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문제 정의
- 본 연구의 목적은 특정 관측지점에서 얻어낸 연료 소비량 기반 배출계수가 배출량 산정 대상 지역 전체의 상황을 얼마나 정확히 대표할 수 있는 지를 평가하는 것이다. 국내 소형 경유차 12대를 대상으로 차량별, 운전조건별로 오염물질 배출량 및 연료 소비량을 측정하였다.
- 최종적으로는 소규모의 관측 현장과 대규모의 분석 대상 지역의 주행패턴 차이가 초래할 수 있는 배출계수의 변화 및 기여도를 정량화하였다. 즉, 연료소비량 기반의 배출량 산정은 주행패턴에 따라 크게 달라질 수 있으며 이는 배출량 산정에 오류를 범할 수 있으나, 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 차속과 상대 가속도를 고려한 주행패턴에 따른 배출계수를 고려하여 대표성 있는 결과를 산출할 수 있는 방법론을 제안하고자 하였다.
가설 설정
- 연료 소비율은 연료중의 탄소 질량과 배출가스 중의 탄소 질량이 동일하다는 전제하에 배출가스 중의 CO2, CO, HC의 배출량을 이용하여 연료소비율 계산하는 탄소 평형 방법을 사용하였다. 연료와 배출가스 중에 포함된 수소 대 탄소 비율(H/C Ratio)은 1.86으로 가정하였다(Economic Commission for Europe, 2008). Euro5 기준 대응 차량에 장착된 DPF는 경유 차량의 입자상물질(Particulate matter, PM) 배출량을 90% 이상 저감시키는 것으로 알려져 있으며, 이전 연구결과에서도 Euro-5 차량의 PM 배출량은 매우 낮은 수준임이 보고된 바 있다(NIER, 2012).
제안 방법
- 실험 차량이 차대동력계 위에서 OC 주행패턴을 따라 주행할 때 배출된 배출가스를 희석터널로 유도하여 희석용 공기와 혼합하였다. 2개의 정화용 촉매장치(DAR 2200, Horiba)를 이용하여 희석용 공기에 함유된 오염물질을 제거함으로써 분석용 시료인 희석 배출가스의 농도에 미치는 희석용 공기의 영향이 최소화되도록 하였다. 혼합된 희석 배출가스의 유량을 임계유량 벤튜리 (Critical flow venturi, CFV)로 일정하게 유지하였으며, 희석 배출가스 흐름으로부터 실시간으로 채취한 분석용 시료의 질소산화물 (NOx), 이산화탄소 (CO2), 일산화탄소(CO) 및 탄화수소(THC) 농도를 배출가스 분석기(MEXA 7200H, Horiba)를 이용하여 1 Hz 주기로 분석하였다.
- 경유 소형차의 가스상 대기오염물질 배출량을 차대동력계 실험을 통해 차량 열간 상태에서 1회씩 측정하여 연료 소비량 기반의 배출계수를 산출하였다. 실험실 내에서 도로 주행 상황을 모사하여 얻은 시계열 오염물질 측정결과를 매 1 km 단위로 분할하여 각 주행 소구간의 운전조건과 배출량을 분석하였다.
- 이는 NIER 모드 7개를 조합한 것으로써, NIER 3, 5, 7, 9, 12, 14, 15, 9, 7, 5, 3 모드의 순서로 조합하였다. 국내 표준 주행패턴과의 유사성을 개선하기 위해 일부 모드의 시간 비중을 조정하여 사용하였다. OC의 총 주행 거리는 77.
- 국내 소형 경유차 12대를 대상으로 차량별, 운전조건별로 오염물질 배출량 및 연료 소비량을 측정하였다. 기존의 연료 소비량 기반 배출계수가 가지고 있는 측정 방법상의 문제를 해소하기 위해, 모든 측정방법은 차대동력계와 희석터널을 사용하는 환경부의 자동차 배출가스 인증 시험 방법을 준용하였다. 측정을 통해 주행패턴의 운전조건 변화에 따른 오염물질 배출계수 변화 경향을 분석하고, 연료 소비량 기반 배출계수의 분포를 파악하였다.
