CCU 기술의 전과정평가 수행 가이드라인 비교 연구

CCU 기술은 포집된 이산화탄소를 유용한 제품으로 전환함으로써 직접적인 온실가스 감축 효과를 기대할 수 있으며, 동시에 기존 화석 기반 제품을 대체함으로써 간접적인 감축효과도 발생시킬 수 있다. 그러나, 이산화탄소의 포집, 정제, 압축, 수송 및 전환 각 공정에서는 상당한 에너지와 보조물질이 소요되며, 이에 따른 새로운 온실가스 배출이 발생할 수 있다. 따라서, CCU 기술이 실질적인 감축 기술로 기능하는지 여부는 이러한 직·간접적 배출과 감축 요소를 모두 포함하는 시스템 전반의 정량적 분석을 통해 평가되어야 한다. 아울러, 비교 대상으로 설정되는 배경 시나리오의 구성에 따라 CCU 기술의 환경성 평가 결과가 크게 달라질 수 있으므로, 시나리오 설정의 타당성 확보 또한 매우 중요하다. 즉, CCU 기술의 실질적인 온실가스 감축효과는 시스템 경계 및 시나리오 설정에 따라 감축 여부 및 감축효과가 크게 달라질 수 있다.

대부분의 CCU 시스템은 다기능성을 내포하고 있다. 전력, 철강, 석유화학, 시멘트 산업시스템에서는 본래의 주 생산물을 생산함과 동시에 이산화탄소를 배출하고, 이렇게 배출된 이산화탄소를 원료로 활용하여 새로운 제품을 추가적으로 생산하는 구조를 가진다. 이러한 복잡한 구조는 기능단위 설정, 시스템 경계 정의, 환경 부하 할당 방식 등 LCA 핵심 절차에 있어 상당한 복잡성을 초래한다. 예를 들어 Fig. 2에서는 발전 시스템에 메탄올을 생산하는 CCU 시스템을 포함시킬 경우, 다기능 처리방식 (시장가치기준 할당, 질량 기준 할당, 시스템 확장 또는 대체 접근법 등)과 이산화탄소를 어떤 가치를 가진 것으로 간주하느냐에 따라 전과정평가 결과가 달라짐을 보여주고 있다. 전기와 메탄올을 생산하는 CCU 시스템을 비-CCU 시스템과 비교하는 시스템 확장의 경우, CCU 시스템은 759 kg CO₂-eq/FU_system이며, 비-CCU 시스템은 1,835 kg CO₂-eq/FU_system으로, CCU 시스템이 온실가스 배출량을 59% 줄여주는 것으로 나타났다. 그러나, 동일한 시스템에 할당을 적용하는 경우, 할당 방식(exergy, 경제적가치-무료, 제품으로 취급, 폐기물로 취급 등)에 따라 각 제품(전기와 메탄올)의 지구온난화 영향(GWP)이 66~187 kg CO₂-eq./FU_electricity 사이, 572~693 kg CO₂-eq./FUCH_3OH로 크게 달라지는 것을 확인할 수 있다.

Fig. 2. (a) Flowchart and flow quantities for CCU system producing electricity and methanol from CO₂, (b)Allocated global warming impact (GW) values for electricity and for methanol as products from the CCU system [4].

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ISO 14044 표준에서는 할당을 가급적 회피하고, 시스템 확장(system expansion)을 적용할 것을 권고하고 있다. 그러나, 전과정평가의 목적(기술 평가, 제도 연계, 인증 등)에 따라 다른 접근방식을 선택될 수 있으며, 이러한 경우 CCU 시스템의 다기능성으로 인해 LCA 결과가 크게 달라질 수 있음을 인지하고 분석 목적과 기술 맥락에 맞는 적절한 방법론 선택이 요구된다.

현재 대부분의 CCU 기술은 비교적 낮은 기술성숙도(technical readiness level, TRL)에 머물러 있으며, 이는 전과정 평가 수행 시 주요 한계로 작용한다. 낮은 TRL 단계에서는 상업적 운전조건 하의 공정 데이터 확보가 어렵고, 규모가 확대될 때 발생할 수 있는 기술적 변화와 환경 영향의 불확실성이 크다. 이러한 요인들은 LCA 결과에 중대한 영향을 미칠 수 있으며, 궁극적으로 결과의 신뢰도를 저하시킬 수 있다. 따라서, 이러한 CCU 기술에 대한 전과정평가를 수행할 때에는 민감도 분석(sensitivity analysis) 및 불확도 분석(uncertainty analysis)을 통해 결과의 신뢰도를 보완하는 절차를 중요하게 고려하여야 한다.

