[논문]Tier 3 방법론을 활용한 BIS 사업의 CO2 저감효과 분석 - 대전-청주 간 광역BIS 사업을 중심으로 -

정연식; 송태진; 김정완

doi:10.12652/ksce.2011.31.3d.375

Tier 3 방법론을 활용한 BIS 사업의 CO2 저감효과 분석 - 대전-청주 간 광역BIS 사업을 중심으로 -
Reduction Effect of CO2 Emission on BIS Using Tier 3 Methodology - A Case Study on Daejun-Chungjoo Project - 원문보기

大韓土木學會論文集, Journal of the Korean Society of Civil Engineers, D. 교통공학, 도로공학, 시공관리, 정보기술, 지역 및 도시계획, 철도공학, 측량 및 지형공간정보공학, v.31 no.3D, 2011년, pp.375 - 381

정연식 (한국교통연구원) , 송태진 (한국교통연구원) , 김정완 (국토해양부)

초록
AI-Helper

본 연구는 ITS(Intelligent Transport Systems) 기술 중 버스대중교통의 신속성 및 정시성 등 서비스 향상을 위해 구축된 버스정보시스템(BIS: Bus Information System) 운영에 대한 $CO_2$ 저감효과를 분석하였다. IPCC에서는 $CO_2$ 저감효과 분석을 위해 3가지 방법을 제시하고 있으며, 이 중 가장 구체적인 Tier 3 방법을 활용하고자 하였다. 분석은 대전-청주 간 BIS 구축 노선 중 8.3km 구간에 대하여 진행되었으며, Tier 3 방법에 필요한 교통 관련 자료는 ITS 기반으로 수집된 자료를 활용하였다. 분석결과, BIS사업 시행에 따른 $CO_2$ 저감효과는 연간 $39.45tCO_2/km$가 있는 것으로 나타났다. 이러한 $CO_2$ 저감효과는 향후 BIS 사업의 효과척도로 사용 가능할 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study presents an analysis of $CO_2$ emission reduction effect on bus information system (BIS) which is operated to improve various services of bus transit such as rapid and on-time service. Although the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) released three methodological types of models for analyzing the amount of greenhouse gas reduction, this study used the Tier 3 method that is the most concrete one. A case study was performed to a 8.3 km section of Daejun-Chungjoo BIS system, and dataset required to the Tier 3 method was obtained from ITS-based surveillance systems. The study result showed that the reduction effect of $CO_2$ on BIS operation was yearly $39.45tCO_2/km$. Therefore, such effect can be potentially useful to a measurement of effectiveness (MOE) of BIS projects hereafter.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

그러나 현재까지 ITS 사업으로 인해 발생된 CO₂ 저감효과에 대한 분석 사례는 없는 것으로 조사되었다. 따라서 본 연구에서는 ITS 서비스 분야 중 기존의 대중교통의 서비스를 고도화하여 자동차 수요를 대중교통으로의 수단전환으로 유도하고 있는 BIS운영에 대한 CO₂ 저감효과를 분석하고자 하였다.
본 연구는 BIS 사업 운영으로 인한 CO₂ 저감효과를 분석하기 위하여, IPCC에서 제시한 Tier 3 방법과 ITS 교통 정보 수집 시스템을 통해 수집된 실제 교통류 자료를 활용 하여 CO₂ 배출량 산출방법을 제시하였다. 제시된 방법론은 대전-청주축 광역 BIS 시행 구간 중 8.
본 연구는 대중교통분야 ITS 요소기술인 BIS 기술도입에 따른 CO₂ 저감효과를 추정하고자 하였다. 일반적으로 CO₂ 배출량 산정을 위해서는 기후변화에 대한 정부간 패널 즉, IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 발간한 가이드라인을 적용한다.
반면, Tier 3 방법은 보다 정확하게 효과를 분석할 수 있으나, 이를 위해서는 보다 구체적인 자료의 구축이 요구된다. 본 연구에서는 교통정보 수집 시스템에서 수집되는 정보를 활용하고, 수집된 정보를 Tier 3 방법에 적용하여 BIS사업에 대한 CO₂ 저감 효과를 산출하고자 하였다. 그림 1은 본 연구에 활용된 Tier 3 방법에 의한 CO₂ 배출량 산출과정을 나타낸 것이다.

