An Identification of Project Sites for Lowering Carbon Emissions and Saving Forests in DPR Korea

북한의 탄소저감과 산림보존을 위한 사업대상지 선정방법 연구

김오석*·윤여창**

An Identification of Project Sites for Lowering Carbon Emissions and Saving Forests in DPR Korea

Oh Seok Kim* · Yeo-Chang Youn**

요약 :본 연구의 목적은 북한의 산림유실과 그로 인한 탄소배출 현황을 파악하고 잠정적인 REDD 사업대상 지를 선정하는 데에 있다. REDD(Reducing Emissions from Deforestation and forest Degradation)는 개발도 상국과 저개발국가의 탄소저감을 목표로 설계된 국제환경정책의 일환으로, 산림유실 방지를 통한 탄소배출권 생성 및 거래에 그 골자를 두고 있다. 북한은 산림유실이 심각한 저개발국가 중 하나이지만, 이를 대상으로 한 REDD 연구는 제한적이다. 본 연구에서는 먼저, 기존 문헌을 바탕으로 위성영상자료를 이용하여 북한 산림유 실 현황을 탄소배출측면에서 수치화하였다. 그 결과 2005년에서 2009년 사이에 적게는 82.6 MtCO2e, 많게는 149.3 MtCO2e가 배출된 것으로 추정되었다. 다음으로, Local Moran’s I를 적용해서 사업대상지를 선정한 결 과, 함경남도 덕성군, 신흥군, 영광군과 평안남도 대흥군이 적합한 것으로 나타났으며, 차후 북한에서 REDD 사업 시 이들 지역을 중심으로 이행한다면 범지구적 기후변화 완화에 이바지할 수 있을 것이다.

주요어 :REDD, 북한, 산림전용, 탄소배출, 기후변화

Abstract : The main purpose of the current research is to analyze DPR Korean carbon emissions due to

In brief, it appears there is a great possibility to lower carbon emissions in DPR Korea via REDD implementation.

Key Words : REDD, DPR Korea, deforestation, carbon emission, climate change

본 연구는 산림청의 ‘산림과학기술개발사업(과제번호: S211013L010230)’과 한국연구재단의 ‘BK21Plus 사업(과제번호: 21A2013 0012270)’의 지원을 받아 수행되었음.

* 고려대학교 환경생태공학부 BK21+ 기후환경변화 적응을 위한 에코리더 양성사업단 연구교수(Research Professor, Division of Environmental Science and Ecological Engineering, Korea University), [email protected]

** 서울대학교 산림과학부 및 글로벌환경경영학 연합전공 교수(Professor, Department of Forest Sciences and Global Environ- mental Management Program, Seoul National University), [email protected]

1. 서론

1) 연구배경

지속가능한 발전과 기후변화는 지리학에서 꾸준 히 논의되어 왔으며(유근배, 2010; 최병두, 2010), 이 와 관련해서 탄소저감 정책관련 연구도 등장하고 있 다(김오석, 2013). REDD(Reducing Emissions from Deforestation and forest Degradation)는 비슷한 맥락 에서 개발도상국과 저개발국가의 탄소저감을 목표로 설계된 국제환경정책이다. 이는 산림유실 방지를 통 한 탄소배출권 생성 및 거래에 그 골자를 두고 있으 므로(한기주·윤여창, 2009) 가까운 미래에 대한민 국 정부가 탄소배출권을 확보하는 데 있어 중요한 전 략 중 하나로 여겨진다. 따라서 인접분야에서는 현재 REDD에 대한 연구가 활발한 실정이며, 이 정책의 본질상 개발도상국이나 저개발국가에 위치적 기반을 두고 이행되어야 하는 환경정책이기 때문에 정부개 발원조(ODA)와도 밀접한 관련이 있다(박미선·윤여 창, 2012; 박태진 외, 2011; 배재수, 2012; 배재수·설 미현, 2012).

북한은 그 특유의 정치적 폐쇄성 때문에 세계적으 로 산림유실이 심각한 저개발국가임에도 불구하고 별다른 국제적인 관심을 받지 못했다. 그러나 북한의 온실가스 배출이 범지구적인 기후변화에 영향을 미 치지 않는 것은 아니기 때문에 이에 대한 대책 및 연 구가 필요한 상황이다. 북한 REDD에 대한 연구는 일부 지리학자들이 원격탐사기법을 활용한 REDD 분석체계를 분석한 연구물(최진호·엄정섭, 2012)과 일부 임학자들이 북한 REDD 사업 이행에 대한 경 제성을 분석한 연구물로 함축할 수 있다(조장환 외, 2011). 본 논문에서는 이 두 가지 연구물을 연결하는 방법론을 소개하는 내용이 주된 맥락을 이루며, 이는 보다 실질적이고 효과적인 북한 REDD 설계에 기여 할 것이다.

