윤병조
(College of Urban Science, Incheon National University)
,
이승준
(College of Urban Science, Incheon National University)
,
황효식
(College of Urban Science, Incheon National University)
연구목적:본 연구는 온실가스 감축 정책 수립에 앞서 도로별 이산화탄소 배출 특성을 파악하는데 목적이 있다. 연구방법: 분석 방법은 인천광역시의 27개 간선도로축을 대상으로 통행배정모형을 이용한 교통량 및 속도 추정과 이를 적용한 도로축별 이산화탄소 배출량을 산정한 후, 군집분석을 통해 그룹별 특성을 분석하였다. 연구결과: 이산화탄소 총배출량, 화물차량에 의한 이산화탄소 배출량 , 이산화탄소 총 배출량 대비 화물차량 배출량 비율을 이용한 군집분석 결과, 4개의 군집으로 구분되었다. 각 군집에 포함된 도로별 특성 분석 결과, 이산화탄소 배출량 및 화물차량에 의한 영향 수준에 따라 그룹별 특성이 나타나는 것으로 분석되었다. 결론: 온실가스 저감을 위한 도로의 이산화탄소 관리는 이산화탄소 배출 특성을 고려한 방안 수립이 필요할 것으로 판단된다.
연구목적:본 연구는 온실가스 감축 정책 수립에 앞서 도로별 이산화탄소 배출 특성을 파악하는데 목적이 있다. 연구방법: 분석 방법은 인천광역시의 27개 간선도로축을 대상으로 통행배정모형을 이용한 교통량 및 속도 추정과 이를 적용한 도로축별 이산화탄소 배출량을 산정한 후, 군집분석을 통해 그룹별 특성을 분석하였다. 연구결과: 이산화탄소 총배출량, 화물차량에 의한 이산화탄소 배출량 , 이산화탄소 총 배출량 대비 화물차량 배출량 비율을 이용한 군집분석 결과, 4개의 군집으로 구분되었다. 각 군집에 포함된 도로별 특성 분석 결과, 이산화탄소 배출량 및 화물차량에 의한 영향 수준에 따라 그룹별 특성이 나타나는 것으로 분석되었다. 결론: 온실가스 저감을 위한 도로의 이산화탄소 관리는 이산화탄소 배출 특성을 고려한 방안 수립이 필요할 것으로 판단된다.
Purpose: The purpose of this study is to identify the characteristics of C02 emissions by road before establishing a policy to reduce greenhouse gas emissions. Method: As for the analysis method, the traffic volume and speed of the road were estimated using the traffic Assignment model targeting 27 ...
Purpose: The purpose of this study is to identify the characteristics of C02 emissions by road before establishing a policy to reduce greenhouse gas emissions. Method: As for the analysis method, the traffic volume and speed of the road were estimated using the traffic Assignment model targeting 27 arterial road axes in Incheon Metropolitan City. And, after estimating CO2 emissions by road axis by applying this, the characteristics of each group were analyzed through cluster analysis. Result: As a result of cluster analysis using total CO2 emissions, CO2 emissions by truck vehicles, and the ratio of truck vehicle emissions to total carbon dioxide emissions, four clusters were classified. When examining the characteristics of each road included in each group, it was analyzed that the characteristics of each group appeared according to the level of impact by CO2 emissions and truck vehicles. Conclusion: It is judged that it is necessary to establish a plan in consideration of CO2 emission characteristics for road CO2 management for greenhouse gas reduction.
Purpose: The purpose of this study is to identify the characteristics of C02 emissions by road before establishing a policy to reduce greenhouse gas emissions. Method: As for the analysis method, the traffic volume and speed of the road were estimated using the traffic Assignment model targeting 27 arterial road axes in Incheon Metropolitan City. And, after estimating CO2 emissions by road axis by applying this, the characteristics of each group were analyzed through cluster analysis. Result: As a result of cluster analysis using total CO2 emissions, CO2 emissions by truck vehicles, and the ratio of truck vehicle emissions to total carbon dioxide emissions, four clusters were classified. When examining the characteristics of each road included in each group, it was analyzed that the characteristics of each group appeared according to the level of impact by CO2 emissions and truck vehicles. Conclusion: It is judged that it is necessary to establish a plan in consideration of CO2 emission characteristics for road CO2 management for greenhouse gas reduction.
