59-59 2021 [추계학술대회]
| 제목 | 실도로 교통 데이터를 통한 교통 시뮬레이션 모델링 |
|---|---|
| 분야 | 모빌리티 동력 및 구동시스템 |
| 언어 | Korean |
| 저자 | 연제휘( 한양대학교), 정재광( 한양대학교), LYUSHAOWEN( 한양대학교), 김남욱( 한양대학교), 박도현(한양대학교) |
| Key Words | Traffic Simulation (교통 시뮬레이션), Traffic Emission (교통 배출량), Urban Traffic (도시 교통), Emission Reduction Strategy (배출량 저감 전략), Large-scale Simulation (대규모 시뮬레이션) |
| 초록 |
최근 들어 전세계 완성차 업체에서는 연비 및 배출가스 규제치를 충족시키기 위해 전동화 차량의 개발을 가속화하고 있다. 하지만, 2021년도 6월 LDV(Low Duty Vehicle) 기준으로 국내에 등록된 내연기관 차량은 전체의 95.5%에 달하고 있어 기존 차량들을 모두 전동화 차량으로 대체하기까지는 시간이 다소 필요한 상황이다. 따라서, 내연기관 차량의 배출가스를 줄이기 위한 연구도 꾸준히 진행되어야 하는 상황이다. 이러한 노력 덕분에 새로 출시되는 내연기관 차량과 같은 경우에는 새로운 내연기관 관련 기술을 적용하여 판매되기 때문에 오염물질 배출의 정도가 비교적 낮다. 하지만, 이전에 판매되어 도로 위에서 운행되고 있는 내연기관 차량과 같은 경우에는 이러한 신기술을 적용하기가 현실적으로 어렵기 때문에, 기존에 판매된 차량들의 배출가스를 줄이기 위한 새로운 논의가 필요한 상황이다. 한가지 적용해볼 수 있는 아이디어는 내연기관 오염물질의 배출 정도가 심한 상황을 줄이는 것이다. 서울과 같이 교통 정체가 심한 지역은 차량이 정차하고 있는 동안 발생하는 배출가스가 많기 때문에 교통 신호 및 흐름과 관련된 연구를 바탕으로 도로 위에 존재하는 차량들의 오염물질 배출 정도를 줄이는 전략이 효과적일 것이다. 이러한 전략 수립을 위해서는 실제 실험보다 시공간적 비용이 비교적 저렴한 교통 시뮬레이션을 활용하는 것이 효과적이며, 보다 높은 시뮬레이션 결과의 신뢰성을 확보하기 위해서는 실제 도로의 데이터를 기반으로 한 교통 시뮬레이션 모델링이 필수적이다. 본 연구에서는 배출가스 저감을 위한 대규모 교통 시뮬레이션 모델링을 위해 실제 도로 데이터를 수집하는 과정과 이를 반영하여 교통 시뮬레이션을 구현하는 과정을 소개하고자 한다. 실제 도로 데이터를 수집한 장소 및 교통 시뮬레이션 모델링 대상은 교통 정체가 극심한 서울특별시 강남구로 선정하였으며, 신뢰성을 높인 시뮬레이션 결과를 토대로 배출가스 저감 전략을 수립할 수 있을 것으로 기대한다. |
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