가설 설정

우선 표 2를 참조하여 차종별, 속도별 배출계수를 산출하였다. BIS사업으로 인한 CO₂ 저감효과는 승용차 이용자들의 버스로의 수단전환에 의한 것으로 가정하였다. 따라서 트럭에 대한 부분은 분석에서 제외하였다.
공간적 범위로는 분석구간의 시점과 종점 및 방향에 대한 내용을 정리하였다. 또한, 수집된 승용차 및 버스의 속도 자료를 활용하였으며, 택시의 속도는 승용차와 동일한 속도로 가정하였다. 또한, 교통량은 교차로 지점에서 유입되는 교통량을 반영하였으며, 교통량 조사 지점을 기준으로 분석구간을 세분화하였다.

제안 방법

BIS 사업 전·후에 대한 버스운행속도 자료의 수집을 위해 대전시 ITS 센터에서 수집된 704번 노선 버스의 평균속도(km/h)를 활용하였다.
이 사업은 일반국도 17호선 축에서 발생하는 광역교통문제를 해결하기 위하여 기존의 시내버스에 ITS를 접목시킨 BIS사업이다. CO₂ 저감효과 분석을 위하여 시행 전 시점과 시행 후 시점의 CO₂ 배출량을 산출 및 비교하였다. 즉, BIS 시행 전인 2005년 자료와 시행 후인 2007년 자료를 활용하였다.
결과적으로 본 연구에서는 Tier 3방법을 활용하여 BIS의 시행 전·후에 대한 CO2 배출량을 추정하였다.
또한, 수집된 승용차 및 버스의 속도 자료를 활용하였으며, 택시의 속도는 승용차와 동일한 속도로 가정하였다. 또한, 교통량은 교차로 지점에서 유입되는 교통량을 반영하였으며, 교통량 조사 지점을 기준으로 분석구간을 세분화하였다.
또한, 현장조사에서 수집된 첨두 2시간(17:00~19:00) 교통량과 비첨두 2시간(13:00~15:00) 교통량을 일 교통량으로 환산하기 위하여 ‘교통시설 투자평가지침(2009)’에 제시된 방법을 활용하였으며, 이를 다시 연간 교통량으로 환산하였다.
본 연구에서는 BIS 시행에 따른 CO₂ 저감효과를 분석하기 위하여, 그림 2에 제시된 바와 같이 3단계로 절차를 구분하였다. 1단계에서는 필요한 자료를 수집하며, 2단계에서는 수집된 자료를 분석하며, 3단계에서는 저감효과를 산출하게 된다.
Tier 3 방법은 차종별, 속도별 다른 배출계수를 활용하기 때문에, 차량과 연료는 유형별 분류가 필요하다. 본 연구에서는 연료는 휘발유, 경유, 가스로 분류하였으며, 차량은 표 2에 제시된 대로 분류하여 배출계수 산출공식을 적용한다.
사업 시행 여부에 따른 저감효과를 분석하기 위해서는 시행 전·후에 대한 자료를 활용해야 한다. 수집지점은 교통량이 수집된 지점으로 제시하며, 시간은 30분, 1시간, 혹은 2시간 단위로, 분석하고자 하는 시간적 범위를 설정하여 집계한다. 공간적 범위에 대한 세부 분석구간의 시점과 종점 및 방향에 대한 내용을 정리한다.
배출량을 산출하였다. 우선 표 2를 참조하여 차종별, 속도별 배출계수를 산출하였다. BIS사업으로 인한 CO₂ 저감효과는 승용차 이용자들의 버스로의 수단전환에 의한 것으로 가정하였다.
제시된 분석 절차에 따라 분석구간의 BIS 사업 시행 전·후에 대한 CO2 배출량을 산출하였다.
표 2는 분석에 사용된 자료를 나타낸 것이다. 즉, 연도, 자료수집 지점, 시간, 공간적 범위(구간), 수단별 속도, 구간의 거리, 수단 별 교통량으로 정리하였다. 연도는 시행 전시점인 2005년과 시행 후 시점인 2007년으로 구분하였으며, 수집지점은 교통량이 수집된 지점으로 정리하였으며, 자료는 1시간 단위로 집계하여 활용하였다.
또한, 본 연구에서는 대전시에서 현장조사를 통해 구축한 차종별 교통량 자료를 활용하였다⁶⁾. 차종별 교통량은 10월과 11월 사이에 현장 조사를 시행한 자료를 활용하였으며, 시간대는 첨두 시간(17:00~19:00)과 비첨두 시간(13:00~15:00)로 구분하였다.

