[논문]도로이동오염원 배출량 산정을 위한 Bottom-Up Approach 기법의 개선에 관한 연구

최기주; 이규진; 안성채

[국내논문] 도로이동오염원 배출량 산정을 위한 Bottom-Up Approach 기법의 개선에 관한 연구
An Improvement of Bottom Up Approach for Estimating the Mobile Emission Level 원문보기

大韓交通學會誌 = Journal of Korean Society of Transportation, v.27 no.4, 2009년, pp.183 - 193

최기주 (아주대학교 교통시스템공학) , 이규진 (아주대학교 건설교통공학과) , 안성채 (아주대학교 건설교통공학과)

초록
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교통 환경문제로 대표되는 차량의 배기가스에 의한 대기오염은 삶의 질과 국민보건에 대한 관심뿐 아니라 범세계적인 문제로 인식되고 있다. 본 연구에서는 교통수요모형과 GIS를 이용하여 도로이동오염원에 대한 시공간적 고해상도의 배출량 산정 방식을 제시하여 정부와 지자체가 효과적으로 대기 질 개선 정책을 수립 추진할 수 있는 기반을 마련하고자 하였다. 이에 차량의 통행특성을 반영하는 Bottom-Up Approach 기법을 기반으로 총 주행거리를 실측치로 보정한 교통모형과 차량의 특성에 적합한 배출계수를 적용할 수 있는 대기모형을 이용한 개선된 기법을 제시하였다. 즉, 새로운 대안으로 교통-대기 통합패러다임에 의해 이를 연계한 도로이동오염원의 배출량 산정기법을 제시함으로써, 도로이동오염원 배출량의 신뢰도 개선이 기대되어진다.

Abstract ▼ AI-Helper

Air pollution due to vehicle exhaust gas is considered to be a main contributor to the issues of transportation & environment. Furthermore it is raising concern over life quality and public health and is also perceived as a global issue. This research aims at providing helping hands for both central and local governments to set up and promote efficient atmospheric quality improvement policies, with the help of the travel demand forecasting model and GIS. More specifically, it tries to produce the overall emission level with time and space-based high resolution framework. This research, based on bottom-up approach reflecting vehicular traffic characteristics, suggested an improved approach to estimating emission level, by using a traffic model with a total of vehicular mileage revised by surveyed value and atmosphere model. Summing up, using the method proposed, the improvement of the reliability of the emissions inventory from the mobile pollutions sources is expected by the proposed integrated paradigm of transportation and atmosphere modeling approach as a new alternative.

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 차량의 통행특성을 반영하는 BUA 기법을 기반으로 총 주행거리를 실측치로 보정한 교통모형과 차량의 특성에 적합한 배출계수를 적용할 수 있는 대기모형을 이용하여 개선된 기법을 제시하고자 하였다. 즉, 시공간적 고해상도의 배출량을 산정하기 위한 새로운 대안으로 교통-대기통합패러다임에의해이를연계한 도로이동오염원의 배출량 산정기법을 제시하여 도로이동오염원 배출량의 신뢰도를 개선시키고자 하였다.
따라서 본 연구에서는 차량의 통행특성을 반영하는 BUA 기법을 기반으로 총 주행거리를 실측치로 보정한 교통모형과 차량의 특성에 적합한 배출계수를 적용할 수 있는 대기모형을 이용하여 개선된 기법을 제시하고자 하였다. 즉, 시공간적 고해상도의 배출량을 산정하기 위한 새로운 대안으로 교통-대기통합패러다임에의해이를연계한 도로이동오염원의 배출량 산정기법을 제시하여 도로이동오염원 배출량의 신뢰도를 개선시키고자 하였다.
본 연구에서는 국가정책 차원에서 요구되어지는 이동 오염원 배출량을 산정하기 위해 거시적 BUA 기법을 기반으로 교통모형과 대기모형을 융합함과 동시에 BUA 기법에서 발생하는 예측오차를 보정하여 도로이동오염원 배출량의 신뢰도를 향상시키도록 하였다. 기존 연구와의 큰 차이점은 다음과 같이 세 가지로 요약된다.
갈수록 심각해지는 환경오염과 국제사회의 친환경 정책방향에 부응하기 위한 국가 차원의 교통-대기 정책을 수립하기 위해서는 대기오염배출량의 큰 비중을 차지하고 있는 도로이동오염원 배출량에 대한 신뢰도 높은 산정이 기본적으로 가능하여야 한다. 본 연구는 교통-대기 통합패러다임의 도로이동오염원 배출량 산정 기법을 제시함으로써 도로이동오염원 배출량의 신뢰도를 향상시키도록 하였다. 특히, 본 연구는 차량의 통행특성을 반영하여 시공간적 고해상도의 배출량을 산정하기 위한 방법인 거시적 BUA 기법을 기반으로 지역별로 실측된 VKT를 활용하여 기존 BUA기법에 의해 추정된 VKT를 현실에 맞게 보정한 점과, 지역별로 산정된 VKT를 차종별ㆍ연료별ㆍ연식별 VKT로 재분류한 후, 각 차량에 적합한 배출계수를 세부적으로 적용하여 도로이동오염원의 배출량에 대한 신뢰성을 향상시킨 점에서 기존 연구와 크게 차별된다.

