서론
문헌 검토
분석데이터 설명 및 연구방법론
개별차량 CO2 배출량 전환
1. 가솔린 엔진 기준
2. 디젤 엔진 기준
CO2 배출량의 영향변수 도출
1. 가솔린 차량 기준
2. 디젤 차량 기준
결론 및 향후 연구
서론
탄소중립이란 대기 중 이산화탄소 농도 증가를 막기 위해 인간 활동에 의한 배출량은 최대한 감소시키고, 흡수량은 증대하여 순 배출량이 ‘0’이 된 상태를 의미한다. 즉, 인간 활동으로 배출하는 온실가스(+요인)는 최대한 줄이고, 배출되는 온실가스는 산림 흡수나 CCUS로 제거(-요인)하여 실질적인 배출량을 ‘0’ 수준으로 낮추는 것을 탄소중립(Net zero)이라고 한다(Ministry of Environment, 2021a).
세계 각국은 2050년 탄소중립 달성을 위한 중간목표로 2030 국가온실가스 감축목표(NDC)를 설정하였고, 이는 파리기후변화 협정에 따라 참가국이 스스로 정하는 국가 온실가스 감축목표로서 국내 정부는 2030년까지 2018년 배출량 대비 40% 감축을 목표로 정했다. 감축 목표량은 탄소중립기본법의 입법 취지와 국제 동향 등을 종합적으로 고려하여 설정하였다. 감축 목표량 설정에 관한 세부적인 내용을 살펴보면 정부가 탄소중립ㆍ녹색성장 기본법 제8조(중장기 국가 온실가스 감축 목표 등)를 근거로 삼아 중장기 국가 온실가스 감축치를 명시하고 있다. 다시 말해 국가 온실가스 배출 감소 목표량은 2030년까지 2018년 국가 온실가스 배출량 대비 35퍼센트 이상의 범위에서 대통령령으로 정하는 비율만큼 감축하면 된다(Presidential Commission on Carbon Neutrality and Green Growth, 2021).
한편 2018년 기준 국내 총 탄소배출량은 727.6백만톤CO2eq으로 수송부문이 차지하는 배출량은 98.1백만톤CO2eq으로 약 13.5%를 보이고 있다. 수송부문은 현 NDC를 61.0백만톤CO2eq으로 이는 2018년 대비 약 28.1% 감축을 목표로 설정했으나 NDC 상향안을 살펴보면 70.6백만톤CO2eq으로 2018년 대비 약 37.8%로 높인 것을 볼 수 있다(Jointly related ministries, 2021). 여기서 수송부문 탄소중립의 주요 감소전략인 탄소중립 시나리오를 살펴보면 A안 및 B안으로 구분된다. A안은 도로부문 전기·수소차 등으로 전면 전환하는 시나리오이고, B안은 도로부문 내연기관차의 대체연료(e-fuel 등) 사용을 가정하였다. 이는 기존 내연기관 차를 전기 및 수소차로 전면전환과 기존 연료를 친환경연료로 대체 사용한다는 의미이다.
수송부문 탄소배출량의 원론적인 감축방안은 내연기관 차량의 엔진을 친환경차로 전면 전환하거나 내연기관 차량의 연료를 친환경연료로 대체 사용하는 것이다. 그러나 탄소중립 목표를 달성하기 위한 보다 합리적인 방안은 이산화탄소 발생량이 높은 자동차를 대상으로 선재적 대응을 고려하는 것이다. 즉, 이산화탄소 발생량이 높은 차를 우선순위로 친환경 전환정책을 펼치는 것이 더 현명한 처세이다. 따라서 현실적 이산화탄소 저감정책을 추진하려면 자동차의 CO2 발생요인 규명이 필요하다. 이에 본 연구에서는 전체 자동차 가운데 비중이 가장 높은 차종인 승용차의 CO2 발생 영향인자를 분석한다. 이를 활용한다면 탄소중립 목표달성을 위한 현실적인 해결방안 도출이 가능하고, 향후 친환경 정책 및 전략 수립에 기초자료로 이용될 수 있을 것이다.
