효과를 분석하고, 2050 탄소중립 목표 달성을 위한 정책 설계 및 평가를 지원하는 기초 자료를 제공하고자 한다. 이러한 연구 결과는 국가 차원의 탄소중립 정책 수립뿐만 아니라, 기업의 ESG 경영 및 Scope 3 배출량 산정·보고를 위한 실무적 근거로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 연료공급망 및 차량운행단계 배출계수 산정과 관련된 국내외 선행연구를 고찰하고, 국내 화물운송 특성을 고려한 본 연구의 차별성을 제시한다. 3장에서는 본 연구의 범위와 분석 자료를 설명하고, WTW 통합 배출계수 및 배출강도 산정을 위한 구체적인 방법론을 정립한다. 4장에서는 산정된 차종별·톤급별 WTW 배출계수 결과를 제시하고, 이를 기존 배출계수 및 국외 사례와 비교하여 정합성을 검토한다. 마지막으로 5장에서는 연구 결과를 요약하고, 화물운송 부문의 온실가스 감축을 위한 정책적 시사점과 향후 연구 과제를 제시한다.
이론 고찰 및 선행연구 검토
1. 온실가스 배출 산정의 이론적 개념과 국제 표준
온실가스 배출 산정은 특정 활동에서 발생하는 배출량을 정량적으로 평가하기 위한 방법으로, 일반적으로 활동자료(Activity Data)와 배출계수(Emission Factor, EF)를 결합하여 산정한다. Eggleston et al.(2006)은 온실가스 배출 산정을 위한 국제 표준 지침을 제시하며 활동자료와 배출계수를 결합한 산정 논리를 체계화하였으며, 이는 교통부문 온실가스 배출 산정의 이론적 기반을 제공하였다. 이후 Baasansuren et al.(2019)은 기존 지침을 보완하여 배출 범위 정의와 데이터 품질 요구사항을 보다 명확히 하였으나, 여전히 연료의 생산·정제·수송 과정에서 발생하는 간접 배출에 대해서는 제한적으로 다루고 있다는 한계가 있었다.
이에 따라 차량 운행단계 중심 산정의 한계를 보완하기 위해 전주기(Well-to-Wheel, WTW) 관점의 접근이 확산되고 있다. WTW 접근은 연료의 생산부터 소비까지의 전 과정을 포괄하여, 연료 전환 및 기술 변화에 따른 실질적인 감축 효과를 평가하는 데 활용될 수 있는 이론적 틀을 제공한다. 이러한 개념은 최근 GLEC Framework(2023)와 ISO 14083(2023) 등 국제 표준을 통해 구체화되었다. GLEC Framework(2023)는 운송·물류 활동 전반의 온실가스 배출을 WTT–TTW–WTW 구조로 체계화하였으며, International Organization for Standardization(ISO, 2023)는 운송 사슬 전반에서 발생하는 배출을 정량화하고 보고하기 위한 국제표준으로 데이터 품질 요구사항을 명확히 규정하였다. 이는 운송·물류부문의 온실가스 배출을 단순한 차량 단위가 아닌 공급망 전체의 관점에서 관리해야 함을 시사한다.
2. WTT 및 TTW 단계별 선행연구 검토
1) 연료공급망(WTT) 단계 연구
WTT 단계의 배출 산정은 전주기 분석의 필수 요소로, 해외에서는 GREET 모델(미국 Argonne Lab)이나 JEC Well-to-Tank Report(유럽 JRC)와 같은 데이터베이스가 구축되어 있다. Prussi et al.(2020)은 화석연료 및 대체연료의 생산·정제·수송 단계 배출을 일관된 방법론으로 분석하여 WTT 배출 특성 평가의 기준을 제시하였다.
그러나 이러한 국외 데이터베이스는 특정 국가의 에너지 수급 구조를 전제로 하므로, 한국의 실정에 직접 적용하기에는 구조적 한계가 있다. Di Lullo et al.(2017)은 재래식 원유와 오일샌드 간 채굴·회수 기술의 차이에 따라 WTT 단계 배출량의 불확실성이 크게 달라짐을 규명하였으며, Greene et al.(2020)은 28,000건 이상의 원유 해상 운송 데이터를 분석하여 원유 수송 과정의 배출 기여도가 상당함을 입증하였다. 또한 Khan(2018)은 파키스탄 사례 분석을 통해 연료 가공 효율과 수송 인프라 등 핵심 입력자료의 국산화(localization) 필요성을 실증하였고, Nandola et al.(2026)은 인도 사례를 통해 국가 고유 데이터(national-specific data) 확보가 전주기 환경성 평가의 핵심 전제임을 재확인하였다. 따라서 원유 전량을 해상 수입에 의존하는 한국의 경우, 이를 반영한 국가 고유 WTT 배출계수 구축이 필수적이다.
한편 WTT 배출계수는 화석 경유에 국한되지 않고 바이오디젤 혼합에 따른 원료 단계 배출까지 포괄하여 산정되어야 한다. 유럽연합은 재생에너지지침(RED Ⅱ)을 통해 수송용 연료의 재생연료 혼합을 제도적으로 규율하고 있으며(European Commission, Joint Research Centre, 2018), 국내에서도 신재생연료 혼합의무화제도(RFS)에 따라 경유에 대한 바이오디젤 의무 혼합이 시행되고 있다(Korea Energy Agency, 2015). 바이오디젤의 전주기 배출 특성은 원료(대두유·폐식용유 등)의 수급 구조와 연료 품질 기준에 따라 달라지므로(Korea Bioenergy Association, 2023; Ministry of Trade, Industry and Energy, 2023), 국가별 혼합비율과 원료 포트폴리오를 반영한 WTT 산정이 요구된다.
2) 차량운행단계(TTW) 및 화물운송 특성 연구
기존의 TTW 연구는 주로 주행거리(vehicle-km) 기반의 평균 배출계수를 활용해왔으나, 이는 화물차의 운행 특성을 반영하는 데 한계가 있다. 이를 보완하기 위해 Silva et al.(2006)은 미시적 TTW 시뮬레이션 모델(EcoGest)을 개발하여 주행 패턴에 따른 배출량 변동성을 평가하였으며, Dreier et al.(2018)은 도시버스를 대상으로 실주행 데이터 기반 전주기(WTW) 시뮬레이션을 수행하여 노선 유형에 따른 배출량 차이를 확인하였다. 최근에는 화물운송 부문 실증 연구도 확대되어, Penchev et al.(2025)은 전기 대형 트럭(BEV)의 실주행 데이터를 활용해 적재 조건이 배출량에 미치는 영향을 분석하였고, Fausti and Guandalini(2026)는 다양한 파워트레인(ICE, HEV, BEV, FCEV)을 비교하며 총소유비용(TCO)과 결합한 통합 평가 방법론을 제시하였다.
특히 화물운송은 여객과 달리 적재 중량(payload)과 공차 운행(empty running)이 배출량에 지대한 영향을 미친다. Ligterink et al.(2012)은 적재 중량 변화가 화물차 배출량에 미치는 영향을 분석하여 배출계수를 속도와 적재량(payload)의 함수로 제안하였고, Wang et al.(2021)은 실주행 계측 자료를 통해 배출량이 적재 상태에 민감하게 반응함을 확인하였다. 또한 Solakivi and Ojala(2024)는 핀란드 사례 분석을 통해 단위 운송활동량(t·km) 기준 배출량 저감의 핵심 요인이 적재율 향상과 고용량 차량 활용임을 실증하였다.