제안 방법

첫째, 현행 배출량 산정 관련연구를 고찰함과 동시에 기존 연구와의 차별성을 제시한다.
둘째, 본 연구에서의 분석기법을 정립하며, 정립된 분석기법을 기반으로 도로이동오염원 배출량을 산정한다. 이는 교통분석모형과 격자분석모형을 통한 지역별 속도별 VKT 산정, 다양한 자료를 활용한 VKT의 보정 및 세분화, 대기모형을 통한 세부배출량 산정의 단계로 구성된다.
셋째, 개선된 BUA기법에 의해 산정된 수도권 도로이동오염원 배출량을 통해 대기 질 개선을 위한 정책적 시사점을 도출하며, CAPSS에 의해 분석된 배출량과 비교 분석한다.
첫째, 일반적으로 TDA 기법에서는 대기모형 중심으로, BUA 기법에서는 교통모형 중심으로 적용되었으나, 본 연구에서는 두 모형의 이점을 최대한 융합한 기법을 정립하였다.
둘째, 교통모형에 의해 추정된 VKT의 추정오차를 줄일 수 있는 기법을 적용하였다. 즉, 시공간적 해상도가 높은 배출량 산정을 위해 거시적 BUA 기법을 적용하되, 지역별로 실측된 VKT를 활용하여 BUA 기법에 의해 추정된 VKT를 현실적으로 보정하였다.
둘째, 교통모형에 의해 추정된 VKT의 추정오차를 줄일 수 있는 기법을 적용하였다. 즉, 시공간적 해상도가 높은 배출량 산정을 위해 거시적 BUA 기법을 적용하되, 지역별로 실측된 VKT를 활용하여 BUA 기법에 의해 추정된 VKT를 현실적으로 보정하였다.
셋째, 지역별로 산정된 VKT를 차종별ㆍ연료별ㆍ연식별 VKT로 재분류한 후, 각 차량에 적합한 배출계수를 세부적으로 적용하여 도로이동오염원의 배출량에 대한 신뢰성을 향상시키도록 하였다.
그리고 배출계수를 세부차량별로 적용하기 위해 지역별ㆍ속도별로 산출된 VKT를 “2006년 자동차 주행거리 실태조사” 자료와 “2006년 국토해양부 자동차등록대수현황” 자료를 이용하여 지역별ㆍ속도별ㆍ차종별ㆍ연료별ㆍ연식별로 VKT를 재분류하였다.
첨두시간과 비첨두시간의 통행속도별 VKT 분포가와 같이 다른 것으로 나타나 통행속도에 따른 배출계수의 적용에 있어서 시간적 해상도도 고려하였다.
공간적 고해상도 VKT 및 배출량 산정을 위해 과 같이 1km×1km 단위의 격자를 이용하여 MOBILE 5의 Grid Analysis를 수행하였으며, 격자별ㆍ차종별ㆍ시간별ㆍ속도별 VKT를 산정하였다.
수도권 네트워크 자료와 통행 자료를 현실에 맞게 가공한 후 4단계 수요예측기법을 적용하여 와 같이 통행배정하였으며, 분석결과를 가공하여 수도권의 도로별ㆍ차종별ㆍ시간별 통행속도와 VKT를 산정하였다.