문헌 검토
문헌 고찰은 자동차의 CO2 배출량을 저감시키는 방법과 그 요인을 규명한 선행연구 위주로 검토하였다. 현재 운행 주인 경유, 휘발유, LPG 등 화석 연료를 사용하는 자동차의 CO2를 저감하는 가장 효과적인 방법은 연료의 사용량을 절감시키는 것이다(Fulcher et al., 1995). 이는 연비 향상을 의미하는데 Kim et al.(2008)은 FTP-75와 NEDC(ECE15+EUDC) 모두 CO2 배출물과 연비를 회귀분석을 통해 상관관계를 검토하였다. 그 결과 CO2 배출량은 연료의 종류와 상관없이 연비가 증가함에 따라 반비례 관계를 보이고 있다. 따라서 CO2 배출량을 감소시키려면 자동차 연비를 증가시켜야 한다. 다만 동일 연비에서는 CO2 배출량이 디젤, 휘발유, LPG 순으로 높은 것으로 분석되었다.
자동차의 CO2 배출량 요인을 규명하는 실험 연구는 통상 자동차에 배출가스 측정장치를 부착하고, 배출가스 분석기로 분석한다. 차종, 차량 특성, 주행조건 등에 따라 분석결과가 다르므로 영향요인을 파악할 수 있다. Lyu et al.(2007)의 승용차의 CO2 배출가스 영향인자 특성에 관한 연구는 경형, 소형, 중형, 대형으로 구분하여 배출가스 발생량을 분석한 결과 각 그룹별로 배기량의 증가에 따라 약 20-23% 높게 배출되는 것으로 나타났다. 중량별 특성은 1.5ton에서 2ton으로 증가하였을 때 배출량이 약 41.7% 증가를 보였다. 연료별 특성은 LPG 차량이 CO2를 가장 많이 배출하였고, 디젤 차량이 가장 적게 배출되었다. 차속에 따른 CO2 배출특성은 차속 24.6km/h 이상에서 감소율이 완만하였고, 차속 97.3km/h에서는 최고연비 속도를 넘어서 연료가 많이 소모되므로 CO2가 증가한 것을 볼 수 있다. 후속 연구로 Yoo et al.(2009) 연구가 휘발유 승용차 기준으로 경형, 소형, 중형, 대형으로 구분하여 총 106대 차량을 대상으로 분석하였다. 승용차 배출규제 시험모드는 CVS-75모드와 차속별모드를 활용하였고, 배기량별, 중량별, 차량속도별 비교하였다. 이외도 연비와의 상관관계 등을 조사하여 CO2 배출 현황을 살펴보았다. 분석결과 차량의 배기량이 크고, 차량중량이 무거울수록, 자동변속기일수록 연료 소비는 많아지며, 이는 곧 CO2 배출량을 높이는 것으로 나타났다. 자동차 속도가 증가함에 따라 CO2 배출은 다소 감소하는 경향을 보이며, 약 25km/h 이상의 속도에서 감소율이 완만해지는 것으로 분석되었다.
최근 국내에서 텔레매틱스 기술이 적용된 자동차 운행정보 분석을 통한 연구들이 진행되고 있으며, 자동차에서 수집된 운행정보를 기반으로 CO2 배출량의 요인분석 연구가 시작되었다. Park et al.(2015)는 실차 운행정보를 기반으로 온실가스 배출량을 비교하였다. 먼저 온실가스 배출량 산정 방법론에 따른 비교 결과, 차종 구분에 따른 결과, 엔진 미가열 시 배출량 결과, 공회전 시 연료사용 비율 결과를 비교 분석하였다. 분석결과 다양한 요인이 탄소배출에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 해당연구는 관내를 운행하는 관용자동차로 한정하였고, 일부자동차의 배출가스 자기진단장치에 운행정보 수집장치를 장착하여 데이터를 수집한 것으로 표본수가 적은 것이 한계점으로 나타났다. 이외 CO2에 영향을 미치는 특성으로는 시간이 경과 될수록 엔진기술의 향상으로 가솔린, 디젤 , LPG 엔진이 개선되면서 연비는 높아지고 CO2는 감소 되는 것으로 나타났다. 하지만 최고속도 증가. 마력증가, 저알피엠 고속주행 등이 가능하나 해당연구는 기술력 향상으로 엔진기술이 변화된 시대적 환경을 반영하지 못한 한계가 있다.
