都市別 에너지 消費特性에 따른 都市政策方向 硏究 = (A) study on the energy policy guidelines for Korean cities based on energy consumption characteristics

국문 초록 (Abstract)

2003년 이후 국제 원유가격이 가파른 상승세를 보이면서 세계는 바야흐로‘新고유가시대’로 진입하게 되었다. 新고유가시대의 진입으로 세계 각국의 경제가 뒤흔들림은 물론이거니와 에너지 절약에 대한 입장도 이제까지와는 다른 양상을 보이고 있다. 즉 각국별로 산업부문을 위시해 가정, 수송, 공공분야 할 것 없이 다양한 에너지 절약책들이 쏟아지고 있는 실정이다.
이러한 추세는 도시계획분야도 예외가 아니어서 어떻게 하면 에너지를 절약하고, 에너지 소비를 줄일 수 있는 도시를 만들 수 있을까 하는 연구가 활발히 이루어지고 있다.
그러나 에너지 저감대책을 세우기에 앞서 에너지가 얼마나 공급되고, 공급된 에너지가 어느 분야에 얼마만큼 소비되는지에 대한 실태 파악이 선행되어야 할 것이다. 또한 현재 우리나라는 중앙정부 차원의 에너지 정책은 비교적 구체적으로 정립되어 있으나 도시차원의 구체적이고 차별화된 에너지 정책은 없는 실정이다.
따라서 본 연구는 특별시·광역시 및 시(市)급 도시를 대상으로 하여 도시특성과 에너지 소비간의 관계를 살펴보고, 이를 토대로 도시유형별 에너지 정책방향을 설정하는데 목적이 있다. 이를 위해 에너지 소비와 관련된 각종 지표로부터 공통 요인을 추출(요인분석)하고, 공통 요인점수를 활용해 도시유형(cluster)을 구분한 후 도시유형별 특성에 적합한 에너지 정책방향을 모색하도록 했다.
본 연구의 공간범위는 특별시 및 광역시와 77개 시(市)급 도시를 대상으로 하였으며, 분석 기준년도는 현실의 상황을 잘 반영할 수 있도록 가장 최근 년도인 2008년을 기준으로 하였다. 또한 측정지표의 자료는 각 시 통계연보와 한국도시연감 및 각 도 통계연보를 참조하며, 자료가 미비할 경우 시별 홈페이지 및 관련기관에 문의하여 구축하였다.
에너지 소비수준을 측정하기 위한 측정지표로는 에너지 부문과 도시부문을 합해 총 14개를 선정하였다. 에너지 부문 측정지표는 석탄소비량, 석유소비량, 도시가스 소비량, 프로판·부탄 사용량, 산업용 전력 소비량과 산업용 이외의 가정·공공·서비스 전력 소비량 등 6개, 도시 부문 측정지표는 인구밀도, 주거·상업·공업지역 면적, 주택수, 도로 연장, 자동차 등록대수, 소득세의 8개를 선정하였다. 에너지 소비량은 각 에너지원의 총발열량 기준 석유 환산계수를 적용하여 열량을 석유환산량(TOE)으로 환산하여 사용하였으며, 모든 지표는 각 시별 인구로 나눈 1인당 지표를 이용하였다.
선정된 측정지표를 이용해 첫째, 도시별·에너지원별 소비를 분석하고 둘째, 요인분석을 활용해 도시 특성지표와 에너지 소비간의 상관성을 분석하며 셋째, 요인분석에서 도출된 요인점수를 활용해 군집분석을 실시하며 이를 토대로 에너지 정책방향을 설정하였다.
먼저 도시별·에너지원별 소비양상을 살펴보면 첫째, 총에너지 소비량 중 전력이 46%로 가장 큰 비중을 차지했으며, 둘째, 석유의 경우 연간 1인당 석유소비량이 1TOE 미만인 도시가 전체 43% 정도를 차지했다. 이는 총에너지 소비에서 석유가 차지하는 비중이 감소하고 있는 추세를 반영하고 있다고 할 수 있다. 셋째, 전기는 산업용 전력 사용량이 전체 사용량의 약 49%로 큰 비중을 차지했는데, 이는 에너지 사용이 산업에 의해 크게 좌우됨을 보여주는 것이라 하겠다.
