서 론
연구의 배경 및 필요성
연구 방법
KOMIR 탄소배출량 산정 및 비교점검 툴(Tool)의 구조와 작동 메커니즘
연구 범위
사업 유형별 배출 원단위 도출 및 추정 로직 설계
사례 분석 및 배출량 추정 모델 구축
사업별 탄소배출량 산정 및 원단위 분석 결과
베이스라인 수립 및 배출량 추정 모델 구축
고찰 및 연구의 한계
연구의 의의 및 실무적 성과
유형별 탄소 감축 전략 시사점
연구의 한계점
개선 방안 및 AI 기술 도입 제언
결 론
서 론
연구의 배경 및 필요성
지구온난화에 대응하기 위해 파리협정 이후 글로벌 사회는 2050 탄소중립을 향한 정책을 가속화하고 있다. IPCC의 제6차 종합보고서에 따르면 지구 온난화가 1.5℃에 도달할 경우 현 수준(1.1℃) 대비 생태계 멸종 위기와 빙하 소실이 가속화되고 식량·수자원 안보 등 리스크가 크게 확대될 것으로 예측된다(IPCC, 2023). IEA의 넷제로 시나리오(NZE)에 따르면 전 세계 에너지 및 산업 공정 부문의 온실가스 배출량은 2030년까지 약 21 GtCO2-eq 수준으로 급감한 뒤 2050년에 이르러 전 지구적 넷제로를 달성할 것으로 전망되며(IEA, 2021), 이를 실현하기 위해서는 온실가스 감축 노력의 가속화가 무엇보다 시급한 과제로 대두되고 있다.
국내에서는 ｢2050 탄소중립 시나리오｣와 ｢2035 국가 온실가스 감축목표(NDC)｣를 수립하는 등 공공부문이 선도하는 탄소중립 이행체계를 다각도로 구축하고 있다. 특히 도로·항만·철도 등 대규모 사회기반시설뿐만 아니라, 환경 복원 및 오염 치유를 담당하는 공공 환경정화 인프라 사업에서도 시공 단계의 내재 탄소 배출을 정량화하고 감축하려는 요구가 증대되고 있다. 이에 따라 관계부처 합동으로 수립된 ｢탄소중립 녹색성장 국가전략 및 제 1차 국가 기본계획｣에서는 계획·개발사업의 탄소중립 내재화를 위한 기후변화영향평가 추진을 전략으로 제시하였다(Joint Ministries, 2023).
광해방지사업은 과거 광산 개발 과정에서 발생한 광물찌꺼기, 폐석, 지반침하, 토양오염 등 광해 요소를 복원하여 국민의 안전과 쾌적한 환경을 조성하는 핵심 공공사업이다. 대규모 굴착 및 성토를 수반하는 토공 중장비 운용과 레미콘, 철근 등 다량의 산업 자재 투입에 따른 온실가스 배출이 필연적으로 발생한다.
이러한 온실가스 산정의 편의성과 실무 활용성을 제고하기 위해 선행 연구에서는 광해방지사업에 특화된 탄소배출량 산정 Tool을 개발하였으며(Kim et al., 2022), 초기 엑셀 형태에서 소프트웨어로 확장 개발된 바 있다. 그러나 기존 도구는 주로 시공 내역 데이터가 확정된 이후의 사후적 정량 산출에 집중되어 있어, 신규 사업을 발주하거나 기본계획을 수립하는 예산 편성 단계에서 “해당 사업 유형에 얼마의 예산을 투입할 때 온실가스가 얼마나 배출될 것인가”를 사전에 추정할 수 있는 객관적인 기준 원단위 및 장기 예측 베이스라인이 부재하였다.
따라서 본 연구에서는 광해방지사업의 대표 실증 사업 데이터를 체계적으로 수집 및 분석하고, 이를 토대로 사업 유형별 배출 원단위 산정 및 장기 배출 추정 모델을 확립하고자 한다. 이를 통해 개별 사업 추진 시 발생하는 온실가스 배출량을 정밀하게 산정하고, 데이터에 기반하여 미래의 예상 배출량을 추정하는 로직(Logic)을 개발함으로써 광해방지 분야의 실질적인 탄소중립 이행을 위한 정책적·실무적 기반을 마련하고자 한다.
연구 방법
KOMIR 탄소배출량 산정 및 비교점검 툴(Tool)의 구조와 작동 메커니즘
본 연구에서는 광해방지사업의 내재탄소 산정 정확도를 극대화하고 사업 간 비교 분석을 표준화하기 위해 Fig. 1과 같이 자체 고도화된 전용 프로그램(Tool)을 실증 도구로 채택하였다.