국내 연구에서도 Kim et al.(2024)이 MOVES 기반 모형을 활용해 국내 도로 환경 특성을 반영한 보정계수를 개발한 바 있다. 아울러 국가 차원에서는 도로 이동오염원의 배출량 산정 방법론이 표준화되어 제시되어 있어(National Institute of Environmental Research, 2023), 본 연구의 TTW 기본 배출계수 산정은 이러한 국가 표준 방법론과 정합되도록 설계하였다. 그러나 국내 화물운송 시장은 Hanh and Park(2012)이 지적한 바와 같이 지입제 중심 구조로 인해 공차율이 높으며, 이는 Venegas Vallejos et al.(2022)의 연구처럼 공급망 전체의 효율 저하와 배출 증가로 이어진다. 따라서 한국형 TTW 배출계수는 이러한 공차율과 적재 효율을 명시적으로 반영해야 한다. 아울러 Thiel et al.(2014)은 EU의 규제가 TTW에 국한되어 상류 부문으로의 배출 이전을 간과할 수 있음을 지적하며 통합 산정 체계의 필요성을 뒷받침하였다.
3. WTT 및 TTW 배출계수 산정의 이론적 모형
본 연구는 전주기(WTW) 온실가스 배출량을 산정하기 위해 연료 공급망 단계(WTT)와 차량 운행 단계(TTW)의 배출 메커니즘을 통합적으로 고려하였다. 각 단계의 배출계수 산정은 국제적 표준 방법론을 준용하되, 구체적인 산정 정의와 단계별 절차는 다음과 같다.
1) WTT 배출계수 정의 및 산정식
WTT(Well-to-Tank) 배출계수는 연료가 최종적으로 차량 탱크에 도달하기까지의 공급망 전 과정, 즉 원유의 채굴·수입, 정제, 유통(내륙수송) 단계에서 발생하는 온실가스 배출을 에너지 기준으로 산정한 값이다. 본 연구에서는 도로 화물운송에 사용되는 경유의 연료 공급 특성을 반영하기 위해, WTT 배출을 (1) 채굴·수입 단계, (2) 정제 단계, (3) 유통 단계로 구분하고, 각 단계별 배출계수를 산정한 후 이를 합산하여 최종 WTT 배출계수를 도출하였다.
각 단계에 적용되는 기본 산정식의 구조는 Table 1에 정리하였다. 이는 이후 단계별 산정 절차에서 적용되는 계산 구조를 개괄적으로 제시한 것이다.
Table 1.
Basic formulations for WTT emission factor estimation
| Stage | Formulation |
| Extraction | |
| Refining | |
| Distribution |
2) WTT 단계별 산정 절차
한국형 B4 경유의 WTT 배출계수 산정 절차는 총 8단계로 구성되며, 전체 흐름은 Figure 1과 같다. 본 절차는 국제 전주기 분석 방법론을 준용하되, 국내 통계 및 제도적 조건(수입구조, 정유효율, 혼합비율)을 단계별로 반영하도록 구성하였다.
구체적인 산정 과정은 다음과 같다. 우선 1단계에서 3단계는 화석연료(경유)의 순수 배출계수를 산정하는 과정으로, 국가별 원유 수입 비중을 가중 평균한 ‘채굴·수송 배출계수’와 국내 정유소의 고효율 특성을 반영하여 보정된 ‘정제 배출계수’, 그리고 국내 내륙 운송 단계의 배출을 합산하여 도출한다. 이후 4단계에서 6단계는 바이오디젤의 원료별 수급 비중과 의무 혼합비율(4%)을 적용하여 최종 B4 경유의 배출계수를 합성하는 과정이다. 마지막으로 7단계와 8단계에서는 산업적 활용을 위한 단위 변환과 몬테카를로 시뮬레이션을 통한 불확실성 분석을 수행하여 데이터의 신뢰성을 확보한다.
이러한 단계적 산정 방식은 유럽 JRC의 JEC Well-to-Tank 방법론(Prussi et al., 2020)과 ISO 14083(2023) 표준에서 권고하는 ‘경로별 분리 산정 후 혼합(Segregated calculation followed by blending)’ 원칙에 부합한다. 특히 원유 수입국별 특성(1단계)과 정제 효율(2단계)을 별도 단계로 구분한 것은, Di Lullo et al.(2017)이 강조한 바와 같이 원유 성상과 공정 기술에 따라 WTT 배출량이 유의미하게 달라질 수 있다는 점을 반영한 것으로, 국가 고유 배출계수 산정의 합리성을 뒷받침한다.
Figure 1에 제시된 개념적 흐름을 바탕으로, 각 단계에서 적용되는 구체적인 계산 공식과 산정 논리는 Table 2에 단계별로 정리하였다.
Table 2.
Stepwise formulations and descriptions for WTT emission factor estimation of B4 diesel in Korea
3) TTW 배출계수 정의 및 산정식
TTW(Tank-to-Wheel) 배출계수는 차량 운행 중 연료 연소로 인해 발생하는 직접 배출을 의미한다. 본 연구에서는 도로 화물차 운행 특성을 반영하기 위해 TTW 배출을 (1) 연료 연소에 따른 기본 배출, (2) 운전 조건에 따른 배출 보정 효과, (3) 차량 기술 수준에 따른 배출 특성으로 구분하여 단계적으로 반영하였다. 또한 실험실 기반 평균 조건만으로는 실제 도로 주행에서의 배출 특성을 충분히 반영하기 어렵다는 점을 고려하여, 국내 실측 자료와 제도 운영 결과를 근거로 실주행 보정 요소를 포함하였다. TTW 배출계수 산정을 위해 적용된 기본 산정식의 구조는 Table 3과 같다.
Table 3.
Basic formulations for TTW emission factor estimation
| Stage | Formulation |
|
Combustion-based emissions | |
| Driving conditions | |
| Vehicle technology |
4) TTW 단계별 산정 절차
TTW 배출계수 산정 절차는 총 8단계로 구성되며, 전체 산정 흐름은 Figure 2에 제시하였다. 본 절차는 국제 전주기 기반 연료 배출계수 산정 방법론을 준용하되, 평균적인 주행 조건뿐 아니라 국내 화물차의 실제 운행 특성을 반영할 수 있도록 운전 조건 보정계수, 차량 기술 보정계수, 실주행 보정 요소 등을 단계적으로 적용하도록 설계되었다.
세부적인 산정 논리는 다음과 같다. 먼저 1단계에서 연료 소비량과 온실가스별 배출계수를 기초로 ‘기본 연소 배출량’을 산정한 후, 2단계와 3단계에서 엔진 효율 등 ‘차량 기술 특성’과 속도·경사도 등 ‘운전 조건’에 따른 보정계수를 순차적으로 적용한다. 특히 4단계에서는 실험실 인증 값과 실제 도로 주행 값의 차이를 보정하기 위해 ‘실주행(RDE) 보정계수’를 적용함으로써 현실 정합성을 높였다. 이후 5단계에서 바이오디젤 혼합에 따른 배출 저감 효과를 반영하고, 최종적으로 불확실성 평가(8단계)와 단위 변환(7단계)을 거쳐 최종 TTW 배출계수를 확정하게 된다.