2) 연구목표

본 연구의 목표는 물리적인 접근이 어려운 북한을 대상으로 위성영상자료에 의존하여 북한의 산림유실 현황을 분석하고 잠재적인 REDD 사업대상지를 탐 지하는 것이다. 한편, 국제적 REDD 사업인증기관인 VCS(Verified Carbon Standard)에서 제공하는 지침 을 일부 적용함으로써 본 논문에서 사용하는 전반적 인 분석체계가 차후 북한 REDD 사업을 계획하는데 기초자료로써 이용될 수 있도록 연구를 설계하였다.

이를 위해 먼저 산림유실에 대한 별다른 정책적 조치 가 취해지지 않았을 경우에 유실될 미래 산림면적을 추정하고 이에 기반하여 온실가스 배출량을 계산하 여 정량화하였다. 각기 다른 위성에서 획득한 중간 공 간해상도 위성영상자료를 활용해서 산림유실 면적을 산출하였으며, 다양한 임상의 정의에 대한 민감도 분 석 또한 수행하였다. 또한, 공간통계기법을 적용하여 절대적인 산림면적과 산림유실 경향을 분석하여 잠 재적인 REDD 사업대상지를 탐지하였다.

2. 온실가스 배출 측정 방법론

R EDD 사업을 이행하는데 필요한 분석체계를

이해하는 데 있어 가장 기초적인 개념들은 2006

IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas

Inventories(‘IPCC 2006 지침’)에 구체적으로 정리되

어 있다. ‘기후변화에 관한 정부간 패널( Intergovern-

mental Panel on Climate Change, IPCC)’은 국제연합

( United Nations, UN)에 소속된 과학자문기관으로

기후변화와 관련하여 수많은 보고서를 출판해왔으

며, 그 중 IPCC 2006 지침은 국가차원에서 배출하는

온실가스를 정확하게 측정하는데 있어 필요한 자료

와 방법론을 체계적으로 정리한 지침서이다. 총 5권

으로 구성되어 있는 IPCC 2006 지침은 첫 번째 지침

서인 General Guidance and Reporting과 네 번째 지

침서인 Agriculture, Forestry and Other Land Use가

REDD를 비롯하여 산림탄소상쇄사업 전반에 걸쳐

과학적 뼈대를 제공한다( IPCC, 2006).

1) 온실가스 종류

교토의정서에 따르면, 온실가스는 크게 교토의정 서에 따라 의무적으로 배출을 측정 및 모니터링 해 야하는 교토가스( Kyoto Gases)와 그 외의 온실가스 ( Greenhouse Gas Precursors)로 구분한다(UNFCCC, 1998). 온실가스는 그 종류가 다양하고 각각 기후 변화에 기여하는 정도( Global Warming Potential, GWP)가 다른 만큼 온실가스 배출효과를 표준화할 필요가 있다(김오석, 2013). 본 연구에서는 북한 산림 에 저장되어 있는 탄소가 모두 이산화탄소의 형태로 배출될 것이라는 가정에 기반을 두어 최종적인 온실 가스 배출량을 산출한다.

2) 온실가스 변화량 측정 논리

IPCC 2006 지침은 크게 두 가지의 온실가스 변화 량 측정 논리체계를 제공한다. 첫 번째는 축적량 변 화 방법( Stock-Difference/Change Method)으로 최소 두 개 이상의 다중시점에 걸친 탄소저장량의 시계열 적 차이를 측정하는 방법이다. 일반적으로 높은 정확 도가 요구될 때 사용하는 방법이므로 REDD 사업설 계시 자주 이용되며, 본 연구에서도 이 방법을 적용했 다. 두 번째는 획득-손실 방법( Gain-Loss Method)인 데, 이는 정확도 검증이 어려워 REDD 사업에 적용 되는 사례가 드물며, 일반적으로는 인벤토리 시스템 이 구축되지 않은 국가들이 국가차원의 온실가스 배 출을 측정 및 추정하는 데 사용된다( IPCC, 2006).