이와 같이 국가적으로 온실가스의 주범인 탄소 배출량 감축을 위해 다양한 정책을 수립하고 있으며, 전국 지자체에서도 이러한 중앙정부의 정책 방향에 맞춰 탄소 중립을 선언하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 수송부문 중 도로교통부문에서 각 지자체의 관리가 가능한 주요 도로망에 대하여 이산화탄소 배출 특성을 분석하는데 목적이 있으며, 연구의 공간적 범위는 인천광역시의 주간선도로를 대상으로 선정하였다. 분석 방법은 통행배정모형을 이용하여 도로 구간의 교통량과 통행속도를 추정하고 이를 이용한 이산화탄소 배출량을 산정하였으며, 이후 클러스터 분석을 통해 각 그룹별 특성을 파악하였다.
본 연구는 인천광역시의 주간선도로를 대상으로 온실가스의 주요 요인인 이산화탄소 배출량 관리를 위해 도로별 배출 특성을 파악하였다. 분석 방법은 선행 연구 검토를 통해 통행배정모형을 이용한 교통량 및 통행속도를 추정하였으며, 이를 이용하여 도로축별 이산화탄소 배출량을 추정하였다.
제안 방법
또한, 도로 및 교통부문 타당성 조사 지침연구(KRILA, 2015) 및 교통부문사업 편익 산정 방법론 연구(KDI, 2017)의 대기오염절감편익 산정 방법은 차종별 교통량, 통행거리, 통행속도가 반영되었다는 점에서 Tier3 방법과 유사하나 산정 방식 및 적용성이 보다 간편하다는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 위의 연구에서 적용하고 있는 방법론을 통해 이산화탄소 배출량을 추정하였다. 또한, 모든 도로의 교통량 실측에 한계가 있기 때문에 기존 연구에서 적용한 통행배정모형의 추정 결과를 활용하였으며, 분석을 위한 기초자료는 한국교통연구원 국가교통DB센터에서 제공하는 수도권 O/D 및 네트워크 자료를 이용하였다.
한편, 인천광역시의 경우 항만시설이 위치하고 있어 다른 지역에 비해 화물차에 의한 영향이 클 것으로 판단됨에 따라 화물차량(트럭)의 배출량을 분석하였다. 분석 결과, 봉수대로, 경명대로, 백범로, 아암대로, 무네미로 순으로 화물차량에 의한 이산화탄소 배출량이 높은 것으로 나타났으며, 아나지로, 구월로, 참외전로, 부평대로, 수인로 등에서는 낮은 것으로 분석되었다.
도로축별 이산화탄소 배출량의 특성을 파악하기 위해 Table 7의 결과를 기반으로 도로별 이산화탄소 총배출량과 화물차량의 이산화탄소 배출량, 총배출량 대비 화물차량 배출량 비율을 이용한 군집분석을 수행하였으며, 분석에 앞서 특정 단위의 차이를 고려하여 변수를 표준화 하였다. 표준화된 변수를 적용하여 k-mean 군집분석을 수행한 결과, 4개의 군집으로 구분하였으며 유의성 검증 결과 Table 8과 같이 유의한 것으로 나타났다.
본 연구는 인천광역시의 주간선도로를 대상으로 온실가스의 주요 요인인 이산화탄소 배출량 관리를 위해 도로별 배출 특성을 파악하였다. 분석 방법은 선행 연구 검토를 통해 통행배정모형을 이용한 교통량 및 통행속도를 추정하였으며, 이를 이용하여 도로축별 이산화탄소 배출량을 추정하였다. 분석 결과, 전반적으로 이산화탄소 총 배출량이 많은 도로, 화물차량에 의한 이산화탄소 배출량이 많은 도로, 이산화탄소 총 배출량 대비 화물차량에 의한 배출량 비율이 높은 도로 등으로 구분되었으나, 거리 및 차로수를 고려할 경우, 도로축별로 이산화탄소 배출량의 차이가 발생하는 것으로 나타났다.
대상 데이터
따라서 본 연구에서는 위의 연구에서 적용하고 있는 방법론을 통해 이산화탄소 배출량을 추정하였다. 또한, 모든 도로의 교통량 실측에 한계가 있기 때문에 기존 연구에서 적용한 통행배정모형의 추정 결과를 활용하였으며, 분석을 위한 기초자료는 한국교통연구원 국가교통DB센터에서 제공하는 수도권 O/D 및 네트워크 자료를 이용하였다. 분석의 기준년도는 2020년으로 분석 범위는 인천광역시 내 주요 간선도로를 대상으로 선정하였으며, 주요 간선도로의 기준은 ｢2020 도시교통 기초조사｣(Incheon Metropolitan City, 2021)에서 제시된 도로구간을 적용하였다.