CCU 공정의 환경 성과는 이산화탄소의 공급원과 에너지원에 따라 크게 좌우된다. 이산화탄소는 산업 공정 배출가스, 바이오매스 기반 또는 직접공기포집(direct air capture, DAC) 등 다양한 경로를 통해 공급될 수 있으며, 각 배출원은 이산화탄소 농도, 순도, 포집 난이도 측면에서 차이를 보인다. 특히, 포집 단계에서 요구되는 에너지와 이에 따른 환경부하는 이산화탄소 배출원에 따라 크게 상이하며, 이는 전체 시스템의 온실가스 배출량에 영향을 미친다. 또한 CCU 공정에 투입되는 전력 및 열원의 생산 방식, 즉 재생 가능 여부에 따라 최종 감축효과의 크기가 달라지므로, 에너지원에 대한 구체적인 고려가 필수적이다.

최근 CCU 기술이 탄소중립 전략의 일환으로 국제적으로 주목받으면서, 다양한 제도 및 기구에서 기술의 환경 기여도를 공식으로 평가하고자 LCA 기반의 지침서를 개발하고 있다. 이들 가이드라인은 ISO 표준을 공통 기반으로 하나, 제도적 배경과 활용 목적이 달라 주요 평가 범위, 적용 방법 등에서 차이를 보이고 있으며, 이에 따라 동일한 CCU 기술에 대한 전과정평가 결과도 역시 상이하게 도출될 수 있다. 본 연구에서는 국제적으로 활용되고 있는 CCU 기술에 대한　전과정평가 가이드라인들에 대하여 Table 1에서와 같이 제도적 배경 및 목적, 시스템 경계 및 기능단위 정의, 배출저감 산정 및 대체효과 반영 방식, 영향평가 방법론, 데이터 요구수준 및 품질관리 방법, 다중기능 이슈에 대한 처리 원칙을 중심으로 비교 분석하였다.

기능단위는 LCA 연구의 목적과 범위에 따라 정의되며, 시스템의 성능을 정량화하고 비교 연구에서 공정한 평가 기준을 제공하는데 핵심적인 요소이다. 그러나 이를 CCU 기술의 적용하는 방식에서는 그 구체성에 있어 일부 차이를 보인다.

미국 NETL 「CO₂U LCA Guidance」와 「45Q Addendum」에서는 기능적 동등성이 확보된 경우, 시스템 경계를 Cradle-to-Gate로 축소하여 적용하는 접근을 허용하고 있다. 이는 비교 평가의 유연성을 높이는 동시에 현장 적용의 실효성을 고려한 것이다. 한국의 「CCU LCA 수행 가이드라인」과 GCI의「TEA/LCA Guideline for CO₂U」역시 전 생애주기를 Cradle-to-Grave로 보고 있으나, CCU 제품이 기존 제품과 기술적 성능 및 다운스트림 배출이 동일한 경우에는 Cradle-to-Gate 방식을 수용 가능한 범위로 명시하고 있다.

반면, EU의 「LCA4CCU」가이드라인은 Cradle-to-Grave를 원칙으로 하며, Gate-to-Gate 또는 Cradle-to-Gate 접근 방식을 지양할 것을 권고한다. 화학 구조와 조성이 동일한 제품일 경우에도 마찬가지이며, 이는 CCU 제품이 기존 제품의 평균적인 용도를 단순히 대체하는 것이 아니라, 매우 특정한 부문에서 활용 대체되기 때문이라고 설명하고 있다. 예를 들어, 개미산과 같은 이산화탄소 기반의 화학물질은 향후 수소 캐리어와 같은 기존과는 다른 용도로 사용될 가능성이 있으며, 현재와는 다른 폐기 단계 배출 특성을 가질 수 있다.

기능 단위의 원칙은 공통적으로 경제적 가치를 지닌 제품으로 제품 1kg 생산 등 단순 정량 단위로 정의하고 있으나, 가이드라인별로 구체적인 제시 수준에 차이가 있다. 국내 가이드라인에서는 이산화탄소 전환을 통해 가치 있는 제품을 생산하는 행위 자체를 기능으로 간주하며, ‘제품 1kg 생산’ 등 단순 정량 단위를 예시로 들고 있다. 반면, EU의 「LCA4CCU」에서는 Table 3에서 보는 바와 같이 다양한 CCU 제품별로 세분화된 기능 단위 권고안을 제시하고 있다.