첫째, KOMIR(Korea Mine Rehabilitation and Mineral Resources) 탄소배출량 산정 툴은 실시설계 단계에서 작성되는 설계내역서를 기반으로 구동된다. 가설공사, 토공사, 구조물공사, 배수공사, 식재공사 등 세부 공종별로 투입되는 주요 자재(레미콘, 철근, 골재, 차수재 등)의 수량과 투입 건설기계(굴착기, 덤프트럭, 도저 등)의 사용량을 활동자료(Activity Data)로 추출한다. 추출된 활동자료는 광해방지사업 표준 분류 코드 체계인 ‘KOMIR-CODE’와 매칭되며, 국가 LCI DB(Life Cycle Inventory Database) 및 국제 환경성 정보(Ecoinvent DB 등)와 연계되어 온실가스 배출량을 정밀하게 산정한다.
둘째, KOMIR 탄소배출량 비교점검 툴은 개별 단위 사업의 총배출량을 이기종 사업 간에 객관적으로 비교·평가할 수 있도록 지원한다. 주요 공종 및 자재별 배출 기여도를 다차원 교차 분석을 통해 신속히 도출하며, 과거 재정 집행 실적과 유형별 배출 원단위를 결합하여 베이스라인을 구축하고 2050년까지의 장기 배출량을 전망하는 시뮬레이션 로직을 제공한다.
연구 범위
본 연구의 공간적·표본 범위는 Table 1과 같이 한국광해광업공단이 발주한 8대 광해방지사업 유형 중 공종별 물량산출서 및 내역 데이터가 완전하게 구축된 16개 대표 실증 사업으로 한정한다. 연구의 내용적 범위는 표본 사업의 상세 공학 내역을 산정 툴에 투입하여 정밀 배출량을 도출하고, 주요 공종 및 투입 자재별 배출 기여도를 분석하는 과정을 포함한다. 나아가 비교점검 툴의 다차원 분석 기능을 기반으로 공사비와 온실가스 배출량 데이터를 통해 8대 사업 유형별 공사비당 배출 원단위(tCO2-eq백만 원)를 확립한다.
Table 1.
Representative Case Study Projects Commissioned by KOMIR
시간적 범위로는 도출된 유형별 기준 원단위를 2007년부터 2025년까지 최근 19개년 동안 실제 집행된 사업비 데이터에 적용한다. 이를 바탕으로 최소제곱법 기반 선형 외삽을 통해 2050 탄소중립 목표 연도까지의 미래 장기 배출 궤적을 산정하였다. 최종적으로 광해방지 부문의 미래 장기 배출량 전망 경로를 도출하여, 정책 수립과 현장 실무를 아우르는 정량적 평가 기반을 제시하고자 한다.
사업 유형별 배출 원단위 도출 및 추정 로직 설계
사업의 초기 기획 및 예산 편성 단계에서는 현장에 투입될 세부 자재와 장비의 물량을 사전에 확정하기 어렵다는 현실적 한계가 존재한다. 이에 따라 국제 온실가스 산정 표준(GHG Protocol)이나 미국 환경청(U.S. EPA) 등에서는 재정 지출액(공사비)을 매개로 배출량을 간접 추정하는 ‘지출 기반 산정법(Spend-based Method)’을 유효한 대안적 방법론으로 제시하고 있다. 대표적으로 미국 EPA의 USEEIO (US Environmentally Extended Input Output) 모델은 산업연관 경제 데이터를 기반으로 산업 및 인프라 부문별 비용 단위당 온실가스 배출계수 (kgCO2-eq/USD)를 제공하여 사전 환경성 평가의 기초 자료로 활용되고 있다(Data.gov, 2026).
본 연구 역시 단위 공사비가 사업의 복합적인 투입 물량을 대변하는 가장 유의미한 독립변수라는 전제하에 추정 프레임워크를 수립하였다.
식 (1)과 같이 8대 사업유형에 속한 표본 사업별 총배출량과 총공사비를 이용하여 개별 사업별 배출 원단위를 먼저 산출한 후, 이를 단순 산술평균하여 사업 유형별 배출 원단위를 도출하였다. 표본 사업별 배출 원단위 산정 시, 특정 대규모 프로젝트의 공사비 규모에 의해 유형 전체 계수가 과도하게 왜곡되는 것을 방지하고 단위 공종 고유의 투입 특성을 대등하게 반영하기 위해 단순 산술평균 방식을 적용하였다.