3) 활동자료와 배출계수

IPCC 2006 지침에서 제공하는 온실가스 측정자료 구조는 크게 두 가지로 구성된다. 첫 번째인 활동자 료( activity data)는 온실가스를 배출하는 인간 활동을 정량화한 자료이다. 예를 들면, 도시지역의 온실가스 배출량을 측정하는데 있어 흔히 사용되는 활동자료 중 가스·전기 고지서 등은 계량기를 통해 측정한 정

보를 포함하기 때문에 인간 활동을 정량화하는 자료 로 이용될 수 있다(김오석, 2013). REDD에서는 산림 유실의 면적 정보가 대표적인 활동자료이며, 위성영 상자료에 근거해 해당 정보를 생성하는 것이 일반적 이다. 이 외에도 화석연료 기반 이동수단의 이동거리 또한 활동자료로 분류한다( VCS, 2012). 본 연구에서 는 산림면적 변화만을 활동자료로써 사용하였다. 두 번째는 배출계수( emission factor)인데, 이는 단위 인 간활동 당 온실가스 배출량을 일컫는다. REDD에서 는 대부분의 경우 산림탄소 저장고의 탄소축적량을 측정해서 배출계수를 산출하며 축적된 탄소가 이산 화탄소의 형태로 대기 중에 배출될 것을 가정한다. 이 는 온실가스 중 이산화탄소가 단위 무게당 가장 작은 온실효과를 나타내는 한편, 절대적인 규모면에서는 가장 크기 때문이다. 본 논문에서는 기존 선행연구에 서 추정한 배출계수를 활용하였다(조장환 외, 2011).

3. 기준선 설정 방법론

탄소상쇄사업은 온실가스 배출 감축의 의무가 있 는 선진국들이 개발도상국 혹은 저개발국가의 도움 을 바탕으로 의무를 수행하는 것이 주된 골자이다.

그 도움의 대가로 선진국들은 개발도상국과 저개발

국가에게 재정지원을 약속하는데 그 지원은 탄소상

쇄사업을 이행함으로써 생성한 탄소배출권을 구입

하는 형식으로 이루어진다. 탄소배출권을 생성하기

위해서는 특정 사업이 기후변화 완화에 이바지한 과

학적 근거를 계량화할 필요가 있는데, 이때 그 계량

화한 수치를 추가성( additionality)이라 한다(IPCC,

2000). 즉, 추가성이란 탄소상쇄사업으로 인한 온실

가스 배출 감축량을 일컬으며, 탄소상쇄사업의 성공

적인 개입으로 인해 지속적으로 배출되어온 온실가

스량이 평소보다 적어진다면 그 감축된 배출량만큼

기후변화 완화에 ‘추가’적으로 기여한다는 의미에서

만들어진 개념이다. REDD의 경우 추가성은 기준선

( Reference Level)과 MRV(Measurement, Report and

Verification; 측정, 보고, 검증), 즉 미래시점에서 탄

소배출 측정에 사용할 과학적인 방법론 체계에 기반 하여 계산할 수 있다( UN-REDD, 2013).

기준선은 REDD 사업을 이행하지 않았을 때 발생 하는 미래의 온실가스 배출량을 의미한다. 그림 1의 그래프는 기준선, MRV, 그리고 이들로 인해 정의되 는 추가성 간의 관계를 보여준다. 세로축은 탄소배출 량을 가리키며, 가로축은 시간을 의미한다. 좌표 상 에 실선으로 표시된 곡선은 과거로부터 미래에 이르 기까지 배출되는 탄소의 양이 시간이 지남에 따라 많 아지는 경향을 보이고 있음을 뜻한다. 이때 기준선 은 현재부터 미래에 이르는 실선 곡선 구간을 지칭한 다. 미래에 발생할 온실가스 배출량을 예측하여 기준 선으로 삼아야 하는 점은 REDD 사업의 주된 특징이 다. 점선으로 표기된 곡선은 MRV로 인해 측정된 온 실가스 배출량을 의미한다. 요약하면, REDD는 그 림 1처럼 사업 초기 시점에서 설정한 기준선과 사업 중·후기 시점에서 MRV를 통해 실측한 탄소배출량 의 차이가 유의할 경우에만 성립되는 탄소상쇄사업 인 것이다. 본 연구에서는 중간 공간해상도에 근거한 기준선 설정에 초점을 두었으며 차후 북한지역에서 REDD의 실현 가능성을 탐색한다.