에너지원별 소비특성을 살펴본 후, 누락된 도시가 많이 발생한 석탄(연탄)지표를 제외한 총 13개 지표를 대상으로 요인분석을 실시했다. 한편 요인분석을 하기 전, 각 지표의 서로 다른 측정단위가 최종해에 미치는 영향을 제거하기 위해 표준화하는 과정을 거쳤다. 이 표준점수를 가지고 요인분석을 한 결과 고유치가 1이상인 4개의 요인이 추출되었다. 제1요인은 7개 지표 즉 인구밀도·1인당 주거지역 면적·1인당 상업지역 면적·1인당 주택수·1인당 도로연장·1인당 도시가스 사용량·1인당 프로판·부탄 사용량으로 이루어져 있었고, 도시관련 요인(Urban Factor)로 명명하였다. 제2요인은 1인당 산업용 전력사용량과 1인당 공업지역 면적으로 산업과 관련된 요인(Industry Factor)이었다. 제3요인은 1인당 자동차등록대수와 1인당 석유 소비량으로 교통과 관련된 요인(Transportation Factor)이었다. 제4요인은 1인당 가정·공공·서비스 부문 전력사용량과 1인당 소득세로 소득 관련 요인(Income Factor)이라 명명하였다.
이렇게 산출된 4개 요인의 요인점수를 토대로 유사한 특성을 지닌 도시를 몇 개의 유형으로 분류하기 위해 군집분석을 실시하였다. 군집분석시 군집의 수는 군집방법에 따라 다양하게 나타나는데, 본 연구에서는 K-평균법(K-means)을 선택하였다. K-평균법에 의해 군집분석을 실시한 결과 7개 군집과 8개 군집이 가장 타당한 방안으로 나타났다. 또한 분산분석(ANOVA)을 실시해 유의성을 검증한 결과 두 방법 모두 유의하게 나왔으므로 두 방법 중 F값이 큰 8개 군집을 채택하기로 하였다.
8개 군집의 특성 및 에너지 정책방향을 요약하면 우선 산업요인(Factor2)이 높게 나타난 1군집과 8군집은 산업부문의 에너지 정책에 초점을 두어야 할 도시들이다. 먼저 1군집은 울산·포항 등의 산업도시와 수도권 인근 도시 중 공업지역 면적이 넓은 도시들로 이루어져 있다. 도시요인은 평균보다 낮게, 산업요인과 교통요인은 평균보다 높게 나타났다. 반면 8군집에 해당하는 도시는 여수와 광양으로 도시요인이 평균 이상이고 산업요인이 1군집 보다 높게 나타났다. 그러므로 1군집과 8군집 모두 산업부문의 에너지 정책에 초점을 두되 1군집에 해당하는 도시들은 교통부문, 8군집에 해당하는 도시들은 도시부문의 에너지 정책을 병행해야 할 것이다. 세부적인 에너지 정책으로 신재생에너지 설치에 대한 자금 융자 확대 방안, 대기업과 중소기업간 에너지 절약 협력체계 마련, CEO를 대상으로 한 에너지 경영에 대한 교육 및 에너지 경영에 대한 인식을 확대시키는 프로그램 개발 등을 생각해 볼 수 있겠다. 이외에도 CDM(청정개발) 사업이나 에너지감축실적 인증(White Certificates) 등의 정책도 적용할 수 있을 것이다. 아울러 교통 및 수송부문의 에너지 정책을 병행해야 하는 1군집의 경우 수도권 인근의 도시들이 포함되어 있는 점을 감안하여 간선급행버스체계(BRT) 도입을 논의해 볼 수 있겠다.
한편 도시부문의 에너지 정책에 중점을 두어야 할 대상으로 4·5·7군집이 있다. 우선 4군집에는 포천·춘천·공주·경주·제주 등을 포함해 23개 도시가 해당된다. 4군집은 산업요인이 평균보다 적은 반면 도시요인이 평균을 약간 상회하고 있으며, 이외에 교통과 소득요인은 평균 정도의 수준을 보였다. 또한 5군집에는 문경시가 단독 군집을 이루고 있다. 문경시의 경우 제2요인인 산업요인이 매우 낮은 반면 도시요인은 평균을 훨씬 상회하고 있다. 문경의 경우는 아직 도시가스가 공급되지 않는 곳으로 프로판과 부탄 및 전력의 사용량이 많은 것으로 조사되었다. 다음으로 7군집에 해당하는 도시는 동해·태백·속초·삼척 등 4개 도시이다. 7군집은 교통요인은 평균 이하지만, 도시요인과 산업요인이 평균을 상회했다. 이처럼 도시요인이 높게 나타난 4,5,7군집의 경우는 우선 주택과 관련된 에너지 정책이 시행되어야 할 것이다. 에너지 손실을 최소화하는 패시브 하우스(Passive House)의 보급, 에너지 절약형 주택을 위한 리모델링 사업의 지원 또는 주택내 전력상황을 파악할 수 있는 스마트 그리드 사업의 보급 및 지원 등의 정책이 효과적일 것이다. 아울러 도시가스가 보급되지 않는 5군집과 7군집의 도시들은 신·재생에너지 개발에 대한 지원이 필요할 것으로 판단된다. 즉 신재생에너지 설비 투자의 지원 등 구체적인 지원책이 있어야 할 것이다.