이와 같은 보정 절차의 구성은 Ligterink et al.(2012)과 Kim et al.(2024) 등의 선행연구에서 지적된 ‘실험실 인증 연비와 실도로 주행 연비 간의 격차(Real-world Gap)’를 해소하기 위한 필수적인 과정이다. 단순히 이론적 연소 배출량만을 적용할 경우 실제 화물차의 고부하 운행 특성을 과소평가할 우려가 있으므로, 본 연구에서는 4단계 RDE 보정과 3단계 운전 조건 보정을 명시적으로 포함함으로써 산정 절차의 방법론적 정합성을 제고하였다.
Figure 2에 제시된 개념적 흐름을 바탕으로, 각 단계에서 적용되는 구체적인 계산 공식과 산정 논리는 Table 4에 단계별로 정리하였다.
Table 4.
Stepwise formulations and descriptions for TTW emission factor estimation of B4 diesel in Korea
4. 기존연구의 한계와 본 연구의 차별성
기존 선행연구들은 WTT와 TTW를 분리하여 다루거나, 국외 데이터를 차용하여 국내 실정과의 괴리가 존재하였다. 또한 화물운송의 핵심인 물류적 효율성(적재율, 공차율)을 배출계수 산정에 충분히 반영하지 못하였다. 주요 선행연구와 본 연구의 비교는 Table 5와 같다.
Table 5.
Comparison of previous studies and this study
| Author (Year) | Purpose of study | Key methodology & Content | Research findings & Limitations |
| Prussi et al. (2020) | Evaluation of WTT emission characteristics by fuel type in EU | Analysis of fuel production, refining, and transport stages based on the JEC model | Inconsistency when applied to Korea due to EU-based energy supply structure (crude oil import, power mix) |
| Greene et al. (2020) | Analysis of carbon emissions from maritime crude oil transport | Analysis of global crude oil maritime trade volume and vessel data | Proved the importance of the transport stage, but does not reflect Korea’s specific import routes and refinery efficiency |
| Ligterink et al. (2012) | Development of emission model reflecting freight vehicle payload | Derivation of speed and payload functions based on PEMS data | Identified emission changes by payload, but limited to TTW and lacks Life Cycle (WTT) perspective |
| Solakivi and Ojala (2024) | Analysis of relationship between freight transport efficiency and emissions | Scenario analysis based on Finnish freight transport data | Suggested importance of load factor/empty running, but distant from establishing a national standard emission factor system |
| This study | Establishment of Korea-specific Freight Transport WTW Emission Factor System |
① WTT estimation reflecting Korea’s crude import/refining efficiency ② TTW estimation reflecting domestic truck operation/load characteristics ③ Proposed integrated emission factor based on t·km | Derivation of national-specific factors reflecting domestic conditions (energy supply, logistics) and securing applicability for policy/practice |
note: This comparison highlights the methodological evolution from single-stage (WTT or TTW) to integrated life-cycle approaches. The limitations of previous studies primarily concern the lack of localization for the Korean energy mix and the insufficient consideration of logistical variables such as load factors and empty running ratios, which this study aims to address.
본 연구는 선행연구들이 지닌 방법론적 한계를 보완하여 국내 화물운송 특성에 부합하는 한국형 배출계수 체계를 구축하였다는 점에서 학술적·정책적 의의를 갖는다.
가장 본질적인 차별점은 운송활동량(t·km) 기준 산정 체계를 도입하여 배출량 평가의 정밀도를 제고했다는 것이다. 기존의 주행거리(v·km) 기반 평균 배출계수는 화물차의 적재 중량 변동과 빈번한 공차 운행(Empty Running) 특성을 반영하는 데 한계가 있어, 고중량 운송 시 배출량은 과소평가(Underestimation)하고 공차 회송 시에는 과대평가(Overestimation)하는 편향(Bias)이 존재했다. 본 연구는 적재율과 공차율을 독립 변수로 반영함으로써 이러한 구조적 왜곡을 최소화하였으며, 이는 정부가 추진 중인 ‘공차율 저감을 위한 화물 정보망 활성화’나 ‘물류 공동화 사업’ 등 운송 효율 개선 정책의 온실가스 감축 효과를 정량적으로 평가하는 현실적인 토대를 제공한다.
이와 더불어, 에너지 공급망(WTT) 단계에서 한국 고유의 특성을 내재화하여 배출계수의 신뢰성을 높였다. GREET나 JEC 등 해외 데이터베이스에 의존했던 기존 연구와 달리, 본 연구는 원유 전량을 해상 수입에 의존하는 한국의 수입 포트폴리오(Crude Mix)와 OECD 평균과 상이한 국내 정유소의 정제 효율(Refining Efficiency)을 직접 반영하여 WTT 배출계수를 재산정하였다. 이는 국가 온실가스 인벤토리(NIR)의 고도화뿐만 아니라, 향후 전기·수소 화물차 도입 시 에너지원 단계에서의 탄소 저감 효과를 비교·검증하는 데 있어 국내 실정에 부합하는 합리적인 기준점을 제시한다.
나아가, 본 연구는 WTT와 TTW를 포괄하는 전주기(WTW) 통합 프레임워크를 제시함으로써 연구 결과의 실무적 활용 가능성을 확장하였다. 차종별·톤급별로 세분화된 배출계수는 최근 강화되고 있는 탄소국경조정제도(CBAM) 및 기업의 Scope 3(공급망 배출) 공시 흐름에 대응하여, 국내 기업들이 간접 배출량을 산정하는 데 활용 가능한 한국형 참조 데이터(Reference Data)로 기능한다. 아울러 노후 경유차의 대형화 전환(Modal Shift)이나 친환경차 보급 등 국가 교통부문 탄소중립 시나리오의 타당성을 평가하는 핵심 기초자료로서 그 활용 가치가 기대된다.
연구 방법 및 자료
1. 자료 수집
1) 연구 범위 및 입력 자료 구성
본 연구는 국내 도로 화물운송 부문을 대상으로, 연료의 생산·공급 단계와 차량 운행단계를 통합적으로 고려한 전주기(Well-to-Wheel, WTW) 기반 온실가스 배출계수 체계를 구축하는 것을 목적으로 한다. 분석 대상은 도로 기반 화물차 운송으로 한정하며, 분석 범위는 연료 공급망 단계(Well-to-Tank, WTT), 차량 운행 단계(Tank-to-Wheel, TTW), 그리고 이를 통합한 WTW 단계로 구분한다.
연료 범위는 국내 화물운송 부문에서 사용되는 주요 연료(경유 및 바이오디젤 혼합연료 등)를 대상으로 하며, 배출계수는 연료별·단계별(WTT/TTW/WTW)로 산정한다. 차량 범위는 화물운송에 사용되는 주요 화물차 차종을 대상으로 하되, 차종별 운송 특성과 연료소비 특성이 배출강도 산정에 반영될 수 있도록 구성한다. 또한 배출계수는 에너지 기준(gCO2e/MJ)과 운송활동량 기준(gCO2e/t·km)을 병행하여 산정함으로써 국제 기준과의 정합성과 정책·산업적 활용 가능성을 동시에 확보하고자 한다.
본 연구의 전체 분석 프레임은 전주기 기반 국제 산정 구조(GLEC Framework, ISO 14083 등)를 준용하되, 국내 연료 수급 구조와 화물운송의 실제 운행 특성을 단계별로 반영할 수 있도록 재구성하였다. 분석 단계 정의와 온실가스 범위는 Table 6에 제시하였다.