기준선 설정에는 그림 2와 같이 크게 세 가지 요소

가 고려된다. 먼저, 활동자료에 해당하는 미래에 발 생할 산림유실 면적정보가 필요하다. 이를 위해 단순 외삽기법을 사용해서 미래의 ‘현 상태 유지’ 탄소배출 량을 산출하였다. 이 방법은 기존에 측정한 과거 탄소 배출량을 연도별로 그래프 상에 점들로 표시하고 그 들을 직선 내지 곡선으로 연결한 다음 그것을 미래 시 점으로 단순하게 외삽하여 미래 탄소배출량을 예측 하는 방법이다. 두 번째 요소는 배출계수에 해당하는 유실될 산림의 탄소축적량 정보이다. 첫 번째 요소인 산림면적 정보와 두 번째 요소인 해당 탄소축적량 정 보를 곱하면 질량 정보가 도출되며 이는 바로 온실가 스로 변할 수 있는 산림 탄소축적량을 의미한다. 마 지막으로 산림탄소의 배출패턴이 고려되어야 하는데 이는 본 연구의 연구지역 특성상 자료 부족으로 고려 대상에서 제외하였다.

VCS REDD 지침에 포함된 방법론들을 살펴보면,

‘기준지역(Reference Region)’을 설정하게 되어 있다.

기준지역이란 산림전용율 및 산림황폐화율을 계산 하는데 있어 고정해야 하는 공간적 범위를 일컫는데, 기준지역의 위치와 범위에 따라 동일한 REDD 사 업대상지의 산림전용율이 달리 계산될 수 있기 때문 에 신중히 설정해야 한다. 그럼에도 불구하고, VCS

그림 1. 추가성, 기준선 및 MRV 간의 관계

REDD 지침은 기준지역을 설정하는 데 있어 자세한 내용을 포함하지 않는다. 따라서, 대체로 기준지역 은 정성적인 방법론(지역 전문가 자문 등)에 의해서 설정이 되며, 정량적인 방법론은 현재까지 제시된 바 가 없다( VCS, 2012). 본 논문에서는 공간 클러스터 링 기법 중 하나인 Local Moran’s I를 사용하여 VCS REDD 지침의 미흡한 부분을 보강하였다.

4. 북한 산림유실 추세와 REDD 대상지 선정

1) 북한 산림유실 및 탄소배출 현황

(1) 자료

최근 연구 결과에 따르면, 국제연합 식량농업기 구( Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO)에서 발표한 북한 산림관련 통계수치 도 위성영상 자료를 분석해 검증해본 결과, 해당 통 계의 신빙성이 불분명한 것으로 밝혀졌다( Engler et

학원 자료보다는 REDD 지침에 보다 부합되는 자료

가 본 연구에서 더 유용하다고 판단하여, 국제적으로 공신력이 있는 중간 공간해상도 위성영상 자료를 활 용하여 북한지역의 산림유실 현황을 분석하였다. 연 속형 자료로 되어 있는 ( Vegetation Continuous Field, VCF) 자료는 미국 매릴랜드 주립대학에서 제공하는 데이타 서버를 통해 획득했고, 유럽우주항공국( Euro- pean Space Agency, ESA)에서 개발한 범주형 자료인 Globcover는 유럽 데이타 서버에서 획득하였다. VCF 는 연 단위로 구축된 위성영상 자료에 지상에서 측정 한 결과를 융합하여 생성한 산림자료이며, Globcover 는 월 단위로 획득한 위성영상을 분류하여 연 단위로 구축한 자료이다(표 1). 두 자료는 비슷한 공간해상도 를 지니지만, 시계열 해상도면에서는 VCF가 Glob- cover보다 월등히 높다.

(2) 방법론

VCF와 Globcover 자료를 다중교차분석법을 통해 시기별로 비교해서 산림면적의 변화를 탐지하였으 며, 울폐도( canopy-cover)를 달리하여 생성된 수치의 민감도 또한 가늠해보았다. 울폐도는 수고 등과 마찬 가지로 산림을 정의하는 요소 중 하나이며, FAO의 경우는 울폐도를 10%로 해서 현재 산림을 정의하고 있다. 울폐도를 달리 정의하면, 이에 따라 산림면적 이 바뀌기 때문에 변화율의 추이를 보다 폭넓은 관점

표 1. 산림정보 위성영상자료

이름 공간해상도(미터) 자료 유형 시계열적 범주

VCF Collection 5 250×250 연속형 2000-2010(매년)

Globcover 300×300 범주형 2005-2006, 2009

에서 파악할 수 있는 장점이 있다.

