IoT 기반 초소형 전기차 공유 플랫폼의 탄소발자국, 미세먼지발자국 및 중금속 인체독성발자국 산정에 관한 연구

김준범; 홍성웅

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김준범 (프랑스 트루아공대) 홍성웅 (청주대학교)

저널정보: 대한환경공학회 대한환경공학회지 대한환경공학회지 제46권 제4호

발행연도: 2024.4

수록면: 131 - 141 (11page)

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목적: 본 연구의 목적은 국토교통부 스마트시티 챌린지 사업의 일환으로 충북 혁신도시(진천 덕산읍, 음성 맹동면), 오창읍(청주), 오송읍(청주)을 평가 대상지로 선정하여 IoT 기반 신모빌리티 초소형 전기차 공유플랫폼 ‘타U’를 구축하였으며 구축된 결과로부터 수집된 초소형 전기차의 운행자료를 바탕으로 휘발유 및 경유차량과 탄소발자국, 미세먼지발자국, 중금속 인체독성발자국을 비교평가하는데 있다.
방법: 본 평가대상지에서 초소형 모빌리티 차량(타U 플랫폼에서 운영된 스마트모빌리티 차량) 10대를 2022년 1월부터 2월까지 2개월동안 공유서비스형으로 운영하였으며, 총 1,021회 이용과 함께 1,996 km 총 주행거리 자료를 바탕으로 수행하였다. 차량번호 및 주차장소, 차량 충전시작시간 및 충전종료시간, 차량 주행시작시간 및 주행종료시간, 이용시간 및 반납시간, 주행거리(km), 이용자 정보(이름, 생년월일, 운전면허번호, 전화번호) 등의 자료들을 구축하였으며, 이를 바탕으로 탄소발자국, 미세먼지발자국, 중금속 인체독성발자국을 산정하였으며, 이 결과값들은 휘발유 및 경유차량의 값들과 비교분석하였다.
연구결과 및 토론: 초소형 모빌리티 전기차, 휘발유차량 및 경유차량의 탄소발자국은 188.74 kg CO₂ eqv., 409.67kg CO₂ eqv., 389.55 kg CO₂ eqv.으로 각각 산정되었다. 미세먼지발자국은 263.36 gPM₂.₅ eqv., 21.37 gPM₂.₅ eqv., 439.47 gPM₂.₅ eqv.으로 각각 산정되었으며, 중금속 인체독성발자국은 0.029 g1.4 DCB eqv., 8.26 g1.4 DCB eqv., 7.42 g1.4 DCB eqv.의 결과를 각각 가졌다. 2개월간 실시된 시범사업으로 인해서 작은 감축량을 가졌지만, 지속적으로 시행이 되어진다면 상당히 많은 양의 탄소, 미세먼지 및 중금속 영향의 감축량을 가질것으로 예상된다. 우리나라의 탄소중립을 위해 도로교통운행에 있어서 내연기관 자동차에서 전기자동차로 전환되고 있는 시점과 맞물려 전기자동차가 일반 내연기관 자동차보다 탄소, 미세먼지(가솔린차량의 미세먼지 발생은 제외) 및 중금속의 영향을 줄여나가는 중요한 부분으로 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다.
결론: 탄소배출, 미세먼지 및 중금속 배출에 많은 부분을 차지하고 있는 교통분야에서도 지속적인 감축 노력이 필요하며 관련해서 많은 연구들이 필요한 상황이다. 전기자동차와 이를 통한 환경영향감축과 관련된 연구들이 많이 진행이 되어지고 있지만, 대부분의 연구들이 탄소배출량만을 비교하는 연구에만 그치고 있다. 이에 본 연구는 초소형전기자동차 신모빌리티 프로젝트에 구축된 자료를 바탕으로 운행에 따른 탄소발자국, 미세먼지발자국 및 중금속 인체독성발자국 평가를 목적으로 연구를 진행하였다. 향후 점차 휘발유 및 경유차량을 대체하고 있는 전기자동차가 탄소, 미세먼지 및 중금속을 줄이는데 큰 기여를 할 것으로 사료된다.

Purpose : The purpose of this study is to calculate and compare carbon footprint, particulate matter footprint, and heavy metal human toxicity footprint with operation data of IoT-based Micro Electric Vehicle (EV) Sharing for Urban Mobility, which was conducted in Chungbuk Innovation City (Jinchen Ducksaneup, Eumsung Mangdongmyun), Ochangeup (Cheongju), Osongeup(Cheongju) as a MOLIT Smart City Challenge Project, with petrol and diesel vehicles.
Methods : In the assessment area, ten new Micro Electric Vehicles were used within the ‘TAYOU’ platform, which is an IoT-based micro electric vehicle sharing platform for smart mobility. These vehicles were operated for two months (1,021 times and 1,996 km). Data including vehicle numbers, charging start and end times, operating durations, return times, distances traveled (km), user information (name, driver"s license, telephone number), and more were collected. Using this data, the carbon, particulate matter, and heavy metal human toxicity footprint were calculated and compared with those of petrol and diesel vehicles.
Results and Discussion : The carbon footprints were 188.74 kg CO₂ eqv., 409.67 kg CO₂ eqv., 389.55 kg CO₂ eqv., in IoT-based Micro Electric Vehicle (EV), and petrol and diesel vehicle, respectively. The particulate matter footprint was 263.36 gPM₂.₅ eqv., 21.37 gPM₂.₅ eqv., and 439.47 gPM₂.₅ eqv., respectively. The heavy metal human toxicity footprint was calculated at 0.029 g1.4 DCB eqv., 8.26 g1.4 DCB eqv., and 7.42 g1.4 DCB eqv., respectively; even though the pilot project was completed in just two months, the results showed a meaningful reduction in carbon, particulate matter, and heavy metals. If the service system can be extended, we can expect a more significant decrease in all environmental footprints. In the transition period from petrol and diesel vehicles to electric vehicles for carbon neutrality in road transportation systems, these results showed that electric vehicles can contribute significantly to reducing carbon, particulate matter, and heavy metals.
Result : Carbon, particulate matter, and heavy metals reduction efforts are continuously needed in transportation. This study calculated and compared carbon, particulate matter, and heavy metal human toxicity footprints with electric, petrol, and diesel vehicles. As a result, in the future, this new small electric mobility (“TAYOU” Smart mobility vehicle) sharing service system can support and contribute to reducing carbon, particulate matter, and heavy metals emissions and footprints.

#Carbon footprint #Particulate matter footprint #heavy metal human toxicity footprint #electric mobility #sharing service #탄소발자국 #미세먼지발자국 #중금속인체독성발자국 #전기모빌리티 #공유서비스

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