- 혼합된 희석 배출가스의 유량을 임계유량 벤튜리 (Critical flow venturi, CFV)로 일정하게 유지하였으며, 희석 배출가스 흐름으로부터 실시간으로 채취한 분석용 시료의 질소산화물 (NOx), 이산화탄소 (CO2), 일산화탄소(CO) 및 탄화수소(THC) 농도를 배출가스 분석기(MEXA 7200H, Horiba)를 이용하여 1 Hz 주기로 분석하였다. 배출가스 중의 이산화질소(NO2)는 분석기 내의 NO/NO2 컨버터를 통해 일산화질소(NO)로 변환하였으며, 그 후 NO를 분석하여 NOx 농도를 구하였다. 오염물질 분석항목별 분석 원리는 표 2와 같다.
- 시계열 결과 분석은 전체 OC 주행결과를 누적 주행거리를 기준으로 매 1 km 간격의 주행 소구간(1-km trip segment)으로 구분하고, 각 소구간 내의 시계열 결과를 평균하는 방법을 사용하였다. OC의 총 주행거리가 77.
- 경유 소형차의 가스상 대기오염물질 배출량을 차대동력계 실험을 통해 차량 열간 상태에서 1회씩 측정하여 연료 소비량 기반의 배출계수를 산출하였다. 실험실 내에서 도로 주행 상황을 모사하여 얻은 시계열 오염물질 측정결과를 매 1 km 단위로 분할하여 각 주행 소구간의 운전조건과 배출량을 분석하였다.
- 희석 배출가스의 유량과 희석계수를 이용하여 오염물질의 농도를 질량 배출율로 환산하였다. 연료 소비율은 연료중의 탄소 질량과 배출가스 중의 탄소 질량이 동일하다는 전제하에 배출가스 중의 CO2, CO, HC의 배출량을 이용하여 연료소비율 계산하는 탄소 평형 방법을 사용하였다. 연료와 배출가스 중에 포함된 수소 대 탄소 비율(H/C Ratio)은 1.
- 오염물질 배출량은 차대동력계 및 오염물질 분석기를 위주로 구성된 인증 실험용 표준 장비를 이용하여 실험실 내에서 측정하였다(UNECE, 2011). 직경 48 in의 로울러 및 전기식 관성 부가 기능을 갖는 차대동력계(AN4652, AVL)를 이용하여 차량의 도로 부하 조건을 모사하였다.
- 오염물질 측정 실험 시에는 OC를 구성하는 NIER 모드를 각각 주행하여 해당 모드의 시계열 오염물질 배출 결과를 측정하고, 각각의 시계열 결과를 조합하여 OC 주행 시의 오염물질 측정 결과로 사용하였다.
- 기존의 연료 소비량 기반 배출계수가 가지고 있는 측정 방법상의 문제를 해소하기 위해, 모든 측정방법은 차대동력계와 희석터널을 사용하는 환경부의 자동차 배출가스 인증 시험 방법을 준용하였다. 측정을 통해 주행패턴의 운전조건 변화에 따른 오염물질 배출계수 변화 경향을 분석하고, 연료 소비량 기반 배출계수의 분포를 파악하였다. 최종적으로는 소규모의 관측 현장과 대규모의 분석 대상 지역의 주행패턴 차이가 초래할 수 있는 배출계수의 변화 및 기여도를 정량화하였다.
- 오염물질 배출량은 차대동력계 및 오염물질 분석기를 위주로 구성된 인증 실험용 표준 장비를 이용하여 실험실 내에서 측정하였다(UNECE, 2011). 직경 48 in의 로울러 및 전기식 관성 부가 기능을 갖는 차대동력계(AN4652, AVL)를 이용하여 차량의 도로 부하 조건을 모사하였다. 실험 차량이 차대동력계 위에서 OC 주행패턴을 따라 주행할 때 배출된 배출가스를 희석터널로 유도하여 희석용 공기와 혼합하였다.
- 기존의 연료 소비량 기반 배출계수가 가지고 있는 측정 방법상의 문제를 해소하기 위해, 모든 측정방법은 차대동력계와 희석터널을 사용하는 환경부의 자동차 배출가스 인증 시험 방법을 준용하였다. 측정을 통해 주행패턴의 운전조건 변화에 따른 오염물질 배출계수 변화 경향을 분석하고, 연료 소비량 기반 배출계수의 분포를 파악하였다. 최종적으로는 소규모의 관측 현장과 대규모의 분석 대상 지역의 주행패턴 차이가 초래할 수 있는 배출계수의 변화 및 기여도를 정량화하였다.