(3) 결과

우선 VCF를 사용하여 분석한 결과를 살펴보면 다 음과 같다. 울폐도를 10%로 설정해서 산림을 정의하 면 2000년도 기준 약 9백만 ha의 산림면적이 존재했 었음을 확인할 수 있다. 이는 2009년에 이르기까지 약 33만 ha에 달하는 산림이 유실되었다는 것을 의미 한다. 울폐도를 15%로 설정했을 때, 2000년도 기준 8 백만 ha가 다소 넘는 산림면적이 확인되었으며, 이는 약 10년 후 대략 49만 ha에 달하는 산림이 유실되었다 는 것을 의미한다. 마지막으로 울폐도를 30%로 설정 했을 때, 같은 시기 동안 약 35만 ha의 산림이 유실되

었음을 확인할 수 있다(표 2, 그림 3). 요약하면, VCF 에 근거한 분석 결과는 울폐도를 15%로 설정하였을 때, 산림의 유실이 가장 크게 나타남을 보여준다.

Globcover에 기반을 둔 분석결과는 산림유실의 정 도가 더 심각하게 나타났다. VCF에 비해 자료의 시 계열적 범주가 좁기 때문에 2000년부터 시작하는 산림면적의 변화량 추세까지 비교할 수는 없지만, 2005년에서 2009년까지의 변화량만 보더라도 그 유 실 정도가 다른 어떤 결과보다도 급격함을 알 수 있 다. Globcover의 경우는 산림을 정의할 때 울폐도를 15%로 설정한다. 따라서, 아래 그림에서 VCF 15%와 Globcover를 비교해보면 다른 자료에 기반한 결과가 얼마나 차이를 보이는지 확인할 수 있다.

표 2. 북한 산림면적 변화추세

자료 종류 2000년 2005-2006년 2008-2009년 변화율

VCF(30%) 6,622,483.3 ha 6,558,642.9 ha 6,271,098.6 ha 5.3%

VCF(15%) 8,123,838.9 ha 8,120,853.4 ha 7,632,510.8 ha 6.0%

VCF(10%) 8,970,938.9 ha 8,864,209.4 ha 8,635,795.8 ha 3.7%

Globcover 6,323,792.3 ha 5,441,102.4 ha 14.0%

그림 3. 북한 산림면적 변화추세

변화한 산림면적에 북한 산림의 평균 탄소축적 및 흡수율인 169.16 tCO

e/ha를 적용해보면(조장 환 외, 2011) 울폐도를 15% 설정했을 때, 2005년과 2009년 사이에 많게는 149,315,823 tCO

e 적게는 82,608,034 tCO

e의 이산화탄소가 배출되어 왔음 을 확인할 수 있다. 이 수치에 기반해서 기준선을 설 정하면 향후 5년 동안 북한 전지역에서 적게는 82.6 MtCO

e 많게는 149.3 MtCO

e의 탄소배출이 산림유 실로 인해 배출될 수 있는 여지가 있는 것이다.

2) 잠재적 REDD 사업대상지

북한을 대상으로 REDD 사업을 설계할 때, 북한 전 지역을 대상으로 하는 것보다 특정 몇 지역만 선택 해서 이행하는 것이 여러 가지 면에서 효과적일 것이 다. 따라서 본 연구에서는 앞서 사용한 중간 공간해상 도 위성영상과 공간 클러스터링 기법을 활용해서 북 한의 어느 지역이 잠재적인 REDD 사업대상지로 적 합한지를 가늠하고자 한다. 단순히 산림전용율이 높 다고 해서 해당 지역이 REDD 사업을 이행하는데 있 어서 적합하다고 보기는 힘들다. 같은 산림전용율을 전제로 둔다면, 산림의 양이 많은 지역이 절대적으로 많은 양의 탄소를 배출할 것이기 때문에 처음부터 어 느 정도의 산림이 존재했었는지도 중요하다. 따라서, Local Moran’s I를 통해 산림유실이 강하게 두드러지 는 지역과 절대적인 산림면적이 많은 지역을 동시에 고려해야만 보다 정확한 REDD 사업대상지를 선정 할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 이 두 가지 조건을 고려해서 북한 지역의 잠재적인 REDD 사업대상지 를 선정하였다.