최근 벨기에 비영리연구단체인 유럽수송환경연합은 주요국 자동차 제조사의 온실가스 배출량을 분석한 결과 자동차 제조사가 밝힌 온실가스 배출량보다 실제배출량이 높다는 연구결과를 발표했다. 특히 국내차는 실제배출량이 2배 이상 높은 것으로 나타났고, 이는 자동차 제조사가 스코프 3의 산정방법에서 오차율이 높아 발생하는 현상으로 해석했다. 스코프 3이란 자동차의 자체생산 외에 물류나 제품사용, 폐기과정, 운행환경 영향 등에서 발생하는 모든 간접적인 배출을 의미한다. 예를 들어 자동차별로 누적 주행거리는 어떠한 기준으로 산정하는지에 따라 스코프 3 배출량은 상이해 질 수 있다. 국내의 경우 도심내 교통이 혼잡하여 가감속의 비중이 높으며, 주행거리 특성이 상이하며, 다양한 연료종류 사용, 도로기하구조 등의 환경적인 영향을 반영하지 못해 실제 배출량과의 편차가 큰 것으로 해석된다(European transport and environment association, 2022).
기존 연구사례를 요약해 보면 다음과 같다. 승용차 CO2 배출량에 영향을 미치는 요인을 살펴보면 차량의 배기량, 차량중량, 변속기 종류, 연료종류 등 자동차 특성이 영향을 미치고 있으며, 환경적인 요소로는 도로기하구조, 교통혼잡 등이 있고, 개인특성으로는 운전성향(급감가속), 주행거리 등 다양한 측면에서 영향을 미치고 있다. 그러나 기존 연구는 연구사례 표본수가 적고, 시대적 흐름을 반영하기 위한 연속형 데이터가 부족하며, 현재의 엔진성능이 반영될 수 있는 자동차 데이터가 부족한 것을 볼 수 있다. 이번 연구는 한국교통안전공단에서 제공한 자동차 검사소 자료(승용차 기준) 2.1만대를 기준으로 분석하였고, 검사소 자료에는 차량규모(경형, 소형, 중형, 대형) 및 차령, 자동차생산국, 배출가스 등급, 차량중량, 배기량, 총주행거리, 차량길이, 너비, 연비 등의 정보가 포함되어 탄소배출량에 영향을 미치는 요인을 다양한 측면에서 살펴볼 수 있는 장점이 있다. 본 연구는 교통안전공단에서 제공한 자동차검사소 데이터는 탄소배출가스 관련 실측데이터가 존재하지 않아 완성차 업체에서 제시하고 있는 탄소배출량을 추정하여 사용한 것이 연구의 한계점으로 남는다. 하지만 자동차는 시대의 변화로 경량화, 저배기량, 초대형차 등의 기술발전을 보이나 과거차량부터 현재까지 아우룰 수 있는 데이터를 통해 분석한 논문은 다소 부족한 것을 보이고 있으며, 자동차의 다양한 특성을 기반으로 특히, 연도별 차량특성 및 주행거리 특성을 가용하여 분석한다는 것이 본 연구의 차별성을 지닌다.