본 연구에서는 차량의 통행특성이 반영된 VKT를 산정하기 위해 교통수요예측모형을 적용하여 지역별ㆍ속도별 VKT를 산정하였으며, 실측된 VKT를 활용하여 모형에 의해 산정된 VKT를 보정하였다. 즉, 차량의 통행특성을 최대한 반영하면서 모형에 의한 예측오차를 보정한 VKT를 산정하였다. 그리고 배출계수를 세부차량별로 적용하기 위해 지역별ㆍ속도별로 산출된 VKT를 “2006년 자동차 주행거리 실태조사” 자료와 “2006년 국토해양부 자동차등록대수현황” 자료를 이용하여 지역별ㆍ속도별ㆍ차종별ㆍ연료별ㆍ연식별로 VKT를 재분류하였다.
그리고 배출계수를 세부차량별로 적용하기 위해 지역별ㆍ속도별로 산출된 VKT를 “2006년 자동차 주행거리 실태조사” 자료와 “2006년 국토해양부 자동차등록대수현황” 자료를 이용하여 지역별ㆍ속도별ㆍ차종별ㆍ연료별ㆍ연식별로 VKT를 재분류하였다. 이와 같이 세분류된 차량별 VKT에 대해 해당 차량에 적합한 배출계수를 적용하여 열간시동 배출량과 냉간시동 배출량, 증발 배출량을 산정한 후 이를 합한 도로이동오염원의 총배출량을 산정하였다. 본 연구에서의 배출량 분석절차는 <그림 1>과 같다.
이에 따라 앞서 산출된 지역별․속도별․차종별 VKT에 대해과 같이 지역별 속도별 세부차종별 연료별 연식별 VKT로 세분화하였다.
이때 열간시동 배출계수는 1999년, 2000년에 운행 중인 자동차를 표본 추출하여 측정한 배출가스 자료를 이용하며, 1997년 이전 연식의 배출계수를 기준으로 1998년 이후의 연식에 대해서는 의 차종별 보증 기간을 바탕으로 의 배출가스 보증기간 초과정도와 차종에 따른 열화계수 보정계수를 적용하여 열간시동 배출계수를 추정하였다.
도로비산먼지와 타이어마모의 경우 비산먼지를 배출하게 되는데, 도로이동오염원에 의한 비산먼지의 경우 타 오염원에 비해 극히 적은 양으로 본 연구에서는 제외하였다. 즉, 본 연구에서는 열간시동 배출량, 냉간시동 배출량, 증발 배출량에 의한 NOx, PM, VOC를 산정하였다.
본 연구는 교통-대기 통합패러다임의 도로이동오염원 배출량 산정 기법을 제시함으로써 도로이동오염원 배출량의 신뢰도를 향상시키도록 하였다. 특히, 본 연구는 차량의 통행특성을 반영하여 시공간적 고해상도의 배출량을 산정하기 위한 방법인 거시적 BUA 기법을 기반으로 지역별로 실측된 VKT를 활용하여 기존 BUA기법에 의해 추정된 VKT를 현실에 맞게 보정한 점과, 지역별로 산정된 VKT를 차종별ㆍ연료별ㆍ연식별 VKT로 재분류한 후, 각 차량에 적합한 배출계수를 세부적으로 적용하여 도로이동오염원의 배출량에 대한 신뢰성을 향상시킨 점에서 기존 연구와 크게 차별된다.
본 연구에서는 차량의 통행특성이 반영된 VKT를 산정하기 위해 교통수요예측모형을 적용하여 지역별ㆍ속도별 VKT를 산정하였으며, 실측된 VKT를 활용하여 모형에 의해 산정된 VKT를 보정하였다. 즉, 차량의 통행특성을 최대한 반영하면서 모형에 의한 예측오차를 보정한 VKT를 산정하였다.