Where,
: Baseline carbon emission factor for project category
: Total carbon emissions of sample project belonging to project category
: Total construction cost of sample project belonging to project category
: Number of sample projects in project category
: Index for project categories
: index for sample projects in category
식 (2)과 같이 실제 집행된 광해방지사업 추진실적에 도출된 베이스라인 원단위를 연계하여 연도별 유형별 탄소배출량을 산출하고 이를 합산하여 전체 연간 탄소배출량을 재구성한다. 2007년부터 2025년까지의 광해방지사업 유형별 과거 배출량을 산출한다.
Where,
: Total annual carbon emissions in year
: Actual project cost for project category in year
: Baseline carbon emission factor for project category
: Index for project categories
: Evaluation year
광해방지사업의 장기 온실가스 배출 추이를 전망하기 위하여, 과거 19개년(2007~2025년)의 사업 유형별 실제 재정 집행 데이터를 바탕으로 시계열 분석을 수행하였다. 통계적 최소제곱법(Ordinary Least Squares, OLS) 기반의 선형 회귀분석(Linear Regression Analysis)을 적용하여 과거 연간 총 탄소배출량 추세를 선형 외삽(Linear Extrapolation)함으로써 2050년까지의 연도별 배출량 추세를 산정하고, 이를 기반으로 장기 탄소배출 전망 궤적을 도출하였다.
사례 분석 및 배출량 추정 모델 구축
사업별 탄소배출량 산정 및 원단위 분석 결과
KOMIR 탄소배출량 산정 툴을 통해 16개 표본 사업의 자재 및 장비별 배출량을 정량화하고, 순공사비당 배출 원단위를 분석한 결과는 Table 2와 같다. 또한 표본 프로젝트별 순공사비 대비 배출량을 산출하고 이를 사업 유형별로 산술평균하여 Table 3과 같이 향후 배출량 추정을 위한 공종별 기준 배출계수를 도출하였다.
Table 2.
Carbon Emissions Calculation and Emission Factor Analysis Results for 16 Sample Projects
Table 3.
Carbon Emission Factor per Construction Cost
분석 결과, 광해방지사업의 탄소배출 원단위는 광물찌꺼기유실방지(2.10 tCO2-eq/백만 원)와 폐석유실방지(1.11 tCO2-eq/백만 원)에서 가장 높게 나타났으며, 먼지날림방지(0.79 tCO2-eq/백만 원, 산림복구(0.56 tCO2-eq/백만 원), 토양개량복원(0.47 tCO2-eq/백만 원), 폐시설물철거(0.34 tCO2-eq/백만 원), 오염수질개선(0.32 tCO2-eq/백만 원), 지반침하방지(0.12 tCO2-eq/백만 원) 순으로 분석되었다.
특히 먼지날림방지 사업 중 쌍용C&E(동해) 사업의 경우 원단위가 2.76 tCO2-eq/백만 원으로 해당 유형의 타 표본 대비 현저히 높게 나타났다. 내역 분석 결과, 해당 사업은 대규모 집진기 설치 공사가 주를 이루어, 강판·철골·강관 등 탄소 집약적 금속 자재가 집중 투입됨에 따라 자재 기인 배출량(641.55 tCO2-eq)이 전체 배출의 99.95%를 차지했기 때문이다.
배출원별 기여도를 살펴보면, 전반적으로 토공 중장비 유류 연소에 의한 배출(장비 배출)보다 콘크리트 옹벽, 철근, 차수막 등 구조물 축조에 투입된 산업 자재의 내재 탄소 배출 비중이 지배적인 것으로 나타났다. 다만, 대규모 절·성토 및 사면 정리가 주를 이루는 토양개량복원(장비 비중 78.1%)과 산림복구(동원탄광 장비 비중 70.2%), 지반 천공 및 충전재 주입 장비 가동이 많은 지반침하방지(장비 비중 78.3%) 사업에서는 장비에 의한 온실가스 배출 비중이 자재보다 우세하게 나타나는 뚜렷한 공종별 차이를 보였다.
베이스라인 수립 및 배출량 추정 모델 구축
광해방지사업의 장기 배출량 궤적을 복원 및 전망하기 위해 Table 4와 같이 공공데이터포털에서 제공하는 한국광해광업공단의 연도별 사업 추진실적 집행액(2007~2025년)을 구축하였다(Public Data Portal, 2026).
