Earticle

초록

영어

Greenhouse gas (GHG) emissions from the transportation sector in Korea are currently estimated at an aggregate level, based on vehicle registrations by administrative regions. The sub-classification of detailed vehicle attributes(such as vehicle type, fuel type, and size), which are critical for accurate emission estimation, is also restricted to limited nationwide statistics. To address these limitations, this study proposes a vehicle-type estimation model that integrates optimization techniques with vehicle trajectory data (navigation and DTG), enabling the disaggregation of registration-based statistics into road-level emission inventories. The proposed model estimates traffic volumes by vehicle type using observed counts at monitoring sites and estimated counts at unobserved locations. In addition, digital tachograph (DTG) and navigation trajectory data are utilized to optimize trajectory weights such that vehicle-type-specific target volumes are satisfied while preserving actual driving routes. The resulting traffic volumes are then distributed by vehicle subclass(vehicle type, fuel type, and size) in accordance with vehicle kilometers traveled (VKT) statistics derived from vehicle registration data, allowing the estimation of detailed traffic volumes at the road-link level. Model validation revealed a general tendency to underestimate traffic volumes, with relatively higher errors observed for lower-level road networks and some regions. Nevertheless, overall error levels remained relatively low—ranging from 6–16% by region and 5–21% by road class—demonstrating the robust performance and practical applicability of the proposed methodology across various analytical units. By combining real vehicle trajectory data with optimization techniques, this study establishes disaggregated traffic datasets at the link level by vehicle subclass. These datasets can serve as essential inputs for advanced, high-resolution emission estimation models, thereby enhancing the accuracy of the national GHG inventory system and improving its policy relevance.

한국어

국내 수송부문 온실가스 배출량은 현재 행정구역별 차량 등록지 기반의 집계적 수준에서 산정되고 있으며, 배출량 산정에 중요한 차종·유종·규모별 세부 구분 또한 전국 단위에서 제한 적으로만 추정되고 있다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해, 등록지 기반 통계를 차량 이동데이터(내비게이션·DTG) 기반의 도로 단위 배출량으로 세분화하는 과정에서 필요한 세부 차종 추정 모형을 최적화 기법과 결합하여 제시하였다. 제안된 모형은 관측 지점의 경우 관측 교통량을, 미관측 지점은 추정 교통량을 활용하여 차종별 교통량을 산정하도록 설계하였다. 또 한 DTG와 내비게이션 궤적 데이터를 활용하여, 차종별 목표 교통량을 만족시키는 동시에 실 제 주행 패턴을 보존할 수 있도록 궤적 가중치를 최적화하였다. 최종적으로 산출된 교통량은 차량 등록지 기반 주행거리(VKT) 통계를 바탕으로 차종·유종·규모별로 분배되었으며, 이를 통 해 링크 단위의 세부 차종의 교통량까지 추정하였다. 모형 검증 결과, 모든 분석 단위에서 교통 량의 과소추정 경향이 공통적으로 나타났으며, 하위 도로망과 일부 지역에서는 상대 오차가 크게 관찰되었다. 그러나 전체적으로 오차 수준은 지역별 6~16%, 도로 등급별 5~21% 범위로 낮게 유지되어, 제안된 방법론이 다양한 분석 단위에서 준수한 성능과 실용성을 확보했음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 실제 차량 주행 궤적 데이터와 최적화 기법을 결합하여 링크 단 위의 차종·유종·규모별 세분화된 교통량 자료를 구축하였으며, 이는 정밀한 최신 배출량 산정 모형의 핵심 입력자료로 활용될 수 있기에 향후 국내 산정체계의 정밀도와 정책 활용성을 높 이는 데 기여할 수 있다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 개요
Ⅱ. 선행 연구
1. 궤적 기반 교통량 추정 연구
2. 세분화된 차량유형별 입력자료를 통한 배출계수 산정 연구
3. 최적화 기반 표본 대표성 보정 연구
Ⅲ. 활용 데이터
1. 관측교통량 및 추정교통량
2. GPS 궤적데이터
Ⅳ. 방법론
1. 궤적-링크 관계 행렬 구축
2. 궤적 가중치 최적화 모형
3. 차종·유종·규모별 교통량 구성비 계산
4. 평가 지표 정의
Ⅴ. 모형 검증 및 연구 결과
1. 모형 성능 평가 결과
2. 주요 링크의 세부 차종 구성비 예시
Ⅵ. 결론
1. 결론 및 의의
2. 한계점 및 향후 연구방향
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

키워드

저자

• 임준민 [ Junmin Lim | 아주대학교 D.N.A.플러스융합학과 석사과정 ] 주저자
• 임승유 [ Sung-Yoo Lim | 아주대학교 D.N.A.플러스융합학과 석사과정 ] 공저자
• 김의진 [ Eui-Jin Kim | 아주대학교 교통시스템공학과 조교수 ] 공저자
• 김진재 [ Jinjae Kim | 한국교통연구원 교통빅데이터연구본부 연구원 ] 공저자
• 이숭봉 [ Soongbong Lee | 한국교통연구원 교통빅데이터연구본부 연구원 ] 공저자
• 천승훈 [ Seunghoon Cheon | 한국교통연구원 교통빅데이터연구본부 선임연구위원 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338