대상 데이터

본 연구의 공간적 범위는 수도권으로 설정하고 시간적 범위는 2006년으로 설정하였다. 교통분석 툴로는 Trans-CAD를 이용하였으며 구득할 수 있는 교통자료의 한계를 고려하여 거시적 교통모형을 적용하였다.
수도권의 도로별ㆍ차종별ㆍ시간별 통행속도와 VKT 를 산정하기 위해 시정개발연구원에서 작성한 2006년 수도권 교통DB자료를 활용하였다. 수도권 교통DB자료는 링크 23,009개, 노드 17,200개로 구성되어 있으며, 링크에는 도로 유형, 용량, 길이 등의 자료가 포함되어 있고 네트워크의 Centroid와 O/D자료의 기종점은 1,142개로 설정되어 있다.
수도권의 도로별ㆍ차종별ㆍ시간별 통행속도와 VKT 를 산정하기 위해 시정개발연구원에서 작성한 2006년 수도권 교통DB자료를 활용하였다. 수도권 교통DB자료는 링크 23,009개, 노드 17,200개로 구성되어 있으며, 링크에는 도로 유형, 용량, 길이 등의 자료가 포함되어 있고 네트워크의 Centroid와 O/D자료의 기종점은 1,142개로 설정되어 있다. 수도권 네트워크 자료와 통행 자료를 현실에 맞게 가공한 후 4단계 수요예측기법을 적용하여 <그림 2>와 같이 통행배정하였으며, 분석결과를 가공하여 수도권의 도로별ㆍ차종별ㆍ시간별 통행속도와 VKT를 산정하였다.
본 연구에서는 VKT의 재분류를 위해 교통안전공단 자동차검사통합시스템(VIMS)과 국토해양부의 지역별․세부차종별․연료별․연식별 평균주행거리와 자동차등록대수 자료를 활용하였다.
교통분석 툴로는 Trans-CAD를 이용하였으며 구득할 수 있는 교통자료의 한계를 고려하여 거시적 교통모형을 적용하였다. 도로이동오염원의 배출물질은 최근 피해에 대한 관심이 깊어진 질소산화물(NOx)과 미세먼지(PM10), 휘발성 유기화합물(VOC)로 한정하였으며, 자세한 연구의 방법은 다음과 같다.

이론/모형

본 연구의 공간적 범위는 수도권으로 설정하고 시간적 범위는 2006년으로 설정하였다. 교통분석 툴로는 Trans-CAD를 이용하였으며 구득할 수 있는 교통자료의 한계를 고려하여 거시적 교통모형을 적용하였다. 도로이동오염원의 배출물질은 최근 피해에 대한 관심이 깊어진 질소산화물(NOx)과 미세먼지(PM10), 휘발성 유기화합물(VOC)로 한정하였으며, 자세한 연구의 방법은 다음과 같다.

성능/효과

<표 8∼10>과 같이 본 연구에서 제시한 기법에 의해 산정한 배출량은 CAPSS에 의한 배출량에 비해 약 12∼18% 적은 것으로 분석되었다.
본 연구에서 제시한 방법으로 도로이동오염원 배출량을 산정한 결과는 <표 7>과 같으며, 절대배출량은 NOx, VOC, PM10의 순서로 많은 것으로 분석되었다. 가장 배출량이 많은 NOx는 화물차에 의한 발생비중이 높은 것으로 분석되었다. 이는 수도권의 대기 질 개선을 위해서는 화물차의 집중적 관리가 필요함을 시사하며 다른 차종에 비해 배출량이 비교적 적은 버스의 경우 약 32%가 CNG와 같은 천연연료를 사용하기 때문인 것으로 검토된다.
또한 차량속도에 따른 배출계수가 에서와 같이 직선식이 아닌 곡선식을 따르기 때문에 CAPSS에서와 같이 평균주행속도에 해당하는 배출계수의 적용은 배출량 산정의 큰 오차발생요인으로 작용됨을 확인할 수 있다.
본 연구의 개선된 BUA 기법을 통해 수도권 도로이동 오염원 배출량을 산정한 결과, NOx는 136,262(톤/년), PM10은 7,007(톤/년), VOC는 36,942(톤/년)으로 산정되었다. 이는 기존 CAPSS에 의해 산정된 배출량과 약 12～18%의 차이가 발생하는 것이며, 이는 CAPSS의 경우 차량속도에 대한 배출계수의 적용에 있어 배출계수가 상대적으로 높은 차량속도 20km/h내외에 해당하는 배출계수를 적용한 반면, 개선된 BUA기법의 경우 교통모형에 의한 주행속도별 배출계수를 비교적 현실적으로 적용하였기 때문에 기존 CAPSS의 도로이동오염원 배출량 산정기법에 대한 문제점을 개선한 결과라 할 수 있다.
본 연구에서 제시한 방법으로 도로이동오염원 배출량을 산정한 결과는 과 같으며, 절대배출량은 NOx, VOC, PM10의 순서로 많은 것으로 분석되었다.