Table 6.
Definition of analysis stages and greenhouse gas scope
note: Definitions of WTT, TTW, WTW and greenhouse gases are based on IPCC guidelines (Eggleston et al., 2006; Baasansuren et al., 2019)
2) 한국형 데이터 구성 및 반영 방식
국내 연료 공급망 특성을 반영하기 위해, 국가별 원유 수입 구조를 고려하여 WTT 배출계수를 구성하였다. 원유 수입국별로 채굴·정제·수송 과정의 배출 특성이 상이하므로, 국가별 수입 비중과 해당 국가의 WTT 배출계수를 가중평균(weighted average) 방식으로 반영하였다. 국가별 원유 수입 비중 및 가중 배출계수 산정 결과는 Table 7에 제시하였다.
Table 7.
Country-weighted WTT emission factors based on crude oil import shares of Korea
| Importing country | Import share (%)1) | WTT emission factor (gCO2e/MJ)2) | Weighted contribution3) | Uncertainty range4) |
| Saudi Arabia | 32.6 ± 0.5 | 10.2 ± 0.2 | 3.33 | ±0.12 |
| UAE | 20.1 ± 0.3 | 9.7 ± 0.2 | 1.95 | ±0.08 |
| United States | 14.2 ± 0.3 | 8.5 ± 0.2 | 1.21 | ±0.06 |
| Others5) | 33.1 ± 0.5 | 12.0 ± 0.3 | 3.97 | ±0.15 |
| Total | 100.0 | – | 10.46 | ±0.41 |
note: 1) Import share is based on the 2023 crude oil import statistics from PETRONET operated by the Korea National Oil Corporation (KNOC)
2) WTT emission factors are based on the IEA (International Energy Agency, 2025) Energy System data and JEC Well-to-Tank Report v5 (Prussi et al., 2020), supplemented by official data published by respective national authorities
정유 단계에서는 국가별 정유 공정 효율이 연료 생산 과정에서의 에너지 소비 수준과 온실가스 배출 특성에 지대한 영향을 미친다. 국제에너지기구(International Energy Agency, 2025) 통계에 따르면, OECD 회원국의 평균 정제 효율은 약 85% 수준으로 보고되고 있다.
반면, 국내 정유 산업은 설비의 고도화 수준과 구조적 특성을 고려할 때, 이러한 OECD 평균 대비 상향된 정제 효율을 적용하는 것이 타당하다. 구체적으로 Korea Petroleum Association(2022)의 통계에 의하면, 국내 정유 4사의 고도화 비율(Upgrading Ratio)은 30% 중반을 상회하는 것으로 나타났다. 이는 단순 정제(Simple Refining) 위주의 노후화된 일부 해외 정유소와 대비되는 특징으로, 고도화 설비 도입을 통한 구조적 에너지 효율 우위를 반증한다.
또한 Oil & Gas Journal Research(2023)의 조사 결과에 따르면, 국내 주요 정유사는 단일 공장 기준 세계 최대 규모의 생산 능력을 보유하고 있다. 이러한 대규모 통합 공정(Integrated Complex)은 공정 간 열 교환(Heat Integration) 및 잉여 에너지 회수 최적화를 가능케 하여, 규모의 경제(Economies of Scale)에 기반한 에너지 효율성을 극대화하고 있다. 실증적인 근거로, S-OIL(2022)의 지속가능경영보고서에서는 정유 공장의 에너지 효율성을 평가하는 글로벌 벤치마킹 지표인 ‘솔로몬 EII(Energy Intensity Index)’ 평가에서 ‘세계 상위권 수준(World-class level)’을 유지하고 있음을 명시하고 있다.
상기한 구조적·기술적 특성을 종합적으로 고려할 때, 본 연구에서 한국 정유소의 정제 효율을 글로벌 평균보다 상향된 약 90%로 설정하여 WTT 배출계수를 산정하는 것은 국내 정유산업의 고유 여건을 반영한 타당한 접근이라 할 수 있다. 이에 따라 보정된 에너지 소비량 및 배출계수 산정 결과는 Table 8과 같다.
Table 8.
Comparison of refinery efficiency and emission factors between OECD average and Korea
| Item | OECD Average | Korea | Reduction |
| Refining energy use (MJ) | 4.8 | 4.5 | 0.3 |
| Emission factor (gCO2e/MJ) | 15.0 | 14.6 | 0.4 |
note: Refining energy use and emission factors are derived based on IEA (2025) and Korea Petroleum Association (2022) Statistics
또한 국내 경유는 신재생연료 혼합의무제도(RFS)에 따라 일정 비율의 바이오디젤 혼합이 의무화되어 있다. 본 연구는 분석 대상 시점의 제도 기준을 반영하여 B4 혼합비율을 적용하였다. 또한 국제 평균 혼합비율(OECD 및 EU 기준)과의 차이를 비교하여 한국형 조건의 반영 수준을 명확히 하였다(Table 9).
Table 9.
Biodiesel blending ratios in KOREA and international benchmarks
| Category | Blending ratio | Remarks |
| OECD Average | ~5-7% | EU RED Ⅱ reference |
| Korea | 4% (B4) | Mandatory blending under RFS |
| Policy target | B5 by 2030 | Korea Energy Agency |
note: Korea Energy Agency (2023); European Commission, Joint Research Centre (2018)
이처럼 본 연구는 국제 기준의 전주기 산정 구조를 유지하면서도, 국내 연료 공급망 및 운송 여건의 특성을 반영하여 입력자료 및 가정치를 구성하였다. 원유 수입 구조, 정유 효율, 항만–내륙 운송거리 등은 국제 평균과 차이를 보이는 요소로서 WTT 산정에 직접 영향을 미친다. 국제 기준과 한국형 적용 간 주요 차이는 Table 10에 정리하였다.
Table 10.
Comparison between international standards and Korea-specific data assumptions
3) 주요 입력 변수 및 데이터
이론고찰 및 선행연구 검토에서 정립한 이론적 모형을 실제 한국형 배출계수로 구현하기 위해 수집된 단계별 핵심 입력변수는 다음과 같다.
먼저 WTT 단계에서는 국가별 원유 수입 비중, 국내 정유소의 에너지 소비량, 내륙 운송 거리 등의 국내 통계 및 문헌 자료를 적용하였으며, 구체적인 값은 Table 11과 같다. 특히 사우디아라비아 등 중동 국가의 수입 비중이 높은 점을 고려할 때, 원유 수송 과정(Upstream Transport)의 배출량이 전체 WTT 배출량에 유의미한 영향을 미칠 것으로 판단된다.
Table 11.
Key input data and variables for WTT emission factor estimation in Korea
이어지는 TTW 단계에서는 화물차의 엔진 열효율, 평균 주행 속도, 적재율 등 운행 특성 변수와 국내 실주행(RDE) 보정 계수를 적용하였다. 관련 입력 변수는 Table 12에 정리하였다. 여기서 엔진 열효율과 적재율 범위(0.5~0.8)는 실제 화물차의 운행 패턴이 정형화된 인증 모드보다 가변적임을 시사한다.
Table 12.