다음으로 소득요인과 관련해 6군집을 살펴볼 수 있다. 6군집에는 과천·동두천·오산·하남·안동의 5개 도시가 속한다. 6군집의 경우 도시·산업·교통요인은 모두 평균 정도인 반면 소득요인이 평균보다 월등히 높게 나타났다. 이는 소득이 높고, 산업용 전력을 제외한 가정·공공·서비스용 전력 사용량이 상당히 많다고 볼 수 있다. 따라서 스마트 그리드 사업의 보급 및 지원 등의 정책이 효과적일 것이며, 특히 정부청사가 밀집한 과천의 경우 공공건물의 신재생에너지 활용 및 에너지소비 총량제 강화 등의 정책이 필요하리라 보여진다.
한편 기타로 2군집과 3군집을 분류해 볼 수 있다. 먼저 2군집에는 서울특별시와 부산·대구·광주광역시 및 수원·안양 등 수도권에 위치한 도시 대부분이 포함되어 있다. 2군집은 모든 요인에서 평균보다 낮은 분포를 보였다. 그러나 평균보다 낮은 분포를 보였다고 해서 에너지 이용이 효율적이라 판단하기는 어려울 것이다. 즉 2군집의 특징을 좀 더 살펴보면, 인구 밀집으로 인해 1인당 주택수가 상대적으로 작고, 1인당 주거면적도 좁으며, 1인당 자동차등록대수 등도 낮게 나타났기 때문에 이러한 결과가 도출된 것이라 보여진다. 또한 2군집에 속하는 도시들의 경우 에너지 총량면에서 본다면 상당한 에너지를 소비하는 도시들이다. 따라서 정책방향 설정시 이에 대한 고려가 있어야 할 것이다. 우선 서울의 경우 경전철(LRT) 등 신대중교통수단에 대한 지원을 강구해야 할 것이다. 서울시의 경우 인구밀도가 높고 지하철을 중심으로 한 대중교통수단의 이용이 원활한 곳이므로 에너지 절약적인 신대중교통수단에 대한 지원이 필요한 도시이다. 한편 부산·대구·광주광역시 등은 지방의 중심 소재지로서의 역할을 하는 도시들이기 때문에 물류 수송에 대한 에너지 정책에 역점을 두어야 할 것이다. 철도 수송체계를 개선시키는 방안이나 물류 정보시스템 구축에 지원하는 등의 방안을 고려해 볼 수 있겠다. 이외에 3군집인 경산시를 살펴보면 우선 모든 요인에서 평균을 상회하는 현상이 나타나며, 특히 교통요인이 높게 나타났다. 경산시는 대구광역시와 인접해 있는 특성으로 이와 같은 현상이 나타난 것으로 사료되는 바, 승용차 이용 억제책과 시민이 편리하게 이용할 수 있는 대중교통수단의 확대 방안이 병행되어야 할 것이다.
지금까지 각 군집에서 제시한 정책들이 도시별로 명확히 들어맞는 에너지 정책방안이라고 단언하기는 어렵다. 그러나 도시여건이나 산업여건 및 에너지 소비 성향이 비슷한 도시들을 구분하여 차별화된 에너지 정책을 모색하는 시도였다는 점에서 그 의의를 둘 수 있을 것이다.
한편 본 연구의 한계로는 첫째, 에너지 측정지표에 신재생에너지가 포함되지 않았다는 점이다. 신재생에너지는 시급 도시별로 정확한 이용량을 알기 어려운 실정이기에 제외시켰다. 둘째, 에너지 소비량을 석유환산량(TOE)으로 전환하면서 석유의 경우 각 종류별 석유환산계수를 적용하지 못하고, 합산된 석유소비량에 원유 환산계수를 적용하여 정확한 TOE를 구하지 못했다는 한계를 들 수 있다. 이는 각 지자체별로 석유 종류별 소비량을 구할 수 없기 때문이었다. 셋째, 에너지 통계의 한계를 지적할 수 있다. 즉 각 시에서 구축해 놓은 원자료에 에너지 소비 단위가 잘못 기재되는 오류가 많이 발견되었다. 또한 석유의 경우 석유 소비량 자체를 구축해 놓지 않은 시도 있었다. 앞으로 신뢰 있는 에너지 통계 구축이 필요하리라 사료된다.
