원격측정장비를 활용한 운행차 배출가스 특성 분석 :Analysis of Emission Gas Characteristics of On-road Vehicles using Remote Sensing Device

신성기

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자료유형: 학위논문

저자정보: 신성기 (한국방송통신대학교, 한국방송통신대학교 대학원)

지도교수: 박지호

발행연도: 2020

저작권: 한국방송통신대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

원격측정장비를 활용한 운행차 배출가스 특성 분석

신성기 , 박지호 한국대기환경학회 학술대회논문집 2020.10 학술대회자료

원격측정장비를 활용한 운행차 배출가스 특성 분석

신성기 환경보건시스템학과 2020.01 학위논문

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원격측정장비는 짧은 시간 안에 주행 중인 많은 수의 차량의 실제 배출가스를 측정한다. 또한 원격측정장비는 차량의 속도와 가속도를 측정하고 차량번호를 촬영한다. 차량번호를 통해 해당 차량의 연식, 연료종류, 엔진타입 등의 차량제원을 함께 수집할 수 있다
본 연구는 운행차 배출가스 원격측정에 대한 개념과 특성 등을 살펴보고, 원격측정 결과와 정밀검사 결과의 상관성을 확인하고, 운행차의 배출가스 특성을 분석하고자 하였다.
연구에서 사용한 데이터는 측정위치 및 높이 등이 고정되어 독립변인이 잘 통제된 고정식 원격측정장비에서 2019년 동안 측정한 결과이다.
원격측정과 정밀검사의 두 가지 측정방법에 의한 연료 및 연식별 평균값의 상관관계를 확인하기 위해 단순선형회귀 분석한 결과 휘발유 차량은 CO, HC, NO의 결정계수(R2)가 각각 0.75, 0.88, 0.97로 나타났고, LPG 차량은 CO, HC, NO의 R2가 각각 0.086, 0.96, 0.97로 나타났다. LPG 차량의 CO를 제외한 나머지 모두 원격측정과 정밀검사 결과에 높은 상관관계가 있음을 확인하였다.
원격측정 결과에 따른 배출가스 특성으로 연료 및 연식별 배출가스 경향에서 휘발유 차량은 연식이 최근으로 갈수록 모든 배출가스가 뚜렷하게 감소하였다. 연식별 NO 농도를 제작차 배출허용기준과 비교하였을 때, 휘발유와 LPG 차량은 경향이 유사하였지만 경유 차량은 경향이 달랐다.
계절별 외부 온도에 따른 배출가스 특성으로 CO는 계절에 따라 큰 변화가 없었고, HC의 경우, 여름철에 증가하고 겨울철에 감소하였다. NO는 겨울철에 증가하고 여름철에 감소하는 경향이 있었다.
휘발유와 LPG 차량을 연식별로 분류하여 CO, HC, NO의 측정값을 최솟값과 최댓값을 5등분한 5분위수에 따른 통계 분석 결과 파손된 배출가스 제어장치가 차량 연령보다 배출량에 더 큰 영향을 미친다는 선행 연구 결과와 유사함을 확인하였다.
차량의 속도에 따른 배출가스 특성은 휘발유와 LPG 차량 모두 HC와 NO의 농도가 속도와 비례하여 증가하였고, 상대적으로 CO는 속도변화에 큰 차이가 나타나지 않았다.
차량의 가속도에 따른 배출가스 특성은 휘발유와 LPG 차량 모두 CO는 가속도에 비례하여 증가하는 경향이 나타났고, HC와 NO는 가속도에 반비례하였다. 이는 NO의 경우 가속도에 비례하여 증가한다는 선행연구가 있어 향후 연구에서 확인이 필요하다.
본 연구를 통하여 원격측정장비는 운행차 배출가스 측정에 충분한 정밀성과 신뢰성을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 원격측정 결과를 활용한 운행차의 배출가스 특성 분석 중 경유 차량의 NO 배출관리가 필요함을 확인할 수 있었다.
원격측정 데이터를 활용한 향후 연구로 차량제원을 이용하여 주행거리별, 배기량별, 엔진별 등의 배출가스 특성, 택시 및 버스 등의 대중교통 배출가스 특성, 저감장치 부착의 효과성 분석 등도 의미가 있을 것이다.

