도로부문 이산화탄소 배출량 추정 모델의 개발: 도로망, 건물규모, 건물용도의 공간배치를 중심으로 A development of CO2 emission estimation model based on the spatial configuration of street networks, building capacity and building usages원문보기
국내 교통부문 온실가스 총배출량 중 자동차 연료소비에 의한 $CO_2$ 배출량은 가히 절대적인 비율을 차지하고 있는 것으로 파악된다. 본 연구는 자동차, 그 중에서도 특히 승용차의 주행거리에 영향을 미치는 도시구성요소로서 도로망의 형태 그리고 건물규모와 건물용도의 공간적 배치에 주목하고, 이들 변수를 통해 승용차의 주행거리 및 $CO_2$ 배출량을 간접 추정하는 모델을 제안한다. 모델의 개발은 연역적 방식에 의한 수리모델의 구성, 시뮬레이션을 통한 모델 행태의 평가, 그리고 국내 5개 중소도시를 대상으로 한 실제 사례분석을 통해 모델을 조정하는 순으로 진행된다. 연료소비량에 기반한 하향식, 총량적 추정방식과는 대조적으로, 본 연구에서 제안되는 모델은 상향식, 미시적 성격을 갖는 것으로서, 도시구성요소 및 인간활동의 공간적 배치를 다루는 도시계획 및 설계 분야에서 그 활용도가 특히 높을 것으로 기대된다.
국내 교통부문 온실가스 총배출량 중 자동차 연료소비에 의한 $CO_2$ 배출량은 가히 절대적인 비율을 차지하고 있는 것으로 파악된다. 본 연구는 자동차, 그 중에서도 특히 승용차의 주행거리에 영향을 미치는 도시구성요소로서 도로망의 형태 그리고 건물규모와 건물용도의 공간적 배치에 주목하고, 이들 변수를 통해 승용차의 주행거리 및 $CO_2$ 배출량을 간접 추정하는 모델을 제안한다. 모델의 개발은 연역적 방식에 의한 수리모델의 구성, 시뮬레이션을 통한 모델 행태의 평가, 그리고 국내 5개 중소도시를 대상으로 한 실제 사례분석을 통해 모델을 조정하는 순으로 진행된다. 연료소비량에 기반한 하향식, 총량적 추정방식과는 대조적으로, 본 연구에서 제안되는 모델은 상향식, 미시적 성격을 갖는 것으로서, 도시구성요소 및 인간활동의 공간적 배치를 다루는 도시계획 및 설계 분야에서 그 활용도가 특히 높을 것으로 기대된다.
This paper presents a model to estimate the amount of $CO_2$ emitted by cars in cities. Based on the spatial configuration of street networks, building masses and usages, it first develops a deductive model to combine them in a way to account for $CO_2$ emission amount by cars....
This paper presents a model to estimate the amount of $CO_2$ emitted by cars in cities. Based on the spatial configuration of street networks, building masses and usages, it first develops a deductive model to combine them in a way to account for $CO_2$ emission amount by cars. It then proceed to validate model behaviours through a series of simulations on some ideal urban settings and finally calibrate it following its real application to the five case study cities in Korea. In contrast to the conventional 'top-down' approaches, we expect our model to have high utilities, particularly in the field of urban planning and design, where we cannot but deal directly with the spatial configuration of urban components and microscopic human activities.
This paper presents a model to estimate the amount of $CO_2$ emitted by cars in cities. Based on the spatial configuration of street networks, building masses and usages, it first develops a deductive model to combine them in a way to account for $CO_2$ emission amount by cars. It then proceed to validate model behaviours through a series of simulations on some ideal urban settings and finally calibrate it following its real application to the five case study cities in Korea. In contrast to the conventional 'top-down' approaches, we expect our model to have high utilities, particularly in the field of urban planning and design, where we cannot but deal directly with the spatial configuration of urban components and microscopic human activities.
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문제 정의
본 연구는 도시의 물리적 구성요소들의 공간적 배치를 변수로 도로부문 차량 이동에 의해 발생하는 CO2 배출량을 추정하는 모델을 개발하는 목적을 가지고 진행되었다. 모델의 적용을 통해 확인된 결과를 요약하면 다음과 같다.
