공공데이터를 활용한 농업 부문 간접 온실가스 배출량 산정 및 분석: 전력 사용량 중심으로

2.1. 농림어업 부문 전력 소비 추이

농림어업 부문의 전력 소비량 관련 통계 자료는 한국에너지공단에서 생산하고 있는 ‘에너지 총조사’ 자료(MOTIE, 2024)와 한국전력공사에서 공개하고 있는 계약종별⁷⁾ 전력 사용량 통계 자료(Electric Power Data Open Portal System, 2024)가 있으며, 본 연구에서는 농림어업 부문 전력 사용 추이를 파악하고자 3년 주기 표본 조사 방식의 ‘에너지 총조사’ 자료보다는 매월 생산, 공개되고 있는 한국전력공사의 농사용 전력 사용량 통계 자료를 활용하여 분석하였다.

Table 1과 같이 2007년부터 2021년까지 15년의 계약종별 사용량을 분석 결과 농림어업용 전력 소비량(농사용 전력 사용량)은 총 전력 사용량 대비 평균 3.1%로 낮은 비중(%)을 차지하고 있으나, 2007년 2.2%에서 2021년 3.9%로 연평균 6.3%의 증가율을 보여 다른 계약종별 전력소비량 증가율(%)보다 높은 비율(%)로 증가한 것으로 나타났다. 특히, 시·도 단위별로 분석한 결과 특별·광역시의 농사용 전력 사용량 비중(%)은 평균 0.4% 수준이나 농업 및 어업 활동 등이 주요 산업 구조인 시·도의 경우 농사용 전력 사용량 비중(%)이 평균 4.4% 수준으로 나타났다. 지방자치단체별로도 차이가 많아 제주특별자치도의 경우 농사용 전력 사용량 비중(%)이 평균 27.9%으로 가장 높았으며, 이후 전라남도 9.5%, 전라북도 6.2%, 경상남도 5.7% 순으로 높은 것으로 분석되었다. 또한, 농사용 전력 사용 연평균 증가율(%)은 전라북도가 7.9%로 가장 높았으며, 경상남도 7.4%, 강원도 7.1%, 전라남도 6.9%, 충청북도 6.9%의 순으로 농사용 전력 사용량이 급증한 것으로 분석되었다.

Table 1.

Usage trends by type of power contract(Unit: 103MWh, %)

Fig. 1.

Trends in agricultural electricity usage by region (2007 ~ 2021)

2.2. 선행 연구 동향

농업 에너지 부문의 전기화 추세에 따라 부문별 에너지 소비량 현황 파악을 위한 관련 연구가 진행되어 왔다. 다만 초창기 연구는 농가소득 안정을 위한 기초자료 생산이 목적으로 Jeong et al. (2010)은 5개 품목을 대상으로 전화설문조사 형태로 에너지 사용실태를 조사하고, 에너지 가격 변동에 농업 경영에 미치는 영향을 분석하였다. Kim et al. (2013)은 통계청의 ‘농산물생산비조사’ 및 농촌진흥청의 ‘농축산물 소득조사’의 원자료를 활용하여 일부 작물 및 축종을 대상으로 에너지원별 이용 실태를 추정하고, 에너지 소비가 농업 생산에 미치는 영향 및 대응 방향에 대하여 분석하였다.

최근에서야 농업 에너지 부문의 탄소중립 및 신재생에너지 보급 방향 등과 농림어업 부문 에너지 관련 제도 개선에 관련한 연구가 진행되었다. Jung (2019)은 국내 농업부문 에너지사용 실태와 농사용 전기요금의 낮은 단가 체계에 따른 경제·환경적 영향을 분석하고 재생에너지 보급 확대를 중심으로 한 농업부문 에너지 전환의 중요성을 강조하였다. Jeong et al. (2022)은 ‘에너지 총조사’ 등의 통계자료를 기초로 에너지 이용현황을 분석하고, 농사용 전력 및 면세유 등 농업부문 에너지 관련 제도를 검토하여 관련 정책의 개선 방향을 제시하였다.

선행 연구 결과에서 주목할 점은 농업 부문은 화석연료에서 전력으로의 에너지 전환과 친환경농업기계 보급 확대 및 에너지 소비 효율화를 추진하기 위해서는 현재 미흡한 에너지 소비 현황에 대한 상세 조사 체계 구축 및 기초자료 생산이 필요하다고 강조하고 있다는 점이다.