또한 GCI 등의 「TEA/LCA Guideline for CO₂U」에서는 환경성 및 경제성 평가 간의 통일성을 위해 동일한 기능단위 적용이 중요함을 강조하고 있다. 특히, CCU 제품이 기존의 참조(벤치마크) 제품과 동일한 화학적 구조 및 조성을 갖는지에 따라 대체품과 비대체품으로 구분하며, 이 구분에 따라 기능단위의 정의 또한 달라진다. 예를 들어 대체품으로 분류되는 경우는 Chemical products, Material products, Fuels, Energy storage system 등으로 세분화하고 있으며, 기능 단위는 질량 또는 에너지 기준으로 정의하도록 안내하고 있다. 반면, 비대체품의 경우 참조(벤치마크) 제품과 화학적으로는 다르지만, 동일한 용도를 수행할 수 있는 CCU 제품을 의미하며, 이 경우 기능 단위는 제품의 성능(product performance)을 기준으로 설정하도록 권고하고 있다. Table 4에 해당 가이드라인에서 제시하고 있는 CCU 대체품, 비교 기준, 기능단위 및 참조 흐름의 예시를 정리하였다.

대부분의 지침은 ISO 14044에 기반하고 있으므로, 다기능성(multi-functionality) 처리에 있어서도 기본적으로 할당을 회피하고, 시스템 확장(System expansion)을 적용할 것을 권고한다. 할당을 피할 수 없는 경우에는 물리적 기준을 우선적으로, 경제적 기준을 차선의 방법으로 제시하고 있다. 대표적으로 GCI 가이드라인은 이산화탄소를 포집·제공하는 원래의 제품생산 시스템을 반드시 시스템 경계에 포함할 것을 제안하고 있으며, 다기능성 문제 해결을 위한 공정 세분화(sub-division)을 최우선적으로 적용할 것을 권고한다. 그러나, 이산화탄소 제공원(source)의 경우에는 주생산물과 공동으로 배출되기 때문에 공정 세분화가 원칙적으로 불가능하며, 이 경우 시스템 확장 방식을 적용할 것을 제시하고 있다. 다만, 제품 탄소발자국 등 특정 제품 단위의 전과정평가를 수행해야 하는 경우에는 Fig. 3에서 보는 것과 같이 대체를 고려한 시스템 확장(system expansion via substitution)을 우선적으로 적용하도록 제안하며, 할당 방식을 최후의 수단으로 제시하고 있다.

Fig. 3. System expansion via substitution: The production of the main product without carbon capture is avoided, and thus CCU system is credited for the otherwise emitted CO₂, but has to carry the burdens of purification, compression, and transportation of the CO₂[11].

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이와 같이 탄소 포집 및 활용(CCU, carbon captured and utilization)기술의 탄소배출 저감 측면에서의 환경적 유익성은 기존 제품을 대체함으로써 발행하는 배출 회피량을 환경적 이점으로 간주하는 방식이 널리 채택되고 있다. 이는 특히 CCU 기반 제품이 동일 기능의 기존 화석 기반 제품을 완전히 대체할 수 있다는 전제 하에 해당 대체로 인해 회피되는 온실가스 배출량을 정량적으로 산정하고 있다.

그러나, 이에 대한 해석 방식은 지침별로 차이를 보인다. 유럽 연합의 「LCA4CCU」가이드라인에서는 비교 시스템 선정의 중요성을 강조하며, 단일 대체 시나리오에 의존하는 평가 방식의 한계를 지적하고 있다. 이에 따라 복수의 대체 시나리오를 탐색하고 그 결과에 기반하여 결과의 신뢰성과 견고성을 확보할 필요가 있다고 제안하고 있다. 한편, NETL 「45Q Addendum」에서는 미국 45Q 세액 공제제도가 탄소를 포집하여 저장한 경우뿐만 아니라, 활용을 통해 탄소의 대기 배출을 회피한 경우도 공제 대상으로 포함하고 있다는 점에 기반하여 DF(displacement factor)라는 지표를 도입하고 있다. 즉, 제안된 CCU 제품 시스템과 기존 비교 시스템 간의 전주기 감축 잠재력을 정량적으로 평가하는 방식을 채택하고 있으며, DF는 단위 질량 또는 단위 기능의 CCU 제품이 기존 제품을 대체할 때 회피되는 온실가스 배출량(tCO₂eq)으로 정의된다. 예를 들어, CCU 기반 메탄올 1톤이 기존 화석 기반 메탄올 1톤을 완전히 대체할 경우, 해당 대체로 인해 발생하지 않게 되는 온실가스 배출량이 DF가 된다.