본 연구는 이러한 ‘상향식’ 추정방식을 보완하고, 궁극적으로는 ‘하향식’ 추정방식과 매개될 수 있는 접점을 찾기 위한 목적을 가지고 진행되었다.
본 절은 앞서 선택한 원주, 여주, 전주, 공주, 서산의 5개 도시에 대해 데이터 자료를 토대로 모델을 적용해보는 단계이다. 아래의 테이블은 각 사례 도시의 기본정보 및 본 연구의 모델에 의해 추정된 도시별 CO2 배출량 결과를 보여주고 있다.
본 연구는 이러한 ‘상향식’ 추정방식을 보완하고, 궁극적으로는 ‘하향식’ 추정방식과 매개될 수 있는 접점을 찾기 위한 목적을 가지고 진행되었다. 하지만 차량 주행거리와 연비를 직접 관찰하는 방식이 아니라, 도로망 및 건물용도와 같은 미시적 도시구성요소들의 공간적 배치를 통해 주행거리와 도로부문 CO2 배출량을 간접 추정하는 수리 모델의 개발에 우선 초점을 맞추고자 하는데, 이는 차량 주행거리에 영향을 미치는 물리적 요소들의 구조적 관계를 파악함으로써 도시계획 및 설계 분야에서 직접적인 활용가치를 갖는 도구를 마련하기 위함임을 밝힌다.
가설 설정
하지만, 본 시뮬레이션에서 건물의 높이는 도로망의 형태와 독립적이기 때문에, 건물의 고층화가 반드시 건물의 연면적 증가를 의미하는 것은 아니다. 예를 들어, 중심부의 가구 규모가 작은 경우 (높은 x), 중심부 건물의 현저한 고층화에도 불구하고 (높은 y) 중심부 고층 건물의 연면적은 주변부 저층 건물의 그것에 비해 작을 수 있다.
본 절은 가상의 도시에 대해 모델의 행태를 시뮬레이션해보는 단계이다. 가상의 도시는 면적, 인구밀도, 건물 총연면적 (X + Q), 승용차 등록대수 (P), 총 주거연면적에 대한 총 비주거연면적의 비율(X:Q)은 상수로 고정되어 있으며, 다만 도로망, 건물 높이, 건물용도의 공간적 배치만 달라지는 것으로 가정된다. 좀 더 구체적으로 설명하면, 첫째 ‘도로망의 압축도(x)’로 압축도가 높을수록 도시 중심부의 가구 규모가 작고 조밀해진다고 상정한다(Fig.
이는 전주와 같이 차량의 이동량이 많은 곳에서는, 단순한 왕복 이동이 아닌 차량 이용 양태에 일종의 양의 피드백 고리가 형성되어 있음을 함의하고 있다. 따라서 이동량과 CO2 배출량 사이에 단순한 선형적 관계를 가정한 본 연구 모델은 이러한 복잡성을 반영하지 못하고 있는 것으로 판단된다.
셋째, ‘건물용도의 압축도(z)’로 압축도가 높을수록 도시 중심부의 비주거연면적 비율이 증가하는 경우이다. 시뮬레이션을 위해 총 비주거연면적은 전체 가용 연면적의 30%로 고정되어 있다고 가정 할 것이다. 이때 모든 건물들이 균일하게 30%의 비주거연면적을 갖는 경우를 최소의 압축(또는 최대의 분산) 상태로 상정하면[Fig 2], 이로부터 도시 중심부의 비주거연면적 비율이 증가 또는 주변부의 주거연면적 비율이 증가할수록 건물용도의 압축도가 높아진다고 말할 수 있다.
좀 더 구체적으로 설명하면, 첫째 ‘도로망의 압축도(x)’로 압축도가 높을수록 도시 중심부의 가구 규모가 작고 조밀해진다고 상정한다(Fig. 1 참조).