(1) 자료 전처리

공간 클러스터링 기법을 적용하기 위해서는 래스 터 기반 산림자료를 벡터 형식 자료로 가공해야 한다.

이때, 북한의 행정구역 경계가 있는 폴리곤이 보조 자 료로써 필요하다. ArcGIS에 있는 Zonal Statistics을 사용하여 각 행정구역별 산림면적과 산림유실면적을 계산하였다.

(2) 공간 클러스터링 기법

이처럼 전처리 과정을 거친 자료에 공간 클러스터 링 기법을 적용하면, 북한 어느 지역이 다른 지역보다 산림유실이 확연한지를 확인할 수 있다. 본 연구에서 는 Local Moran’s I라는 공간통계량을 적용하여 잠재 적 REDD 사업대상지를 생성하며, 이에 근간이 되는 통계량인 Global Moran’s I를 수식으로 표현하면 다 음과 같다.

Iy

= N∑

w

w

여기서 w

는 공간가중행렬 W의 원소를 의미하 며, 이는 지역 i와 j의 공간적 관계를 가리킨다. y

는 지역 i의 면적을 뜻하며, y- 는 관측된 여러 지역들의 면적의 평균을 일컫는다. 지역 i와 j가 인접하고 있 을 때 이들은 이웃으로 간주되고, 이웃일 때는 w

에 1을 할당, 이웃이 아닐 때에는 0을 할당한다. 마지 막으로 N은 관측치의 개수를 의미한다. 이 통계량 을 Anselin(1995)이 고안한 Local Indicator of Spatial Association(LISA)에 접목시켰을 때, Local Moran’s I 로 변하며, 이를 적용하면 네 종류의 공간 클러스터를 도출할 수 있는데 본 연구에서는 High-High(HH) 클 러스터의 결과만 고려한다. 요약하면, 본 연구에서는 Local Moran’s I를 적용하여 어느 특정 지역에서 산림 면적이 집중되어 있는지, 또 산림유실이 두드러지는 지를 탐지한다.

(3) 결과

그림 4는 Local Moran’s I를 산림유실 정보에 적용 해서 생성한 결과물이다. 가장 진한 붉은 지역은 가장 통계적으로 유의한 결과를 나타내며, 색채가 약해짐 에 따라 덜 유의한 결과를 의미한다. 즉, 붉게 표시된 행정구역들은 통계적으로 유의한 수준의 산림유실이 집중 분포되어 있는 곳임을 의미한다.

그림 5는 북한 전 지역 중에서 산림이 집중적으로

분포하는 지역을 표현한다. 색이 짙을수록 해당 지역

이 더 넓은 산림면적을 포함하고 있음을 의미한다. 대

체로 북동쪽 산간지방에 넓은 산림 면적이 집중 분포

되어 있는 것을 확인할 수 있다.

그림 6은 그림 4와 5의 결과를 중첩한 지도이다. 산 림이 많은 지역 중에서도 산림유실이 두드러지게 나 타나는 지역만을 선택해서 그림 6과 같이 빗금으로 표시하였다. 이들 지역은 함경남도 덕성군, 신흥군, 영광군과 평안남도 대흥군을 포함한다. 즉, 이들 지 역은 북한 지역을 대상으로 REDD 사업을 설계할 경 우 잠재적인 사업대상지로서의 적합한 조건을 갖추 고 있는 지역들이라 할 수 있다.

5. 결론 및 논의

북한 전 지역에 걸쳐 상당한 양의 탄소배출이 산림

유실로 인해 발생할 것으로 예상되는 가운데, 특정

몇 개의 지역은 그 중에서도 배출 정도가 상대적으로

심각함을 본 연구결과에서 확인할 수 있었다. 다만,

REDD 사업계획에 필수불가결한 요소인 기준선을

설정하는 과정은 그 절차가 복잡하고 요구하는 자료 의 수준이 높은 만큼 본 연구에서 산출한 수치를 바로 실제 사업설계에 포함하기에는 제약이 있다. 그러나 본 연구의 연구결과는 차후 북한지역을 대상으로 정 부나 대북협력단체가 REDD 사업을 설계할 때 우선 적으로 검토할 수 있는 대상지로써 네개의 군을 고려 할 수 있을 것이다.