또한, 모든 도로의 교통량 실측에 한계가 있기 때문에 기존 연구에서 적용한 통행배정모형의 추정 결과를 활용하였으며, 분석을 위한 기초자료는 한국교통연구원 국가교통DB센터에서 제공하는 수도권 O/D 및 네트워크 자료를 이용하였다. 분석의 기준년도는 2020년으로 분석 범위는 인천광역시 내 주요 간선도로를 대상으로 선정하였으며, 주요 간선도로의 기준은 ｢2020 도시교통 기초조사｣(Incheon Metropolitan City, 2021)에서 제시된 도로구간을 적용하였다. 주요 간선도로의 구간별 평균 속도를 살펴보면, Table 2와 같이 시험차량운행을 통해 조사된 평균속도 자료 외에 인천광역시의 ITS 속도자료에 대한 결과를 같이 제공하고 있으며, 수집된 자료에 따라 구간별 평균속도에 차이가 발생하는 것으로 나타났다.
데이터처리
따라서 본 연구는 수송부문 중 도로교통부문에서 각 지자체의 관리가 가능한 주요 도로망에 대하여 이산화탄소 배출 특성을 분석하는데 목적이 있으며, 연구의 공간적 범위는 인천광역시의 주간선도로를 대상으로 선정하였다. 분석 방법은 통행배정모형을 이용하여 도로 구간의 교통량과 통행속도를 추정하고 이를 이용한 이산화탄소 배출량을 산정하였으며, 이후 클러스터 분석을 통해 각 그룹별 특성을 파악하였다. 본 연구의 분석 결과는 도로 구간의 이산화탄소 배출량 관리 전략 및 관리 방안 수립의 기초자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
성능/효과
(2020)은 온실가스 전망과 감축 잠재량 분석시 일관성을 갖지 못하는 한계를 제시하고 도로교통부문을 대상으로 감축 잠재량 산정의 주요 변수인 자동차 등록대수, 연료별․차종별 신차점유율, 연비 자료를 이용한 온실가스 배출량을 전망하였다. 또한, 자동차 등록대수 및 대당 주행거리는 인구, 국내총생산, 유가 전망치 등을 변수로 회귀모형식을 구축하였으며, 이러한 변수를 활용하여 도로교통부문의 CO2 배출량을 전망한 결과, 2030년 기준 BAU하의 CO2 배출량 대비 약 23.2% 감축이 가능한 것으로 추정하였다. Park(2010)는 교통사업의 환경성 평가를 위해 대기측정망 자료가 없는 지역에서도 적용 가능한 모형식을 구축하였으며, 대기오염물질인 SO2, CO, O3, NOx, PM10을 종속변수로, 차종별 교통량, 풍속, 온도자료, 강우자료를 독립변수로 설정한 다중회귀분석을 수행하였다.
Park(2010)는 교통사업의 환경성 평가를 위해 대기측정망 자료가 없는 지역에서도 적용 가능한 모형식을 구축하였으며, 대기오염물질인 SO2, CO, O3, NOx, PM10을 종속변수로, 차종별 교통량, 풍속, 온도자료, 강우자료를 독립변수로 설정한 다중회귀분석을 수행하였다. 모형식 구축 결과, 교통량 변수와는 양의 관계, 기상요인 변수와는 음의 관계를 보이는 것으로 나타났으며, 구축된 모형식 중 CO의 모형 적합도가 가장 높은 것으로 나타났다. Kim et al.
(2014)은 도로교통부문의 이산화탄소 배출량 관리를 위해 경기도를 대상으로 기종점 통행과 통과 통행을 구분한 지자체별 배출량 산정 방법을 제시하였다. 분석 결과, 경기 남부 지역에서는 통과교통량에 의한 이산화탄소 배출량이 높은 반면, 경기 북부 지역은 지역 배출량이 높은 것으로 나타났으며, 이러한 통행 구분에 따라 지자체 관리와 국가 차원의 관리에 대한 구분이 필요하다고 제시하였다. Tayarani et al.