Key input data and variables for TTW emission factor estimation
| Variable | Value | Unit | Description |
|
Combustion-based emission factor | 74.1 | gCO2e/MJ | Greenhouse gas emission factor associated with fuel combustion |
| Engine efficiency | 0.30-0.45 | - | Thermal efficiency range of freight vehicle engines |
| Average driving speed | 30-100 | km/h | Typical range of average operating speeds on road networks |
| Vehicle load factor | 0.5-0.8 | - | Load factor reflecting payload and operating conditions of freight vehicles |
|
Real-driving correction factor (RDE CF) |
Derived from domestic evidence | - | Correction factor reflecting gaps between lab-based and on-road emissions; derived from measured emission data and RDE program outcomes (Korea Transportation Safety Authority, 2023; Korea Transport Institute, 2023; Ministry of Climate, Energy and Environment, 2023) |
2. 기초자료 분석
도로 화물운송 WTW 배출강도 산정을 위해서는 연료 사용량, 주행 규모, 적재 특성 등 운송활동을 구성하는 핵심 요소를 정량적으로 산정할 필요가 있다. 이를 위해 차종별 연료 사용 행태와 운행 특성을 반영할 수 있는 통계·조사 자료를 활용하고, 해당 자료를 기반으로 WTW 배출강도 산정에 필요한 사전 계산 절차를 단계적으로 구성하였다. 본 절에서 제시되는 사전 계산 결과는 이후 WTT·TTW·WTW 배출강도 산정 과정에서 공통 입력자료로 활용된다.
차종별 월 평균 주유 횟수, 회당 평균 주유량, 연비, 기준 적재중량, 적재율 및 공차율 등은 Korea Transport Institute(2024)에서 발간한 ‘화물운송시장 동향 2023년도 연간보고서’의 실태조사 통계(Actual Survey Data)를 기반으로 정리되었다. 본 자료는 실제 화물차주를 대상으로 한 표본 조사를 통해 수집된 실증 데이터로, 본 연구에서는 임의적인 가정을 배제하고 해당 통계의 실측 값을 직접 활용하여 분석을 수행하였다. 해당 보고서는 국내 도로 화물운송 시장을 대상으로 차종별 운행 실태와 연료 사용 특성을 종합적으로 분석한 자료로, WTW 배출강도 산정을 위한 입력자료로 활용하기에 적합하다. 차종별 기초 통계 값은 Table 13에 제시하였다.
Table 13.
Vehicle-class baseline statistics derived from the 2023 freight transport market survey
note: Baseline statistics are compiled from the Freight Transport Market Trends: Annual Report 2023 published by the Korea Transport Institute (2024). These statistics represent average operational characteristics by vehicle class and are used as input data for the pre-calculation of WTW emission intensity.
1) 월 평균 주유량 산정
차종별 월 평균 주유량은 월 평균 주유 횟수와 회당 평균 주유량의 곱으로 산정하였다. 월 평균 주유량 산정식은 다음과 같이 정의된다(Equation 1).
여기서 은 월 평균 주유량(L), 은 월 평균 주유 횟수, 은 회당 평균 주유량(L)을 의미한다. Equation 1을 적용하여 산정된 차종별 월 평균 주유량은 Table 14에 제시하였다. 대형 특수 화물차의 월 평균 연료 소비량은 소형 화물차의 약 5배에 달하는 것으로 나타났다.
Table 14.
Monthly average fuel consumption by vehicle class
note: Author’s calculation based on Korea Transport Institute (2024) data
2) 월 평균 온실가스 배출량 산정
월 평균 온실가스 배출량은 월 평균 주유량에 연료별 온실가스 배출계수(kgCO2e/L)를 곱하여 산정하였다. 월 평균 온실가스 배출량 산정식은 다음과 같이 표현된다(Equation 2).
여기서 은 월 평균 온실가스 배출량(kgCO2e), 는 연료별 온실가스 배출계수(kgCO2e/L)를 의미한다. 배출계수는 한국형 데이터 구성 및 반영 방식과 주요 입력 변수 및 데이터를 통해 산정된 한국 국가고유 WTT, TTW 및 WTW 배출계수를 적용하였다. Equation 2의 적용 결과는 Table 15에 제시하였다.
Table 15.
Monthly average GHG emissions by vehicle class (Unit: kgCO2e per month)
3) 월 주행 가능 거리 산정
월 주행 가능 거리는 차종별 월 평균 주유량과 연비(km/L)를 활용하여 산정하였다. 월 주행 가능 거리 산정식은 다음과 같이 정의된다(Equation 3).
여기서 은 월 주행 가능 거리(km), 는 차종별 연비(km/L)를 의미한다. Equation 3의 적용 결과는 Table 16에 제시하였다. 월 주행 가능 거리는 대형 차종으로 갈수록 증가하는 경향을 보이며, 특히 8톤 이상 대형 화물차는 월 9,000km 이상의 고강도 운행을 수행하는 것으로 분석되었다.
Table 16.
Monthly drivable distance by vehicle class
note: Author’s calculation based on Korea Transport Institute (2024) data
4) 유효 적재중량 산정
유효 적재중량은 차량의 기준 적재중량에 평균 적재율을 적용하여 산정하였다. 유효 적재중량 산정식은 다음과 같이 정의된다(Equation 4).
여기서 은 유효 적재중량(t), 는 기준 적재중량(t), 는 평균 적재율을 의미한다. Equation 4의 적용 결과는 Table 17에 제시하였다.
Table 17.
Effective payload by vehicle class
note: Author’s calculation based on Korea Transport Institute (2024) data
5) 운송활동량(t·km) 산정
운송활동량은 유효 적재중량과 유효 운행거리의 곱으로 산정하였다. 운송활동량 산정식은 다음과 같이 정의된다(Equation 5).
여기서 는 운송활동량(t·km), 는 월 주행 가능 거리에 공차율을 반영하여 산정한 유효 운행거리(km)를 의미한다. Equation 5의 적용 결과는 Table 18에 제시하였다.
Table 18.
Transport activity (t·km) by vehicle class
6) 연료소비율 산정
연료소비율은 차종별 연비의 역수로 정의되며, 연료소비율 기반 배출강도 산정에 활용된다. 연료소비율 산정식은 다음과 같이 표현된다(Equation 6).
여기서 은 연료소비율(L/km), 는 차종별 연비(km/L)를 의미한다. Equation 6의 적용 결과는 Table 19에 제시하였다.
Table 19.
Fuel consumption rate by vehicle class
3. 연구 방법론 설정
앞서 수집된 자료와 이론고찰 및 선행연구 검토에서 정립된 이론적 모형을 결합하여, 최종적으로 운송활동량 기준의 WTW 배출계수를 도출하는 방법론을 설정하였다. 본 연구의 산정 방법은 국제 기준(GLEC Framework, ISO 14083)에서 제시하는 활동자료(activity data) 기반 접근을 준용하였다.
1) WTW 배출강도의 개념 및 통합 구조
WTW 배출계수는 연료의 생산·공급 단계에서 발생하는 간접 배출(WTT)과 차량 운행 중 연료 연소로 발생하는 직접 배출(TTW)을 통합하여 산정한 전주기 배출계수이다. 본 연구에서는 WTT 및 TTW 배출계수를 동일 기준 단위인 에너지 기준(gCO2e/MJ)으로 산정·정합화한 후, 이를 합산하여 WTW 배출계수를 도출하였다. WTW 배출계수는 다음과 같이 정의된다(Equation 7).
