이항로짓모형을 이용한 자동차 배출가스 검사결과에 미치는 요인분석(미국 캘리포니아 사례를 중심으로) Identifying Key Factors to Affect Vehicle Inspection and Maintenance(I/M) Test Results Using a Binary Logit Model (California Case Study)원문보기
지난 수십년간 자동차의 배출오염물질은 대도시 대기오염의 주요 원인이 되고 있다. 이 같은 배출가스를 줄이기 위한 정책의 일환으로 배출가스 검사제도가 실시되고 있으나, 이 검사결과에 대한 배출가스 과다차량의 요인분석에 관한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 자동차 배출가스 규제가 엄격한 미국 캘리포니아주의 2002년 10월의 자동차 배출가스 검사결과 자료를 이용하여 자동차 배출가스 검사결과에 대한 이항로짓모형을 개발하고, 이를 통해 자동차의 과다배출가스에 영향을 미치는 주요 요인을 분석하였다. 모형추정결과, 차령. 주행거리, 엔진크기, 자동차 제조업체, 배기가스제어장치 장착여부, 검사방식 등이 배기가스 과다배출에 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
지난 수십년간 자동차의 배출오염물질은 대도시 대기오염의 주요 원인이 되고 있다. 이 같은 배출가스를 줄이기 위한 정책의 일환으로 배출가스 검사제도가 실시되고 있으나, 이 검사결과에 대한 배출가스 과다차량의 요인분석에 관한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 자동차 배출가스 규제가 엄격한 미국 캘리포니아주의 2002년 10월의 자동차 배출가스 검사결과 자료를 이용하여 자동차 배출가스 검사결과에 대한 이항로짓모형을 개발하고, 이를 통해 자동차의 과다배출가스에 영향을 미치는 주요 요인을 분석하였다. 모형추정결과, 차령. 주행거리, 엔진크기, 자동차 제조업체, 배기가스제어장치 장착여부, 검사방식 등이 배기가스 과다배출에 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
For the past decades, vehicle emissions has been a major source of air pollution in urban areas Vehicle inspection and maintenance (I/M) test programs were developed for major metropolitan areas to reduce urban air pollution. However. there are a few studies of exploring major factors to influence I...
For the past decades, vehicle emissions has been a major source of air pollution in urban areas Vehicle inspection and maintenance (I/M) test programs were developed for major metropolitan areas to reduce urban air pollution. However. there are a few studies of exploring major factors to influence I/M test failure. This study develops a logit model to identify key factors affecting overall test failure, using the vehicle I/M test data from California in October 2002. The model results indicate that vehicle age, odometer reading, engine size, vehicle make, presences of emissions control equipment, and test types have significant effects on the probability of I/M test failure.
For the past decades, vehicle emissions has been a major source of air pollution in urban areas Vehicle inspection and maintenance (I/M) test programs were developed for major metropolitan areas to reduce urban air pollution. However. there are a few studies of exploring major factors to influence I/M test failure. This study develops a logit model to identify key factors affecting overall test failure, using the vehicle I/M test data from California in October 2002. The model results indicate that vehicle age, odometer reading, engine size, vehicle make, presences of emissions control equipment, and test types have significant effects on the probability of I/M test failure.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
이밖에 각종 호스, 전선, 스위치 등의 연결상태를 점검하고 연료나 각종 오일이 새는지도 검사한다. 두 번째는 배출가스 장치의 기능적 검사로 각각의 배출가스 제어장치가 기능적으로 올바르게 작동하고 있는지를 검사하는 것이다. 주로 차량탑재진단(on-board diagnostic.
본 연구는 캘리포니아주 사례를 중심으로 자동차 배출가스 검사결과에 미치는 주요 요인을 분석하였다. 이를 위해 캘리포니아주 자동차수리국이 제공한 2002년 10월의 자동차 검사결과 자료를 이용하여 자동차 검사 결과에 대한 특성을 분석하고, 검사 불합격여부에 관한이항로짓모형을 개발하였다.
본 연구에서는 자동차 배출가스 규제가 엄격한 미국 캘리포니아 주의 자동차 배출가스 검사사례를 이용하여 자동차 배출가스 검사결과에 미치는 주요 요인을 분석하고자 한다. 이를 위해 자동차 배출가스 검사 결과에 대한 특성을 분석하고, 검사결과에 대한 이항로짓 (binary logit) 모형을 개발하였다.