- 2개의 정화용 촉매장치(DAR 2200, Horiba)를 이용하여 희석용 공기에 함유된 오염물질을 제거함으로써 분석용 시료인 희석 배출가스의 농도에 미치는 희석용 공기의 영향이 최소화되도록 하였다. 혼합된 희석 배출가스의 유량을 임계유량 벤튜리 (Critical flow venturi, CFV)로 일정하게 유지하였으며, 희석 배출가스 흐름으로부터 실시간으로 채취한 분석용 시료의 질소산화물 (NOx), 이산화탄소 (CO2), 일산화탄소(CO) 및 탄화수소(THC) 농도를 배출가스 분석기(MEXA 7200H, Horiba)를 이용하여 1 Hz 주기로 분석하였다. 배출가스 중의 이산화질소(NO2)는 분석기 내의 NO/NO2 컨버터를 통해 일산화질소(NO)로 변환하였으며, 그 후 NO를 분석하여 NOx 농도를 구하였다.
- 오염물질 분석항목별 분석 원리는 표 2와 같다. 희석 배출가스의 유량과 희석계수를 이용하여 오염물질의 농도를 질량 배출율로 환산하였다. 연료 소비율은 연료중의 탄소 질량과 배출가스 중의 탄소 질량이 동일하다는 전제하에 배출가스 중의 CO2, CO, HC의 배출량을 이용하여 연료소비율 계산하는 탄소 평형 방법을 사용하였다.
대상 데이터
- 본 연구의 목적은 특정 관측지점에서 얻어낸 연료 소비량 기반 배출계수가 배출량 산정 대상 지역 전체의 상황을 얼마나 정확히 대표할 수 있는 지를 평가하는 것이다. 국내 소형 경유차 12대를 대상으로 차량별, 운전조건별로 오염물질 배출량 및 연료 소비량을 측정하였다. 기존의 연료 소비량 기반 배출계수가 가지고 있는 측정 방법상의 문제를 해소하기 위해, 모든 측정방법은 차대동력계와 희석터널을 사용하는 환경부의 자동차 배출가스 인증 시험 방법을 준용하였다.
- 차종은 승용차, SUV, 승합차 및 소형 화물트럭 등 현재 국내에서 사용되는 경유 소형차의 대표적인 차종을 가급적 많이 포함하도록 구성하였고, 국내 4개 제작사의 생산 차량을 포함하도록 하였다. 모든 실험 차량은 배출가스 재순환 장치(Exhaust Gas Recirculation, EGR)와 디젤 산화촉매(Diesel Oxidation Catalyst, DOC)를 장착하고 있으며, Euro-5 차량은 DOC와 함께 디젤 입자상물질 필터(Diesel Particulate Filter, DPF)를 추가로 장착하고 있다. 오염물질 저감 기술 측면에서, 이는 국내 경유 소형차의 전반적인 기술 현황을 대표하는 수준으로 판단된다.
- 오염물질 측정을 위한 실험 차량의 주행패턴은 실제 도로상의 운전조건을 모사한 주행패턴(Off-cycle, OC)을 사용하였다. 본 연구에서 사용한 OC는 우리나라의 표준 주행패턴과 통계적 유사성을 보이는 NIER 모드의 조합으로 선정하였다. 국내 표준 주행패턴으로는 2010년 국제표준화기구(WP29)의 국제 표준 주행패턴 (Worldwide harmonized Light duty vehicle Test Cycle, WLTC) 개발을 위해 확보한 국내 소형차 36,000 km의 주행 결과를 사용하였다(NIER, 2010).
- 실험 차량은 1.5~3 L의 엔진 배기량과 2005~2012년의 연식 범위를 갖는 Euro-3~5 배출허용기준 대응 경유 소형차 12대이다(표 1). 차종은 승용차, SUV, 승합차 및 소형 화물트럭 등 현재 국내에서 사용되는 경유 소형차의 대표적인 차종을 가급적 많이 포함하도록 구성하였고, 국내 4개 제작사의 생산 차량을 포함하도록 하였다.
- 상대적으로 노후 정도가 심한 Euro-3 차량은 확보의 어려움 등으로 인해 소형 화물트럭 1대에 대해서만 실험할 수 있었다. 실험용 연료는 인천광역시 서구 및 계양구 주유소의 시중 판매 경유를 사용하였다.
- 오염물질 측정을 위한 실험 차량의 주행패턴은 실제 도로상의 운전조건을 모사한 주행패턴(Off-cycle, OC)을 사용하였다. 본 연구에서 사용한 OC는 우리나라의 표준 주행패턴과 통계적 유사성을 보이는 NIER 모드의 조합으로 선정하였다.