여러 한계에도 불구하고 본 연구는 우리나라 도시 실정에 맞는 에너지 정책을 마련하는데 있어 기초연구가 될 수 있으리라 생각된다. 또 각 도시별 에너지 계획이 쏟아지고 있는 현실을 감안할 때, 앞으로의 연구는 각 도시에서 소비되어지는 에너지를 좀 더 정확히 파악하는 것이 우선 필요할 것이고, 이후 효율적이고 차별화된 에너지 정책을 모색해야 할 것이다. 도시별 에너지 정책 마련에 본 연구가 도움이 되길 기대해 본다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As the international crude-oil price has shown sharp bullish trend since 2003, the world came to enter 'new high oil-price era' in full swing. The entry into the new high oil-price era leads to not only what the economy in each country of the world is shaken violently, but also what even the position on energy saving is showing different aspect from so far. In other words, it is the real situation that diverse energy-saving measures are poured down regardless of home, transportation, and public field including industrial sector by each country.
This trend is not exceptional even in urban-plan field. Thus, a research is being actively performed on how a city can be made that can save energy and reduce energy consumption.
However, before establishing a measure of reducing energy, the understanding about the actual condition will need to be preceded for how much energy is saved and for how much the supplied energy is consumed in which field. The current statistics of energy in our country are totalled just with units in the Metropolis, Metropolitan city, and Province. It is the real situation that a total of energy fails to be formed in a town-level city.
Accordingly, the purpose of this study is to examine relationship between city characteristics and energy consumption targeting the Metropolis, Metropolitan city, and town-level city, and is to establish energy-policy direction by city type based on this. For this, it extracted(factor analysis) common factors from several indices related to energy consumption, divided urban cluster by utilizing common-factor score, and then sought for the energy-policy direction proper for characteristics by urban cluster.
The spatial range in this study had subjects as the Metropolis, Metropolitan city, and 77 town-level cities. The base year for analysis was set to the year in 2008 when is the latest year so that realistic situation can be well reflected. Also, the data of measurement index was seen the statistically annual statistics for each city, the annual reports for Korean cities, and the statistically annual reports for each Province. When data is insufficient, it implemented by turning to homepage by city and the relevant institutions.
As measurement index for measuring energy-consumption level, totally 14 pieces were selected by summing up the energy sector and city sector. 6 measurement indices for energy sector were selected such as coal consumption, petroleum consumption, city gas consumption, propane·butane consumption, electric power consumption for industry, and electric power consumption for home, public use, service except industry. 8 measurement indices for city sector were selected such as population density, area for residential·commercial·industrial area, housing number, road extension, car-registered unit number, and income tax. Energy consumption was used by changing calorie into TOE(Ton of Oil Equivalent) by applying TOE based on higher calorific power in each energy source. All the indices were used index per one person, which was divided into population by each city.
By using the selected measurement indices, first, it analyzed consumption by city and by energy source. Second, it analyzed correlation between city characteristic index and energy consumption by utilizing factor analysis. Third, it carried out cluster analysis by utilizing score, which was elicited in factor analysis. Based on this, the direction of energy policy was established.
First of all, given examining consumption aspect by city and energy source, first, the electric power was 46% out of total energy consumption, thereby having possessed the biggest weight. Second, in case of petroleum, a city whose annual oil consumption per 1 person is under 1TOE possessed 43% of the whole. This can be said to reflect tendency that the weight possessed by petroleum is reducing in the total energy consumption. Third, as for electricity, the electric-power use for industry possessed big weight with about 49% of the whole use volume. This can be said to show that the energy use greatly depends on industry.