일반적으로 자동차 배출가스 검사결과는 검사 즉시 캘리포니 아 주의 차량정보데이타베이스 (vehicle information database: VID)에 전산자료로 보내지고 있다. 본 절에서는 자동차 배출가스 검사자료 중 검사이유 및 검사 결과, 차량연식과 배출가스량의 관계, 배출가스 제어 장치와 검사 결과의 연관성을 살펴보았다.
' OBD) 시스템, 점화시간(ignition timing), 연료주입뚜껑(fuel cap) 등에 대한 검사를 실시한다. 세 번째는 차량 주행 시의 각종 배출가스오염물질의 양을 배기구(tail pipe)를 통해 측정하여 환경 허용기 준치를 초과하는지의 여부를 검사하는 것이다. 이 검사는 ASM 또는 TSI로 수행한다.
검사결과자료를 이용하였다. 이 자료는 2002년 10월에 캘리포니아주에서 자동차 배출가스 검사를 받은 모든 차량(837, 829대)의 검사결과 및 차량특성에 관한 것이다. 일반적으로 자동차 배출가스 검사결과는 검사 즉시 캘리포니 아 주의 차량정보데이타베이스 (vehicle information database: VID)에 전산자료로 보내지고 있다.
자동차 배출가스 검사결과의 형태가 합격과 불합격의 이항변수(binary variable)의 형태로 되어 있어 이항로짓 모형을 이용하여 검사결과에 미치는 주요 요인을 분석하고자 한다. 이항 로짓모형의 기본형태(Ben- Akiva and Lerman, 1987)는 다음과 같다.
제안 방법
0(Greene, 1995) 프로그램을 이용하였다. 그리고 LIMDEP 프로그램상에서 허용되는 데이터영역의 한계로 총 837, 829대중 약 50%인 418, 222대를 SPSS상의 임의 (random)추출법을 통해 추출하였으며 이를 이항로짓모형 추정에 이용하였다. 추출된 표본과 비추출된 표본의 검사결과, 차량연식 등 주요 변수의 분포를 비교해 본 결과 두 표본간의 큰 차이는 없는 것으로 나타났다.
특히 배출가스검사에 불합격한 차량 중 배출가스의 허용기준을 2배 이상 초과한 차량을 과다배출차량(gross polluter) 으로 지정하여 관리를 강화하고 있다. 위에서 열거한 세가지 검사 결과를 종합하여 최종적으로 자동차 배출가스 검사의 합격 여부를 결정한다.
한다. 이를 위해 자동차 배출가스 검사 결과에 대한 특성을 분석하고, 검사결과에 대한 이항로짓 (binary logit) 모형을 개발하였다.
이를 위해 캘리포니아주 자동차수리국이 제공한 2002년 10월의 자동차 검사결과 자료를 이용하여 자동차 검사 결과에 대한 특성을 분석하고, 검사 불합격여부에 관한이항로짓모형을 개발하였다. 모형결과 자동차의 주행거리가 많고 차량이 오래될 수록 검사에 불합격할 확률이 높은 것으로 나타났다.
대상 데이터
250rpm의 두가지조건하에서 배출물질을 측정 한다. 검사하는 배출가스 물질에는 HC, CO, NO 등이 포함된다. 특히 배출가스검사에 불합격한 차량 중 배출가스의 허용기준을 2배 이상 초과한 차량을 과다배출차량(gross polluter) 으로 지정하여 관리를 강화하고 있다.
본 연구에서는 캘리포니아주의 자동차수리국(Bureau of Automotive Repair: BAR)이 제공한 자동차 배출가스 검사결과자료를 이용하였다. 이 자료는 2002년 10월에 캘리포니아주에서 자동차 배출가스 검사를 받은 모든 차량(837, 829대)의 검사결과 및 차량특성에 관한 것이다.
이론/모형
본 연구는 자동차 배줄가스 검사에 미치는 영향을 분석하는 것이므로 자동차 배출가스검사의 결과를 이항로 짓 모형의 종속변수(합격=0, 불합격 = 1)로 이용하였다. 독립변수는 차량특성, 배줄가스제어장치 등의 변수들을이용하였으며 구체적인 변수와 데이터 유형은<표 3>에나타나 있다.
