메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김대진 (인하대학교) 이숭봉 (한국교통연구원) 남대식 (인하대학교) 오관용 (인하대학교) 류한별 (인하대학교) 김진재 (한국교통연구원) 천승훈 (한국교통연구원)
저널정보
대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제42권 제3호
발행연도
2024.6
수록면
268 - 283 (16page)
DOI
10.7470/jkst.2024.42.3.268

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (3)

2024

미시적 수준 도로 수송부문 온실가스 배출량 산정을 위한 감가속 보정계수 개발
김대진 ,  이숭봉 ,  남대식 외 4명 대한교통학회지 2024.06 학술저널
MOVES-Matrix 기반 미시적 수준 수송부문 온실가스 배출량 산정을 위한 감가속 보정계수 개발
김대진 ,  이숭봉 ,  남대식 외 3명 대한교통학회 학술대회지 2024.03 학술대회자료

2012

BMS 자료를 활용한 버스교통부문 온실가스 배출량 산정
김대진 ,  장수은 대한교통학회 학술대회지 2012.02 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구는 미시적 수준의 도로 수송부문 온실가스 배출량 산정을 위해 자동차 온실가스 감가속 보정계수를 개발하고 적용 방안을 검토하였다. 본 연구는 미국 조지아공과대학 연구팀에서 개발된 고도화된 자동차 온실가스 배출량 산정 모형인 MOVES-Matrix를 활용하여, 세부 차종/유종별 감가속 주행행태에 따른 온실가스 배출량 민감도 분석을 수행하였다. 분석 결과, 온실가스 단위 배출량은 자동차의 주행속도가 증가함에 따라 전반적으로 감소하는 특성이 있으며, 동일 속도 범위에서 가속도가 증가할수록 증가하는 특성을 확인하였다. 온실가스 배출량 민감도 분석 결과를 바탕으로 세부 16개 차종/유종별 온실가스 감가속 보정계수를 개발하였으며, 국내 교통정보 수집 시스템의 한계를 감안하여 승용차, 버스, 화물차 3개의 차종별 온실가스 감가속 보정계수를 추가적으로 개발하였다. 본 연구는 온실가스 감가속 보정계수를 고려한 미시적 수준의 온실가스 배출량 산정 알고리즘을 제안하였다. 시나리오 분석 결과, 온실가스 감가속 보정계수 적용 시, 미 적용시 대비 약 6-15%의 온실가스 배출량이 차이가 있음을 확인하였다. 이를 통해, 개별 차량의 주행행태(속도, 감가속도 등)가 온실가스 배출량에 상당한 영향력이 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 도로 구간별 개별 차량의 미시적 주행행태를 반영한 온실가스 배출량의 민감도를 보다 정밀하게 반영할 수 있을 것으로 기대된다. 특히 감가속 주행행태가 빈번히 발생하는 단속류 및 일부 연속류 구간에 대한 정밀한 온실가스 배출량 산정 및 온실가스 배출 저감을 위한 교통운영 전략를 수립하고, 그 효과를 예측하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
#acceleration/deceleration correction factor #emission factor #greenhouse gas #microscopic analysis #MOVES-Matrix #가감속 보정계수 #배출계수 #온실가스 #미시적 분석

목차

Abstract
초록
서론
선행연구
방법론
온실가스 감가속 보정계수 개발
모형 검증
결론
REFERENCES

참고문헌 (29)

참고문헌 신청
Ali M., Kamal M. D., Tahir A., Atif S. (2021), Fuel Consumption Monitoring through COPERT Model—A Case Study for Urban Sustainability, Sustainability, 13(21), 11614. google schola Government of the Republic of Korea (2020), Driving Strategies for 2050 Carbon Neutralization, 1. google schola Greenhouse Gas Inventory and Research Center (2022), 2021 National Greenhouse Gas Inventory Report of Korea, 132. google schola Guensler R., Liu H., Xu X., Xu Y. Rodgers M. O. (2016), MOVES-Matrix: Setup, Implementation, and Application (No.16-6362), Presented at 95th Annual Meeting of the Transportation Research Board, Washington, D.C. google schola Guensler R., Liu H., Xu Y., Akanser A., Kim D., Hunter M. P. et al. (2017), Energy Consumption and Emissions Modeling of Individual Vehicles, Transportation Research Record, 2627(1), 93-102. google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문과 함께 이용한 논문

소셜 네트워크 분석을 활용한 코로나19 대응 협력 네트워크에 관한 연구
오주연 ,  김진재 ,  이태호 외 1명 한국산업정보학회논문지 2022 .06

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0