Table 4.
Expenditure on Mine Rehabilitation Projects (Unit: Million KRW)
수집된 광해방지사업 추진실적에 Table 3에서 도출된 광해방지사업 유형별 탄소배출량 원단위를 적용하여 연간 총배출량을 역산하였다. 공공데이터 통계상 폐석유실방지와 광물찌꺼기유실방지 항목은 폐석･광물찌꺼기유실방지로 통합 관리되므로, 두 유형의 가중평균 배출계수 1.61 tCO2-eq/백만 원을 적용하여 배출량을 산정하였다. 연도별 최종 배출량 산정 결과는 Table 5와 같다.
Table 5.
Annual Carbon Emissions by Mine Rehabilitation Project (Unit: tCO2-eq)
도출된 8대 사업 유형별 배출 원단위를 2007~2025년 실제 집행 공사비에 연계하여 과거 시계열 배출량을 복원한 결과, 광해방지사업은 연평균 40,501.91 tCO2-eq 수준의 탄소를 배출해 온 것으로 산출되었다. 특히 대규모 예산이 집중 투입된 오염수질개선 및 토양개량복원 사업이 연간 총배출량의 주요 지분을 차지한 반면, 단위 사업비당 배출 기여도는 원단위가 높은 광물찌꺼기 및 폐석유실방지 사업의 실행 여부에 따라 민감하게 반응하였다.
2026년부터 2050년까지의 장기 사업비 추세를 OLS 선형 회귀분석으로 외삽한 분석 결과, 기존 사업 투자 기조가 유지되는 기준 전망 하에서 광해방지사업의 연간 탄소배출량은 일정한 선형 추세를 유지할 것으로 전망되었다. Fig. 2와 같이 이를 통해 도출된 장기 배출 궤적은 발주 기관이 향후 2035 NDC 및 2050 탄소중립 로드맵에 부합하는 연차별 감축 목표를 수립할 때 정량적 기준선(Baseline)으로 기능하게 된다.
과거 19개년(2007~2025년)의 연간 총 탄소배출 실적을 바탕으로 통계적 최소제곱법(OLS) 기반의 선형 회귀분석을 수행한 결과, 도출된 장기 배출 추세 방정식은 식 (3)과 같이 산출되었다. 이는 기존의 재정 투자 기조가 유지될 경우 연간 배출량이 매년 약 861.15 tCO2-eq씩 완만하게 감소함을 나타낸다.
이를 2050년까지 선형 외삽한 결과, 광해방지사업 부문의 연간 배출량은 2026년 31,882 tCO2-eq, 2030년 28,438 tCO2-eq, 2035년 24,132 tCO2-eq을 거쳐 2050년에는 11,215 tCO2-eq 수준에 도달할 것으로 전망되었다.
한편, 2007년 이후 전반적인 감소세를 유지하던 연간 배출량은 2022년 최저점 27,003 tCO2-eq 을 기록한 이후 2024년 52,002 tCO2-eq까지 일시적으로 반등하는 양상을 보였다. Table 4의 재정 집행 내역을 분석한 결과, 이는 배출원단위가 가장 높은 폐석·광물찌꺼기유실방지 사업의 예산이 2022년 약 34.6억 원에서 2024년 116.3억 원으로 집중 투입되었고, 먼지날림방지 부문에서도 대형 시설 투자가 일시적으로 확대되는 등 특정 고원단위 공종의 주기적 예산 집행 쏠림에서 기인한 국소적 변동으로 확인되었다.
이러한 최근 3개년의 단기적 반등세에 과도하게 편향되지 않고, 과거 19개년 전반에 걸친 광해방지사업의 거시적 안정화 추세를 일관되게 반영하기 위해 본 연구는 OLS 선형 모델을 기준선으로 채택하였다. 다만 시계열 선형 외삽은 미래 시점으로 갈수록 통계적 오차 범위가 확장되므로, 넓은 신뢰구간에 따른 예측 불확실성을 내포한다. 따라서 본 모델의 전망치는 확정적 미래 배출량이 아닌, 과거 장기 추세를 연장한 정책적 기준선으로 해석되어야 한다.