독립변수는 차량특성, 배줄가스제어장치 등의 변수들을이용하였으며 구체적인 변수와 데이터 유형은<표 3>에나타나 있다. 본 연구에서는 이항로짓 모형계수 추정을 위해 LIMDEP Version 7.0(Greene, 1995) 프로그램을 이용하였다. 그리고 LIMDEP 프로그램상에서 허용되는 데이터영역의 한계로 총 837, 829대중 약 50%인 418, 222대를 SPSS상의 임의 (random)추출법을 통해 추출하였으며 이를 이항로짓모형 추정에 이용하였다.
성능/효과
PCV, FI, AI의 배출가스제어장치들은 자동차 배출가스를 저감시켜 자동차 검사에 불합격할 확률을 낮추는 것으로 나타났다. 특히 PCV가 다른 장치들에 비해 자동차 배출가스저감에 상대적으로 영향이 큰 것으로 나타났다.
각 변수들을 보면, 주행거리는 양의 부호를 가지고 있어 주행거리가 많은 차량일수록 자동차 배출가스 검사에 불합격할 확률이 높은 것으로 나타났다. 이는 기존의 유사 연구 결과(예, Wenzel and Ross, 1998; Washburn, et al.
또한, 엔진이 클수록, 자동차 배출가스 제어장치가 부착될 수록 검사에 불합격할 확률이 낮은 것으로 나타났다. 그리고 두 가지 속도 공회전 (TSI) 검사방식이 가속모의실험형태(ASM) 검사방식에 비해 불합격할 확률이 낮은 것으로 나타났다. 자동차제조업체별로도 불합격할 확률이 높거나 낮은 것으로 나타났다.
끝으로 기존의 유사연구(예, Wayne and Horie, 1983; Kahn, 1996; Ross, et al., 1998)에서 규명한 것과 같이, 본 모형에서도 차량제작사의 종류(19가지)가 자동차 배출가스 검사결과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 차량제작사별로 살펴보면, Buick, Honda, Infiniti, Lexus, Nissan, Porsche, Subaru, Toyota, Volvo가 자동차 배출가스 검사에 불합격할 확률이 낮은 것으로 나타났다.
2001)와도 일치하고 있다. 또한 더미형태인 차량 연식 변수 대신 차령변수를 이용하였으며, 차령이 높을수록 자동차 배출가스 검사에 불합격할 가능성이 높은 것으로 나타났다. 이는 오래된 차량일수록 차량이 노후화되어 배출가스제어기능 등이 약화되거나 최신의 배출가스 제어장치가 장착되지 않아 배출가스가 상대적으로 많이 생성될 수 있기 때문이다.
4%를 적용한 경우(단순히 모든 표본이 100% 합격한 것으로 가정한 경우의 적중률)와 비교해보면 본 연구에서 예측한 모형이 적중률 또는 예측력을 개선하고 있는 것으로 나타났다. 또한 모형내 변수들의 통계적 유의성을 보면 t값이 절대치 2보다 커 모든 변수가 유의수준 a=0.05에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.
모형결과 자동차의 주행거리가 많고 차량이 오래될 수록 검사에 불합격할 확률이 높은 것으로 나타났다. 또한, 엔진이 클수록, 자동차 배출가스 제어장치가 부착될 수록 검사에 불합격할 확률이 낮은 것으로 나타났다. 그리고 두 가지 속도 공회전 (TSI) 검사방식이 가속모의실험형태(ASM) 검사방식에 비해 불합격할 확률이 낮은 것으로 나타났다.
이를 위해 캘리포니아주 자동차수리국이 제공한 2002년 10월의 자동차 검사결과 자료를 이용하여 자동차 검사 결과에 대한 특성을 분석하고, 검사 불합격여부에 관한이항로짓모형을 개발하였다. 모형결과 자동차의 주행거리가 많고 차량이 오래될 수록 검사에 불합격할 확률이 높은 것으로 나타났다. 또한, 엔진이 클수록, 자동차 배출가스 제어장치가 부착될 수록 검사에 불합격할 확률이 낮은 것으로 나타났다.