여기서 는 연료의 채굴·수입, 정제 및 유통 단계에서 발생하는 에너지 기준 배출계수(gCO2e/MJ), 는 차량 운행 과정에서 연료 연소로 인해 발생하는 에너지 기준 직접 배출계수(gCO2e/MJ)를 의미한다. 도출된 에너지 기준 WTW 배출계수는 연료의 발열량과 밀도 정보를 활용하여 체적 기준(gCO2e/L)으로 변환되며, 운송활동량 기반 산정에 적용된다.
2) 운송활동량 기반 산정을 위한 주요 변수
운송활동량 기반 산정을 위해서는 연료 사용량뿐 아니라 차량의 운행 규모와 적재 특성을 함께 고려할 필요가 있다. 이에 본 연구는 도로 화물차 조사·통계 자료를 활용하여 차종별 운송 특성을 반영한 변수를 정의하였다. 핵심 변수는 차종별 월 평균 연료 사용량, 연비, 월 주행 가능 거리, 평균 적재율, 공차율, 유효 적재중량, 그리고 운송활동량(t·km)이다. 이들 변수는 연구방법론 설정의 자료 수집에서 제시한 사전 계산 절차를 통해 단계적으로 산정되었으며, 운송활동량 기반 WTW 배출계수 산정의 공통 입력자료로 활용된다.
3) 운송활동량 기준 WTW 배출계수 산정식
운송활동량 기준 WTW 배출계수는 일정 기간 동안 발생한 총 WTW 배출량을 동일 기간의 운송활동량으로 나누어 산정한다. 본 연구에서는 차종별 월 평균 값을 기준으로 운송활동량 기준 WTW 배출계수를 다음과 같이 정의하였다(Equation 8).
여기서 는 운송활동량 기준 WTW 배출계수(gCO2e/t·km), 은 일정 기간 동안 발생한 총 WTW 온실가스 배출량(kgCO2e), 는 동일 기간의 운송활동량(t·km)을 의미한다. 이 산정 구조를 통해 차종별 연비, 적재율, 공차율 및 운행 규모의 차이가 운송활동량 기준 배출계수에 미치는 영향을 정량적으로 비교·분석할 수 있다.
본 연구에서 제시한 통합 산정 구조를 통해 WTT 및 TTW 기반의 WTW 배출계수와 운송활동량 기준 배출계수를 산정할 수 있다. 이후 산정된 배출계수를 차종별로 적용하여 도로 화물운송의 배출 특성을 분석하고, 차종 간 배출 수준의 차이와 산정 결과의 적용 가능성을 검토한다.
분석 결과 및 적용
1. WTT 배출계수 산정 결과
국내 연료 공급망 특성을 반영하여 산정된 B4 경유의 WTT 배출계수는 에너지 기준으로 22.56 gCO2e/MJ로 나타났다(Table 20). 해당 값은 국가별 원유 수입 비중을 고려한 채굴·수입 단계, 국내 정유소의 평균 정제 효율을 반영한 정유 단계, 그리고 항만–내륙 간 유통 단계를 합산하여 산정된 결과이다.
단계별 기여도를 살펴보면, 채굴·수입 단계가 전체 WTT 배출의 46.4%로 가장 큰 비중을 차지하였다. 이는 한국의 원유 수입 구조가 특정 국가 및 장거리 해상 운송에 크게 의존하고 있기 때문으로 해석된다. 정유 단계 역시 33.7%를 차지하여, 정제 효율 개선에도 불구하고 연료 생산 과정 자체가 여전히 상당한 배출을 수반함을 보여준다. 내륙 유통 단계는 19.9%로 상대적으로 낮은 비중을 보였으나, 이는 연료 소비 이전 단계에서도 무시할 수 없는 배출이 발생함을 의미한다.
이러한 결과는 차량 운행 이전 단계에서 발생하는 간접 배출(WTT)이 도로 화물운송의 전주기 배출 구조에서 중요한 위치를 차지하고 있음을 보여준다. 따라서 실질적인 수송 부문 탄소중립을 달성하기 위해서는 차량 연비 개선과 같은 TTW 중심의 접근을 넘어, 원유 수입처 다변화, 정유 공정의 에너지 효율 극대화, 그리고 바이오연료 혼합 비율 상향과 같은 에너지 공급망 차원의 저탄소화 전략이 병행되어야 함을 시사한다.
Table 20.
WTT emission factors by fuel supply stage (energy-based)
| Stage | Emission factor (gCO2e/MJ) | Contribution (%) |
| Extraction & import | 10.46 | 46.4 |
| Refining | 7.60 | 33.7 |
| Inland distribution | 4.50 | 19.9 |
| Total WTT | 22.56 | 100.0 |
2. TTW 배출계수 산정 결과
차량 운행 단계의 TTW 배출계수는 연료 연소에 따른 기본 배출을 중심으로, 차량 기술 특성, 운전 조건, 실주행 보정, 그리고 바이오디젤 혼합 효과를 반영하여 산정되었다. 최종 TTW 배출계수는 71.15 gCO2e/MJ로 도출되었다(Table 21).
Table 21.
TTW emission factors for B4 diesel (energy-based)
| Component | Emission factor (gCO2e/MJ) |
| Combustion-based baseline | 74.48 |
| Vehicle technology adjustment | -2.21 |
| Driving condition & RDE adjustment | 2.87 |
| Biodiesel blending effect (B4) | -3.99 |
| Final TTW | 71.15 |
연료 연소에 따른 기본 배출계수는 74.48 gCO2e/MJ로 나타났으며, 이는 화물차 운행 단계에서 연료 연소가 배출의 절대적인 원천임을 보여준다. 차량 기술 보정을 통해 배출계수가 일부 감소하였으나, 실제 주행 환경을 반영한 운전 조건 및 실주행 보정 과정에서 배출계수가 다시 증가하는 양상이 확인되었다. 이는 실험실 기반 평균 조건과 실제 도로 주행 조건 간의 차이가 배출 산정에 중요한 영향을 미친다는 점을 시사한다.
바이오디젤 4% 혼합(B4)에 따른 연소 특성 변화는 TTW 배출을 일정 수준 저감시키는 효과를 보였으나, 전체 TTW 배출 구조를 근본적으로 변화시키기에는 제한적인 수준에 머무른 것으로 나타났다. 이는 현재의 낮은 혼합 비율(4%)만으로는 가시적인 감축 성과를 기대하기 어려움을 의미하며, 향후 차세대 바이오디젤(HVO) 도입 등 연료 품질 개선과 더불어 노후 화물차 조기 폐차 및 친환경차 전환 지원 정책이 보다 적극적으로 추진되어야 함을 시사한다.
본 연구 결과의 정합성을 검증하기 위해 본 연구에서 준용한 국제 표준인 ISO 14083 및 IPCC 가이드라인(Eggleston et al., 2006)의 표준 배출계수와 비교 분석을 수행하였다. 분석 결과, 본 연구에서 도출된 ‘연료 연소 기본 배출계수(Combustion-based baseline)’인 74.48 gCO2e/MJ은 Eggleston et al.(2006)에서 제시하는 디젤 연료의 기본 배출계수(약 74.1 gCO2e/MJ)와 비교하여 약 0.5% 내외의 미미한 편차를 보였다. 이는 본 연구의 기초 데이터가 국제적 정합성을 갖춘 신뢰할 수 있는 수준임을 입증한다.