45Q LCA의 핵심 지표는 LC 45Q DF(Life Cycle 45Q Displacement Factor)로, 이는 포집 이산화탄소 산화물 1톤에 대해 회피된 탄소배출량의 비율을 나타낸다. 이 지표는 다음 두가지 방식 중 하나로 산정될 수 있다. GWP 영향 결과를 포집 이산화탄소 산화물의 1톤으로 환산한 경우, 수식 1을 사용하며, GWP 영향 결과를 기능단위로 확장하여 계산한 경우 수식 2를 사용해야 한다.

(수식 1) GWP 영향 결과를 포집 이산화탄소 산화물의 1톤으로 환산한 경우;

(수식 2) GWP 영향 결과를 기능단위로 확장하여 계산한 경우;

따라서, DF 지표는 단순한 이산화탄소의 활용 여부를 넘어서, 해당 활용 제품이 기존 제품을 얼마나 효과적으로 대체했는지를 수치적으로 입증하는 것이 필수적이다. 이는 CCU 기술이 온실가스 감축기여도를 확보하기 위해 반드시 해결해야 할 핵심 검토 항목 중 하나라고 볼 수 있다.

전과정평가(life cycle assessment, LCA)의 LCIA(Life Cycle Impact Assessment) 단계에서 어떠한 환경영향 평가 방법론을 선택하느냐는 LCA 결과 해석에 영향을 미친다. 분석 대상인 각 가이드라인은 공통적으로 지구 온난화 잠재력(global warming potential, GWP)을 핵심 환경 영향 범주로 설정하고 있으며, 이에 대한 정량적 산정은 필수적인 요소로 간주된다.

미국 NETL CO₂U LCA Guidance에서는 IPCC 제5차 평가보고서(AR5)를 기준으로 한 100년 기준의 지구온난화지수(GWP-100)를 필수적으로 산정해야 함을 명시하고 있으며, 추가적으로 20년 기준(GWP-20)의 분석 및 온실가스 외 환경 영향 범주에 대한 평가도 권고하고 있다. 이 경우, 미국 환경보호청(Environmental Protection Agency, EPA)에서 개발한 TRACI(Toxic Release Inventory-based Impact Assessment Method) mid-point 영향평가 방법론을 사용할 것을 제안하고 있다.

유럽 연합의 「LCA4CCU」가이드라인은 기후변화(GWP) 외에도 다른 환경 영향 범주를 필수적으로 고려하도록 제안하고 있다. 단일 영향 범주에만 초점을 맞출 경우, 잠재적 환경 부담의 전가(risk shifting)가 발생할 가능성이 있기 때문에 가능한 많은 환경 영향 범주를 함께 고려할 것을 권장하고 있다. 더불어, CCU 분야의 낮은 TRL 수준과 전과정평가 수행 사례가 충분히 다양하지 않다는 점을 고려하여 가능한 많은 환경 영향범주를 분석할 것을 주장하고 있다. 해당 가이드라인에서는 Acidification, Climate Change (biogenic, fossil, land), Ecotoxicity: freshwater (inorganics, metals, organics), EF-particulate Matter, Eutrophication (marine, freshwater, terrestrial), Human toxicity: caner (inorganic, metals, organics), Human toxicity: non-cancer (inorganics, metals, organics), Ionizing radiation: human health, Land use, Ozone depletion, Photochemical ozone formation: human health, Resource use: fossil, Resource use: minerals and metal, Water use 등의 환경 영향 범주를 모두 포함하고 있으며, 국제 Environmental Produce Declaration (EPD) 시스템과의 조화를 고려하여, mid-point 기반의 CML 영향평가 방법론을 권고하고 있다. 지구온난화 영향의 경우, GWP-100과 GWP-20을 모두 고려하여 단기 및 장기적 영향을 균형 있게 반영해야 함을 명시하고 있다.

한편, 국내 이산화탄소 전환기술 전과정평가 수행 가이드라인은 국가 환경성적표지(eco labeling) 제도와의 조화를 고려하여 환경부에서 제시하는 7가지 환경영향 범주 (지구온난화, 자원 고갈, 산성화, 부영양화, 광화학적 산화, 오존층 고갈, 생태 독성)에 대한 평가를 제시하고 있다.

데이터 요구사항과 관련하여, 미국 NETL 가이드라인은 ISO 14044에 근거하여 기술적, 지리적, 시간적 대표성을 확보할 것을 요구하며, 데이터의 정밀성, 완전성 및 불확실성에 대한 분석을 수행해야 함을 강조하고 있다. 특히, Table 5에서 보는 바와 같이 기술성숙도(technology readiness level, TRL) 단계별 LCA 수행 수준을 나누어서 제안하고 있다.