분석데이터 설명 및 연구방법론
이번 연구의 분석자료는 서울시에 등록된 차량을 기준으로 한국교통안전공단에서 제공한 자동차검사소 자료 약 2.1만대를 확보하였고, 승용차 기준 휘발유 차량 약 1.6만대, 경유차량 약 0.5만대로 구성되었다. Table 1의 휘발유 및 경유 자동차의 표본특성을 살펴보면 휘발유차의 경우 차량규모가 중형 및 대형비중이 높고, 차령은 10년 이상의 노후차량 비중이 높으며, 배출가스는 3등급 이하 차량의 비중이 높은 것을 볼 수 있다. 경유차량은 중형 및 대형비중이 높고, 차령의 경우 10년 이하 비중이 상대적으로 높으며, 배출가스는 4등급 이상의 차량 비율이 높게 나타났다.
Table 1.
Characteristics of vehicles by fuel type
Table 2의 휘발유 및 경유 자동차의 특성을 살펴보면 휘발유 차량이 차령, 배기량, 차량 길이에서 경유차량 대비 상대적으로 높게 나타났다. 하지만 차량중량, 총주행거리, 연평균주행거리, 차량의 너비, 연비는 경유차량이 높은 것을 볼 수 있다. 이러한 자동차 특성이 승용차 배출가스 발생량에 어떠한 영향을 미치는지를 검토해보고 탄소중립시대를 대비하여 탄소배출 영향요인에 기반한 정책안을 마련하고자 한다.
Table 2.
The comparison between gasoline and diesel vehicles
이번 연구는 자동차에서 발생하는 탄소배출량에 영향을 미치는 요인을 도출하는 것이나 한국교통안전공단에서 제공한 데이터는 탄소배출 정보가 부재하여 차량별로 탄소배출량을 추정해야 한다는 한계가 있다. 탄소배출량을 추정하는 방법은 다양하나 기존 연구에 의하면 탄소배출량은 연비와 상관성이 높은 것을 볼 수 있다.
한국에너지공단에 의하면 자동차의 연비는 모의 주행시 채취한 배기가스를 분석하여 그 중 탄소성분(HC, CO, CO2)을 통해 사용된 연료의 양을 산출하는 방법이다. 이때 계산된 연비 값에 절대적인 영향을 미치는 요소는 이산화탄소(CO2)로 연비와 약 99.9%의 상관관계를 가지고 있음을 설명하고 있다. CO2만 고려하여 계산한 연비는 10.387㎞/ℓ, HC, CO, CO2를 모두 고려하여 계산한 연비는 10.372㎞/ℓ로 오차율은 약 0.14%를 보였으며. 자동차 연비만을 통한 탄소배출량을 추정하는 것은 99.9%의 정확도를 보이는 것으로 나타났다(Korea Energy Agency, 2022).
환경부 역시 자동차 온실가스와 연비를 기준으로 자동차 제작사에게 자동차 생산기준을 관리하고 있다. 자동차 온실가스 또는 연비 둘 중 하나를 충족시키면 과징금은 부과되지 않고 있으며, 이 역시 자동차 온실가스 및 연비는 상관성이 높음을 의미하고 있다(Ministry of Environment, 2021b).
환경부는 자동차 제작업체가 2021년부터 2030년까지 연도별로 달성해야 하는 ‘자동차 평균 온실가스·연비 기준’이 포함된 ‘자동차 평균에너지소비효율·온실가스 배출허용기준 및 기준의 적용·관리 등에 관한 고시’를 통해 자동차 배출가스를 강화하였다. 이는 ‘저탄소 녹색성장 기본법’에 따라 자동차 제작사(수입사 포함)는 그 해에 판매한 자동차의 평균 온실가스 배출량 또는 평균연비가 당해 연도의 기준을 준수할 수 있도록 관리해야 하는 것이다. 만약 평균연비 및 온실가스 규제 기준을 충족하지 못하게 되는 경우 기존 g/km당 과징금을 부과하게 된다.
