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    KCI등재

    첨단교통관리시스템을 활용한 도시부 도로부문 온실가스 배출량 산정 방법론 연구 – 대전광역시 사례를 중심으로 – = Estimation of Greenhouse Gas in the Urban Area by Using Advanced Traffic Management Systems - Case study of Daejeon -

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    This study aims to estimate CO2 emissions in the city of Daejeon by using Advanced Traffic Management Systems(ATMS). The proposed method was based on Tier 3 methodology that was recommended by UN IPCC using traffic volume and speed data. The speed data used in this study was collected by RSE and traffic volume was collected by VDS. For the missing links, we developed a model to estimate volume by analyzing the correlation between probe and VDS data. The average daily emission of greenhouse gas in Daejeon was 2,008.98 tons. Among the main arterial roads in Dajeon, Gyeryong-Ro was measured to be the highest with a daily emission volume of 134.32 tons. Additionally, Seogu ranked as the highest among 5 administrative districts with 641.11 tons. The developed estimation model enables the establishment of real-time green house gas emission monitoring systems in Daejeon, and provided a measure to reduce green house gas emissions as well.
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    This study aims to estimate CO2 emissions in the city of Daejeon by using Advanced Traffic Management Systems(ATMS). The proposed method was based on Tier 3 methodology that was recommended by UN IPCC using traffic volume and speed data. The speed dat...

    This study aims to estimate CO2 emissions in the city of Daejeon by using Advanced Traffic Management Systems(ATMS). The proposed method was based on Tier 3 methodology that was recommended by UN IPCC using traffic volume and speed data. The speed data used in this study was collected by RSE and traffic volume was collected by VDS. For the missing links, we developed a model to estimate volume by analyzing the correlation between probe and VDS data. The average daily emission of greenhouse gas in Daejeon was 2,008.98 tons. Among the main arterial roads in Dajeon, Gyeryong-Ro was measured to be the highest with a daily emission volume of 134.32 tons. Additionally, Seogu ranked as the highest among 5 administrative districts with 641.11 tons. The developed estimation model enables the establishment of real-time green house gas emission monitoring systems in Daejeon, and provided a measure to reduce green house gas emissions as well.

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    본 연구는 대전광역시 도시부 첨단교통관리시스템인 ATMS에서 수집되는 교통정보를 이용하여 도로부문 온실가스 배출량 산정 방법론의 제시를 목적으로 하였다. 온실가스 배출량 산정 방법론은 UN 산하기관인 IPCC의 교통량, 속도 자료를 활용한 Tier 3방법론을 적용하였다. 본 연구에서 적용한 속도는 DSRC-RSE에서 수집되며 교통량은 VDS를 통해 수집된 자료를 활용하였다. 교통량이 수집되지 않는 구간은 DSRC-RSE를 통해 수집되는 통과 프로브 차량의 대수와 교통량과의 상관분석 모형을 적용하여 데이터를 확보하였다. 대전광역시 도로부문 온실가스 배출량 산정 결과 일 평균 2,008.98ton/일의 온실가스가 배출되는 것으로 분석되었다. 주요 도로별 온실가스 배출량 산정 결과 계룡로에서 발생되는 배출량이 134.32ton/일로 가장 높게 나타났으며, 행정구역별로는 서구가 641.11ton/일로 가장 높은 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 도로부문 온실가스 배출량의 링크 단위의 실시간 모니터링 체제 구축이 가능하며 향후 온실가스 저감을 위한 대책방안 마련 등을 통해 교통부문 녹색교통 구현이 가능할 것으로 판단된다.
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    본 연구는 대전광역시 도시부 첨단교통관리시스템인 ATMS에서 수집되는 교통정보를 이용하여 도로부문 온실가스 배출량 산정 방법론의 제시를 목적으로 하였다. 온실가스 배출량 산정 방법...

    본 연구는 대전광역시 도시부 첨단교통관리시스템인 ATMS에서 수집되는 교통정보를 이용하여 도로부문 온실가스 배출량 산정 방법론의 제시를 목적으로 하였다. 온실가스 배출량 산정 방법론은 UN 산하기관인 IPCC의 교통량, 속도 자료를 활용한 Tier 3방법론을 적용하였다. 본 연구에서 적용한 속도는 DSRC-RSE에서 수집되며 교통량은 VDS를 통해 수집된 자료를 활용하였다. 교통량이 수집되지 않는 구간은 DSRC-RSE를 통해 수집되는 통과 프로브 차량의 대수와 교통량과의 상관분석 모형을 적용하여 데이터를 확보하였다. 대전광역시 도로부문 온실가스 배출량 산정 결과 일 평균 2,008.98ton/일의 온실가스가 배출되는 것으로 분석되었다. 주요 도로별 온실가스 배출량 산정 결과 계룡로에서 발생되는 배출량이 134.32ton/일로 가장 높게 나타났으며, 행정구역별로는 서구가 641.11ton/일로 가장 높은 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 도로부문 온실가스 배출량의 링크 단위의 실시간 모니터링 체제 구축이 가능하며 향후 온실가스 저감을 위한 대책방안 마련 등을 통해 교통부문 녹색교통 구현이 가능할 것으로 판단된다.

