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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Ha Hwang (Korea Institute of Public Administration) Chang-Keun Song (Ulsan National Institute of Science and Technology)
저널정보
대한환경공학회 Environmental Engineering Research Environmental Engineering Research 제25권 제3호
발행연도
2020.6
수록면
366 - 372 (7page)

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The autonomous vehicles (AVs) could make a positive or negative impact on reducing mobile emissions. This study investigated the changes of mobile emissions that could be caused by large-scale adoption of AVs. The factors of road capacity increase and speed limit increase impacts were simulated using a conceptual modeling approach that combines a hypothetical speed-emission function and a traffic demand model using a virtual transportation network. The simulation results show that road capacity increase impact is significant in decreasing mobile emissions until the market share of AVs is less than 80%. If the road capacity increases by 100%, the mobile emissions will decrease by about 30%. On the other hand, driving speed limit increase impact is significant in increasing mobile emissions, and the environmentally desirable speed limit was found at around 95 km/h. If the speed limit increases to 140 km/h, the mobile emissions will increase by about 25%. This is because some vehicles begin to bypass the congested routes at high speeds as speed limit increases. Based on the simulation results, it is clear that the vehicle platooning technology implemented at reasonable speed limit is one of the AV technologies that are encouraging from the environmental point of view.
#Autonomous vehicles #Conceptual modeling approach #Mobile emissions #Road capacity #Speed limit

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Methods
3. Results
4. Conclusions and Discussion
References

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
Miller SA, Heard BR. The environmental impact of autonomous vehicles depends on adoption patterns. Environ. Sci. Technol. 2016;50:6119-6121. google schola Fagnant DJ, Kockelman K. Preparing a nation for autonomous vehicles: Opportunities, barriers and policy recommendations. Transp. Res. Part A Policy Pract. 2015;77:167-181. google schola Bansal P, Kockelman KM. Forecasting Americans’ long-term adoption of connected and autonomous vehicle technologies. Transp. Res. Part A Policy Pract. 2017;95:49-63. google schola Alexander D, Gartner J. Self-driving vehicles, advanced driver assistance systems, and autonomous driving features: Global market analysis and forecasts. Navigant Consulting, Inc.; 2014. google schola Bierstedt J, Gooze A, Gray C, Peterman J, Raykin L, Walters J. Effects of next-generation vehicles on travel demand and highway capacity. FP Think Working Group; 2014. p. 10-11. google schola

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