3.1. 농업 부문 전력 소비 관련 데이터의 수집 및 분석 방법

본 연구에서는 선행 연구와 같이 표본 조사 방식의 농업 부문별 에너지 소비량 관련 통계 자료 대신 Fig. 2와 같이 타 분야에서 생산, 공개되고 있는 공공데이터를 중심으로 활동자료를 수집하고, 분석하였다. 먼저 농림어업 부문의 전력 소비 총량은 한국전력공사에서 운영하고 있는 전력데이터 개방 포털시스템의 계약종별 전력사용량 중 농사용 전력 사용량 자료를 활용하였다. 그리고 농업 부문별 상세 분석은 농축수산물 상품별로 생산 시 투입된 상품과의 거래관계를 기록한 한국은행의 산업연관표⁸⁾ 중 2020 실측표__생산자가격_기본부문_상품별 국산거래표(Bank of Korea Economic Statistics System, 2024)를 활용하였으며, Table 2와 같이 농축산물 상품⁹⁾별 투입된 전력 상품의 투입 금액과 농사용 전기 평균 판매단가를 활용하여 상품별 에너지 소비량을 추정하였다.¹⁰⁾ 또한, 농업 부문은 재배사, 축사 등 시설 중심으로 전력 소비가 이루어지기 때문에 Table 3과 같이 국토교통부에서 공개하고 있는 용도별 건물정보(V-World, 2024)와 건물 에너지 데이터(Construction data private open system, 2024)를 활용하여 농업 관련 시설(건물)별 전력 사용량을 분석하였다.

Fig. 2.

Data collection and analysis methods

Table 2.

Output and input commodity sector classfications (based on agricultural, forestry and fishery goods)

Table 3.

Facilities related to plants and animals

3.2. 간접 배출량 산정 방법

농업 부문의 전력 사용에 따른 간접 배출량 산정은 산업연관표의 농림어업 생산품 분류 기준 중 수산물 및 농림어업 서비스를 제외한 농산물, 축산물, 임산물 품목 부문의 전력 소비로 인한투입 금액(원)과 당해년도 농사용 전력 판매 단가(원/kWh)을 사용하여 부문별 전력 사용량을 추정한 후 Table 4와 같이 2018년 승인된 전력 배출계수를 적용하여 간접 배출량을 산정하였다.

Table 4.

Emission factors for the power sector

3.3. 원단위 간접 배출량 분석 방법

농업 부문의 ESG 추진 및 기후 공시 의무화에 따른 식품 공급망 이슈 대응 등을 위해서는 농축산물 상품에 대한 직접 및 간접 부문을 포함하는 원단위 배출량(kg CO₂eq./kg, kg CO₂eq./판매량 등)이 필요하다. 그러나 아직까지 국내에서는 화석연료 기반의 직접 배출량 산정과 감축에만 치중되어 있으며, 저탄소 농산물 인증제에서는 재배면적 또는 1기작 단위로 농산물 원단위 배출량을 산정하고 있다(KOAT, 2023). 따라서 본 연구에서는 앞서 기술한 전력 사용에 따른 농업 부문별 간접 배출량과 농축산물 생산과 소비 관련 통계자료¹¹⁾를 활용하여 농업 부문별 원단위 간접 배출량을 산정하였다. 다만, 관련 통계의 유무, 농산물 재배시기, 가축 사육기간 등에는 상품별 차이가 있기 때문에 당해년도 상품별 생산 기준(생산량, 사육두수 등)이나 소비 기준(도축두수, 판매량 등) 등으로 분석하였다.