이처럼 기존연구에 의하면 연비와 이산화탄소 발생량은 상관성이 높음을 보이고 있다. 한국교통안전공단에서 제공한 자동차 검사소 데이터는 연비 데이터 정보를 제공하고 있어 이를 탄소배출량을 추정하는데 사용하였고, 추정방법은 Figure 1과 같다. 가솔린 및 디젤연료를 사용하는 승용 및 SUV를 기준으로 소형, 중형, 대형차의 대표차량을 선정하였고, 가솔린차는 승용의 비중이 높고, 디젤차는 SUV의 비중이 높기에 이를 감안하여 선정하였다. 배기량별 대표차량의 연비 및 CO2 발생량을 조사한 뒤 연비를 활용한 CO2 발생량 산정식을 도출하였고, 이를 통해 교통안전공단에서 제공한 연비 데이터를 CO2 발생량으로 환산하였다.
환산된 개별차량별 CO2 발생량을 기준으로 자동차 특성인 차량규모(경형, 소형, 중형, 대형), 차량규격(길이, 너비, 배기량, 중량), 차량특성(연비, 연평균주행거리, 차령) 등을 반영하여 CO2 발생량에 영향을 미치는 변수를 도출하였다. CO2(g/km) 발생량의 영향변수는 가솔린과 디젤를 구분하여 도출하였고, 영향변수는 다중회귀분석 모형으로 통계적 검증을 하였다(Figure 2).
개별차량 CO2 배출량 전환
1. 가솔린 엔진 기준
가솔린 엔진을 기준으로 등급별로 대표차종을 선정한 뒤 종속변수를 CO2 배출량으로 독립변수를 연비로 선정한 뒤 회귀식을 추정하였다(Table 3). 가솔린 자동차의 CO2배출량을 추정하기 위해 회귀분석을 통해 차량연비를 기반으로 추정식을 Equation 1과 같이 산정하였다. 우선 잔차의 독립성 가정을 만족하는지 Durbin-Watson 결과를 통해 살펴본 결과 2.145로 독립성 가정을 만족함을 볼 수 있으며, R2는 0.97로 1.0에 가까운 수치를 보이며, 설명력은 매우 높은 것을 의미한다. 분산분석 역시 유의확률이 0.05보다 작으므로 회귀식이 통계적으로 유의미함을 알 수 있다. 회귀식을 추정한 결과 가솔린 차량 기준 CO2 배출량은 차량의 연비를 기반으로 CO2 배출량을 추정한 뒤 분석하였다(Tables 4, 5, 6)
여기서, : 가솔린 차량 CO2 배출량 (g/km)
: 가솔린 차량 연비 (km/L)
Table 3.
Fuel efficiency and CO2 emissions of the representative vehicles (Gasoline)
Table 4.
CO2 emission model statistics (Gasoline)
| R | R2 |
Adjusted R2 |
Std. Error of the Estimate | Statistic variation |
Durbin- Watson | ||||
|
R2 variation | F variation | df1 | df2 |
Significance level F variation | |||||
| .985a | .970 | .967 | 7.017 | .970 | 294.796 | 1 | 9 | .000 | 2.145 |
Table 5.
ANOVA for model (Gasoline)
| Sum of squares | df | Mean square | F | Sig. | |
| Regression | 14515.396 | 1 | 14515.396 | 294.796 | .000b |
| Residual | 443.149 | 9 | 49.239 | ||
| Total | 14958.545 | 10 |
Table 6.
Estimating the gasoline efficiency coefficients of each vehicle
|
Unstandardized coefficients |
Standardized coefficients | t | Sig. | ||
| B | Std. Error | Beta | |||
| Constant | 318.682 | 9.858 | 32.326 | .000 | |
| Gasoline efficiency | -14.308 | .833 | -.985 | -17.170 | .000 |
2. 디젤 엔진 기준
디젤 엔진을 기준으로 등급별로 대표차종을 선정한 뒤 종속변수는 CO2 배출량으로 독립변수는 연비로 선정한 뒤 회귀식을 추정하였다(Table 7). 디젤차의 CO2 배출량을 추정하기 위해 회귀분석을 통해 차량연비를 기반으로 Equation 2과 같이 추정식을 제시하였다. 우선 잔차의 독립성 가정을 만족하는지 Durbin-Watson 결과를 통해 살펴본 결과 1.005를 보이며, R2는 0.95로 1.0에 가까운 수치를 보이며 설명력은 매우 높다고 할 수 있다. 분산분석 역시 유의확률이 0.05보다 작으므로 회귀식이 통계적으로 유의미함을 볼 수 있다. 회귀식을 추정한 결과 디젤 차량 기준 CO2 배출량은 차량의 연비를 기반으로 CO2 배출량을 추정한 뒤 분석하였다(Tables 8, 9, 10).
