영상검지자료를 활용한 신호교차로 접근차량의 탄소배출량 추정

대한민국에서 수송으로 인해 발생하는 이산화탄소(CO2) 배출량은 전체의 16.5%이며, 이 중 도로교통 부문이 96.5%를 차지한다. 따라서 도로교통 부문에서 발생하는 CO2 배출량을 줄이기 위한 노력이 계속되고 있다. 최근 스마트 교차로의 확대에 따라 교차로를 통과하는 개별차량에 대한 모니터링 기회가 점차 늘어나고 있으며, 장래 자율주행차 보급 확산에 따라 개별차량주행 자료 수집 가능성 또한 커지고 있다. 이에 맞춰 강남구 소재 5개 교차로에 설 치된 영상검지기를 통해 얻은 차량의 차종, 교통량, 속도, 가속도와 같은 실제 데이터...

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Published in韓國ITS學會 論文誌 Vol. 21; no. 6; pp. 115 - 131
Main Authors 한태경, 고준호, 김대진, 박종한
Format Journal Article
LanguageKorean
Published 한국ITS학회 31.12.2022
Subjects
전자/정보통신공학
MOVES-Matrix
Signalized intersection
영상검지자료
신호교차로
Image detector data
이산화탄소 배출
Carbon dioxide emission
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ISSN1738-0774
2384-1729