4.1. 전력 사용량 관련 자료의 비교

산업연관표는 각 산업계에서 생산활동을 위해 사용한 중간재의 투입액을 기준으로 작성되기 때문에 앞서 기술한 Table 2와 같이 분류된 산업연관표_농림어업 생산품 부문별 전력 공급 투입 총액과 한국전력공사에서 공개하고 있는 자료 중 농사용 전력(계약종별) 요금 총액과 농림어업 부문(업종별) 전기요금 총액을 비교하였다. 분석 결과 Table 5와 같이 연도별로 차이는 있으나 산업연관표_농림어업 부문 전력 관련 투입금액 대비 농사용 전력 요금(계약종별)은 평균 101.7%, 농림어업 부문 전기요금(업종별)은 평균 95.5% 수준으로 나타났다. 한국전력공사에서는 농림어업 활동에 직접적으로 사용하는 경우에만 상대적으로 저렴한 농사용 전력를 공급하고 있으며, 농어민의 경우 영농비 절감을 위하여 농림어업 활동에 필요한 전력은 대부분 농사용 전력을 사용하고 있다. 이러한 상황에서 산업연관표_농림어업 부문 전력 관련 투입금액 대비 농사용 전력 요금(계약종별)이 평균 101.7%라는 분석 결과는 생산품(농림어업 부문) 구분없이 공개되고 있는 농사용 전력 총량과 생산품(농림어업 부문)별로 구분되어 공개되고 있는 산업연관표 자료를 활용하여 생산품(농림어업 부문)별 전력 사용량 추정이 가능하며, Top-Down Approach (TDA) 방식으로도 농업 부문별 간접 온실가스 배출량 산정이 가능하다는 것을 나타내고 있다.

Table 5.

Comparison of electricity bills by data type(Unit: million won, %)

Fig. 3.

Annual electricity bills trends (2015 ~ 2020)

4.2. 농업부문 간접 온실가스 배출량

2020년 기준 농업부문에서 전력 사용으로 발생되는 간접 온실가스 배출량 산정 결과 약 7.3백만톤 CO₂eq.으로 산정되었다. 이러한 산정 결과는 농업 에너지 부문에서 화석연료 사용으로 인한 온실가스 배출량 약 1.0백만톤 CO₂eq.(MAFRA, 2021)¹³⁾보다 전력 사용으로 인한 간접 온실가스 배출량이 약 7.3배 가량 높다는 의미로 농업 부문에서도 전력 사용에 따른 간접 온실가스 배출량 감축에 관한 대책 수립 및 이행도 필요하다는 것을 나타낸다.

농업 부문 배출량 7.3백만톤 CO₂eq.을 경종과 축산부문으로 분류하면, 경종부문은 3.8백만톤 CO₂eq.(약 52.2%), 축산부문은 3.5백만톤 CO₂eq.(약 47.8%)의 간접 온실가스가 배출되는 것으로 분석되어 경종부문이 좀 더 높은 것으로 분석되었다.

Table 6.

Indirect GHG emissions in the agricultural sector and their percentage by sector (%)(2020)(Unit: ton, ton CO2eq., %)

Fig. 4.

Indirect GHG emissions in the agriculture sector (2020)

생산품목 기준으로 보면, 경종 부문은 채소 분야가 1.4 백만톤 CO₂eq.으로 농업부문 간접 온실가스 배출량 중 약 19.1%(농업부문 중 배출 1위)를 차지하는 것으로 분석되었으며, 이후 과실 분야 0.8백만톤 CO₂eq.(약 10.5%), 벼 분야는 0.6백만톤 CO₂eq.(약 8.7%) 등의 순으로 전력 사용으로 인한 간접 온실가스 배출량이 높은 것으로 분석되었다.

경종 부문 중 채소 분야가 전력 사용으로 인한 간접 온실가스 배출량이 가장 높은 이유는 첫째, 고유가 등으로 시설재배를 위해 소비되는 에너지원이 화석연료에서 전기로 전환되고 있다는 점이다. 일반적으로 시설재배는 냉·난방과 같은 시설 내 생육환경 제어 및 모니터링 설비 운영 등으로 논, 밭, 과수 등 노지재배보다 에너지 투입이 상대적으로 더 많다. 국가 통계에 따르면, 1990년 채소 생산 면적(ha) 중 시설 면적(ha)이 차지하는 비중(%)은 12.6%(Statistics Korea, 1990)이었으나, 2020년 24.0%로 증가(Statistics Korea, 2020b)하였으며, 생산량(톤)도 11.7%에서 27.2%로 증가하여 채소의 연중 공급에 크게 기여하고 있다. 특히, 시대별로 재배 품목의 차이가 있지만, 1990년 시설재배의 단위 면적 당 생산량은 25.42 ton/ha로서 노지 재배의 27.70 ton/ha보다 낮았으나, 2020년에는 단위 면적 당 생산량이 43.94 ton/ha로서 노지 재배의 37.00 ton/ha보다 높은 것은 주목할 필요가 있다. 상기 내용과 같이 시설재배가 증가하고 있는 상황에서 최근 농림축산식품부에서 조사한 결과에 따르면, 2021년 온실의 가온을 위하여 전기를 에너지원으로 하는 면적(ha)이 20.6%(MAFRA, 2021f)로 2019년 9.0%(MAFRA, 2019)보다 크게 증가, 시설 재배에 투입되는 에너지원의 전기화가 가속화되고 있음을 알 수 있다.