여기서, : 디젤 차량 CO2 배출량 (g/km)
: 디젤 차량 연비 (km/L)
Table 7.
Fuel efficiency and CO2 emissions of the representative vehicles (Diesel)
source: Car manufacturer’s website
Table 8.
CO2 emission model statistics (Diesel)
| R | R2 |
Adjusted R2 |
Std. Error of the estimate | Statistic variation |
Durbin- Watson | ||||
|
R2 variation | F variation | df1 | df2 |
Significance level F variation | |||||
| .976 | .953 | .948 | 5.31430 | .953 | 163.604 | 1 | 8 | .000 | 1.005 |
CO2 배출량의 영향변수 도출
1. 가솔린 차량 기준
가솔린 자동차 기준 CO2 배출량에 영향을 미치는 변수를 추정하기 위해 SPSS의 다중회귀분석을 기반으로 추정식을 산정하였다. 우선 잔차의 독립성 가정을 만족하는지 Durbin-Watson 결과를 통해 살펴본 결과 0.76을 보이며, R제곱은 0.75로 설명력은 높은 것으로 나타났다. 분산분석 역시 유의확률이 0.05보다 작으므로 회귀식이 통계적으로 유의미하게 나타났다(Tables 11, 12).
Table 11.
Gasoline model statistics
| R | R2 |
Adjusted R2 |
Std. Error of the estimate | Statistic variation |
Durbin- Watson | ||||
|
R2 variation | F variation | df1 | df2 |
Significance level F variation | |||||
| .866 | .750 | .750 | 16.775 | .000 | .903 | 1 | 16057 | .342 | .760 |
Table 12.
ANOVA gasoline model
| Sum of squares | df | Mean square | F | Sig. | |
| Regression | 13583493.303 | 9 | 1509277.034 | 5363.495 | .000 |
| Residual | 4518689.877 | 16058 | 281.398 | ||
| Total | 18102183.180 | 16067 |
가솔린차량 기준 CO2 배출량에 영향을 미치는 유의변수를 살펴보면 Table 13과 같다. 차량의 규모가 대형이거나 중형일수록, 차량의 중량이 무겁거나, 배기량이 크거나, 길이 및 너비가 클수록 배출량이 높아지며, 제조사는 외산대비 국내산 자동차가 높게 나타났다.
총 주행거리는 높아질수록 배출량이 높아지며, 연평균주행거리가 높아질수록 배출량은 낮아지고 있다. 이는 총주행거리가 높아질수록 차령연도가 높아지는 것으로 보이며, 연평균주행거리가 높아질수록 고연비 자동차를 구매하는 특성이 높아 배출량은 낮아지는 것으로 보인다.
Table 13.
Estimation of parameters gasoline model
2. 디젤 차량 기준
디젤 자동차 기준 CO2배출량에 영향을 미치는 변수를 추정하기 위해 SPSS의 다중회귀분석을 기반으로 추정식을 산정하였다. 우선 잔차의 독립성 가정을 만족하는지 Durbin-Watson 결과를 통해 살펴본 결과 1.031을 보이며, R2는 0.68을 보이고 있다. 분산분석 역시 유의확률이 0.05보다 작으므로 회귀식이 통계적으로 유의미하게 나타났다(Tables 14, 15).
Table 14.
Diesel model statistics
| R | R2 |
Adjusted R2 |
Std. Error of the estimate | Statistic variation |
Durbin- Watson | ||||
|
R2 variation | F variation | df1 | df2 |
Significance level F variation | |||||
| .830 | .688 | .688 | 10.905 | .000 | 1.927 | 1 | 5324 | .165 | 1.031 |
Table 15.