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Abstract 대한민국에서 수송으로 인해 발생하는 이산화탄소(CO2) 배출량은 전체의 16.5%이며, 이 중 도로교통 부문이 96.5%를 차지한다. 따라서 도로교통 부문에서 발생하는 CO2 배출량을 줄이기 위한 노력이 계속되고 있다. 최근 스마트 교차로의 확대에 따라 교차로를 통과하는 개별차량에 대한 모니터링 기회가 점차 늘어나고 있으며, 장래 자율주행차 보급 확산에 따라 개별차량주행 자료 수집 가능성 또한 커지고 있다. 이에 맞춰 강남구 소재 5개 교차로에 설 치된 영상검지기를 통해 얻은 차량의 차종, 교통량, 속도, 가속도와 같은 실제 데이터를 활용 해 신호교차로에 접근하는 차량에 대한 CO2 배출 현황 조사를 실시했다. 이렇게 수집된 데 이터를 초당 데이터를 분석하도록 개량된 MOVES-Matrix 모형에 대입해 2개 대형교차로와 3 개 소형교차로에서 하루 동안 발생하는 CO2 배출량은 평균 3.1톤임을 확인했다. 본 연구는 실제 개별차량 데이터와 개량된 모형을 활용한 CO2 배출량 분석의 새로운 가능성을 보여주 는 한편, CO2 배출량을 보다 더 정확히 조사해야 하는 필요성을 제시한다.
AbstractList 대한민국에서 수송으로 인해 발생하는 이산화탄소(CO2) 배출량은 전체의 16.5%이며, 이중 도로교통 부문이 96.5%를 차지한다. 따라서 도로교통 부문에서 발생하는 CO2 배출량을줄이기 위한 노력이 계속되고 있다. 최근 스마트 교차로의 확대에 따라 교차로를 통과하는개별차량에 대한 모니터링 기회가 점차 늘어나고 있으며, 장래 자율주행차 보급 확산에 따라개별차량주행 자료 수집 가능성 또한 커지고 있다. 이에 맞춰 강남구 소재 5개 교차로에 설치된 영상검지기를 통해 얻은 차량의 차종, 교통량, 속도, 가속도와 같은 실제 데이터를 활용해 신호교차로에 접근하는 차량에 대한 CO2 배출 현황 조사를 실시했다. 이렇게 수집된 데이터를 초당 데이터를 분석하도록 개량된 MOVES-Matrix 모형에 대입해 2개 대형교차로와 3 개 소형교차로에서 하루 동안 발생하는 CO2 배출량은 평균 3.1톤임을 확인했다. 본 연구는실제 개별차량 데이터와 개량된 모형을 활용한 CO2 배출량 분석의 새로운 가능성을 보여주는 한편, CO2 배출량을 보다 더 정확히 조사해야 하는 필요성을 제시한다. Carbon dioxide (CO2) emissions from the transportation sector in South Korea accounts for 16.5% of all CO2 emissions, and road transportation accounts for 96.5% of this sector’s emissions in South Korea. Hence, constant research is being carried out on methods to reduce CO2 emissions from this sector. With the emerging use of smart crossings, attempts to monitor individual vehicles are increasing. Moreover, the potential commercial deployment of autonomous vehicles increases the possibility of obtaining individual vehicle data. As such, CO2 emission research was conducted at five signalized intersections in the Gangnam District, Seoul, using data such as vehicle type, speed, acceleration, etc., obtained from image detectors located at each intersection. The collected data were then applied to the MOtor Vehicle Emission Simulator (MOVES)-Matrix model–which was developed to obtain second-by-second vehicle activity data and analyze daily CO2 emissions from the studied intersections. After analyzing two large and three small intersections, the results indicated that 3.1 metric tons of CO2 were emitted per day at each intersection. This study reveals a new possibility of analyzing CO2 emissions using actual individual vehicle data using an improved analysis model. This study also emphasizes the importance of more accurate CO2 emission analyses. KCI Citation Count: 0
Carbon dioxide (CO2) emissions from the transportation sector in South Korea accounts for 16.5% of all CO2 emissions, and road transportation accounts for 96.5% of this sector's emissions in South Korea. Hence, constant research is being carried out on methods to reduce CO2 emissions from this sector. With the emerging use of smart crossings, attempts to monitor individual vehicles are increasing. Moreover, the potential commercial deployment of autonomous vehicles increases the possibility of obtaining individual vehicle data. As such, CO2 emission research was conducted at five signalized intersections in the Gangnam District, Seoul, using data such as vehicle type, speed, acceleration, etc., obtained from image detectors located at each intersection. The collected data were then applied to the MOtor Vehicle Emission Simulator (MOVES)-Matrix model-which was developed to obtain second-by-second vehicle activity data and analyze daily CO2 emissions from the studied intersections. After analyzing two large and three small intersections, the results indicated that 3.1 metric tons of CO2 were emitted per day at each intersection. This study reveals a new possibility of analyzing CO2 emissions using actual individual vehicle data using an improved analysis model. This study also emphasizes the importance of more accurate CO2 emission analyses. 대한민국에서 수송으로 인해 발생하는 이산화탄소(CO2) 배출량은 전체의 16.5%이며, 이중 도로교통 부문이 96.5%를 차지한다. 따라서 도로교통 부문에서 발생하는 CO2 배출량을 줄이기 위한 노력이 계속되고 있다. 최근 스마트 교차로의 확대에 따라 교차로를 통과하는 개별차량에 대한 모니터링 기회가 점차 늘어나고 있으며, 장래 자율주행차 보급 확산에 따라 개별차량주행 자료 수집 가능성 또한 커지고 있다. 이에 맞춰 강남구 소재 5개 교차로에 설치된 영상검지기를 통해 얻은 차량의 차종, 교통량, 속도, 가속도와 같은 실제 데이터를 활용해 신호교차로에 접근하는 차량에 대한 CO2 배출 현황 조사를 실시했다. 이렇게 수집된 데이터를 초당 데이터를 분석하도록 개량된 MOVES-Matrix 모형에 대입해 2개 대형교차로와 3개 소형교차로에서 하루 동안 발생하는 CO2 배출량은 평균 3.1톤임을 확인했다. 본 연구는 실제 개별차량 데이터와 개량된 모형을 활용한 CO2 배출량 분석의 새로운 가능성을 보여주는 한편, CO2 배출량을 보다 더 정확히 조사해야 하는 필요성을 제시한다.
대한민국에서 수송으로 인해 발생하는 이산화탄소(CO2) 배출량은 전체의 16.5%이며, 이 중 도로교통 부문이 96.5%를 차지한다. 따라서 도로교통 부문에서 발생하는 CO2 배출량을 줄이기 위한 노력이 계속되고 있다. 최근 스마트 교차로의 확대에 따라 교차로를 통과하는 개별차량에 대한 모니터링 기회가 점차 늘어나고 있으며, 장래 자율주행차 보급 확산에 따라 개별차량주행 자료 수집 가능성 또한 커지고 있다. 이에 맞춰 강남구 소재 5개 교차로에 설 치된 영상검지기를 통해 얻은 차량의 차종, 교통량, 속도, 가속도와 같은 실제 데이터를 활용 해 신호교차로에 접근하는 차량에 대한 CO2 배출 현황 조사를 실시했다. 이렇게 수집된 데 이터를 초당 데이터를 분석하도록 개량된 MOVES-Matrix 모형에 대입해 2개 대형교차로와 3 개 소형교차로에서 하루 동안 발생하는 CO2 배출량은 평균 3.1톤임을 확인했다. 본 연구는 실제 개별차량 데이터와 개량된 모형을 활용한 CO2 배출량 분석의 새로운 가능성을 보여주 는 한편, CO2 배출량을 보다 더 정확히 조사해야 하는 필요성을 제시한다.
Author 김대진
고준호
한태경
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Journalism & Communications
DocumentTitleAlternate Predicting Carbon Dioxide Emissions of Incoming Traffic Flow at Signalized Intersections by Using Image Detector Data
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Keywords MOVES-Matrix
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SubjectTerms 전자/정보통신공학
TableOfContents 요약 ABSTRACT Ⅰ. 서론 Ⅱ. 선행연구 고찰 1. 신호교차로의 CO2 배출량에 관한 연구 2. MOVES 모형과 신호교차로의 CO2 배출 현황 조사 3. MOVES-Matrix 모형 4. 스마트 교차로와 자율주행차를 활용한 개별차량 모니터링 5. 기존 연구와의 차별성 Ⅲ. 분석 과정 1. 조사의 배경 2. 교통정보 추출 3. MOVES-Matrix 모형 Ⅳ. 분석 결과 1. 교차로별 교통패턴 특성 2. 교차로별 CO2 배출량 Ⅴ. 결론 REFERENCES
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