포장도로의 노화로 인해 도로 표면의 평탄성이 높아지면 차량 주행 시 연료소모량이 증가하는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 소형/중형/대형의 3개 승용차량에 대해 3가지 평탄도의 도로에서 40~100km/h 의 정속주행 연료소모량을 측정하여 도로 평탄성의 변화에 따른 연료소모량의 변화율을 계산할 수 있었다. 시험결과, 평탄성 증가에 따라 연료소모량이 직선적으로 증가하였으며, 평탄성에 대한 l차 직선방정식으로 연료소모량을 표현할 수 있었다. 평탄성 1m/km 증가 시 연료소모량은 약 80mL/100km 정도의 비율로 증가함을 알 수 있었다. 추후 본 시험의 결과를 이용하여 도로 노화에 따른 연료소모량 증가의 정도를 추정하여 다양한 도로 복구 작업 등에 이용하여 도로에서 발생할 수 있는 사고 예방 등에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
도로교통 분야에서 제시되는 다양한 정책들과 운영전략들을 평가하기 위해 사용해 오던 지금까지의 자료와 방법으로는 실제 도로에서 주행하고 있는 많은 차량들의 연료소모량을 정확하게 측정하기에는 불가능한 것이 현실이다. 특히 차량의 연료소모량은 속도뿐만 아니라 가속도에도 밀접한 관련이 있음에도 불구하고 현재의 방법으로는 가속도를 포함한 차량의 미시적 주행패턴을 고려하지 못하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 교통운영전략과 차량운행비용의 연료소모량 변화에 대한 보다 정확한 효과를 평가할 수 있도록, 차량의 속도와 가속도를 고려한 차량 연료소모량 관계식을 산정하고자 한다. 차량시뮬레이션 프로그램인 AVL Cruise를 이용하여 차량의 속도 및 가속도에 따른 연료소모량 원단위를 산출하고, 이러한 결과를 이용하여 시뮬레이션이나 차량운행비용 추정에 적용할 수 있는 차량 연료소모량 관계식을 산정하였다. 마지막으로 이렇게 도출된 본 연구의 차량 연료소모량 관계식과 기존 연료소모량 관계식을 비교하였다. 분석결과, 교통운영전략의 효과 평가 시 기존 연료소모량 관계식에 비해 주행패턴에서 발생하는 가속도 변화를 고려한 본 연구의 연료소모량 관계식이 보다 현실적으로 연료소모량을 산정할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 차량 OBD-II 인터페이스를 통해 쉽게 확보할 수 있는 차량 진단 정보로부터 차량의 연료 소모량을 예측하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 차량으로부터 제공되는 흡입 공기량(MAF), 단기 연료 보정(STFT), 장기 연료 보정 (LTFT) 값이 연료 소모량과 관계가 있다고 가정하고, 흡입 공기량, 단기 연료 보정, 장기 연료 보정을 입력 변수로 하며, 연료 소모량을 출력으로 구성하였다. 차량 OBD-II 인터페이스를 이용하여 획득한 값과 차량관련 전문업체로부터 지원받은 연료 소모량 값의 관계를 연소 반응식으로 구성하였다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위해 도심 도로 5 Km를 실제 주행테스트를 수행하였고, 제안한 차량 데이터를 이용한 연료 소모량 예측 알고리즘의 성능을 확인하였다.
과거 연료소모량과 오염물질 배출량을 추정하기 위한 연구에서는 주로 속도변수를 이용하였으나, 속도의 변화에 따른 연료소모량 및 오염물질 배출량의 변화를 올바르게 반영하지 못하는 문제점이 대두되었다. 이러한 문제점을 극복할 수 있는 대안으로 평가받는 것이 가속도이다. 이처럼 가속도 변수가 중요하게 다루어지고 있으나 여전히 연료소모량이나 오염물질 배출량과 관련하여 급가속을 판단할 만한 기준이 모호하다. 이에 본 연구에서는 연료소모 및 $CO_2$ 배출량을 증가시켜 급가속으로 판단할 수 있는 가속도 임계치를 추정하고자 하였다. 가속도 임계치 및 모형추정을 위해 LPG 중형 승용차량에 장착한 차량 정보 저장장치로부터 가속 주행실험시 수집한 실시간 데이터를 수집 분석하였다. 가속의 특성상 동일한 가속도라 할지라도 정지상태인지 여부에 따라 동일한 가속도에 대한 연료소모량, $CO_2$ 배출량이 상이하게 나타난다. 따라서 실험을 통해 정지상태에서 가속시 관성을 극복하기 위한 동력이 요구되는 속도의 범위를 확인하고 이중 출발 가속주행시 임계가속도를 도출하였다. 가속 주행실험 결과 연료소모 및 $CO_2$ 배출 증가량이 급격히 증가되는 임계가속도를 도출하기 위해 CART 분석을 이용하였으며, 그 결과 정지 상태에서 가속하는 경우 $2.598m/s^2$, 의 가속도가 연료 및 $CO_2$ 배출량을 크게 증가시키는 임계 가속도인 것으로 추정되었다.