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    참고문헌 (Reference)

    1 박준환, "환경정의를 고려한 교통운영 전략 및 평가에 관한 연구" 대한교통학회 25 (25): 7-17, 2007

    2 유병용, "지속가능교통 평가를 위한 온실가스 배출량 산정 방법론의 지자체 적용 및 비교 연구" 대한교통학회 28 (28): 55-65, 2011

    3 박성규, "자동차 대기오염물질 산정방법론 설정에 관한 비교 연구(강남구의 실시간 교통량 자료를 이용하여)" 19 (19): 35-47, 2001

    4 홍지형, "수송부문 온실가스 기후변화대응 시스템 구축(II) : 자동차 온실가스 Bottom-up 배출계수개발" 국립환경과학원 64-65, 2009

    5 조억수, "선오염원에 의한 대기오염물질 배출량 선정에 관한 연구 : 서울지역을 대상으로" 서울大學校 環境大學院 1993

    6 최기주, "도로이동오염원 배출량 산정을 위한 Bottom-Up Approach 기법의 개선에 관한 연구" 대한교통학회 27 (27): 183-193, 2009

    7 IPCC, "국가 온실가스 인벤토리 작성을 위한 2006 IPCC가이드라인, 제2권" 환경부·환경관리공단 113-140, 2008

    8 한상용, "교통물류체계의 지속가능성조사 및 특별대책지역 지정방안 연구" 한국교통연구원 50-51, 2011

    9 Rakha, Hesham, "Requirements for Evaluation Traffic Signal Control Impacts on Energy and Emissions Based on Instantaneous Speed and Acceleration Measurements" 2001

    10 Affum, J. K., "Integrating air pollution modelling with scenario testing in road transport planning : the TRAEMS approach" 312 (312): 1-14, 2003

    1 박준환, "환경정의를 고려한 교통운영 전략 및 평가에 관한 연구" 대한교통학회 25 (25): 7-17, 2007

    2 유병용, "지속가능교통 평가를 위한 온실가스 배출량 산정 방법론의 지자체 적용 및 비교 연구" 대한교통학회 28 (28): 55-65, 2011

    3 박성규, "자동차 대기오염물질 산정방법론 설정에 관한 비교 연구(강남구의 실시간 교통량 자료를 이용하여)" 19 (19): 35-47, 2001

    4 홍지형, "수송부문 온실가스 기후변화대응 시스템 구축(II) : 자동차 온실가스 Bottom-up 배출계수개발" 국립환경과학원 64-65, 2009

    5 조억수, "선오염원에 의한 대기오염물질 배출량 선정에 관한 연구 : 서울지역을 대상으로" 서울大學校 環境大學院 1993

    6 최기주, "도로이동오염원 배출량 산정을 위한 Bottom-Up Approach 기법의 개선에 관한 연구" 대한교통학회 27 (27): 183-193, 2009

    7 IPCC, "국가 온실가스 인벤토리 작성을 위한 2006 IPCC가이드라인, 제2권" 환경부·환경관리공단 113-140, 2008

    8 한상용, "교통물류체계의 지속가능성조사 및 특별대책지역 지정방안 연구" 한국교통연구원 50-51, 2011

    9 Rakha, Hesham, "Requirements for Evaluation Traffic Signal Control Impacts on Energy and Emissions Based on Instantaneous Speed and Acceleration Measurements" 2001

    10 Affum, J. K., "Integrating air pollution modelling with scenario testing in road transport planning : the TRAEMS approach" 312 (312): 1-14, 2003

    11 Montazeri-Gh, M., "Development of car drive cycle for simulation of emissions and fuel economy" 2003

    12 Kinnee, E. J., "Allocation of on-road mobile to road segments for air toxics modeling in an urban area" 9 (9): 139-150, 2004

    13 "2010년도 자동차 주행거리 실태분석연구" 교통안전공단 101-105, 2011

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    2016-01-01 등재 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
    2012-01-01 등재 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
    2011-01-01 등재 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
    2009-01-01 등재 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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    기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
    2016 0.47 0.47 0.46
    KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
    0.42 0.42 0.798 0.12
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