둘째, 스마트팜 등 재배기술의 발달로 시설 및 장비 사용이 증가되고 있는 점이다. 스마트팜 등 재배 기술의 발달 및 활용 증가는 필연적으로 에너지 소비를 증가시킨다. 원예 스마트팜에서는 전력으로 구동되는 생육환경의 관측(데이터 수집)을 위한 IoT 기반의 각종 센서와 제어 및 관제 시스템과 온습도 제어, 냉난방, 빛 제어 등을 위한 기계 및 설비 등이 기본적으로 운영(Smartfarmkorea, 2024)되기 때문에 농업 에너지 부문의 전력 소비 증가와 전기화 추세를 가속화시키고 있다. 최근 냉난방비 절감을 위하여 보급되고 있는 지열냉난방시스템도 전력으로 가동되는 히트펌프를 사용한다(MAFRA, 2024b).

축산부문에서는 양돈 부문이 1.0백만톤 CO₂eq.(약 14.3%)로 가장 많이 배출하는 것으로 분석되었으며, 한육우 부문 0.9백만톤 CO₂eq.(약 12.9%), 가금 부문 0.8백만톤 CO₂eq.(약 11.1%), 낙농 부문 0.6백만톤 CO₂eq.(약 8.4%) 순으로 분석되었다. 농림축산식품부에서 조사한 결과(MAFRA, 2024a)에 따르면, 축종별로 차이가 있지만, 대부분의 축사에서는 냉·난방을 위한 선풍기, 환풍기, 온풍기, 난방기 등과 소형냉동고, 급이기, 환경제어기 등의 장비 사용이 많으며, 관계 법령 등의 개정으로 가축분뇨처리시설, 악취저감시설 운영도 증가하고 있다. 여기서 냉난방 관련 시설은 채소 분야와 마찬가지로 고유가의 영향과 저렴한 농사용 전력 공급으로 화석연료 기반에서 전력 에너지 기반의 시설로 전환되고 있으며, 이외 대부분의 장비 및 설비는 전력 에너지로 가동되고 있다. 또한, 축산 스마트팜도 원예 스마트팜과 같이 생육환경의 관리 및 제어, 모니터링 등을 위한 기계 및 설비가 주요 구성요소로서 운영되고 있어(Smartfarmkorea, 2024) 농업 에너지 부문의 전력 소비 증가와 전기화 추세를 가속화시키고 있다.

4.3. 농업 부문별 원단위 간접 온실가스 배출량

앞서 분석된 부문별 간접 온실가스 배출량을 활용하여 Table 7 및 Table 8과 같이 농산물 재배면적, 축종별 사육두수 등을 기준으로 하는 원단위 배출량 외에도 새로운 지표로서 농산물 생산량, 축종별 도축두수, 상품별 생산량 등을 기준으로 하는 원단위 배출량을 산정하였다.

Table 7.

Indirect GHG emissions per unit by the cultivation sector (2020)(Unit: ton CO2eq., ha, ton, 103 Flower, kg)

Table 8.

Indirect GHG emissions per unit by the livestock sector (2020)(Unit: ton CO2eq., number of animals, L)

먼저 경종부문의 재배면적 당 간접 온실가스 배출량(ton CO₂eq./ha)은 화훼 부문과 채소 부문이 각각 23.245 ton CO₂eq./ha, 6.395 ton CO₂eq./ha으로 가장 높았다. 그러나 생산량 당 간접 온실가스 배출량(kg CO₂eq./kg)은 생산품의 보관, 건조 등에 전력 에너지가 많이 소비되고 있는 종자 부문과 잎담배 부문이 각각 4.363 kg CO₂eq./kg 및 1.417 kg CO₂eq./kg으로 가장 높은 것으로 분석되었다. 그리고 두류 0.798 kg CO₂eq./kg, 맥류 및 잡곡 0.559 kg CO₂eq./kg, 과실류 0.392 kg CO₂eq./kg, 서류 0.187 kg CO₂eq./kg 등의 순으로 높았으며, 화훼류는 0.134 kg CO₂eq./10³Flower로 분석되었다. 채소류의 경우 노지재배와 시설재배의 면적과 생산량 자료는 있으나, 각 재배 방식별 전력 에너지 사용 현황 등의 자료 수집이 어려워 재배 방식의 구분없이 통합하여 산정한 결과 평균 0.165 kg CO₂eq./kg의 간접 온실가스가 배출되는 것으로 분석되었다. 다만, 채소류는 생산 품목도 많으며, 재배 방식, 적용 기술, 장비 및 시설 등이 다양하기 때문에 단순 평균 방식의 본 분석 내용을 채소류의 원단위 간접 온실가스 배출량으로 적용하기에는 한계가 있다.