차후 연구에서는 중간 공간해상도 위성영상자료보

다는 최소 Landsat급에 해당하는 공간해상도를 지닌

위성영상자료를 사용해서 북한의 토지이용 및 피복

현황을 파악한다면 더욱 정확한 결과를 도출할 수 있

을 것이며, 이는 실제 REDD 사업이행시 즉각 활용

할 수 있을 것이다. 또한, 도로나 인구 등과 같은 기타

정보를 동시에 고려해서 기준선을 설정하거나, 유실

된 산림이 어떠한 목적으로 북한사회에 사용되는지

에 대한 정보도 수집하면 보다 정확하게 온실가스 배

출량을 측정할 수 있을 것으로 기대되며, 이는 더 나 아가 효과적인 REDD 이행으로 이어질 것이다.

참고문헌

김오석, 2013, “저탄소도시를 지향하며 -ICLEI 규약의 한계성 분석-,” 대한지리학회지, 48(1), 151-165.

박미선·윤여창, 2012, “산림탄소배출권 확보를 위한 REDD+ 사업 전략 개발,” 환경정책, 20(2), 19- 48.

박태진·이우균·정래선·김문일·권태협, 2011, “REDD+

그림 6. 효과성이 높은 잠재적 REDD 사업대상지

모니터링 시스템 구축을 위한 원격탐사기술의 활 용방안,” 한국임학회지, 100(3), 315-326.

배재수, 2012, “인도네시아의 REDD+ 전략 평가를 위한 기준 개발,” 한국임학회지, 101(4), 606-612.

배재수·설미현, 2012, “한국의 REDD+ 협력 국가 선정:

산림률과 산림전용률을 기준으로,” 한국국제농 업개발학회지, 24(4), 397-403.

유근배, 2010, “녹색성장과 지리학,” 대한지리학회지, 45(1), 11-25.

조장환·구자춘·윤여창, 2011, “북한 산림전용 방지수단 으로서의 REDD 사업의 경제적 타당성 분석,” 한 국임학회지, 100(4), 630-638.

최병두, 2010, “신자유주의적 에너지정책과 ‘녹색성장’의 한계,” 대한지리학회지, 45(1), 26-48.

최진호·엄정섭, 2012, “북한 지역 UN-REDD 등록 타 당성 분석을 위한 위성영상 활용: 금강산을 사례 로,” 한국지형공간정보학회지, 20(4), 77-87.

한기주·윤여창, 2009, “해외 배출권 시장 사례 분석과 국 내 배출권 시장 도입에 있어서 산림분야 참여에 관한 고찰,” 환경정책연구, 8(1), 1-30.

Anselin, L., 1995, Local Indicators of Spatial Associa- tion—LISA, Geographical Analysis, 27(2), 93-115.

Engler, R., Teplyakov, V., and Adams, J. M., 2013, An Assessment of Forest Cover Trends in South and North Korea, From 1980 to 2010, Environmental

Management, doi:10.1007/s00267-013-0201-y

Use Change and Forestry, WWW Document, Re-

landuse/258.htm.

IPCC, 2006, 2006 IPCC Guidelines for National Green-

house Gas Inventories, Kanagawa: Institute for

UNFCCC, 1998, Kyoto Protocol to the United Nations

Framework Convention on Climate Change, Kyoto:

United Nations Framework Convention on Cli- mate Change (UNFCCC).

UN-REDD, 2013, Measurement Reporting and Verifica-

tion, WWW Document, UN-REDD Programme

un-redd.org/UNREDDProgramme/Internation- alSupport/MeasurementReportingandVerifica- tion/tabid/1050/language/en-US/Default.aspx.

VCS, 2012, VCS Module VMD0007 REDD Methodologi-

cal Module: Estimation of baseline carbon stock changes and greenhouse gas emissions from un- planned deforestation (BL-UP), Washington, DC:

Verified Carbon Standard (VCS).

교신: 윤여창, 151-921, 서울특별시 관악구 관악로 599, 농업생명과학대학 200동 7219호 서울대학교 산림과학부 및 글로벌환경경영학 연합전공(이메일: [email protected]) Correspondence: Yeo-Chang Youn, Department of Forest Sciences, Seoul National University, Unit #7219, Building

#200, College of Agriculture and Life Sciences, 599 Gwa- nak-ro, Gwanak-ku, Seoul 151-921, Korea (e-mail: youn@

snu.ac.kr)

최초투고일 2014. 3. 21 수정일 2014. 4. 8 최종접수일 2014. 4. 13