Han(2013)은 통행배정모형을 이용한 자동차 이산화탄소 배출량 산정 방안을 제시하였으며, 통행배정모형에서 산정이 어려운 내부통행에 의한 배출량은 수도권 가구통행실태조사 및 KT 속도 자료를 이용하였다. 분석 결과, 전체 수단 중 승용차를 제외한 이산화탄소 배출량은 화물차량, 버스, 택시 등의 순으로 높은 것으로 나타났으며, 대중교통이 활성화된 서울의 경우, 버스, 택시의 배출량이 높은 반면, 경기도는 화물차량에 의한 이산화탄소 배출량이 높은 것으로 나타났다. Choi(2019)은 DSRC(Dedicated Short Range Communications) 경로 자료를 이용하여 도로의 이동오염원별 온실가스 배출량을 산정하였으며, 개별 차량의 속도 자료를 이용할 경우, 기존의 산정 방법에서 나타나는 평균 속도 적용시 발생하는 한계(속도가 낮은 차량의 높은 배출 원단위, 속도가 임계점 이상 높을 경우 높은 배출원단위 적용 등)를 해결할 수 있다는 결과를 제시하였다.
분석의 기준년도는 2020년으로 분석 범위는 인천광역시 내 주요 간선도로를 대상으로 선정하였으며, 주요 간선도로의 기준은 ｢2020 도시교통 기초조사｣(Incheon Metropolitan City, 2021)에서 제시된 도로구간을 적용하였다. 주요 간선도로의 구간별 평균 속도를 살펴보면, Table 2와 같이 시험차량운행을 통해 조사된 평균속도 자료 외에 인천광역시의 ITS 속도자료에 대한 결과를 같이 제공하고 있으며, 수집된 자료에 따라 구간별 평균속도에 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 또한, 일부 구간에 대해서는 검지 종류에 따른 평균속도 자료가 없는 것으로 나타났다.
위의 산정식 및 원단위를 적용한 인천광역시 간선도로축의 이산화탄소 배출량 산정 결과는 Table 6과 같다. 우선 이산화탄소 총 배출량 측면에서는 봉수대로, 경원대로, 경명대로 순으로 이산화탄소 배출량이 많은 것으로 분석되었다. 반면, 아나지로, 축항대로, 참외전로, 수인로, 벌말도 등에서는 다른 도로축에 비해 이산화탄소 배출량이 적은 것으로 분석되었다.
한편, 인천광역시의 경우 항만시설이 위치하고 있어 다른 지역에 비해 화물차에 의한 영향이 클 것으로 판단됨에 따라 화물차량(트럭)의 배출량을 분석하였다. 분석 결과, 봉수대로, 경명대로, 백범로, 아암대로, 무네미로 순으로 화물차량에 의한 이산화탄소 배출량이 높은 것으로 나타났으며, 아나지로, 구월로, 참외전로, 부평대로, 수인로 등에서는 낮은 것으로 분석되었다. 간선도로축별 이산화탄소 총 배출량 대비 화물차량에 의한 배출량 비율을 살펴보면, 양적으로 후순위에 있는 축항대로의 경우 화물차량에 의한 이산화탄소 배출량 비율이 40% 이상으로 가장 높은 것으로 나타났다.
분석 결과, 봉수대로, 경명대로, 백범로, 아암대로, 무네미로 순으로 화물차량에 의한 이산화탄소 배출량이 높은 것으로 나타났으며, 아나지로, 구월로, 참외전로, 부평대로, 수인로 등에서는 낮은 것으로 분석되었다. 간선도로축별 이산화탄소 총 배출량 대비 화물차량에 의한 배출량 비율을 살펴보면, 양적으로 후순위에 있는 축항대로의 경우 화물차량에 의한 이산화탄소 배출량 비율이 40% 이상으로 가장 높은 것으로 나타났다. 다음으로 총배출량 및 화물차량 배출량에서 높은 순위에 있는 경명대로로 나타났으며, 이외 아암대로, 백범로 등에서도 화물차량에 의한 배출량 비율이 약 30% 수준을 차지하는 것으로 분석되었다.
간선도로축별 이산화탄소 총 배출량 대비 화물차량에 의한 배출량 비율을 살펴보면, 양적으로 후순위에 있는 축항대로의 경우 화물차량에 의한 이산화탄소 배출량 비율이 40% 이상으로 가장 높은 것으로 나타났다. 다음으로 총배출량 및 화물차량 배출량에서 높은 순위에 있는 경명대로로 나타났으며, 이외 아암대로, 백범로 등에서도 화물차량에 의한 배출량 비율이 약 30% 수준을 차지하는 것으로 분석되었다. 반면, 구월로와 부평대로, 경인로에서는 이산화탄소 총 배출량 중 화물차량이 차지하는 비율은 10%미만으로 나타나 화물차량을 제외한 승용차 및 택시 등에 의한 이산화탄소 배출량이 대부분을 차지하는 것으로 분석되었다.