Where,
: Estimated total annual carbon emissions
: Projected year
: Coefficient of determination
고찰 및 연구의 한계
연구의 의의 및 실무적 성과
2021년부터 관련 연구가 본격화되어 표준품셈 기반의 탄소배출원단위가 도출되었으며(Kim et al., 2022), 2023년에는 탄소중립 C-코드의 활용 방안과 광해방지사업 유형별 적용 사례가 제시되었다(Kim et al., 2023). 그러나 기존 연구와 실무 관행은 개별 사업의 사후적 탄소배출량 산정에 국한되었다는 한계가 있다.
이에 본 연구는 16개 대표 실증 사업의 상세 내역 데이터를 체계적으로 분석하여 8대 광해 유형별 공사비 원단위를 정량화함으로써 분야 고유의 탄소 배출 기준선을 정립하였다. 아울러 신규 사업 기획 및 예산 편성 단계에서 개략적인 공사비 정보만으로도 예상 배출량을 즉각 추정할 수 있는 정량적 실무 스크리닝 체계를 마련하였다는 점에서 높은 정책적 활용성을 갖는다.
나아가 본 연구에서 도출된 배출 기여도 분석 결과는 광해방지사업 유형별로 차별화된 탄소 감축 전략을 수립해야 함을 시사한다.
유형별 탄소 감축 전략 시사점
첫째, 자재 내재탄소 비중이 지배적인 광물찌꺼기·폐석유실방지 및 오염수질개선 사업은 저탄소 자재의 설계 반영이 핵심이다. 고로슬래그 등을 혼합한 저탄소 콘크리트, 순환골재, 탄소발자국 인증 철근의 우선 적용 기준을 마련해야 하며, 특히 오염수질개선의 경우 대규모 콘크리트 구조물이 요구되는 능동정화 대신 인공습지 등 자연형 수동정화 공법을 확대하여 원천적인 자재 투입량을 저감해야 한다.
둘째, 장비 배출 기여도가 높은 토양개량복원, 산림복구, 지반침하방지 사업은 현장 장비 운영의 탈탄소화가 우선되어야 한다. 바이오디젤 혼합 연료 사용 및 친환경(전기·하이브리드) 건설기계 투입을 유도하고, 스마트 토공 기술을 도입하여 중장비의 작업 동선과 가동 시간을 최소화할 필요가 있다.
연구의 한계점
이러한 성과에도 불구하고 본 연구는 몇 가지 현실적인 한계를 내포하고 있다.
첫째, 사업내역 데이터의 제약으로 충분한 표본 크기를 확보하는 데 한계가 있었다. 구체적으로 먼지날림방지 6건, 폐석유실방지, 오염수질개선, 산림복구 각 2건을 제외한 광물찌꺼기유실방지, 지반침하방지, 토양개량복원, 폐시설물철거 유형은 각각 1건의 표본만을 반영하였다. 이처럼 표본 수가 제한적인 유형의 경우 개별 현장의 특이치나 국소적 공법 차이에 의해 도출된 원단위의 대표성이 다소 제약될 위험이 존재한다. 특히 단일 표본인 광물찌꺼기 및 토양개량 사업은 전체 배출량의 상당 비중을 차지하므로, 단일 데이터의 불확실성이 전체 시계열 추정에 미치는 민감도가 크다. 따라서 본 원단위는 확정적 표준값이 아닌 사전 스크리닝용 참조선으로 해석되어야 하며, 향후 표본 확충을 통한 고도화가 요구된다.
둘째, 본 연구의 배출량 산정치가 착공 전 작성된 설계내역서 기반의 이론적 추산값이라는 점에서도 한계가 따른다. 실제 시공 과정에서 발생하는 설계 변경 사항이나 현장의 유류 수불 영수증, 폐기물 전자인계서 등 실제 준공 데이터와의 상호 대조를 통한 체계가 완벽히 수반되지 못하였다.
셋째, 표본 사업의 수행 연도 차이에 따른 공사비 물가 변동을 동일 기준연도의 불변가격으로 환산하지 않고 명목 공사비를 그대로 적용하였다는 점에서 한계가 존재한다. 본 연구는 실무자가 사업 기획 및 예산 편성 초기 단계에서 공사비만으로 간이 추정할 수 있는 도구를 지향하므로, 물가지수를 매번 적용해야 하는 복잡성을 줄이고 직관성을 확보하고자, 공사비 기반의 원단위를 적용하였다.