Fig. 5.

Indirect GHG emissions per unit by the cultivation sector (2020)

축산부문은 축산품 소비 기준으로 분석하고자 년간 도축두수, 정육량, 우유 생산량 등을 적용하여 원단위 간접 온실가스 배출량(ton CO₂eq./두수, kg CO₂eq./L)을 산정하였다. 분석 결과 한 · 육우 부문은 1.13609 ton CO₂eq./도축두수로 가장 높았으며, 양돈 부문은 0.05720 ton CO₂eq./도축두수, 가금(닭과 오리) 부문은 0.00071 ton CO₂eq./도축두수로 분석되었다. 또한, 낙농 부문의 경우 우유 1 L 생산 시 0.29526 kg CO₂eq./L의 간접 온실가스가 배출되는 것으로 추정되었다.¹⁴⁾

Fig. 6.

Indirect GHG emissions per unit by the livestock sector (2020)

또한, 분석 연도 차이는 있지만, 산정하는 방법에 따라 축종별 사육두수당 간접 온실가스 배출량 차이가 많이 나는 것으로 나타났다. 2023년 5개 축종, 약 1만 5천호 사육 농가를 대상으로 시행한 정부 조사 결과(MAFRA, 2024a)에서는 축종별 사육두수당 연간 평균 전력 소비량(kWh/년)은 젖소(1,061), 한 · 육우(842), 돼지(112), 닭(49), 오리(11)로 분석되었다. 이 조사 결과에 본 연구 방법에 활용된 배출계수를 적용, 간접 온실가스 배출량을 추정한 결과 젖소는 0.487 ton CO₂eq./두수, 한 · 육우 0.387 ton CO₂eq./두수, 돼지 0.051 ton CO₂eq./두수, 가금 0.028 ton CO₂eq./두수로 추정되었다. 반면, 본 연구에서 2020년 기준 축종별 사육두수당 간접 온실가스 배출량은 젖소는 1.50497 ton CO₂eq./두수, 한 · 육우 0.28078 ton CO₂eq./두수, 돼지 0.09464 ton CO₂eq./두수, 가금 0.00425 ton CO₂eq./두수로 산정되어 정부 조사 결과와는 차이가 있는 것으로 분석되었다.

이러한 차이는 배출량 산정하는 방법론 차이로 정부에서 추진한 조사 방법은 BUA (Bottom-Up Approach) 방식이며, 본 연구는 TDA (Top-Down Approach) 방식이다. 일반적으로 BUA 방법은 상세 조사 및 분석을 통하여 배출원별 개선 대책 수립이 가능하나, 수집 자료의 오류, 미반영 배출원의 유무, 타 부문과의 중복산정 등의 문제점을 검증할 수 없게 된다. 반면, TDA 방법은 국가 총량 또는 부문별 총량 등을 기반으로 산정하기 때문에 에너지 밸런스, 부문별 통계자료 등 타 부문과의 균형을 유지할 수 있으나, 평균화된 인벤토리 작성으로 배출원별 분석 및 개선 대책 수립이 어려운 단점이 있다. 일반적으로 인벤토리 작성 과정에서는 TDA 방법과 BUA 방법에 의해 산정된 결과의 비교, 검증이 필수적으로 이루어져야 한다.

