초록
최근 사업용 자동차에 대한 다양한 대책방안이 요구되고 있으며, 디지털 운행기록장치가 새로운 대안으로 제시되고 있다. 국내에서는 2011년 1월 1일부터 단계별로 사업용 자동차의 디지털 운행기록장치(DTG, Digital Tachograph) 장착을 법적으로 의무화하였으며, 2011년 이후 교통안전공단에서는 디지털 운행기록장치를 활용한 운행기록분석시스템을 구축 중에 있다. 운행기록분석시스템에서 실시간으로 수집되는 운전자의 위험운전행동, 운행거리 등 실시간 운행기록을 바탕으로 한 기대효과를 분석한 사례는 국내외 모두 미미한 상태이다. 본 연구에서는 운행기록분석시스템을 통해 수집된 자료와 운수회사 자료를 바탕으로 운전자별 위험운전행동변화 추이, 교통사고변화 추이 및 교통사고 절감비용, 연료소모량 변화 추이 및 연료비 절감비용, $CO_2$를 중심으로 한 사회적 편익 증가효과를 추정하였다. 또한 위험운전행동건수를 통해 차량을 3개의 위험운전그룹으로 구성하여 연료비 절감비용과 사회적 편익 증가효과를 재추정하였다. 고위험운전군의 연비는 저위험운전군 대비 버스, 택시는 약 15%이상 낮고 트럭은 30%이상 낮다. 고위험운전군에서 저위험운전군간 $CO_2$ 배출량의 격차는 버스, 택시, 트럭이 각각 25%, 25%, 42%로 매우 큰 것으로 분석되어 저위험군으로 전이가 중요한 것으로 판단된다. 본 연구는 실시간 운행기록을 활용한 안전 및 경제적, 사회적 기대효과를 단기간이지만 거시적인 측면에서 효과분석을 수행하였으며, 향후 장기간 자료가 수집될 경우 효과분석 할 수 있는 틀을 제시하였다.
Recently, various alternatives for safety and efficiency of commercial vehicles have been considered, and one of the new alternatives is the application of a digital tachograph. In Korea, the installation of a digital tachograph to commercial vehicles was regulated from 2011 and Korea Transportation Safety Authority developed e-TAS to analyze the monitoring data from digital tachographs installed in the order of 100 commercial vehicles. This study performs the potential impact analysis of the DTG installation, which includes a trend of dangerous driving, a trend of traffic accidents and cost-effective analysis, a trend of fuel consumption and cost-effective analysis, a cost-effective analysis of social benefits using e-TAS data. Depending on the frequency of dangerous driving, the participants are divided into three groups; high-dangerous group, average-dangerous group and low-dangerous group. The high-dangerous driving group shows lower km/liter than the low-dangerous driving group by 15% for buses and taxis and by 30% for trucks. About $CO_2$ emission, the difference becomes bigger; 25%, 25% and 42% for buses, taxis and trucks, respectively. Although this study is a short-term period analysis, the methodology will be applicable for the long-term period analysis with larger data.