대상 데이터

즉, BIS 시행 전인 2005년 자료와 시행 후인 2007년 자료를 활용하였다. 공간적인 범위로는 대전광역시내에서 구축 및 운영되고 있는 일부 구간을 선정하였으며, 그림 4는 선정된 구간에 나타낸다. 이 그림에 제시된 바와 같이 1지점(읍내 3지점~GS칼텍스 앞: 6.
BIS 사업 전·후에 대한 버스운행속도 자료의 수집을 위해 대전시 ITS 센터에서 수집된 704번 노선 버스의 평균속도(km/h)를 활용하였다. 또한, 본 연구에서는 대전시에서 현장조사를 통해 구축한 차종별 교통량 자료를 활용하였다⁶⁾. 차종별 교통량은 10월과 11월 사이에 현장 조사를 시행한 자료를 활용하였으며, 시간대는 첨두 시간(17:00~19:00)과 비첨두 시간(13:00~15:00)로 구분하였다.
본 연구에서는 BIS사업에 대한 CO₂ 저감 효과를 분석하기 위하여 대전-청주축 광역 BIS 사업을 분석대상 구간으로 선정하였다⁵⁾. 이 사업은 2005년 12월에 착공하여, 2006년 8월에 준공되어 운영중에 있다.
즉, 연도, 자료수집 지점, 시간, 공간적 범위(구간), 수단별 속도, 구간의 거리, 수단 별 교통량으로 정리하였다. 연도는 시행 전시점인 2005년과 시행 후 시점인 2007년으로 구분하였으며, 수집지점은 교통량이 수집된 지점으로 정리하였으며, 자료는 1시간 단위로 집계하여 활용하였다. 공간적 범위로는 분석구간의 시점과 종점 및 방향에 대한 내용을 정리하였다.
결과적으로 본 연구에서는 Tier 3방법을 활용하여 BIS의 시행 전·후에 대한 CO₂ 배출량을 추정하였다. 이를 위해, 현재 운영중인 교통정보수집시스템에서 수집된 실제 교통류 자료를 활용하였다.
CO₂ 저감효과 분석을 위하여 시행 전 시점과 시행 후 시점의 CO₂ 배출량을 산출 및 비교하였다. 즉, BIS 시행 전인 2005년 자료와 시행 후인 2007년 자료를 활용하였다. 공간적인 범위로는 대전광역시내에서 구축 및 운영되고 있는 일부 구간을 선정하였으며, 그림 4는 선정된 구간에 나타낸다.

이론/모형

또한, 상파울로 시의 BRT 사업 중 가장 효과적인 상황을 도출하기 위하여 Castro와 Strambi(2010) 는 5가지의 가상의 시나리오를 설정하여, 시나리오 별 CO₂ 저감효과를 분석하였으며. CO₂ 배출량 산정을 위해 IVE(International Vehicle Emissions Model)²⁾ 방법을 사용하였다. 미국의 뉴욕 시는 CACP(Clean Air and Climate Protection) 소프트웨어를 사용하여 도로부문의 CO₂ 배출량을 산정하였다³⁾.