After examining consumption characteristics by energy source, the factor analysis was carried out targeting totally 13 indices except index for coal(briquet), which was occurred many cities with omission. In the meantime, to remove influence of mutually-different measurement unit in each index upon final analysis, the process of standardizing was passed prior to factor analysis. As a result of factor analysis with this standard score, 4 factors were extracted whose Eigenvalue is over 1. Factor 1 was composed of 7 indices, namely, population density·residential area per 1 person·commercial area per 1 person·housing number per 1 person·road extension per 1 person·city-gas use volume per 1 person·propane·butane use volume per 1 person. It was named as urban factor. As Factor 2 included the electric-power use volume for industry per 1 person and the industrial area per 1 person, it was Industry Factor. As Factor 3 included car-registered unit number per 1 person and petroleum consumption per 1 person, it was Transportation Factor. As Factor 4 included electric-power use volume for home, public, service per 1 person and income tax per 1 person, it was named as Income factor.
To classify cities, which have similar characteristics, into a few types based on factor scores in 4 factors, which were calculated in this way, the cluster analysis was carried out. Given analyzing cluster, the number of clusters is shown diversely according to cluster method. This study selected K-means. As a result of carrying out cluster analysis by K-means, 7 clusters and 8 clusters were indicated to be the most valid plan. Also, as a result of verifying significance by carrying out ANOVA, both methods were indicated significantly. Thus, 8 clusters whose F value is bigger out of two methods were decided to be adopted.
Given summarizing characteristics and policy direction in 8 clusters, first of all, cluster 1 and cluster 8, whose industrial factor(Factor 2) was indicated highly, are cities that will need to focus on energy policy in industrial sector. First of all, cluster 1 is composed of cities whose industrial area is broad among industrial cities such as Ulsan and Pohang and cities around Metropolitan Area. Urban factor was indicated to be lower than the mean. The industry factor and the transportation factor were indicated to be higher than the mean. On the other hand, cities of corresponding to cluster 8 were Yeosu and Gwangyang. Urban factor was more than the mean. Industry factor was indicated to be higher than cluster 1. Therefore, both cluster 1 and cluster 8 need to focus on energy policy in industrial sector. At the same time, cities of corresponding to cluster 1 will need to carry out energy policy side by side for transportation sector. Cities of corresponding to cluster 8 will need to carry out energy policy side by side for urban sector. The detailed energy policies can be thought a plan for expanding fund fiancing on installation of renewable energy, the arrangement for cooperative system of energy saving between large company and small-and medium sized company, the education on energy management targeting CEO, and the development in a program of expanding recognition on energy management. Even in addition to this, the policies will be able to be applied such as CDM(Clean Development Mechanism) project or White Certificates. Additionally in case of cluster 1 that needs to carry out energy policy side by side in traffic and transportation sector, the introduction of BRT(Bus Rapid Transit) may be discussed by considering a point that cities around Metropolitan Area are included.
In the meantime, the subjects, which will need to focus on energy policy in the urban sector, include clusters 4·5·7. First of all, cluster 4 is included 23 cities including Pocheon, Chuncheon, Gongju, Gyeongju, and Jeju. As for cluster 4, the industry factor is less than the mean. On the other hand, the urban factor is a little over the mean. In addition, the transportation and the income factor showed level in about the mean. Also, in cluster 5, Mungyeong city is forming independent cluster. In case of Mungyeong city, the industry factor, which is factor 2, is very low. On the other hand, the urban factor is much over the mean. A case of Mungyeong is a place where city gas is not supplied yet, thereby having been surveyed to be much in the use volume of propane, butane, and electric power. Next, cities of corresponding to cluster 7 are 4 cities such as Donghae, Taebaek, Sokcho, and Samcheok. As for cluster 7, the transportation factor is under the mean. However, the urban factor and the industry factor were over the mean. In this way, in case of clusters 4,5,7 whose urban factor was shown to be high, first of all, the energy policy related to housing will need to be enforced. The policies will be effective such as the supply of Passive House, which minimizes energy loss, a support for remodeling project for housing in energy-saving type, or a supply and support for smart grid available for grasping power situation within a house. In addition, cities in cluster 5 and cluster 7 where city gas is not supplied are judged to be probably necessary for a support for developing renewable energy. In other words, there will need to be the specific support policy such as supporting investment in equipment for renewable energy.
Next, regarding income factor, cluster 6 can be examined. Cluster 6 is included 5 cities such as Gwacheon, Dongducheon, Osan, Hanam, and Andong. In case of cluster 6, the urban, industry, and transportation were all about the mean. On the other hand, the income factor was indicated to be much higher than the mean. This can be seen to be high in income and to be quite much in the electric-power use volume for home, public, and service except electric power for industry. Accordingly, the policy such as the supply and support for smart-grid project will be effective. Especially in case of Gwacheon where the government buildings are crowded, the policies are seen to be necessary such as utilization of renewable energy in public building and the reinforcement in total energy consumption.