제안 방법
이에 본 연구는 도로망 형태(x) 및 건물 규모(y)에 더하여 건물 용도(z)의 공간적 배치를 함께 고려함으로써 차량이동의 방향성을 반영하고, 이에 기반한 차량의 이동량 및 주행거리를 추정하는 단순 확률 모델을 구성하는데서 출발한다. 다음, 도로망 형태, 건물 규모 그리고 건물 용도의 압축도(compactness) 변화와 함께 CO2 배출량 추정값이 달라지는 방식을 일정한 인구밀도 및 연면적 조건을 가진 가상의 도시들에 적용해 봄으로써 모델의 수행성을 평가하고 그 현실적 함의를 해석한다. 마지막으로 국내 도시사례에 모델을 실제 적용해 봄으로써 각 도시별 차량주행거리 및 CO2 배출량을 추정하고, 이를 상기한 국토해양부 및 교통안전공단의 데이터와 비교 분석함으로써 모델의 조정(calibration) 과정을 거친다.
다음, 도로망 형태, 건물 규모 그리고 건물 용도의 압축도(compactness) 변화와 함께 CO2 배출량 추정값이 달라지는 방식을 일정한 인구밀도 및 연면적 조건을 가진 가상의 도시들에 적용해 봄으로써 모델의 수행성을 평가하고 그 현실적 함의를 해석한다. 마지막으로 국내 도시사례에 모델을 실제 적용해 봄으로써 각 도시별 차량주행거리 및 CO2 배출량을 추정하고, 이를 상기한 국토해양부 및 교통안전공단의 데이터와 비교 분석함으로써 모델의 조정(calibration) 과정을 거친다.
한편, 비례상수 γ 은 차량의 ‘거리당 CO2 배출량 [g CO2/km]’에 해당하는 원단위로, 편의상 본 연구에서는 원단위의 변화에 가장 민감한 승용차로 차종을 한정하고 지역별 편차를 고려하지 않은 전국 대푯값을 사용하기로 한다[9].
대상 데이터
/km]’에 해당하는 원단위로, 편의상 본 연구에서는 원단위의 변화에 가장 민감한 승용차로 차종을 한정하고 지역별 편차를 고려하지 않은 전국 대푯값을 사용하기로 한다[9]. 구체적으로는 에너지관리공단에서 제공하는 승용차 세부 모델별 거리당 CO2 배출량 데이터를 근거로 데이터의 왜도를 고려하여 그 중위값을 대푯값으로 선택하였으며, 그 값은 239 [g CO2/km]이다[10]. 대푯값은 2010년 기준 16개 광역시도에 대해 주행거리 d를 설명변수로 삼아 ‘하향식’으로 추정된 CO2 배출량 C와의 단순회귀분석을 수행한 결과 C = 281d (r2 = 0.
사례분석을 위한 국내 도시로는 건물의 규모 및 용도에 관한 데이터가 확보된 도시들 중 상대적으로 인접 도시와의 연담화 정도가 낮아 외부통행비율이 낮을 것으로 판단되는 원주, 여주, 전주, 공주, 서산의 5개 도시로 한정했다.
성능/효과
둘째, 거리감소효과를 반영하지 못한 이유로 발생한 과징 추정의 문제, 그리고 실제 CO2 배출량 데이터와 선형이 아닌 지수적 관계를 갖는 이유를 설명하지 못하는 문제 등의 분명한 한계에도 불구하고, 본 연구가 제안한 모델은 실제 주행거리와 차량 연비에 대한 관찰 없이도 상향식 관점에서 도시 도로부문 CO2 배출량의 발생 패턴을 상당한 정밀도(precision)로 예측할 수 있는 능력을 갖춘 것으로 보인다. 따라서 기존 연료소비량 대비 하향식 추정방식에 대응하여, 도시계획 및 설계 단계에서 유용한 가치를 가질 수 있을 것으로 판단된다.
하지만, 이러한 결과는 해당 도시에서 등록된 승용차가 모두 이동한다는 가정을 함축하고 있다. 따라서 통행량의 기댓값은 실제보다 과잉 추정될 수밖에 없음을 알 수 있는데, 이는 물론 도시별 대중교통 분담률 등의 정보를 고려하여 재조정될 수도 있는 사항이지만, 대중교통의 도입 이전 단위기능공간의 배치가 CO2 발생에 미치는 순수 효과를 여과한다는 측면에서 여전히 그 자체로도 유용한 가치를 갖는다고 볼 수도 있을 것이다.