다음으로 총배출량 및 화물차량 배출량에서 높은 순위에 있는 경명대로로 나타났으며, 이외 아암대로, 백범로 등에서도 화물차량에 의한 배출량 비율이 약 30% 수준을 차지하는 것으로 분석되었다. 반면, 구월로와 부평대로, 경인로에서는 이산화탄소 총 배출량 중 화물차량이 차지하는 비율은 10%미만으로 나타나 화물차량을 제외한 승용차 및 택시 등에 의한 이산화탄소 배출량이 대부분을 차지하는 것으로 분석되었다. Fig.
Table 9와 같이 구분된 군집별 특성을 살펴보면, 첫번째군집은 이산화탄소 총 배출량이 많은 반면, 화물차량에 의한 배출량 및 이산화탄소 총 배출량 대비 화물차량 배출량의 비율은 다소 적은 그룹으로 분석되었다. 두번째군집은 화물차량에 의한 이산화탄소 배출량은 적은 그룹으로 이산화탄소 총 배출량 및 이산화탄소 총 배출량 대비 화물차량 배출량의 비율 또한 다소 적은 것으로 나타났다. 세 번째 그룹은 이산화탄소 총 배출량은 적은 반면, 이산화탄소 총 배출량 대비 화물차량 배출량의 비율이 높은 그룹으로 분석되었다.
두번째군집은 화물차량에 의한 이산화탄소 배출량은 적은 그룹으로 이산화탄소 총 배출량 및 이산화탄소 총 배출량 대비 화물차량 배출량의 비율 또한 다소 적은 것으로 나타났다. 세 번째 그룹은 이산화탄소 총 배출량은 적은 반면, 이산화탄소 총 배출량 대비 화물차량 배출량의 비율이 높은 그룹으로 분석되었다. 마지막으로 네번째군집은 화물차량에 의한 이산화탄소 배출량이 매우 많은 그룹으로 이산화탄소 총 배출량 및 이산화탄소 총 배출량 대비 화물차량 배출량의 비율 또한 많은 특성을 가지는 것으로 분석되었으며, 군집분석 수행 결과에 따른 각 군집별 간선도로축은 Table 10과 같다.
세 번째 그룹은 이산화탄소 총 배출량은 적은 반면, 이산화탄소 총 배출량 대비 화물차량 배출량의 비율이 높은 그룹으로 분석되었다. 마지막으로 네번째군집은 화물차량에 의한 이산화탄소 배출량이 매우 많은 그룹으로 이산화탄소 총 배출량 및 이산화탄소 총 배출량 대비 화물차량 배출량의 비율 또한 많은 특성을 가지는 것으로 분석되었으며, 군집분석 수행 결과에 따른 각 군집별 간선도로축은 Table 10과 같다.
분석 방법은 선행 연구 검토를 통해 통행배정모형을 이용한 교통량 및 통행속도를 추정하였으며, 이를 이용하여 도로축별 이산화탄소 배출량을 추정하였다. 분석 결과, 전반적으로 이산화탄소 총 배출량이 많은 도로, 화물차량에 의한 이산화탄소 배출량이 많은 도로, 이산화탄소 총 배출량 대비 화물차량에 의한 배출량 비율이 높은 도로 등으로 구분되었으나, 거리 및 차로수를 고려할 경우, 도로축별로 이산화탄소 배출량의 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 이러한 특성을 고려하여 K-mean 군집분석을 수행한 결과, 4개의 군집으로 분류되었으며, 군집별 특성을 살펴보면 첫 번째 군집은 이산화탄소 총 배출량이 많고 화물차량 배출량은 다소 적은 것으로 분석되었다.
