CII 산출의 근간이 되는 IMO DCS 수집 항목은 2024년 3월 개정안이 채택되고 2026년 1월부터 적용되었다. Table 1은 개정된 DCS 및 GFI 데이터 항목을 비교하여 보여준다.

개정 DCS의 가장 큰 특징은 연료 사용량을 항행(under way)과 비항행(not under way) 상태로 구분한 점이다. 이를 통해 항해 중 사용 연료량 그리고 항만 대기, 접안, 조종(manoeuvring) 등 비항행 연료량을 구별할 수 있게 되었으며, 이는 기존 체계에서 지속 제기되어 온 항만 대기시간에 따른 CII 등급 산정 불합리성 문제를 해소할 수 있는 데이터 기반을 제공한다.

한편, 본 연구에서 활용한 GFI 데이터 구조는 IMO 온실가스 중기조치 논의에서 제시된 온실가스 연료집약도 개념을 분석 목적으로 구조화한 것이다. 이 구조는 연료별 온실가스 집약도, 에너지원별 사용량 및 비연료 기반 대체에너지 활용 정보를 통합적으로 고려함으로써, 선박의 에너지 믹스와 전 과정 배출 특성을 비교·평가할 수 있는 분석 기반을 제공한다.

나아가 DCS와 GFI 데이터 체계를 결합하면, 기존 CII 산식으로는 구현할 수 없었던 지표 설계가 가능해진다. 즉, 운항 상태별 에너지 포함 범위, 배출량 또는 에너지 기준의 선택, 그리고 OPS 등 외부 에너지 처리 방식에 따라 상이한 CII 지표가 구조적으로 도출된다.

본 연구에서는 DCS 자료와 GFI 분석 프레임의 조합 방식에 따라 총 여섯 가지 지표 옵션을 정의하고, 동일한 운항 조건에서 옵션별 특성을 분석하였다.

2023년부터 시행하고 있는 CII는 선박의 연간 이산화탄소(CO₂) 배출량을 운송업무량(Transport work)으로 나눈 계산식으로 식 (1)과 같다.

• M_CO2 : 연간 CO₂ 배출량 [g]
• TW : 연간 운송업무량 [ton·nm]
• FC_j : 연료 종류 j의 연간 사용량 [ton]
• CF_j : 연료 종류 j의 배출계수 [gCO_2e/gfuel]
• D : 항해 거리 [nautical mile]
• W : 적재 중량 [ton]
• j : 연료 종류

현행 CII 산식은 연간 총 연료 사용량을 기준으로 배출량을 산정하기 때문에, 항해 효율과 무관한 항만 혼잡 등으로 대기시간이 증가할 경우 발전기 가동에 따른 연료 소비가 반영되어, 운항 효율성이 높은 선박이라도 CII 등급이 과소 평가될 수 있다.

Table 2는 개정 DCS 및 GFI 데이터를 활용한 여섯 가지 옵션을 보여준다. CII는 기본적으로 운항 효율을 나타냄으로 분모는 기존과 같이 운송업무량으로 유지하고, 분자 구성 방식에 따른 지표의 차이를 비교할 수 있도록 설계하였다. 분자에 나타난 번호는 Fig. 1의 데이터 항목을 의미한다. Table 2의 산식은 옵션별 경계 차이를 비교하기 위한 개념이며, 복수 연료 또는 복수 에너지원이 사용되는 경우에는 각 연료 또는 에너지원별 값을 합산하여 적용할 수 있다.

Fig. 1. 
Data components for alternative emission- and energy-intensity metrics based on DCS and GFI data

2.3.1 배출량 기반의 CII

옵션 1은 Under way와 Not Under way 연료 사용량을 모두 포함하며, 연료별 발열량과 온실가스 집약도 계수를 적용하여 WtW 기준 배출량을 산정한다. 그러나 Not Under way 구간의 연료 사용을 포함함에 따라, 항만 대기와 같은 기존 CII 체계의 한계를 해소하기는 어렵다. 다만, 기존 TtW 방식과 달리 전 과정 배출 특성을 반영한다는 점에서 차별성이 있다.