14로 상대적으로 낮으나 표본수가 많은 기존의 통행행태모형(예, Lave and Train, 1979)들의 값들과는 유사하게 나타났다. 모형예측값과 실측치를 비교한 적중률(% right 또는 hit ratio)의 경우 전체 차량의 89%의 검사결과가 일치하는 것으로 분석되었으며, 이를 표본의 평균 합격률 B2.4%를 적용한 경우(단순히 모든 표본이 100% 합격한 것으로 가정한 경우의 적중률)와 비교해보면 본 연구에서 예측한 모형이 적중률 또는 예측력을 개선하고 있는 것으로 나타났다. 또한 모형내 변수들의 통계적 유의성을 보면 t값이 절대치 2보다 커 모든 변수가 유의수준 a=0.
표에 나타난 것과 같이, TAC, CARB, AI 등은 구형의 배출가스 제어장치로 차량연식이 오래된 차량에 부착되어 있기 때문에 해당 제어장치 부착차량수가 상대적으로 적게 나타났다. 이 중 TAC나 CARB(이후 대다수의 차가 FI로 전환됨)를 장착한 차량은 타 배출가스제어장치 장착 차량에 비해 자동차 배출가스검사의 불합격율이 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 반면에 FI 장착차량은 배출가스검사의 합격률이 90%로 높게 나타났다.
이항로짓모형의 추정결과 총 26개 (상수항 제외)의 변수가 유의한 것으로 나타났으며, 각 변수의 계수값 및 각 계수들의 t 값은에 나타나 있다.
전체검사의 약 15%에 해당하는 TSI 검사의 경우 일반적인 ASM 검사에 비해 불합격할 확률이 낮은 것으로 나타났다. TSI 검사는 주로 차량중량이 큰 경우에 실시하며, HC와 CO의 배출량만을 측정하기 때문인 것으로 판단된다.
, 1998)에서 규명한 것과 같이, 본 모형에서도 차량제작사의 종류(19가지)가 자동차 배출가스 검사결과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 차량제작사별로 살펴보면, Buick, Honda, Infiniti, Lexus, Nissan, Porsche, Subaru, Toyota, Volvo가 자동차 배출가스 검사에 불합격할 확률이 낮은 것으로 나타났다. 반면에 나머지 10개의 차량 제작 사들은 상대적으로 불합격할 확률이 높은 것으로 나타났다.
t 값은<표 4>에 나타나 있다. 추정된 모형의 적합도(goodness-of-fit)를 보면, 상수항만을 포함한 모형 (market share (MS) 모형)과 비교한 x2 검증의 경우 본 연구의 모형이 통계적으로 우수한 것으로 입증되었다. McFadden의 p2 값은 0.
그리고 LIMDEP 프로그램상에서 허용되는 데이터영역의 한계로 총 837, 829대중 약 50%인 418, 222대를 SPSS상의 임의 (random)추출법을 통해 추출하였으며 이를 이항로짓모형 추정에 이용하였다. 추출된 표본과 비추출된 표본의 검사결과, 차량연식 등 주요 변수의 분포를 비교해 본 결과 두 표본간의 큰 차이는 없는 것으로 나타났다.
것으로 나타났다. 특히 PCV가 다른 장치들에 비해 자동차 배출가스저감에 상대적으로 영향이 큰 것으로 나타났다.
특히 본 연구에서는 기존의 자동차 배출가스 연구 (예, Beydoun and Guldmann, 2006)에서 규명된 주요 변수이외에 배출가스제어장치 장착여부와 검사방식 등의 변수들이 추가적으로 배출가스 검사결과에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구의 결과는 향후 미국의 과다 또는 불합격 수준의 배출가스 차량의 사전예측 및 배출가스차량 관리 등에 관한 대기환경 정책수립에 크게 기여할 것으로 판단된다.
이는 오래된 차량일수록 차량이 노후화되어 배출가스제어기능 등이 약화되거나 최신의 배출가스 제어장치가 장착되지 않아 배출가스가 상대적으로 많이 생성될 수 있기 때문이다. 한편 엔진이 클수록 배출가스 검사에 불합격할 확률이 낮은 것으로 나타났다. 이 결과는 자동차 배기오염물질별 검사결과에 관한 Bin(2003) 의 연구결과와 유사하며, 엔진이 큰 차량일수록 엔진 부하(load) 량이 소형엔진차량에 비해 상대적으로 적어 배출가스량이 적게 발생하기 때문인 것으로 판단된다.