분석 결과, 전반적으로 이산화탄소 총 배출량이 많은 도로, 화물차량에 의한 이산화탄소 배출량이 많은 도로, 이산화탄소 총 배출량 대비 화물차량에 의한 배출량 비율이 높은 도로 등으로 구분되었으나, 거리 및 차로수를 고려할 경우, 도로축별로 이산화탄소 배출량의 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 이러한 특성을 고려하여 K-mean 군집분석을 수행한 결과, 4개의 군집으로 분류되었으며, 군집별 특성을 살펴보면 첫 번째 군집은 이산화탄소 총 배출량이 많고 화물차량 배출량은 다소 적은 것으로 분석되었다. 두 번째 군집은 전반적으로 이산화탄소 총배출량, 화물차량 배출량, 이산화탄소 총 배출량 대비 화물차량 배출량의 비율이 다소 적은 그룹으로 나타났다.
이러한 특성을 고려하여 K-mean 군집분석을 수행한 결과, 4개의 군집으로 분류되었으며, 군집별 특성을 살펴보면 첫 번째 군집은 이산화탄소 총 배출량이 많고 화물차량 배출량은 다소 적은 것으로 분석되었다. 두 번째 군집은 전반적으로 이산화탄소 총배출량, 화물차량 배출량, 이산화탄소 총 배출량 대비 화물차량 배출량의 비율이 다소 적은 그룹으로 나타났다. 세 번째군집은 이산화탄소 총 배출량 대비 화물차량 배출량의 비율이 높은 그룹으로 분류되었으며, 네번째군집은 전반적으로 이산화탄소 총배출량, 화물차량 배출량, 이산화탄소 총 배출량 대비 화물차량 배출량의 비율이 높은 그룹으로 두번째군집과는 반대의 특성을 가지는 것으로 분석되었다.
두 번째 군집은 전반적으로 이산화탄소 총배출량, 화물차량 배출량, 이산화탄소 총 배출량 대비 화물차량 배출량의 비율이 다소 적은 그룹으로 나타났다. 세 번째군집은 이산화탄소 총 배출량 대비 화물차량 배출량의 비율이 높은 그룹으로 분류되었으며, 네번째군집은 전반적으로 이산화탄소 총배출량, 화물차량 배출량, 이산화탄소 총 배출량 대비 화물차량 배출량의 비율이 높은 그룹으로 두번째군집과는 반대의 특성을 가지는 것으로 분석되었다.
따라서 본 연구에서는 Table 7과 같이 도로축별 연장과 차로수를 고려한 km당 차로당 평균 이산화탄소 배출량 원단위를 산정하였다. 분석 결과 총 이산화탄소 배출량 원단위에서는 계양대로, 백범로, 경인로, 무네미로, 경원대로 순으로 많은 것으로 나타났으며, 화물차량에 의한 배출량 원단위의 경우 백범로, 무네미로, 경명대로, 봉수대로, 중봉대로 순으로 나타났다. 이산화탄소 총 배출량 원단위 중 화물차량 배출량 원단위 비율이 높은 도로는 축항대로, 경명대로, 아암대로, 백범로, 중봉대로 등으로 나타나 전반적으로 Table 6의 결과와 유사한 것으로 나타났다.
후속연구
분석 방법은 통행배정모형을 이용하여 도로 구간의 교통량과 통행속도를 추정하고 이를 이용한 이산화탄소 배출량을 산정하였으며, 이후 클러스터 분석을 통해 각 그룹별 특성을 파악하였다. 본 연구의 분석 결과는 도로 구간의 이산화탄소 배출량 관리 전략 및 관리 방안 수립의 기초자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구의 분석 결과는 향후 인천광역시의 도로부문 이산화탄소 배출량 관리 방안 수립시 도로별 특성을 반영한 대안 마련이 가능할 것으로 보이며, 단계별 계획에서 이산화탄소 배출량 관리 도로축의 우선 순위 선정 등에 대한 근거 자료 활용이 가능할 것으로 판단된다.
다만, 본 연구는 통행배정모형을 이용한 이산화탄소 배출량 산정시 내부 통행에 의한 영향(Han, 2013) 및 통행배정모형에서 네트워크의 구조적 문제(존크기, 존커넥터 연결 등)로 인한 zero 교통량 구간 발생 등을 고려하지 못했다는 한계를 지니고 있다. 따라서 향후에는 이러한 부분을 반영하여 주간선도로 외에 주간선도로와 밀접한 연계성을 갖는 보조간선도로 등에 대한 검토가 필요할 것으로 보인다.