성능/효과

3km)에 대한 시행 전 연간 CO₂ 배출량은 27,879tCO₂로 나타났으며, 시행 후 연간 CO₂ 배출량은 27,552tCO₂로 나타났다. 결론적으로 대전-청주 축 광역 BIS 중 분석구간에서는 연간 약 327tCO₂의 CO₂ 저감효과가 발생한 것으로 나타났으며, 이를 원단위 개념으로 환산하면 km당 39.45tCO₂가 저감되는 것으로 정리된다.
김기동 외 연구진(2009)은 경기도 31개 시·군 지역에 대한 도로 교통부문 CO₂ 배출량을 Tier 1과 Tier 3 방법으로 산정하여 결과를 비교하였다. 그 결과 Tier 3 방법으로 산정한 배출량이 Tier 1 방법으로 산정한 배출량보다 많은 것으로 나타났다. 이 연구에서 Tier 3 방법에 사용된 교통량은 차량 등록대수를 활용하였으며, 평균 주행거리도 자동차 검사소에서 차량의 주행기록계로부터 추출된 자료를 활용하였기 때문에 정확한 CO₂ 배출량을 산정하였다고 하기에는 한계가 있다.
즉, 현재 BIS는 정시성, 신속성, 서비스 개선 등으로 인하여 서울을 비롯하여 전국적으로 구축이 확장되고 있다. 따라서 본 연구에서 제시한 방법을 활용하여 전국에 운영중인 BIS 사업으로 인한 CO₂ 배출량 추정이 가능하며, 그 결과 국가 전체적인 저감효과를 추정 할 수 있다. 그러나, 일부 BIS 사업의 경우 교통량, 속도 등을 측정할 수 있는 ITS 기술이 보급되지 않아 CO₂ 배출량을 산출하기 위한 기반자료의 구축에 제약이 따를 수 있다.
이러한 정보에는 버스의 노선정보, 현재 운행위치, 배차간격 등이 포함되며, 이러한 정보를 제공받은 이용자들은 보다 편리하게 버스를 이용하게 된다. 따라서 정시성 향상, 버스 간 간격 유지, 버스 서비스 만족도 향상 등의 효과로 이어지며, 결론적으로 버스 이용률 증가라는 결과를 기대할 수 있다. 한 예로 대전광역시의 경우 BIS 도입으로 버스 승·하차 인원은 28.
또한, 유영숙 외 연구진(2009)은 대기오염물질 통합관리시스템(GHG-CAPSS)을 이용하여 Tier 3 방법으로 차종별, 시도별 CO₂ 배출량을 산정하였다. 분석결과 승용차가 44%로 CO₂를 가장 많이 배출하는 것으로 나타났으며, 그 다음으로 소형 화물차, 대형 화물차 순으로 나타났다.
배출량 산출방법을 제시하였다. 제시된 방법론은 대전-청주축 광역 BIS 시행 구간 중 8.3km 구간에 대하여적용하였으며, 그 결과 연간 단위거리(km) 당 39.45tCO₂가 저감되는 것으로 나타났다. 이러한 CO₂ 저감효과 분석은 거시적인 교통지표(자동차 등록대수, 차종별 연료소비량)를 활용하는 Tier 1 및 Tier 2 방법과는 달리 구체적인 교통류 자료를 활용하여 보다 정확한 CO₂ 저감효과를 산출할 수 있다는데 의의가 있다.
또한, 현장조사에서 수집된 첨두 2시간(17:00~19:00) 교통량과 비첨두 2시간(13:00~15:00) 교통량을 일 교통량으로 환산하기 위하여 ‘교통시설 투자평가지침(2009)’에 제시된 방법을 활용하였으며, 이를 다시 연간 교통량으로 환산하였다. 추정 결과, 분석구간(8.3km)에 대한 시행 전 연간 CO₂ 배출량은 27,879tCO₂로 나타났으며, 시행 후 연간 CO₂ 배출량은 27,552tCO₂로 나타났다. 결론적으로 대전-청주 축 광역 BIS 중 분석구간에서는 연간 약 327tCO₂의 CO₂ 저감효과가 발생한 것으로 나타났으며, 이를 원단위 개념으로 환산하면 km당 39.