- 5~3 L의 엔진 배기량과 2005~2012년의 연식 범위를 갖는 Euro-3~5 배출허용기준 대응 경유 소형차 12대이다(표 1). 차종은 승용차, SUV, 승합차 및 소형 화물트럭 등 현재 국내에서 사용되는 경유 소형차의 대표적인 차종을 가급적 많이 포함하도록 구성하였고, 국내 4개 제작사의 생산 차량을 포함하도록 하였다. 모든 실험 차량은 배출가스 재순환 장치(Exhaust Gas Recirculation, EGR)와 디젤 산화촉매(Diesel Oxidation Catalyst, DOC)를 장착하고 있으며, Euro-5 차량은 DOC와 함께 디젤 입자상물질 필터(Diesel Particulate Filter, DPF)를 추가로 장착하고 있다.
데이터처리
- OC와 표준 주행패턴의 통계적 유사성은 Pearson의 χ2 검정(Chi-square test) 방법으로 평가하였다(Japan and UK DHC Group, 2010).
성능/효과
- (1) 국내 소형 경유차 12대의 연료 소비량을 평가한 결과, 동일한 주행패턴 하에서도 차량별로 28%까지 차이를 보이고 있음을 확인하였다. 동일 차량에서의 연료 소비량이라 할지라도 차속변화에 따라 -38~43%, RPA 변화에 따라 -41~57%까지 변하고 있다.
- (2) 1-km 간격으로 정의된 주행 소구간의 연료 소비량 기반 NOx, CO 및 THC 배출계수를 분석한 결과, NOx의 경우가 차량별 및 운전조건별로 가장 고른 분포 특성을 가지고 있음을 파악하였다. 표준적인 주행패턴과의 배출계수 편차에 있어서도 NOx 배출계수는 전체 주행 소구간 중 40.
- (3) CO 및 THC의 주행 소구간 별 배출계수 분포는 발생 빈도가 적은 과다 배출 차량 및 과다 배출 운전조건에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 과다 배출 사례는 표준 조건의 배출계수를 상승시키는 효과를 초래함으로서 50% 이상의 운전조건의 배출계수가 표준적인 조건보다 낮아지게 하고, 결과적으로 배출계수의 대표성을 저하시키는 요인으로 작용하고 있음을 확인하였다.
- (4) 연료 소비량 기반의 이동오염원 배출계수 측정에 있어, 차속이 20~40 km/h, RPA가 0.125~0.275 m/s2 수준인 관측지점을 선정함으로써 측정 결과의 대표성을 향상시킬 수 있을 것으로 조사되었다. 또한 선정된 관측 대상지점의 주행패턴 활동도를 차속-RPA 조합별로 분석하고, 이를 각 조합의 정규화 배출계수와 연계함으로써 임의 지점의 임의 주행패턴에서 얻은 결과를 대표적인 주행패턴에서 얻은 결과에 상응한 값으로 보정할 수 있을 것으로 기대된다.
- RPA와 연료 소비량은 동반 상승하는 경향을 보인다. RPA가 낮은 영역, 즉, 정속 주행에 가까운 경우는 평균 연료 소비량 대비 22~41% 낮은 값을 보였으나, RPA가 높은 운전 영역에서는 31~57%까지 연료 소비량이 증가하였다. CO2배출량은 연료 소비량과 거의 유사한 경향을 보이고 있으며, 이는 본 연구에서 연료 소비량 계산에 사용한 탄소 평형 방법이 CO2 배출량에 가장 큰 영향을 받기 때문이다.
- 및 CO와 전체적으로 유사한 분포 특징을 보이고 있다. THC의 경우는 v11이 두드러지게 많은 배출량을 보이고 있어, 차량군 평균(0.11 g/kg-fuel)은 v11을 제외한 경우의 평균 배출량(0.086 g/kg-fuel)보다 28% 높은 결과를 보이고 있다. 특정 소구간에서의 과다 배출 현상은 CO에 비해 상대적으로 미미하지만, v03, v05 및 v06 등의 차량에서는 관찰되고 있다.
- v10은 배출계수가 고농도 배출영역에 분포하고 있다. v07와 v08은 누적 분포 95% 지점까지는 차이를 보이지 않으나, v07의 95번째 백분위 결과 이상의 결과는 1.1~6.2 g/kg-fuel로서 평균값의 2~13배에 이르는 등, 고농도 배출 특성에서 매우 큰 차이를 보이고 있다. 분포 내의 각 결과가 1 km 주행 소구간에 대한 배출계수 결과임을 감안한다면, v07 차량의 경우는 전체 주행거리 중 5%에 불과한 짧은 주행거리에서 전체 오염물질의 대부분을 배출하고 있다는 것을 의미하는 결과라 할 수 있다.