또한 지리적 대표성과 관련하여 모든 CCU 프로젝트는 기본적으로 미국 내 생산 및 소비를 전제로 설정되며, 공급망 정보가 명확할 경우 해당 지역 데이터를 사용하고, 불명확할 경우 미국 평균 데이터를 사용하는 방식으로 분석할 것을 제시하고 있다. 시간적 대표성은 CCU 프로젝트의 운영 기간을 30년으로 간주하여 건설부터 폐기까지의 배출을 고르게 분배하여 반영하도록 하고 있으며, 탄소 저장이 100년 이상 지속되는 경우에만 영구 저장으로 인정할 수 있음을 명시하고 있다.

데이터 수집 시 컷오프 기준은 질량, 에너지, 환경적 중요성이라는 세 가지 측면을 복합적으로 고려하도록 하고 있으며, 누적 기여 기준은 99% 이상을 반영해야 함을 제시하고 있다. 이는 질량 등의 단일 기준만으로 컷오프를 할 경우, 실제 에너지 소비량 및 환경 영향이 큰 요소가 누락될 위험이 있기 때문에 이를 방지하려는 조치로 해석된다.

한편, 유럽 연합의 「LCA4CCU」에서는 핵심 데이터 품질은 결과 해석의 신뢰성과 직결되므로, CCU 기술과 같은 복잡하고 기술 특화적인 시스템에서는 핵심 데이터의 정확성, 현실성, 대표성이 필수적이라 명시하고 있다. 핵심 데이터의 품질이 낮거나 해당 기술을 정확히 반영하지 못하는 경우, 전과정평가의 여러 단계 (업스트림, 다운스트림 등)에 영향을 미치며, 분석 결과의 일관성과 타당성을 저해할 수 있기 때문이다. 이 때, 핵심 데이터로 간주되는 투입물, 에너지 사용, 공정 효율 등 관련 데이터는 각각 상이한 불확실성과 가정에 기반하므로, 데이터 수집 및 활용 과정에서 구체적 검증과 보완 작업이 병행되어야 한다고 강조하고 있다. 또한 핵심 데이터는 단일 공정의 정보에 국한되지 않으며, 원료 확보 경로에 대한 전과정 데이터뿐만 아니라, 사용 단계 및 제품 폐기·처리와 같은 시스템의 경계 외부 요소에 대한 데이터도 함께 고려해야 한다고 명시하고 있다. 이는 기술적 경계 조건이 불분명한 CCU 기술은 시나리오 분석 또는 민감도 분석을 통해 보완할 수 있도록 하는 조치이며, 불확실성이 높은 변수의 경우 몬테카를로 분석을 통해 정량적으로 해석하도록 권고하고 있다. Fig. 4는 CCU 기술의 전과정평가시 요구되는 데이터의 타입 및 그와 관련한 주의 사항 등을 보여주고 있다.

Fig. 4. Type, sources and nature of different data needed in an LCA for CCU [10].

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GCI 등의 「TEA/LCA Guideline for CO₂U」역시 데이터 품질은 CCU 기술에 대한 신뢰성, 현실성 및 정책적·산업적 통찰력을 확보하는데 핵심적인 요소임을 강조하고 있다. 신뢰할 수 있는 평가 결과를 도출하기 위해서는, 대상 기술의 공정 조건과 운전 특성을 충실히 반영하는 고품질 핵심 데이터와 함께, 전 과정에 걸친 대표성을 갖춘 시스템 경계 밖에서 획득한 배경 데이터의 결합이 필수적으로 요구된다. 특히, CCU 기술은 대부분 낮은 TRL을 가지고 있기 때문에 실험적 데이터 확 보가 제한적이고, 자료의 품질 또한 불균일할 수 있으므로, 데이터 수집 단계에서부터 품질 요구사항에 대한 명확한 정의, 수집 과정의 추적성 확보, 그리고 전반적인 문서화 절차를 요구하고 있다. 또한, 모델링 및 평가 전반에 걸쳐 데이터, 시스템 경계, 할당 방식, 시나리오 가정 등에서 발생할 수 있는 불확실성 요소에 대해 투명하게 보고하고, 민감도 분석 및 불확도 분석을 수행하여 결과의 신뢰성을 검토하도록 제안하고 있다. 특히, 낮은 TRL을 갖는 기술의 경우, 그 평가 결과는 본질적으로 높은 불확실성을 수반하기 때문에, 분석 결과는 예비적(Preliminary) 성격을 가지며, 실제 기술 적용과의 괴리를 최소화하도록 가정 및 조건을 명확히 설정해야 함을 명시하고 있다. Table 6은 각 가이드라인별 데이터 품질기준과 관련한 항목을 정리하였다.