다만, 본 연구는 통행배정모형을 이용한 이산화탄소 배출량 산정시 내부 통행에 의한 영향(Han, 2013) 및 통행배정모형에서 네트워크의 구조적 문제(존크기, 존커넥터 연결 등)로 인한 zero 교통량 구간 발생 등을 고려하지 못했다는 한계를 지니고 있다. 따라서 향후에는 이러한 부분을 반영하여 주간선도로 외에 주간선도로와 밀접한 연계성을 갖는 보조간선도로 등에 대한 검토가 필요할 것으로 보인다.
참고문헌 (19)
Baek, B.R. (2013). A Methodology to Estimate Vehicle CO2 Pure Emission by Regional Groups. Masters？Dissertation, Myongji University.
Cheon, S.M. (2010). A Study on the Generated Carbon Dioxide amount Estimation from Road Transportation Part？in Seoul. Masters Dissertation, University of Seoul.
Choi, S.H. (2019). Set the Appropriate Distance for Calculating the GHG Emissions by Individual Vehicle Speed.？Masters Dissertation, Seoul National University.
Giannakos, L., Mintsis, E., Basbas, S., Mintsis, G., Taxiltaris, C. (2017). "Simulating traffic and environmental？effects of pedestrianization and traffic management. A comparison between static and dynamic traffic assignment."？Transportation Research Procedia, Vol. 24, pp. 313-320.
Han, S.W. (2013). A Methodology to Estimate Vehicle CO2 Emissions using Traffic Assignment Technique.？Masters Dissertation, Myongji University.
Incheon Metropolitan City (2021). 2020 Urban Transport Basic Survey.
IPCC (2006). 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories.
KDI (2017). Research on the Methodology for Calculating the Benefits of the Transportation Sector.
Kim, H., Ahn, Y.H., Yoo, T.J., Yoo, S.J. (2020). "Research of national greenhouse gases policies and technologies:？Methodology for CO2 emission projection and reduction potentials in road transport sector of Korea." Journal of？Korea Technology Innovation Society, Vol. 23, No. 2, pp. 324-339.
Kim, T.G., Hong, K.M., Baek, B.R., Woo, W.H., Hong, Y.S., Cho, J.R. (2014). "A methodology for Co2 emissions？estimation with through-traffic." Journal of Korean Society of Transportation, Vol. 32, No. 4, pp. 303-314.
KRILA (2015). Research on the Road and Transportation Sector Feasibility Study Guideline.
Lee, K.J., Yi, Y.J., Choi, K.C. (2017). "A methodology for evaluating the effects of transportation policies related to？greenhouse gas reduction." Journal of Korean Society of Transportation, Vol. 36, No. 1, pp. 1-12.
Lee, S.W. (2012). A Study on the Distribution Characteristics of Transportation Carbon Dioxide Emissions through？Traffic Forecasts and Factor Analysis. Masters Dissertation, Kyungpook National University.
Panis, L.I., Broekx, S., Liu, R. (2006). "Modelling instantaneous traffic emission and the influence of traffic speed？limits." Science of the Total Environment, Vol. 371, pp. 270-285.
Park, J.S. (2010). Analysis on the Relationship between Observational Traffic Volumes and Air Pollution. Masters？Dissertation, University of Seoul.
Press Release (2020). Ministry of Economy and Finance(URL: https://www.moef.go.kr/nw/nes/detailNesDtaView.do?menuNo4010100&searchNttId1MOSF_000000000052647&searchBbsId1MOSFBBS_000000000028)
Seo, E.C. (2011). Development of A System Dynamics Model for Evaluating Transportation Carbon Emission.？Masters Dissertation, Korea Aerospace University.
Tayarani, M., Poorfakhraei, A., Nadafianshahamabadi, R., Rowangould, G. (2018). "Can regional transportation？and land use planning achieve deep reductions in GHG emissions from vehicles?." Transportation Research Part D:？Transport and Environment, Vol. 63, pp. 222-235.
Yoo, H. S., Kim I. K., Lee, T. H., Kim, J. H. (2020). Estimating Vehicle Emissions based on Traffic Assignment？Analysis Combined with Vehicle Inspection Data on Vehicle Kilometers Traveled, Journal of Transport Research,？Vol. 27, No. 3, pp. 95-113.
이 논문을 인용한 문헌
활용도 분석정보
상세보기
다운로드
내보내기
활용도 Top5 논문
해당 논문의 주제분야에서 활용도가 높은 상위 5개 콘텐츠를 보여줍니다. 더보기 버튼을 클릭하시면 더 많은 관련자료를 살펴볼 수 있습니다.
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.