특히 최종 TTW 배출계수(71.14 gCO2e/MJ)가 순수 화석연료 기준값(74.1 gCO2e/MJ)보다 낮게 산정된 것은, 기존 문헌값이 100% 경유를 전제하는 것과 달리 본 연구는 국내 ‘석유 및 석유대체연료 사업법’에 따른 바이오디젤 4% 의무 혼합(B4) 효과(-3.99 gCO2e/MJ)를 반영했기 때문이다. 즉, 바이오디젤의 탄소 중립 효과가 정량적으로 반영됨에 따라 배출계수가 현실화된 것으로, 이는 본 연구 결과가 GLEC Framework(2023)에서 권고하는 ‘실제 연료 혼합 특성 반영(Market-based approach)’ 원칙을 충실히 이행하고 있음을 방증한다.
3. WTW 배출계수 및 단계별 기여도 분석
WTT와 TTW 배출계수를 통합하여 산정한 WTW 배출계수는 93.70 gCO2e/MJ로 나타났다(Table 22). 단계별 기여도를 분석한 결과, 차량 운행 단계(TTW)가 전체 WTW 배출의 75.9%, 연료 공급망 단계(WTT)가 24.1%를 차지하는 구조가 확인되었다.
이러한 약 1:3 수준의 WTT–TTW 비중 구조는 도로 화물운송의 전주기 배출 특성이 여전히 연소 단계 중심으로 형성되어 있음을 보여준다. 동시에 WTT 단계가 전체 배출의 1/4 수준을 차지한다는 점은, 기존의 연비 규제나 운행 제한과 같은 단편적인 TTW 감축 정책만으로는 전체 온실가스 관리의 사각지대가 발생할 수 있음을 의미한다. 따라서 향후 국가 온실가스 감축 목표(NDC) 달성을 위해서는 연료의 생산부터 소비까지 전 과정을 포괄하는 ‘전주기 기반 배출 관리 체계’로의 정책 패러다임 전환이 필수적임을 보여준다.
Table 22.
WTW emission factors and stage contributions
| Stage | Emission factor (gCO2e/MJ) | Contribution (%) |
| WTT | 22.56 | 24.1 |
| TTW | 71.14 | 75.9 |
| WTW total | 93.70 | 100.0 |
4. 운송활동량(t·km) 기준 배출강도 결과
에너지 기준으로 산정된 WTW 배출계수를 차종별 운송활동량(t·km)에 적용한 결과, 차종 간 배출계수의 차이가 매우 크게 나타났다(Table 23).
Table 23.
Transport activity-based WTW emission factors by vehicle class
소형 화물차(1톤)의 운송활동량 기준 WTW 배출계수는 402.3 gCO2e/t·km로 가장 높게 나타났으며, 이는 연료소비율이 높고 공차율이 36.2%로 상대적으로 크며, 적재 효율이 낮기 때문으로 해석된다. 반면 중형 화물차(1–5톤)는 104.9 gCO2e/t·km로 소형 화물차 대비 약 1/4 수준에 그쳤으며, 이는 적재율 개선과 공차율 감소에 따른 구조적 차이로 설명된다.
대형 화물차(8–12톤)와 특수품목 화물차는 각각 85.1 gCO2e/t·km, 40.0 gCO2e/t·km로 나타나, 차량 규모가 커질수록 단위 운송활동량당 배출 효율이 개선되는 경향을 보였다. 이는 배출 효율이 차량의 크기 자체보다는 운송 구조(적재율·공차율·운송 성과)에 의해 결정된다는 점을 방증한다.
이 결과는 도로 화물운송 부문의 배출 관리에서 차종별 평균 배출계수만을 적용하는 방식이 구조적 한계를 가질 수 있음을 보여준다. 따라서 소형 화물차의 배출강도를 낮추기 위해서는 단순한 차량 교체를 넘어, 공동 물류 시스템 도입을 통한 적재율 향상과 화물 정보망 활성화를 통한 공차 운행 최소화 등 물류 운영 효율화 정책이 최우선적으로 고려되어야 함을 시사한다.
5. 산정 결과의 신뢰도 및 정합성 검토
본 연구는 실측 기반의 전수 데이터가 부재한 상황에서 도출된 국가 고유 배출계수의 신뢰도를 확보하기 위해, 입력 데이터의 공신력과 계산 구조의 내부 정합성을 중심으로 타당성을 검토하였다. 배출계수 산정 결과의 정확성은 본질적으로 사용된 입력 변수의 품질에 의해 결정된다. 이에 본 연구는 임의적인 가정치를 배제하고, Korea National Oil Corporation(2023)의 2023년 국내 석유수급통계와 Korea Transport Institute(2024)의 2023 화물운송시장 동향 연간보고서 등 정부 공식 데이터를 핵심 입력변수로 활용하였다. 이러한 국가 승인 통계(Official Statistics)는 표본의 대표성과 조사의 정확성이 검증된 자료이므로, 이를 기반으로 국제 표준 방법론인 ISO 14083을 준용하여 도출된 본 연구의 결과값은 한국의 화물운송 현황을 객관적으로 대변한다고 판단할 수 있다.
또한, 산정 과정의 기초가 되는 기본 연소 배출계수(74.48 gCO2e/MJ)는 Eggleston et al.(2006) 가이드라인의 디젤 표준값(약 74.1 gCO2e/MJ)과 99.5% 이상의 높은 일치율을 보이고 있어, 기초 산정 로직이 국제적 기준에 부합함을 확인하였다.
연료소비율 기반 배출계수 산정 결과와 운송활동량 기반 배출계수 산정 결과의 정합성을 검증하기 위해 RMSE 분석을 수행하였다(Table 24). 분석 결과, 모든 차종에서 두 산정 방식 간 RMSE 유사도는 99.7% 이상으로 나타났다.
이러한 데이터의 신뢰성을 바탕으로, 본 연구는 연료소비율 기반 산정 방식과 운송활동량 기반 산정 방식 간의 RMSE(Root Mean Square Error) 분석을 수행하여 계산 모델의 구조적 무결성을 검증하였다(Table 24). 분석 결과, 모든 차종에서 두 방식 간의 편차는 0.1% 미만으로 나타나 RMSE 유사도가 99.7% 이상으로 확인되었다. 이는 물리적으로 측정된 연료 사용량을 운송활동량(t·km) 지표로 변환하는 과정에서 수학적 왜곡이나 논리적 오류가 발생하지 않았음을 의미한다. 즉, 본 연구에서 구축한 WTT–TTW–WTW 통합 산정 체계가 방법론적으로 일관성(Consistency)을 유지하고 있으며, 향후 정책적 목적으로 단위를 변환·적용하더라도 데이터의 안정성이 보장됨을 시사한다.
Table 24.
RMSE-based consistency check between two calculation approaches
결론
본 연구는 국내 도로 화물운송 부문을 대상으로 연료 공급망 단계(Well-to-Tank, WTT)와 차량 운행 단계(Tank-to-Wheel, TTW)를 통합한 전주기(Well-to-Wheel, WTW) 기반 온실가스 배출계수 체계를 구축하고, 이를 운송활동량(t·km) 기준으로 적용·분석하는 것을 목적으로 수행되었다. 기존 국가 온실가스 인벤토리 및 다수의 선행연구가 차량 운행단계 중심의 평균 배출계수에 의존해 왔다는 한계를 인식하고, 본 연구는 한국의 연료 수급 구조와 화물운송의 실제 운행 특성을 반영한 국가 고유 배출계수 체계를 제시하고자 하였다.