후속연구

서울시의 경우, 타 지역에 비해 승용차에 의한 배출량이 많은 것으로 분석되었기에 승용차에 의한 배출량 감소정책이 가장 시급한 것으로 사료되며, 화물기지가 많은 경기도의 경우 타 지역에 비해 화물차에 의한 배출량이 많은 것으로 분석되었기에 화물차에 대한 배출량 감소정책이 필요할 것으로 판단된다.
한편, 화물차의 경우는 타 차종에 비해 CAPSS에서의 배출량보다 더 적게 산정되었는데, 이는 본 연구에서 적용한 교통모형의 한계로 검토된다. 일반적인 교통모형에서는 차종별 통행속도가 동일하다는 가정 하에 차종별로 통행배분하며, 이에 따라 화물차의 통행속도가 실제보다 높게 추정될 여지가 있으며, 이는 상대적으로 낮은 배출계수의 적용을 요하기 때문에 배출량이 낮게 산출된 것으로 사료된다.
따라서 승용차의 경우 본 연구에서의 기법을 통한 배출량 산정이 세부적인 통행속도의 반영으로 인해 좀 더 현실적인 것으로 판단되지만, 화물차의 경우 교통모형에서 승용차와 통행속도가 동일하게 적용되기에 현실과 차이가 발생하는 것으로 검토되어 CAPSS에서의 배출량 분석기법과의 상호보완이 필요한 것으로 사료된다.
따라서 교통 모형에 의한 VKT의 보정에 대해 보다 신뢰성 있는 보정기법 연구가 필요하다. 둘째, 통행특성을 반영하기 위해 본 연구에서는 4단계 교통수요예측기법을 적용하여 차량의 통행속도와 통행량 등을 추정하였으나, 향후 이와 같은 거시적 교통모형과 더불어 ITS의 실시간 교통자료를 활용하는 미시적 교통모형과의 융합을 통해 교통모형의 현실 반영정도를 향상시킬 수 있는 기법의 개발을 모색해 볼 수 있겠다.
더불어 본 연구에서의 배출량 산정기법은 기존 CAPSS에서의 배출량 산정기법의 한계를 모두 불식시키는 배출량 산정모형이 아님을 분명히 하고, 활용목적에 따라 배출량 산정기법이 달리 개발되고 적용될 수 있어야 하겠다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	BUA 기법은 어떤 방법으로 구분되는가?	도로이동오염원 배출량산정 연구는 크게 TDA 기법과 BUA 기법으로 분류할 수 있으며, BUA 기법의 경우 교통수요예측모형에 의한 방법과 실시간 실측 교통자료를 이용하는 방법으로 구분된다.
	도로이동오염원 배출량산정 연구는 어떻게 분류할 수 있는가?	도로이동오염원 배출량산정 연구는 크게 TDA 기법과 BUA 기법으로 분류할 수 있으며, BUA 기법의 경우 교통수요예측모형에 의한 방법과 실시간 실측 교통자료를 이용하는 방법으로 구분된다.
	도로이동오염원 배출량산정 연구 중 TDA 기법은 무엇인가?	TDA 기법은 평균주행거리와 통행속도 등을 현실적으로 사용할 수 있는 평균화된 개념을 적용하여 전체적인 배출량을 추정한 다음 지역현황에 따라 배분하는 방법으로 현재 환경부에서는 이 방법을 통해 도로이동오염원 배출량을 산정하여 발표하고 있다.

참고문헌 (17)

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Hesham Rakha, Michel Van Aerde Verde, K, Ahn, and Antonio A. Trani(2001), 'Requirements for Evaluation Traffic Signal Control Impacts on Energy and Emissions Based on Instantaneous Speed and Acceleration Measurements', Transportation Research Record 1738, paper No. 00-1133
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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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