높은 차량운행비용(VOC : Vehicle Operating Cost)은 포장도로 복구작업의 주요한 원인이고, 차량운행비용(VOC)은 연료소모량, 오일소모량, 부품교체비용 등으로 구성된다. 이중 연료소모량이 VOC에서 차지하는 비중이 높고, 다른 도로조건에 비해 도로 표면 거칠기가 도로의 노화 정도를 대표적으로 지시하는 값이기 때문에, 본 연구에서는 포장도로의 표면 거칠기(IRI : International Roughness Index) 변화에 따른 차량의 연료소모량 변화를 측정하였다. 차량의 연료분사 인젝터의 전압변화를 측정하여 연료소모량을 계산하였고, 속도는 GPS센서를 사용하여 측정하였다. 본 실험 결과를 이용하여 IRI 변화에 대한 연료소모량의 변화율을 계산할 수 있었다. 계산 결과, 40~100km/h 속도영역에서 중형 및 대형 승용차의 연료소모량(L/100km)은 3.5m/km 정도의 IRI 수준에서 IRI(m/lm) 증가율의 7배 정도로 증가하였고, 60km/h의 속도에서 가장 연비가 우수하였다.
본 연구에서는 주행 차량의 실시간 연료소모량을 예측할 수 있는 머신러닝 기법을 제안하고 그 특성을 분석하였다. 머신러닝 학습을 위해 실도로 주행을 실시하여 주행 속도, 가속도, 도로 구배와 함께 연료소모량을 측정하였다. 특성 데이터로 속도, 가속도, 도로구배를, 타깃으로 연료소모량을 지정하여 다양한 머신러닝 모델을 학습시켰다. 회귀법에 해당하는 K-최근접이웃회귀 및 선형회귀와 함께, 분류법에 해당하는 K-최근접이웃분류, 로지스틱회귀, 결정트리, 랜덤포레스트, 그래디언부스팅을 사용하였다. 실시간 연료소모량에 대한 예측 정확도는 0.5 ~ 0.6 수준으로 전반적으로 낮았고, 회귀법의 경우 분류법보다 정확도가 떨어졌다. 총연료소모량에 대한 예측 오차는 0.2 ~ 2.0% 수준으로 상당히 정확했고, 분류법보다 회귀법의 오차가 더 낮았다. 이는 예측 정확도의 기준으로 결정계수(R2)를 사용했기 때문인데, 이 값이 작을수록 타깃의 평균 부근에 예측치가 좁게 분포하기 때문이다. 따라서 실시간 연료소모량 예측에는 분류법이, 총연료소모량 예측에는 회귀법이 적합하다고 할 수 있다.
연료소모량 원단위 및 산정모형식은 교통시설 투자사업의 효과분석 시 널리 사용되고 있다. 그러나 최대적재중량과 차량형태에 따라 그 종류가 다양하게 분류되는 대형화물자동차의 차종특성이 반영되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 이전부터 가장 널리 사용되고 있는 대표적인 연료소모량 산정모형을 검토하고, 화물자동차를 대표할 수 있는 5개 차종을 선정하여 현장 주행실험을 수행하였다. 주행실험을 통해 얻어낸 연료소모량 측정값은 본 연구에서 개발된 2차식 형태의 연료소모량 산정모형 개발에 사용되었으며, 실험차종별로 각각 개별모형을 개발하고, 기존 연료소모량 산정모형과 비교해 보았다. 그 결과, 기존모형과 본 연구에서 개발된 모형의 적용결과 간에 적지 않은 차이가 발생했으며, 11톤 카고트럭을 기준으로 만들어진 기존모형과 본 실험 25톤 카고형 덤프트럭의 연료소모량 산정모형의 적용결과가 유사한 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서 개발된 5개 연료소모량 산정모형의 적용결과와 기존모형의 적용결과 사이에 약 26%의 차이가 나타남을 확인했으며, 이와 같은 결과는 기존 연료소모량 산정모형이 현실적 한계성을 지니고 있음과 추가적인 보완 연구가 필요하다는 것을 나타내는 결과이다.