- 연료 사용량 역시 가속 구간에서 크게 증가하며, 차량의 변속이 진행됨에 따라 점차 사용량이 감소하고 있다. 가속 구간의 CO 배출량과 연료 소비량이 함께 증가하는 경향을 보이고 있음에도 불구하고, 배출량 대비 소비량의 순간 비율이 최대 86배에 이르는 등, CO 배출량 증가의 폭이 훨씬 크기 때문에 연료 소비량 기반의 배출계수 역시 높은 수준을 나타내고 있음을 확인하였다. THC 시계열 결과 역시 CO와 유사한 경향을 보이는 것으로 판단할 때, 그림 6의 과다 배출 사례는 가속 시의 엔진 연소실 내 연료 과잉 조건에 의한 불완전 연소 등에 의한 것으로 사료된다.
- (3) CO 및 THC의 주행 소구간 별 배출계수 분포는 발생 빈도가 적은 과다 배출 차량 및 과다 배출 운전조건에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 과다 배출 사례는 표준 조건의 배출계수를 상승시키는 효과를 초래함으로서 50% 이상의 운전조건의 배출계수가 표준적인 조건보다 낮아지게 하고, 결과적으로 배출계수의 대표성을 저하시키는 요인으로 작용하고 있음을 확인하였다.
- 그렇지만 대부분의 관측이 실제 도로상에서 이루어지기 때문에 여러 조건에 맞는 관측지점을 선정하는 것은 용이한 일이 아니며, 주행패턴을 연구 목적에 맞게 통제하는 것 역시 현실적이지 않다. 따라서 관측 현장의 주행패턴을 대상 지역의 표준적인 주행패턴과 비교하고, 주행패턴의 차이가 초래할 수 있는 배출계수의 변화를 배출량 산정에 감안함으로써 연료 소비량 기반 배출계수의 대표성을 높일 수 있을 것으로 판단된다. 이를 위해서는 연료 소비량 기반 배출계수의 변화 경향 및 표준적인 상황을 기준으로 한 배출계수의 증감 경향 정보가 필요하나, 현재 이와 같은 연구결과는 충분치 않은 실정이다.
- 대부분의 차량이 배출계수 분포의 5~95번째 백분위 결과 내에 차량군 평균을 포함하고 있으나, v06과 v12와 같이 그렇지 않은 경우도 관찰되었다. 배출계수의 평균값은 분포의 중간값 근방에 위치하나, 일부 차량에서는 제3/4분위 결과보다 더 높은 평균값도 관찰되었다. 이는 높은 배출계수를 갖는 소수의 주행 소구간들이 평균값을 끌어올리고 있기 때문이다.
- 즉, 과다 배출 사례가 표준 조건의 배출계수를 상승시키는 효과를 초래함으로서 대부분의 운전조건에서의 배출계수를 표준 조건보다 낮아지게 하는 것이다. 이 결과는 발생 빈도가 과다 배출 운전조건이 주행 소구간 별 CO, THC 배출계수 분포에 큰 영향을 미치며, 결과적으로 배출계수의 대표성을 저하시키는 요인으로 작용하고 있음을 나타내는 것이다.
- 차속 증가에 따라 연료 소비량은 감소하고, 60~80 km/h 차속 근방에서 최저 소비량을 보인 후 80 km/h 이상의 고속 운전 영역에서 다시 증가한다. 전체 차속 범위에서의 평균 연료 소비량과 비교할 때, 40 km/h 이하의 저속 및 80 km/h 이상의 고속 영역에서는 26~43% 높은 결과를 나타내었으며, 40~80 km/h 범위의 중속 영역에서는 27~38% 낮은 값을 보였다. RPA와 연료 소비량은 동반 상승하는 경향을 보인다.
- 정규화 배출계수가 1±0.2인 경우, 즉, 배출계수가 표준적인 조건의 배출계수 대비 ±20% 내의 값을 갖는 주행 소구간의 빈도를 보면, NOx가 40.1%로서 세 가지 오염물질 중 가장 높은 빈도를 보임으로서, 높은 대표성을 가지고 있음을 나타내었다.