Remote sensing device (RSD) measures real-time gas emissions of a large number of on-road vehicles. Since a vehicle’s plate number as well as speed and acceleration is recorded by RSD, it is possible to collect vehicle specifications such as model year, fuel, engine type, displacement, etc.
In this study, a simple linear regression analysis to determine the measured emissions’ correlation between RSD results and pre-obtained ASM2525 dataset. The coefficient of determination (R2) of carbon monoxide (CO), hydrocarbon (HC), and nitric oxide (NO) emission by gasoline vehicles were 0.75, 0.88, and 0.97. For LPG vehicles, R2 of CO, HC, and NO were 0.086, 0.96, 0.97 respectively. The low R2 of CO of LPG vehicles is mainly due to the timing difference between RSD and ASM2525. Because most LPG vehicles are taxis, their high mileage could result in more emission of major deterioration components.
Emissions of CO, HC, and NO shows declination trends for both of gasoline and LPG vehicles manufactured recently. For diesel vehicles, however, NO emissions level was maintained similarly until 2011 and then decreased.
For seasonal characteristics of emissions, CO emission level remained constant without major changes by month. HC emission level increased during summer and decreased during winter. The emission level of NO showed opposite tendency to the emission level of HC.
CO, HC, and NO emissions were divided into five groups (quintiles) in ascending order for each model year. At this point, the lowest emitting vehicles, regardless of the model year, make essentially negligible contributions to total emissions.
For emission characteristics according to vehicle speed and acceleration, HC and NO increased with speed although CO did not change much for gasoline and LPG vehicles. CO increased with acceleration, however, HC and NO decreased. According to prior studies, NO emissions increased with acceleration, it is necessary to confirm in the following study.
Future research using RSD data will also be meaningful in that it uses vehicle specifications to manage emissions by engine type, mileage etc. Also the information obtained by RSD would be useful in managing public transportation such as taxi and bus as well as analyzing the effectiveness of harmful emission gas reduction devices for diesel vehicles.

#원격측정 #원격측정장비 #운행차 #배출가스 #Remote sensing #On-road vehicle emissions

Ⅰ. 서론 1
1. 연구배경 1
2. 연구의 필요성 및 목적 4
Ⅱ. 이론적 배경 5
1. 선행연구 고찰 5
가. 원격측정과 정밀검사 측정값의 상관성 연구 5
나. 원격측정 데이터를 활용한 운행차 관리 연구 6
2. 대기오염 현상과 자동차 배출가스 7
3. 자동차 배출가스 저감기술 11
4. 측정원리 12
가. Beer-Lambert 법칙 12
나. 비분산적외선분광분석법 14
다. 원격측정 원리 15
라. 연소반응식 17
마. 비출력 20
Ⅲ 연구방법 21
1. 실험장치 21
가. 원격측정장비 구성 21
나. 무인 고정식 원격측정장비 25
다. 차대동력계와 정밀검사 정속모드 26
2. 데이터 구성 27
3. 데이터 정제 28
4. 통계적 자료분석 30
가. 대푯값(Representative value) 30
나. 상관계수(Correlation coefficient) 31
다. 가설검정(Hypothesis test) 32
라. 쌍체검정(Paired t-test) 33
마. 단순회귀(Simple regression) 34
Ⅳ. 연구결과 및 고찰 35
1. 원격측정 결과와 정밀검사 결과의 상관성 35
가. 연식에 따른 원격측정과 정밀검사의 평균값 비교 35
나. 쌍체검정에 따른 원격측정과 정밀검사 결과값 비교 43
2. 원격측정 결과에 따른 배출가스 특성 47
가. 연료별 연식별 배출가스 특성 47
나. 연료별 월별 배출가스 특성 51
다. 연료별 시간대별 배출가스 특성 54
라. 5분위수에 따른 연식별 배출가스 특성 57
마. 속도별 평균 배출가스 특성 61
바. 가속도별 평균 배출가스 특성 64
Ⅴ. 결론 67
참고문헌 70
부록 72
외국어초록 74

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