후속연구
끝으로 운행차 배출가스 정밀검사의 대상차량을 기존의 정규검사(최초 4년 경과후 비사업용 승용차는 매 2년, 사업용승용자동차는 매1년)만 받도록 하는 조항에 최초 4년경과후 명의의전시에도 배출가스 정밀검사를 받도록 추가해야 할 것이다. 이는 기존의 (2년주기) 검사제도의 보완책이기도 하며 차량매수인의 경우 구입차량의 배출가스규정 준수여부를 확인할 수 있는 제도적 장치이기도 하다.
둘째, 노후화된 과다배출가스차량의 경우 별도의 보조금을 지급하여 신기술의 배출가스제어장치를 부착하거나 폐차를 유도하여 자동차 대기오염을 절감시켜나가야 할 것이다.
미치는 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구의 결과는 향후 미국의 과다 또는 불합격 수준의 배출가스 차량의 사전예측 및 배출가스차량 관리 등에 관한 대기환경 정책수립에 크게 기여할 것으로 판단된다.
첫째, 차량제작사 및 모델별로 차량연식과 주행거리에 따른 배출가스 정밀검사자료를 전산화하여 데이터베이스(예, 캘리포니아주의 VID)를 구축해야 할 것이다. 이 데이터베이스를 토대로 모형개발을 통해 검사 불합격 가능 차량 또는 과다배출가스차량(기준치의 2배 이상을 사전에 예측하여 별도의 강화된 정밀검사나 별도의 검사소에서 검사를 받을 수 있도록 하여야 한다.
반면에 나머지 10개의 차량 제작 사들은 상대적으로 불합격할 확률이 높은 것으로 나타났다. 특히 이중 국산차량인 현대자동차가 다른 종류의 차량에 비해 불합격할 확률이 가장 높게 나타나 수출용차량의 배출가스 오염물질 감소에 관한 기술개발이 필요할 것으로 사료된다.
참고문헌 (14)
환경부(2005), 환경백서 2005
Ben-Akiva, M. and S. R. Lerman(1987), Discrete Choice Analysis, MIT Press, Cambridge
Beydoun, M. and J. Guldmann(2006), Vehicle characteristics and emissions: Logit and regression analyses of I/M data from Massachusetts, Maryland, and Illinois. Transportation Research Part D 11, pp. 59-76
Bin, O.(2003), A logit analysis of vehicle emissions using inspection and maintenance testing data. Transportation Research Part D 8, pp.215-227
BAR(1998), Bureau of Automotive Repair, Smog Check Program Fact Sheet: 'High Emitter Profile and Randomly Selected Vehicles.' January
Greene, W. H.(1995). LIMDEP Version 7.0 User's Manual. Econometric Software, Inc., Bellport, New York
Heirigs, P., T. Austin, L. Caretto, T. Carlson, and R. Hughes(1996), Analysis of Causes of Failure in High Emitting Cars. Prepared by Sierra Research Inc. for the American Petroleum Institute, Health and Environmental Sciences Department, API Publication No. 4637. February
Kahn, M.(1996), New evidence on trends in vehicle emissions. The Rand Journal of Economics 27(1), pp.183-196
Lave, C. A. and K. Train(1979), A disaggregate model of auto-type choice. Transportation Research Part A 13, pp. 1-9
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Ross, M., R. Goodwin, R. Watkins, T. Wenzel, and M. Wang(1998), Real world emissions from conventional passenger cars. Journal of the Air and Waste Management Association 48, pp.502-515
Wayne, L. and Y. Horie(1983), Evaluation of CARB's In-Use Vehicle Surveillance Program. CARB Contract No. A2-043-32. Prepared by Pacific Environmental Services, Inc. for the California Air Resources Board, Sacramento, CA
Washburn, S., J. Seet, and F. Mannering (2001), Statistical modeling of vehicle emissions from I/M testing data. Transportation Research Part D 6, pp.21-36
Wenzel, T. and M. Ross(1997), I/M Failure Rates by Vehicle Model. Presented at the Seventh CRC On-Road Vehicle Emissions Workshop, San Diego, CA, April 9-11
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