마지막으로 주목할 만한 사실은 본 연구의 모델이 추정한 도시별 CO2 배출량과 실제 CO2 배출량 사이에 선형적 관계가 아닌 지수적 관계가 존재한다는 것이다. 이는 전주와 같이 차량의 이동량이 많은 곳에서는, 단순한 왕복 이동이 아닌 차량 이용 양태에 일종의 양의 피드백 고리가 형성되어 있음을 함의하고 있다.
셋째, ‘건물용도의 압축도(z)’로 압축도가 높을수록 도시 중심부의 비주거연면적 비율이 증가하는 경우이다.
또한, 아래의 Fig 4은 분석에 사용된 사례도시들의 도로망 및 건물들의 공간적 배치, 그리고 개별 건물들의 CO2 배출 포텐셜을 보여주고 있다. 일부 확대된 지도에서 개별 건물의 CO2 배출 포텐셜이 높을수록 붉은색, 낮을수록 초록색으로 표현되었다.
종합하면 CO2 배출량은 도로망, 건물규모, 건물용도의 공간적 배치에 따라 영향을 받지만, 상호간의 관계는 단순히 기술할 수 있는 정도보다 훨씬 복잡해 보인다. 그럼에도 불구하고 CO2 배출량이 최소화되는 상태는 명백하게 드러나는데, 그것은 중심부의 도로망 압축도가 낮고, 건물 높이와 비주거계 용도의 집중이 높은 상태에 해당한다.
첫째, 차량의 주행거리 및 CO2 배출량은 도로망의 형태, 건물의 규모 및 용도의 공간적 배치에 의해 크게 영향을 받을 수 있다. 특히, CO2 배출량은 건물 규모의 중심부 압축도에 가장 민감하게 반응하는 것으로 나타난다.
특히 CO2 배출량은 ‘건물 높이의 압축도’에 가장 민감하게 변화한다는 것을 확인할 수 있었다.
후속연구
결국 상기 모델은 ‘도시 내부 통행량’과 이와 결부된 CO2 배출량을 추정하는 목적으로만 사용될 수 있을 뿐이며, ‘도시 외부 유출입 통행량’과 결부된 CO2 배출량은 원칙적으로 알 수 없는 값으로 배제되어야 할 것이다.
배출량의 발생 패턴을 상당한 정밀도(precision)로 예측할 수 있는 능력을 갖춘 것으로 보인다. 따라서 기존 연료소비량 대비 하향식 추정방식에 대응하여, 도시계획 및 설계 단계에서 유용한 가치를 가질 수 있을 것으로 판단된다. 즉, 도로망의 형태, 건물의 규모 및 용도의 공간적 배치를 관리 및 조정하는 행위를 통해 CO2 발생량의 저감 정도를 가늠하는 수단으로 활용해 볼 수 있을 것이다.
그러나 이보다 더 중요한 이유는 거리에 상관없이 도시 내 건물들의 연면적에만 비례하여 통행이 발생한다는 모델의 기본 가정이라고 볼 수 있다. 따라서 주행거리가 과잉 추정되게 되는 것이며, 이는 향후 연구에서 거리감소효과를 도입할 필요성의 근거가 된다.
향후 진행될 연구에서는 무엇보다 현재 다섯 개로 제한된 사례 도시를 늘려, 보다 충분한 샘플과 함께 모델의 성능을 재검증해 볼 필요가 있다. 또한 압축도 지표에 대한 연구를 통해 도로망과 건물의 규모 및 용도의 압축 정도를 정확히 나타냄으로써 CO2 배출량 추정의 통제 변수로서 도입하고, 이를 통해 보다 완전한 계량 모델의 구성을 시도해볼 수 있을 것이다. 마지막으로 앞서 언급한 것과 같이, 거리감소효과를 모델에 도입하여 가까운 거리에 보다 빈번한 통행이 발생하는 현상을 모델이 구현할 수 있다면, 본 모델이 현재 지니고 있는 과잉추정 문제를 해소하고 정성적 측면 뿐 아니라 정량적 측면에서도 모델의 정확도(accuracy)를 크게 제고할 수 있을 것으로 기대해 본다.