- 차속-RPA 조합의 평균값을 기준으로 판단할 때, 차속 20 km/h의 RPA 0.175~0.275 m/s2 및 차속 40 km/h의 RPA 0.125~0.225 m/s2 범위에 있는 5개 조합에서 3가지 오염물질의 정규화 배출계수가 모두 1±0.2를 만족하였다.
- 측정을 통해 주행패턴의 운전조건 변화에 따른 오염물질 배출계수 변화 경향을 분석하고, 연료 소비량 기반 배출계수의 분포를 파악하였다. 최종적으로는 소규모의 관측 현장과 대규모의 분석 대상 지역의 주행패턴 차이가 초래할 수 있는 배출계수의 변화 및 기여도를 정량화하였다. 즉, 연료소비량 기반의 배출량 산정은 주행패턴에 따라 크게 달라질 수 있으며 이는 배출량 산정에 오류를 범할 수 있으나, 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 차속과 상대 가속도를 고려한 주행패턴에 따른 배출계수를 고려하여 대표성 있는 결과를 산출할 수 있는 방법론을 제안하고자 하였다.
- 의 경우가 차량별 및 운전조건별로 가장 고른 분포 특성을 가지고 있음을 파악하였다. 표준적인 주행패턴과의 배출계수 편차에 있어서도 NOx 배출계수는 전체 주행 소구간 중 40.1%의 소구간에서 20% 이내의 편차를 보임으로서, 세 가지 오염물질 중 가장 높은 대표성을 나타내었다. 이는 연료 소비량에 기반한 NOx 배출계수가 실제 교통환경 모니터링에 매우 효과적으로 이용될 수 있음을 시사하는 결과라 할 수 있다.
- 한편 v01, v02, v04 및 v09 등은 매우 낮은 수준의 배출계수를 보이고 있다. 해당 차량들의 THC 저감 기술 및 누적 주행거리 등 노화정도를 다른 타량들과 비교해 보았을 때 THC 저감에 영향을 미칠 요소는 확인되지 않았으며, 따라서 이는 실험 차량간 편차에 기인한 결과로 사료된다.
후속연구
- 2를 만족하였다. 따라서 연료 소비량 기반의 배출계수 측정에 있어, 평균적인 주행패턴이 이 수준의 차속-RPA 범위를 보이는 관측 대상지점을 선정한다면 측정 결과의 대표성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
- 275 m/s2 수준인 관측지점을 선정함으로써 측정 결과의 대표성을 향상시킬 수 있을 것으로 조사되었다. 또한 선정된 관측 대상지점의 주행패턴 활동도를 차속-RPA 조합별로 분석하고, 이를 각 조합의 정규화 배출계수와 연계함으로써 임의 지점의 임의 주행패턴에서 얻은 결과를 대표적인 주행패턴에서 얻은 결과에 상응한 값으로 보정할 수 있을 것으로 기대된다.
- 좀 더 적극적인 방안으로는, 선정된 관측 대상지점의 주행패턴 활동도를 차속-RPA 조합별로 분석하고, 이를 각 조합의 정규화 배출계수와 연계함으로써 임의 지점의 임의 주행패턴에서 얻은 결과를 대표적인 주행패턴에서 얻은 결과에 상응한 값으로 보정할 수 있을 것으로 판단된다.
- 최근에는 한국 환경부 역시 RSD를 활용하여 도심지 교통환경 관리를 강화하고 있다. 현 시점에서는 휘발유 및 LPG 연료를 사용하는 운행 자동차 배출가스 수시점검 목적으로 활용되고 있으며(Korean Ministry of Environment, 2013), 향후 차종 및 활용 범위를 확대할 수 있을 것으로 기대된다. 소형 경유차의 실도로 오염물질 과다 배출이 지적되고 있는 현재 국내 상황에서 가장 유용한 활용 방안의 하나는 경유 자동차의 실도로 배출계수 산정 및 검증이라 할 수 있다(Lee et al.
- THC 시계열 결과 역시 CO와 유사한 경향을 보이는 것으로 판단할 때, 그림 6의 과다 배출 사례는 가속 시의 엔진 연소실 내 연료 과잉 조건에 의한 불완전 연소 등에 의한 것으로 사료된다. 현재 운행 경유차의 배출가스 검사에서는 CO, THC를 검사하고 있지 않으나, 가속 운전 구간에서의 검사를 도입함으로써 고농도 배출차량을 효과적으로 선별할 수 있을 것으로 기대된다.
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