옵션 2는 Under way 연료 사용량만을 고려하여 옵션 1을 단순화한 형태로, Not Under way 상태를 제외함으로써 실제 추진 상태에서의 운항 효율을 평가한다. 즉, 항만 대기(S/by) 및 조종(manoeuvring) 구간을 배제한다. 다만, 운송업무량의 정의 측면에서 추가적인 검토가 필요하다. 운송업무량은 화물을 적재한 상태에서의 이동 거리를 기준으로 산정되나, 항만 수역 내 이동 역시 운송 활동으로 해석될 수 있어 이를 일괄적으로 제외하는 것의 타당성은 재검토가 요구된다.

옵션 3은 총에너지 사용량을 기반으로 산정한 배출량에서 OPS 사용으로 인해 대체된 선내 발전기 배출 상당량을 차감하는 배출량 기반 CII 대안 지표이다. 본 연구에서 OPS 처리 방식은 OPS를 선내 배출에서 단순히 제외하는 방식이 아니라, 전체 에너지 사용에 따른 배출량을 먼저 산정한 후, OPS 공급 전력량에 전력망 배출계수를 곱한 값을 감축 인정분, 즉 credit으로 차감하는 방식으로 정의하였다.

이는 OPS가 항만 정박 중 선박 보조기관의 전력 생산을 대체한다는 가정에 따른 것으로, OPS 사용에 따른 배출 저감 효과를 지표상에 반영하기 위한 분석적 설정이다. Fig. 2는 이러한 에너지 경계 구조를 개념적으로 나타낸다.

Fig. 2. 
Conceptual framework of energy boundaries based on DCS and GFI data

본 연구에서는 여섯 가지 CII 지표 옵션을 비교하기 위해 분석 대상 선박으로 벌크선을 선정하고, 해당 선박의 연간 운항 및 연료 사용 실적을 기준 조건(baseline)으로 설정하였다. Table 3과 Table 4는 대상 선박의 주요 제원과 운항 조건을 제시한다. Table 4의 OPS 사용량은 1회 정박 또는 일일 사용량이 아니라, 기준 조건에서 설정한 연간 OPS 공급 전력량을 의미한다.

Fig. 3은 본 연구의 분석 체계를 도식화한 것으로, 시뮬레이션은 기준 선박의 운항 및 에너지 데이터를 입력한 후 이를 운항 상태별로 구분하고, 연료 사용량을 에너지 단위로 환산하여 구조화하는 과정을 따른다. 이후 동일한 운송업무량 조건에서 분자 정의만을 달리한 여섯 가지 옵션을 적용하여 그 결과를 비교·분석하였다.

Fig. 3. 
Data processing and metric definition framework for alternative CII analysis

본 연구에서는 OPS 공급 전력량 890 MWh/year를 정박 중 보조기관 전력 생산을 대체하는 연간 전력량으로 가정하였다. 이 값은 이후 OPS credit 및 ΔCII 산정에 동일하게 적용하였다.

Fig. 4는 기준 조건에서 산출된 여섯 가지 대안 CII 지표를 비교한 결과이다. 배출 기반 지표(옵션 1–3)와 에너지 기반 지표(옵션 4–6)는 단위가 상이하므로, 각각 좌측 축(gCO₂e/ton·nm)과 우측 축(MJ/ton·nm)에 구분하여 제시하였다.

Fig. 4. 
Comparison of emission-based and energy-based CII metrics under baseline condition

옵션 1은 6.471 gCO₂e/ton·nm으로 산출되었으며, 옵션 2는 Not Under way 연료 사용을 제외함에 따라 4.611 gCO₂e/ton·nm으로 감소하였다. 옵션 3은 OPS credit을 반영한 방식이나, 기준 조건에서 OPS 비중이 제한적이므로 옵션 1과의 차이는 크지 않다. 본 연구에서는 동일한 OPS 사용량, 전력망 배출계수 및 운송업무량을 적용하여 OPS 효과를 산정하였다.

본 연구에서 적용한 OPS 전력의 배출계수는 400 gCO₂e/kWh로, 이는 국제적으로 보고된 전력망 평균 배출강도 범위(약 300–500 gCO₂e/kWh)에 해당하는 보수적 값이다.^[16] 그러나 전체 배출량에서 연료 연소가 차지하는 비중이 압도적으로 크기 때문에, OPS 전력 사용에 따른 배출 기여도는 상대적으로 제한적이다. 그 결과 OPS 효과는 그 규모가 충분히 크지 않은 한 지표에 미치는 영향이 제한적임을 확인할 수 있다.