4.4. 농업 부문 시설별 배출량

최근 국내 여러 분야에서는 효율적 에너지 관리를 위하여 건물, 공장 등 시설 내 기계와 설비의 에너지 사용량을 모니터링하고 제어하는 에너지 관리 시스템(Energy management system, EMS)을 도입, 운영하고 있다. 농업 부문에서도 농산물 유통시설 내 기계 및 설비별 전력 소비량을 모니터링하고 절감 포인트를 식별하여 제어하는 에너지 최적 사용 체계 구축을 추진하고 있다. 그러나 아직까지 농업 부문의 시설별 에너지 사용량에 대한 조사, 분석은 미흡한 실정이며, 스마트팜 또는 스마트축사에서 수집, 관리하는 데이터 관련 표준(Korean Standards & Certification, 2020)¹⁵⁾에서도 에너지 관련 데이터 부문은 미흡하다.

이에 본 연구에서는 시설별 전력 사용량에 대한 최소한의 현황 파악을 위하여 국토교통부에서 공개하고 있는 용도별 건물정보와 건물 에너지 데이터를 지번주소 기반으로 매칭하여 농업 부문의 시설별 전력 사용량을 분석하고, 간접 온실가스 배출량을 추정하였다.

전처리한 260,424개소의 동 · 식물 관련시설 데이터를 주소지를 기준으로 정리한 결과 동·식물 관련시설은 173,684개소 주소지에 소재하고 있는 것으로 분석되었으며, 이 데이터의 주소지를 기준으로 건물 에너지 데이터를 매칭한 결과 39,658개소의 동 · 식물 관련시설에 대한 전력 사용량 정보를 추정할 수 있었다. 다만, 재배품종별, 축종별, 재배기술별 차이를 고려하여 단위면적 당 전력 사용량(kWh/m²) 데이터의 상위 및 하위 10%를 제외한 31,725개소(분석 대상 173,684개소 중 약 18.3% 수준) 데이터를 활용하여 동 · 식물 관련시설별 평균 전력 사용량 및 간접 온실가스 배출량을 산정하였다. 분석 결과 시설별 면적당 평균 전력 사용량은 관리사가 18.00 kWh/m²으로 가장 높았으며, 가축시장 16.97 kWh/m², 온실 16.95 kWh/m², 종묘배양시설 15.15 kWh/m², 가축용창고 13.94 kWh/m², 버섯재배사 12.27 kWh/m² 등의 순으로 높은 것으로 나타났다. 그리고 전력 배출계수를 적용하여 분석한 결과 실험시설, 운동시설을 제외한 시설별 면적 당 간접 온실가스 평균 배출량(kg CO₂eq./m²)은 관리사가 8.2636 kg CO₂eq./m²으로 가장 높았으며, 가축시장 7.7901 kg CO₂eq./m², 온실 7.7816 kg CO₂eq./m², 종묘배양시설 6.9555 kg CO₂eq./m², 가축용창고 6.4015 kg CO₂eq./m², 버섯재배사 5.6321 kg CO₂eq./m² 등으로 분석되었다.

Table 9.

Average Indirect GHG emissions per facility area (kg CO2eq./m2)(Unit: Number, %, m2, kWh, kg CO2eq.)

그러나 시설별 단위 면적당 평균 전력사용량(kWh/m²)의 Box plot chart를 작성한 결과 데이터 전처리 과정에서 상위 및 하위 10%를 제외한 후 분석하였음에도 작물 재배사, 버섯재배사, 축사 등에서 일반적 범위에서 많이 벗어난 이상점이 많다는 것을 확인하였다. 이러한 분석 결과는 기존 작물재배사, 버섯재배사, 축사와는 다르게 정책 추진 방향¹⁶⁾에 따라 전력 에너지원을 주로 사용하고 있는 원예 스마트팜, 축산 스마트팜 등의 보급과 운영 증가가 주요 원인으로 판단된다. 그러나 앞서 기술한 2023년 정부 조사 결과(MAFRA, 2024a)는 기존 축사와 축산 스마트팜의 구분 없이 통합하여 분석한 내용으로 적용 기술 수준별 맞춤형 탄소중립 정책(MAFRA, 2021d)¹⁷⁾의 이행을 위한 기초 활용자료로는 한계가 있다. 따라서 향후 농업 시설에 적용된 기술(재배기술, 사육기술)을 고려한 자료를 조사, 분석하고, 이 자료를 기반으로 관련 정책을 수립, 추진하여야 농업 부문의 에너지 자립과 탄소중립 이행 등을 보다 효율적으로 추진할 수 있다고 판단된다.

Fig. 7.

Power usage per area of ​​agricultural facilities (kWh/m2)