분석 결과, 국내 도로 화물운송에 사용되는 B4 경유 기준 WTT 배출계수는 22.56 gCO2e/MJ, TTW 배출계수는 71.14 gCO2e/MJ로 산정되었으며, 이를 통합한 WTW 배출계수는 93.70 gCO2e/MJ로 도출되었다. 전주기 배출량 중 차량 운행단계(TTW)가 약 76%를 차지하는 것으로 나타났으나, 연료의 채굴·수입·정제·유통 과정에서 발생하는 WTT 단계 배출 역시 약 24% 수준으로 확인되어, 연료 공급망 단계의 배출이 화물운송 부문의 온실가스 관리에서 무시할 수 없는 비중을 차지함을 실증적으로 확인하였다. 이는 TTW 중심의 기존 배출 산정 체계가 전주기 배출 특성을 충분히 반영하지 못하고 있음을 시사한다.
차종별 운송활동량 기준 배출강도(gCO2e/t·km) 분석 결과, 소형 화물차의 배출강도가 가장 높은 것으로 나타났으며, 중형·대형·특수 화물차로 갈수록 단위 운송활동량당 배출 효율이 개선되는 경향이 확인되었다. 이러한 결과는 화물차의 연비 특성뿐만 아니라 적재율, 공차율, 운행 규모 등 물류적 특성이 배출 효율에 중요한 영향을 미친다는 점을 보여준다. 특히 주행거리(vehicle-km) 기준이 아닌 운송활동량(t·km) 기준 분석을 통해, 동일한 연료 사용량이라 하더라도 운송 효율에 따라 배출 성과가 상이하게 나타날 수 있음을 명확히 제시하였다.
또한 본 연구에서는 연료소비율 기반 산정 결과와 운송활동량 기반 산정 결과 간 RMSE 분석을 수행함으로써, 제시된 배출계수 산정 구조의 내부 정합성과 계산 안정성을 검증하였다. 그 결과 두 접근 방식 간의 편차는 제한적인 수준으로 나타나, 본 연구에서 제시한 WTT–TTW–WTW 통합 산정 체계가 방법론적으로 일관되고 재현 가능함을 확인하였다. 이는 향후 국가 정책 평가나 산업 현장 적용 시 신뢰성 있는 기초 자료로 활용될 수 있음을 의미한다.
본 연구의 학술적 의의는 다음과 같다. 첫째, 국제 기준(GLEC Framework, ISO 14083)에서 제시하는 전주기 산정 구조를 국내 도로 화물운송 실정에 맞게 구체화함으로써, 한국형 WTT·TTW·WTW 배출계수 체계를 체계적으로 구축하였다. 둘째, 원유 수입 구조, 정유 효율, 바이오디젤 혼합비율 등 국내 에너지 공급 특성을 정량적으로 반영함으로써, 해외 평균값에 의존한 기존 연구의 한계를 보완하였다. 셋째, 운송활동량 기준 배출계수 산정을 통해 화물운송의 물류적 특성을 배출 분석에 명시적으로 결합함으로써, 배출 효율 관점의 분석 가능성을 확장하였다.
정책적·실무적 측면에서 본 연구의 결과는 도로 화물운송 부문의 온실가스 감축을 위한 구체적인 정책 수립에 실질적인 시사점을 제공한다. 우선적으로, 소형 화물차의 높은 배출강도를 개선하기 위한 ‘공차율 저감 정책’이 시급하다. 분석 결과 소형 차종의 낮은 적재 효율과 높은 공차율이 배출강도 악화의 주요 원인으로 식별되었으므로, AI 기반 화물 매칭 플랫폼 활성화 및 공동 물류센터 구축 등 디지털 전환을 통해 공차 운행을 최소화하고 실차율을 높이는 물류 효율화 지원 정책이 강화되어야 한다. 이와 더불어 간선 수송 효율을 극대화하기 위한 ‘화물차 대형화(Upsizing) 전략’의 추진이 요구된다. 대형 및 특수 화물차가 소형 대비 우수한 단위 운송활동량당 배출 효율(gCO2e/t·km)을 보인다는 점은, 장거리 대량 수송 시 소형 차량 다수 운행보다 대형 차량을 활용하는 것이 탄소 감축에 효과적임을 시사하기 때문이다. 이를 위해 물류 거점 간 대형 차량 운행을 장려하는 인센티브 제도나 허브 앤 스포크(Hub-and-Spoke) 방식의 운송 네트워크 개편이 필요하다. 또한 전주기 배출의 약 24%를 차지하는 WTT 배출을 관리하기 위해 ‘바이오연료 확대 정책’이 병행되어야 한다. 차량 기술(TTW) 개선만으로는 감축의 한계가 존재하므로, 신재생연료 혼합의무화(RFS) 비율의 단계적 상향 조정이나 차세대 바이오디젤(HVO 등) 보급 확대와 같은 연료 공급망 측면의 저탄소화 정책이 필수적이다. 아울러 본 연구에서 제시한 배출계수는 기업들이 공급망 전반의 탄소 배출량을 관리하는 Scope 3 배출량 산정 및 ESG 경영 보고서 작성을 위한 핵심 기초 데이터로 활용될 수 있어 산업계의 활용성 또한 높을 것으로 기대된다.
다만 본 연구는 몇 가지 한계를 지닌다. 첫째, 일부 WTT 단계 배출계수는 국제 데이터와 문헌 값을 기반으로 보정·적용되었으며, 향후 국내 정유공정 및 유통 단계에 대한 보다 세분화된 실측 자료가 확보될 경우 산정 정확도를 추가로 개선할 수 있을 것이다. 둘째, TTW 단계에서의 운행 특성 반영은 신뢰할 수 있는 국가 통계자료(Korea Transport Institute, 2024)와 보정계수에 기반하고 있으나, 개별 차량의 실시간 운행기록(DTG)과 같은 마이크로 데이터를 직접 결합하지 못한 한계를 지닌다. 향후 실제 주행궤적 기반의 미시적 분석과 결합할 경우 보다 정밀한 배출계수 산정이 가능할 것으로 판단된다. 셋째, 본 연구는 현재 화물운송 시장의 주류인 경유 및 바이오디젤 혼합연료를 중심으로 분석을 수행하였다는 한계를 지닌다. 최근 ‘1톤 트럭’ 등 소형 화물차를 중심으로 전기차(EV) 보급이 급속히 확대되고 있는 시장 변화를 고려할 때, 향후 연구에서는 국가 전력 믹스(Power Mix)를 고려한 전력 생산 단계(WTT)와 전기 화물차의 전비 효율(TTW)을 반영한 별도의 배출계수 산정 체계를 구축하여 내연기관차와의 감축 효과를 정량적으로 비교·분석할 필요가 있다.
향후 연구에서는 실주행 데이터(RDE), 차량 주행궤적, 노선별 운송 특성 등을 결합한 고해상도 WTW 배출 분석을 통해, 노선·지역·운송 유형별 맞춤형 배출계수 체계를 구축할 필요가 있다. 또한 본 연구에서 제시한 산정 구조를 기반으로 중·장기 탄소중립 시나리오 분석과 정책 효과 평가로 확장함으로써, 도로 화물운송 부문의 실효적 온실가스 감축 전략 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