에너지 기반 지표(옵션 4–6)는 0.0719–0.0735 MJ/ton·nm 범위로 산출되었으며, 연료 에너지 사용만을 반영한 옵션 5가 가장 높은 값을, OPS 전력을 차감한 옵션 6이 가장 낮은 값을 나타냈다. 이 결과는 운송업무량이 동일하고 총에너지 사용량의 변동이 제한적인 조건에서, 에너지 기반 지표가 비율 구조상 값의 변화 폭이 제한됨을 보여준다. 즉, 총에너지 규모의 변화가 작을수록 에너지 기반 지표는 배출 기반 지표에 비해 상대적으로 낮은 민감도를 가진다.

Fig. 5는 배출 기반 지표(옵션 1–3)의 차이를 구성 요소별로 분해한 결과를 나타낸다. Fig. 5(a)에 따르면, 옵션 1의 배출량 중 Under way가 71.2%, Not Under way가 28.8%를 차지하며, 이는 기준 조건에서 약 30%의 배출이 비운항 상태에서 발생함을 보여준다.

Fig. 5. 
Structural decomposition of emission-based CII numerator and marginal drivers across alternative metrics

옵션 2는 Not Under way 연료를 제외함에 따라 총값이 6.471에서 4.611 gCO₂e/ton·nm으로 감소하였다. 반면, 옵션 3은 OPS 배출 credit을 포함하나, 그 효과는 재산정된 ΔCII 값으로 통일하여 제시하였다.

Fig. 5(b)는 이러한 차이를 요인별로 정량화한 결과로, 옵션 1과 2의 차이(1.861 gCO₂e/ton·nm)는 전적으로 Not Under way 포함 여부에서 발생하는 반면, 옵션 1과 3의 차이(0.172 gCO₂e/ton·nm)는 OPS 차감 효과에 해당한다.

이러한 결과는 배출 기반 CII 지표의 변동이 OPS와 같은 보조적 감축 수단보다 운항 상태에 따른 경계 정의에 의해 결정됨을 보여준다. 즉, 분자 경계 설정이 지표 결과에 구조적으로 더 큰 영향을 미치며, OPS 효과는 그 비중이 충분히 확대되지 않는 한 제한적으로 나타난다. 이는 CII 지표 설계에서 지표상의 변화와 실제 배출 감축 효과를 구분하여 해석할 필요가 있음을 의미한다.

Fig. 6은 3.2절에서 도출된 OPS 차감 효과의 구조적 특성을 일반화하기 위해 수행한 민감도 분석 결과를 나타낸다. 3.2절에서는 OPS 효과가 Not Under way 포함 여부에 비해 상대적으로 제한적임을 확인하였으나, 이는 특정 기준 조건에 의존한 결과일 수 있다. 이에 따라 OPS 규모가 증가하는 경우에도 동일한 경향이 유지되는지를 검토하였다.

Fig. 6. 
Structural sensitivity of ΔCII (Option 1 vs Option 3) to OPS energy penetration

본 연구에서 OPS 비중은 보조기관 대체율이나 정박시간 비율이 아니라, 연간 총 에너지 사용량 대비 OPS 공급 전력량의 에너지 환산 비율로 정의하였다. 즉, OPS 비중은 선박의 연간 총 에너지 사용량 중 OPS가 차지하는 에너지 비중을 의미하며, 식 (2)와 같이 산정하였다.

여기서 E_OPS는 연간 OPS 공급 전력량을 에너지 단위로 환산한 값[MJ]이며, E_total은 연료 및 비연료 에너지를 포함한 연간 총에너지 사용량[MJ]을 의미한다.

배출 기반 지표에서 옵션 3은 OPS를 선내 배출에서 단순 제외하는 방식이 아니라, 전체 배출량 산정 후 OPS credit을 차감하는 방식으로 정의된다. 따라서 옵션 3과 ΔCII는 식 (3) 및 식 (4)와 같이 나타낼 수 있다.

• OPS_kWh : 연간 육상전력 사용량 [kWh]
• OPS_EF : 전력망 배출계수 [gCO₂e/kwh]
• D × W : 연간 운송업무량 [ton·nm]

여기서 OPS_kWh는 연간 육상전력 사용량[kWh], OPS_EF는 전력망 배출계수[gCO₂eq/kWh], D × W는 연간 운송업무량[ton·nm]을 의미한다.

