Development of Models for Measuring Efficiency and CO2 Emissions, and Methodology for the Environmental Impact Assessment of ITS Service

Abstract

본 연구는 실시간으로 수집되는 프로브 차량의 교통정보를 활용하여 첨단여행자정보시스템 (ATIS)의 효율성을 평가하고 도로상에서 발생되는 이산화탄소배출량(CO2)을 산정하는 방안을 제시한다. 또한 첨단교통시스템(ITS)의 서비스 중 하나인 램프미터링의 환경적인 효과를 평가한다. 본 연구의 대상지인 대전광역시는 근거리전용통신(DSRC)을 활용하여 일 평균 100만건 이상의 프로브 차량 정보가 수집된다. 수집된 정보는 링크단위의 통행속도 정보를 제공하고 있다. 최근 Information & Communication Technology (ICT) 분야에서는 big data의 중요성이 강조되고 있다. 수집되는 대용량의 정보를 활용하여 현 상황에 대한 현상을 분석하고 미래 상황을 예측하는 데이터에 근거한 의사결정 지원에 활용된다. 따라서 본 연구에서는 수집되는 프로브 차량의 정보를 활용하여 링크단위의 교통량과 CO2 배출량을 예측하여 운영자의 의사결정을 지원하고자 한다. 우선적으로 현재 구축 운영 중인 ATIS의 효율성을 평가하고 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 효율성을 평가하는 척도로는 프로브 대수에 따른 수집정보의 정확성과 정보의 수집율을 선정하였다. 교통정보의 정확도는 수집되는 프로브 차량 대수를 기준으로 임의추출방식을 적용하여 수집 대수 변화에 따른 정확도의 변화를 모형화하였다. 구축된 정확도 산정 모형을 기준으로 정확도와 정보 수집율을 고려한 효율성 평가 함수를 개발하였다. 교통정보의 정확성 향상을 위해 가상 프로브차량의 개념을 도입하였다. 가상프로브차량은 이력자료로 구축된 동일링크 시간대의 패턴데이터와 이전 시점 가공된 데이터를 활용한다. 현재 대전광역시 ATIS의 효율성평가결과 전체 도로를 기준으로 효율성은 36.11%로 나타났다. 가상프로브차량을 적용할 경우 19.39%가 향상된 43.11%로 증가하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 효율성 평가 방법론을 통해 운영 중인 ATIS의 효율성을 정량적으로 평가할 수 있는 것으로 나타났다. 다음으로 도로에서 발생되는 CO2 배출량의 정확한 산정이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 실시간으로 수집되는 교통정보를 활용하여 링크단위 CO2배출량 추정 방법론을 제시하고자 한다. 배출량 산정 방법론인 mesoscale modeling은 링크단위의 속도정보와 교통량 정보가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 프로브차량 정보 수집 시 추가적으로 수집되는 프로브차량의 대수 정보를 활용한 교통량 추정 모형을 제시하였다. 교통량 추정을 위해 다중회귀모형과 인공신경망을 적용하였다. 각 모형의 변수는 프로브차량 대수, 통행시간지표, 차로수, 시간대 정보를 적용하였다. 교통량 추정 모형 검증 결과 인공신경망의 MAPE가 18.67%로 가장 효과적인 것으로 분석되었다. 인공신경망을 통해 추정된 교통량 정보를 활용하여 링크단위 배출량을 산정하였다. 대전광역시 교통정보가 수집가능 한 도로에서 발생되는 일평균 CO2 배출량은 2210.19 ton/day로 분석되었다. 분석정보를 활용하여 도로별, 차종별 배출량 산정 또한 가능하였다. 본 연구에서 제시한 CO2 배출량 산정 방법론을 활용하여 추가적으로 ITS 기술을 도입할 경우 발생 가능한 환경적 효과를 평가하였다. ITS 기술은 Ramp metering을 적용하였으며, 환경적 효과 평가 방법론은 UNFCCC에서 제시한 CDM 평가방안을 적용하였다. 또한 Ramp metering을 운영 할 경우 운전자의 우회율을 선호의식(Stated preference)분석을 통해 산정 한 후 모형에 반영하였다. 본 연구에서 제시한 방법론의 검증을 위해 TSIS를 활용하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 모형 평가결과 Ramp metering을 도입할 경우 정량적으로 7.3%의 CO2 배출 감소효과가 나타나는 것으로 분석되었다.

본 연구를 통해 도심부 ATIS 수집정보의 정확성을 개선하고 효율성을 평가할 수 있다. 이를 활용하여 향후 시스템 확장 및 개선 시 도로의 효율성 측정을 통해 우선순위 판단이 가능하며, 시스템 확장 후 개선효과 등의 평가가 가능할 것이다. 또한 수집 정보를 활용하여 CO2 배출량을 실시간으로 모니터링이 가능하며, ITS 도입 시 발생 가능한 환경적 효과 평가가 가능한 것으로 판단할 수 있다.