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차량 주행상태를 고려한 차량 배출가스 산정 모형 구축
A Study of Calculation Methodology of Vehicle Emissions based on Driver Speed and Acceleration Behavior 원문보기

大韓交通學會誌 = Journal of Korean Society of Transportation, v.29 no.5, 2011년, pp.107 - 120  

한동희 (한국도로공사 도로교통연구원) ,  이영인 (서울대학교 환경대학원) ,  장현호 (서울대학교 환경대학원)

초록
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대기오염물질과 온실가스가 주는 폐해는 점차 심각한 수준으로 발전하고 있는 상황에서 자동차에 의한 배출가스가 대표적인 배출원의 하나로 손꼽히고 있다. 교통부문에 있어서는 교통운영전략 등에 의해 배출가스량을 억제 및 관리할 수 있는 방법론에 대한 연구가 필요한 상황이나 아직까지 차량의 운행행태 즉 가속, 감속, 정지 시 등에 따른 배출량을 산정할 수 있는 모형에 대한 연구는 미미한 수준이다. 본 연구에서는 신호교차로와 같은 도로를 주행하는 차량이 가속, 감속 정지 하면서 배출하는 배출가스량을 산정할 수 있는 모형을 구축하였으며 이를 위하여 차량 실험을 기반으로 배출량표를 작성하고 차량의 움직임을 운동학적 접근법으로 분석하여 모형을 구축하였다. 최종적으로는 미시적 시뮬레이터와 배출표를 이용하여 가장 현실적인 배출량 산정체계를 구축하여 모형을 검증, 평가하였다. 평가 결과 기존의 평균주행속도를 이용한 배출모형 보다 상대적으로 정확한 배출량을 산정하는 것으로 분석되었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Traffic signal is one of the major factors that affect the amount of vehicle emissions on urban highway. The amount of vehicle emissions in urban area is highly affected by the vehicle's cruising speeds heavily influenced by the traffic signal lighting conditions. It was attempted in this study to t...

주제어

#차량배출가스   #배출표   #주행행태   #미시적시뮬레이터   #차량역학  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
CMEM은 무엇을 위해 개발되었는가? Comprehensive Modal Emissions Model(CMEM) 모형은 University of Clifornia의 CE-CERT와 University of Michigan의 Lawrence Berkeley National Laboratory에서 NCHRP의 후원을 받아 개발되었다. CMEM은 초단위의 차량 궤적(location, speed, acceleration)을 생성하는 미시적 교통 모형을 위해 개발되었는데 이 궤적은 모형에 바로 적용 가능하고, 개별적 그리고 통합적(indivudual and aggregate) 두 경우 모두의 에너지/배출량(CO , CO2 , HC, NOx)을 추정하게 된다. 이 모형은 여러 차량 카테고리별 초단위의 배기관 배출량과 연료소비량을 예측할 수 있으며 모형개발의 주목적은 주어진 차량운행시간의 길이를 고려하여 여러 차량 카테고리별 차량 배기관 배출량과 가속, 감속, 정지, 그리고 순행처럼 차량의 운행상태에 따른 배출량을 추정하는 것이다.
차량들의 평균주행궤적을 모형화하기 위한 전제사항 중 차량의 주행상태는 어떻게 구분되는가? 첫째, 모형에서 구분하는 차량의 주행상태는 4 가지 즉, ①정지시동(Idle), ②가속, ③감속, ④순항(Cruise)으로 구분하였다.
본 연구에서 차량의 주행행태를 반영한 배출가스량을 산정하는 모형을 개발하기 위해 수행한 연구의 세부 내용은 무엇인가? 첫째, 기존의 배출량 산정방법론 및 차량의 주행행태 모형화와 관련된 기존 문헌을 고찰하였다. 둘째, 신호교차로에서의 수요 공급관계식을 이용하여 차량 주행상태에 따른 배출량 산정모형을 구축하였다. 셋째, 자동차 배출량 실험을 통한 자동차의 가감속도에 따른 배출계수 산정과 현장 실험을 통한 도로 주행 시의 가감속 패턴 분석이 수행되었다. 마지막으로 모형의 검증을 위한 미시적 배출량 산정체계를 구축하였으며 배출계수 산정과정에서 도출된 배출량표(Emission Table)을 이용하여 본 연구에서 개발된 배출모형의 검증을 수행하였다. 연구의 수행을 모형 구축과정과 함께 설명한 흐름도는 <그림 1>과 같다.
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참고문헌 (25)