본 논문에서는 차량 OBD-II 인터페이스를 통해 쉽게 확보할 수 있는 차량 정보로부터 차량의 연료 소모량을 예측하는 방법을 제안하고자 하였다. 이를 위해 차량으로부터 제공되는 RPM, TPS 값이 연료 소모량과 상관관계가 있다고 가정하고, 차량 RPM, TPS를 입력으로 하며, 연료 소모량을 출력으로 하는 다항식 함수 관계를 모델링하였다. 차량 OBD-II 인터페이스를 이용하여 획득한 RPM, TPS 값과 차량관련 전문업체로부터 지원받은 연료 소모량 값의 상관관계를 2차 함수로 구성하였다. 본 논문에서는 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위해 도심 도로 5Km를 실제 주행테스트를 수행하였고, 제안한 차량 데이터를 이용한 연료 소모량 예측 알고리즘의 성능이 우수함을 확인하였다.
현재 교통수요모형 기반의 자동차 배출량 추정 모형에서 교통 활동도 자료는 세부적으로 고려되는 반면, 배출계수는 평균적인 값만 반영되고 있기 때문에 배출량 산정 결과의 정확도를 저하시키는 문제가 있다. 본 연구는 도로유형 및 주행시간대와 무관하게 동일한 배출계수가 적용되는 부분을 개선하기 위해, 도로유형과 주행시간대별 연료소모량 차이에 대한 실증적 분석을 기반으로 각 유형별 배출계수의 보정 지표 제시를 목적으로 한다. 이를 위해, '이동식 차량활동도 모니터링 장비(Portable Activity Monitoring System: PAMS)'를 이용해 도로유형 주행시간대별 실 주행 자료를 수집하였고, 각 유형별 연료소모량을 추정하여 이를 비교하였다. 연구 결과 평균 주행속도가 22.5km/h 일 경우, 도로 유형별 주행차량의 가감속도 변화 등의 차이에 따라 국도에서의 연료소모량(95g/km)은 자동차 전용도로에서(81g/km)보다 약 17.3% 높은 것으로 분석되었고, 첨두시간대의 평균 연료소모량(86.73g/km)은 비첨두시간대(82.84g/km)보다 약 4.7% 높은 것으로 분석되었다. 각 유형별 연료소모량의 차이는 공변량 분석 (ANOCOVA)과 다변량 분산분석 (MANOVA)으로 검증하였으며, 그 결과 "주행속도가 동일할지라도, 도로유형과 주행시간대에 따라 연료소모량의 차이가 있다"는 본 연구가설은 유의한 것으로 나타났다. 마지막으로 연료소모량의 차이를 활용하여 각 유형별 배출계수 보정 지표들을 제안하였다. 본 연구는 기존 차량 중심의 배출계수 연구에서 벗어나, 도로 교통 조건에 따른 배출계수 특성을 분석했다는 점에서 의의가 있으며, 본 연구결과를 활용하여 교통부문의 배출량 추정결과에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
국토교통부는 2020년까지 수송부문 온실가스 배출량의 감축목표를 34.3%로 설정하였다. 목표달성을 위해 에코드라이빙 교육 및 정보를 제공하고 있으나 배출량 감축효과가 미비하다. 따라서 본 연구는 연료 효율적인 최적주행전략 모형의 개발을 목적으로 하였다. 종단경사도 및 길이가 다양한 도로지형을 생성하고 주행모드를 바탕으로 하는 시나리오별 속도 프로파일을 Comprehensive Modal Emission Model에 적용하여 연료소모량을 산정하였다. 연료소모량이 최소가 되는 시나리오와 속도변화량을 도출하였다. 도출된 시나리오와 속도변화량을 기반으로 최적주행전략 모형을 개발하였다. 개발된 모형을 검증하고자 실차테스트를 수행하여 일반 운전자의 속도 데이터를 수집하였다. 개발된 모형에 의해 생성된 속도 프로파일과 일반운전에 생성된 속도 프로파일을 분석하고 각각 연료소모량을 산정하였다. 최적주행 시 소모된 연료소모량이 일반운전보다 평균 11.8% 감축하는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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