ANOVA diesel model
| Sum of squares | df | Mean square | F | Sig. | |
| Regression | 1398551.855 | 8 | 174818.982 | 1469.969 | .000 |
| Residual | 633286.169 | 5325 | 118.927 | ||
| Total | 2031838.023 | 5333 |
디젤차량 기준 CO2배출량에 영향을 미치는 유의변수를 살펴보면 Table 16과 같다. 차량의 규모가 소형일수록 배출량은 낮아지며. 차량의 중량이 무겁거나, 배기량이 크거나, 길이가 클수록 배출량이 높아지나 너비는 클수록 배출량은 낮아지고 있다. 이는 노후 디젤차량은 규격이 작고 연비가 낮은 차량의 특성을 보이나, 신규차량일수록 규격이 커지고 연비가 고효율인 차량의 비중이 높아 발생하는 특성으로 해석된다. Table 17 처럼 스포티지 및 쏘렌토의 경우 과거연도(2005년식) 차량은 너비는 적고 연비는 낮으나, 신규연도(2021년식)차량은 너비는 넓어지고 연비는 월등히 높아지는 특성을 볼 수 있다. 이외도 차량연도가 높아질수록 배출량이 높아지며, 연평균주행거리가 높아질수록 고연비 차량의 비중이 높아 배출가스는 낮아지는 것으로 해석된다.
Table 16.
Estimation of parameters diesel model
결론 및 향후 연구
국내정부는 탄소중립을 달성하기 위해 친환경자동차 비중을 높이고, 내연기관 엔진은 친환경 연료로 전환률을 높여 탄소중립 목표 달성에 노력하고 있다. 하지만 탄소중립 달성목표수치는 강화되며, 2030년까지 목표연도는 근접해 오며, 코로나_19로 인해 승용차 분담률은 증가되고 있어 정부는 더욱 효율적이며 강화된 탄소중립 정책이 필요하다.
본 연구는 승용차의 이산화탄소 발생요인을 추정하는 것으로 이산화탄소 발생량이 높은 차량을 대상으로 친환경정책을 우선 도입하는게 실효성이 높겠다는 취지이다. 이산화탄소 발생요인을 추정하기 위해 한국교통안전공단에서 제공한 자동차검사소 자료를 활용하였고, 개별차량의 연비를 통해 개별차량의 탄소발생량을 추정하였다. 자동차검사소 데이터의 연비는 실측치가 아닌 완성차 업계에서 제시한 연비를 사용한 것으로 실제연비와는 차이가 있을 것으로 보이나 이는 연구의 한계점으로 남는다.
CO2 배출량의 영향변수를 도출하기 위해 가솔린 및 디젤엔진으로 구분하여 추정하였다. 가솔린엔진의 경우 차량의 규모가 대형이거나 중형일수록, 차량의 중량이 무겁거나, 배기량이 크거나, 길이 및 너비가 클수록 배출량이 높아지며, 제조사는 외산대비 국내산 자동차에서 배출량은 높은 것을 보였다. 주행거리 특성은 총 주행거리는 높아질수록 배출량이 높아지며, 연평균주행거리가 높아질수록 배출량은 낮아지고 있다. 이는 총주행거리가 높아질수록 차령연도가 높아 노후차량일 가능성이 높아 보이며, 연평균주행거리가 높아질수록 배출량이 낮은 것으로 보아 고연비 자동차를 구매하는 경향이 높아 보인다. 기존연구 역시 연료비가 낮아질수록 주행거리가 길어지는 사례를 많이 찾아볼 수 있다.