또한 압축도 지표에 대한 연구를 통해 도로망과 건물의 규모 및 용도의 압축 정도를 정확히 나타냄으로써 CO2 배출량 추정의 통제 변수로서 도입하고, 이를 통해 보다 완전한 계량 모델의 구성을 시도해볼 수 있을 것이다. 마지막으로 앞서 언급한 것과 같이, 거리감소효과를 모델에 도입하여 가까운 거리에 보다 빈번한 통행이 발생하는 현상을 모델이 구현할 수 있다면, 본 모델이 현재 지니고 있는 과잉추정 문제를 해소하고 정성적 측면 뿐 아니라 정량적 측면에서도 모델의 정확도(accuracy)를 크게 제고할 수 있을 것으로 기대해 본다.
이를 다시 승용차 등록대수 P로 나눈다면 해당 도시의 ‘차량 1대당 CO2 배출량’이 되며, 이 값은 규모가 다른 도시들의 성능을 비교하기 위한 원단위로 사용될 수 있을 것이다.
이상의 내용들은 본 연구의 마지막 사례분석 단계에서 실제 CO2 발생량과의 비교를 통해 모델의 조정을 위한 항목들로서 재검토될 것이다.
따라서 기존 연료소비량 대비 하향식 추정방식에 대응하여, 도시계획 및 설계 단계에서 유용한 가치를 가질 수 있을 것으로 판단된다. 즉, 도로망의 형태, 건물의 규모 및 용도의 공간적 배치를 관리 및 조정하는 행위를 통해 CO2 발생량의 저감 정도를 가늠하는 수단으로 활용해 볼 수 있을 것이다.
향후 진행될 연구에서는 무엇보다 현재 다섯 개로 제한된 사례 도시를 늘려, 보다 충분한 샘플과 함께 모델의 성능을 재검증해 볼 필요가 있다. 또한 압축도 지표에 대한 연구를 통해 도로망과 건물의 규모 및 용도의 압축 정도를 정확히 나타냄으로써 CO2 배출량 추정의 통제 변수로서 도입하고, 이를 통해 보다 완전한 계량 모델의 구성을 시도해볼 수 있을 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
교통부문 온실가스 추정방법은?
교통부문 온실가스 추정방법은 국제기준인 1996 IPCC 가이드라인 Tier 1 방법을 따르고 있는데, 이는 기본적으로 연료소비량에 연료별 IPCC 기본배출계수를 곱하여 산정하는 방식으로서, ‘하향식(top-down)’ 추정방법으로 분류되고 있다. 보고서에 따르면 교통부문 온실가스에는 CO2, CH4, N2O 등이 포함되지만, CO2가 전체 온실가스의 90% 이상을 차지하고 있는 것으로 파악되고 있다.
도시 중심부의 도로망이 주변부에 의해 상대적으로 조밀해지는 현상을 나타내기 어려운 문제에 대한 대안으로는 어떤 방법이 있나?
도로망 압축도는 흔히 단위 면적당 도로교차점의 개수로 측정이 되고는 하지만, 이런 방법으로는 도시 중심부의 도로망이 주변부에 의해 상대적으로 조밀해지는 현상을 나타내기 곤란한 문제가 있다. 그 대안으로 도로망의 ‘특성거리(characteristic distance)’라는 개념을 사용할 수 있는데, 이는 도로망 위의 한 점에서 다른 모든 점까지의 네트워크 거리를 평균하고, 각 점에 부여된 평균 거리의 평균을 다시 구한 값으로 정의된다[15]. 이를 해당 도시의 도로 총연장으로 나눠줌으로써 0에서 1사이의 값을 갖도록 표준화시킬 수 있는데, 기존 연구에 따르면 한 도시의 특성거리는 도시 중심부의 도로망이 조밀해질수록 줄어드는 경향이 있는 것으로 파악된다[14].
하향식 추정방식의 특징은?
상기한 ‘하향식’ 추정방식은 총량 규제를 목적으로 삼는 정책적 관점에서는 효율적일 수 있지만, 도시 인프라 및 공간구성요소들의 배치를 다루는 도시계획 및 설계 분야에서는 단지 간접적인 활용가치를 가질 수 있을 뿐이다. 따라서 이에 대응하여 개별 차량의 주행거리(VKT)와 같은 미시적 활동자료를 근거로 CO2 배출량을 추정하는 ‘상향식(bottom-up)’ 방식이 동시에 고려될 수 있다.
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