후속연구

그 결과 Tier 3 방법으로 산정한 배출량이 Tier 1 방법으로 산정한 배출량보다 많은 것으로 나타났다. 이 연구에서 Tier 3 방법에 사용된 교통량은 차량 등록대수를 활용하였으며, 평균 주행거리도 자동차 검사소에서 차량의 주행기록계로부터 추출된 자료를 활용하였기 때문에 정확한 CO₂ 배출량을 산정하였다고 하기에는 한계가 있다. 또한, 유영숙 외 연구진(2009)은 대기오염물질 통합관리시스템(GHG-CAPSS)을 이용하여 Tier 3 방법으로 차종별, 시도별 CO₂ 배출량을 산정하였다.
그러나, 일부 BIS 사업의 경우 교통량, 속도 등을 측정할 수 있는 ITS 기술이 보급되지 않아 CO₂ 배출량을 산출하기 위한 기반자료의 구축에 제약이 따를 수 있다. 이러한 경우 CO₂ 배출량 추정을 위해 지역별 특성(인구규모, 교통패턴 등) 등을 고려하여 유사한 지역별 특성을 가지는 타 지역의 원단위 배출량을 참조하여 전국 단위 CO₂ 저감효과 산출에 보완적으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
이러한 방법을 기반으로 전국에서 운영중인 BIS 사업으로 인한 CO₂ 저감효과를 추정할 수 있을 것으로 판단된다. 즉, 현재 BIS는 정시성, 신속성, 서비스 개선 등으로 인하여 서울을 비롯하여 전국적으로 구축이 확장되고 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	도로 교통분야에서 도로의 운영 효율을 높이고자 하는 대표적인 노력은 무엇인가?	즉, 현재의 교통 시스템을 효율적으로 운영하는 것은 에너지 이용 효율을 증가시키며, 결과적으로 CO2 배출량을 감소시키게 된다. 도로 교통분야에서 지능형교통체계(ITS: Intelligent Transport Systems)는 도로의 운영 효율을 높이고자 하는 대표적인 노력이다. 이러한 사례로는 고속도로 통행요금 자동징수 시스템이 대표적이며, 혼잡한 도로구간에 대한 정보제공으로 혼잡구간의 우회유도, 돌발상황의 신속 검지 및 대응으로 인한 추가혼잡의 최소화 등이 포함된다.
	대중교통분야 ITS 요소기술인 BIS 기술이 구축된 이유는 무엇인가?	또한 대중교통 서비스 고도화는 승용차 이용자들을 대중교통 분야로의 수단전환을 유도하여 결과적으로 통행에 대한 에너지 소비량을 감소시키는 효과로 이어진다. 이러한 대중교통 서비스 고도화의 대표적 사례로는 버스 운행정보에 대한 실시간 통행정보를 제공하기 위해 구축된 버스정보시스템(Bus Information System: BIS)을 포함한다.
	대중교통 서비스 고도화는 어떠한 효과를 야기하는가?	이러한 사례로는 고속도로 통행요금 자동징수 시스템이 대표적이며, 혼잡한 도로구간에 대한 정보제공으로 혼잡구간의 우회유도, 돌발상황의 신속 검지 및 대응으로 인한 추가혼잡의 최소화 등이 포함된다. 또한 대중교통 서비스 고도화는 승용차 이용자들을 대중교통 분야로의 수단전환을 유도하여 결과적으로 통행에 대한 에너지 소비량을 감소시키는 효과로 이어진다. 이러한 대중교통 서비스 고도화의 대표적 사례로는 버스 운행정보에 대한 실시간 통행정보를 제공하기 위해 구축된 버스정보시스템(Bus Information System: BIS)을 포함한다.

참고문헌 (9)

광주광역시(2002) 시내버스도착안내시스템 시범노선 운영평가 보고서, 광주광역시.
국토해양부(2009) 교통시설 투자평가지침 개정안, 국토해양부.
김기동, 이태정, 김동술, 조진식, 구윤서(2009) 배출방법에 따른 경기지역 도로수송부문 온실가스 배출량 산정 비교, 한국대기환경학회 2009년 추계학술대회, 한국대기환경학회.
유영숙, 석광설, 임재현, 이수빈, 이성호, 이지애, 이설아, 홍유덕(2009) Tier 3 방법론에 의한 도로이동원 온실가스 배출량 산정 연구, 한국대기환경학회 추계학술대회, 한국대기환경학회.
최상진, 김호정, 홍영실, 장영기(2003) Tier 2-3 수준의 수송부문 온실가스 배출량 추정(2000), 한국대기환경학회 2003년도 추계학술대회, 한국대기환경학회.
Castro, C. F. C. d., Strambi, O. (2010) Assessing the net effect on emissions of the implementation of a BRT system in Sao Paulo, Brazil: a case study and some hypothetical scenarios, Transportation Research Board 89th Annual Meeting Transportation Research Board, Washington, DC.
Farzaneh, M., Schneider, W., Zietsman, J. (2010) Field Evaluation of Carbon Dioxide Emissions at High Speeds', Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2191, pp. 152-157.

상세보기
Grutter (2006) 'BRT Bogota, Colombia: TransMilenio Phase II-IV', Project Design Document Form(CDM PDD), grutter consulting.
IPCC (2006) '2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories', Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC).

저자의 다른 논문 :

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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