식 (3)과 식 (4)에 따르면, ΔCII는 OPS credit으로 차감되는 배출 상당량을 운송업무량으로 나눈 값이다. 전력망 배출계수와 운송업무량이 일정할 경우, ΔCII는 OPS 사용량에 선형적으로 비례한다. 또한 OPS 비중은 식 (2)에 따라 연간 총 에너지 사용량 대비 OPS 에너지 비율로 정의되므로, Fig. 6의 직선 형태는 OPS 비중 증가에 따른 ΔCII의 선형적 변화를 나타낸다.

기준 조건에서 OPS 비중은 약 1.39%로 나타났다. 이에 대응하는 ΔCII는 동일한 OPS 사용량, 전력망 배출계수 및 운송업무량을 기준으로 산정하였다. 민감도 분석 결과, ΔCII가 옵션 1의 5% 및 10% 수준에 도달하기 위해서는 각각 약 3.5% 및 7% 이상의 OPS 비중이 요구된다. 이는 OPS 비중이 일정 수준 이상 확보되지 않는 한, 지표 변화가 제한됨을 의미한다.

앞선 절에서는 배출 기반 CII 지표의 차이를 분석하였으며, 본 절에서는 에너지 기준에서의 경계 설정이 지표에 미치는 영향을 분석한다.

에너지 기반 CII는 다음과 같이 정의된다.

• E_Fuel : 연간 연료 소비에 해당하는 에너지 [MJ]
• E_Wind : 연간 풍력 보조 추진에 의한 에너지 [MJ]
• E_OPS : 연간 OPS에 의해 투입된 에너지 [MJ]
• D × W : 연간 운송업무량 [ton·nm]

여기서 E_Fuel은 연간 연료 소비에 해당하는 에너지[MJ]를 의미한다. E_Wind는 외부에서 추가로 공급된 에너지가 아니라, 풍력 보조 추진으로 인해 주기관 연료 사용을 대체한 등가 에너지 절감량[MJ]으로 정의하였다. 즉, 동일한 운송업무량을 수행하는 조건에서 풍력 보조 추진이 기여한 만큼 연료 에너지 사용이 감소한 것으로 간주하였다. E_OPS는 연간 OPS 공급 전력량을 에너지 단위로 환산한 값[MJ]이다.

식 (5)는 연료 소비에 해당하는 에너지만을 고려한 경우이며, 식 (6)은 풍력 보조 추진에 따른 등가 에너지 절감량을 반영한 경우이다. 식 (7)은 연료 에너지와 OPS 에너지를 함께 고려하되, 풍력 보조 추진에 따른 등가 에너지 절감량을 차감한 경우이다. 따라서 옵션 4, 5 및 6의 차이는 연료 에너지, OPS 에너지 및 풍력 보조 추진의 반영 여부에 따라 발생한다.

위 식으로부터 옵션 4와 6의 차이는 다음과 같이 정리된다.

옵션 4와 옵션 6의 차이는 OPS 에너지 포함 여부에 의해 결정된다. Fig. 7은 이러한 차이를 시각화한 것으로, 연료만 고려한 경우(옵션 5), 풍력 차감을 포함한 경우(옵션 6), 그리고 OPS까지 포함한 경우(옵션 4)를 비교한다. 중심값은 각 옵션의 계산 결과이며, 오차 범위는 에너지 변동 가능성을 반영한다.

Fig. 7. 
Impact of boundary on energy-based CII values

결과적으로 옵션 간 절대적 차이는 ΔCII ≈ 0.00102 수준으로 제한적이나, 그러나 이 결과는 에너지집약도 기반 보조지표가 OPS, 풍력 보조 추진 등 비연료 에너지의 포함 범위, 즉 에너지 경계 정의에 따라 값이 달라지는 구조를 가진다는 점을 보여준다. 따라서 동일한 선박이라도 에너지 경계 설정 방식에 따라 서로 다른 평가 결과가 도출될 수 있으며, 에너지 기반 지표를 활용할 경우 비연료 에너지의 처리 원칙을 명확히 정의할 필요가 있다.