  1. 경기개발연구원(2002), "수도권 자동차 대기오염물질 배출량 추정 및 대기오염 저감 정책방안 연구". 

  2. 김종규.이종태.서광석(1994), "CVS-75모드와 도로실주행모드에 의한 자동차 배출가스 상관성 분석", 경기전문대학 논문집, 제21호, 경기전문대학, pp.111-118. 

  3. 김진영.김영성.김용표(1999), "서울수도권지역 주요 대기오염물질 배출원 자료 현황 분석", 한국대기환경학회지, 제15권 제6호, 한국대기환경학회, pp.813-826. 

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  4. 대한교통학회(2006), "철도투자평가편람". 

  5. 박성규.김신도.이영인(2001), "자동차 대기오염물질 산정 방법론 설정에 관한 비교 연구 (강남구의 실시간 교통량 자료를 이용하여)", 대한교통학회지, 19권 제4호, 대한교통학회, pp.35-47. 

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  6. 서광석.김종규(1995), "교통여건 변화에 따른 자동차 오염물질 배출에 관한 연구", 환경관리학회지, 제1집, 한국환경관리학회, pp.68-83. 

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  7. 서임기.이병주.왕위걸.남궁문(2007), "미시적 시뮬레이션을 이용한 교통정책 대안별 자동차 배출가스 저감 효과 분석", 대한교통학회지, 제25권 제6호, 대한교통학회, pp.89-97. 

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  8. 유지열.도종인.윤균덕.공부주.채경순.최재성(1997), "통행예측기법을 이용한 이동오염원의 대기오염물질 배출량 산정에 관한 연구", 한국대기환경학회 학술대회 눈문집, 제1권, 한국대기환경학회, pp.65-66. 

  9. 장영기.조경두.김동영.조규탁(1997), "GIS를 이용한 이동오염원 배출량 산정", 한국대기환경학회 학술대회 논문집, 제2권, 한국대기환경학회, pp.100-102. 

  10. 정성운.류정호.유영숙(2006), "자동차 오염물질 배출계수 산정을 위한 CVS-75모드와 국내차속모드의 상관성 비교 연구", 한국대기환경학회지, 제22권 제3호, 한국대기환경학회, pp.383-391. 

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  11. 조강래(2001), "자동차에서 배출되는 오염물질의 배출계수 산출과 예측", 대한설비공학회 환경부문강연회, 2001-11회, 대한설비공학회, pp.1-16. 

  12. 조규탁(2002), "자동차 대기오염물질 배출량의 공간해상도 개선을 위한 Nested Top Down Approach 개발", 서울대학교 박사학위논문. 

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  22. Messer, C.J.(1997), "Traffic flow theory", TRB special report 165. 

  23. Michalopoluos, P.G. and Stephanopoulos, G.(1981), "An Application of Shock Wave Theory To Traffic Signal Control", Transportation Research. Vol.15B, pp.35-51. 

  24. Rouphail, N.M., Frey, H.C., Colyar, J.D., and Unal, A.(2001), "Vehicle emissions and traffic measures :exploratory analysis of field observations at signalized arterials". Proceeding of 80th Annual Meeting of the Transportation Research Board, pp.7-11, Washington D.C. 

  25. Skabardonis, A.(1997), "Modeling framework for estimating emissions for large urban areas", Transportation Research Record, Vol.1587, pp.85-95. 

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