디젤엔진의 경우 차량의 규모가 소형일수록 배출량은 낮아지며. 차량의 중량이 무겁거나, 배기량이 높거나, 길이가 커질수록 배출량이 높아지나 너비는 클수록 배출량은 낮아지고 있다. 이는 경유차의 특성을 통해 살펴볼 수 있겠다. 정부는 디젤차량의 규제를 강력히 시행하고 있어 디젤차량 엔진의 다운사이징, 고연비, 유로 6 등을 적용하여 클린디젤 등의 신기술이 적용되고 있어 최근 연식 차량일수록 차량의 규격은 커지나 엔진 배기량은 줄어드는 것을 볼 수 있다.
가솔린 및 디젤차량의 이산화탄소에 영향을 미치는 변수를 비교분석한 결과 공통사항으로는 차량이 무거울수록, 배기량이 클수록, 차량의 길이가 클수록, 국산 차량일수록 이산화탄소 배출량이 높아지며, 연평균주행거리가 높을수록 배출량은 낮은것으로 나타났다(Table 18).
Table 18.
Factors influencing CO2 emissions by fuel
연료별 특성에 대한 정부 정책을 살펴보면 디젤차는 미세먼지를 줄이기 위해 유로6 기준적용, 유로4 이하 차량에는 환경개선부담금 부과, 배출가스 5등급 이하 차량은 도심통행 제한, 노후디젤차에는 DPF 장치 및 LPG 개조 등을 시행하고 있다. 이것은 디젤차의 미세먼지 감소정책이기도 하지만 동시에 노후디젤 차량을 감소시키므로 배출가스 감소정책이기도 하겠다.
하지만 가솔린 차량의 경우 노후차량에 대한 규제가 상대적으로 약한 것을 볼 수 있다. 차량 구입시 취등록세 및 자동차세의 경우 연식이 오래될수록 세금은 감소되므로 노후차량이 좀처럼 줄지 않고 있다. Table 19에서 유종 및 연식별 배출가스 발생량을 살펴보면 탄소발생량이 높은 구간은 대형 휘발유차 11년 이상 구간과 대형 경유차 16년 이상 구간을 볼 수 있다. 경유차 15년 이상은 미세먼지 저감 정책으로 차량대수를 낮춘 반면 휘발유차 11년 이상 구간은 제약사항이 없어 좀처럼 줄어들지 않고 있다. 탄소중립시대에 의하면 노후 대형 휘발유 차량의 절감대책도 고려되어야 하겠다. 휘발유 노후차량의 소유주도 무공해차 구매시 구매보조금 지원 또는 세제 해택, LPG개조 등을 통해 노후 대형 휘발유차를 감소시킬 필요가 있겠다.
Table 19.
Current Status of Average CO2 emission by fuel and vehicle age (unit: g/km)
탄소중립시대를 맞이하여 가솔린 차량 및 디젤 차량의 탄소발생량을 추정하였고, 탄소발생량이 높은 차량을 기준으로 친환경차량 우선전환이 필요함을 밝혔다. 이외 친환경자동차(전기 및 수소차)는 이산화탄소가 운행 중에서만 발생되지 않을 뿐 전력을 생산하는 과정에서 이산화탄소를 발생시키는 것을 볼 수 있으며 하이브리드 및 LPG 차량 역시 이산화탄소를 발생시키고 있다. 다양한 연료별로 이산화탄소 발생량에 영향을 미치는 변수를 측정해 볼 필요가 있으며, 탄소중립시대를 맞이하여 보다 실용성이 높으며, 강력한 탄소중립 대책마련이 필요할 것으로 보인다. 이번 연구는 탄소발생량이 실제 측정치가 아닌 제조사에서 제공한 값을 사용한 것이 연구의 한계로 남으며, 이외도 교통안전공단의 데이터 한계로 승용차만을 대상으로 연구를 진행한 것과 자동차 검사소 데이터 인점을 감안하여 최신차량(5년미만)의 비중이 낮은 것이 연구의 한계로 남는다. 향후 실측값을 활용하며, 다양한 차종을 감안한 연구가 진행 된다면 탄소배출량을 줄이기 위해 보다 현실적인 정책안이 마련될 수 있겠다.