In the meantime, others can be tried to classify cluster 2 and cluster 3. First of all, cluster 2 is included most of cities where are located in the Seoul Metropolis, Busan, Daegu, and Gwangju Metropolitan Cities, and Metropolitan Area such as Suwon and Anyang. Cluster 2 showed lower distribution than the mean in all the factors. However, it will be difficult to judge that the energy use is effective only for a reason of having shown the lower distribution than the mean. In other words, given further examining characteristics of cluster 2, due to population density, the housing number per 1 person is relatively less. Even the housing area per 1 person is narrow. And, even the car-registered unit number per 1 person was indicated to be low. Thus, this result is seen to have been elicited. Also, in case of cities of belonging to cluster 2, those are cities that consume energy considerably given seeing from the total energy consumption. Accordingly, there needs to be consideration on this given establishing direction of policy. First of all, a case of Seoul will need to be devised a support for new public transportation means such as LRT(Light Rail Transport). In case of Seoul city, it is a place where population density is high and where the use of public transportation means is smooth centering on subway, thereby being a city of requiring a support for new public transportation in light of energy saving. In the meantime, Busan, Daegu, and Gwangju Metropolitan Cities are those of playing a role as central location in region, thereby being likely to be focused on energy policy on logistics and transportation. It can be seen to be considered a plan for improving railway transportation system or a plan for support implementation of logistics information system. In addition, given examining Gyeongsan city where is cluster 3, the phenomenon of exceeding the mean in shown in all the factors, above all. Especially, the transportation factor was shown to be high. Gyeongsan city is considered to have been shown this phenomenon due to characteristic of being adjacent to Daegu Metropolitan City. Thus, a plan for expanding public transportation means will need to be carried out side by side that citizens can use conveniently, in addition to a measure of inhibiting the use of cars.
The policies, which have been suggested in each cluster so far, are difficult to be a plan for clearly suitable energy policy by city. However, its significance will be able to be taken in a sense of having attempted to pursue the differentiated energy policy by dividing cities that are similar in urban conditions or industrial conditions, and energy-consumption propensity.
In the meantime, as for limitations of this study, first, it is a point that renewable energy wasn't included in the energy measurement index. Renewable energy was in the real situation of being difficult to be known the correct use volume by town-level city, thereby having been excluded. Second, it applied ton of crude oil equivalent to the totalled petroleum consumption with failing to apply TOE(Ton of Oil Equivalent) by each kind in case of petroleum as energy consumption is changed into TOE. This was because of being unable to obtain consumption volume by oil kind according to each local self-government. Third, the limitation of energy statistics can be indicated. In other words, many errors were discovered that energy consumption unit is wrongly recorded in the raw material, which was implemented by each city. Also, there was even a city that didn't implement oil consumption itself in case of petroleum. The implementation of reliable energy statistics is thought to be probably necessary in the future.
In the face of several limitations, this study is thought to be able to be probably basic research in arranging energy policy proper for the real situation of our country's cities. Also, given considering reality that energy plans are being poured down by each city, a future research will need to first grasp more correctly energy that is consumed in each city. And then, the efficient and differentiated energy policy will need to be pursued. This study is expected to be conducive to arranging energy policy by city.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 제1절 연구의 배경 및 목적 1
• 제2절 연구의 범위 2
• 제3절 연구의 방법 3
• 제4절 연구의 구성 4
• 제2장 예비 고찰 6
• 제1절 기초 개념 6
• 제2절 에너지 소비와 지속가능성 8
• 제3절 관련 연구 동향 27
• 제3장 분석의 틀 39
• 제1절 에너지 소비수준 측정 절차 39
• 제2절 대상 도시 및 측정항목 설정 41
• 제3절 도시별 에너지 소비수준 측정방법 45
• 제4장 도시별 에너지 소비수준 분석 48
• 제1절 도시별·에너지원별 소비수준 분석 48
• 제2절 도시 특성지표와 에너지 소비간의 상관성 분석 57
• 제3절 소결 64
• 제5장 도시 유형별 에너지 정책 방향 67
• 제1절 도시 유형 분류 67
• 제2절 도시 유형별 에너지 소비 특성 73
• 제3절 도시 유형별 에너지 정책 방향 77
• 제6장 결론 85
• ▶참고문헌 90
• ▶부록 94
• 부록 1. 도시별 측정지표의 표준점수 94
• 부록 2. 도시별 요인점수 100
• ▶ABSTRACT 102