마지막으로, 단순 공사비 비례 선형 로직은 지형 경사도, 암반 강도, 기상 조건, 토양 함수율 등 현장의 지질학적·물리적 비선형 변수들은 완벽히 설명하지 못하는 구조적 한계를 지닌다. 아울러, 배출 원단위 도출 시 분모는 표본 사업의 순공사비를 기준으로 한 반면, Table 4의 실적 집행액은 제경비 등이 포함된 총사업비이므로 배출량이 다소 과대 추정되었을 한계가 존재한다. 본 연구에서 사용된 선형 모형의 결정계수는 종속변수 분산의 약 25%를 설명하고 있으며, F(1, 17) = 5.703, p = 0.0288로 유의수준 5% 하에서 통계적 유의성이 확인되었다. 다만, 모형에서 설명되지 않은 잔여 분산은 본 연구에서 통제하지 못하는 환경 변수 등에 기인할 가능성이 있기 때문에, 향후 연구에서는 이러한 잠재적 변인을 포함한 확장된 연구 모형을 검증할 필요가 있다.
개선 방안 및 AI 기술 도입 제언
인공지능 기반의 데이터 정합성 검증 및 이상치 탐지 체계를 단계적으로 구축해야 한다. 유사 공종 대비 비정상적으로 과다하거나 과소하게 입력된 자재 물량 및 유류 소모량을 사전에 자동으로 걸러내는 필터를 개발할 수 있다. 더 나아가 사전 설계내역서와 공사 준공 후의 실제 정산 데이터를 지능형 알고리즘으로 상호 대조함으로써 시공 단계의 누락과 편차를 실시간으로 보정하는 자동 검증 체계를 구현해야 한다.
아울러, 사업 수행 연도 간 시차로 인해 발생하는 건설자재 등의 변동성을 상쇄하기 위해 건설공사비지수를 연계한 ‘물가지수 자동 보정 알고리즘’을 프로그램 내에 도입할 필요가 있다. 이를 통해 공사비로 입력된 실적 데이터를 특정 기준연도의 불변가격으로 자동 실질화함으로써, 인플레이션 요인을 배제하고 순수한 물리적 투입 물량에 근거한 정밀 원단위 보정이 이루어지도록 툴의 연산을 고도화해야 한다.
궁극적으로는 지속적 학습 체계를 구축하여 신규 광해방지사업이 준공될 때마다 정산 데이터가 산정·비교점검 툴의 데이터베이스에 자동으로 누적되고, 이에 따라 8대 유형별 베이스라인 원단위와 2050 추정 회귀선이 자가 학습을 통해 스스로 갱신·보정되는 클라우드 기반 실시간 모니터링 시스템으로 확장되어야 한다.
결 론
본 연구는 KOMIR 탄소배출량 산정 및 비교점검 툴을 활용하여 국내 광해방지사업 8대 대표 유형 16개 실증 사례의 온실가스 배출 특성을 분석하고, 이를 기반으로 과거 실적 산출 및 2050 배출량 추정 모델을 구축하였다.
2007~2025년 동안의 연평균 탄소배출량은 폐석･광물찌꺼기유실방지(14,464.43 tCO2-eq)에서 가장 높게 나타났으며, 토양개량복원(11,679.82 tCO2-eq), 먼지날림방지(6,828.46 tCO2-eq), 오염수질개선(4,587.56 tCO2-eq), 산림복구(2,014.64 tCO2-eq), 지반침하(490.83 tCO2-eq), 폐시설물철거(436.17 tCO2-eq) 순으로 분석되었다.
분석 결과, 단위 공사비당 탄소 배출 집약도는 광물찌꺼기유실방지(2.10 tCO2-eq/백만 원)와 폐석유실방지(1.11 tCO2-eq/백만 원)에서 가장 높았으며, 전반적으로 건설기계 연료 연소보다 콘크리트 및 강재 등 주요 구조 자재의 내재 탄소 배출량이 전체 배출을 주도하는 것으로 나타났다. 반면 토양복원 및 지반침하방지 등 토공 중심 공종에서는 장비 배출 기여도가 70%를 상회하여 공종별 차별화된 감축 전략이 요구됨을 확인하였다.
본 연구에서 제시한 공사비 기반 배출 원단위와 시계열 회귀 모델은 신규 사업 기획 및 예산 편성 단계에서 온실가스 배출 영향을 사전에 신속하게 추정할 수 있는 객관적 평가 기준선을 제공한다. 향후 실측 데이터 기반의 표본 DB 확충과 머신러닝 기반 이상치 탐지 및 AI 검증 체계를 결합한다면, 광해방지 인프라 분야의 2050 탄소중립 목표 달성을 지원하는 실효성 높은 정책적·실무적 도구로 정착될 것으로 기대된다.
